Trong thời đại dựa trên dữ liệu để đưa ra mọi quyết định, các doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc chuyển hoá nhu cầu kinh doanh thành giải pháp dữ liệu cụ thể. Ai là người đứng giữa để đảm bảo mọi thứ được kết nối hiệu quả? Câu trả lời là Business Analyst (BA)
Bài viết này sẽ giúp bạn:
-
Nhận diện 3 kỹ thuật cốt lõi giúp BA trở thành cầu nối hiệu quả
-
Hiểu bộ kỹ năng cần có trong bối cảnh chuyển đổi số
-
Biết cách định vị bản thân trong thị trường phân tích dữ liệu đang bùng nổ
Nếu bạn đang làm BA hoặc mong muốn phát triển theo hướng Business Data Analyst (BDA), bài viết là kim chỉ nam bạn không nên bỏ qua.
Thách thức của Business Analyst: Khoảng cách giữa Chiến lược và Dữ liệu
Trong nhiều tổ chức, khoảng cách giữa những người ra quyết định (C-level, phòng ban nghiệp vụ) và đội ngũ triển khai (Data Engineer, BI Developer, Data Scientist) đang ngày càng rộng.
Kết quả là:
-
Nhiều sản phẩm dữ liệu ra đời nhưng không trả lời đúng câu hỏi của doanh nghiệp
-
Quyết định chiến lược không dựa vào dữ liệu vì thiếu niềm tin
-
Các đội nhóm mất nhiều thời gian “giải mã” yêu cầu mơ hồ
BA chính là người phải lấp đầy khoảng trống đó.
3 kỹ thuật thực chiến giúp BA trở thành cầu nối hiệu quả
1. Tư duy chiến lược: Nhìn xa hơn yêu cầu kỹ thuật
Một BA giỏi không chỉ hỏi “Bạn cần gì?” mà còn đào sâu câu hỏi “Giá trị kinh doanh là gì?”. Một vài ví dụ điển hình:
-
Việc chuyển hệ thống lên cloud có thực sự tiết kiệm chi phí?
-
Bao lâu thì doanh nghiệp đạt điểm hòa vốn sau đầu tư?
-
Quy trình hiện tại bị tắc ở đâu và tại sao?
➡️ Gợi ý áp dụng: Dùng mô hình Cost-Benefit Analysis, SWOT, hoặc Business Model Canvas để hiểu gốc rễ chiến lược.
2. Nuôi dưỡng sự hiếu kỳ: Đặt 5 câu "Tại sao?"
Khả năng đặt câu hỏi là vũ khí sắc bén của BA:
-
Tại sao cần báo cáo này?
-
Ai sẽ dùng nó?
-
Nó ảnh hưởng đến quyết định nào?
-
Quyết định đó ảnh hưởng đến KPIs nào?
-
KPI đó phục vụ chiến lược gì?
➡️ Gợi ý áp dụng: Kỹ thuật 5 Whys, Root Cause Analysis giúp phân biệt rõ mong muốn và nhu cầu thực sự.
3. Xây dựng sự hiểu biết chung: Giao tiếp không chỉ bằng lời nói
BA cần làm việc với nhiều nhóm: nhân sự, marketing, data, IT… Mỗi nhóm nói một “ngôn ngữ” riêng. Việc tạo ra các tài liệu trung lập, dễ hiểu và trực quan là yếu tố quyết định thành công.
➡️ Gợi ý áp dụng:
-
Dùng journey map, process model, mockup để truyền đạt dễ hiểu
-
Làm workshop tương tác giữa các nhóm để “cùng nhìn một bức tranh”
Bộ kỹ năng BA cần có trong kỷ nguyên dữ liệu
| Nhóm kỹ năng | Kỹ năng cụ thể |
|---|---|
| Kỹ năng chức năng | Phỏng vấn, ghi nhận yêu cầu, mô hình hóa quy trình, phân tích dữ liệu, trình bày báo cáo |
| Kỹ năng mềm | Lắng nghe, giao tiếp đa chiều, tư duy phản biện, quản lý stakeholder |
| Hiểu biết domain | Ngữ cảnh nghiệp vụ cụ thể (Tài chính, Sản xuất, Viễn thông...) |
| Công cụ hỗ trợ | SQL, Power BI/Tableau, BPMN, Figma, Excel nâng cao |
Làm thế nào để bắt đầu trở thành BA định hướng dữ liệu?
-
Tự đánh giá kỹ năng hiện tại – Bạn đang mạnh ở đâu? Yếu ở đâu?
-
Chọn một dự án nhỏ – Tham gia vào một sáng kiến dữ liệu, ngay cả khi ở vai trò hỗ trợ
-
Cập nhật kiến thức – Tham khảo tài liệu từ IIBA, sách chuyên sâu, hoặc các khóa học
Dữ liệu chỉ là công cụ, BA mới là người kiến tạo giá trị
Không phải Data Scientist, cũng không phải Developer – chính Business Analyst mới là người làm cho dữ liệu trở nên có nghĩa với doanh nghiệp.