Dự báo tương lai của các Data Analyst trong năm 2024 (Phần 1)

Dữ liệu là nền tảng của quá trình ra quyết định trong mọi lĩnh vực. Khối lượng dữ liệu khổng lồ đang được tạo ra hằng ngày yêu cầu khả năng phân tích chuyên sâu để biến nó thành hiểu biết có giá trị chuyển đổi thành hành động. Từ đó, vai trò của nhà phân tích dữ liệu được đặt lên hàng đầu trong chiến lược và hoạt động kinh doanh. Tương lai sắp tới, vai trò của phân tích dữ liệu không chỉ tăng mà còn chuyển đổi sâu sắc.

Vai trò của Data Analyst trong tương lai có nhiều biến đổi

1. Sự phát triển vai trò của Data Analyst

Về cơ bản, vai trò của các Data Analyst (DA) là người làm việc với dữ liệu. Họ là những người thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu. Các công việc của họ xoay quanh việc tạo báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và xây dựng những dashboard. Tuy nhiên, khi dữ liệu ngày càng quan trọng, các nhà phân tích đã trở thành đối tác giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định.

• Tích hợp phân tích nâng cao và học máy (Machine Learning): Đây là những công cụ trong tương lai của các DA. Từ đó, họ có thể tạo ra các hiểu biết sâu sắc và phân tích dự đoán.
• Quản trị dữ liệu và đạo đức: Các DA sẽ truy cập vào những bộ dữ liệu nhạy cảm và toàn diện hơn. Điều đó sẽ yêu cầu việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm, phù hợp với yêu cầu pháp lý và tiêu chuẩn đạo đức.
• Hợp tác đa chức năng: Trong tương lai không xa, các DA sẽ phải làm việc với nhiều bộ phận từ IT, bán hàng, vận hành,.... Điều này yêu cầu

2. Tầm quan trọng của Data Analyst

Sức ảnh hưởng của DA là điều không cần phải tranh luận. Họ là người biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. Họ góp phần giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược để tối ưu hóa hoạt động, định hướng kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Vai trò cơ bản của Data Analyst trong các tổ chức

• Định hướng chiến lược kinh doanh cho các tổ chức

Nhờ các DA, doanh nghiệp có thể xác định xu hướng thị trường, hành vi của khách hàng và hiệu quả hoạt động. Từ đó, những quyết định chiến lược sáng suốt được ra đời.

• Thúc đẩy việc đưa ra các quyết định

DA là người trao quyền cho các nhà lãnh đạo những hiểu biết cần thiết để đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả. Họ đảm bảo các quyết định không dựa trên cảm tính mà phải có chứng cứ vững chắc dựa trên dữ liệu.

• Tăng cường sự đổi mới

DA luôn đi đầu trong đổi mới bằng cách khám phá những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Xác định các cơ hội mới để phát triển sản phẩm, mở rộng thị trường và thu hút khách hàng, DA góp phần thúc đẩy doanh nghiệp vươn lên trong một thị trường cạnh tranh.

3. Phân tích dữ liệu đang đi về đâu?

Phân tích dữ liệu đang đi về nhiều hướng. Những công nghệ và xu hướng mới quyết định việc các DA nên làm gì. Dưới đây là một vài gợi ý dành cho bạn:

• Tích hợp AI và ML

Trí tuệ nhân tạo (AL) và Học máy (ML) đã thay đổi cách chúng ta phân tích và sử dụng dữ liệu. Công nghệ này tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích, thực hiện các phân tích phức tạp, mang tính dự đoán và quy định hơn. Các DA sẽ khám phá các mô hình và hiểu biết sâu sắc ở quy mô và tốc độ mà trước đây là không thể.

• Phân tích thời gian thực

Nhu cầu phân tích thời gian thực ngày càng tăng. Nó cho phép doanh nghiệp phản ứng kịp thời với những thay đổi của thị trường, hành vi của khách hàng và các vấn đề vận hành, từ đó, nâng cao tính linh hoạt và khả năng cạnh tranh.

• Quyền riêng tư và đạo đức dữ liệu

Việc sử dụng dữ liệu có đạo đức và quyền riêng tư ngày càng được tăng cường. Các DA và tổ chức dữ liệu phải ưu tiên bảo mật dữ liệu, tuân thủ các quy định và đảm bảo các cân nhắc về đạo đức.

• Phân tích tăng cường

Phân tích tăng cường sử dụng AI và ML để tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu và tạo thông tin chuyên sâu và giải thích. Xu hướng này cho phép những người không phải là chuyên gia thực hiện các phân tích phức tạp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không cần chuyên môn kỹ thuật.

• Phân tích biên

Phân tích biên ngày càng trở nên quan trọng. Phân tích biên có thể giảm độ trễ, giảm mức sử dụng băng thông và cải thiện thời gian phản hồi cho các ứng dụng yêu cầu phân tích và ra quyết định theo thời gian thực.

• Dữ liệu dưới dạng dịch vụ (DaaS)

Khái niệm về DaaS đang phát triển khi các tổ chức ngày càng tìm cách kiếm tiền từ dữ liệu của họ bằng cách cung cấp dữ liệu đó dưới dạng dịch vụ.

• Tập trung vào kiến thức dữ liệu

Các doanh nghiệp đầu tư vào đào tạo và nguồn lực để đảm bảo nhân viên diễn giải, sử dụng và đặt câu hỏi dữ liệu một cách thích hợp.

• Phân tích dữ liệu liên ngành

Cách tiếp cận liên ngành làm phong phú thêm hoạt động phân tích dữ liệu, cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của con người, xu hướng xã hội và tác động môi trường.

Trên đây là phần đầu tiên những gì bạn cần biết về vai trò Data Analyst trong năm 2024. Hy vọng rằng các bài viết này sẽ giúp các bạn có được những thông tin hữu ích. Đừng quên đón xem phần tiếp theo của bài viết sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Tham khảo: Dự báo tương lai của các Data Analyst trong năm 2024 (Phần 2)

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp