Các Data Analyst hàng đầu không nhất thiết là người biết nhiều công cụ nhất, nhưng luôn là người phân tích dữ liệu một cách có hệ thống, chặt chẽ và tạo ra những actionable insights có giá trị cao.

Dưới đây là 20 thói quen giúp họ duy trì hiệu quả làm việc và sở hữu thu nhập nghìn đô mỗi tháng:

1. Hệ thống hoá từng bước phân tích

Ghi chép rõ ràng, đảm bảo người khác có thể dễ dàng đọc hiểu, kiểm chứng và tái sử dụng.

2. Luôn kiểm tra kỹ dữ liệu đầu vào

Nhận thức rõ "Rác vào thì rác ra"—Luôn xác thực và làm sạch dữ liệu trước khi tiến hành phân tích.

3. Sử dụng Version Control và Deployment Pipeline bài bản

Mọi thay đổi được lưu trữ và quản lý cẩn thận, giảm thiểu tối đa rủi ro thất thoát dữ liệu và sai sót.

4. Thực hiện Exploratory Data Analysis (EDA) kỹ càng

Phân tích kỹ lưỡng để hiểu bối cảnh và cấu trúc dữ liệu, tránh diễn giải sai lầm.

5. Tự động hóa công việc lặp đi lặp lại

Viết scripts hoặc workflows để tối ưu hóa thời gian, tăng hiệu quả phân tích những vấn đề quan trọng hơn.

6. Phát triển thư viện mã, Dashboard và Metrics chuẩn mực để tái sử dụng

Tạo nguồn tài nguyên sẵn sàng, tiết kiệm thời gian khi giải quyết các bài toán quen thuộc.

7. Phân tích với góc nhìn đa chiều

Đảm bảo một vấn đề luôn được đánh giá từ nhiều góc cạnh, hạn chế tối đa rủi ro từ góc nhìn chủ quan.

8. Sắp xếp Project và luồng phân tích một cách logic

Dễ dàng tiếp cận, dễ dàng theo dõi, giúp người kế nhiệm tiếp nhận dễ dàng.

9. Luôn nhờ đồng nghiệp hoặc chuyên gia Review lại phân tích

Một góc nhìn thứ hai giúp phát hiện điểm mù, gia tăng tính chính xác của phân tích.

10. Cập nhật và học hỏi kiến thức mới liên tục

Chủ động bắt kịp những xu hướng, kỹ thuật mới để không tụt hậu trong lĩnh vực luôn biến động.

11. Áp dụng ma trận ưu tiên để chọn bài toán phân tích

Đảm bảo rằng mọi phân tích đều hướng đến mục tiêu hành động cụ thể, có giá trị thực tiễn rõ ràng.

12. Trình bày kết quả phân tích phức tạp một cách đơn giản, dễ hiểu

Chú trọng vào khả năng ra quyết định của người nhận thông tin, không chỉ là thông tin đẹp mắt hoặc phức tạp.

13. Viết Code và tạo hệ thống Metrics rõ ràng, đầy đủ chú thích

Luôn để lại những hướng dẫn cụ thể giúp đồng nghiệp hoặc người kế nhiệm không gặp khó khăn khi tiếp quản.

14. Thiết lập hệ thống Backup và Recovery chuẩn chỉnh

Dữ liệu được lưu trữ cẩn thận, bảo vệ tối ưu và dễ dàng truy cập khi cần.

15. Rút kinh nghiệm sâu sắc từ sai lầm

Xem mỗi lỗi sai là một bài học quan trọng, tránh tái diễn và cải thiện kỹ năng phân tích liên tục.

16. Xây dựng và duy trì mối quan hệ tích cực với Stakeholders

Tăng cường tương tác để hiểu sâu sắc hơn về bản chất vấn đề kinh doanh, nâng cao giá trị từ phân tích.

17. Chia nhỏ các dự án phức tạp thành các bước rõ ràng và có Roadmap chi tiết

Đảm bảo quản lý dễ dàng, giảm áp lực, và duy trì tiến độ dự án hiệu quả.

18. Bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt

Thực hiện nghiêm túc các chính sách bảo mật, kiểm soát truy cập chặt chẽ với các kỹ thuật RLS, OLS, và luôn tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

19. Data Visualization phải gắn liền với câu chuyện rõ ràng

Phân biệt rõ giữa Data Visualization và Data Storytelling, đảm bảo mỗi biểu đồ đều mang thông điệp dễ hiểu, có mục tiêu rõ ràng.

20. Kiểm soát chặt chẽ các lỗi thiên kiến (Bias) trong phân tích

Luôn nhận thức và quản lý các lỗi thiên kiến một cách có hệ thống, đảm bảo tính khách quan và tin cậy của kết quả.

Bạn đã có bao nhiêu trong 20 thói quen trên?

Đây là những điều mình tích lũy sau 10+ năm làm BI & đào tạo hơn 2.200 học viên tại Mastering Data Analytics. Mỗi thói quen đều có thể học được — khi bạn có roadmap đúng.

🔔+170.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://mastering-da.kit.com/​

📌Thúc đẩy doanh nghiệp Việt đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu qua chương trình đào tạo Analytics Top 1 Việt Nam từ 2020 @ Zalo: 0961 48 66 48 & https://mastering-da.com/business-intelligence-program/​

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!