Analytics Engineering - Vị trí then chốt của ngành dữ liệu hiện đại và tại sao doanh nghiệp của bạn cần vị trí này?

Trong thập kỷ qua, cuộc cách mạng về dữ liệu đã thúc đẩy sự ra đời của hệ sinh thái dữ liệu hiện đại (Modern Data Stack), nơi các doanh nghiệp có khả năng thu thập và lưu trữ một khối lượng dữ liệu khổng lồ từ vô số nguồn khác nhau. Cùng với đó, hai vai trò chủ chốt đã được định hình rõ rệt: Data Engineer, người xây dựng các đường ống (pipelines) để đưa dữ liệu thô vào kho dữ liệu (data warehouse), và Data Analyst, người khai thác dữ liệu đó để tìm kiếm insight và xây dựng báo cáo.

Tuy nhiên, một "khoảng trống" mang tính chiến lược đã xuất hiện giữa hai vai trò này. Đó là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô, thường không nhất quán và phức tạp, thành các bộ dữ liệu sạch, đáng tin cậy và sẵn sàng cho việc phân tích. Trong nhiều tổ chức, công việc này thường bị bỏ ngỏ, dẫn đến một môi trường "hoang dã" nơi mỗi nhà phân tích tự xử lý dữ liệu theo cách riêng, tạo ra các định nghĩa chỉ số mâu thuẫn và làm suy giảm niềm tin vào các báo cáo.

Để giải quyết thách thức cốt lõi này, một vai trò mới đã ra đời và nhanh chóng trở thành một trong những vị trí "hot" và quan trọng nhất trong ngành dữ liệu: Analytics Engineering. Bài viết này sẽ cung cấp một phân tích chuyên sâu về vai trò, tầm quan trọng và các kỹ năng cần có của một Analytics Engineer, đồng thời lý giải tại sao đây là một chức năng không thể thiếu đối với bất kỳ tổ chức nào muốn xây dựng một văn hóa dữ liệu bền vững.

Xem thêm:

• Mức lương Business Analyst mới nhất 2025: Từ người mới đến chuyên gia

• Tiết kiệm hàng giờ phân tích dữ liệu nhờ vào AI - Khám phá khoá học ứng dụng thực tiễn

• Data-Driven Marketing: Chìa khoá tối ưu chiến lược kinh doanh thời đại số

1. Analytics Engineer là gì? Cầu nối giữa kỹ thuật và phân tích

A. Định nghĩa về Analytics Engineer 

Analytics Engineer là một chuyên gia dữ liệu, người áp dụng các nguyên tắc của kỹ thuật phần mềm (software engineering) vào quá trình chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu. Trách nhiệm chính của họ là làm việc bên trong kho dữ liệu để biến đổi dữ liệu thô thành các bộ dữ liệu sạch, được kiểm thử, tài liệu hóa đầy đủ và tối ưu hóa cho mục đích phân tích.

B. Vị trí trong hệ sinh thái dữ liệu 

Để hiểu rõ vai trò của Analytics Engineer (AE), cần đặt họ vào trong chu trình ELT (Extract, Load, Transform) của dữ liệu hiện đại:

• Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu): Tập trung vào hai chữ cái đầu - Extract (trích xuất) và Load (tải). Họ xây dựng và duy trì các đường ống dữ liệu để di chuyển dữ liệu thô từ các nguồn khác nhau (CRM, ứng dụng, database...) vào một kho dữ liệu tập trung (ví dụ: BigQuery, Snowflake, Redshift). Khách hàng của họ là Analytics Engineer.

• Analytics Engineer (Kỹ sư phân tích): Tập trung vào chữ cái cuối cùng: Transform (biến đổi). Họ nhận dữ liệu thô từ Data Engineer và thực hiện quá trình mô hình hóa. Họ xây dựng các bảng dữ liệu sạch, định nghĩa các chỉ số kinh doanh cốt lõi và đảm bảo tính nhất quán. Khách hàng của họ là Data Analyst.

• Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu): Là người tiêu thụ cuối cùng của các mô hình dữ liệu sạch. Họ sử dụng các bộ dữ liệu đã được chuẩn hóa bởi Analytics Engineer để xây dựng dashboard, thực hiện các phân tích chuyên sâu và trả lời các câu hỏi kinh doanh.

C. Công cụ cốt lõi: dbt (data build tool) 

Sự trỗi dậy của Analytics Engineering gắn liền với sự phổ biến của dbt. Đây là một công cụ mã nguồn mở cho phép các Analytics Engineer xây dựng và quản lý toàn bộ quy trình biến đổi dữ liệu chỉ bằng ngôn ngữ SQL, đồng thời tích hợp các tính năng quan trọng như kiểm thử tự động, tài liệu hóa và quản lý phiên bản.

2. Tại sao vai trò Analytics Engineer lại trở nên quan trọng?

Việc đầu tư vào Analytics Engineering mang lại những giá trị chiến lược, giải quyết các vấn đề cố hữu trong các đội ngũ dữ liệu truyền thống.

A. Giải quyết vấn đề "một nguồn chân lý duy nhất" (Single Source of Truth)

• Vấn đề: Trong một tổ chức không có AE, phòng Marketing có thể định nghĩa khách hàng theo một cách, trong khi phòng sản phẩm lại định nghĩa theo một cách khác. Điều này dẫn đến các báo cáo mâu thuẫn và các cuộc họp tranh cãi về việc số liệu của ai mới đúng.

• Giải pháp của AE: Analytics Engineer có trách nhiệm làm việc với các bên liên quan để mã hóa các logic kinh doanh này vào một bộ dữ liệu lõi duy nhất. Mọi định nghĩa, mọi chỉ số quan trọng (ví dụ: doanh thu định kỳ, tỷ lệ giữ chân khách hàng) đều được xây dựng một lần và được chuẩn hóa. Bất kỳ ai trong công ty khi cần phân tích sẽ đều sử dụng chung một nguồn dữ liệu đáng tin cậy này, đảm bảo tính nhất quán trên toàn tổ chức.

B. Mang các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm vào dữ liệu 

Đây là giá trị cốt lõi nhất mà Analytics Engineering mang lại, giúp tăng cường sự tin cậy và tính bền vững của hệ thống dữ liệu.

• Quản lý phiên bản với Git: Mọi đoạn mã SQL dùng để biến đổi dữ liệu đều được quản lý như mã nguồn phần mềm. Điều này cho phép nhiều người cùng hợp tác, theo dõi lịch sử thay đổi, và dễ dàng quay trở lại phiên bản cũ nếu có lỗi xảy ra.

• Kiểm thử tự động: Analytics Engineer viết các bài kiểm thử để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Ví dụ: một bài test có thể tự động kiểm tra xem cột user_id có phải là duy nhất hay không, hoặc cột revenue có giá trị nào bị âm hay không. Các bài test này chạy tự động mỗi khi dữ liệu được cập nhật, giúp phát hiện sớm các vấn đề và xây dựng niềm tin vào dữ liệu.

• Tài liệu hóa: Các công cụ như dbt cho phép viết tài liệu mô tả về từng bảng, từng cột dữ liệu ngay bên cạnh đoạn mã tạo ra nó. Điều này tạo ra một "từ điển dữ liệu" sống, giúp mọi người trong công ty có thể tự khám phá và hiểu ý nghĩa của các bộ dữ liệu.

C. Trao quyền cho Data Analyst và tăng tốc độ phân tích 

Nghiên cứu cho thấy các nhà phân tích dữ liệu thường dành tới 80% thời gian của họ cho việc thu thập và làm sạch dữ liệu.

• Giải pháp của AE: Bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu đã được làm sạch, chuẩn hóa và sẵn sàng cho việc phân tích, Analytics Engineer giải phóng hoàn toàn Data Analyst khỏi gánh nặng này.

• Kết quả: Các nhà phân tích có thể dành 100% thời gian và năng lực của mình vào các hoạt động có giá trị cao nhất: phân tích chuyên sâu, tìm kiếm insight và tư vấn chiến lược cho doanh nghiệp. Điều này làm tăng tốc độ ra quyết định và tối đa hóa ROI của đội ngũ dữ liệu.

3. Xây dựng năng lực Analytics Engineering

A. Bộ kỹ năng cần có:

• SQL Nâng cao: Đây là kỹ năng quan trọng nhất và không thể thiếu.

• Kiến thức về mô hình hóa dữ liệu: Hiểu các khái niệm về dimensional modeling, star schema, và cách cấu trúc dữ liệu cho mục đích phân tích.

• Thành thạo các công cụ hiện đại: Đặc biệt là dbt (data build tool).

• Kiến thức về Version Control: Sử dụng thành thạo Git để quản lý mã nguồn.

• Tư duy kinh doanh (Business Acumen): Khả năng thấu hiểu các quy trình và chỉ số kinh doanh để chuyển hóa chúng thành các mô hình dữ liệu có ý nghĩa.

B. Lộ trình cho Doanh nghiệp: Các tổ chức có thể bắt đầu bằng cách nâng cấp kỹ năng cho các Data Analyst hiện tại, những người có nền tảng SQL vững chắc và tư duy hệ thống. Về dài hạn, việc xây dựng một vị trí Analytics Engineer chuyên trách là một bước đầu tư chiến lược để đảm bảo sự phát triển bền vững của năng lực dữ liệu.

Xem thêm:

• 4 nguồn Dataset miễn phí mà bạn có thể sử dụng

• Từ điển Data Analyst: Top 5 nguồn uy tín để tra cứu thuật ngữ

• Problem Solving: Kỹ năng “sống còn” của mọi Data Analyst thành công

4. Kết Luận

Analytics Engineering không phải là một xu hướng nhất thời, mà là một sự tiến hóa tất yếu trong cấu trúc của các đội ngũ dữ liệu hiện đại, được sinh ra để giải quyết các "điểm nghẽn" cố hữu của hệ sinh thái dữ liệu. Vai trò này mang sự chặt chẽ, độ tin cậy và khả năng mở rộng của kỹ thuật phần mềm vào lớp biến đổi dữ liệu – lớp quan trọng nhất để xây dựng một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy.

Đối với các tổ chức đang tìm cách vượt qua giai đoạn báo cáo cơ bản và thực sự muốn tận dụng dữ liệu như một tài sản chiến lược, việc đầu tư vào chức năng Analytics Engineering không còn là một lựa chọn, mà là một yêu cầu cấp thiết để xây dựng một văn hóa dữ liệu dẫn dắt (data-driven culture) thực thụ.