Một Data Analyst (DA) sẽ chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và giải thích các bộ dữ liệu lớn để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn. Để làm DA tốt, bạn cần phát triển rất nhiều kĩ năng làm việc khác nhau và một trong những kỹ năng mà mà Vinh cho rằng là khó nhất của công việc này là Empathy (thấu cảm nhu cầu của stakeholder). Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau thảo luận sâu hơn về chủ đề Empathy trong phân tích dữ liệu và Vinh cũng sẽ chia sẻ một số tactic mà Vinh hay sử dụng để thực hành Empathy trong quá trình làm nghề.

Người phân tích dữ liệu thường làm việc với các dữ liệu trừu tượng và khó hiểu. Dễ dàng quên đi rằng đằng sau mỗi điểm dữ liệu là một người thật với nhu cầu thật sự. Việc phát triển Empathy (ở đây Vinh sẽ dùng cụm từ dịch phổ biến là “đồng cảm”) – sự đồng cảm là rất quan trọng để hiểu rõ mong muốn, nhu cầu của stakeholder. Nếu bạn không hiểu rõ được nhu cầu, mong muốn của stakeholder thì rất khó để bạn tạo ra những kết quả phân tích tốt nhằm giúp Business Leader giải quyết vấn đề mà họ đang gặp phải.

Empathy cho phép bạn đặt mình vào vị trí của stakeholder và xem dữ liệu từ góc nhìn của họ. Trong quan điểm của Vinh, dù công nghệ có phát triển đến đâu thì kinh doanh sẽ luôn lấy con người làm trọng tâm, chính vì vậy kĩ năng Empathy luôn cực kì quan trọng, đặc biệt trong thời đại có quá nhiều thông tin như hiện nay, nó làm chúng ta rất khó để hình thành những kết nối sâu giữa con người với con người.

Ví dụ, bạn đang làm DA tại một công ty bán lẻ quần áo. Bạn có thể truy cập vào các dữ liệu như doanh số bán hàng, mức tồn kho và đặc điểm khách hàng. Tuy nhiên, nếu thiếu sự đồng cảm, bạn sẽ không thể hiểu được sở thích, nhu cầu và động lực của khách hàng. Hiểu những yếu tố này rất quan trọng, vì chúng cung cấp thông tin hữu ích giúp nhà bán lẻ quần áo đưa ra quyết định tốt hơn. Bằng cách phát triển sự đồng cảm, bạn có thể đặt mình vào vị trí của khách hàng và xem dữ liệu từ góc nhìn của họ. Điều này có thể giúp nhà phân tích dữ liệu nhận ra các xu hướng, mô hình và thông tin hữu ích và liên quan đến khách hàng.

Một khía cạnh khác trong nghề phân tích dữ liệu mà cần kỹ năng Empathy là việc truyền đạt thông tin hiệu quả. DA cần có khả năng trình bày kết quả phân tích từ những bộ dữ liệu phức tạp cho stakeholder – người có thể không có cùng trình độ kỹ thuật như DA. Để làm được điều này thành công, DA phải có khả năng đồng cảm với “khán giả” để hiểu mức độ hiểu biết của họ và điều chỉnh cách truyền đạt thông tin để phù hợp với nhu cầu của họ. Sự đồng cảm giúp DA xác định ngôn ngữ, phong cách và hình ảnh phù hợp với khán giả của họ. Điều này giúp đảm bảo rằng các thông tin được truyền đạt một cách hiệu quả và có khả năng được thực hiện.

Ví dụ, bạn đang trình bày các kết quả của mình cho giám đốc điều hành của công ty. Giám đốc điều hành có thể không có nền tảng kỹ thuật và có thể không quen thuộc với các thuật ngữ kỹ thuật về data. Trong trường hợp này, bạn phải có khả năng đồng cảm với giám đốc điều hành và hiểu mức độ hiểu biết của họ và sử dụng ngôn ngữ của họ để giao tiếp chứ không dùng ngôn ngữ của dân làm Data. Bằng cách làm như vậy, bạn có thể trình bày các kết quả của mình một cách dễ hiểu và giám đốc điều hành có khả năng hiểu rõ hơn những thông tin bạn đưa ra và từ đó đưa ra những quyết định phù hợp.

Empathy là một kỹ năng khó, đặc biệt với các bạn fresher DA khi thời gian đầu các bạn dành nhiều thời gian để khám phá các công cụ làm việc. Để phát triển được kỹ năng Empathy, chúng ta cần luyện tập trong thời gian dài. Mặc dù vậy, thực hành Empathy không hề đòi hỏi những công cụ cao siêu, các bạn có thể luyện tập hàng ngày trong quá trình làm việc. Dưới đây là 1 số tactics Vinh hay sử dụng để nâng cao kĩ năng empathy:

Sau khi nhận được bài toán từ stakeholder, việc đầu tiên mình làm đó là dừng lại để quan sát vấn đề của stakeholder đang gặp phải. Công cụ 5W1H (What – Who – When – Where – Why  – How) giúp mình quan sát tổng quan vấn đề, giúp mình biết được có những nhóm người liên quan nào bên trong vấn đề này, nhu cầu, mong muốn của từng nhóm người là gì? Tại sao họ lại có những hành vi như vậy?…

Sau khi đã xác định được các nhóm người liên quan trong vấn đề cần giải quyết thì bước tiếp theo, mình sẽ cố gắng để tưởng tượng hành trình (journey map) của từng nhóm người khác nhau. Mình tưởng tượng mình chính là nhóm người đó, mình quan sát behaviour của họ như thế nào, môi trường sống xung quanh ra sao, cảm xúc của họ như thế nào? nhu cầu mong muốn của họ là gì?… Tactics này rất hiệu quả, càng thực hành nhiều các bạn sẽ càng tăng được khả năng thấu cảm sâu sắc của bản thân. Về bản chất thì Empathy đơn giản là đặt mình vào vị trí của người khác để hiểu rõ hơn, thấy rõ hơn những điều mắt thường mình không thấy được. 

Hai tactic phía trên là những tactic bạn có thể chủ động tự làm, tuy nhiên chúng ta sẽ không biết những thứ chúng ta không biết, chính vì vậy việc cởi mở trao đổi trực tiếp với stakeholder để collect thêm các góc nhìn từ họ là việc một DA cần làm thường xuyên. Hãy cho họ biết bạn đang cố gắng hiểu rõ vấn đề hơn để delivery kết quả tốt nhất cho họ. Đôi khi quá trình này cần nhiều vòng lặp, nói chuyện với user, xây dựng giải pháp, lấy feedback rồi lại điều chỉnh lại giải pháp cho tới khi chúng ta giải quyết được vấn đề.

Tóm lại, Empathy là một trong những kỹ năng khó của nghề Data Analyst, nhưng lại rất quan trọng để hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của stakeholder. Empathy là một kỹ năng đòi hỏi chúng ta cần luyện tập liên tục. Trên đây, Vinh đã gợi ý 3 tactics cơ bản và thực sự mang lại hiệu quả mà bạn có thể áp dụng ngay trong quá trình phân tích dữ liệu. Luyện tập Empathy là một hành trình dài và bạn hoàn toàn có thể thử nghiệm những tactics mới để hiểu rõ hơn stakeholder của mình.

--------------------

Kết nối với mình tại:

Facebook cá nhân:

https://www.facebook.com/ngovinhdata 

Group chia sẻ, thảo luận về nghề Data Analyst: https://www.facebook.com/groups/vietnamdataanalyst 

Blog cá nhân nơi mình chia sẻ về nghề Data Analyst và Design Life: https://ngovinhdata.com/ 

Youtube:

https://www.youtube.com/@NgoVinhData 

Khóa Data Coaching 1on1:

Facebook page khóa Data Coaching 1 on 1: