Contents
Chào các bạn, bài viết này được chia sẻ dựa trên hành trình của một người từ nền tảng kinh tế để bước chân vào lĩnh vực Data Analyst (DA) và Business Intelligence (BI). Với xuất phát điểm là tốt nghiệp ngành Ngân hàng & Tài chính, sau đó học thạc sĩ về Kinh doanh Quốc tế (chuyên sâu Nghiên cứu Người tiêu dùng), mọi kỹ năng kỹ thuật như SQL hay Python đều được tác giả tự trang bị qua các khóa học trực tuyến. Hy vọng những chia sẻ dưới đây sẽ hữu ích cho những ai quan tâm đến việc trở thành DA/BI dù không có background công nghệ thông tin thuần túy, đặc biệt là những bạn có Background Kinh Tế.
Gần đây, có khá nhiều câu hỏi xoay quanh việc làm thế nào để trở thành Data Analyst/Business Intelligence khi khởi điểm từ background kinh tế. Bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích hai lý do chính giải thích tại sao nền tảng kinh tế lại là một lợi thế đáng kể.
“Background Kinh Tế” – Nền Tảng Vững Chắc Khởi Đầu Không Phải “Zero”
Khái niệm “From zero to hero” thường được hiểu là bắt đầu từ con số không để trở thành chuyên gia. Tuy nhiên, đối với những bạn từ khối ngành Kinh tế muốn chuyển sang làm DA/BI, bạn không hề là “zero” nhờ vào những yếu tố sau:
Kiến Thức Chuyên Môn Từ Giảng Đường
Một lượng lớn kiến thức mà sinh viên khối ngành Kinh tế được trang bị trên ghế nhà trường chính là nền tảng quan trọng để bắt đầu với DA/BI. Lấy vài ví dụ, các môn học nền tảng như Kinh tế lượng, Xác suất Thống kê, Kinh tế vi mô/vĩ mô, và chuyên ngành như Tài chính định lượng (đối với sinh viên Tài chính) đều cho bạn tiếp xúc với vô số dữ liệu và các phương pháp phân tích cơ bản.
Cụ thể trong môn Kinh tế lượng, bạn học về phương trình hồi quy (regression model), các chỉ số thống kê như độ lệch chuẩn (standard deviation), phương sai (variance), bách phân vị (percentile), trung vị (median)… Để tìm ra các chỉ số này, bạn cần làm việc với tập dữ liệu (Data set). Đó chính là những va chạm đầu tiên và quan trọng với data. Trong môi trường làm việc thực tế của một DA/BI, những khái niệm cơ bản này sẽ xuất hiện hàng ngày.
Ví dụ, khi Sếp đặt câu hỏi về tình hình kinh doanh một ngành hàng nào đó ở hai khu vực khác nhau. Các thông số bạn có thể dùng để trả lời bao gồm doanh số trung bình mỗi ngày, cửa hàng nào bán chạy nhất, cửa hàng nào bán chậm nhất… Nếu cần cái nhìn sâu hơn về thị trường, các khái niệm như độ lệch chuẩn hay phương sai sẽ được áp dụng. Những môn học bạn gặp ở trường đại học đã góp phần hình thành kiến thức nền tảng giúp bạn làm quen với việc trở thành DA/BI.
Ngoài ra, chưa nói đến kỹ năng kỹ thuật, điều cơ bản nhất của DA/BI là khả năng đọc hiểu Data. Các môn học kể trên đã phần nào hình thành cho bạn tư duy về Data (data-driven mindset). Đó là việc bạn đọc hiểu biểu đồ, bảng biểu, từ đó đưa ra kết luận về lý do và giải pháp cho một vấn đề kinh doanh. Từ đó, bạn và các bên liên quan (stakeholders) có thể đưa ra quyết định dựa trên data. Tư duy dựa trên dữ liệu được hình thành từ quá trình này. Để trình bày những phân tích phức tạp một cách dễ hiểu, việc sắp xếp thông tin logic và có khả năng [thiết kế hình ảnh] minh họa là rất cần thiết.
Lợi Thế Từ Kiến Thức Ngành và Độ Nhạy Bén Kinh Doanh
Một điểm mạnh khác của các bạn có background kinh tế là Domain Knowledge (kiến thức về ngành hàng/lĩnh vực). Công việc của DA/BI xoay quanh việc xử lý dữ liệu và đưa ra insights (thông tin sâu sắc). Dữ liệu và insights đó là gì tùy thuộc vào lĩnh vực bạn làm việc.
Ví dụ, làm việc với data trong ngành Thương mại điện tử (E-commerce), bạn sẽ khai thác dữ liệu về khách hàng như: số lượng đơn hàng chủ yếu đến từ vùng miền nào, tệp khách hàng nam hay nữ, thời điểm khách đặt hàng nhiều nhất, họ sử dụng voucher gì để mua hàng… Hàng loạt câu hỏi sẽ được đặt ra. Khi đó, kiến thức về mảng bạn làm (Domain Knowledge) sẽ là một lợi thế lớn.
Hoặc trong lĩnh vực Marketing, bạn có thể theo dõi khách hàng đến từ kênh nào nhiều nhất (Facebook, Instagram, Organic…), từ đó quyết định nên đầu tư vào kênh nào để mang lại lợi nhuận. Hay đơn giản là giải thích vì sao kênh Youtube có nhiều lượt xem trong khi Facebook lại ít tương tác. Tất cả những ví dụ này chỉ là một phần nhỏ; thực tế, công việc DA/BI sẽ đặt ra những câu hỏi phức tạp hơn nhiều.
Nếu không có Domain Knowledge, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc tìm ra câu trả lời hoặc đặt ra các giả thuyết (Hypothesis) đúng đắn để giải quyết vấn đề. Các bạn có background kinh tế tuy có thể gặp bất lợi hơn về kỹ năng kỹ thuật so với dân IT, nhưng bù lại, lợi thế về kiến thức ngành và độ nhạy bén trong kinh doanh (business acumen) là không thể phủ nhận.
Việc phát triển tư duy logic và khả năng phân tích từ sớm, ví dụ qua các hoạt động như [cách làm scratch] để giải quyết vấn đề theo từng bước, cũng có thể bổ trợ cho khả năng làm việc với dữ liệu sau này. Khi cần trình bày kết quả phân tích, việc sử dụng các công cụ như Powerpoint với [nền pp đẹp] phù hợp sẽ giúp thông điệp truyền tải hiệu quả hơn.
Kết Luận
Như vậy, dù không xuất thân từ ngành IT, những bạn có background kinh tế vẫn sở hữu những nền tảng kiến thức và tư duy quý giá từ đại học, cũng như lợi thế về kiến thức ngành và độ nhạy bén kinh doanh. Đây chính là những yếu tố giúp quá trình chuyển đổi sang lĩnh vực Data Analyst/Business Intelligence của bạn không phải là bắt đầu từ con số không, mà là phát huy những thế mạnh đã có. Phần tiếp theo sẽ chia sẻ chi tiết hơn về những kỹ năng cần học và cách học để có được công việc đầu tiên trong ngành này.
Nếu bạn có bất kỳ đóng góp ý kiến hay câu hỏi nào, đừng ngần ngại trao đổi nhé.