Cả nhà phân tích kinh doanh và nhà phân tích dữ liệu đều hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các doanh nghiệp tương ứng của họ. Cả hai vị trí đều có nhu cầu cao và thường được trả lương hậu hĩnh. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ xem xét vai trò, phẩm chất đặc biệt và mức lương giữa các nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu, cũng như lý do bạn có thể quyết định theo nghề này hay nghề khác.
Nhà phân tích dữ liệu vs Nhà phân tích kinh doanh
Cả nhà phân tích kinh doanh và nhà phân tích dữ liệu đều hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các doanh nghiệp tương ứng của họ. Các nhà phân tích kinh doanh có nhiều khả năng giải quyết các vấn đề kinh doanh và đề xuất giải pháp hơn, trong khi các chuyên gia dữ liệu thường làm việc trực tiếp hơn với chính dữ liệu đó. Cả hai vị trí đều có nhu cầu cao và thường được trả lương hậu hĩnh.
Vai trò của các chuyên gia trong ngành và nhà phân tích dữ liệu là tương đương nhau và một số ngành có thể sử dụng các cụm từ đồng nghĩa. Hơn nữa, mặc dù cả hai loại nhà phân tích đều sử dụng dữ liệu để nâng cao lựa chọn của công ty, nhưng cách thức họ thực hiện điều đó lại khác nhau.
Nhà phân tích dữ liệu làm gì?
Để hỗ trợ hướng dẫn các quyết định của công ty, các nhà phân tích dữ liệu thu thập, sàng lọc, phân tích, trực quan hóa và trình bày dữ liệu hiện có. Các nhà phân tích dữ liệu hiệu quả sử dụng thông tin họ thu thập để cung cấp thông tin giúp người ra quyết định xác định hướng hành động tốt nhất. Nhiệm vụ điển hình của một nhà phân tích dữ liệu có thể là:
- Xác định vấn đề hoặc yêu cầu kinh doanh khi làm việc với các giám đốc điều hành công ty và các bên liên quan
- Định vị và thu thập dữ liệu
- Dọn dẹp dữ liệu và chuẩn bị phân tích
- Tìm kiếm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu
- Sử dụng trực quan hóa để làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn
- Trình bày dữ liệu theo cách tạo nên một câu chuyện hấp dẫn từ đó
Các nhà phân tích kinh doanh làm gì?
Các nhà phân tích kinh doanh hỗ trợ công ty của họ xác định các vấn đề, cơ hội và giải pháp. Họ đạt được điều này bằng cách:
- Đánh giá hoạt động hiện tại và cơ sở hạ tầng CNTT của một tổ chức
- Kiểm tra các quy trình và nói chuyện với các thành viên trong nhóm để tìm ra những lĩnh vực cần cải thiện
- Đưa ra kết luận và đề xuất cho ban quản lý và các bên liên quan quan trọng khác,
- Lập các bản trình bày tài chính và trực quan để hỗ trợ các quyết định của công ty
- Giảng dạy và đào tạo nhân viên về hệ thống mới
Sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh
Các nhà phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu đều xử lý dữ liệu, nhưng có những khác biệt đáng kể trong cách họ sử dụng dữ liệu. Dữ liệu được các nhà nghiên cứu trong ngành sử dụng để hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Mặt khác, các nhà phân tích dữ liệu quan tâm nhiều hơn đến việc thu thập và phân tích dữ liệu để doanh nghiệp đánh giá và sử dụng cho việc ra quyết định độc lập.
Theo Martin Schedlbauer, phó giáo sư lâm sàng và giám đốc chương trình khoa học dữ liệu và thông tin của Đại học Đông Bắc, “Nói một cách đơn giản nhất, dữ liệu là phương tiện đạt được mục đích cuối cùng của các chuyên gia kinh doanh, trong khi kinh doanh là mục đích cuối cùng của các nhà phân tích dữ liệu”.
Cách chọn nghề nghiệp là Nhà phân tích kinh doanh hoặc Nhà phân tích dữ liệu
Con đường chuyên nghiệp, nhà phân tích kinh doanh hay nhà phân tích dữ liệu nào là tốt nhất cho bạn? Bạn phải tính đến ba điều để quyết định:
- Nền tảng của bạn trong cả học tập và việc làm
- Theo đuổi của bạn
- Bạn hy vọng làm gì để kiếm sống
#1. Hãy tính đến quá khứ của bạn.
Theo Blake Angove, giám đốc dịch vụ công nghệ tại công ty nhân sự CNTT LaSalle Network, các nhà phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu thường có nền tảng giáo dục và chuyên môn đa dạng. Ví dụ, các nhà nghiên cứu trong ngành (đôi khi được gọi là nhà phân tích hệ thống) thường có bằng đại học về chuyên ngành liên quan đến kinh doanh. Họ quen thuộc với nhiều loại ngôn ngữ lập trình, mặc dù họ không nhất thiết phải là chuyên gia về chúng và họ chủ yếu sử dụng dữ liệu để cải thiện quy trình của công ty.
Angove cho biết thêm, để thiết kế gói phần mềm hoặc triển khai CRM mới, “các nhà phân tích kinh doanh có thể lấy yêu cầu từ doanh nghiệp và làm việc giữa doanh nghiệp và nhóm kỹ thuật”. Mặt khác, các nhà phân tích dữ liệu dành cả ngày để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để tìm ra các mẫu, phát triển biểu đồ và cung cấp các bài thuyết trình mà công ty có thể sử dụng để đưa ra quyết định. Những cá nhân này thường có bằng sau đại học và có kiến thức chuyên sâu hơn về toán, vật lý, lập trình, cơ sở dữ liệu, mô hình hóa và phân tích dự đoán. Họ thường có nền tảng STEM.
#2. Hãy luôn quan tâm đến sở thích của bạn.
Bạn tập trung vào số liệu thống kê và số liệu hay bạn là người giải quyết vấn đề của công ty nhiều hơn?
Theo Schedlbauer, các nhà phân tích kinh doanh yêu thích công việc của họ trong môi trường doanh nghiệp và tham gia nhiều hơn vào việc tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề. Ví dụ: họ có thể chịu trách nhiệm lập kế hoạch, điều phối và hướng dẫn triển khai quy trình công việc mới. Những người này bẩm sinh đã là những người giao tiếp, điều này rất quan trọng vì họ phải có khả năng giải thích thông tin kỹ thuật cho các bên liên quan theo những cách đơn giản. Các nhà phân tích dữ liệu được thúc đẩy bởi những con số và là chuyên gia trong các lĩnh vực như lập trình và thống kê. Với tư cách là người bảo vệ dữ liệu của công ty, họ rất thành thạo về cơ sở dữ liệu và rất quan tâm đến việc thu thập thông tin từ các nguồn phức tạp và thường không liên quan. Theo Schedlbauer, điều quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu là phải có mối quan tâm sâu sắc và kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực họ làm việc.
#3. Hãy suy nghĩ về các lựa chọn nghề nghiệp của bạn.
Mặc dù có một số điểm tương đồng, chẳng hạn như mức lương cao, nhưng các nhà nghiên cứu trong ngành và nhà phân tích dữ liệu có những con đường sự nghiệp tiềm năng khác nhau. Angove giải thích rằng các vai trò cấp độ đầu vào dành cho nhà phân tích kinh doanh có thể được trả ít hơn một chút so với nhà phân tích dữ liệu vì họ không cần phải có nhiều kinh nghiệm về lập trình. Tuy nhiên, thu nhập có thể vượt quá sáu con số đối với những người ở vị trí cao cấp hoặc trong các ngành cạnh tranh. Theo Báo cáo tiền lương năm 2022 của Robert Half, mức lương điển hình cho một nhà phân tích kinh doanh ERP cấp trung làm việc trong lĩnh vực công nghệ là 110,000 USD.
Để chuyển từ vị trí nhà phân tích kinh doanh sang vị trí tập trung hơn vào phân tích, cần phải có bằng cấp cao và chứng chỉ. Ngoài ra, các nhà phân tích dữ liệu có một sự nghiệp ổn định và kiếm sống tốt. Chẳng hạn, mức lương điển hình của các nhà phân tích dữ liệu trong ngành công nghệ là từ 87,500 USD đến 126,250 USD. Những chuyên gia này có thể phát triển bằng cách học các ngôn ngữ lập trình bổ sung như R và Python vì họ làm việc chủ yếu với cơ sở dữ liệu. Hơn nữa, với những bằng cấp cao hơn, các nhà phân tích dữ liệu có thể dễ dàng chuyển sang làm việc với tư cách là nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu.
Nhà phân tích dữ liệu so với mức lương của nhà phân tích kinh doanh
Mức lương dự đoán cho các nhà phân tích kinh doanh khác với mức lương dành cho các nhà phân tích dữ liệu. Vì họ thường xuyên quản lý một nhóm và thực hiện các hoạt động bổ sung, các nhà nghiên cứu trong ngành có thể kiếm được nhiều tiền hơn các nhà phân tích dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 55,128 USD so với mức lương trung bình hàng năm của các nhà nghiên cứu trong ngành là 71,590 USD. Tùy thuộc vào khu vực, kinh nghiệm, trình độ học vấn và người sử dụng lao động mà bạn làm việc, mức lương này có thể thay đổi. Ở các thành phố lớn, các nhà phân tích có thể tìm được cơ hội việc làm tốt hơn và mức lương cao hơn. Chẳng hạn, đây là năm thành phố hàng đầu về mức lương cho các nhà phân tích kinh doanh:
- Toronto, Ontario: 77,874 đô la mỗi năm
- Mức lương hàng năm ở Calgary, Alberta: 76,167 USD
- Mức lương hàng năm ở Ottawa, Ontario: 77,146 USD
- Thành phố Quebec, Montréal: $76,955/năm
- Mức lương hàng năm ở Edmonton, Alberta: 74,964 USD
Năm thành phố hàng đầu về mức lương của nhà phân tích dữ liệu được liệt kê dưới đây:
- $86,904 một năm ở Toronto, Ontario
- Mississauga của Ontario: $81,379/năm
- Vancouver, British Columbia: mức lương hàng năm là 77,000 USD
- Alberta, Edmonton: 68,213 USD/năm
- Markham của Ontario: $63,129/năm
Nhà phân tích kinh doanh vs Nhà khoa học dữ liệu
Có sự khác biệt giữa các nhà phân tích kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu. Các nhà phân tích kinh doanh là những chuyên gia phân tích các yêu cầu thay đổi liên tục của bất kỳ công ty nào và hỗ trợ đưa những thay đổi đó vào thực tế. Để thực hiện bất kỳ kế hoạch nào của công ty, họ đóng vai trò là cầu nối liên lạc giữa các bộ phận khác nhau trong một tổ chức thương mại. Việc tạo ra các thuật toán và suy luận từ dữ liệu nằm trong tầm ngắm của các nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu phải thành thạo nhiều bộ kỹ năng đa ngành vì mục tiêu của họ là tiết lộ các mẫu dữ liệu phức tạp bằng cách phân tích và hiểu các tập dữ liệu.
Vì mỗi ngành nghề này đều yêu cầu thu thập dữ liệu, xây dựng suy luận và lập mô hình dữ liệu nên chúng thực sự khá giống nhau ở nhiều khía cạnh. Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh có các lĩnh vực nghiên cứu chồng chéo và các bộ kỹ năng bổ sung. Các nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu trong ngành cộng tác chặt chẽ để hiểu rõ và đưa các chiến lược vào hoạt động trong mọi bối cảnh của công ty. Để xác định lĩnh vực nào trong hai lĩnh vực này phù hợp với mình, các chuyên gia đầy tham vọng phải tính đến một số khác biệt giữa chúng. Những người mới bắt đầu sự nghiệp thường có thể tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, nhưng những người có kinh nghiệm về phát triển kinh doanh, công nghệ và quản lý dự án phù hợp hơn với phân tích kinh doanh.
Mức lương của Nhà phân tích kinh doanh so với Nhà khoa học dữ liệu
Do có trình độ học vấn cao hơn và trình độ chuyên môn cao hơn, các nhà khoa học dữ liệu thường yêu cầu mức lương cao hơn mức lương của các nhà phân tích kinh doanh. Tuy nhiên, giống như hầu hết các ngành nghề, mức lương có thể thay đổi đáng kể dựa trên trình độ chuyên môn của bạn cũng như thành phố, doanh nghiệp và ngành nơi bạn làm việc. Chúng tôi nhận thấy rằng một nhà khoa học dữ liệu làm việc ở ba địa điểm giống nhau có thể mong đợi mức lương trung bình khoảng 132,000 USD , 137,000 đô la và 101,000 đô la, tương ứng, trong khi một nhà nghiên cứu trong ngành làm việc ở cùng ba địa điểm có thể mong đợi mức lương trung bình lần lượt là khoảng 86,000 đô la, 87,000 đô la và 71,000 đô la, theo mẫu của ba trang web báo cáo lương (Glassdoor, Indeed và Neuvoo ).
Nói cách khác, khi so sánh mức lương của hai lĩnh vực, khoa học dữ liệu đưa ra mức chênh lệch gần 50%. Một nhà nghiên cứu doanh nghiệp dày dạn kinh nghiệm hơn có thể mong đợi kiếm được nhiều tiền hơn một nhà khoa học dữ liệu cấp dưới, nhưng điều quan trọng cần nhớ là mức lương được trải dọc theo một đường cong hình chuông rộng có thể dao động hàng chục nghìn đô la ngay cả trong mỗi chức danh và khu vực này.
Nhà phân tích dữ liệu kinh doanh
Theo một nhà phân tích dữ liệu kinh doanh, quy trình kinh doanh của một tổ chức cần được mở rộng, tối ưu hóa và cải thiện. Họ sẽ thường xuyên được giao một trách nhiệm cụ thể của công ty, bao gồm quản lý chuỗi cung ứng, dịch vụ khách hànge, hoặc thủ tục kinh doanh quốc tế.
Các nhà phân tích dữ liệu kinh doanh thường sử dụng các kỹ thuật có thể so sánh và giải quyết các vấn đề tương tự như những vấn đề mà nhà phân tích kinh doanh có thể cố gắng giải quyết. Bạn sẽ cần phải nhận thức được những khác biệt đáng kể sau đây giữa các nhà phân tích kinh doanh và nhà phân tích dữ liệu kinh doanh:
Kỹ năng phân tích và khái niệm:
- Các nhà phân tích dữ liệu kinh doanh dành nhiều thời gian hơn để tìm kiếm các vấn đề.
- Thông thường, các nhà phân tích kinh doanh giải quyết các vấn đề đã được xác định.
Kĩ Năng Công Nghệ:
- Các nhà phân tích dữ liệu kinh doanh thu thập và kiểm tra các tập dữ liệu mới bằng các ngôn ngữ lập trình như R và Python cũng như các công cụ cơ sở dữ liệu như Excel và SQL.
- Thông thường, các nhà phân tích kinh doanh làm việc với các bộ dữ liệu đã được chuẩn bị riêng cho họ.
Tham gia vào lĩnh vực phân tích dữ liệu kinh doanh của doanh nghiệp
Con đường trở thành nhà phân tích dữ liệu kinh doanh rất đa dạng. Thông thường, những người đang tìm kiếm việc làm làm nhà phân tích dữ liệu kinh doanh phải có bằng cử nhân về kinh doanh, kỹ thuật, công nghệ, toán, khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực tương tự. Một số nhà tuyển dụng có thể tìm kiếm những người có bằng MBA hoặc bằng tốt nghiệp về chủ đề liên quan, chẳng hạn như phân tích dữ liệu hoặc khoa học máy tính, cho các vị trí cấp cao hơn. Nhiều doanh nghiệp cũng có thể xem xét những ứng viên có kinh nghiệm tương đương, có thể được định nghĩa là một vài năm kinh nghiệm làm việc.
Đánh giá các kỹ năng có thể chuyển đổi cũng như các kỹ năng bạn cần phát triển là bước đầu tiên để hiện thực hóa các chứng chỉ của mình, cho dù bạn đang bắt đầu sự nghiệp, đang nghĩ đến việc chuyển đổi nghề nghiệp hay đang tiến lên trên con đường hiện tại.
Nhà phân tích dữ liệu hay nhà phân tích kinh doanh nào tốt hơn?
Các nhà phân tích kinh doanh có nhiều khả năng giải quyết các vấn đề của ngành và đề xuất giải pháp hơn, trong khi các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc trực tiếp hơn với chính dữ liệu đó. Cả hai vị trí đều có nhu cầu cao và thường được trả lương cao.
Nhà phân tích kinh doanh có khó hơn nhà phân tích dữ liệu không?
Mặc dù yêu cầu về khả năng kỹ thuật cứng thường thấp hơn so với các nhà phân tích dữ liệu, nhưng các nhà phân tích kinh doanh ít nhất phải có nhận thức làm việc về các công nghệ được sử dụng trong phân tích.
Nhà phân tích dữ liệu có thể trở thành nhà phân tích kinh doanh không?
Đúng vậy, phân tích và quản lý dữ liệu là một nghề được trả lương cao và thường xuyên đáp ứng được nhu cầu. Tuy nhiên, bạn có nhận ra rằng những công việc này thường có mức độ căng thẳng thấp không? Điều đó mang lại nhiều hạnh phúc trong sự nghiệp và cuộc sống lâu dài hơn.
Nhà phân tích dữ liệu có phải là một công việc căng thẳng?
Nhìn chung, việc thực hiện phân tích dữ liệu có thể khó khăn nhưng cũng có thể mang lại nhiều lợi ích. Các nhà phân tích dữ liệu có thể có được một nghề hiệu quả và thỏa mãn bằng cách nỗ lực kiểm soát căng thẳng của họ.
Nhà phân tích dữ liệu có yêu cầu viết mã không?
Kỹ năng mã hóa thường không cần thiết cho các vị trí trong phân tích dữ liệu, nhưng một số nhà phân tích dữ liệu phải làm điều đó hàng ngày.
Nhà phân tích kinh doanh có viết mã không?
Mặc dù hầu hết các nhà phân tích kinh doanh cần phải có kiến thức về nhiều công cụ và nền tảng khác nhau, nhưng viết mã không nhất thiết phải là một kỹ năng cần thiết. Nó không chiếm nhiều thời gian trong ngày của một nhà phân tích kinh doanh.
Nhà phân tích kinh doanh có phải là một công việc không?
Trừ khi nhà phân tích kinh doanh chọn tập trung vào lĩnh vực công nghệ thông tin, vai trò của nhà phân tích kinh doanh không phải là nghề CNTT. Nhà phân tích kinh doanh CNTT sau đó sẽ là chức danh.
Nhà phân tích dữ liệu có phải là công việc không?
Mặc dù hầu hết các nhà phân tích kinh doanh cần phải có kiến thức về nhiều công cụ và nền tảng khác nhau, nhưng viết mã không nhất thiết phải là một kỹ năng cần thiết. Nó không chiếm nhiều thời gian trong ngày của một nhà phân tích kinh doanh.
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VS NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: So sánh đầy đủ 2023
- TIỀN MẶT KHI GIAO HÀNG: Tất cả những gì bạn cần biết
- DỊCH VỤ CNTT KINH DOANH: Ý nghĩa, Dịch vụ, Nhà phân tích & Mức lương
Tài liệu tham khảo
