Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đang trở thành “dầu mỏ mới” của doanh nghiệp. Báo cáo của McKinsey (2024) cho thấy các tổ chức khai thác dữ liệu hiệu quả có khả năng đưa ra quyết định nhanh gấp 3 lần và nâng cao hiệu suất lên đến 25%. Điều này khiến cho vai trò của Business Analyst (BA) không chỉ dừng lại ở việc “ghi nhận yêu cầu”, mà còn phải trở thành cầu nối giữa dữ liệu và chiến lược kinh doanh.
Một BA không biết phân tích dữ liệu chẳng khác nào bác sĩ chẩn đoán bệnh mà không cần kết quả xét nghiệm mọi quyết định đều cảm tính, dễ sai lệch. Vì sao BA cần phân tích dữ liệu? Hãy cùng BAC khám phá trong bài viết sau đây nhé!
1. Vì sao BA cần kỹ năng phân tích dữ liệu?
- Hiểu rõ vấn đề kinh doanh dựa trên bằng chứng:
Stakeholder có thể nói “doanh số giảm vì khách hàng ít quan tâm”, nhưng dữ liệu có thể chỉ ra rằng tỷ lệ bỏ giỏ hàng ở bước thanh toán mới là nguyên nhân chính. BA có kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ không bị lệ thuộc hoàn toàn vào cảm nhận chủ quan, mà dựa trên số liệu để xác định đúng “pain point”.
- Nâng cao độ tin cậy trong giao tiếp với stakeholder:
Một bản báo cáo BA dựa trên insight từ dữ liệu (ví dụ: dashboard phân tích hành vi khách hàng) luôn có sức thuyết phục hơn nhiều so với nhận định chung chung. Điều này giúp BA tạo uy tín và thúc đẩy quyết định nhanh hơn.
- Hỗ trợ thiết kế giải pháp hiệu quả hơn:
Phân tích dữ liệu giúp BA trả lời các câu hỏi:
- Người dùng tương tác nhiều nhất ở bước nào trong hệ thống?
- Tính năng nào được sử dụng ít, có nên loại bỏ không?
- Nhóm khách hàng nào mang lại lợi nhuận cao nhất?
Những insight này là cơ sở để thiết kế giải pháp tối ưu, tránh lãng phí tài nguyên vào những tính năng không cần thiết.
2. Những kỹ năng phân tích dữ liệu cốt lõi dành cho BA
Những kỹ năng phân tích dữ liệu cốt lõi dành cho BA
-
Khai thác dữ liệu từ nguồn thô:
- Sử dụng SQL để truy xuất cơ sở dữ liệu.
- Biết cách làm việc với Excel nâng cao (Pivot Table, Power Query).
-
Trực quan hóa dữ liệu:
- Thành thạo công cụ như Power BI, Tableau, Google Data Studio để xây dựng báo cáo trực quan.
- Biết cách kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling), thay vì chỉ đưa con số khô khan.
-
Phân tích thống kê cơ bản:
- Tính trung bình, độ lệch chuẩn, phân tích xu hướng.
- Ứng dụng phân tích hồi quy đơn giản để dự báo (forecast).
-
Hiểu ngữ cảnh kinh doanh:
- Kỹ năng dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi BA hiểu mục tiêu kinh doanh. Một biểu đồ doanh số chỉ thực sự giá trị khi BA biết liên hệ nó với hành vi khách hàng, chiến lược marketing hoặc vận hành của doanh nghiệp.
3. Công cụ phổ biến mà BA nên nắm vững
- Excel/Google Sheets – nền tảng cơ bản, linh hoạt, nhanh chóng.
- SQL – kỹ năng bắt buộc nếu làm việc với hệ thống dữ liệu lớn.
- Power BI/Tableau – tạo báo cáo trực quan, giúp thuyết trình thuyết phục.
- Python/R (cơ bản) – cho BA muốn nâng tầm phân tích dữ liệu, đặc biệt trong Big Data.
4. Ví dụ thực tế: BA phân tích dữ liệu trong dự án thương mại điện tử
Một BA tham gia cải tiến hệ thống e-commerce cho một công ty bán lẻ. Thay vì chỉ hỏi stakeholder về “khó khăn khi bán hàng”, BA đã khai thác dữ liệu Google Analytics và phát hiện:
- 60% khách hàng rời khỏi website ở bước thanh toán.
- 40% khách hàng dùng mobile, nhưng giao diện mobile chưa tối ưu.
Dựa trên dữ liệu này, BA đề xuất giải pháp: tối ưu quy trình thanh toán và cải thiện giao diện mobile. Kết quả: tỷ lệ chuyển đổi tăng 18% sau 3 tháng.
5. Case study khác: BA trong ngành ngân hàng
Trong một dự án ngân hàng số, dữ liệu giao dịch chỉ ra rằng khách hàng thường rời bỏ ứng dụng sau khi gặp lỗi OTP nhiều lần. Nếu chỉ dựa vào phản ánh rời rạc của khách hàng, BA khó nhận ra mức độ nghiêm trọng. Nhưng nhờ phân tích dữ liệu, BA chứng minh được lỗi OTP là nguyên nhân chính dẫn đến tỷ lệ “churn rate” tăng 12%.
Khi giải pháp cải thiện OTP được triển khai, tỷ lệ khách hàng duy trì sử dụng dịch vụ tăng trở lại, đồng thời ngân hàng tiết kiệm chi phí marketing để thu hút khách hàng mới.
6. Thực trạng tại Việt Nam
Ở Việt Nam, nhiều BA vẫn tập trung vào việc chuyển yêu cầu thành tài liệu (BRD, SRS) mà chưa được đào tạo bài bản về phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường thiếu hạ tầng BI (Business Intelligence), khiến BA ít cơ hội khai thác dữ liệu sâu. Tuy nhiên, xu hướng đang thay đổi: ngày càng nhiều công ty đầu tư Power BI, Data Warehouse, Big Data, và đây là “cửa ngõ” để BA khẳng định giá trị bản thân.
7. Lộ trình học tập gợi ý cho BA mới bắt đầu
- Bắt đầu với Excel: nắm chắc Pivot Table, công thức nâng cao.
- Học SQL cơ bản: biết cách viết query, join bảng, lọc dữ liệu.
- Làm quen Power BI hoặc Tableau: xây dựng dashboard đơn giản.
- Nắm kiến thức thống kê cơ bản: trung bình, median, correlation.
Thực hành với dự án nhỏ: ví dụ phân tích dữ liệu bán hàng, dữ liệu website.
Đi từng bước như vậy, BA sẽ không bị choáng ngợp bởi công nghệ, mà xây nền tảng chắc chắn để phát triển. Bạn cũng có thể tham khảo thêm các khóa học BA tại BAC: Các khóa học tại BAC
8. Kết luận
Trong bối cảnh doanh nghiệp hướng tới data-driven decision making, BA không thể chỉ dừng lại ở vai trò “người ghi chép yêu cầu”. Một BA hiện đại cần biết cách khai thác, phân tích và kể chuyện bằng dữ liệu.
Kỹ năng phân tích dữ liệu không biến BA thành Data Scientist, nhưng giúp họ trở thành “người dẫn đường” đáng tin cậy, đưa ra giải pháp đúng đắn, tiết kiệm chi phí và tạo ra giá trị thực sự cho doanh nghiệp.
Nói cách khác: Tương lai của BA là Data-driven BA. Và kỹ năng phân tích dữ liệu chính là tấm hộ chiếu để bước vào tương lai đó. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên và nhanh nhất tại BAC's Blog.
Nguồn tham khảo:
Internet
Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp
BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.
CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN
Khoá học Online:
Khoá học Offline:
Tại Tp.HCM:
Tại Hà Nội:
Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất
Ban biên tập nội dung - BAC