Khi nào nên thuê nhân sự phân tích dữ liệu?

Thời điểm phù hợp không phụ thuộc hoàn toàn vào quy mô doanh nghiệp hay số lượng dữ liệu đang lưu trữ. Một công ty nhỏ vẫn có thể cần chuyên viên phân tích dữ liệu nếu mỗi quyết định về giá bán, tồn kho, quảng cáo hoặc khách hàng đều tác động lớn đến kết quả kinh doanh. Ngược lại, một doanh nghiệp có nhiều dữ liệu chưa chắc cần tuyển ngay nếu dữ liệu chưa được chuẩn hóa, không có người sử dụng kết quả phân tích hoặc các quyết định quan trọng vẫn chưa thể chuyển thành câu hỏi đo lường.

Nhân sự phân tích dữ liệu tạo giá trị khi họ có thể kết nối ba yếu tố:

·         Câu hỏi kinh doanh cần giải quyết

·         Dữ liệu đủ tin cậy để trả lời

·         Người có thẩm quyền sử dụng kết quả phân tích

Thiếu một trong ba yếu tố này, doanh nghiệp có thể tuyển đúng người nhưng vẫn không thu được giá trị tương xứng.

Doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì trước khi cần tuyển?

Nhu cầu tuyển chuyên viên phân tích dữ liệu thường không bắt đầu từ mong muốn “làm dữ liệu chuyên nghiệp hơn”. Nhu cầu thực sự xuất hiện khi cách xử lý thông tin hiện tại tạo ra điểm nghẽn trong hoạt động kinh doanh.

Ở giai đoạn đầu, báo cáo thường do nhân sự kinh doanh, marketing, tài chính hoặc vận hành tự tổng hợp. Cách làm này vẫn phù hợp khi số nguồn dữ liệu ít, chỉ tiêu đơn giản và tần suất ra quyết định thấp. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp phát triển, cùng một chỉ tiêu có thể được tính theo nhiều cách khác nhau, dữ liệu nằm ở nhiều hệ thống và thời gian làm báo cáo bắt đầu chiếm phần đáng kể trong công việc của các bộ phận.

Khi đó, vấn đề không còn là thiếu một bảng báo cáo. Doanh nghiệp đang thiếu một chức năng chuyên trách có nhiệm vụ:

·         Chuẩn hóa cách đo lường

·         Kiểm tra chất lượng dữ liệu

·         Phát hiện nguyên nhân đằng sau biến động

·         Chuyển câu hỏi kinh doanh thành phân tích

·         Trình bày kết quả để hỗ trợ quyết định

·         Theo dõi tác động sau khi quyết định được thực hiện

Đây là ranh giới giữa nhu cầu báo cáo thông thường và nhu cầu tuyển nhân sự phân tích dữ liệu.

Những dấu hiệu doanh nghiệp nên thuê nhân sự phân tích dữ liệu

Lãnh đạo thường xuyên ra quyết định nhưng thiếu căn cứ thống nhất

Một dấu hiệu rõ ràng là các cuộc họp dành nhiều thời gian để tranh luận số liệu nào đúng hơn thay vì thảo luận doanh nghiệp nên hành động như thế nào.

Marketing có thể báo cáo một mức doanh thu, tài chính ghi nhận một mức khác, trong khi bộ phận bán hàng sử dụng định nghĩa khách hàng hoặc đơn hàng riêng. Nguyên nhân thường nằm ở sự khác biệt về nguồn dữ liệu, thời điểm ghi nhận, quy tắc loại trừ hoặc cách tính chỉ tiêu.

Chuyên viên phân tích dữ liệu giúp thiết lập định nghĩa thống nhất cho các chỉ số quan trọng như:

·         Doanh thu thuần

·         Chi phí thu hút khách hàng

·         Tỷ lệ chuyển đổi

·         Giá trị vòng đời khách hàng

·         Tỷ lệ khách hàng quay lại

·         Tồn kho khả dụng

·         Biên lợi nhuận theo sản phẩm

Giá trị của vị trí này không chỉ nằm ở việc tạo báo cáo. Họ giúp doanh nghiệp hình thành một phiên bản dữ liệu chung để các bộ phận sử dụng cùng một cơ sở khi ra quyết định.

Nhân sự chuyên môn dành quá nhiều thời gian để tổng hợp báo cáo

Doanh nghiệp nên xem xét tuyển người chuyên trách khi nhân sự kinh doanh, marketing, tài chính hoặc vận hành phải thường xuyên tải dữ liệu, ghép bảng tính, sửa công thức và làm sạch báo cáo thủ công.

Có thể sử dụng một ngưỡng quản trị nội bộ để đánh giá. Nếu nhiều nhân sự có chuyên môn chính không phải phân tích dữ liệu đang dành khoảng một ngày làm việc mỗi tuần cho việc tổng hợp và kiểm tra báo cáo, chi phí cơ hội đã trở nên đáng kể.

Ví dụ, năm trưởng nhóm cùng dành 20% thời gian cho báo cáo tương đương một vị trí toàn thời gian. Tuy nhiên, doanh nghiệp vẫn chưa có người chịu trách nhiệm xuyên suốt về chất lượng dữ liệu, phương pháp tính và khả năng tái sử dụng kết quả.

Thuê chuyên viên phân tích dữ liệu trong trường hợp này có thể tạo giá trị theo hai hướng:

·         Giải phóng thời gian cho các bộ phận tập trung vào nhiệm vụ chính

·         Biến quy trình báo cáo thủ công thành hệ thống có thể lặp lại

Dù vậy, doanh nghiệp không nên mặc định rằng mọi báo cáo đều cần được giữ lại. Nhân sự phân tích dữ liệu cũng cần loại bỏ những báo cáo không còn hỗ trợ quyết định.

Báo cáo có nhiều nhưng doanh nghiệp vẫn không biết nguyên nhân

Báo cáo mô tả cho biết điều gì đã xảy ra. Phân tích có giá trị phải tiến thêm một bước: giải thích tại sao kết quả thay đổi và doanh nghiệp có thể làm gì tiếp theo.

Chẳng hạn, doanh thu giảm 12% chưa đủ để đưa ra hành động. Doanh nghiệp cần biết mức giảm đến từ:

·         Lượng khách truy cập giảm

·         Tỷ lệ chuyển đổi giảm

·         Giá trị đơn hàng giảm

·         Một nhóm sản phẩm cụ thể

·         Một khu vực hoặc kênh bán hàng

·         Khách hàng mới hay khách hàng cũ

·         Thiếu hàng hoặc giao hàng chậm

Nếu đội ngũ hiện tại chỉ có thể báo cáo kết quả tổng hợp mà không phân rã được nguyên nhân, doanh nghiệp đã có nhu cầu thực tế đối với nhân sự phân tích dữ liệu.

Dữ liệu nằm rải rác ở nhiều hệ thống

Nhu cầu phân tích tăng mạnh khi dữ liệu khách hàng và vận hành được lưu ở nhiều nơi như phần mềm bán hàng, nền tảng quảng cáo, hệ thống kế toán, hệ thống quản lý khách hàng, phần mềm kho và các bảng tính riêng.

Càng nhiều nguồn dữ liệu, rủi ro càng lớn:

·         Trùng lặp bản ghi

·         Thiếu mã định danh chung

·         Khác biệt định dạng

·         Không thống nhất thời gian cập nhật

·         Không thể nối hành vi khách hàng với kết quả doanh thu

·         Khó truy ngược nguồn gốc của chỉ tiêu

Chuyên viên phân tích dữ liệu có thể xây dựng quy tắc kết nối và kiểm tra dữ liệu. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp chưa có khả năng truy cập dữ liệu hoặc hệ thống không cho phép trích xuất dữ liệu ổn định, tuyển một chuyên viên phân tích đơn lẻ có thể chưa giải quyết được vấn đề. Khi đó, doanh nghiệp có thể cần hỗ trợ thêm từ kỹ sư dữ liệu, nhà cung cấp phần mềm hoặc bộ phận công nghệ.

Sai lệch dự báo gây ra chi phí đáng kể

Doanh nghiệp nên tuyển nhân sự phân tích dữ liệu khi dự báo sai bắt đầu tạo ra hậu quả tài chính rõ ràng.

Trong bán lẻ và sản xuất, dự báo không chính xác có thể dẫn đến tồn kho dư thừa, thiếu hàng hoặc kế hoạch mua nguyên liệu không phù hợp. Trong dịch vụ, sai lệch dự báo có thể khiến doanh nghiệp bố trí thiếu nhân sự vào giờ cao điểm hoặc duy trì nguồn lực vượt quá nhu cầu.

Không phải mọi dự báo đều cần mô hình phức tạp. Giá trị ban đầu thường đến từ việc:

·         Chuẩn hóa dữ liệu lịch sử

·         Tách xu hướng dài hạn khỏi biến động ngắn hạn

·         Phân tích yếu tố mùa vụ

·         Đo sai số giữa dự báo và thực tế

·         So sánh nhiều phương pháp dự báo

·         Cập nhật giả định khi điều kiện kinh doanh thay đổi

Doanh nghiệp cần tuyển khi việc cải thiện chất lượng dự báo có khả năng giảm chi phí hoặc bảo vệ doanh thu đủ lớn để bù đắp chi phí nhân sự và hạ tầng.

Chi phí marketing tăng nhưng không xác định được hiệu quả thực

Khi doanh nghiệp đầu tư vào nhiều kênh marketing, số liệu từ từng nền tảng thường không phản ánh đầy đủ hiệu quả kinh doanh.

Một nền tảng quảng cáo có thể tự ghi nhận chuyển đổi theo mô hình phân bổ riêng. Hệ thống bán hàng lại ghi nhận doanh thu theo thời điểm hoàn tất đơn hàng. Nếu không kết nối các nguồn dữ liệu, doanh nghiệp dễ tăng ngân sách cho kênh tạo nhiều tương tác nhưng ít lợi nhuận hoặc cắt giảm một kênh có vai trò hỗ trợ hành trình mua hàng.

Nhân sự phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp đánh giá:

·         Chi phí thu hút khách hàng theo kênh

·         Doanh thu và biên lợi nhuận theo nhóm khách hàng

·         Tỷ lệ khách hàng quay lại

·         Thời gian hoàn vốn của chi phí marketing

·         Hiệu quả của từng chiến dịch hoặc nhóm đối tượng

·         Mức tăng thêm thực sự so với kết quả có thể xảy ra nếu không chạy chiến dịch

Doanh nghiệp nên tuyển khi ngân sách marketing đã đủ lớn để một thay đổi nhỏ trong cách phân bổ ngân sách tạo ra giá trị đáng kể.

Khách hàng rời bỏ nhưng doanh nghiệp không nhận biết sớm

Nhiều doanh nghiệp chỉ phát hiện khách hàng rời bỏ khi doanh thu đã giảm. Nhân sự phân tích dữ liệu có thể xác định những tín hiệu xuất hiện trước kết quả này, chẳng hạn:

·         Tần suất mua giảm

·         Khoảng cách giữa hai lần mua tăng

·         Mức độ sử dụng sản phẩm giảm

·         Số yêu cầu hỗ trợ tăng

·         Tỷ lệ phản hồi giảm

·         Hành vi thanh toán thay đổi

Khi các tín hiệu được theo dõi theo nhóm khách hàng, doanh nghiệp có thể thiết kế hoạt động giữ chân phù hợp thay vì gửi cùng một ưu đãi cho tất cả khách hàng.

Tuy nhiên, phân tích chỉ tạo giá trị khi bộ phận kinh doanh, chăm sóc khách hàng hoặc sản phẩm có khả năng hành động dựa trên tín hiệu. Nếu doanh nghiệp chưa có quy trình can thiệp, mô hình cảnh báo dù chính xác vẫn khó tạo ra kết quả.

Doanh nghiệp đang mở rộng và cách quản lý cũ không còn phù hợp

Khi số lượng sản phẩm, chi nhánh, thị trường hoặc nhân sự tăng lên, kinh nghiệm cá nhân của một vài quản lý không còn đủ để bao quát toàn bộ hoạt động.

Các câu hỏi quản trị cũng trở nên chi tiết hơn:

·         Chi nhánh nào tăng trưởng nhưng lợi nhuận giảm?

·         Nhóm sản phẩm nào tạo doanh thu cao nhưng làm tăng chi phí vận hành?

·         Khu vực nào thiếu hàng thường xuyên?

·         Nhóm khách hàng nào có khả năng mua thêm?

·         Quy trình nào đang tạo ra thời gian chờ lớn nhất?

Một chuyên viên phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp chuyển từ quản lý dựa trên quan sát cục bộ sang quản lý dựa trên chỉ số có thể so sánh. Đây thường là nhu cầu quan trọng trước hoặc trong giai đoạn mở rộng, không phải sau khi hệ thống đã trở nên quá phức tạp.

Các quyết định lặp lại có thể được chuẩn hóa bằng dữ liệu

Doanh nghiệp thu được nhiều giá trị nhất khi chuyên viên phân tích không chỉ trả lời các câu hỏi phát sinh mà còn cải thiện những quyết định được lặp lại thường xuyên.

Các quyết định này có thể bao gồm:

·         Phân bổ ngân sách marketing

·         Xác định lượng hàng cần nhập

·         Chọn nhóm khách hàng cần ưu tiên

·         Điều chỉnh giá hoặc chương trình khuyến mại

·         Phân bổ nhân sự theo ca

·         Xác định khu vực cần mở rộng

·         Theo dõi chất lượng dịch vụ

Khi một quyết định được thực hiện thường xuyên, mỗi cải thiện nhỏ có thể tích lũy thành tác động đáng kể. Đây là trường hợp phù hợp để xây dựng dashboard, bộ quy tắc theo dõi và quy trình phân tích định kỳ.

Cách xác định nhu cầu bằng bài toán chi phí và giá trị

Quyết định tuyển dụng nên dựa trên giá trị kinh tế dự kiến, không chỉ dựa trên cảm giác rằng doanh nghiệp đang có nhiều dữ liệu.

Doanh nghiệp có thể ước tính giá trị của vị trí phân tích theo công thức quản trị:

Giá trị kỳ vọng = Chi phí được tiết kiệm Doanh thu hoặc lợi nhuận tăng thêm Giá trị thời gian được giải phóng Tổn thất được phòng tránh

Sau đó so sánh với:

Tổng chi phí sở hữu = Lương và phúc lợi Chi phí tuyển dụng Công cụ dữ liệu Hạ tầng Thời gian quản lý và phối hợp

Các yếu tố cần được lượng hóa càng cụ thể càng tốt.

Ví dụ, nếu doanh nghiệp đang mất tổng cộng 100 giờ mỗi tháng cho việc làm báo cáo thủ công, có thể tính giá trị thời gian dựa trên chi phí lao động của những người đang thực hiện công việc đó. Nếu sai lệch tồn kho tạo ra hàng tồn hoặc doanh thu bị mất, doanh nghiệp có thể ước tính giá trị từ dữ liệu lịch sử. Nếu muốn cải thiện marketing, nên xác định ngân sách nào có thể được tái phân bổ và tác động tối thiểu cần đạt.

Không nên sử dụng toàn bộ doanh thu tăng trưởng làm thành tích của nhân sự phân tích. Kết quả kinh doanh còn phụ thuộc vào sản phẩm, giá, thị trường và khả năng thực thi của các bộ phận. Giá trị của phân tích nên được đo bằng phần tác động có thể liên kết hợp lý với một quyết định hoặc thay đổi cụ thể.

Khi nào doanh nghiệp chưa nên tuyển ngay?

Chưa có câu hỏi kinh doanh đủ rõ

Nếu yêu cầu tuyển dụng chỉ là “khai thác dữ liệu” hoặc “làm dashboard”, người được tuyển có thể tạo nhiều báo cáo nhưng không giải quyết được vấn đề cụ thể.

Trước khi tuyển, doanh nghiệp nên xác định một số câu hỏi ưu tiên, chẳng hạn:

·         Nguyên nhân nào làm biên lợi nhuận giảm?

·         Kênh nào thu hút khách hàng có giá trị cao?

·         Sản phẩm nào thường gây thiếu hàng?

·         Nhóm khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ?

·         Chỉ tiêu nào cần được theo dõi hằng tuần?

Câu hỏi càng gắn với quyết định và người chịu trách nhiệm hành động, khả năng tạo giá trị càng cao.

Dữ liệu chưa đủ khả dụng

Một chuyên viên phân tích không thể tạo kết luận đáng tin cậy từ dữ liệu thiếu nghiêm trọng, không thể truy cập hoặc không có quy tắc ghi nhận nhất quán.

Doanh nghiệp cần kiểm tra tối thiểu:

·         Dữ liệu quan trọng có được lưu lại hay không

·         Có thể trích xuất dữ liệu định kỳ hay không

·         Các trường dữ liệu có định nghĩa rõ ràng hay không

·         Có mã định danh để kết nối các hệ thống hay không

·         Có thể truy ngược chỉ tiêu về dữ liệu nguồn hay không

Dữ liệu không cần hoàn hảo trước khi tuyển. Tuy nhiên, doanh nghiệp phải sẵn sàng cho phép người được tuyển tham gia cải thiện quy trình thu thập và quản trị dữ liệu.

Không có người sử dụng kết quả phân tích

Phân tích không tự tạo ra giá trị. Giá trị xuất hiện khi một người hoặc một bộ phận thay đổi quyết định dựa trên kết quả phân tích.

Nếu lãnh đạo vẫn quyết định hoàn toàn theo kinh nghiệm và không sẵn sàng kiểm tra giả định bằng dữ liệu, nhân sự phân tích dễ trở thành người sản xuất báo cáo theo yêu cầu. Tương tự, nếu không có chủ sở hữu cho các chỉ số hoặc không có quy trình phản hồi sau phân tích, các phát hiện quan trọng có thể không được thực hiện.

Nhu cầu chỉ mang tính thời điểm

Doanh nghiệp chưa nhất thiết phải tuyển toàn thời gian nếu chỉ cần:

·         Phân tích một chiến dịch

·         Xây dựng một dashboard ban đầu

·         Kiểm tra chất lượng một bộ dữ liệu

·         Thực hiện nghiên cứu thị trường ngắn hạn

·         Thiết kế hệ thống chỉ số

·         Đánh giá một quyết định đầu tư

Trong những trường hợp này, thuê tư vấn, cộng tác viên hoặc dịch vụ phân tích theo dự án có thể phù hợp hơn. Tuyển toàn thời gian chỉ hợp lý khi nhu cầu phân tích có tính liên tục và cần kiến thức sâu về hoạt động nội bộ.

Nên tuyển nhân sự nội bộ hay thuê ngoài?

Tuyển nội bộ phù hợp khi doanh nghiệp có các câu hỏi phân tích lặp lại, dữ liệu nhạy cảm và nhu cầu phối hợp thường xuyên với nhiều bộ phận. Nhân sự nội bộ có lợi thế vì hiểu dần về sản phẩm, quy trình và bối cảnh ra quyết định.

Thuê ngoài phù hợp khi nhu cầu chưa ổn định, doanh nghiệp cần chuyên môn trong thời gian ngắn hoặc muốn kiểm chứng giá trị trước khi xây dựng đội ngũ.

Có thể đánh giá theo ba tiêu chí:

Tần suất của nhu cầu

Nếu câu hỏi xuất hiện hằng tuần hoặc hằng tháng và liên quan đến nhiều quyết định, tuyển nội bộ thường tạo tính liên tục tốt hơn. Nếu công việc chỉ xuất hiện vài lần mỗi năm, thuê ngoài có thể kinh tế hơn.

Mức độ phụ thuộc vào kiến thức nội bộ

Phân tích giá, hành vi khách hàng, vận hành hoặc lợi nhuận thường cần hiểu sâu về quy trình và các ngoại lệ của doanh nghiệp. Nhu cầu càng phụ thuộc vào bối cảnh nội bộ, lợi thế của nhân sự toàn thời gian càng lớn.

Mức độ cấp bách và năng lực quản lý

Thuê ngoài có thể giúp doanh nghiệp bắt đầu nhanh khi chưa có người đủ năng lực tuyển chọn và quản lý chuyên viên phân tích. Tuy nhiên, doanh nghiệp vẫn cần một người nội bộ chịu trách nhiệm xác định yêu cầu, cung cấp dữ liệu và tiếp nhận kết quả.

Một phương án chuyển tiếp là thuê chuyên gia bên ngoài để xây dựng nền tảng, đồng thời tuyển nhân sự nội bộ tiếp quản hoạt động thường xuyên.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì trước khi tuyển?

Xác định các quyết định cần được cải thiện

Bản mô tả công việc nên bắt đầu từ những quyết định mà vị trí này cần hỗ trợ, không nên chỉ liệt kê công cụ như Excel, SQL, Python hoặc phần mềm trực quan hóa.

Ví dụ:

·         Giảm thời gian lập báo cáo bán hàng

·         Xác định nguyên nhân biến động lợi nhuận

·         Đo hiệu quả marketing theo nhóm khách hàng

·         Cải thiện dự báo tồn kho

·         Theo dõi hành vi sử dụng sản phẩm

·         Xây dựng bộ chỉ số quản trị thống nhất

Cách xác định này giúp doanh nghiệp tuyển người có năng lực giải quyết vấn đề thay vì chỉ có kỹ năng sử dụng công cụ.

Chỉ định người bảo trợ cho vị trí

Nhân sự phân tích cần một người quản lý có quyền ưu tiên yêu cầu, giải quyết xung đột về định nghĩa chỉ số và thúc đẩy các bộ phận sử dụng kết quả.

Nếu vị trí phải phục vụ tất cả phòng ban nhưng không có người xác định ưu tiên, họ dễ bị cuốn vào các yêu cầu báo cáo nhỏ lẻ và không còn thời gian cho những phân tích có giá trị cao.

Bảo đảm quyền truy cập dữ liệu

Doanh nghiệp cần xác định:

·         Hệ thống nào chứa dữ liệu

·         Ai phê duyệt quyền truy cập

·         Dữ liệu nào nhạy cảm

·         Quy tắc bảo mật và phân quyền

·         Cách trích xuất và cập nhật dữ liệu

·         Người chịu trách nhiệm khi dữ liệu sai

Quyền truy cập nên tuân theo nguyên tắc chỉ cấp phạm vi cần thiết cho công việc. Tuyển chuyên viên phân tích không đồng nghĩa với việc cấp quyền không giới hạn đối với dữ liệu khách hàng, tài chính hoặc nhân sự.

Thống nhất tiêu chí thành công

Trong ba đến sáu tháng đầu, hiệu quả không nên chỉ được đo bằng số lượng dashboard hoặc báo cáo đã tạo.

Tiêu chí phù hợp hơn có thể gồm:

·         Thời gian lập báo cáo giảm bao nhiêu

·         Bao nhiêu chỉ số đã có định nghĩa thống nhất

·         Bao nhiêu quy trình thủ công được chuẩn hóa

·         Bao nhiêu quyết định quan trọng được hỗ trợ bằng phân tích

·         Sai số dự báo thay đổi như thế nào

·         Bộ phận sử dụng kết quả phân tích với tần suất nào

·         Phân tích đã giúp tiết kiệm hoặc bảo vệ giá trị kinh tế nào

Các mục tiêu phải gắn với phạm vi mà nhân sự có thể tác động. Không nên giao trách nhiệm tăng doanh thu nhưng lại không trao quyền tiếp cận dữ liệu hoặc phối hợp với bộ phận thực thi.

Nên tuyển kiểu nhân sự phân tích dữ liệu nào?

“Nhân sự phân tích dữ liệu” có thể bao gồm nhiều hồ sơ khác nhau. Doanh nghiệp cần chọn theo vấn đề ưu tiên.

Business analyst thiên về dữ liệu

Phù hợp khi thách thức chính là làm rõ quy trình, yêu cầu kinh doanh và phối hợp giữa các bộ phận. Vị trí này cần hiểu hoạt động doanh nghiệp và chuyển nhu cầu quản trị thành chỉ số hoặc yêu cầu hệ thống.

Data analyst

Phù hợp khi doanh nghiệp cần truy vấn dữ liệu, xây dựng báo cáo, phân tích nguyên nhân và đưa ra khuyến nghị. Đây thường là vị trí đầu tiên phù hợp với doanh nghiệp đã có dữ liệu nhưng chưa có chức năng phân tích chuyên trách.

Business intelligence analyst

Phù hợp khi nhu cầu trọng tâm là chuẩn hóa hệ thống chỉ số, xây dựng dashboard và cung cấp báo cáo quản trị có tính lặp lại cho nhiều bộ phận.

Product analyst

Phù hợp với doanh nghiệp có sản phẩm số và cần phân tích hành vi sử dụng, hành trình người dùng, tỷ lệ kích hoạt, mức độ duy trì hoặc hiệu quả của tính năng.

Data scientist

Phù hợp khi doanh nghiệp đã có nền tảng dữ liệu tương đối tốt và cần mô hình dự đoán, tối ưu hóa hoặc tự động hóa quyết định. Tuyển data scientist quá sớm có thể tạo ra mô hình phức tạp trong khi doanh nghiệp vẫn thiếu dữ liệu sạch, chỉ số thống nhất và quy trình sử dụng kết quả.

Với phần lớn doanh nghiệp mới xây dựng năng lực dữ liệu, một data analyst có khả năng giao tiếp kinh doanh tốt thường thiết thực hơn một hồ sơ quá chuyên sâu về mô hình.

Cách kiểm tra doanh nghiệp đã sẵn sàng tuyển hay chưa

Doanh nghiệp có thể tự đánh giá qua sáu câu hỏi:

1.    Có ít nhất ba câu hỏi kinh doanh quan trọng cần được trả lời thường xuyên không?

2.    Các câu hỏi đó có ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu, chi phí, khách hàng hoặc vận hành không?

3.    Dữ liệu cần thiết đã tồn tại và có thể truy cập ở mức chấp nhận được không?

4.    Có người chịu trách nhiệm hành động dựa trên kết quả phân tích không?

5.    Nhu cầu có đủ liên tục để tạo khối lượng công việc ổn định không?

6.    Giá trị kỳ vọng có khả năng lớn hơn tổng chi phí của vị trí không?

Nếu phần lớn câu trả lời là có, doanh nghiệp đã có cơ sở để tuyển nhân sự phân tích dữ liệu.

Nếu câu trả lời tập trung ở việc thiếu dữ liệu, thiếu quyền truy cập hoặc thiếu người sử dụng kết quả, doanh nghiệp nên xử lý các điều kiện nền tảng trước. Nếu nhu cầu có giá trị nhưng chưa liên tục, mô hình thuê ngoài hoặc hợp tác theo dự án sẽ phù hợp hơn.

Doanh nghiệp nên thuê nhân sự phân tích dữ liệu khi dữ liệu đã trở thành đầu vào thường xuyên của các quyết định quan trọng nhưng cách xử lý hiện tại gây chậm trễ, sai lệch hoặc phụ thuộc quá nhiều vào thao tác thủ công.

Dấu hiệu quyết định không phải là doanh nghiệp đang sở hữu bao nhiêu dữ liệu, mà là việc cải thiện cách sử dụng dữ liệu có thể tạo ra giá trị kinh tế rõ ràng hay không. Trước khi tuyển, doanh nghiệp cần xác định câu hỏi ưu tiên, bảo đảm dữ liệu có thể truy cập, chỉ định người sử dụng kết quả và thiết lập tiêu chí thành công có thể đo lường.

Khi những điều kiện này đã tồn tại, một chuyên viên phân tích dữ liệu không chỉ giúp tạo báo cáo. Họ giúp doanh nghiệp hiểu nguyên nhân, kiểm tra giả định và nâng chất lượng của các quyết định được lặp lại mỗi ngày.