25/09/2025
Có thể các bạn nghĩ học phân tích dữ liệu chỉ để trở thành Data Analyst, nhưng bạn có biết còn có những vị trí Analyst khác nữa? Mỗi vị trí Analyst này có đặc điểm gì, hãy cùng tìm hiểu để có thêm nhiều lựa chọn cho tương lai nhé!
1. (IT) Business Analyst:
✅ Nhiệm vụ: cầu nối giữa business & dev team, khơi gợi & phân tích yêu cầu của khách hàng hoặc cấp trên, viết user story/use case, theo sát team dev triển khai dự án,...
⚙️ Toolset: Jira, Confluence, Lucidchart, MS Excel, PowerPoint
📊 Skillset: kỹ năng giao tiếp, phân tích nghiệp vụ, tài liệu hoá yêu cầu, hiểu quy trình vận hành doanh nghiệp & đặc điểm của ngành,...
💡 Khái niệm cần nắm: requirement gathering, user story/use case, stakeholder mapping, process flow, documentation, waterfall/scrum,...
2. Supply Chain Analyst:
✅ Nhiệm vụ: tối ưu logistics, inventory, forecast demand, cost saving.
⚙️ Toolset: Excel nâng cao, Tableau/Power BI, SQL, SAP, ERP system
📊 Skillset: kiến thức supply chain, mô hình dự báo (forecasting), phân tích cost-to-serve,...
💡 Khái niệm cần nắm: lead time, MOQ (minimum order quantity), inventory turnover, demand planning,...
3. Operations Analyst:
✅ Nhiệm vụ: phân tích hiệu suất vận hành, tìm bottleneck (điểm khó khăn), đề xuất cải tiến quy trình,...
⚙️ Toolset: Excel, Power BI/Tableau, SQL, (đôi khi) Python/R cho phân tích nâng cao,...
📊 Skillset: kỹ năng thống kê, process improvement, tư duy hệ thống (systems thinking),...
💡 Khái niệm cần nắm: KPI, SLA, process mapping, root cause analysis,...
4. Financial Analyst:
✅ Nhiệm vụ: phân tích báo cáo tài chính, valuation, dự báo doanh thu/lợi nhuận, hỗ trợ ra quyết định đầu tư,...
⚙️ Toolset: Excel (DCF model, Pivot), Power BI, Bloomberg/Refinitiv (ở ngân hàng/quỹ),...
📊 Skillset: accounting/finance knowledge (kiến thức về tài chính - kế toán), financial modeling, data storytelling,...
💡 Khái niệm cần nắm: P&L, balance sheet, cash flow, ROI, IRR,...
5. Risk Analyst:
✅ Nhiệm vụ: đánh giá rủi ro tài chính/hoạt động, stress test kịch bản, đề xuất kiểm soát rủi ro,...
⚙️ Toolset: Excel, SAS, Python/R, SQL, phần mềm quản trị rủi ro,...
📊 Skillset: hiểu regulatory (Basel, IFRS9), phân tích định lượng, mô phỏng kịch bản,...
💡 Khái niệm cần nắm: PD/LGD/EAD, credit scorecard, stress testing, scenario analysis,...
Như các bạn đã thấy, Analyst không chỉ có mỗi Data Analyst mà nếu các bạn đã có hoặc đã yêu thích một lĩnh vực cụ thể, các bạn hoàn toàn có thể ứng dụng kỹ năng phân tích dữ liệu vào để phục vụ cho công việc. Mỗi lĩnh vực có đặc điểm riêng mà nếu người làm phân tích có kiến thức chuyên môn thì hiệu quả và tác động khi triển khai sẽ lớn hơn rất nhiều 😎
Nguồn ảnh: EntryLevel
----------------------------------------------------------------
𝐀𝐈𝐃𝐄 - 𝐀𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐚𝐥 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐥𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐚𝐧𝐝 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐝𝐮𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧
📧 [email protected]
🌐 https://aisia.vn/courses
🎥 https://www.youtube.com/
![[Series DA - DE cùng học]Phần 1: ETL & ELT1. ETL:Quy trình Extract - Transform - Load lấy dữ liệu từ nguồn (CRM, ERP, fi...](https://img4.schoolandcollegelistings.com/907/646/1491495309076465.jpg)
