Data Team gồm những ai? Và tại sao một người thường phải kiêm… nhiều vai
Tham khảo :
Từ một câu hỏi đơn giản… đến cả một hệ sinh thái dữ liệu
Bạn đã từng tự hỏi:
- “Data Analyst làm gì?”
- “Data Scientist có cần giỏi toán không?”
- “Em nên học Data Engineer hay Data Analyst?”
- “Một team dữ liệu trong công ty thường gồm những ai?”
Bài viết này sẽ giúp bạn hình dung rõ hơn về các vai trò chính trong một team data hiện đại – và lý do vì sao, trong thực tế, một người thường phải đảm nhiệm nhiều vị trí cùng lúc.
Tình huống quen thuộc: Một câu hỏi, cả tá file Excel
Hãy tưởng tượng bạn vừa gia nhập một công ty lớn. Mỗi ngày, công ty tạo ra hàng triệu dòng dữ liệu – từ đơn hàng, lượt click trên app, đến hành vi người dùng và chiến dịch marketing.
Nhưng dữ liệu thì nằm rải rác: trong database, file Excel, API, hệ thống nội bộ…
📉 Trong khi đó, các sếp liên tục đặt câu hỏi:
- “Doanh số tháng này ra sao?”
- “Tại sao khách hàng hủy đơn nhiều thế?”
- “Nên đầu tư vào vùng nào để tăng trưởng?”
Và nếu không có dữ liệu, mọi quyết định chỉ là… cảm tính. “Không có dữ liệu, bạn chỉ là một người có ý kiến.” – W. Deming
Khi một người ôm trọn mọi thứ
👨💼 Một nhân vật xuất hiện: anh nhân viên X – tạm gọi là Data Analyst.
Mỗi khi có câu hỏi từ sếp, anh X:
- Mở hàng loạt file Excel từ Sales, Marketing, CRM…
- Lọc dữ liệu, chạy công thức, vẽ biểu đồ.
- Làm slide trình bày, gửi báo cáo.
Nếu may mắn thì đúng câu hỏi. Nếu không thì… làm lại từ đầu. Mỗi vòng phân tích có thể mất vài ngày đến vài tuần.
❗ Nghe ổn đó, nhưng… không ổn chút nào
Công ty càng lớn, dữ liệu càng phức tạp. Việc xử lý thủ công không còn hiệu quả:
- Excel bắt đầu lag.
- Máy treo giữa lúc deadline.
- Mỗi lần chạy lại báo cáo là lại phải làm từ đầu.
⛔ Mô hình “một mình cân cả team” không còn phù hợp.
🏗 Khi nhu cầu tạo nên một team data hiện đại
Để xử lý dữ liệu hiệu quả và có thể mở rộng, doanh nghiệp cần các vai trò chuyên biệt:
🔹 1. Data Architect – Người kiến tạo nền móng
Trước khi xây nhà, phải có bản vẽ. Data Architect chính là kiến trúc sư trưởng trong thế giới dữ liệu.
- Phân tích luồng dữ liệu từ các nguồn: database, app, API…
- Thiết kế hệ thống lưu trữ có tổ chức. Ví dụ như các layer: Bronze (raw - thô sơ, nhiều lỗi, chưa sạch sẽ) –> Silver (clean - đã được làm sạch) –> Gold (modeled - cứ coi đây là loại dữ liệu xịn nhất nhé).
- Đảm bảo hệ thống có tổ chức, bảo mật và mở rộng tốt.
🧠 Không trực tiếp “chạy số”, nhưng không có họ thì dữ liệu chỉ là… đống hỗn độn.
🔹 2. Data Engineer – Người biến bản vẽ thành công trình thực tế
- Dựa trên thiết kế của Architect, xây pipeline, tự động hóa quy trình ingest – transform – load dữ liệu.
- Kết nối hàng chục hệ thống khác nhau.
- Làm sạch, chuẩn hóa và đưa dữ liệu vào tầng lưu trữ.
- Tối ưu hóa để truy vấn nhanh, chính xác.
🛠️ Nhờ họ, dữ liệu thô trở nên “sẵn sàng sử dụng”.
🔹 3. Data Analyst – Người kể chuyện bằng dữ liệu
- Truy vấn SQL từ tầng Gold.
- Phân tích, tìm insight, đối chiếu giả thuyết.
- Trình bày kết quả bằng dashboard hoặc slide trực quan.
📊 Họ biến dữ liệu thành quyết định kinh doanh có cơ sở.
🔹 4. BI Developer – Người giúp mọi người “nhìn thấy” dữ liệu
Nhưng nếu báo cáo của Data Analyst mang lại nhiều giá trị, và cần dùng mỗi ngày, nhiều người dùng, thì sao? Lúc này, BI Developer sẽ:
- Xây dashboard tương tác, cập nhật tự động.
- Phân quyền người dùng, triển khai lên server/cloud.
- Đảm bảo dữ liệu trực quan, truy cập an toàn 24/7.
🖥️ Họ làm cho dữ liệu “sống” và hiện diện mỗi ngày trong công ty.
🔹 5. Data Scientist – Người dự đoán tương lai
- Xây mô hình machine learning từ dữ liệu lịch sử.
- Dự đoán: ai sẽ hủy đơn, doanh thu tháng sau thế nào…
- Liên tục cải tiến mô hình để ngày càng chính xác hơn.
🔮 Không chỉ nhìn lại – họ giúp công ty chủ động chiến lược tương lai.
🔹 6. ML Engineer – Người đưa AI vào thực tế
- Đóng gói mô hình của Data Scientist.
- Triển khai lên app, API, dashboard, v.v.
- Đảm bảo mô hình chạy ổn định, mở rộng tốt.
🤖 Họ biến AI thành một phần hoạt động thực sự của doanh nghiệp.
⚠️ Mô hình lý tưởng… nhưng thực tế thường khác
Rất ít công ty có đủ ngân sách để xây dựng team đầy đủ 6 vai trò. Đặc biệt ở doanh nghiệp vừa và nhỏ, một người thường kiêm nhiều vai:
📌 Data Analyst:
- Phân tích + làm dashboard (BI Developer).
- Huấn luyện mô hình đơn giản (Data Scientist).
📌 Data Engineer:
- Xây pipeline + thiết kế kiến trúc (Architect).
- Quản lý toàn bộ ETL end-to-end một mình.
📌 BI Developer:
- Vừa làm dashboard, vừa viết SQL (Analyst).
- Làm việc với hệ thống nếu thiếu Data Engineer.
📌 Data Scientist:
- Tự deploy mô hình → kiêm luôn vai ML Engineer.
👉 Vậy nên, người làm data phải linh hoạt, đa kỹ năng, và luôn sẵn sàng học thêm.
🧭 Kết lại
Từ một câu hỏi nhỏ của sếp, một hệ thống dữ liệu được dựng nên – với nhiều vai trò kết nối, bổ sung lẫn nhau.
Nhưng thực tế không hề “đẹp như sách vở”. Bạn có thể phải là người vừa phân tích dữ liệu, vừa vẽ dashboard, vừa xử lý pipeline, thậm chí tự triển khai mô hình AI.
🎯 Mỗi kỹ năng bạn học – từ Excel, SQL, Python đến Airflow, Kafka, DBT hay ML – đều là một mảnh ghép giúp bạn hiểu rõ hơn về toàn bộ bức tranh dữ liệu.
💬 Và biết đâu, một ngày không xa, bạn sẽ không chỉ là “một người làm data” – mà là người xây dựng và kết nối cả hệ sinh thái dữ liệu trong tổ chức.