Các vị trí công việc liên quan đến data trong doanh nghiệp

1. Sự phát triển của các công việc liên quan đến data

Bài đầu tiên trong series tổng quan về ngành data này mình sẽ giới thiệu với các bạn về “Các vị trí công việc liên quan đến data trong doanh nghiệp” theo góc nhìn và tổng hợp của mình. Bài viết này nói riêng và series này nói chung nhằm mục đích giới thiệu cho những ai chưa biết hoặc mới tìm hiểu về ngành này một bức tranh tổng quát trước khi quyết định theo đuổi ngành data trong tương lai.

Khoa học công nghệ trong những năm trở lại đây thay đổi với tốc độ chóng mặt, rất nhiều ứng dụng mới ra đời, adoption về số lượng người dùng internet cũng tăng lên đáng kể (tính đến tháng 4 2023 theo thống kê của We are social thì % người dùng internet đã xấp xỉ bằng 64.6% tổng dân số thế giới). Vì thế lượng dữ liệu sinh ra từ internet, ứng dụng di động và các nguồn khác ngày càng khổng lồ và ở nhiều dạng khác nhau dẫn đến nhu cầu cho việc xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này cũng tăng trưởng theo.

Dữ liệu là tài sản quý báu của doanh nghiệp, các công ty tận dụng được nguồn data có sẵn để đưa ra quyết định tốt hơn sẽ chiếm được lợi thế kinh doanh, tối đa hóa lợi nhuận cũng như tăng hiểu biết về người dùng, tăng doanh thu, tối ưu hóa vận hành, giảm chi phí, mở rộng thị trường.

Các vị trí công việc làm về xây dựng hệ thống dữ liệu, phân tích dữ liệu theo đó được sinh ra và phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây. Đâu đó mọi người sẽ thường nghe cụm từ “data scientist công việc sexy nhất thế kỷ 21” trong một số bài viết về ngành data trên báo hoặc trên các trang tuyển dụng.

2. Tổng quan các vị trí công việc về data trong doanh nghiệp

Theo hiểu biết và đúc rút của cá nhân mình, cộng với việc research thị trường việc làm trong và ngoài nước thì có một số vị trí công việc phổ biến liên quan đến data như sau.

• Data Engineer (DE): Nói ngắn gọn và dễ hiểu thì Data Engineer là người xây dựng hệ thống dữ liệu và các luồng xử lý dữ liệu (data pipeline), đảm bảo hệ thống dữ liệu hoạt động ổn định. Nếu ví kết quả cuối cùng của quá trình phân tích dữ liệu là data insights như một ngôi nhà đẹp thì Data Engineer giống như những người xây nền móng và kết cấu ngôi nhà này, đảm bảo nó được vững chãi và ổn định nhất để những team như Data Analyst và Data Scientist có thể lấy dữ liệu phục vụ cho công việc của mình.

• Business Intelligence Analyst (BIA) & Data Analyst (DA): Hai vị trí này theo quan sát của mình trong công việc hằng ngày thì scope công việc gần như giống nhau 70-80%, tùy vào doanh nghiệp và cấu trúc team data. Công việc chính của BIA hay DA là phân tích dữ liệu, biến dữ liệu thô thành các thông tin, insights có ý nghĩa về mặt business để hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn qua các báo cáo, bài phân tích. Lưu ý ở đây scope công việc của BIA hay DA chỉ dừng ở mức “hỗ trợ ra quyết định” thông qua các đề xuất và insights từ việc phân tích dữ liệu, còn việc ra quyết định và thực thi các quyết định đó sẽ nằm ở cấp quản lý và các team vận hành. BIA và DA giống như những người trang trí ngôi nhà thô của DE xây dựng làm nó đẹp đẽ và gần với người sử dụng hơn (người sử dụng ngôi nhà được hiểu ở đây là người dùng data để ra quyết định).

• Data Scientist (DS) & Machine Learning Engineer (ML Engineer): Nói ngắn gọn và dễ hiểu thì 2 vị trí này sẽ dựa vào dữ liệu quá khứ cộng với các mô hình máy học (machine learning) để dự báo xu hướng tương lai, từ đó cung cấp cho doanh nghiệp bức tranh ở tương lai sẽ như thế nào, từ đó giúp doanh nghiệp có những hoạch định và sự chuẩn bị tốt hơn cho tương lai. Nếu BIA & DA là những người trang trí ngôi nhà đẹp hơn thì DS hay ML Engineer sẽ là những người thêm những tính năng đặc biệt cho ngôi nhà ví dụ như các thiết bị smart home hiện đại nhằm đem tới cho người dùng nhiều value nhất có thể.

• Analytics Engineer: vị trí này đóng vai trò là cầu nối giữa team Data Engineer và team Data Analyst/Data Scientist. Analytics Engineer sẽ dùng các kỹ năng về engineering của mình cộng với sự hiểu biết về business và nhu cầu phân tích dữ liệu để cung cấp cho team DA/DS các dataset đã được xử lý gọn gàng và sẵn sàng cho việc phân tích. Analytics Engineer sẽ thu hẹp khoảng cách giữa team DE và team DA/DS từ đó làm cho công việc mượt mà và suôn sẻ hơn. Vị trí này thì khá mới ở Việt Nam, theo quan sát của mình thì tầm 1 năm trở lại đây mới thấy có vài bên tuyển vị trí này. Nhưng vài năm tới khi độ trưởng thành về dữ liệu (data maturity) của các doanh nghiệp Việt Nam ngày càng cao thì mình nghĩ nhu cầu cho vị trí này cũng sẽ tăng trưởng theo nhanh chóng.
• Hình dưới đây là tổng quan các kỹ năng cần thiết của mỗi vị trí các bạn có thể tham khảo, tùy vào vị trí mà kỹ năng cần cũng khác nhau tương ứng nên các bạn có thể đọc và research thêm, ở blog này thì mình chủ yếu nói về hướng BI Analyst/Data Analyst.

Đó là tổng quan các vị trí công việc về data mà mình tổng hợp được từ mấy năm đi làm vừa qua, mong là vài viết sẽ cung cấp thêm một vài thông tin hữu ích cho bạn, cám ơn đã ghé thăm blog của mình. Ciao!

*Disclaimers: Các bài viết mình chia sẻ trên blog chủ yếu đến từ trải nghiệm cá nhân và kinh nghiệm của bản thân mình, với mong muốn mang đến thêm nhiều góc nhìn bổ ích cho công việc và cuộc sống của các bạn. Mong rằng các bạn sẽ đón nhận và góp ý những điều mình chia sẻ với một tư duy mở và phát triển. Bài viết đôi khi sẽ sử dụng một số thuật ngữ tiếng Anh vì nếu dịch sang tiếng Việt sẽ hơi khó hiểu nên mình vẫn sẽ giữ nguyên bản. Cám ơn các bạn đã ghé thăm blog của mình.