Ngành Data đang thiếu nhân lực, làm Data lương tháng vài nghìn đô… đã đưa ngành Data trở thành một xu hướng việc làm tại Việt Nam gần đây. Người người nói về Data, nhà nhà chuyển sang làm Data, có thể nói “Data là vua của mọi nghề”. Thế những con người xuất phát từ kinh tế như chúng ta thì sao ạ, thực sự Data nó còn lôi cuốn dân kinh tế hơn cả dân kỹ thuật, công nghệ nữa. Có thể kể cho các bạn một câu chuyện về ông anh sinh năm 96, trước học kinh tế xong đã chuyển sang làm Data… Thật ra đó chỉ là văn mẫu thôi, nhưng câu chuyện dân kinh tế chuyển sang Data làm là hoàn toàn có thật nhé!
Nếu bạn là một sinh viên với ngành học liên quan tới kinh tế hay kinh doanh, hoặc đã đi làm trong lĩnh vực kinh tế (ví dụ như marketing, tài chính, supply chain, vận hành, nhân sự…), thì việc bạn chuyển sang làm ở lĩnh vực data là điều hoàn toàn khả thi, thậm chí bạn còn có nhiều lợi thế hơn những người chỉ chăm chú vào Data ngay từ đầu. Trong blog này Digalyst sẽ chia sẻ một chút về những cái ưu điểm, những khó khăn mà bạn có thể gặp phải, và một số thứ bạn có thể bắt đầu nghiên cứu để bước chân vào ngành data nhé.
I. Ưu điểm của các bạn học kinh tế, kinh doanh mà chuyển sang làm data
1. Điểm mạnh lớn nhất sẽ là kiến thức chuyên ngành
Đầu tiên là những kiến thức trên trường mà các bạn khối ngành Kinh tế đã được học, chính là một phần nền tảng cho việc trở thành DA/BA. Chẳng hạn như bên Kinh tế thường sẽ học Kinh tế lượng, Kinh tế vi mô, vĩ mô, Xác suất thống kê hay các bạn bên Tài chính sẽ tiếp xúc với Mô hình tài chính, Tài chính định lượng,… Tất cả những kiến thức đều có thể nằm trong công việc hàng ngày của một Analyst.
Phân tích Data thực ra chỉ là một kỹ năng, là cách tư duy làm việc với con số (mindset), còn phía sau nó vẫn cần kiến thức chuyên môn về một lĩnh vực cụ thể để áp dụng vào. Ví dụ, Data Analyst mà hiểu về Marketing thì rõ ràng là xịn hơn một ông làm Data nhưng không hiểu gì về các chỉ số Marketing, không hiểu về các Campaign đang chạy, tại sao lại triển khai như vậy, đặc trưng của từng Channel… Hay một ông Data Analyst làm vận hành mà không hiểu được cách sắp xếp công việc, không hiểu cách ghi nhận và đặt hàng cho từng cửa hàng thì đương nhiên sẽ gặp nhiều khó khăn.
Vì vậy, thứ quan trọng khi làm Data mà mọi người cần chú tâm vào đó chính là cái mớ kiến thức về cái business, cái lĩnh vực mà bạn đang làm.
Còn các kỹ năng Data thì hoàn toàn có thể học thêm, không có gì phải lo cả. Chỉ cần bạn muốn và bạn cố gắng là sẽ được thôi.
2. Mô hình team Data mới
Hiện tại, nhiều công ty cũng bắt đầu chuyển sang mô hình team Data phân tán, tức là các bạn Data Analyst sẽ làm trong những phòng ban kinh doanh, chứ không phải nằm ở một team Data tập trung xử lý cho toàn công ty. Ví dụ, team Marketing sẽ có 1-2 người, team Vận hành có 1-2 người riêng… (tùy quy mô và nhu cầu của công ty). Những công ty nhỏ, hoặc những công ty startup mới bắt đầu áp dụng data thì có thể có 1 team Data tập trung, nhưng rồi cũng sẽ phải tách ra theo mô hình phân tán để phù hợp với quy mô sau này.
Việc này có nhiều cái lợi, vì nó giúp giải quyết việc nghẽn cổ chai khi mọi yêu cầu đều đổ về team Data, team Data phải xử lý toàn bộ từ các phòng ban khác nhau. Đồng thời giúp bạn Analyst có thể bám sát hơn với team Business, biết những gì đang xảy ra và hiểu nhu cầu thực tế để phân tích cho đúng.
3. Kỹ năng mềm của bạn
Làm Data không chỉ cần có khả năng, kỹ năng liên quan đến xử lý các con số, mà dân Data còn phải có những kỹ năng mềm nhất định. Công việc của Analyst là phân tích các con số, thế nhưng bạn phải giao tiếp với những người trong phòng ban (nếu như là team phân tán) hoặc là rất nhiều người ở những phòng ban khác nhau (nếu là team tập trung). Giao tiếp ở đây chính là việc trao đổi vấn đề, thuyết phục, trình bày cho mọi người hiểu được những con số đang nói lên điều gì, cần phải đưa ra giải pháp như thế nào,…
Vì xuất phát từ các trường kinh tế hoặc đã trải qua việc đi làm liên quan đến kinh tế, ngoài kiến thức ra bạn còn có các kỹ năng mềm trong việc giao tiếp với người khác, thứ mà dân kỹ thuật thường không giỏi (mang tiếng nhất là mấy ông Dev). Điều này sẽ giúp bạn giải quyết công việc một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn.
II. Thách thức của các bạn học kinh tế, kinh doanh mà chuyển sang làm data
1. Vấn đề kỹ thuật
Vấn đề thường gặp mà dân trái ngành khi chuyển sang làm Data, đó chính là vấn đề về công nghệ, kỹ thuật. Bạn cần phải biết được Data được hệ thống lưu trữ như thế nào, cách hệ thống giao tiếp với nhau và sinh ra Data như thế nào, dùng các câu lệnh truy vấn SQL để lấy dữ liệu ra sao, hay một số ngôn ngữ lập trình để giúp lấy, xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng hơn,…
Tuy nhiên mấy cái trên chả có gì là khó cả, bạn chỉ cần có thời gian để học thêm những thứ trên, ngôn ngữ lập trình thì chỉ cần biết một ngôn ngữ là việc học mấy ngôn ngữ khác cũng trở nên dễ dàng. Hơn nữa đối với một ngôn ngữ dễ như Python thì còn gì tốt hơn. Thậm chí giờ nhiều phụ huynh đã cho con học Python từ khi còn bé rồi nhé (7 tuổi đã cho học). Ngôn ngữ lập trình giờ cũng không phải là thứ gì cao siêu, bạn hoàn toàn có thể tự học được.
2. Thách thức tiếp theo là về những công cụ khi chuyển sang làm data
Có thể khi bạn làm Data sẽ cần phải một số công cụ, ví dụ như Tableau, PowerBI trong việc Visualize, xử lý dữ liệu, hay SSIS, NiFi, Pentaho… khi bạn cần can thiệp sâu hơn vào việc chuẩn bị, chuyển hóa dữ liệu… Nhưng đó cũng chỉ là các công cụ hỗ trợ và bạn hoàn toàn có thể tự học được nó. Bạn cũng không cần phải học hết mọi tool Data, chỉ cần học một vài tool cơ bản và phổ biến là đủ. Khi các bạn đi làm, tùy công ty dùng tool nào thì bạn sẽ học thêm tool đó, mấy cái này không phải là chuyện nghiêm trọng và bạn không nên chăm chú vào việc học mấy cái tool mà bỏ qua những phần cơ bản khác.
3. Một thách thức khác đó là tư duy (mindset) về con số
Phần này thì không chỉ riêng các bạn gặp phải, mà ngay cả những bạn mới học, mới bước chân vào ngành data cũng sẽ gặp. Nó phức tạp hơn và cần phải học tập, rèn luyện nhiều, Google nhiều cũng như làm nhiều thì mới phát triển được.
Điều các bạn nên làm là:
- Đọc sách về Data
- Tham khảo Project phân tích của người khác
- Kiếm Dataset và tự làm Project cho riêng mình
III. Tự học data ở đâu, có nên đi học các trường dạy data?
Với tình hình dịch bệnh thì dễ nhất là các bạn nên tự học ở nhà, thông qua các khóa online. Sẽ có nhiều nguồn để học Data, chẳng hạn như Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900): miễn phí hoàn toàn, bao trùm một số kiến thức, thông tin cơ bản về việc làm data. Khoá này thì tập trung vào hệ sinh thái Data của Microsoft nhưng kiến thức thì vẫn tương tự nhau.
Còn lại thì bạn cứ lên Coursera, Udemy coi thử coi khóa nào hợp với mình, hợp với người bắt đầu làm data thì cứ học. Sẽ có rất nhiều khoá học miễn phí dành cho các bạn, còn nếu các bạn muốn chất lượng hơn thì có thể bỏ tiền ra để học mấy khoá lớn. Còn các bạn không có điều kiện thì vẫn có thể Audit (Học nhưng không có Certificate) hoặc xin Financial Aid (Có thể xin được miễn phí và có luôn Certificate).
Bạn có thể tham khảo một số khoá học về Data trong blog của bọn mình: Những khóa học Data cho người mới tìm hiểu – Digalyst
Thế còn học Data ở các trường thì sao? Tất nhiên là việc có một người thầy trực tiếp chỉ dẫn thì bạn sẽ học nhanh hơn, tiếp thu tốt hơn, và quan trọng là bạn học được kinh nghiệm thực tế từ họ. Khi học ở các khóa online, phần thông tin này không được thực tế và không được nhiều bằng đi học ngoài đời.
Nếu bạn chọn đi học ở trường hoặc trung tâm, nên chọn nơi nào có giảng viên vừa dạy mà cũng vừa đi làm Data thực tế. Những gì bạn học, những gì diễn ra trong sách nó khác với thực tế rất nhiều. Nếu người dạy mà không có đi làm thực tế thì cũng không giúp ích được nhiều cho bạn sau này.
Khi bạn đã có một phần cơ bản rồi thì việc kế tiếp là hãy đi làm. Chỉ có đi làm mới giúp bạn tiếp tục học và áp dụng thực tế, chứ học quá trời học xong rồi không áp dụng gì thì sẽ quên ngay, uổng công và uổng thời gian học của bạn. Cái quan trọng nhất của data là bạn phải đi làm, không có cách nào khác đâu.
IV. Khi đi tuyển một người mới về Data thì họ sẽ kỳ vọng gì ở chúng ta?
- Những kiến thức cơ bản về dữ liệu và các chuyên môn khác như SQL, ngôn ngữ lập trình
- Khả năng visualize số, trình bày số của bạn như thế nào
- Khả năng tự tìm kiếm trên Google của bạn ra sao
- Khả năng nói chuyện, giao tiếp của bạn
- Kiến thức chuyên ngành
Thông qua bài viết này, Digalyst hy vọng các bạn không chỉ là dân Kinh tế mà tất cả mọi người muốn chuyển sang làm Data có hướng đi cho chính bản thân mình.
Bài viết dựa trên chia sẻ của anh Duy Luân (Tinhte.vn)
