Vì sao kỹ năng phân tích dữ liệu lại quan trọng trong mọi ngành nghề

Theo Harvard Business Review, 90% dữ liệu trên thế giới được tạo ra chỉ trong 2 năm gần đây. Vậy tại sao kỹ năng phân tích dữ liệu lại trở thành “chìa khóa sinh tồn” trong mọi ngành nghề?

Khi mọi quyết định đều cần dựa vào dữ liệu

Thời đại của việc ra quyết định dựa vào “cảm giác” đã qua. Ngay cả những đầu bếp nổi tiếng cũng phải dùng dữ liệu để điều chỉnh menu. Một nhà hàng ở Hà Nội đã tăng doanh thu 30% chỉ bằng cách phân tích dữ liệu đặt bàn và thói quen gọi món của khách hàng. Họ biết chính xác thời điểm nào khách thích món gì, giá nào phù hợp nhất, và thậm chí dự đoán được xu hướng ẩm thực sắp tới.

Nghệ thuật đọc hiểu “ngôn ngữ của số liệu”

Phân tích dữ liệu không đơn thuần là việc nhìn vào những con số. Đó là khả năng “lắng nghe” những gì dữ liệu đang muốn nói với chúng ta. Trong ngành y tế, các bác sĩ ngày nay không chỉ dựa vào kinh nghiệm lâm sàng.

Họ cần phân tích hàng nghìn ca bệnh tương tự, nghiên cứu các chỉ số xét nghiệm, và sử dụng các mô hình dự đoán để đưa ra phương pháp điều trị tối ưu nhất.

Tìm hiểu về tester cần học những gì và học hàm học vị là gì để mở rộng kiến thức và phát triển nghề nghiệp trong ngành công nghệ.

Từ giáo viên đến nghệ sĩ – Ai cũng cần hiểu dữ liệu

Một giáo viên tiểu học ở TP.HCM đã cải thiện kết quả học tập của cả lớp bằng cách phân tích dữ liệu về thời gian tập trung của học sinh. Cô phát hiện ra rằng học sinh tập trung tốt nhất trong 25 phút đầu giờ và sau giờ ra chơi. Từ đó, cô điều chỉnh cách giảng dạy, đặt những nội dung quan trọng vào “khung giờ vàng” này.

Trong nghệ thuật, các gallery không còn chỉ dựa vào trực giác để chọn tác phẩm trưng bày. Họ phân tích dữ liệu về thị hiếu khán giả, xu hướng thị trường nghệ thuật, và thậm chí cả thời điểm tổ chức triển lãm để tối ưu hóa doanh thu.

Dữ liệu – Thước đo mới của năng lực chuyên môn

Ngày nay, một nhân viên marketing giỏi không phải là người có nhiều ý tưởng sáng tạo nhất, mà là người biết sử dụng dữ liệu để chứng minh hiệu quả chiến dịch của mình.

Một nhà quản lý nhân sự xuất sắc không thể chỉ dựa vào trực giác trong quá trình tuyển dụng mà cần phải kết hợp phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Việc sử dụng các chỉ số và thông tin từ quá trình phỏng vấn, cũng như hồ sơ năng lực của ứng viên, giúp dự đoán chính xác khả năng gắn bó lâu dài.

Điều này không chỉ nâng cao chất lượng đội ngũ nhân sự mà còn giảm thiểu rủi ro về chi phí đào tạo và thay thế nhân lực trong tương lai.

Xem ngay công cụ giúp tra cứu nhân số học, thần số học Online miễn phí tại đây.

Khi dữ liệu mở ra cơ hội nghề nghiệp mới

Khả năng phân tích dữ liệu đang ngày càng trở thành yếu tố quyết định trong việc thăng tiến trong sự nghiệp. Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và xu hướng chuyển đổi số, nhân lực có khả năng khai thác, đánh giá và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả sẽ có lợi thế cạnh tranh rõ rệt.

Theo LinkedIn, những người có kỹ năng phân tích dữ liệu có mức lương trung bình cao hơn 15% so với đồng nghiệp cùng ngành. Đặc biệt, họ có nhiều cơ hội thăng tiến hơn vì có thể đưa ra những quyết định dựa trên bằng chứng cụ thể.

Làm sao để bắt đầu?

Bước đầu tiên: Thay đổi tư duy

Đừng nghĩ rằng phân tích dữ liệu chỉ dành cho dân công nghệ. Hãy bắt đầu bằng việc quan sát những con số trong công việc hàng ngày của bạn.

Đó có thể là số lượng khách hàng, thời gian hoàn thành công việc, hay đơn giản là ngân sách chi tiêu, ví dụ, nếu một doanh nghiệp nhận thấy quá trình phục vụ khách hàng có thời gian chậm trễ, họ có thể sử dụng dữ liệu để tìm ra nguyên nhân và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Bước tiếp theo: Học những công cụ cơ bản

Excel vẫn là công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất trong nhiều ngành nghề. Hãy thành thạo các hàm cơ bản và biết cách tạo biểu đồ đơn giản.

Sau đó, bạn có thể tìm hiểu thêm về các công cụ chuyên sâu hơn như Power BI hay Tableau, những công cụ này không chỉ cho phép phân tích dữ liệu ở quy mô lớn mà còn mang lại khả năng trực quan hóa dữ liệu phong phú, giúp các doanh nghiệp khai thác và trình bày thông tin một cách sinh động và hiệu quả.

Quan trọng nhất: Áp dụng vào thực tế

Hãy bắt đầu với những dự án nhỏ trong công việc của bạn. Ví dụ, theo dõi và phân tích hiệu suất làm việc trong một tuần, hay tìm hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả công việc.

Trong thời đại số, khả năng phân tích dữ liệu không còn là một kỹ năng “nice to have” mà đã trở thành “must have”. Đây không phải là cuộc chơi của riêng ai, mà là yêu cầu cơ bản với mọi người lao động muốn phát triển sự nghiệp bền vững.

Xem thêm: Con đường sự nghiệp năm 2025 sẽ mù tịt nếu không cải thiện những kỹ năng này

— HR Insider —
VietnamWorks – Website tuyển dụng trực tuyến số 1 Việt Nam