Analytics Engineer có phải là xu hướng phát triển của Data Analyst?

Trong bối cảnh kỷ nguyên số, ngành dữ liệu đang chứng kiến sự phát triển vượt bậc, không chỉ về quy mô và khối lượng thông tin mà các tổ chức phải quản lý, mà còn trong cách thức chúng ta tương tác và khai thác giá trị từ dữ liệu.

Các vai trò truyền thống như Data Analyst (DA), Data Engineer (DE), Data Scientist (DS),… đang đối diện với yêu cầu cấp thiết về sự thích ứng. Nhu cầu về xử lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác và khả năng tiếp cận dữ liệu trực tiếp cho những người ra quyết định ngày càng trở nên quan trọng. Đây chính là tiền đề cho sự xuất hiện và phát triển của một thế hệ nghề nghiệp mới đầy tiềm năng: Kỹ sư Phân tích (Analytics Engineer).

Khi mô hình vai trò truyền thống bộc lộ những hạn chế

Trong một thời gian dài, các tổ chức vận hành quy trình dữ liệu dựa trên sự phân tách rõ ràng giữa các vai trò. DA tập trung vào phân tích và báo cáo, trong khi đó DE chịu trách nhiệm thu thập và xử lý dữ liệu, vai trò Solution Architect đảm nhiệm việc xây dựng kiến trúc hệ thống. Tuy nhiên, mô hình này dần bộc lộ những điểm yếu đáng chú ý:

• Sự phân mảnh và thiếu tương thích giữa các công cụ: Gây khó khăn trong việc cộng tác và tích hợp quy trình làm việc.
• Hạn chế về kỹ năng và quyền truy cập dữ liệu đối với DA; thiếu hiểu biết về nghiệp vụ chuyên sâu từ phía DE: Dẫn đến sự chậm trễ và sai sót trong quá trình xử lý yêu cầu.
• Quy trình xử lý yêu cầu dữ liệu phức tạp và kéo dài: Một yêu cầu đơn giản có thể trải qua nhiều bước hoặc thời gian xử lý do thiếu kiến thức về logic nghiệp vụ kinh doanh, tốn thời gian và tiềm ẩn rủi ro sai sót.
• Sự phức tạp gia tăng do các yếu tố bảo mật, cấp tài khoản và phân quyền truy cập: Làm chậm tiến độ và giảm hiệu quả tổng thể.

Trong bối cảnh mà dữ liệu ngày càng được xem như một sản phẩm chiến lược (Data as a Product) và nhu cầu tự phục vụ dữ liệu (self-service analytics) từ các bộ phận nghiệp vụ gia tăng, mô hình truyền thống đã không còn đáp ứng được yêu cầu.

Analytics Engineer: Xóa bỏ ranh giới giữa Data Analyst và Data Engineer!

Trong sự phát triển nhanh chóng ngành phân tích dữ liệu, ranh giới giữa các nghề nghiệp trong ngành dường như không còn quá rõ ràng. Nếu như một vài năm trước, DA chỉ cần biết xây dựng báo cáo, còn DE chỉ cần ETL dữ liệu, thì nay trước sự cạnh tranh khốc liệt trên thị trường việc làm, ai cũng đều trang bị thêm cho mình những kĩ năng chuyên môn, kỹ năng mềm. Cùng với sự hỗ trợ mạnh mẽ của các công cụ, giờ đây DA cũng có thể dễ dàng tiếp cận các công cụ xử lý ETL dữ liệu, kéo dữ liệu từ các nguồn,… Và đó là lý do Analytics Engineer dần xuất hiện trên các bản tin tuyển dụng.

Sự trỗi dậy của vai trò Analytics Engineer không phải là một xu hướng nhất thời mà là một phản ánh tất yếu của những chuyển dịch quan trọng trong ngành dữ liệu:

• Bình dân hóa Dữ liệu (Data Democratisation): Các tổ chức ngày càng nhận thức được tầm quan trọng của việc phổ cập khả năng phân tích dữ liệu đến nhiều người dùng hơn.
• Khả năng Mở rộng và Tính Linh hoạt: Với sự gia tăng không ngừng của khối lượng dữ liệu, hệ thống phải có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu phát triển và thay đổi của tổ chức.
• Khả năng hợp nhất hệ thống và đảm bảo bảo mật: Doanh nghiệp không muốn tốn nhiều nguồn lực để quản lý một hệ thống phân tích dữ liệu đồ sộ được cấu thành từ nhiều công cụ khác nhau.
• Lưu trữ Dữ liệu trên Cloud: Sự dịch chuyển mạnh mẽ sang các nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu trên đám mây đòi hỏi những chuyên gia có kiến thức và kỹ năng vận hành các hệ thống hiện đại này.

Quan trọng hơn cả, với những công cụ hỗ trợ ngày càng phát triển, Analytics Engineer có thể chủ động trong việc xử lý các pipeline dữ liệu, trong việc xây dựng các mô hình dữ liệu logic, trực quan và dễ tiếp cận, tạo điều kiện cho phân tích tự phục vụ hiệu quả.

Microsoft Fabric: nền tảng hợp nhất cho hành trình dữ liệu hiện đại

Để trở thành một Analytics Engineer, bạn cần hiểu rõ một hệ thống phân tích dữ liệu hoạt động như thế nào. Nếu chưa biết bắt đầu từ đâu, bạn có thể tham khảo Microsoft Fabric – một giải pháp phân tích dữ liệu của Microsoft. Thay vì một tập hợp các công cụ rời rạc, Microsoft Fabric là một nền tảng hợp nhất toàn diện, bao phủ mọi giai đoạn trong hành trình dữ liệu:

• Môi trường Cộng tác Thống nhất: Tạo điều kiện cho sự hợp tác liền mạch giữa DA, DE, DS,… trên một không gian làm việc chung.
• Tích hợp Toàn diện: Các công cụ từ thu thập dữ liệu (Data Factory), biến đổi dữ liệu (Dataflows, Notebooks), lưu trữ dữ liệu (Lakehouse, Data Warehouse), đến trực quan hóa dữ liệu (Power BI) được tích hợp một cách nhất quán trong một trải nghiệm người dùng duy nhất.
• OneLake: Hồ Dữ liệu Tập trung: Cung cấp một kho lưu trữ dữ liệu duy nhất, giúp doanh nghiệp quản lý, phân quyền và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng, an toàn và hiệu quả.

Với Microsoft Fabric, người học không chỉ làm chủ một công cụ mà còn tiếp cận được tư duy và phương pháp xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu hiện đại, linh hoạt và có khả năng mở rộng.

Đọc thêm case study về Vinasoy

Thời điểm vàng để bứt phá trong sự nghiệp dữ liệu

Chúng ta đang sống trong giai đoạn tái định nghĩa các vai trò trong lĩnh vực dữ liệu. Những chuyên gia có khả năng nắm bắt xu hướng và thích ứng nhanh chóng sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội.

Khóa học Microsoft Fabric tại Datapot không chỉ trang bị cho bạn những kỹ năng thực hành trên nền tảng công nghệ tiên tiến mà còn cung cấp một cái nhìn toàn diện về cách dữ liệu vận hành trong một tổ chức hiện đại. Từ đó, bạn có thể chuyển đổi bản thân trở thành thế hệ nhân sự dữ liệu mới: đa năng, chủ động và có tư duy chiến lược.

Kết nối thêm với chúng mình

Fanpage

• Datapot Analytics Training

Cộng đồng Data, AI và Tự động hóa 200,000+ thành viên

• Data Analytics and Business Intelligence Vietnam
• Data Science Explorer Community: Cộng đồng khám phá Khoa học dữ liệu – FTU
• Cùng bớt việc với Power BI, Power Automate, Power Apps
• Luyện thi chứng chỉ Microsoft (PL300, DP900, DP080, PL900,…)
• DATAPOT ALUMNI

Youtube

• DATAPOT Analytics Group

Zalo

• [DATAPOT] Power BI Hub
• [DATAPOT] Power Platform Hub
• Data, AI & Tự động hoá cho Doanh nghiệp bứt phá
• Cộng đồng Data, AI và tự động hóa
• Datapot Internship 2025
• [DATAPOT] Phân tích dữ liệu Performance Ads

Chúc bạn luôn thành công trong công việc và cuộc sống!

My Trần Hà