Hello mọi người, nhân dịp tròn 1 năm đi làm, mình muốn viết một chút gì đó để reflect lại công việc cũng như chia sẻ với mọi người một ngày làm việc thực tế – cả mặt “màu hồng” lẫn “mặt tối”, đặc biệt là dành cho các bạn cũng đang tìm hiểu ngành nghề giống mình. Mình là một Data Analyst ở level entry tại SaaS company.
Nếu bạn đang tìm hiểu về nghề Data Analyst (DA) và tưởng tượng công việc mỗi ngày là ngồi viết SQL “ngầu lòi”, build dashboard xịn xò rồi đưa insight thay đổi cả công ty… thì… cũng đúng. Nhưng chưa đủ đâu. Sau khi đi làm một thời gian, mình nhận ra là công việc này vừa thú vị thật, mà cũng có nhiều phần rất… đời thường mà ít ai nói tới.
Buổi sáng: Không phải lúc nào cũng “phân tích dữ liệu”
Việc đầu tiên mình làm không phải là mở SQL hay dashboard ngay, mà là… mở Slack/Teams/email.
Thường sẽ có vài tin nhắn kiểu:
- Stakeholder hỏi: “Số liệu hôm qua sao giảm vậy?”
- Product hỏi: “Có thể pull giúp data user retention không?”
- Sếp hỏi nhẹ: “Dashboard này update chưa em?”
Mặt phải:- Bạn được tiếp xúc với nhiều team → hiểu business nhanh
- Có cảm giác mình “có ích” vì data của bạn được dùng ngay
Mặt trái:- Nhiều request khá… mơ hồ kiểu: “Cho anh xin data đi” (data gì thì không nói
)
- Phải học cách hỏi lại cho rõ, không là làm sai từ đầu
Sau đó bắt đầu xử lý dữ liệu
Phần lớn thời gian buổi sáng của mình là:
- Viết SQL để lấy data
- Clean data (missing, duplicate, format sai…)
- Kiểm tra xem data có “hợp lý” không
Mặt phải:- Đây là lúc bạn thực sự học được nhiều nhất
- Hiểu hệ thống data của công ty (rất quan trọng)
Mặt trái (rất thật lòng):- KHÔNG hề glamorous
- 70% thời gian là “sửa data lỗi”
- Có lúc debug query 2 tiếng chỉ vì… thiếu dấu phẩy
Buổi trưa: Nghỉ nhưng đầu vẫn nghĩ về data
Đi ăn trưa nhưng kiểu:
- “Ủa retention giảm có phải do feature mới không?”
- “Query hồi sáng mình join bảng đúng chưa ta?”
Nghề này hơi “ám ảnh nhẹ”
Buổi chiều tiếp tục phân tích và tổng hợp
Sau khi có data sạch, mình bắt đầu:
- Explore data
- So sánh các nhóm (A/B, cohort…)
- Tìm pattern hoặc anomaly
Mặt phải:- Đây là phần “cool” nhất của DA
- Bạn có thể: Tìm ra vấn đề và Đưa ra insight giúp team ra quyết định
Ví dụ:“User drop mạnh ở step thanh toán → có thể do UX rối”
Mặt trái:- Không phải lúc nào cũng có insight “xịn”
- Nhiều khi nhìn data 2 tiếng… không thấy gì cả
- Áp lực: “Phải tìm ra cái gì đó có giá trị”
Làm dashboard / report
- Update dashboard (Tableau/Power BI/Looker…)
- Làm report gửi team
- Trình bày kết quả
Mặt phải:- Đây là lúc bạn “show” kết quả
- Nếu làm tốt → mọi người tin tưởng data của bạn
Mặt trái:- Dashboard không chỉ đẹp, mà phải: Dễ hiểu và Đúng logic business
→ cái này khó hơn bạn nghĩ
- Và đôi khi…
Bạn làm dashboard 2 ngày, nhưng người dùng… không mở
Cuối ngày: Communication là kỹ năng sống còn
- Present insight cho team
- Giải thích số liệu
- Trả lời câu hỏi kiểu:
- “Sao số này khác số bên kia?”
- “Data này có chính xác không?”
Mặt phải:- Bạn học được cách nói chuyện với non-tech
- Đây là skill giúp bạn thăng tiến
Mặt trái:- Không chỉ “biết data” là đủ
- Bạn phải:
- Diễn giải đơn giản
- Thuyết phục người khác tin vào data
Tổng kết thật lòng
Mặt “đáng yêu” của nghề DA:- Impact rõ ràng đến business
- Học được cả tech + business
- Career path linh hoạt (Data Scientist, Product, Analytics Lead…)
Mặt “ít ai nói”:- Dọn data chiếm rất nhiều thời gian
- Request mơ hồ, thay đổi liên tục
- Không phải lúc nào cũng có insight “wow”
- Communication chiếm ít nhất 30–40% công việc
Bài học mình rút ra được
Nếu bạn:
- Thích logic, phân tích
- Không ngại làm việc “tỉ mỉ”
- Ok với việc không phải lúc nào cũng “hào nhoáng”
Thì Data Analyst là một lựa chọn rất đáng thử.Còn nếu bạn chỉ thích:
- Làm model xịn
- Insight lúc nào cũng “đỉnh cao”
Thì thực tế có thể sẽ hơi… vỡ mộng lúc đầu Nói chung, mình thấy công việc gì thì cũng có mặt trái và mặt phải, quan trọng là mình chọn và đánh đổi như thế nào. Mình hy vọng mọi người đều cảm thấy happy với công việc mà mình đang chọn và chúc các bạn đang kiếm job cũng sẽ sớm kiếm được dream job nha.
