Analytics Engineer là gì?

Analytics Engineer là một vai trò ngày càng quan trọng trong ngành công nghiệp dữ liệu hiện đại. Kỹ sư phân tích chịu trách nhiệm tạo ra các tập dữ liệu sạch và có cấu trúc, giúp người dùng cuối dễ dàng truy cập và trả lời các câu hỏi phức tạp. Họ không chỉ đơn thuần phân tích dữ liệu mà còn xây dựng môi trường kỹ thuật hỗ trợ cho quá trình phân tích dữ liệu.

Vai trò của Analytics Engineer

Analytics Engineer là vị trí giao thoa giữa Data Analyst (DA) và Data Engineer (DE), giúp kết nối các nhóm kỹ thuật và kinh doanh. Họ sử dụng các phương pháp kỹ thuật như kiểm soát phiên bản (version control) và tích hợp liên tục (continuous integration) để quản lý dữ liệu hiệu quả.

Tại sao cần Analytics Engineer?

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ dữ liệu đã tạo ra nhu cầu cao hơn về Analytics Engineer. Bên cạnh vai trò của Data Analyst trước đây, các doanh nghiệp hiện tại cần người có khả năng tối ưu hóa và biến đổi dữ liệu thô thành các bộ dữ liệu có cấu trúc và dễ sử dụng, nhờ vào sự phát triển của các công cụ Business Intelligence (BI) tự phục vụ.

Sự khác biệt giữa Analytics Engineer và Data Analyst

Nhiệm vụ của một Analytics Engineer khác biệt chủ yếu ở chỗ họ không chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu mà còn đảm bảo dữ liệu có chất lượng và chính xác trước khi đến tay người dùng. Analytics Engineer quản lý quy trình ETL (Extract, Transform, Load) để chuẩn hóa và tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả, đồng thời đảm bảo rằng người dùng cuối có thể dễ dàng truy cập thông tin cần thiết.

Lộ trình chuyển nghề từ Data Analyst sang Analytics Engineer

1. Tận dụng những kỹ năng hiện có

Khi chuyển từ DA sang Analytics Engineer, bạn vẫn có thể tận dụng nhiều kỹ năng phân tích dữ liệu mà mình đã có. Kinh nghiệm làm việc với SQL và các công cụ BI sẽ giúp bạn nắm bắt nhanh chóng các hoạt động trong vai trò mới, từ đó thiết kế các bộ dữ liệu đáp ứng nhu cầu thực tế của người dùng cuối.

2. Học hỏi các kỹ năng mới

Tuy nhiên, để trở thành một Analytics Engineer thành công, DA cần nâng cao một số kỹ năng sau:

a. Kỹ năng kỹ thuật

• SQL nâng cao: Thực hành viết các truy vấn phức tạp và tối ưu hóa hiệu suất.
• Ngôn ngữ lập trình: Nâng cao kỹ năng Python hoặc R, đặc biệt với các thư viện như Pandas và SQLAlchemy.
• Mô hình dữ liệu: Nghiên cứu thiết kế các mô hình dữ liệu hiệu quả chẳng hạn như hình sao (star schema) và hình tuyết (snowflake schema).
• Quy trình ETL: Tham gia các dự án thực tế để hiểu rõ về các công cụ ETL như Apache Airflow hay Talend.
• Kho dữ liệu: Tìm hiểu về các giải pháp kho dữ liệu như Snowflake, Redshift, hoặc BigQuery.
• Quản lý phiên bản: Học các kiến thức cơ bản về Git để quản lý dự án.

b. Kỹ năng mềm

• Giải quyết vấn đề: Tích cực tham gia vào các dự án thử thách và các cuộc thi lập trình.
• Giao tiếp: Cải thiện khả năng truyền đạt thông tin kỹ thuật cho những bên liên quan không chuyên về công nghệ.
• Hợp tác: Xây dựng mối quan hệ làm việc tốt với các nhóm chức năng khác nhau.

Kết luận

Chuyển nghề từ Data Analyst sang Analytics Engineer không chỉ tạo ra cơ hội phát triển bản thân mà còn mang lại giá trị cao hơn trong thị trường lao động. Hãy chủ động cải thiện kỹ năng của mình và tham gia các khóa học chuyên sâu để trang bị kiến thức cần thiết cho con đường sự nghiệp này. Nếu bạn đang tìm kiếm khóa học chất lượng, hãy tham khảo khóa học Data Engineer Full Track tại INDA Academy, nơi bạn sẽ được hỗ trợ toàn diện trong việc phát triển kỹ năng Analytics Engineer.

Giảm 40% học phí khi đăng ký trước 2025
Chương trình học bao gồm 7 module từ cơ bản đến nâng cao
Hoàn thành 8 dự án thực tế với các lĩnh vực như ngân hàng, bán lẻ...
source: viblo