Tweet
Facebook
Copy Link
1. Solution Design:
Develop end-to-end Power BI solutions including:
Data Modeling and Design:
Design, develop, and maintain data models that support business processes and reporting requirements.
Collaborate with business analysts and end-users to understand data requirements and translate them into effective data models.
ETL Development:
Develop and optimize Extract, Transform, Load (ETL) processes to efficiently move data from various sources into the data warehouse.
Ensure data integrity and quality throughout the ETL process.
Report and Dashboard Creation:
Create visually compelling and insightful reports and dashboards using BI tools such as Tableau, Power BI, or similar platforms.
Customize and enhance existing reports to meet evolving business needs
2. Data Analysis and Interpretation
Requirement Gathering: Engage with stakeholders to elicit, document, and prioritize business requirements, ensuring alignment with organizational goals.
Process Improvement: Identify opportunities for process enhancement, proposing and implementing strategies to streamline workflows and maximize efficiency
Documentation: Create detailed documentation including business requirements, process flows, and user stories to guide development and implementation.
Conduct data analysis to identify trends, patterns, and outliers, providing valuable insights to support strategic decision-making.
Work closely with business stakeholders to understand and address their analytical needs.
3. Performance Tuning and Optimization
Monitor and optimize the performance of BI solutions, ensuring efficient query execution and responsiveness.
Identify and implement enhancements to improve system performance and user experience
4. Documentation and Training:
Maintain comprehensive documentation for BI solutions, including data models, ETL processes, and report specifications.
Provide training and support to end-users, ensuring effective utilization of BI tools
Data Modeling and Design:
Design, develop, and maintain data models that support business processes and reporting requirements.
Collaborate with business analysts and end-users to understand data requirements and translate them into effective data models.
ETL Development:
Develop and optimize Extract, Transform, Load (ETL) processes to efficiently move data from various sources into the data warehouse.
Ensure data integrity and quality throughout the ETL process.
Report and Dashboard Creation:
Create visually compelling and insightful reports and dashboards using BI tools such as Tableau, Power BI, or similar platforms.
Customize and enhance existing reports to meet evolving business needs
Requirement Gathering: Engage with stakeholders to elicit, document, and prioritize business requirements, ensuring alignment with organizational goals.
Process Improvement: Identify opportunities for process enhancement, proposing and implementing strategies to streamline workflows and maximize efficiency
Documentation: Create detailed documentation including business requirements, process flows, and user stories to guide development and implementation.
Conduct data analysis to identify trends, patterns, and outliers, providing valuable insights to support strategic decision-making.
Work closely with business stakeholders to understand and address their analytical needs.
Monitor and optimize the performance of BI solutions, ensuring efficient query execution and responsiveness.
Identify and implement enhancements to improve system performance and user experience
Maintain comprehensive documentation for BI solutions, including data models, ETL processes, and report specifications.
Provide training and support to end-users, ensuring effective utilization of BI toolsYêu Cầu Công Việc
Education & Major: Bachelor's degree in computer science, Information Systems, or a related field.
License & Certificate: Certifications in relevant BI technologies is a plus.
English level: Good
Knowledge of data warehousing concepts and best practices.
Strong proficiency in SQL and experience with relational databases
Expertise in data modelling, ETL development, and report/dashboard creation.
Experience with scripting languages (e.g., Python, R) for data manipulation.Laptop
Chế độ bảo hiểm
Xe đưa đón
Tăng lương
Nghỉ phép năm
CÔNG TY TNHH ROCHDALE SPEARS là một Tập đoàn rất thành công gồm các công ty thiết kế, sản xuất và phân phối đồ nội thất gia đình và phụ kiện trang trí có thiết kế riêng thông qua các Nhà phân phối và Nhà bán lẻ cao cấp ở Hoa Kỳ và nền tảng internet mới của chúng tôi để phân phối quốc tế, Resource Decor. Tập đoàn tiếp tục phát triển nhanh chóng với gần 4.000 nhân viên tại Việt Nam trên 3 nhà máy sản xuất, trụ sở chính tại Hồng Kông và văn phòng tại Mỹ.
Chúng tôi tạo ra một môi trường nơi nhân viên có thể phát huy hết khả năng của mình, xây dựng các kỹ năng và văn hóa tự hào trong con người và người quản lý của chúng tôi.
Cơ hội nghề nghiệp lâu dài và mức lương hấp dẫn sẽ được trao cho ứng viên thành công.
Review Rochdale Spears
Văn hóa công ty nhiều toxic! Ma cũ ăn hiếp ma mới. Chia bè phái với nhau, lead làm kiểu lead, man làm kiểu man, lính làm kiểu lính. Sếp trên cao là bám rễ lâu năm lên lão làng chứ không có kinh nghiệm gì
Khối lượng công việc nhiều, làm ngày làm đêm, làm cả cuối tuần, bên này thứ 7 vẫn phải làm. Môi trường làm việc không chuyên nghiệp, công việc và trách nhiệm chồng chéo lẫn nhau.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Analyst là gì?
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu. Làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể. Bên cạnh đó, những vị trí như Data science, Data Engineer cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
Mô tả công việc của vị trí Data Analyst
Làm sạch dữ liệu (Data cleaning)
Ngoài việc được nâng cao về kỹ năng thu thập dữ liệu, Data Analyst còn phải nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu để xác định các dữ liệu lỗi hoặc thiếu sót, và có khả năng sử dụng các công cụ làm sạch dữ liệu. Sau khi thu thập dữ liệu, Data Analyst cần làm sạch dữ liệu để đảm bảo dữ liệu chính xác và sẵn sàng cho việc phân tích.
Phân tích và xử lý dữ liệu
Sau bước thu thập dữ liệu, Data Analyst sẽ tiến hành phân tích và xử lý dữ liệu. Vì dữ liệu thu thập về đang ở dạng thô, sẽ bảo gồm cả những dữ liệu không cần thiết. Quá trình xử lý dữ liệu sẽ cần đến các công cụ thống kê như SQL, SPSS, STATA. Kết quả sẽ cho ra con số thống kê cho từng câu hỏi.
Thiết kế báo cáo
Quá trình thiết kế báo cáo đòi hỏi Data Analyst phải vận dụng kỹ năng tư duy và visualize để chuyển đổi dữ liệu từ dạng số thành các biểu đồ trực quan. Chuyên viên có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ như Bi Tool, Excel để cải thiện năng suất khi làm báo cáo. Một báo cáo hoàn chỉnh phải có visual trực quan, dễ hiểu để các phòng ban khác có thể dựa vào đó để làm cơ sở cho các quyết định.
Tư vấn cho doanh nghiệp
Sau khi hoàn tất xong bài báo cáo, nhân viên Data Analyst cần báo cáo lại cho doanh nghiệp, giúp ban lãnh đạo nhìn ra thực trạng và vấn đề một cách rõ ràng. Nhờ đó doanh nghiệp sẽ đưa ra những hướng đi đúng đắn trong hiện tại và tương lai.
Thực hiện những công việc được phân công
Trong trường hợp bài báo cáo chưa đạt đủ tiêu chuẩn hoặc chưa đủ dữ liệu để có thể đưa ra quyết định hiệu quả, lúc này Data Analyst sẽ thực hiện thêm các công việc khác theo chỉ định của cấp trên.
Data Analyst có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
169 - 254 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Analyst
Tìm hiểu cách trở thành Data Analyst, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Analyst?
Yêu cầu tuyển dụng của Data Analyst
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Analyst cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan:
Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn
-
Bằng cấp và chuyên ngành: Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành về Toán, Công nghệ thông tin hay Kinh tế, Tài chính, Khoa học máy tính hoặc các chuyên ngành khác có liên quan. Có kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu hoặc vai trò liên quan
-
Kiến thức về data: Ứng viên nên có hiểu biết về cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn SQL, có kiến thức về lập trình và xử lý dữ liệu, đặc biệt là sử dụng Python, có hiểu biết cơ bản về các khái niệm toán học và thống kê liên quan đến phân tích dữ liệu.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Kỹ năng phân tích logic: Với cùng một lượng dữ liệu giống nhau, người có tư duy logic, sắp xếp tốt sẽ dễ dàng tìm ra ý nghĩa, insight ẩn sau đó.
-
Kỹ năng thiết kế báo cáo: Việc của Data Analyst là trình bày kết quả và phương án tới các phòng ban, nên đòi hỏi người làm phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng trình bày, visualize để bản báo cáo trở nên trực quan và dễ hiểu nhất.
-
Kỹ năng lập trình: Kỹ năng lập trình là kỹ năng cần thiết để Data Analyst có thể xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến cho Data Analyst bao gồm: Python, R, SQL,... Bạn cần có khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình này để thu thập dữ liệu (Data collection), làm sạch dữ liệu (Data cleaning), phân tích dữ liệu (Data modeling) và triển khai các mô hình phân tích dữ liệu.
-
Kỹ năng giải quyết vấn đề: Data Analyst thường phải giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu. Do đó, kỹ năng giải quyết vấn đề là rất quan trọng. Bạn cần có khả năng suy nghĩ logic, xử lý công việc tỉ mỉ, phân tích thông tin và đưa ra các giải pháp tối ưu dựa trên những thông tin (data) có được.
Yêu cầu khác
-
Sử dụng thành tạo các công cụ phân tích: Data Analyst cần có kiến thức về các kỹ thuật phân tích dữ liệu và khả năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Sau khi dữ liệu được làm sạch, Data Analyst cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để phân tích dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm: Python, R, SQL, Tableau, Power BI,... và những công cụ phân tích dữ liệu khác tuỳ vào mục đích phân tích dữ liệu.
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.
1. Data Analyst Intern
Mức lương: 3 - 6 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Data analyst Intern là những nhân sự học việc tại bộ phận IT tùy theo sự sắp xếp của mỗi công ty. Họ chưa được gọi là nhân viên chính thức của doanh nghiệp, có nhiệm vụ hỗ trợ nhân viên Data analyst chính thức. Thông qua đó, thực tập sinh sẽ tích lũy thêm kiến thức về chuyên môn và kỹ năng làm việc thực tế mà không chắc trường lớp đã dạy.
>> Đánh giá: Dù chưa được xem là nhân viên chính thức của doanh nghiệp nhưng Data Analyst Intern bước đầu được tiếp xúc với các công việc cần thiết để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu. Họ sẽ tích lũy kiến thức chuyên môn và cả kinh nghiệm thực tế thông qua việc hỗ trợ nhân viên Data Analyst chính thức.
>> Đọc thêm: Việc làm Data Analyst Intern đang tuyển dụng
2. Data Analyst
Mức lương: 15 - 20 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 3 năm
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu. Làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể.
>> Đánh giá: Hiện nay, nhu cầu về nhân lực trong ngành phân tích dữ liệu đang ngày càng tăng, đặc biệt là nhân lực có kỹ năng phân tích tốt. Sự thiếu hụt về nhân lực trong ngành này không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà là hầu hết các quốc gia trên thế giới. Dù data analyst là một trong những ngành khát nhân lực nhất hiện nay nhưng hiện tại vẫn còn trống rất nhiều vị trí đo kỹ năng chưa đủ đáp ứng. Đây chính là cơ hội cho bạn.
>> Đọc thêm: Việc làm Data Analyst đang tuyển dụng
3. Senior Data Analyst
Mức lương: 20 - 35 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 3 - 8 năm
Senior Data Analyst là một vị trí công việc cao cấp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Người nắm giữ vị trí này thường có nhiều kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và khai thác thông tin từ dữ liệu. Họ sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để hiểu dữ liệu, tìm ra thông tin hữu ích và xu hướng.
>> Đánh giá: Khi bạn có kinh nghiệm với tư cách là một Senior Data Analyst, bạn có thể có cơ hội để thăng tiến sự nghiệp của mình theo một vài hướng khác nhau. Tùy thuộc vào mục tiêu và sở thích của mình, bạn có thể tiến bộ trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, quản lý, tư vấn hoặc với nhiều vai trò dữ liệu chuyên biệt hơn.
>> Đọc thêm: Việc làm Senior Data Analyst đang tuyển dụng
5 bước giúp Data Analyst thăng tiến nhanh trong trong công việc
Thể hiện lòng tận tâm và chuyên nghiệp
Làm việc trong các doanh nghiệp đòi hỏi sự tận tâm và chuyên nghiệp. Hãy đảm bảo bạn luôn thể hiện sự chuyên nghiệp trong giao tiếp, đảm bảo bí mật thông tin đối tác và tuân thủ các quy định của doanh nghiệp
Dành nhiều thời gian quan sát trước khi hành động
Kỹ năng quan sát cũng là một kỹ năng quan trọng đối với nhiều Data Analyst dự án nghiên cứu. Bạn cần quan sát đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu họ qua hành vi, thói quen thực tế để có thể dễ dàng đưa ra các phân tích, kết luận cho báo cáo của mình.
Tính kiên trì, tỉ mỉ
Để có thể trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu, bạn cần phải rèn luyện cho mình khả năng cẩn trọng trong từng dòng code được viết ra, vì đôi khi chỉ sai lệch một dấu cách nhỏ cũng có thế khiến câu lệnh viết ra bị sai so với mục đích ban đầu. Hơn thế nữa, kĩ năng tập trung cao độ khi phân tích các con số cũng đóng vai trò quan trọng không kém vì một chút lơ đãng cũng có thế khiến bạn có thể làm lại từ đầu.
Là người biết “kể” những con số đằng sau dữ liệu
Những con số một mình nó không thể giúp cho người khác hiểu được những điều quan trọng đằng sau. Người làm Data Analyst cần phải phân tích kỹ và thấu hiểu số liệu để giải thích, trình bày những phát hiện để thuyết phục bộ phận quản lý.
Yêu thích làm việc với con số và máy tính
Data Analyst là người làm việc trực tiếp với dữ liệu, thường xuyên phải tiếp xúc với con số khô khan nên đòi hỏi bạn cũng cần có một chút niềm đam mê để gắn bó với nghề.Đặc biệt phải luôn đặt tính bảo mật của dữ liệu lên làm đầu. Bởi toàn bộ dữ liệu thu thập được đều có tính quyết định đến sự phát triển của doanh nghiệp nên yêu cầu tính bảo mật rất cao.
Đọc thêm: