• Cung cấp insight phục vụ cho các quyết định mang tính chiến lược
• Đảm bảo hệ thống báo cáo/phân tích dữ liệu hoạt động chính xác và hiệu quả
• Thu thập dữ liệu: thu thập tất cả dữ liệu (dạng số hoặc chữ) liên quan đến vấn đề cần nghiên cứu trên tất cả các nền tảng
• Xử lý và phân tích dữ liệu: phân tích, chuẩn hóa dữ liệu thô bằng các công cụ thống kê như SPSS, SQL, STATA
• Visualize dữ liệu từ con số sang dạng biểu đồ với các công cụ BI (Tableau, Power BI…), tìm ra những phát hiện quan trọng từ các con số thống kê

ĐỂ CÓ THỂ LÀM VIỆC TRONG NGÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU, BẠN CẦN PHÁT TRIỂN KIẾN THỨC VÀ KỸ NĂNG:

• Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu và code cơ bản: xử lý mô hình dự báo (Predictive Models) như SQL/SAS/R/Python, hoặc Excel
• Sử dụng công cụ visualize: chuyển hóa dữ liệu thành graphics như Power Bi, Excel, Tableau
• Chuyển hóa dữ liệu thành actionable insight: chọn lọc những thông tin hữu ích, có thể áp dụng vào thực tế và giúp business user vận hành doanh nghiệp
• Hiểu business & cấu trúc dữ liệu và hệ thống dữ liệu của công ty: Nhận biết tầm quan trọng/tính khả thi/thời gian cần thực hiện… của từng công việc

TẦM QUAN TRỌNG CỦA VỊ TRÍ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG NGÀNH TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG:

• Chuyển đổi dữ liệu số (Data Driven Transformation) là một hình thức phát triển chiến lược kinh doanh tài chính số của doanh nghiệp tài chính ngân hàng, tận dụng ưu thế nguồn dữ liệu hiện hữu để thực hiện những phân tích sâu, nhằm hiểu rõ hơn về khách hàng, vận hành hay tài chính → Cải thiện hiệu suất kinh doanh → Tạo ra những điều chỉnh trong chiến lược kinh doanh số.
• Áp dụng phân tích dữ liệu sẽ giúp ngân hàng tiên đoán chính xác rủi ro tín dụng, phân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng, phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ,...để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.