Phân biệt Data analyst và Data Scientist? Đâu là sự khác biệt về công việc và kỹ năng 

Sự bùng nổ của internet và công nghệ đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ tăng trưởng theo cấp số nhân. Khi doanh nghiệp ngày càng dựa vào dữ liệu để ra quyết định, họ buộc phải cạnh tranh gay gắt để tìm được những nhân sự giỏi nhất – những người có thể thu thập dữ liệu từ nguồn đáng tin cậy, lưu trữ đúng cách và khai thác dữ liệu hiệu quả phục vụ kinh doanh.

Không chỉ đầu tư vào hạ tầng dữ liệu, doanh nghiệp còn chi mạnh để xây dựng đội ngũ nhân sự phù hợp. Chính điều này đã khiến Data Analyst và Data Scientist trở thành hai vai trò nổi bật và được săn đón nhiều nhất hiện nay với nhu cầu tuyển dụng tăng mạnh ở gần như mọi ngành nghề.

Vậy đây là sự khác biệt giữa Data Analyst và Data Scientist?

Phân biệt Data Analyst và Data Scientist

Điểm khác nhau giữa hai vị trí này xuất phát từ tính chất công việc mà họ thực hiện:

• Data Analyst thường làm việc theo hướng exploratory: khám phá, phân tích, lý giải dữ liệu hiện có.
• Data Scientist lại theo hướng experimental: thử nghiệm, xây dựng mô hình, vận hành thuật toán và tạo ra giải pháp dự đoán.

Sự khác biệt cũng nằm ở mức độ thành thạo kỹ thuật:

Data Scientist cần am hiểu sâu hơn về lập trình nâng cao, các công cụ tính toán phức tạp và có khả năng phát triển mô hình dữ liệu, thuật toán. Trong khi đó, Data Analyst thiên về phân tích dữ liệu sẵn có để tạo insight hỗ trợ vận hành.

Để hiểu rõ hơn, dưới đây là 3 ví dụ về cách doanh nghiệp đang khai thác dữ liệu:

• Descriptive Analytics – “Chuyện gì đã xảy ra và vì sao”?. Nhóm giải pháp này giúp phân tích dữ liệu lịch sử để nhận diện xu hướng, mẫu hành vi và điểm bất thường. Ví dụ:  theo dõi mức độ tương tác của khách hàng qua các năm và phân tích lý do thay đổi.
• Predictive Analytics – “Điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo”? Giải pháp này dựa trên mô hình machine learning để dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ. Ví dụ: dự đoán khả năng khách hàng mua thêm sản phẩm dựa vào lịch sử tương tác.
• Prescriptive Analytics – “Nên làm gì là tốt nhất”?. Đây là phương pháp kết hợp kết quả mô tả và dự đoán để đề xuất chiến lược tối ưu. Ví dụ: dùng dữ liệu tương tác và khả năng cross-sell để chọn ra bộ sản phẩm phù hợp nhất cho từng nhóm khách hàng.

→ Xem thêm tại 8 phương pháp phân tích dữ liệu từ dễ đến khó

Vậy Data Analyst và Data Scientist sẽ tập trung vào phân tích dữ liệu theo dạng nào? Dưới đây là bảng so sánh tóm gọn:

So sánh vai trò – trách nhiệm của Data Analyst và Data Scientist

Một Data Analyst đôi khi có nhiều tên gọi khác nhau, như: strategist, business intelligence analyst, market intelligence analyst, consultant, hoặc competitive intelligence analyst. Dù tên công việc cụ thể là gì, vai trò chính của Data Analyst thường là khai thác insight từ dữ liệu (thường là dữ liệu có cấu trúc), sau đó chuyển hóa thành các báo cáo ý nghĩa cho các bên liên quan trong doanh nghiệp.

Công việc của một Data Analyst tập trung vào:

• Tìm mô hình, xu hướng trong dữ liệu
• Tạo trực quan hóa dữ liệu (charts, dashboards)
• Truyền đạt các insight một cách dễ hiểu đến các bộ phận kinh doanh

Ngược lại, Data Scientist đảm nhận các nhiệm vụ liên quan đến predictive và prescriptive analytics – tức là không chỉ phân tích quá khứ mà còn dự đoán tương lai và đề xuất giải pháp tối ưu.

Ví dụ, với một dịch vụ gọi xe công nghệ:

• Data Analyst sẽ phân tích tác động lịch sử của một chương trình khuyến mãi lên hoạt động đặt xe, từ đó rút ra insight hữu ích.
• Data Scientist có thể phát triển thuật toán ghép nối tối ưu giữa tài xế và khách hàng, giúp tăng hiệu quả vận hành và trải nghiệm người dùng.

Nói ngắn gọn, Data Analyst hiểu dữ liệu quá khứ và hiện tại, còn Data Scientist tạo mô hình dự đoán và đề xuất hướng đi tương lai dựa trên dữ liệu.

So sánh quá trình phân tích dữ liệu của Data Analyst và Data Scientist

Data Analyst

Quy trình làm việc điển hình của một dự án do Data Analyst thực hiện thường gồm 4 bước sau:

1. Data extraction – Trích xuất dữ liệu: Data Analyst thường làm việc với bộ dữ liệu nhỏ hơn, tập trung vào các tình huống kinh doanh cụ thể thay vì toàn bộ dữ liệu lớn.
2. Data cleaning and preparation – Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Sau khi trích xuất, dữ liệu được xử lý và tóm tắt dưới dạng trực quan, giúp làm nổi bật các sự thật, xu hướng nổi bật và các điểm bất thường.
3. Data exploration – Khám phá dữ liệu: Ở bước này, Data Analyst tìm hiểu nguyên nhân đằng sau các xu hướng và bất thường đã quan sát được trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu.
4. Data visualization and reporting – Trực quan hóa và báo cáo dữ liệu: Cuối cùng, Data Analyst tạo ra dashboard trực quan và báo cáo quản trị kèm bình luận kinh doanh, và chia sẻ với các bên liên quan.

Các công cụ phổ biến bao gồm Tableau, Power BI hoặc các nền tảng Business Intelligence khác, giúp báo cáo dễ đọc và trực quan.

Data Scientist

Quy trình triển khai dự án của Data Scientist có nhiều bước phức tạp hơn, vì họ đảm nhận toàn bộ chuỗi phân tích dữ liệu, từ khai thác dữ liệu đến xây dựng mô hình dự đoán. Quy trình điển hình gồm các bước sau:

1. Data extraction – Trích xuất dữ liệu

Giống như Data Analyst, Data Scientist cũng bắt đầu bằng việc trích xuất dữ liệu. Tuy nhiên, nguồn dữ liệu của họ thường rất lớn, không chỉ giới hạn trong vài bảng dữ liệu nhỏ. Trong trường hợp này, Data Scientist thường phối hợp chặt chẽ với Data Engineer để lấy dữ liệu từ các hệ thống lớn.

2. Data cleaning – Làm sạch dữ liệu

Ở bước này, Data Scientist dành nhiều thời gian để hiểu sâu dữ liệu, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, nhận diện các điểm bất thường, và làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho các bước tiếp theo.

3. Feature engineering – Xây dựng đặc trưng dữ liệu

Trước khi xây dựng mô hình dự đoán, Data Scientist thực hiện feature engineering — tạo ra các biến mới từ dữ liệu đã làm sạch để cải thiện khả năng dự đoán.

Ví dụ: khi dự đoán khả năng một người mắc tiểu đường, ngoài chiều cao và cân nặng, Data Scientist có thể tạo thêm biến BMI để làm đầu vào cho mô hình.

4. Model development using AI/ML techniques – Xây dựng mô hình bằng AI/ML

Dữ liệu sau đó được đưa vào các thuật toán machine learning để tạo dự đoán. Có nhiều loại thuật toán với mức độ phức tạp và ứng dụng khác nhau, phù hợp cho từng bài toán cụ thể.

5. Model testing – Kiểm tra mô hình

Data Scientist đánh giá kết quả mô hình. Nếu kết quả chưa đạt yêu cầu, họ tinh chỉnh tham số hoặc thiết kế lại feature để cải thiện mô hình.

6. Productionalizing the model – Triển khai mô hình

Sau khi hoàn thiện mô hình, nhóm Data Engineer và Software Engineer phối hợp tạo pipeline mô hình sẵn sàng đưa vào sản xuất, đảm bảo tích hợp mượt mà với hệ thống dữ liệu. Cuối cùng, mã nguồn được formalize và triển khai vào môi trường sản xuất.

→ Xem thêm: Chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu bằng quốc tế tại Việt Nam

So sánh trọng tâm kỹ năng của Data Analyst và Data Scientist

Ngoài ra tùy lĩnh vực hoạt động mà cả data analyst và data scientist đều cần có những kiến thức nền hoặc kinh nghiệp hoạt động liên quan. Chẳng hạn nhà thuốc Long Châu sẽ ưu tiên tuyển các nhà phân tích dữ liệu có hiểu biết về thuốc/ chất…

Kỹ năng cần thiết của Data Analyst

1. Khám phá Insight

Để tạo ra các insight có giá trị và tác động thực tế, Data Analyst cần hiểu rõ lĩnh vực kinh doanh để khám phá dữ liệu một cách hiệu quả. Nếu thiếu kiến thức chuyên môn, họ dễ hiểu sai vấn đề kinh doanh và đưa ra kết quả không chính xác.

Trong bối cảnh công nghệ hiện nay, phân tích khám phá dữ liệu yêu cầu Data Analyst thành thạo các ngôn ngữ lập trình như SQL, Python, R. Họ cần viết code hiệu quả theo hướng functional programming, đủ để thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu (data-wrangling).

Ngoài ra, hiểu biết cơ bản về Data Engineering sẽ giúp Data Analyst giảm phụ thuộc vào nhóm dữ liệu, đây là một lợi thế lớn.

2. Insight Communication – Truyền đạt insight

Khả năng truyền đạt insight hiệu quả tới các cấp lãnh đạo là kỹ năng quan trọng.

Một Data Analyst thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hay Power BI sẽ dễ dàng tạo ra dashboard và báo cáo trực quan, giúp các stakeholder hiểu nhanh và ra quyết định chính xác.

Do quá trình truyền đạt insight chủ yếu qua trình bày và dashboard, Data Analyst hiếm khi phải triển khai code vào môi trường sản xuất. Vì vậy, kiến thức về software engineering thường không phải ưu tiên hàng đầu.

Kỹ năng cần có của Data Scientist

1. Predictive Modeling – Xây dựng mô hình dự đoán

Ngoài việc thành thạo khám phá dữ liệu và hiểu rõ lĩnh vực kinh doanh, Data Scientist cần có kiến thức vững về các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu và thuật toán liên quan.

• Thành thạo Python và R là bắt buộc, vì đây là ngôn ngữ phổ biến để triển khai mô hình.
• Sử dụng công cụ trực quan hóa giúp Data Scientist trình bày kết quả mô hình một cách rõ ràng tới các stakeholder.
• Data Scientist cũng cần trích xuất dữ liệu linh hoạt và giao tiếp hiệu quả yêu cầu pipeline dữ liệu với nhóm Data Engineering. Vì vậy, kỹ năng về Data Engineering là bắt buộc.

2. Model Productionalization – Triển khai mô hình vào sản xuất

Sau khi hoàn thiện mô hình, kết quả thường được tích hợp vào hệ thống front-end để người dùng cuối truy cập.

• Data Scientist cần phát triển RESTful APIs, JSON feeds và các web service khác để đảm bảo tích hợp mượt mà.
• Tất cả mã code viết trong quá trình xây dựng mô hình và API phải sẵn sàng triển khai (production-ready).

Do đó, kiến thức về software engineering, đặc biệt là lập trình hướng đối tượng (OOP), là cần thiết để hỗ trợ triển khai mô hình một cách hiệu quả.