Làn sóng tuyển dụng nhân sự phân tích dữ liệu chưa 'hạ nhiệt'

3 giờ trướcBài gốc

Nhu cầu nhân lực Data tăng khi doanh nghiệp “khát” thông tin

Những năm gần đây, dữ liệu xuất hiện ở khắp mọi nơi trong hoạt động của doanh nghiệp. Từ việc khách hàng click vào một quảng cáo, mua một sản phẩm, cho đến cách họ rời đi khỏi một website, tất cả đều được ghi lại. Nhìn bề ngoài, có thể thấy doanh nghiệp chưa bao giờ “giàu dữ liệu” như hiện nay. Thế nhưng, một nghịch lý lại đang xảy ra: dù có rất nhiều dữ liệu, không ít doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc hiểu khách hàng và đưa ra quyết định đúng. Nói một cách đơn giản, họ đang “bơi trong dữ liệu” nhưng vẫn “khát thông tin”.

Theo báo cáo tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), trong số các ngành nghề phát triển nhanh nhất đến năm 2030, chuyên gia dữ liệu lớn đứng số 1 và chuyên viên phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu lọt Top 10. Các số liệu đều chỉ ra sự bùng nổ của các ngành liên quan đến dữ liệu, không chỉ ở các quốc gia phát triển mà cả các thị trường mới nổi, trong đó có Việt Nam.

Bên cạnh đó, dữ liệu lớn cũng được WEF xếp vào danh sách các kỹ năng phát triển nhanh nhất ở tất cả các ngành nghề. Các doanh nghiệp, từ ngân hàng, bán lẻ, đến logistics và công nghệ, đều đang cần tuyển dụng gấp các vị trí như chuyên viên phân tích dữ liệu, chuyên gia thông tin kinh doanh, và Kỹ sư máy học,...

Những công việc tăng trưởng nhanh nhất đến năm 2030 theo báo cáo tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF)

Ở Việt Nam, nhu cầu tuyển dụng các vị trí liên quan đến dữ liệu cũng tăng mạnh, theo các dự báo nhu cầu nhân lực trong ngành này có thể tăng hơn 40% mỗi năm.

Tuy nhiên, điều đáng nói là nhu cầu tuyển dụng không tăng vì doanh nghiệp “thiếu dữ liệu”, mà vì họ thiếu người hiểu và khai thác dữ liệu.

Nhiều người vẫn nghĩ làm Data là làm báo cáo, xử lý Excel hay viết vài câu lệnh SQL. Nhưng thực tế hiện nay đã khác. Doanh nghiệp không cần thêm những bảng số liệu dài, họ cần câu trả lời rõ ràng cho những vấn đề cụ thể như vì sao doanh thu giảm, vì sao khách hàng không quay lại, hay chiến dịch nào thực sự hiệu quả.

Muốn trả lời được những câu hỏi đó, người làm Data cần hiểu vấn đề kinh doanh, biết cách đặt câu hỏi đúng, chọn dữ liệu phù hợp, phân tích và cuối cùng là đưa ra hướng giải quyết. Đó là một quá trình đi từ dữ liệu đến hành động, chứ không chỉ dừng lại ở việc “nhìn số”.

Yêu cầu tuyển dụng ngành phân tích dữ liệu đã thay đổi khi AI phát triển nhanh chóng

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo càng làm rõ hơn vai trò này. AI có thể giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn, thậm chí gợi ý một số phân tích ban đầu. Nhưng AI không hiểu bối cảnh doanh nghiệp, không biết mục tiêu cụ thể là gì và cũng không thể chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng. Vì vậy, người biết kết hợp dữ liệu với AI một cách hiệu quả lại càng trở nên quan trọng.

Đây cũng là lý do vì sao nhiều doanh nghiệp nói rằng họ “khát” nhân sự Data, dù ngoài thị trường không thiếu người học ngành này. Vấn đề không nằm ở số lượng, mà nằm ở chất lượng và sự phù hợp.

Học Data: Làm sao để theo kịp thị trường?

Trong bối cảnh nhu cầu tuyển dụng tăng nhanh nhưng tiêu chí ngày càng khắt khe, người học cần chọn chương trình đào tạo nào để nhanh chóng bắt kịp với yêu cầu thị trường.

Theo ông Kallol Mukherjee - Phó Chủ tịch Tập đoàn Aptech Ấn Độ khoảng cách lớn nhất hiện nay không nằm ở số lượng người học, mà ở việc người học chưa có đủ trải nghiệm để làm việc với dữ liệu thực. Một chương trình đào tạo chuẩn không thể chỉ giới hạn trong việc dạy công cụ, thay vào đó phải giúp học viên hình thành tư duy phân tích và khả năng xử lý bài toán cụ thể, nắm chắc các công nghệ mới nhất.

Đơn cử tại chương trình Data Analyst tại Aptech, nội dung giảng dạy được xây dựng theo chuẩn quốc tế, sử dụng giáo trình từ Aptech Ấn Độ và cập nhật các công nghệ đang được doanh nghiệp tuyển dụng rộng rãi như MongoDB, Microsoft SQL Server, Python hay Excel. Trong suốt quá trình học, học viên được tham gia các dự án dữ theo quy trình doanh nghiệp, qua đó từng bước làm quen với cách một bài toán thực tế được triển khai.

“Người học cần được đặt vào bối cảnh gần với công việc thực tế càng sớm càng tốt. Khi đó, họ không chỉ hiểu dữ liệu mà còn biết cách sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề”, ông Kalor chia sẻ.

Cách tiếp cận này giúp người học không dừng lại ở kiến thức lý thuyết, mà có thể xây dựng năng lực thực hành và portfolio ngay trong quá trình học, từ đó sẵn sàng hơn khi bước vào các vị trí đang có nhu cầu cao trong lĩnh vực dữ liệu.

Các bạn học viên Aptech cơ sở 19 Lê Thanh Nghị trong một buổi học về dữ liệu

Đánh giá trên website chính thức của Aptech aptechvietnam.com.vn bà Rakhee Das – Tiến sĩ Đại học Amity, chuyên gia AI quốc tế cũng cho rằng thách thức lớn nhất hiện nay không nằm ở việc tiếp cận công nghệ, mà ở khả năng biến dữ liệu thành giá trị thực tế.

Theo bà, trong môi trường mà AI ngày càng phổ biến, lợi thế không còn thuộc về người biết công cụ, mà thuộc về người hiểu cách dữ liệu gắn với bài toán kinh doanh. Vì vậy, việc học cần đi theo hướng giúp người học rèn luyện khả năng phân tích trong bối cảnh cụ thể, thay vì chỉ dừng lại ở thao tác kỹ thuật.

Bà cũng nhấn mạnh, những người có thể kết nối dữ liệu với thực tiễn sẽ có nhiều cơ hội hơn trên thị trường lao động, khi doanh nghiệp ngày càng ưu tiên các nhân sự có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, thay vì chỉ xử lý thông tin.

Trong bối cảnh dữ liệu và AI phát triển nhanh, lợi thế sẽ thuộc về những người biết biến dữ liệu thành quyết định. Khi nhu cầu tuyển dụng ngày càng rõ ràng, việc trang bị đúng kỹ năng không chỉ giúp nắm bắt cơ hội hiện tại mà còn tạo nền tảng bền vững cho tương lai.

P.V

Nguồn Tiền Phong : https://tienphong.vn/lan-song-tuyen-dung-nhan-su-phan-tich-du-lieu-chua-ha-nhiet-post1839169.tpo