HỌC BUSINESS ANALYST, BUSINESS INTELLIGENCE Ở ĐÂU?

Hẳn đây là câu hỏi mà nhiều bạn sinh viên, hoặc những bạn đang đi làm muốn thay đổi công việc hoặc định hướng nghề nghiệp đặt ra. Vậy học Business Analyst, Business Intelligence, Data Analyst ở đâu (phân tích kinh doanh – hoặc phân tích dữ liệu)? Ngoài việc được đào tạo bài bản tại các trường đại học, thì việc tiến tới ngành nghề phân tích dữ liệu dành cho các bạn không có background là dân phân tích (non-tech) sẽ rất khó khăn vì có muôn vàn thứ mà các bạn phải tìm hiểu. Trong bài viết này, mình sẽ đưa ra cho các bạn lộ trình học để trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu trong tương lai.

Khóa học phân tích từ cơ bản đến nâng cao cho người mới bắt đầu

Chương trình học được cung cấp bởi Uniace nhằm giúp mọi người dễ dàng xác định mình nên bắt đầu học từ đâu tới đâu, vì mình xây dựng chương trình này với trọng tâm là tạo ra giá trị theo từng chặng cho bất kỳ ai – không quan trọng xuất phát điểm từ ngành nghề nào.

Mọi người có thể xem thêm chi tiết về sứ mệnh của Uniace tại đây. Một cách tổng quát nhất, mọi người có thể tham khảo biểu đồ về công việc của một chuyên viên phân tích dữ liệu sau:

học business analyst business intelligent ở đâu
học business analyst business intelligent ở đâu

 

Với mong muốn hỗ trợ mọi cá nhân theo đuổi định hướng nghề nghiệp phân tích mà đỉnh cao nghề nghiệp là vị trí Chief Analytics Officer (CAO), chương trình PHÂN TÍCH TOÀN DIỆN (có cấp chứng chỉ hoàn thành “CHỨNG CHỈ ACE”) đã được xây dựng gồm 4 cấp độ cho phép học viên đạt được những mục tiêu cụ thể:

    1. NỀN TẢNG (F)
      • Có được tư duy cần thiết để làm việc với bất kỳ loại dữ liệu nào.
      • Tự động hóa, tối ưu việc xử lý dữ liệu lớn và phân tích trên Excel.
    2. TRUNG CẤP (I)
      • Xây dựng quy trình xử lý dữ liệu lớn tự động sẵn sàng cho phân tích.
      • Xây dựng các báo cáo thông minh, tự động để thực hiện các phân tích chuyên sâu.
    3. CAO CẤP (A)
      • Có được tư duy cần thiết để tổ chức dữ liệu trong tất cả ngành nghề.
      • Thực hiện các phân tích phức tạp đa chiều từ góc nhìn của nhiều phòng ban.
    4. CHUYÊN NGHIỆP (E)
      • Xây dựng được báo cáo thông minh chất lượng và đẹp theo chuẩn phân tích.
      • Thành thạo trong việc phân tích dữ liệu, ra quyết định và dự báo.

Thông qua các tình huống minh họa ở trên, mình hy vọng mọi người đều có thể nhận thấy rằng những mục tiêu đào tạo mà chương trình đưa ra hết sức gần gũi và mang tính thực tiễn cao.

Các bước để trở nên chuyên nghiệp trong ngành nghề phân tích dữ liệu

Nhận biết công việc của nhân viên phân tích dữ liệu

Tình huống 1: Mọi người đang có mong muốn thay đổi định hướng công việc sang mảng phân tích dữ liệu – Business Intelligence hoặc Business Analyst (đọc bài viết để hiểu thêm về BI tại đây). Nếu không rơi vào tình huống này và cũng không có nhu cầu hiểu thêm về yêu cầu công việc đối với một chuyên viên phân tích dữ liệu thì mọi người có thể xem tiếp tình huống 2 bên dưới.

Đầu tiên, mình sẽ tóm tắt các yêu cầu công việc đối với một chuyên viên phân tích dữ liệu. Mục tiêu sau cùng của công việc này là đưa ra được đề xuất thực thi hoặc tối thiểu là cảnh báo dựa vào dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm trong hệ thống và dữ liệu quản lý thủ công bởi con người. Chính vì vậy các kỹ năng quan trọng sẽ bao gồm:

    1. Data Profiling: định danh dữ liệu
    2. Data Cleaning: làm sạch dữ liệu
    3. Data Storing: lưu trữ dữ liệu
    4. Data Consolidating: tổng hợp dữ liệu
    5. Data Formulating: tính toán dữ liệu
    6. Data Visualizing: thể hiện dữ liệu
    7. Data Pipelining: cập nhật dữ liệu
    8. Data Analyzing: phân tích dữ liệu
    9. Decision Making Using Data: ra quyết định bằng dữ liệu.

Chúng ta có thể thấy rằng giai đoạn cuối cùng là điều mà phần lớn mọi người đều kỳ vọng, tuy nhiên để đạt được điều này, chúng ta cần thực hiện tốt các giai đoạn trước đó. Thông qua kinh nghiệm thực tiễn và học tập không ngừng nghỉ từ các chuyên gia, giáo sư đầu ngành trong suốt nhiều năm mà mình có thể định hình cụ thể các giai đoạn của quá trình phân tích dữ liệu trên. Tới đây mọi người có thể cảm thấy con đường này sẽ rất chông gai, tuy nhiên mình đã đạt được đỉnh cao nghề nghiệp sau 7 năm đi làm với một xuất phát điểm cũng giống như mọi người đang đọc bài này. Mình tin chắc rằng với một lộ trình rõ ràng và quyết tâm cao độ thì bất kỳ ai cũng có thể thành công.

Đưa ra quyết định dựa vào dữ liệu của công ty

Phần lớn chúng ta đều có một điểm chung là xuất phát điểm từ ngành nghề thuộc khối kinh tế (Non-Tech) đồng thời chúng ta thường xuyên phải dành 80-90% thời gian ở giai đoạn thứ 2 – làm sạch dữ liệu. Đặc điểm của giai đoạn này đó là dữ liệu mà chúng ta làm việc thường thiếu tổ chức hay nói cách khác là lộn xộn, bên cạnh đó các yêu cầu mà chúng ta nhận được thường không quá phức tạp hay có thể nói là đơn giản. Mình tạm gọi tất cả chúng ta là các Operator – những cá nhân thực thi công việc (Góc dưới bên trái).

Để thoát ra khỏi guồng công việc này, nhằm hướng đến giai đoạn 8 – phân tích dữ liệu là giai đoạn mà chúng ta sẽ thường xuyên dành 80-90% thời gian để giải quyết các yêu cầu hết sức phức tạp trong điều kiện dữ liệu đã được chuẩn hóa về mặt tổ chức (vì không thể giải quyết được yêu cầu phức tạp khi mà dữ liệu lộn xộn) chúng ta sẽ thường đi theo 2 hướng trở thành Reporter (Góc trên bên trái) hoặc Analyst (Góc dưới bên phải) và cuối cùng sẽ trở thành Strategist (Góc trên bên phải).

Mọi người có thể đọc thêm chi tiết các ví dụ minh họa yêu cầu thường nhận được khi ở từng vai trò trên tại đây.

Các cấp độ môn học cho nghề phân tích dữ liệu

Các kiến thức cốt lõi của chương trình ở cấp độ F và I (F1->F4, I1->I4) sẽ giúp mọi người hoàn thành tốt giai đoạn 1,2,3,4 với nền tảng vững chắc trong khi các kiến thức ở cấp độ A và E (A1->A4, E1->E4) nhắm đến trang bị cho mọi người kiến thức để hoàn thành tốt giai đoạn 5,6,7,8 và để có thể thích nghi tốt nhất ở giai đoạn 9. Sẽ có rất nhiều kiến thức mang tính ứng dụng rất cao (mô phỏng dữ liệu thực tế từ nhiều ngành nghề) được cập nhật liên tục theo định kỳ nhất định xuyên suốt tất cả các cấp độ (F5,6,.. , I5,6… , A5,6,… , E5,6… ). Hy vọng mọi người đã có cái nhìn toàn diện hơn về chương trình tại Uniace, ngoài ra còn những lí do đặc biệt khác khiến Uniace trở thành đơn vị tiên phong tại Việt Nam khác biệt hẳn so với toàn bộ các đơn vị đào tạo khác, mọi người có thể đọc thêm tại đây.

Nghề nghiệp phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu như thế nào?

Tình huống 2: Mọi người đã đi làm một thời gian và mong muốn mở rộng thêm các kỹ năng làm việc với dữ liệu để tiếp tục theo đuổi định hướng nghề nghiệp hiện tại.

    1. Nếu mọi người làm việc trong bộ phận kinh doanh, có thể tham khảo bài chia sẻ của học viên tại đây.
    2. Nếu mọi người làm việc trong bộ phận kế toán tài chính, có thể tham khảo bài chia sẻ của học viên tại đây.
    3. Nếu mọi người làm việc trong bộ phận khác, có thể tham khảo bài chia sẻ của học viên tại đây.
    4. Nếu bạn là một sinh viên mới ra trường hoặc có khá ít kinh nghiệm đi làm, mình khuyên bạn nên đọc bài chia sẻ của học viên tại đây.

Ngoài ra để có thể hỗ trợ tư vấn chính xác lộ trình học được tùy chỉnh theo từng cá nhân, mọi người có thể liên hệ trực tiếp thông qua công cụ chat trên website hoặc số điện thoại ghim ở đầu trang. Bên cạnh đó, mọi cá nhân có thể xem thêm chi tiết về các mức phí thường niên và lợi ích hội viên tại đây

Sau cùng, dù bạn đang là một doanh nhân hay đang làm việc tại bất kỳ vị trí nào của một tổ chức hay là một sinh viên muốn trở nên khác biệt vượt trội, nếu bạn thấy một trong 9 điều sau đúng với chính bản thân mình thì đây là chương trình đầu tiên và duy nhất dạy tổng hợp, thực tiễn, bằng tiếng việt được thiết kế dành riêng cho chính bạn:

    1. Đam mê của bạn là về dữ liệu, số liệu
    2. Bạn muốn khai thác giá trị tuyệt vời từ dữ liệu, số liệu
    3. Bạn muốn theo đuổi nghề nghiệp phân tích dữ liệu.
    4. Bạn muốn một người hướng dẫn theo sát quá trình phát triển của bạn (Mentor).
    5. Bạn sử dụng Excel để chuẩn bị dữ liệu, làm báo cáo, vẽ biểu đồ, hỗ trợ ra quyết định, xử lý vấn đề.
    6. Bạn muốn thuần thục Microsoft Power BI, ngôn ngữ SQL và làm chủ dữ liệu.
    7. Bạn đã dành nhiều thời gian học từ các chương trình nhỏ lẻ khác mà vẫn chưa đạt được hiệu quả như mong đợi.
    8. Bạn muốn hệ thống lại các kinh nghiệm tích lũy từ quá trình đi làm và kiến thức khác có liên qua như Access, VBA, Python, Tableau, Dashboard.
    9. Bạn muốn hiểu bản chất một phần công việc của một Data Analyst, Data Visualizer, Data Engineer, Data Modeler, Business Intelligence, Data Scientist.

Đề thi Excel nâng cao

Để đánh giá chính xác năng lực hiện tại, mọi người có thể đăng ký tham gia UNIACE ANALYTICS CHALLENGE (UAC) tại đây, mình đã soạn rất kỹ một bài kiểm tra cho phép mình hiểu hơn về học viên và đưa ra đề xuất học phù hợp nhất.

Đây được coi là một đề thi Excel nâng cao, tùy vào khả năng của mỗi người sẽ có cách xử lý, giải quyết vấn đề khác nhau. Dựa vào cách bạn xử lý chúng, mình sẽ đưa ra những tư vấn về khóa học phù hợp cho bạn.

Chúc mọi người một ngày nhiều năng lượng và hy vọng sẽ cùng đồng hành cùng mọi người trên con đường phát triển nghề nghiệp phân tích.

Trả lời