Dữ liệu đang xuất hiện trong ngày càng nhiều hoạt động của doanh nghiệp. Nhân sự kinh doanh sử dụng dữ liệu để theo dõi doanh số, marketing phân tích hiệu quả chiến dịch, bộ phận nhân sự theo dõi tuyển dụng và quản lý cần dữ liệu để đánh giá hoạt động của tổ chức.
Điều này khiến kỹ năng Data không còn chỉ dành cho các vị trí chuyên môn như Data Analyst hay Data Engineer. Nhân sự ở nhiều phòng ban cũng cần có khả năng đọc hiểu, xử lý và khai thác dữ liệu ở mức phù hợp với công việc. Vì vậy, đào tạo Data cho doanh nghiệp đang trở thành một hướng phát triển năng lực được nhiều tổ chức quan tâm.
Kỹ năng Data trong doanh nghiệp gồm những gì?
Kỹ năng Data không chỉ đơn giản là biết sử dụng một phần mềm. Đây là tập hợp nhiều năng lực từ tư duy dữ liệu, xử lý thông tin đến phân tích và trình bày kết quả.
Một nhân sự có năng lực Data cơ bản có thể:
- Đọc hiểu các bảng dữ liệu và chỉ số.
- Xác định dữ liệu cần thiết cho một vấn đề.
- Làm sạch và xử lý dữ liệu.
- Phân tích các chỉ số liên quan đến công việc.
- Trực quan hóa dữ liệu.
- Đọc hiểu dashboard.
- Tìm kiếm insight.
- Sử dụng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
Mức độ yêu cầu sẽ khác nhau tùy từng vị trí. Nhân sự văn phòng có thể chỉ cần kỹ năng xử lý dữ liệu cơ bản, trong khi Data Analyst cần kiến thức phân tích chuyên sâu hơn.
1. Tư duy dữ liệu
Đây là kỹ năng nền tảng trước khi học các công cụ Data.
Tư duy dữ liệu giúp nhân sự hình thành thói quen đặt câu hỏi dựa trên số liệu thay vì chỉ đưa ra nhận định cảm tính.
Ví dụ, thay vì nói doanh thu đang giảm, nhân sự cần biết doanh thu giảm bao nhiêu, giảm ở nhóm sản phẩm nào, trong khoảng thời gian nào và nguyên nhân có thể đến từ đâu.
Khi biết đặt câu hỏi đúng, nhân sự mới có thể xác định dữ liệu cần thu thập và phương pháp phân tích phù hợp.
2. Kỹ năng xử lý dữ liệu bằng Excel
Excel vẫn là một trong những công cụ phổ biến nhất tại doanh nghiệp. Vì vậy, đây thường là điểm bắt đầu phù hợp với những nhân sự chưa có nhiều kinh nghiệm về Data.
Các nội dung có thể bao gồm:
- Hàm và công thức.
- Làm sạch dữ liệu.
- Pivot Table.
- Lọc và tổng hợp dữ liệu.
- Biểu đồ.
- Xây dựng báo cáo.
- Tự động hóa một số thao tác.
Không phải mọi nhân sự đều cần sử dụng Excel ở mức chuyên sâu. Tuy nhiên, khả năng xử lý dữ liệu cơ bản có thể giúp giảm đáng kể thời gian thực hiện các công việc báo cáo thủ công.
3. Khả năng sử dụng SQL
Khi lượng dữ liệu lớn hơn và được lưu trữ trên hệ thống cơ sở dữ liệu, Excel có thể không còn đáp ứng đầy đủ nhu cầu.
SQL giúp nhân sự có thể truy vấn và lấy dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu. Một số kiến thức phổ biến gồm SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, ORDER BY và các hàm tổng hợp.
SQL đặc biệt hữu ích đối với Data Analyst, Business Analyst và những nhân sự thường xuyên làm việc với hệ thống dữ liệu.
4. Trực quan hóa dữ liệu
Một báo cáo có rất nhiều con số chưa chắc đã giúp người đọc hiểu vấn đề nhanh chóng.
Trực quan hóa dữ liệu giúp biến các con số thành biểu đồ, bảng hoặc dashboard dễ theo dõi hơn. Người sử dụng có thể nhanh chóng nhận ra xu hướng, biến động hoặc những chỉ số bất thường.
Các công cụ như Power BI có thể được sử dụng để xây dựng dashboard phục vụ nhiều phòng ban trong doanh nghiệp.
5. Khả năng phân tích và tìm insight
Biết tạo dashboard mới chỉ là một phần của quá trình làm việc với dữ liệu.
Nhân sự cần biết đọc kết quả và trả lời câu hỏi: Dữ liệu đang cho thấy điều gì?
Ví dụ, một báo cáo có thể cho thấy doanh số tăng 15%. Tuy nhiên, doanh nghiệp cần biết mức tăng đến từ sản phẩm nào, khu vực nào hoặc nhóm khách hàng nào.
Khả năng chuyển dữ liệu thành insight giúp thông tin trở nên hữu ích hơn đối với hoạt động kinh doanh.
6. Kỹ năng kiểm tra chất lượng dữ liệu
Một phân tích tốt vẫn có thể cho kết quả sai nếu dữ liệu đầu vào không chính xác.
Nhân sự cần biết kiểm tra những vấn đề như dữ liệu trùng lặp, giá trị bị thiếu, định dạng không đồng nhất hoặc những con số bất thường.
Đây là kỹ năng thường bị bỏ qua khi học Data nhưng lại có ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng báo cáo và quyết định của doanh nghiệp.
7. Sử dụng AI để hỗ trợ công việc Data
AI đang trở thành một công cụ hỗ trợ mới trong quá trình làm việc với dữ liệu.
Nhân sự có thể sử dụng AI để hỗ trợ giải thích công thức, viết truy vấn SQL, gợi ý cách phân tích dữ liệu, tạo nội dung báo cáo hoặc hỗ trợ tìm kiếm các điểm bất thường.
Tuy nhiên, AI không thay thế hoàn toàn tư duy Data. Người sử dụng vẫn cần hiểu dữ liệu, kiểm tra kết quả và đánh giá xem câu trả lời có phù hợp với bối cảnh doanh nghiệp hay không.
Mỗi phòng ban cần kỹ năng Data khác nhau
Không nên áp dụng một chương trình Data giống nhau cho toàn bộ doanh nghiệp.
Nhân sự Marketing
Có thể tập trung vào traffic, conversion, hiệu quả chiến dịch, chi phí quảng cáo và hành vi khách hàng.
Nhân sự Kinh doanh
Có thể học về doanh thu, doanh số, tỷ lệ chuyển đổi, hiệu suất nhân viên và phân tích khách hàng.
Nhân sự
Có thể sử dụng dữ liệu để theo dõi tuyển dụng, tỷ lệ nghỉ việc, biến động nhân sự và hiệu suất đội ngũ.
Quản lý
Cần ưu tiên khả năng đọc dashboard, hiểu KPI và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định.
Nhân sự chuyên môn Data
Có thể cần kiến thức sâu hơn về SQL, Python, BI, Data Warehouse, Data Engineering hoặc các nền tảng dữ liệu tùy theo vị trí.
Làm thế nào để nâng cao kỹ năng Data cho nhân sự?
Doanh nghiệp có thể xây dựng lộ trình theo từng cấp độ thay vì yêu cầu nhân sự học quá nhiều kiến thức trong thời gian ngắn.
Ở cấp độ cơ bản, nhân sự có thể bắt đầu với tư duy dữ liệu, Excel và cách đọc báo cáo.
Ở cấp độ tiếp theo, có thể bổ sung SQL, Power BI và các phương pháp trực quan hóa dữ liệu.
Với nhóm nhân sự chuyên môn, doanh nghiệp có thể triển khai các chương trình chuyên sâu hơn về Data Analytics, Data Engineering hoặc AI.
Cách xây dựng theo cấp độ giúp chương trình đào tạo Data cho doanh nghiệp phù hợp hơn với năng lực thực tế của từng nhóm nhân sự.
Cole và đào tạo Data theo nhu cầu doanh nghiệp
Khi triển khai đào tạo doanh nghiệp, việc lựa chọn nội dung phù hợp với nhu cầu thực tế quan trọng không kém việc lựa chọn công cụ.
Cole cung cấp các chương trình đào tạo doanh nghiệp theo nhiều nhóm năng lực, trong đó có Data và AI. Nội dung có thể được định hướng theo đối tượng học và bài toán mà doanh nghiệp muốn giải quyết.
Thay vì chỉ đào tạo nhân sự cách sử dụng một công cụ, doanh nghiệp có thể xây dựng chương trình xoay quanh năng lực cần hình thành, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, xây dựng báo cáo, trực quan hóa hoặc ứng dụng AI vào công việc.
Doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về chương trình đào tạo doanh nghiệp tại Cole để tham khảo các hướng đào tạo phù hợp.
Đào tạo Data cần gắn với công việc thực tế
Một chương trình đào tạo hiệu quả không nên dừng lại ở việc nhân sự hoàn thành khóa học.
Sau đào tạo, người học cần có khả năng áp dụng kiến thức vào công việc. Vì vậy, bài tập và tình huống thực hành nên được xây dựng gần với dữ liệu và quy trình mà nhân sự đang sử dụng.
Ví dụ, nhân sự Marketing có thể thực hành phân tích một chiến dịch; phòng Kinh doanh xây dựng dashboard doanh số; bộ phận Nhân sự phân tích dữ liệu tuyển dụng.
Khi kiến thức được gắn với công việc, nhân sự sẽ dễ hình thành thói quen sử dụng dữ liệu và doanh nghiệp cũng dễ đánh giá hiệu quả đào tạo hơn.
