[SERIES GẶP GỠ - TẬP 15] - LÀM DATA ANALYSIS CÓ KHÓ KHÔNG CÙNG CHỊ VŨ MINH TRANG

Mỗi tuần một cuộc gặp gỡ luôn hy vọng mang đến cho quý thính giả nhiều sự bất ngờ mới trong mỗi ngành nghề và mong rằng mọi người sẽ có thêm cho mình góc nhìn mới cùng nhiều bài học quý giá thông qua các tập podcast. Số 15 ngày hôm nay 1% Better thực sự vui mừng được gặp gỡ và trò chuyện cùng chị Vũ Minh Trang. Hiện chị đang làm Data Analysis Management Trainee tại Công ty bảo hiểm nhân thọ Prudential

Lý do chị theo đuổi ngành Data chứ không phải một ngành nào khác khác?

Cơ duyên đến với chị giống câu người ta hay nói “nghề chọn người”, trước đây chị học Đại Học Ngoại Thương ngành Kinh Tế Đối Ngoại nhưng mà trong suốt những năm đầu đại học chị ko biết chị thích gì, không rõ định hướng tương lai của mình như thế nào và thử đi làm thêm ở nhiều mảng khác nhau nhưng chưa thực sự tìm được đúng mảng đam mê của mình

Thì chị học năm thứ 2 câu lạc bộ của chị có tổ chức một cuộc thi liên quan đến các kiến thức xã hội và có vòng thi phân tích dữ liệu và trong cuộc thi đó chị có cơ may được tiếp xúc với các vị giám khảo, hỗ trợ chuyên môn rất có kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích thị trường cũng như phân tích dữ liệu và khi được ngồi cùng các bạn thí sinh, được nghe chia sẻ về các phân tích dữ liệu đó thì chị có một suy nghĩ “ À, đây có thể là một cơ hội để mình thử xem mình có phù hợp với chuyên môn này hay không” đó là khởi điểm để chị tiếp xúc với phân tích dữ liệu

Ngành phân tích dữ liệu là một ngành rất hot tại Việt Nam, chị có thể chia sẻ ngành phân tích dữ liệu là làm gì và hướng đi sau này?

Chúng mình có thông tin đầu vào và từ thông tin đầu vào đó mà xử lý rồi rồi đưa ra những kết luận mà những con số đó đang muốn nói với chúng ta thì đó chính là phân tích dữ liệu.

1 người được gọi là Data analysis khi có quá nhiều dữ liệu, lượng thông tin khổng lồ như vậy cần phải hệ thống và tối ưu hoá dữ liệu, không thể dùng các hàm đơn giản trong excel mà lúc đó chúng mình cần sử dụng code, sử dụng một ngôn ngữ lập trình nào đấy để “nói chuyện” với dữ liệu, chiết suất ra các thông tin và thực hiện các phép tính trên đấy.

Sau khi kết thúc cuộc thi thì không biết chị có chuẩn bị gì để theo đuổi ngành phân tích dữ liệu?

Các bạn đang muốn vào ngành phân tích dữ liệu thì chúng ta nên hiểu rằng có 3 năng lực cốt lõi của một người làm phân tích dữ liệu và từ từ mình sẽ built up thêm

Business Programs: vốn kiến thức và vốn hiểu biết sâu về một lĩnh vực kinh doanh, mình biết và hiểu được ngành kinh doanh mà mình đang theo đuổi Toán ( xác suất thống kê ) : chúng em cần học và chắc các cơ bản về toán

Khả năng lập trình (Programing) : nghe thì hơi đáng sợ nhưng khi mới bắt đầu chúng mình chỉ cần học những ngôn ngữ lập trình cơ bản trong việc xử lý dữ liệu

Những khó khăn mà theo chị thấy sẽ nhiều người mắc phải khi theo đuổi ngành phân tích dữ liệu

Với 3 năng lực cốt lõi nói trên thì có 1 một năng lực cần rất nhiều thời gian và cần rất nhiều sự tìm hiểu để mình thông thạo đó chính là Business Programs, làm sao để mình hiểu về ngành mình đang làm. Tức là có thực thể nào, xu hướng kinh doanh trong ngành để rồi từ đó mình rút ra được các kết luận nó hợp lý và đúng với thực tế của ngành thì đó là cái vấn đề mà một người làm phân tích dữ liệu sẽ phải liên tục trau dồi

Thực sự cần rất nhiều thời gian, sự dìu dắt, hướng dẫn, chia sẻ của các anh chị đã làm lâu trong ngành này và họ có cái hiểu biết sâu rộng về bảo hiểm rồi chia sẻ cho những người mới làm phân tích dữ liệu như chị để có thể đưa ra những kết quả, thông tin, những cái inside chất lượng để phục vụ cho các phòng ban khác.

Mục đích cuối cùng là đưa ra một thông tin gì đó đáng giá để cho người làm kinh doanh họ nắm được tình hình, lên kế hoạch và đưa ra quyết định kinh doanh. Cho nên việc phối hợp với các phòng ban khác trong công ty nó thực sự rất là quan trọng, làm sao có thể hiểu được mối quan tâm của những phòng ban và chúng ta sử dụng đúng dữ liệu để đưa ra những quyết định nhằm giải quyết và giải thích những mối quan tâm của các phòng ban thì như thế mới là những người làm dữ liệu rất giá trị cho doanh nghiệp

Giữa các vị trí cùng làm phân tích dữ liệu thì có sự tương đồng nào về bộ kỹ năng hay là mindset không?

Bản chất tất cả các vị trí trong ngành phân tích dữ liệu đều cần đến 3 năng lực cốt lõi mà chị đã đề cặp ở trên, tuy nhiên tùy vị trí mà trọng số từng năng lực sẽ khác nhau.

Việc chuyển vị trí khác hoàn toàn được, nếu các bạn biết rõ là khi mình chuyển sang vị trí đó thì trong 3 vòng tròn năng lực cốt lõi thì vòng tròn nào sẽ lớn hơn và nếu như mình có khả năng tích lũy thêm và đáp ứng yêu cầu được về mặt kiến thức ở trong năng lực cốt lõi đấy thì chuyện mình chuyển sang một ngành/vị trí khác rất dễ dàng

Những lời khuyên của chị là chúng ta nên hiểu rõ thế mạnh của mình rồi từ đó xác định đúng về định hướng từ ban đầu để làm việc ở vị trí nào trong ngành dữ liệu sẽ giúp mình phát huy hết tất cả khả năng của bản thân

Chị Trang có thể chia sẻ cho các bạn những lời khuyên để các bạn có sự chuẩn bị từ bây giờ?

Các bạn hãy thực sự hiểu là mình thích điều gì và mạnh điều gì. Hãy xem có thực sự phù hợp với mình hay không, những điểm mạnh của mình có đủ để cho mình phát triển trong ngành hay không

Nên tìm cho mình một người mentor hoặc là chủ động tiếp cận đến với các anh chị có kinh nghiệm trong ngành để nhận được sự chia sẻ, tư vấn đền từ các anh chị và nên thử sức với vị trí nào trong ngành dữ liệu để hình thành cho bản thân một lộ trình hiệu quả

Chưa biết mình thích điều gì thì mình thử nhiều công việc, vị trí khác nhau để xem vị trí nào phù hợp với cả vùng an toàn của mình. Xem những khó khăn, thử thách trong công việc đấy có khiến cho mình nản lòng hay không hay mình có một niềm đam mê sẵn có với cả ngành đó và đủ để cho mình sẵn sàng vượt qua khó khăn nhằm tiếp tục theo đuổi ngành mà mình đã lựa chọn thì đó chính là ngành nghề mà em có thể gắn bó lâu dài

1% Better xin gửi lời cảm ơn đến chị Vũ Minh Trang đã dành thời gian quý giá của mình để chia sẻ và đưa ra những lời khuyên cho các bạn thính giả có cái nhìn khác về Data Analysis và dành lời khuyên cho bạn trẻ trong việc phát triển bản thân. Mọi người hãy cùng nhau đón chờ các vị khách mời mà 1% Better sẽ mang đến trong các số tiếp theo nhé. Chúc các bạn một ngày tốt lành !!

#seriesgapgo #1better