Sự Khác Biệt Giữa Data Analyst Và Business Analyst: Vai Trò, Kỹ Năng Và Cơ Hội Nghề Nghiệp

Mục tiêu chính: Chuyên sâu vào việc phân tích dữ liệu để phát hiện các thông tin hữu ích, xu hướng, và mẫu hình trong dữ liệu. Mục tiêu của họ là cung cấp các báo cáo, dự đoán và khuyến nghị dựa trên dữ liệu để hỗ trợ các quyết định kinh doanh. 

Ứng dụng: Thường làm việc trong các lĩnh vực như tiếp thị, tài chính, chăm sóc sức khỏe, và công nghệ để giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về hiệu suất kinh doanh, hành vi khách hàng, và các yếu tố khác thông qua phân tích dữ liệu. 

Mục tiêu chính: Tập trung vào việc hiểu và giải quyết các vấn đề kinh doanh thông qua việc xác định các yêu cầu và phát triển các giải pháp. Mục tiêu của họ là tối ưu hóa quy trình kinh doanh, nâng cao hiệu quả và đảm bảo các giải pháp được phát triển phù hợp với mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp. 

Thu thập dữ liệu: Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, bảng tính, hoặc các dịch vụ API. 

Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu thường có thể không hoàn chỉnh hoặc chứa lỗi. Data Analyst cần làm sạch, biến đổi và chuẩn bị dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. 

Phân tích dữ liệu: Áp dụng các kỹ thuật thống kê và mô hình hóa để phân tích dữ liệu và tìm ra các xu hướng, mẫu hình hoặc mối tương quan. 

Trực quan hóa và báo cáo: Tạo ra các bảng biểu, biểu đồ, và dashboard để trình bày dữ liệu theo cách dễ hiểu, giúp các bên liên quan nắm bắt thông tin nhanh chóng. 

Thu thập yêu cầu: Làm việc với các bên liên quan (như người dùng cuối, quản lý dự án, đội kỹ thuật) để xác định các yêu cầu nghiệp vụ và kỹ thuật. Họ sử dụng các kỹ thuật như phỏng vấn, khảo sát, và phân tích tài liệu. 

Phân tích quy trình và yêu cầu: Đánh giá các quy trình hiện tại, xác định các vấn đề, và đưa ra các yêu cầu cần thiết để phát triển hoặc cải tiến hệ thống. 

Tạo tài liệu: Viết các tài liệu chi tiết như tài liệu yêu cầu nghiệp vụ (BRD), yêu cầu chức năng (FRD), và mô tả hệ thống. Các tài liệu này làm cơ sở cho việc phát triển và triển khai các giải pháp. 

SQL: Sử dụng để truy vấn và xử lý dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. 

Python hoặc R: Sử dụng để phân tích thống kê và xây dựng mô hình dự đoán. 

Tableau, Power BI: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp tạo các báo cáo và dashboard. 

Microsoft Office: Đặc biệt là Word, Excel, và PowerPoint để tạo tài liệu và trình bày thông tin. 

Visio: Dùng để vẽ sơ đồ quy trình kinh doanh. 

Jira, Confluence: Các công cụ quản lý dự án và tài liệu, thường được sử dụng trong các dự án phần mềm.