Data analyst là gì? Quy trình phân tích dữ liệu từ A-Z?

Data Analyst là gì?

Data Analyst – chuyên viên phân tích dữ liệu đảm nhiệm một vai trò quan trọng trong lĩnh vực của khoa học dữ liệu. Nhiệm vụ chính của họ tập trung vào việc xử lý và phân tích mọi thông tin cùng con số thu thập được, nhằm mục đích nắm bắt bản chất của các vấn đề đang cần được giải quyết. Tùy theo từng lĩnh vực cụ thể, Data Analyst sẽ tiếp cận với các loại dữ liệu khác nhau, và kết quả phân tích cuối cùng cũng sẽ phản ánh sự riêng biệt của ngành họ đang làm việc.

Vai trò của Data Analyst?

Trong thời đại kỷ nguyên số, công nghệ Big Data chính là tài sản to lớn mà một doanh nghiệp có thể sở hữu. Nhưng cơ sở dữ liệu lớn này không thể được xử lý, lưu trữ và phân tích bằng các công cụ truyền thống. Do đó vai trò của phân tích big data, phân tích dữ liệu big data, đặc biệt là phân tích dữ liệu lớn trong kinh doanh lại càng trở nên vô cùng quan trọng.

Ngày nay, phân tích dữ liệu lớn đã trở thành một công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô trong nhiều ngành khác nhau. Mọi doanh nghiệp đều theo đuổi dữ liệu lớn để rút ra những hiểu biết có giá trị từ một lượng lớn dữ liệu thô.

Vì vậy, phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ các tổ chức khai thác dữ liệu của họ, chuyển đổi dữ liệu thành thông tin, thông tin thành những hiểu biết sâu sắc. Kết quả là, doanh nghiệp có thể xác định các cơ hội mới, có các quyết định kinh doanh thông minh hơn, hoạt động hiệu quả hơn, lợi nhuận cao hơn và khách hàng hài lòng hơn,… Những lợi ích này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh so với đối thủ.

Ngoài ra, các doanh nghiệp dựa vào phân tích data analysis để tiết kiệm thời gian, chi phí và quản lý rủi ro tốt hơn.

Quy trình phân tích dữ liệu Big Data

Khi làm công việc data analyst ở lĩnh vực Big Data, bạn sẽ phải trải qua quy trình cơ bản sau:

Giai đoạn 1 – Đánh giá nghiệp vụ doanh nghiệp
Giai đoạn 2 – Xác định nguồn dữ liệu
Giai đoạn 3 – Lọc dữ liệu
Giai đoạn 4 – Trích xuất dữ liệu – Dữ liệu không tương thích với công cụ phân tích sẽ được trích xuất và chuẩn hóa lại cho phù hợp
Giai đoạn 5 – Tổng hợp dữ liệu – Trong giai đoạn này, dữ liệu có cùng trường trên các tập dữ liệu khác nhau được tổng hợp lại.
Giai đoạn 6 – Phân tích dữ liệu – Dữ liệu được đánh giá bằng cách sử dụng các công cụ phân tích và thống kê để khám phá thông tin hữu ích.
Giai đoạn 7 – Trực quan hóa dữ liệu – Với các công cụ như Tableau, Power BI và QlikView, các nhà phân tích dữ liệu lớn có thể tạo ra hình ảnh trực quan về dữ liệu phân tích.
Giai đoạn 8 – Kết quả phân tích cuối cùng – Đây là bước cuối cùng của vòng đời phân tích dữ liệu lớn, ở đó kết quả cuối cùng được cung cấp cho các bên liên quan của doanh nghiệp.

Kết luận

Cơ hội nghề nghiệp cho các chuyên gia Data Analyst trong thời đại dữ liệu số lên ngôi sẽ ngày càng rộng mở. Tuy nhiên để tăng lợi thế cạnh tranh và bứt phá trong sự nghiệp, mọi cá nhân đều phải biết trau dồi kỹ năng và nắm bắt cơ hội.

Tham khảo ngay khoá học Pl-300: Power BI Data Analyst của Trainocate để tìm hiểu cách thực hiện phân tích dữ liệu data analyst một cách chính xác bằng Power BI. Khóa học này cũng nhắm mục tiêu đến những cá nhân phát triển các báo cáo trực quan hóa dữ liệu từ các công nghệ nền tảng dữ liệu tồn tại trên cả đám mây và tại chỗ.