Dưới đây là 5 nhóm kỹ năng cốt lõi mà một Data Analyst cần trang bị nếu muốn cạnh tranh và phát triển trong năm 2025.

1. Thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu nền tảng

Excel, SQL và Power BI vẫn là bộ kỹ năng “xương sống” của mọi phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp.

•   Excel: không còn dừng ở mức sử dụng hàm cơ bản mà yêu cầu sử dụng thành thạo PivotTable, Power Query, Data Model, Automation bằng Office Scripts.
•   SQL: kỹ năng viết truy vấn tối ưu, làm việc với cơ sở dữ liệu lớn, hiểu cấu trúc dữ liệu trong môi trường thực tế.
•   Power BI/Tableau: xây dựng dashboard trực quan, chuẩn hóa mô hình dữ liệu và triển khai báo cáo phục vụ ra quyết định.

Trong đa số doanh nghiệp, bộ kỹ năng này chiếm tới 70% công việc hàng ngày của Data Analyst.

2. Khả năng sử dụng Python và tư duy lập trình

Python đang trở thành “chuẩn mới” cho các vị trí phân tích dữ liệu, đặc biệt khi doanh nghiệp cần xử lý lượng dữ liệu lớn và tự động hóa quy trình.

•   Làm sạch dữ liệu (pandas)
•   Trực quan hóa (matplotlib, plotly)
•   Tự động hóa quy trình báo cáo
•   Phân tích thống kê, dự báo

Dù không yêu cầu trình độ chuyên sâu như Data Scientist, việc thành thạo Python giúp Data Analyst nâng cao năng suất và mở rộng phạm vi công việc.

3. Khả năng kết hợp AI để tăng tốc phân tích

Năm 2025 chứng kiến sự bùng nổ của hệ sinh thái AI hỗ trợ phân tích dữ liệu, từ mô hình tổng quát (ChatGPT, Claude) đến các công cụ như Microsoft Fabric, AI Copilot trong Power BI.

Data Analyst cần biết cách:

•   Dùng AI để tăng tốc làm sạch dữ liệu và phân tích thăm dò (EDA)
•   Viết SQL/Python nhanh hơn nhờ trợ lý AI
•   Tự động tạo báo cáo, tóm tắt dữ liệu
•   Tạo pipeline phân tích tự động bằng n8n hoặc các AI Agent

Những người biết tận dụng AI sẽ rút ngắn 40–60% thời gian làm việc so với phương pháp truyền thống.

4. Tư duy phân tích và hiểu biết nghiệp vụ

Một Data Analyst giỏi không chỉ biết dùng công cụ, mà còn phải hiểu doanh nghiệp đang cần gì từ dữ liệu.

Các kỹ năng cần thiết:

•   Tư duy phản biện (critical thinking)
•   Hiểu quy trình business (sale, marketing, tài chính, vận hành)
•   Biết xác định KPI, OKR
•   Khả năng “kể chuyện bằng dữ liệu” để thuyết phục lãnh đạo

Đây là yếu tố giúp phân biệt giữa một “kỹ thuật viên xử lý dữ liệu” và một “chuyên gia phân tích thực thụ”.

5. Kỹ năng giao tiếp và làm việc đa phòng ban

Data Analyst không làm việc một mình. Họ thường xuyên phải phối hợp với:

•   Marketing để đo lường chiến dịch
•   Sales để dự báo tăng trưởng
•   Ban giám đốc để đề xuất quyết định
•   Bộ phận kỹ thuật/IT để kết nối dữ liệu

Do đó, khả năng trình bày rõ ràng, viết báo cáo dễ hiểu, tương tác hiệu quả và chuyển ngôn ngữ kỹ thuật thành ngôn ngữ kinh doanh là kỹ năng tối quan trọng.

Đào tạo Data Analyst: Con đường tiếp cận nghề bài bản cho người mới

Nhu cầu tuyển dụng tăng nhanh nhưng khoảng cách giữa năng lực người học và yêu cầu doanh nghiệp vẫn còn lớn. Để rút ngắn lộ trình, nhiều học viên lựa chọn chương trình đào tạo theo chuẩn doanh nghiệp nhằm học đúng – học trúng – học có việc.

Tại Việt Nam, IMIC Technology triển khai lộ trình Data Analyst xoay quanh chính 5 nhóm kỹ năng cốt lõi nêu trên.

Lộ trình được giảng dạy theo mô hình “thực chiến tại doanh nghiệp”, giúp học viên không chỉ làm được công cụ mà còn hiểu cách phân tích và trình bày báo cáo theo chuẩn của các ngân hàng, tập đoàn và công ty công nghệ đang hợp tác với IMIC.