Recap Workshop “Data Entry hay Data Analyst? Bạn là người nhập số liệu… hay là người phân tích để ra quyết định?”

Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, ranh giới giữa Data Entry và Data Analyst không chỉ nằm ở kỹ năng mà còn ở tư duy và giá trị mang lại cho tổ chức. Buổi workshop do ATD – Trung tâm Công nghệ Thông tin & Thiết kế UEH tổ chức đã mang đến cho sinh viên góc nhìn toàn diện về các vị trí trong lĩnh vực dữ liệu, cũng như cách xây dựng lộ trình học tập phù hợp để phát triển bền vững trong ngành.

Xem thêm:

• [Recap khoá học đào tạo] PVFCCO và ATD: Ứng dụng AI để nâng cao hiệu suất công việc trong kỷ nguyên số

• [Recap Coffee Talk] Từ phân tích đến thấu hiểu: Dữ liệu - sức mạnh cốt lõi trong Marketing hiện đại

• [Recap Workshop] Đường đua của những “gã khổng lồ”: Phân tích sâu về Case Study của Lazada, Shopee, TikTok và tương lai của thị trường Việt Nam

1. Hiểu đúng ba vị trí phổ biến trong thế giới Data

Mở đầu chương trình, diễn giả đã giúp người tham dự phân biệt rõ ba vai trò thường gặp khi làm việc với dữ liệu:

• Data Engineer – Người xây nền dữ liệu: phụ trách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo dữ liệu sạch, mạch lạc và được lưu thông trơn tru. Vị trí này thường làm việc nhiều với SQL và các hệ thống quản trị dữ liệu.

• Data Analyst – Người kể chuyện bằng dữ liệu: phân tích, trực quan hóa, và trình bày kết quả dưới dạng báo cáo, giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác hơn. Công cụ gắn liền với vai trò này là Power BI.

• Data Scientist – Người dự đoán tương lai: ứng dụng toán học, thống kê và học máy (machine learning) để xây dựng mô hình dự báo, đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Vị trí này làm việc chủ yếu với Python.

Diễn giả nhấn mạnh, sinh viên cần xác định sớm hướng đi để xây dựng lộ trình phát triển và trau dồi kỹ năng phù hợp. Tuy nhiên, việc thành thạo cả SQL, Power BI và Python sẽ mang lại lợi thế lớn, giúp bạn linh hoạt đảm nhận nhiều vai trò khác nhau trong lĩnh vực Data Analytics.

2. Phân tích dữ liệu – Nghề hay kỹ năng?

Một câu hỏi thú vị được đặt ra trong buổi workshop: “Phân tích dữ liệu là một nghề hay là một kỹ năng?”

Nếu nghề có thể thay đổi theo xu hướng thị trường, thì kỹ năng phân tích dữ liệu lại là hành trang theo ta suốt đời. Khi sở hữu tư duy dữ liệu vững vàng, bạn sẽ không còn lo ngại những “rào cản vô hình” như thiếu kinh nghiệm hay sợ bị thay thế. Chính khả năng đọc hiểu, phân tích và kể chuyện bằng dữ liệu mới là giá trị cốt lõi giúp mỗi người tạo dựng vị thế bền vững trong tương lai.

3. Ba trụ cột khi học và làm việc với dữ liệu

Để trở thành người làm việc hiệu quả với dữ liệu, bạn cần xây dựng nền tảng vững chắc dựa trên ba trụ cột:

• Kiến thức chuyên môn: hiểu rõ bản chất dữ liệu, mô hình và logic vận hành.

• Kỹ năng phân tích: biết cách đặt câu hỏi, chọn hướng tiếp cận và diễn giải kết quả.

• Công cụ hỗ trợ: như SQL, Power BI, Python – giúp biến dữ liệu thô thành giá trị thực tiễn.

Trong thời đại AI đầy biến động, ba yếu tố này cần được rèn luyện liên tục. Việc học là hành trình cả đời, “đừng thấy sóng cả mà ngã tay chèo” – thay vì bị công nghệ cuốn trôi, hãy học cách lướt trên làn sóng dữ liệu và AI để tiến xa hơn.

4. AI – Đối thủ hay trợ lý?

Một trong những thông điệp được các diễn giả nhấn mạnh là: “AI không phải đối thủ, mà là công cụ hỗ trợ.”

Người làm dữ liệu hiện đại cần biết ứng dụng AI để nâng cao năng suất, tối ưu quy trình và phát huy năng lực sáng tạo. Chúng ta không sợ AI, cũng không sợ bị thay thế – điều duy nhất đáng lo là bị bỏ lại phía sau bởi những người biết sử dụng AI đúng cách.

5. Dữ liệu cũng có tiếng nói riêng

Khi biết cách “lắng nghe” dữ liệu, bạn sẽ nhận ra rằng mỗi con số đều có câu chuyện. Dữ liệu không chỉ là những dòng mã vô tri mà chính là kim chỉ nam giúp doanh nghiệp ra quyết định và định hướng phát triển cá nhân.

Không khí tại workshop diễn ra sôi nổi, với nhiều câu hỏi thực tế từ sinh viên xoay quanh định hướng nghề nghiệp, kỹ năng cần thiết và cách học Data Analytics hiệu quả. Các diễn giả cũng chia sẻ nhiều trải nghiệm quý giá, giúp người tham dự hiểu rõ hơn về hành trình chinh phục ngành dữ liệu – nơi không chỉ cần tư duy logic, mà còn đòi hỏi sự kiên trì và khả năng học hỏi không ngừng.

Xem thêm:

• Recap Workshop “Quản lý dự án chuyển đổi số: Nhận diện rủi ro và giải pháp hiệu quả”

• [RECAP] Workshop “Quản lý dự án chuyển đổi số - Vai trò, các kỹ năng và một số công cụ cần có của người quản lý dự án”

• [RECAP] Workshop “Phân tích dự đoán Customer Journey: Tư duy và khai phá Insight”

Kết luận

Nếu bạn vẫn đang băn khoăn giữa Data Entry và Data Analyst, giữa việc nhập số liệu hay phân tích để ra quyết định – thì đây chính là thời điểm để bắt đầu. Hãy chủ động trang bị cho mình kiến thức nền tảng và công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp cùng khóa học Data Analytics tại ATD, để từng bước trở thành người “nói chuyện” với dữ liệu một cách tự tin và đầy bản lĩnh.