Theo báo cáo từ GlobeNewswire, thị trường phân tích dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng lên 234.4 tỷ USD trong giai đoạn 2023-2028, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) đạt 13.63%. Những dữ liệu này được tạo ra từ đa dạng nguồn và hoạt động làm việc, sản xuất mỗi ngày. Chẳng hạn, Facebook phải xử lý hơn 4 petabyte dữ liệu mỗi ngày, trong khi Google xử lý khoảng 3,5 tỷ lượt tìm kiếm dựa theo báo cáo từ Edge Delta.

Khi nhắc đến phân tích dữ liệu, phần lớn mọi người thường nghĩ đến những công việc phức tạp với các bảng biểu, số liệu, và các thuật toán chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ. Tuy nhiên, trên thực tế, việc xem xét và phân tích dữ liệu được áp dụng phổ biến trong nhiều công việc khác như Marketing, Sale, Content Creator hay Kế toán. Việc phân tích dữ liệu cho phép chuyển hóa những dữ liệu thô được thu thập từ các nguồn thành những thông tin hữu ích và có giá trị. Dù bạn mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm, việc (1) hiểu rõ bản chất của phân tích dữ liệu và (2) nắm vững các kỹ năng cần thiết là yếu tố quan trọng để duy trì hiệu suất trong môi trường đầy cạnh tranh và biến động. 

Đa dạng mọi ngành nghề và lĩnh vực từ kinh doanh, y tế, giáo dục cho đến các hoạt động bán lẻ hiện nay đều cần đến dữ liệu. 

Tư duy phân tích dữ liệu không chỉ đòi hỏi khả năng thu thập và xử lý thông tin mà còn là sự nhạy bén trong việc phát hiện những mẫu hình và ý nghĩa ẩn chứa trong các con số đã được thu thập. Việc phát triển kỹ năng tư duy này không chỉ giúp cá nhân nâng cao hiệu suất làm việc mà còn mở ra nhiều cơ hội thăng tiến nghề nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Đọc số liệu và báo cáo 

Kỹ năng thống kê là nền tảng cốt lõi khi phân tích dữ liệu giúp bạn hiểu và diễn giải dữ liệu một cách chính xác.

Để nâng cao kỹ năng thống kê, bạn có thể bắt đầu bằng việc (1) đọc các tài liệu/sách chuyên ngành và (2) tham gia các khóa học trực tuyến từ các nền tảng học thuật. Việc thực hành phân tích dữ liệu thực tế, áp dụng các kiến thức phân tích thống kê vào các dự án thực tiễn sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức một cách nhanh chóng hơn. Có thể sử dụng các công cụ phân tích như SPSS, R, hoặc Python để làm quen với các phương pháp phân tích thống kê tự động, từ đó tăng cường độ chính xác và hiệu quả khi xử lý dữ liệu lớn. Hoặc với tính chất nhiệm vụ đơn giản, bạn có thể khai thác tính năng hỗ trợ phân tích dữ liệu trong Microsoft Excel như lọc dữ liệu, Pivot table hay vẽ biểu đồ.

Kỹ năng này đặc biệt cần thiết khi đối diện với các tập dữ liệu phức tạp và những thách thức không lường trước khi phân tích. Bạn cần xây dựng lối tư duy logic và sáng tạo trong việc tìm ra các giải pháp khác nhau cho cùng một vấn đề thông qua việc xử lý các tình huống thực tế và các bài tập tình huống. Sử dụng các kỹ thuật như phân tích nguyên nhân gốc (root cause analysis), phương pháp 5 Whys, và biểu đồ Ishikawa (xương cá) cũng sẽ giúp bạn tiếp cận vấn đề một cách toàn diện và tìm ra giải pháp hiệu quả nhất. 

Bước đầu tiên để phân tích dữ liệu hiệu quả là lập kế hoạch rõ ràng trước khi bắt tay vào phân tích. Việc xác định mục tiêu và kết quả mà bạn muốn đạt được thông qua dữ liệu sẽ giúp bạn tập trung và tránh lãng phí thời gian vào những thông tin không cần thiết.

Trong quá trình lập kế hoạch, việc định rõ những loại dữ liệu cần thu thập, các biến số chính và phương pháp phân tích sẽ sử dụng là rất quan trọng. Việc này giúp bạn dễ dàng theo dõi tiến trình phân tích và đảm bảo rằng mọi bước đi đều hướng đến mục tiêu cuối cùng. Với một kế hoạch tối ưu, bạn có thể lường trước các khó khăn có thể gặp phải, từ đó chuẩn bị phương án xử lý, giúp quá trình phân tích diễn ra suôn sẻ và hiệu quả hơn.

Nếu bạn làm việc với dữ liệu nhỏ và đơn giản, Excel có thể là lựa chọn tốt. Tuy nhiên, để làm việc với dữ liệu phức tạp hoặc lớn hơn, các công cụ như Python, R, hoặc các nền tảng trực quan hóa như Tableau và Power BI sẽ giúp bạn phân tích nhanh chóng và chuyên sâu hơn. Mỗi công cụ đều có những ưu điểm riêng, do đó, bạn cần chọn công cụ phù hợp nhất với dữ liệu và kỹ năng hiện có. Điều đó sẽ giúp tiết kiệm thời gian, tăng độ chính xác của phân tích, và cho phép bạn tìm hiểu sâu hơn những bản chất của dữ liệu.

Sau khi hoàn tất phân tích, bước tiếp theo là đánh giá và điều chỉnh kết quả theo phản hồi thực tế. Quy trình này giúp (1) việc phân tích đạt hiệu quả cao nhất, (2) tối ưu hóa kết quả, (3) đảm bảo rằng những dữ liệu đầu ra có giá trị thực tiễn cao, (4) đáp ứng đúng nhu cầu của tổ chức và thị trường.

Khi trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan, phản hồi và góp ý từ họ có thể giúp bạn phát hiện ra những thiếu sót hoặc các chi tiết cần làm rõ hơn. Hãy sẵn sàng để điều chỉnh kết quả phân tích dựa trên các phản hồi để cải thiện độ chính xác và phù hợp của dữ liệu. Ngoài ra, việc thường xuyên đánh giá lại quy trình phân tích cũng giúp bạn rút kinh nghiệm và nâng cao kỹ năng phân tích cho những dự án sau.

Có thể thấy rằng phân tích dữ liệu không chỉ đơn thuần là một yếu tố quan trọng trong việc ra quyết định chiến lược cho sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Việc trang bị các kỹ năng cần thiết sẽ giúp bạn không chỉ nắm vững quy trình phân tích mà còn mở ra nhiều cơ hội trong sự nghiệp.

Hãy đánh giá đúng tầm quan trọng của dữ liệu. Hãy không ngừng học hỏi, rèn luyện kỹ năng của bản thân để có thể tận dụng tối đa tiềm năng của các dữ liệu trong công việc. Đó là nền tảng để bạn bắt kịp với xu thế của thị trường, đồng thời có cơ sở để đưa ra nhiều quyết định đúng đắn, kiến tạo những kết quả đáng mong đợi.