Theo đánh giá của nhiều chuyên gia công nghệ, AI không khiến Data Analyst biến mất, nhưng sẽ tái định nghĩa công việc và yêu cầu kỹ năng của họ trong 5 năm tới.

AI đang thay đổi vai trò của Data Analyst như thế nào?

Các tổ chức trên thế giới đang chuyển từ mô hình phân tích thủ công sang hệ sinh thái phân tích tự động hóa, trong đó AI đảm nhiệm những tác vụ lặp lại như:

•   Làm sạch và phân loại dữ liệu
•   Tạo truy vấn SQL/Python tự động
•   Tạo báo cáo theo yêu cầu chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên
•   Phân tích xu hướng và đưa ra gợi ý quyết định

Điều này giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu từ vài ngày xuống vài giờ, mở ra nhu cầu mới: Data Analyst biết vận hành và kiểm soát AI thay vì chỉ thao tác công cụ truyền thống.

Kỳ vọng mới từ doanh nghiệp trong thời đại AI

Bước sang năm 2025, các doanh nghiệp không còn tìm kiếm nhân sự “làm dashboard đẹp”, mà ưu tiên những người có khả năng:

•   Hiểu dữ liệu ở cấp độ mô hình và logic nghiệp vụ
•   Đánh giá độ tin cậy của kết quả do AI tạo ra
•   Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và xây dựng pipeline phân tích
•   Chuyển đổi dữ liệu thành đề xuất có giá trị kinh doanh

Nói cách khác, vai trò của Data Analyst đang chuyển từ mô tả sang tư vấn, trở thành cầu nối giữa dữ liệu – công nghệ – và chiến lược doanh nghiệp.

Cơ hội việc làm: Tăng chứ không giảm

Trái với lo ngại về việc AI thay thế con người, nhiều báo cáo tuyển dụng cho thấy nhu cầu Data Analyst tiếp tục tăng trong các lĩnh vực:

•   Ngân hàng và tài chính
•   Thương mại điện tử
•   Y tế và bảo hiểm
•   Sản xuất và chuỗi cung ứng
•   Marketing và phân tích hành vi khách hàng

Các doanh nghiệp cần nhiều hơn những chuyên viên có khả năng kiểm chứng, diễn giải và ứng dụng kết quả phân tích, điều mà AI chưa thể thay thế hoàn toàn.

Những kỹ năng mới Data Analyst cần sở hữu

Để thích ứng với bối cảnh mới, chuyên gia khuyến nghị người học cần tập trung vào ba trụ cột:

1. Nền tảng dữ liệu vững chắc

 Excel nâng cao, SQL tối ưu truy vấn, mô hình dữ liệu trong Power BI.

2. Tự động hóa và phân tích nâng cao

 Python, pipeline dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn, phân tích dự báo.

3. Khai thác AI một cách chủ động

•   Sử dụng AI để tăng tốc phân tích (Copilot, ChatGPT, Fabric)
•   Xây dựng workflow tự động bằng n8n và AI Agent
•   Đánh giá rủi ro, bias và độ tin cậy của dữ liệu do AI tạo ra

Những kỹ năng này quyết định khả năng cạnh tranh của Data Analyst trong giai đoạn 2025–2030.

Đào tạo đáp ứng xu hướng: Lộ trình Data Analyst tại IMIC

Trong bối cảnh AI tái định nghĩa ngành phân tích dữ liệu, việc học theo cách truyền thống không còn phù hợp. Nhiều học viên lựa chọn mô hình đào tạo gắn với yêu cầu thực tế doanh nghiệp để rút ngắn thời gian và tiếp cận công nghệ mới ngay từ đầu.

Tại Việt Nam, IMIC Technology phát triển lộ trình Data Analyst theo hướng bắt kịp xu thế AI, gồm các học phần trọng tâm:

•   Excel & Power Query chuyên sâu
•   SQL thực chiến trên hệ thống doanh nghiệp
•   Power BI & mô hình dữ liệu nâng cao
•   Python cho phân tích và tự động hóa báo cáo
•   AI Agent – n8n – ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu
•   Business Analytics kết hợp kỹ năng báo cáo – trình bày – xử lý tình huống thực tế

Chương trình được triển khai theo mô hình học trên case thực tế, giúp học viên không chỉ thành thạo công cụ mà còn biết cách ứng dụng phân tích để hỗ trợ ra quyết định trong môi trường doanh nghiệp hiện đại.