Khi dữ liệu trở thành quyền lực: Thế hệ chuyên gia mới đang được đào tạo như thế nào?

Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để ra quyết định, bài toán không còn nằm ở việc "có dữ liệu hay không", mà là có đủ người hiểu dữ liệu để biến nó thành hành động hay không. Đây chính là bài toán mà Business Analytics (Phân tích kinh doanh) đang giải và cũng là lý do những người học ngành này đang trở thành nhóm nhân lực được quan tâm trên thị trường lao động.

Theo McKinsey Global Institute, nhu cầu nhân sự trong lĩnh vực phân tích kinh doanh đang tăng hơn 25% mỗi năm - một trong những tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong lịch sử thị trường lao động toàn cầu. Navigos Group xác nhận điều tương tự ở Việt Nam: nhân lực am hiểu cả quản trị lẫn dữ liệu nằm trong Top 10 nghề được săn đón nhiều nhất năm 2024.

Vậy thì điều gì đang thực sự xảy ra?

Khi doanh nghiệp không thiếu dữ liệu, mà thiếu người hiểu dữ liệu

Doanh nghiệp Việt Nam không thiếu tiền đầu tư vào công nghệ. Họ thiếu người biết dùng nó.

Một nhà máy lắp camera AI khắp dây chuyền sản xuất, nhưng không có ai đọc được báo cáo lỗi. Một ngân hàng triển khai hệ thống quản lý rủi ro, nhưng không ai giải thích được con số cho hội đồng quản trị. Một startup thương mại điện tử thu thập hành vi người dùng mỗi giây, nhưng chiến dịch tiếp thị vẫn chạy theo cảm tính.

Đây đều là những câu chuyện rất dễ gặp và là khoảng trống đang tồn tại ở hàng nghìn doanh nghiệp. Business Analyst chính là người lấp đầy khoảng trống đó.

Nhà khoa học dữ liệu huyền thoại Clive Humby - người đặt nền móng cho hệ thống thẻ tích điểm Tesco từng nói: "Dữ liệu là dầu mỏ mới của thế kỷ 21." Nhưng dữ liệu, nếu không được phân tích và đặt trong đúng bối cảnh kinh doanh, cũng rất khó tạo ra giá trị thực. Business Analyst chính là người vận hành nhà máy lọc dầu đó.

Nền kinh tế số cần những nhân sự đọc, hiểu và phân tích được dữ liệu.

Không chỉ giỏi công cụ, mà phải hiểu bài toán kinh doanh

Không ít người suy nghĩ rằng phân tích kinh doanh là "làm Excel nhiều hơn thôi", nhưng thực tế rất nhiều kỹ năng mà người học phải có để làm tốt.

Chương trình Phân tích Kinh doanh tại Trường Đại học FPT được đưa vào chương trình đào tạo từ 2026 được thiết kế theo logic khá khác biệt theo hướng liên ngành: sinh viên vừa học quản trị chiến lược, marketing, tài chính vừa thành thạo Python, SQL, Power BI, Tableau và ứng dụng Machine Learning. Không chỉ học để hiểu công nghệ, mà học cách dùng công nghệ và dữ liệu để giải quyết những bài toán kinh doanh thực tế.

Sự kết hợp này tạo ra một chân dung nghề nghiệp mà thị trường đang thiếu: người vừa hiểu bài toán của doanh nghiệp, vừa biết cách dùng dữ liệu để giải nó, và quan trọng hơn, biết cách trình bày kết quả sao cho sếp hiểu và hành động theo.

Học dữ liệu trong lớp học thôi chưa đủ

Điều đặc biệt ở FPTU, tiếng Anh là đầu vào không phải đầu ra. Ngay từ năm nhất, các bạn đã cần có hoặc buộc phải rèn luyện trình độ tiếng Anh lên tương đương IELTS 6.0 không phải để lấy chứng chỉ mà là sử dụng như một công cụ học tập và làm việc lâu dài. Gần như toàn bộ chương trình chuyên ngành sau đó được giảng dạy bằng tiếng Anh, giáo trình tiếng Anh chuẩn quốc tế.

Nhưng học kỳ sáu mới là điểm khác biệt thực sự: thay vì ngồi nghe giảng, sinh viên làm việc 100% tại doanh nghiệp thực tế trong hàng trăm đối tác của Trường Đại học FPT cũng như Tập đoàn FPT thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau từ Deloitte, FPT Software đến Shopee, VPBank… Đây không phải thực tập ghi chép biên bản. Đây là môi trường các bạn vừa được đào tạo về chuyên môn, tác phong, cách phối hợp nhóm, xử lý dữ liệu, tư duy vận hành đến việc giải quyết vấn đề trong môi trường áp lực thực tế vừa được bắt tay vào làm việc thật, với dự án thật, trách nhiệm thật - Với một ngành như Business Analytics, đây là bước đệm quan trọng để người học hiểu rằng dữ liệu không chỉ nằm trên dashboard, mà luôn gắn với bài toán kinh doanh phía sau.

Kỹ năng phân tích, thuyết trình và giải quyết bài toán thực tế là điều doanh nghiệp đòi hỏi ở một nhân sự trong kỷ nguyên số.

Cùng với đó, một học phần vô cùng quan trọng trong lĩnh vực phân tích kinh doanh nói riêng và quản trị kinh doanh nói riêng mà 100% sinh viên FPTU đều trải qua chính là môn Trải nghiệm Khởi nghiệp. Không chỉ học lý thuyết hay dựng nên những dự án trên giấy hay slide thuyết trình, các bạn còn phải tạo nhóm hợp tác liên ngành cùng sinh viên công nghệ thông tin, luật, truyền thông hay ngôn ngữ để hình thành những dự án startup thật, thậm chí demo pitching gọi vốn từ trường. Qua đó, các bạn không chỉ nhìn bài toán dữ liệu ở góc độ kỹ thuật, mà còn hiểu sâu hơn cách một mô hình kinh doanh vận hành, thị trường phản ứng ra sao và đâu là khoảng trống có thể tạo ra giá trị mới.

Đó cũng là một trong những khác biệt dễ thấy của FPTU: người học không chỉ được đào tạo để đọc số liệu, mà được đặt trong bối cảnh phải hiểu vấn đề, kết nối dữ liệu với tư duy kinh doanh và khả năng hành động.

Khi năng lực phân tích trở thành lợi thế nghề nghiệp dài hạn

Dữ liệu từ Glassdoor, Indeed và NodeFlair cập nhật đến quý 3/2025 cho thấy bức tranh lương ngành khá hấp dẫn: fresher mới ra trường có thể kỳ vọng 8–15 triệu đồng/tháng, nhưng chỉ cần 1–3 năm kinh nghiệm với SQL và Power BI thành thạo, con số này tăng lên 15–25 triệu. Ở cấp mid-level sau 3–5 năm: 25–35 triệu. Senior và trở lên: từ 35 triệu đến hơn 70 triệu.

Và với sinh viên nếu có thêm kinh nghiệm OJT thực tế cùng tiếng Anh tốt và nhiều điểm cộng về kỹ năng, mức khởi điểm thực tế thậm chí có thể cao hơn.

Vị trí có thể ứng tuyển sau tốt nghiệp cũng không kém đa dạng: Business Analyst, Data Scientist, Product Analyst, Marketing Analyst, Risk & Fraud Analyst, tư vấn chuyển đổi số cho đến Data-driven Manager, vai trò mà nhiều tập đoàn đang tìm kiếm nhưng không đủ người.

Nhóm sinh viên dự án ESG Coach & Practice trình bày đề tài xoay quanh bộ tiêu chí ESG - thước đo quan trọng của sự phát triển bền vững.

Trong nhiều năm, khi chọn ngành học, học sinh thường hỏi: "Ngành này có dễ xin việc không?", còn phụ huynh lại băn khoăn: "Liệu nghề này có đủ bền vững cho tương lai?"

Với Business Analytics, giá trị không chỉ nằm ở việc đây có phải một "ngành hot" hay không. Điều đáng chú ý hơn là đây đang trở thành nhóm năng lực được nhiều lĩnh vực cùng cần tới, từ tài chính, ngân hàng, thương mại điện tử đến sản xuất, logistics hay chuyển đổi số.

Trong bối cảnh AI có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn con người, lợi thế không còn chỉ là biết dùng công cụ. Điều tạo ra khác biệt là khả năng hiểu vấn đề, đọc dữ liệu đúng bối cảnh và đưa ra quyết định có giá trị.

Với người học Phân tích Kinh doanh, hành trình đó không dừng ở việc làm báo cáo hay xử lý con số. Đó là quá trình rèn tư duy dữ liệu, khả năng làm việc liên ngành, tiếng Anh và trải nghiệm thực tế để bước vào thị trường lao động với nền tảng bền vững hơn.