Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer. Bạn thấy mình fit nhất ở đâu? Career path?

Khi implement CI/CD cho microservices project với 12 services, tôi design pipeline gồm: build → unit test → SAST scan (SonarQube) → Docker build → integration test → staging deploy → smoke test → canary production (10% traffic) → full rollout. Mỗi service có pipeline riêng, trigger bởi code changes. Rollback tự động nếu error rate tăng > 1% trong canary phase. Deployment frequency tăng từ 2 lần/tháng lên daily.

Trong vai trò Data Analyst, build attribution model cho marketing team chi $2M/năm. Chuyển từ last-click sang data-driven attribution dùng Shapley values. Phát hiện: Social ads được last-click đánh giá thấp 40%, thực tế contribute đáng kể vào awareness stage. Reallocate budget 20% từ branded search sang social → ROAS overall tăng 18%. Present kết quả cho CMO bằng interactive dashboard Tableau với scenario comparison.

Approach của tôi là data-informed. Tôi collect data trước khi make decision. Tuy nhiên trong case đó data không đủ nên tôi dựa vào experience.