Cách để trở thành Business Intelligence Analyst năm 2024

Tặng 45 phút tư vấn lộ trình ngành Tech cùng chuyên gia

Chỉ còn 7 suất cuối trong tháng này, hỗ trợ tư vấn ngoài giờ hành chính (Trị giá 500,000 VND)

Cám ơn bạn đã tin tưởng CoderSchool, các tư vấn viên sẽ liên lạc với bạn trong 24 giờ tới nên bạn nhớ chú ý điện thoại nhé.
Không thể gửi thông tin. Xin vui lòng kiểm tra và gửi lại.
coderschool-backgroud

Khi ngày càng nhiều các doanh nghiệp ứng dụng sức mạnh của data trong việc giám sát vận hành và đưa ra quyết định trong kinh doanh, Business Intelligence Analyst trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Vậy Business Intelligence Analyst là ai, cách họ sử dụng dữ liệu trong công ty như thế nào và làm thế nào để trở thành BI Analyst trong năm 2024? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây

Hiểu về vai trò của Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analyst là ai?

Business Intelligence Analyst là người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và biểu diễn dữ liệu để hỗ trợ các quyết định kinh doanh. Họ sử dụng một loạt các công cụ và phương pháp để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, giúp các nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp hiểu rõ hơn về tình hình thực tế của công ty, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược chính xác hơn.

Từ góc độ kỹ thuật, BI Analyst thường làm việc với các công cụ như SQL để xử lý dữ liệu và các nền tảng trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc Power BI và có hiểu biết sâu về lĩnh vực kinh doanh mà họ hoạt động. Bên cạnh đó, BI Analyst cần có kỹ năng giao tiếp và tổ chức mạnh mẽ để mang lại giá trị cho tổ chức thông qua việc hỗ trợ các nhà ra quyết định cấp cao.

Nhiệm vụ của một Business Intelligence Analyst:

Nhiệm vụ của một Business Intelligence Analyst có thể thay đổi tuỳ theo yêu cầu và mô hình của công ty. Tuy nhiên chúng ta có thể tóm tắt nhiệm vụ chính của một BI Analyst thành các công việc chính dưới đây

  • Phân tích và diễn giải dữ liệu: Nhiệm vụ chính của một BI Analyst là phân tích và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc với các bộ dữ liệu khổng lồ, xác định xu hướng mẫu và bất thường. Ngoài ra, phân tích không chỉ là số liệu, đó còn là insight. Dù đó là số liệu bán hàng, hành vi của khách hàng hay xu hướng thị trường, các chuyên gia phân tích thông tin kinh doanh phải diễn giải hiệu quả các phân tích của họ và đưa ra các khuyến nghị.
  • Tạo báo cáo và dashboard: Vai trò của BI Analyst bao gồm việc tạo báo cáo và dashboard, truyền tải những insight tìm được một cách nhanh nhất có thể. Không chỉ về trình bày dữ liệu, BI Analyst còn phải biết kể chuyện từ dữ liệu, giúp đưa ra thông tin hữu ích cho các quyết định chiến lược
  • Làm việc với các bên liên quan (stakeholder): Giao tiếp hiệu quả là một trong những kỹ năng quan trọng của một BI Analyst. Họ phải làm việc với nhiều bên liên quan khác nhau, từ quản lý cấp cao, quản lý đến các chuyên gia IT để hiểu nhu cầu kinh doanh và “phiên dịch”  chúng thành những giải pháp dữ liệu
  • Giám sát liên tục và tối ưu hoá: Một trong những công việc quan trọng của BI Analyst là liên tục giám sát hiệu suất của các giải pháp data, xác định lĩnh vực cần tối ưu hoá và cải thiện. Thay vì tạo ra các báo cáo tĩnh, BI Analyst phải xây dựng các hệ thống linh hoạt, phát triển theo nhu cầu của tổ chức.

Làm thế nào để trở thành một Business Intelligence Analyst?

1. Phát triển kỹ năng và năng lực chính:

Một Business Intelligence Analyst phải có kỹ năng technical và kỹ năng phân tích vững vàng. Tuy nhiên các kỹ năng mềm như kỹ năng giao tiếp, teamwork và kiến thức chung về kinh doanh cũng là yếu tố cơ bản để thành công trong vai trò của một BI Analyst

Kỹ năng Technical:

How to Execute SQL Queries in Python and R Tutorial | DataCamp

Được chia thành 3 lĩnh vực chính:

  • SQL: Khả năng truy vấn cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả và xử lý dữ liệu bằng các nền tảng SQL
  • Trực quan hoá dữ liệu (Data visualization): BI Analyst phải có khả năng biến đổi dữ liệu họ trích xuất được từ cơ sở dữ liệu thành biểu đồ và câu chuyện để trình bày cho mọi đối tượng với các công cụ data visualization như PowerBI và Tableau.
  • Lập trình: Mặc dù không bắt buộc, kiến thức về ngôn ngữ lập trình như Python và R có thể giúp ích cho việc Phân tích dữ liệu nâng cao

Kỹ năng phân tích:

Một BI Analyst cần có khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng, rút ra những hiểu biết và xu hướng ý nghĩa. Tuy nhiên, ngoài kỹ năng technical, BI Analyst cần có khả năng suy luận một cách sáng suốt về một vấn đề để tìm ra một giải pháp tối ưu.

Một số kỹ năng phân tích chính cần có:

  • Phân tích thống kê: Thành thạo trong việc áp dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu, bao gồm phân phối, kiểm định thống kê và phân tích hồi quy. Kỹ năng này là rất quan trọng để đưa ra những suy luận có căn cứ từ dữ liệu.
  • Trích xuất và khám phá dữ liệu: Khả năng lọc thông qua các tập dữ liệu lớn để xác định mẫu, xu hướng và mối quan hệ. Điều này bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật như phân cụm, phân loại và khai phá luật kết hợp.
  • Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu: Kỹ năng trong việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích, bao gồm xử lý các giá trị thiếu, điểm ngoại lệ và chuẩn hóa dữ liệu. Bước này quan trọng để đảm bảo chất lượng và đáng tin cậy của phân tích.
  • Phân tích dự đoán: Khả năng sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về xu hướng hoặc hành vi tương lai. Điều này thường liên quan đến các kỹ thuật học máy và xây dựng mô hình.

Kỹ năng mềm

Dưới đây là một số kỹ năng mềm chính mà bạn cần phát triển để trở thành một BI Analyst:

  • Giao tiếp: Bạn cần có khả năng truyền đạt những hiểu biết từ dữ liệu cho một loạt đối tượng, và bạn sẽ làm việc với một loạt các bên liên quan từ khắp các phòng ban trong doanh nghiệp mà bạn làm việc.
  • Giải quyết vấn đề: Khả năng suy luận một cách sáng tạo để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp bằng cách sử dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu.
  • Chú ý đến chi tiết: Sự tinh tường trong từng chi tiết là điều rất quan trọng để đảm bảo sự chính xác và đáng tin cậy của phân tích dữ liệu.
  • Làm việc nhóm và hợp tác: Các BI Analyst thường xuyên phải làm việc nhóm, hợp tác với các Data Scientist, chuyên gia IT và các bên liên quan về kinh doanh.

2. Bằng cấp & Chứng chỉ:

Một tấm bằng cử nhân trong lĩnh vực liên quan, như Data Science, IT, Thống kê, hoặc một lĩnh vực tương tự là điều kiện tiên quyết trong hầu hết các tin tuyển dụng. Ngoài bằng cấp đại học truyền thống, việc đạt được một chứng chỉ là một lợi thế để chứng minh bạn đã thành thạo các kỹ năng cần thiết cho công việc. Bạn có thể đăng ký khoá học Data Science trong 6 tháng hoặc trải nghiệm khoá học Data Analysis ngắn hạn trong vòng 2 tháng của CoderSchool.

3. Kinh nghiệm thực tế:

Mặc dù bằng cấp và chứng chỉ có thể làm tăng giá trị hồ sơ của bạn, kinh nghiệm thực tế hay các dự án thực tế cực kỳ quan trọng trong lĩnh vực đầy cạnh tranh này.

Thực tập hoặc đi làm tại các vị trí Entry-level

Khi mới bắt đầu, việc thực tập trong lĩnh vực BI hoặc các lĩnh vực liên quan là bước đi đầu tiên tuyệt vời, cung cấp:

  • Kinh nghiệm thực tế.
  • Tiếp xúc với các dự án thực tế.
  • Một cơ hội để làm việc với các chuyên gia trong ngành.

Bạn cũng có thể tìm kiếm các vị trí nhập môn, hoặc những vị trí được đánh dấu là 'junior,' liên quan đến làm việc gần với dữ liệu nhưng chỉ yêu cầu một ít kinh nghiệm trước đó. Những vai trò này thường là bước đệm cho các vị trí BI.

Tham gia vào các dự án hoặc case study

Để chứng minh năng lực bản thân, bạn có thể làm việc trên các dự án để áp dụng kỹ năng của mình trong các tình huống thực tế. Sau khi hoàn thành một số dự án, bạn có thể điều chỉnh cho các lĩnh vực cụ thể bạn quan tâm, giúp kinh nghiệm của bạn trở nên liên quan hơn khi ứng tuyển cho các vị trí BI trong những lĩnh vực đó

Các loại dự án bạn có thể thực hiện bao gồm việc xử lý và làm sạch dữ liệu, khám phá và phân tích tập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và tạo bảng điều khiển.

Ghi chép quá trình và kết quả của bạn và đảm bảo rằng các dự án được hướng đến giải quyết một vấn đề kinh doanh thực sự, ngay cả khi đó là hư cấu. Bạn nên trình bày những kỹ năng này trong một portfolio của riêng mình

Tham gia vào các cuộc thi nơi bạn có thể tìm thấy tập dữ liệu và vấn đề để giải quyết. Tham gia vào các cuộc thi khoa học dữ liệu cải thiện kỹ năng giải quyết vấn đề của bạn và cho phép bạn tham gia vào các cuộc thảo luận, chia sẻ hiểu biết của mình và học hỏi từ người khác - tất cả những điều này đều đóng góp vào việc phát triển kiến thức thực tế của bạn.

Networking và Mentorship

Bạn có thể xây dựng network của mình bằng cách tham gia và tương tác trong các diễn đàn và cộng đồng BI và tham gia các sự kiện ngành, webinar và hội nghị.

Networking cung cấp cơ hội kết nối với các chuyên gia, tìm hiểu về kinh nghiệm của họ và tìm kiếm mentor chia sẻ hiểu biết, kiến thức thực tế và định hướng bạn trong lĩnh vực này.

4. Xây dựng Portfolio chuyên nghiệp:

Xây dựng một portfolio chuyên nghiệp là bước quan trọng khi tìm kiếm việc làm trong hầu hết các vị trí liên quan đến technical. Có 2 điều cần ghi nhớ khi làm Portfolio:

  • Luôn nhất quán: Đảm bảo không có lỗi ngữ pháp hoặc lỗi đánh máy, và duy trì sự nhất quán trong toàn bộ tài khoản trực tuyến, resume, LinkedIn và portfolio
  • Tuỳ chỉnh cho công việc bạn muốn: Tùy chỉnh hồ sơ của bạn để phù hợp với các kỹ năng và yêu cầu cụ thể được đề cập trong các mô tả công việc. Hãy làm cho nhà tuyển dụng dễ dàng nhận thấy sự phù hợp của bạn. Nếu bạn quan tâm đến một lĩnh vực cụ thể, đảm bảo các dự án của bạn phản ánh tính liên quan đến những thách thức và nhu cầu của ngành đó.

Ghi chép công việc của bạn

Bao gồm 1 hoặc 2 dự án cốt lõi trong hồ sơ của bạn - đây là những dự án sâu rộng, ngay lập tức chứng minh các kỹ năng chính của một BI Analyst. Sau đó, bạn có thể làm việc trên một số dự án hỗ trợ để chứng minh kỹ năng của mình trong các chủ đề khác nhau như làm sạch dữ liệu, khám phá và trực quan hóa dữ liệu với Power BI hoặc Tableau.

Khi bạn làm việc qua những dự án này, hãy tuân thủ các hướng dẫn sau để ghi chép công việc của bạn:

  • Mô tả dự án rõ ràng: Cung cấp mô tả chi tiết về mỗi dự án, bao gồm vấn đề được giải quyết, phương pháp tiếp cận của bạn, các công cụ được sử dụng và kết quả đạt được. Thể hiện khả năng phân tích vấn đề kinh doanh thành các giải pháp dựa trên dữ liệu.
  • Các phương pháp được sử dụng: Giải thích các phương pháp bạn sử dụng trong mỗi dự án. Hãy giải thích rõ quy trình của bạn, cho dù đó là làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu khám phá, hoặc mô hình hóa dự đoán.
  • Kể một câu chuyện: Sử dụng hình ảnh với chú thích hoặc thiết kế đồ họa lôi cuốn để làm cho hồ sơ của bạn hấp dẫn hơn. Một hồ sơ thiết kế tốt có khả năng thu hút sự chú ý.
  • Phong cách nhất quán: Duy trì một phong cách hình ảnh qua các dự án của bạn. Điều này giúp tạo ra một hồ sơ nhất quán và chuyên nghiệp.
  • Đo lường thành tựu: Nếu có thể, đo lường tác động của công việc của bạn. Ví dụ, đề cập làm cách nào phân tích của bạn có thể dẫn đến cải thiện hoặc quyết định cụ thể
  • Nêu bật thách thức: Thảo luận về những thách thức (hoặc thách thức tiềm năng) gặp phải trong các dự án và cách bạn vượt qua chúng. Điều này chứng tỏ sự kiên nhẫn và kỹ năng giải quyết vấn đề.

Tăng cường hiện diện online:

Bằng cách tăng cường hiện diện online, bạn có thể chứng minh cho nhà tuyển dụng tiềm năng rằng bạn có kiến thức technical và kỹ năng phân tích mạnh mẽ. Ngay cả khi bạn vẫn đang học, bạn có thể xây dựng các kết nối và mối quan hệ online giúp bạn luôn được động viên để tiếp tục và thậm chí có thể dẫn đến cơ hội việc làm trong tương lai.

Dưới đây là một số ví dụ về nơi bạn có thể bắt đầu xây dựng hồ sơ online của mình:

  • LinkedIn: Tối ưu hóa hồ sơ LinkedIn của bạn với một bức ảnh chuyên nghiệp, một tiêu đề hấp dẫn và một tóm tắt ngắn gọn. Sau khi bạn hoàn thành một số dự án, bạn cũng có thể liên kết đến chúng trên LinkedIn.
  • GitHub: Tạo một kho lưu trữ GitHub để lưu trữ mã code và các tập tin dự án của bạn. Điều này chứng minh kỹ năng technical của bạn và cho phép dễ dàng chia sẻ với nhà tuyển dụng tiềm năng.
  • Blog cá nhân: Xem xét việc tạo ra một blog hoặc trang web cá nhân - bạn có thể làm điều này miễn phí trên GitHub hoặc Medium. Chia sẻ suy nghĩ của bạn về xu hướng ngành, các trường hợp nghiên cứu hoặc hướng dẫn.

Bắt đầu hành trình học tập liên tục và học thêm chứng chỉ

Trở thành một phần của ngành dữ liệu và phân tích như một BI Analyst đòi hỏi quá trình học tập liên tục. Lĩnh vực này liên tục phát triển, và bạn cũng nên - tiếp tục đăng ký vào các khóa học khác nhau, làm việc trên các dự án và học thêm các chứng chỉ.

Hãy nhớ thường xuyên cập nhật hồ sơ của mình để phản ánh các dự án và kỹ năng mới nhất của bạn.

5. Tìm kiếm và chuẩn bị cho cơ hội việc làm:

Khi bạn đã có những kỹ năng, kiến thức và kinh nghiệm cần thiết để trở thành một BI Analyst, đến lúc bắt đầu tìm kiếm việc làm. Quá trình này có thể khiến bạn cảm thấy căng thẳng, bất kể bạn là người mới hay chuyển ngành từ lĩnh vực khác. May mắn thay, có một số cách đã được thử nghiệm và kiểm chứng giúp bạn vượt qua thách thức này:

Tìm kiếm cơ hội việc làm:

Khám phá các trang web việc làm trực tuyến phổ biến như LinkedIn, Google, Indeed, Glassdoor và các nền tảng chuyên biệt. Thiết lập thông báo tin tuyển dụng mớiđể nhận thông báo về các vị trí dựa trên các bộ lọc được chỉ định của bạn (như thành phố, ngành nghề hoặc loại hình việc làm).

Bạn cũng có thể ghé thăm trang việc làm của các công ty mà bạn quan tâm. Nhiều tổ chức đăng thông tin về việc làm trực tiếp trên trang web của họ. Còn tốt hơn nữa - tận dụng mạng lưới của bạn và liên hệ trực tiếp với các chuyên gia và quản lý tuyển dụng, bày tỏ sự quan tâm của bạn đến cơ hội việc làm.

Chuẩn bị cho phỏng vấn

Trong quá trình phỏng vấn, bạn sẽ được hỏi những câu hỏi tổng quát về bản thân và những câu hỏi technical chi tiết. Việc chuẩn bị kỹ lưỡng cho cuộc phỏng vấn là rất quan trọng để thể hiện rằng bạn tự tin và thoải mái khi nói về những chủ đề này.

Dưới đây là một số mẹo để giúp bạn bắt đầu:

  • Chuẩn bị về kiến thức Technical: Đánh giá lại các khái niệm kỹ thuật chính trong BI, phân tích dữ liệu và trực quan hóa. Hãy sẵn sàng để thảo luận về các dự án của bạn, phương pháp và các công cụ bạn đã sử dụng.
  • Trình bày hồ sơ: Luyện tập trình bày hồ sơ của bạn. Hãy diễn đạt một cách rõ ràng về những thách thức bạn đã đối mặt, quá trình giải quyết vấn đề của bạn và tác động của công việc của bạn.
  • Câu hỏi hành vi: Dự đoán và chuẩn bị cho các câu hỏi hành vi thông thường. Thể hiện kỹ năng giải quyết vấn đề, sự linh hoạt và khả năng làm việc trong một nhóm.
  • Kiến thức cụ thể ngành nghề: Nghiên cứu ngành nghề của công ty mà bạn đang phỏng vấn. Hiểu rõ nhu cầu dữ liệu, thách thức và cách kỹ năng của bạn phù hợp với những yêu cầu đó.
  • Câu hỏi cho người phỏng vấn: Chuẩn bị các câu hỏi sâu sắc cho người phỏng vấn. Điều này chứng tỏ sự quan tâm chân thành của bạn đối với vai trò và công ty.

Lời kết

Bằng việc theo đuổi sự phát triển cá nhân liên tục và áp dụng những bước trên, bạn sẽ có thể trở thành một Business Intelligence Analyst có khả năng đáp ứng yêu cầu của thị trường vào năm 2024 và xa hơn nữa.

Các bạn mới quan tâm đến công việc BI Analyst nói riêng và Phân tích dữ liệu nói chung cũng có thể lựa chọn cho mình khóa học Data Science của CoderSchool để được đào tạo bài bản về các công cụ trong việc Phân tích dữ liệu, Machine Learning với Mentor 1-kèm-1 hàng tuần là các chuyên gia trong ngành giúp định hướng lộ trình học cá nhân phù hợp với mục tiêu của riêng bạn

>> Tham khảo khoá học Data Science tại đây

Kiểm tra độ phù hợp với ngànhKiểm tra độ phù hợp với ngành

Bạn còn thắc mắc về chương trình học?

Tham gia ngay 45 phút định hướng cùng Mentor tại CoderSchool hoàn toàn miễn phí

Get a full refund within 7 days if you’re not happy with the course. If you don’t get a job within 6 months of completion, you’ll receive a full refund.

Đăng ký