Analyst tại Việt Nam

Business Analyst vs Data Scientist

Business Analyst

Đặc điểm

Xây dựng phân tích ngắn hạn

Hướng tới người dùng nội bộ

Làm việc với dữ liệu quy mô nhỏ & đã được tổng hợp

Mô tả công việc

- Ghi nhận, phân tích dữ liệu và báo cáo hiệu quả hoạt động hoặc chiến lược của tổ chức cho các nhà điều hành (i.e decision maker), tham gia vào quá trình lên kế hoạch và ra quyết định chiến lược.

Ví dụ

- Phân tích hiệu quả của flow thanh toán trong trang thương mại điện tử.

- Phân tích hiệu quả item mới trong game

- Phân tích ROI của từng kênh marketing.

Vị trí

Có thể là thành viên trong một team chức năng (marketing, operation, sales v..v ) hoặc tập trung thành một nhóm độc lập (các bộ phận hoạch định chiến lược hoặc R&D)

Các tên gọi khác

UX/UI analyst, Marketing Analyst, Operation Analyst.

Kỹ năng và kiến thức

Kiến thức chuyên sâu về đối tượng phân tích; Excel hoặc các công cụ phân tích trực quan như Tableau hoặc Qlikview; thống kê & kinh tế lượng cơ bản.

Công cụ đặc trưng

Excel, Visio, SPSS, SQL, PowerPoint

Usecase tại Việt Nam:

Lazada: theo hìm hiểu của Abivin, Lazada có ít nhất 2 nhóm phân tích dữ liệu:

- BI team xây dựng kho dữ liệu cùng hệ thống báo cáo & phân tích hoạt động mang tính định kỳ cho các bộ phận

- Strategy & Operation team thực hiện những dự án mang tính ad-hoc trong vài tháng để tối ưu một mục tiêu chiến lược của tổ chức như Giảm Chi Phí, Tăng Conversion Rate, Tăng Tỉ Lệ Thanh Toán Trực Tuyến.

VNG: Product Manager hoặc Marketing Manager tại VNG thường có ít nhất một trợ lý là data analyst để hỗ trợ phân tích lượng dữ liệu khổng lồ sinh ra từ hoạt động marketing hoặc người dùng chơi game, từ đó hoạch định các chiến lược mới.

Lưu ý

Có 2 hướng phát triển của một analyst:

1) Trở thành Analyst Specialist với phạm vi phân tích ngày càng lớn và có thể trở thành CSO (Chief Strategy Officer)

2) Làm việc 2,3 năm trong vai trò analyst trước khi chuyển sang vị trí điều hành.

Ở đa số các công ty Internet Việt Nam mà Abivin từng có dịp làm việc, career path cho vị trí analyst chưa được xem như một vị trí “phải có” mà chủ yếu phát sinh do nhu cầu cá nhân của các team leader.

Data Scientist

Data Scientist

Đặc điểm

Xây dựng hệ thống dài hạn

Hướng tới khách hàng

Làm việc với dữ liệu thô & quy mô lớn

Mô tả công việc

- Ứng dụng các mô hình toán, thống kê & machine learning vào lượng dữ liệu lớn để tạo ra các sản phẩm đóng góp trực tiếp vào trải nghiệm người dùng.

Ví dụ

- Xây dựng hệ thống recommendation cho một trang thương mại điện tử

- Xây dựng hệ thống đánh giá điểm tín dụng của từng khách hàng cho một ngân hàng

- Xây dựng hệ thống tự động tổng hợp và phân tích email phản hồi từ khách hàng

Vị trí

Thường hoạt động độc lập trong một team riêng biệt.

Các tên gọi khác

Machine Learning specialist, Statistician.

Kỹ năng và kiến thức

Kiến thức về đối tượng phân tích, thống kê & kinh tế lượng, khả năng đọc và cập nhật research paper, khả năng lập trình và làm việc với cơ sở dữ liệu quy mô lớn, khả năng nghiên cứu độc lập

Công cụ đặc trưng

R, Python, MongoDB, Spark, SQL, MapReduce

Usecase tại Việt Nam:

FPT: theo tìm hiểu của Abivin, FPT Telecom hiện có một R&D team xử lý những nhu cầu nội bộ như:

- Tự động phân tích và tổng hợp email khách hàng

- Recommendation system cho FPT Play

Lưu ý

Data scientist là khái niệm còn mới tại Việt Nam, người đảm nhận vị trí này hầu như đều là những tiến sĩ / chuyên gia từ nước ngoài trở về, từng có kinh nghiệm làm nghiên cứu độc lập trong những lĩnh vực định lượng.

One clap, two clap, three clap, forty?

By clapping more or less, you can signal to us which stories really stand out.