4 năm về trước, cái thuở mình chân ướt chân ráo làm đang công việc ở ngân hàng và mày mò tìm hiểu về nghề dữ liệu. Hồi đấy mình research cũng nhiều, nhưng nghĩ rằng trong nghề này chỉ có 3 vị trí: data analyst, data scientist và data engineer.
4 năm sau, mình của hiện tại may mắn được làm trong một công ty công nghệ đầu tư rất nhiều vào việc ứng dụng dữ liệu trong doanh nghiệp. Team mình hiện tại như là một công ty thu nhỏ khi có đầy đủ các bộ phận từ: software engineer, business analyst, product owner, operation, data analyst, data engineer, data analyst, data scientist và cả ML ops. Va chạm trong công việc, trải nghiệm qua nhiều dự án, tầm mắt được mở mang và mình rất biết ơn về điều đó.
Giờ đây, nếu ai hỏi mình về một trong những nghề trên mình có thể nhẹ nhàng “chém gió” với mọi người sương sương. Còn nếu ai hỏi mình cụ thể các công việc trong lĩnh vực Data Analytics thì mình sẽ tổng hợp theo cách mình chia sẻ trong bài viết này. Mình nghĩ đây là cách phân nhóm thể hiện được rõ chức năng và vai trò trong công việc nhất đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là những công ty Fintech.
Data Science và Business Intelligence
Ứng dụng dữ liệu trong doanh nghiệp sẽ được chia thành 2 mảng là Data Science (DS) và Business Intelligence (BI). Cả hai mảng DS và BI đều có chung một vai trò là ứng dụng các kĩ thuật công nghệ để chuyển hóa “raw data” thành insights phục vụ cho doanh nghiệp.
Sự khác biệt ở chỗ, BI chú trọng hơn việc sử dụng historical data để giải quyết các bài toán hiện đang diễn ra trong kinh doanh một cách kịp thời, càng nhanh càng tốt (có tính automation cao). Còn DS sẽ chú trọng hơn việc phân tích dữ liệu trong quá khứ để dự báo về tương lai, tối ưu hóa kinh doanh và vận hành. Sản phẩm từ dữ liệu của DS là những giải pháp nhằm xây dựng chiến lược, những hệ thống học máy để phục vụ cho tất cả các lĩnh vực trong doanh nghiệp (từ kinh doanh, vận hành cho tới quản lý rủi ro). Nôm na, BI tập trung giải quyết các vấn đề hiện tại thông qua các dữ liệu và chỉ số được xây dựng sẵn trên các nền tảng báo cáo. DS tập trung giải quyết bài toán dài hơi cần sử dụng machine learning và cả deep learning để tạo nên những mô hình và các phân tích nâng cao.
Tùy mỗi công ty họ sẽ xây dựng một BI team hoặc một DS team hoặc sẽ có cả 2 team (đối với những công ty high tech). Nếu định vị đúng vai trò và chức năng, chắc chắn sẽ không bị trùng lặp công việc giữa hai team.
Vị trí trong Data Science team và Business Intelligence team
Tìm hiểu kĩ các vị trí trong DS team: https://www.altexsoft.com/blog/datascience/how-to-structure-data-science-team-key-models-and-roles/
Đọc qua các vị trí trong BI team: https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/answer/Key-roles-and-responsibilities-of-a-business-intelligence-team
Mình không diễn giải chi tiết các khái niệm và tính chất công việc của từng ngành nghề ở đây, vì nếu viết ra sẽ rất dài. Mình mời các bạn tham khảo nội dung ở 2 bài viết trên, mọi thứ đã được trình bày rất chi tiết và rõ ràng.
Hiện trạng tại thị trường Việt Nam
Lý thuyết ở trên là để bạn hiểu đúng ý nghĩa vai trò của các vị trí trong DS và BI. Nhưng trên thực tế, cụ thể ở thị trường Việt Nam thì mọi thứ vẫn còn rất hỗn loạn. Sẽ thật sự hoang mang nếu như bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu về ngành.
Maz đã từng gặp rất nhiều bạn làm vị trí là Data Analyst nhưng công việc thực tế lại giống như một Business Intelligence Developer (chuyên xây dựng tool và pipeline để maintain các báo cáo), hoặc làm Data Analyst nhưng nhiệm vụ chính là chỉ làm dashboard bằng các BI tools và nhận yêu cầu từ các khách hàng bên ngoài. Vậy nên, trước khi apply một công việc nào đó, hãy đọc thật kĩ job description, tìm hiểu kĩ business của họ và phòng ban mà bạn ứng tuyển nhé.
Một biến thể khác của nhóm nghề BI, hiện nay có rất nhiều vị trí BI analyst khác nhau tùy thuộc vào lĩnh vực mà doanh nghiệp cần. Ví dụ đâu đó bạn sẽ bắt gặp các vị trí: Product Analyst, Marketing Analyst, Risk Analyst, Growth Analyst, … nhưng thực tế công việc giống như một BI analyst và tất nhiên sẽ đòi hỏi chuyên môn sâu về chính mảng đó.
Một giữa tuần dạo quanh, tổng hợp lại một nội dung mà mình từng chia sẻ trong các event. Cám ơn bạn đã đọc đến cuối nhé ^_^.
Follow Maz tại đây để cùng cập nhật thông báo mỗi khi có bài viết mới:
** Mọi thông tin trên blog đều thuộc bản quyền của blog Maz Nguyen. Vui lòng đọc kĩ Copyright Notice trước khi copy hoặc đăng tải lại nội dung/hình ảnh của bài viết **
rất mong được nghe chia sẻ thêm từ anh ạ, em cảm ơn những chia sẻ cuả anh ạ
Thankiu em nhiều nhé
Nhờ bài viết này mà em được rõ hơn vị trí mình đang làm tại công ty. Cảm ơn anh rất nhiều
Cheer up em trong công việc nha.
Bạn ơi mình đã đăng kí khóa 9 nhưng hiện vẫn chưa nhận đc email bên bạn