5 công việc trả lương cao hàng đầu cho các nhà phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực công nghệ và nó có thể áp dụng cho các ngành khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe và tiếp thị đến vận tải và sản xuất.

Số liệu từ một số nguồn nghiên cứu thị trường ước tính rằng dữ liệu lớn và thị trường phân tích kinh doanh hiện có giá trị gần 300 tỷ USD. Con số này nêu bật cách các công ty quan tâm tìm kiếm tài năng phân tích dữ liệu tốt nhất và trả nhiều tiền nhất cho dịch vụ của họ.

Do đó, không có gì ngạc nhiên khi nhiều chuyên gia đang xây dựng các bộ kỹ năng mới để duy trì sự phù hợp trong sự bùng nổ thị trường phân tích dữ liệu mới nổi. Dưới đây là năm vai trò được trả lương cao nhất trong phân tích dữ liệu dành cho những cá nhân quan tâm đến lĩnh vực này.

1. Nhà phân tích hệ thống CNTT

Nhà phân tích hệ thống CNTT là người chuyên thiết kế, phân tích và xây dựng các hệ thống công nghệ thông tin. Các chuyên gia trong vai trò này còn được gọi là nhà phân tích công nghệ và họ thường làm việc với các nhà phân tích kinh doanh để giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng cách sử dụng CNTT và dữ liệu.

Bạn phải là một chuyên gia phần cứng và phần mềm hệ thống thông tin để thành công với tư cách là một nhà phân tích hệ thống CNTT. Hơn nữa, bạn nên làm quen với các ngôn ngữ lập trình máy tính khác nhau như JavaScript và Python, mặc dù hầu hết công việc của bạn sẽ liên quan đến việc tạo ra các công cụ và kỹ thuật phân tích chi phí kinh doanh.

Ngoài ra, bạn có thể làm việc với các doanh nghiệp để phát triển các hệ thống CNTT mới, hiệu quả đồng thời cung cấp các khuyến nghị về cách cải thiện các hệ thống hiện tại. Theo PayScale, bạn có thể kiếm được khoảng 45.000 đô la hàng năm với tư cách là một nhà phân tích hệ thống CNTT cấp đầu vào, mặc dù thu nhập tăng lên hơn 90.000 đô la khi bạn trở thành một nhà phân tích cấp cao.

2. Nhà phân tích tình báo kinh doanh

Một nhà phân tích tình báo kinh doanh (BI analyst) chủ yếu phân tích và xem xét dữ liệu để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn. Mặc dù các chi tiết cụ thể về vai trò phụ thuộc vào ngành, thông thường bạn sẽ chuẩn bị các báo cáo tiếp thị và tình báo tài chính dựa trên dữ liệu được phân tích.

Bạn sẽ cần sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật và định lượng để thành công với tư cách là một nhà phân tích tình báo kinh doanh, đặc biệt là khi bối cảnh kinh doanh và tài chính phát triển. Chúng bao gồm phân tích dữ liệu và mô hình hóa, quản lý cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu, và các ngôn ngữ lập trình. Giao tiếp mạnh mẽ, giải quyết vấn đề và tư duy phản biện cũng là những kỹ năng có thể chuyển giao mà bạn cần.

Theo PayScale, một nhà phân tích tình báo kinh doanh ở Mỹ thường thu về gần 72.000 đô la mỗi năm. Tuy nhiên, các nhà phân tích BI có nhiều kinh nghiệm làm việc trong một số ngành công nghiệp kiếm được hơn 100.000 đô la hàng năm.

3. Nhà phân tích hoạt động

Tùy thuộc vào mô tả công việc, một nhà phân tích hoạt động cũng có thể được gọi là một nhà phân tích nghiên cứu hoạt động. Các chuyên gia trong lĩnh vực này thường làm việc với bộ dữ liệu, phân tích và phát triển các chiến lược theo hướng dữ liệu để giải quyết các vấn đề nội bộ của doanh nghiệp và nhóm.

Hơn nữa, công việc của một nhà phân tích hoạt động đòi hỏi rất nhiều công việc theo nhóm và bạn sẽ làm việc chặt chẽ với các dịch vụ hỗ trợ khách hàng và các thành viên khác trong nhóm hoạt động của công ty bạn. Ngược lại, bạn cũng có thể tham gia vào việc xem xét chính sách và thủ tục, biên soạn báo cáo dữ liệu và làm việc để nâng cao số liệu hiệu suất.

Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ báo cáo rằng mức lương trung bình hàng năm cho các nhà phân tích hoạt động vào năm 2021 là khoảng 80.000 đô la. Ngoài ra, lĩnh vực này dự kiến ​​sẽ tăng 25% trong thập kỷ tới.

4. Nhà phân tích tiếp thị

Phân tích tiếp thị liên quan đến việc phân tích các xu hướng tiếp thị, cạnh tranh và dữ liệu định lượng và định tính để hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra các quyết định tiếp thị. Những nhiệm vụ này có nghĩa là bạn phải quen thuộc với các kỹ thuật tiếp thị kỹ thuật số và thông thạo các nguyên tắc khoa học dữ liệu.

Thông thường, bạn sẽ thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích trang web, khảo sát và các kỹ thuật khác. Ngoài ra, bạn sẽ nghiên cứu sự cạnh tranh của doanh nghiệp mình, xem qua kết quả chiến dịch tiếp thị và đưa ra suy luận từ những thông tin chi tiết mà bạn có được. Do đó, bạn có thể đề xuất các giải pháp hữu ích cho khách hàng và các bên liên quan khác.

Bạn có thể kiếm được khoảng 96.000 đô la thu nhập hàng năm với tư cách là một nhà phân tích tiếp thị cấp cao, mặc dù con số này có thể tăng lên 227.000 đô la, tùy thuộc vào ngành và mức độ trách nhiệm của bạn. Tuy nhiên, theo Glassdoor, các nhà phân tích tiếp thị cấp thấp thường kiếm được 57.000 đô la mỗi năm.

5. Nhà phân tích định lượng

Các nhà phân tích định lượng xuất sắc trong toán học, phân tích thống kê và giải quyết vấn đề. Để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này, bạn phải là một chuyên gia tài chính với kỹ năng lập trình hạng nhất và phải quen thuộc với các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu.

Ghi chú bên lề: Bạn có thể xem video YouTube này để tìm hiểu thêm về kiến ​​thức cơ bản của phân tích định lượng:

Tiếp theo, vai trò này liên quan đến việc áp dụng các phương pháp đánh giá toán học và thống kê cho các vấn đề tài chính. Các nhà phân tích định lượng cũng có thể là các chuyên gia quản lý rủi ro sử dụng các phương pháp phân tích định lượng để giúp các doanh nghiệp và công ty đưa ra các quyết định kinh doanh và tài chính chiến lược.

Theo PayScale, một nhà phân tích định lượng cấp đầu vào có thể kiếm được trung bình khoảng 70.000 USD mỗi năm, nhưng mức lương có thể khác nhau đáng kể giữa các công ty. Tuy nhiên, bạn leo lên cột vật tổ càng cao, bạn càng kiếm được nhiều tiền.

Có nhiều công việc như thế này: Hãy chọn của bạn

Các công việc được thảo luận trong bài viết này là một số công việc nổi tiếng nhất, nhưng cũng có những công việc khác mà bạn có thể thấy thú vị. Bạn chọn cái nào tùy thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của bạn và bộ kỹ năng của bạn phù hợp với vị trí nào, nhưng chúng đều là những lựa chọn tuyệt vời cho bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào.