Giám đốc phân tích dữ liệu: Vai trò và yêu cầu kỹ năng chính

Giám đốc phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm về phân tích dữ liệu chức năng trong một tổ chức. Đối với bất kỳ doanh nghiệp lớn nào, đó là vai trò quản lý và có thể báo cáo hoặc không cho giám đốc điều hành dữ liệu cấp cao hơn. Tương tự như vậy, nó có thể chịu trách nhiệm hoặc không chịu trách nhiệm về việc tích hợp và quản lý dữ liệu trong một công ty (mặc dù nó thường chịu trách nhiệm) và/hoặc máy học (ML)chức năng phân tích theo định hướng, dự đoán và theo quy định có thể thuộc chức năng khoa học dữ liệu của doanh nghiệp.

Nghĩa là, chức danh giám đốc phân tích dữ liệu có thể được áp dụng khác nhau trong các tổ chức cụ thể, tùy thuộc vào lịch sử, quy mô và chuyên môn hóa của chức năng phân tích và xử lý dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng tôi coi người quản lý là người phụ trách một nhóm các nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, vai trò này cũng có thể có trách nhiệm quản lý đối với chức năng tổ chức của kỹ thuật dữ liệu và/hoặc các nhà khoa học dữ liệu. Bảng công việc Zippia là một trong những bảng đã nghiên cứu các trách nhiệm điển hình dựa trên quảng cáo được đăng cho vai diễn.

Bài viết này khám phá các trách nhiệm điển hình và yêu cầu kỹ năng đối với giám đốc phân tích dữ liệu.

Vai trò của giám đốc phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp

Dưới đây là vai trò của giám đốc của phân tích dữ liệu trong một doanh nghiệp.

1. Phân tích

Giám đốc phân tích dữ liệu trước tiên phải là một nhà phân tích dữ liệu thành thạo trong việc tạo, duy trì, cải thiện và tích hợp chính xác các công cụ và quy trình phân tích trong các bộ phận nội bộ của tổ chức. Tiếp theo, giám đốc phân tích dữ liệu hợp tác với các nhà lãnh đạo dữ liệu khác trong một tổ chức để xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và dẫn dắt sự phát triển của các khung đo lường. Sau đó, bằng cách sử dụng các mẫu được xác định trong dữ liệu, giám đốc dẫn dắt các sáng kiến ​​dựa trên dữ liệu đáp ứng các mục tiêu KPI để hỗ trợ lợi nhuận và tăng trưởng của công ty.

2. Dẫn dắt và giám sát tất cả các hoạt động liên quan đến phân tích dữ liệu

Vai trò của giám đốc phân tích dữ liệu chủ yếu phụ thuộc vào khả năng lãnh đạo và liên quan đến việc giám sát tiên tiến đối với tất cả các hoạt động liên quan đến phân tích dữ liệu (và có thể là doanh nghiệp kho dữ liệu ban quản lý). Hiểu cách quản lý các nhóm từ xa và tại chỗ là rất quan trọng để thực hiện vai trò này. Là một chuyên gia về chủ đề, giám đốc phân tích dữ liệu dẫn dắt nhân viên dữ liệu chủ chốt trong việc phát triển và triển khai các hệ thống giúp tăng hiệu suất của công ty.

Nếu doanh nghiệp cần các phương pháp phân tích mới để thu thập những hiểu biết cụ thể, giám đốc có trách nhiệm thiết kế hoặc đề xuất các phương pháp đó. Giám đốc phân tích dữ liệu cũng thúc đẩy nhiệm vụ quan trọng hướng dữ liệu các cuộc trò chuyện và chính sách trong doanh nghiệp, giáo dục và triển khai những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu.

3. Kết hợp dữ liệu vào chiến lược của công ty

Những người đảm nhận vai trò này cần có tầm nhìn rõ ràng về cách dữ liệu có thể cải thiện hoạt động kinh doanh và lợi nhuận. Ngoài việc xác định chiến lược phân tích của công ty, giám đốc phân tích dữ liệu cũng xác định cách nó phù hợp với chiến lược tổng thể của công ty. Ở vị trí này, họ có thể giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp lập kế hoạch đánh giá và sửa đổi chiến lược dựa trên dữ liệu, đặc biệt là liên quan đến phát triển sản phẩm, tiếp thị và bán hàng.

4. Phối hợp với các trưởng bộ phận nội bộ

Vai trò chính của giám đốc phân tích dữ liệu là lãnh đạo các nhóm trong một môi trường hợp tác. Ngoài việc giám sát các nhóm quản lý kho dữ liệu và phân tích dữ liệu, giám đốc cần phải làm việc với các nhóm sản phẩm, quản lý điều hành và thậm chí cả các nhóm vận hành để thực hiện các sản phẩm của dự án với hiệu quả cao. Với tư cách là trưởng bộ phận, tài năng này làm việc với các trưởng bộ phận khác để tác động đến năng lực và sự trưởng thành dựa trên dữ liệu trong doanh nghiệp. Để minh họa, giám đốc có thể cộng tác với bộ phận nhân sự để xác định thước đo cho việc lựa chọn tài năng phân tích mới nhằm đảm bảo rằng chỉ những người giỏi nhất mới được tuyển dụng.

5. Theo dõi các xu hướng của ngành để xác định các cơ hội kinh doanh chính

Luôn cập nhật các xu hướng mới nhất và các phương pháp hay nhất trong phân tích dữ liệu để xác định các cơ hội phát triển doanh nghiệp là một trách nhiệm khác của giám đốc phân tích dữ liệu. Giám đốc cũng có thể xác định các mẫu này và đề xuất các cách mới để áp dụng phân tích cho các thách thức kinh doanh.

10 yêu cầu kỹ năng hàng đầu đối với giám đốc phân tích dữ liệu năm 2023

Không theo thứ tự cụ thể nào, đây là mười kỹ năng hàng đầu cần có của giám đốc phân tích dữ liệu vào năm 2023.

1. Trực quan hóa dữ liệu

Khả năng chuyển đổi dữ liệu thô, cứng thành bối cảnh trực quan bộ não con người dễ hiểu và diễn giải là cần thiết để thành công trong vai trò này. Với tư cách là giám đốc phân tích dữ liệu, việc thường xuyên trình bày cho các bên liên quan và các nhà lãnh đạo tổ chức khác những thông tin chi tiết rõ ràng về dữ liệu thu được từ các phân tích nghiêm ngặt là một chức năng cốt lõi. Đảm bảo rằng các bên liên quan hiểu và đánh giá cao những hiểu biết sâu sắc từ lượng dữ liệu lớn, vô hình này đảm bảo rằng thông tin có thể được sử dụng để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh quan trọng.

Đây là lý do tại sao làm cho dữ liệu “biết nói” vẫn là một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong kho vũ khí của giám đốc phân tích dữ liệu. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến bao gồm biểu đồ, đồ thị, bản đồ, bảng, đồ họa thông tin và bảng điều khiển. Một số tổ chức cũng ưu tiên kiến ​​thức về một số công cụ trực quan hóa dữ liệu như Periscope, PowerPoint, Keynote và Google Sheets.

2. Dịch vụ báo cáo máy chủ SQL và SQL (SSRS)

Ngôn ngữ lập trình dành riêng cho miền này cho phép các chuyên gia dữ liệu truy cập và thao tác dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất phân tích dữ liệu công cụ. Được sử dụng để lưu trữ và truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, các tổ chức thường yêu cầu ứng viên phải có kinh nghiệm thực hành về ngôn ngữ này (cũng như các ngôn ngữ lập trình khác, chẳng hạn như Python).

Do giám đốc phân tích dữ liệu được kỳ vọng sẽ lãnh đạo các nhóm phân tích dữ liệu và nhân viên kho dữ liệu nên việc hiểu sâu về ngôn ngữ này và các kỹ thuật của ngôn ngữ này là rất quan trọng, vì nó sẽ tạo ra dữ liệu mạnh mẽ và chất lượng cao cho doanh nghiệp. Thành thạo sử dụng SSRS để tạo các báo cáo đồ họa, bản in và di động tùy chỉnh với máy chủ SQL cũng là một lợi thế. SQL đến Rất khuyến khíchvà như vậy, luôn có nhu cầu lớn bởi các doanh nghiệp lớn và nhỏ trên toàn thế giới.

3. Khả năng lãnh đạo và trí tuệ xã hội

Như đã đề cập trước đó, vai trò của giám đốc phân tích dữ liệu phần lớn là định hướng lãnh đạo và do đó, đòi hỏi các kỹ năng lãnh đạo trong cộng tác, xây dựng nhóm, gây ảnh hưởng và giảng dạy/cố vấn. Từ việc truyền cảm hứng cho sự tin tưởng của những người đứng đầu bộ phận khác, đến cố vấn cho các nhà phân tích cấp dưới và cấp cao, vai trò này đòi hỏi trí thông minh xã hội tuyệt vời.

Một giám đốc trong khả năng này sẽ được yêu cầu để quản lý tài năng trên đa chức năng năng lực và đoàn kết họ trong việc hỗ trợ các mục tiêu bao trùm của doanh nghiệp. Những kỹ năng giao tiếp này bao gồm (nhưng không giới hạn ở) khả năng giải quyết vấn đề, có thái độ dám làm, duy trì sự điềm tĩnh, đáp ứng thời hạn chặt chẽ cũng như năng động và chủ động. Nhiều công ty ưu tiên những ứng viên đã có kinh nghiệm làm việc với các giám đốc điều hành kinh doanh hàng đầu và thể hiện khả năng xử lý khối lượng công việc nặng trong môi trường có nhịp độ nhanh.

4. Chú ý đến từng chi tiết

Trách nhiệm của giám đốc phân tích dữ liệu thường là đảm bảo rằng việc thu thập, tổ chức, phân tích và diễn giải dữ liệu được thấu đáo và liền mạch. Vì thông tin chuyên sâu thu được từ quy trình này sẽ được sử dụng để cung cấp thông tin cho các quyết định tiếp theo trên toàn doanh nghiệp nên điều quan trọng là dữ liệu phải rõ ràng và được chuẩn bị với sự chú ý cao nhất đến từng chi tiết.

Các quy trình này đòi hỏi sự tập trung cao độ và với tư cách là người giám sát được chỉ định và giám sát tất cả các hoạt động liên quan đến dữ liệu trong doanh nghiệp, việc liên tục đánh giá lại mã và cấu trúc phức tạp để tìm lỗi và lỗ hổng là một kỹ năng cần phải thành thạo. dữ liệu bẩn bỏ mặc đã được biết đến để làm tê liệt các hệ thống dữ liệu lớn và thông báo chiến lược kinh doanh kém.

5. Phân tích quy trình nghiệp vụ

Giám đốc phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm tác động đến các quyết định quan trọng sẽ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, đặc biệt là khi nó liên quan đến dữ liệu và khả năng của nó. Để hoàn thành trách nhiệm này, hiểu cách đánh giá hiệu quả quy trình kinh doanh cho hiệu quả và năng suất là cần thiết. Đây là lý do tại sao nó được yêu cầu của các ứng cử viên.

Bằng cách tiến hành nhiều bước kiểm tra các hoạt động kinh doanh chính, giám đốc có thể xác định các lỗ hổng hoặc cơ hội và đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu. Bản thân phân tích quy trình liên quan đến việc phân tích dữ liệu được tạo ra từ các hoạt động kinh doanh và điều này nằm trong phạm vi ảnh hưởng của giám đốc.

6. Học máy

Mặc dù không phải tất cả các dự án phân tích dữ liệu đều liên quan đến học máy (ML), nhưng ranh giới giữa ML và phân tích dữ liệu ngày càng mỏng đi. Việc thành thạo tập hợp con AI này ngày càng được yêu cầu đối với các chuyên gia dữ liệu.

7. Hiểu biết sâu sắc về quản trị dữ liệu, tuân thủ quy định và các phương pháp hay nhất về chính sách quyền riêng tư

Các phương pháp hay nhất để lưu trữ và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của khách hàng là mối quan tâm hàng đầu của doanh nghiệp. Là một nhà lãnh đạo của liên quan đến dữ liệu các nhóm, giám đốc phân tích dữ liệu phải có hiểu biết sâu sắc về cách dữ liệu có thể được quản lý một cách nhất quán và có đạo đức trong tất cả các trường hợp sử dụng, đồng thời hướng dẫn các chuyên gia cấp dưới đi theo cùng một lộ trình. Kiến thức làm việc về các công cụ quản trị dữ liệu như IBM và Collibra cũng cần thiết để giúp giám đốc tạo và duy trì một hệ thống quản trị vững chắc. quản trị dữ liệu chương trình. Kiến thức về luật bảo vệ dữ liệu toàn cầu bao gồm CCPA và GDPR cũng rất quan trọng.

8. Giao tiếp hiệu quả

Kỹ năng giao tiếp bằng lời nói và bằng văn bản xuất sắc là những yêu cầu quan trọng để trở nên xuất sắc trong vai trò giám đốc phân tích dữ liệu. Với vai trò cộng tác, giám đốc phân tích dữ liệu sẽ cần giao tiếp hiệu quả không chỉ với nhân viên mà còn với các trưởng bộ phận khác và giám đốc điều hành cấp cao nhất. Bất kể hình thức giao tiếp nào, ứng viên phải phát triển các kỹ năng cho phép họ dịch dữ liệu và chiến lược phức tạp thành các thuật ngữ thực tế, dễ hiểu mà mọi người đều có thể hiểu được.

9. Kinh doanh thông minh (BI)

kinh doanh thông minh (BI) là một quy trình dựa trên công nghệ kết hợp phân tích kinh doanh, trực quan hóa dữ liệu, khai thác dữ liệu và cơ sở hạ tầng dữ liệu khác để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu có lợi. Mặc dù bản thân BI là một nghề nghiệp, bộ phận phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm tận dụng các kỹ thuật và cơ sở hạ tầng dữ liệu tiên tiến để hỗ trợ BI khi nó được sử dụng trong toàn doanh nghiệp.

10. Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở

Kiến thức làm việc về việc sử dụng mã nguồn mở các công cụ phân tích các tập dữ liệu lớn và phi cấu trúc cũng là một kỹ năng được ưu tiên (nhưng không bắt buộc) để hoàn thành xuất sắc vai trò này. Những công cụ này tồn tại cho các phần cốt lõi của phân tích dữ liệu và giúp các chuyên gia dữ liệu tận dụng sự hỗ trợ của cộng đồng để có được dữ liệu phù hợp cho sự phát triển của tổ chức của họ. Khả năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu nguồn mở phổ biến như Apache Hadoop cũng là một lợi thế bổ sung.

Bối cảnh cho một giám đốc phân tích dữ liệu

Kinh nghiệm, kỹ năng và năng khiếu vượt qua trình độ học vấn chính thức đối với giám đốc phân tích dữ liệu. Zippia có tìm rằng ít hơn hai phần ba số người trong vai trò này có bằng cử nhân và ít hơn một phần ba có bằng thạc sĩ, mặc dù tất nhiên những bằng cấp đó có thể cung cấp các kỹ năng liên quan và năng khiếu báo hiệu.

Bằng đại học về lĩnh vực khoa học, công nghệ, kỹ thuật hoặc toán học (STEM) hoặc lĩnh vực tài chính, kinh tế hoặc kinh doanh có liên quan có thể phù hợp. Một bằng cấp sau đại học bổ sung (Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ) có thể giúp các ứng viên đủ tiêu chuẩn tương tự — và tất nhiên, cung cấp bước đầu tiên quan trọng để vào bộ phận phân tích dữ liệu.