Có một giai đoạn mà ai làm Data Analyst cũng từng trải qua: học thêm một tool mới là thấy “lên level”. Power BI, SQL, Python, DAX, Tableau… cái gì mới là muốn thử.

Nhưng rồi sẽ đến một ngày, bạn nhận ra: tool chỉ là phương tiện. Cái quyết định bạn “đứng ở đâu” trong doanh nghiệp là cách bạn tư duy, cách bạn đặt câu hỏi, và cách bạn biến dữ liệu thành hành động.

Dưới đây là 9 dấu hiệu mình hay thấy ở những người đã thực sự thấu hiểu bản chất công việc và đạt đến độ “chín” trong vai trò Data Analyst.

⭐ 1) Bạn không còn mê tool, mà mê tư duy

Bạn ít khoe “mình học thêm tool mới”.

Thay vào đó, bạn hỏi:

- Bài toán kinh doanh nằm ở đâu?

- Chúng ta đang tối ưu cái gì?

- Cơ chế nào tạo ra kết quả này?

Bạn dùng Analytical Thinking và Analytics Framework để “nhìn xuyên qua” dữ liệu.

Ví dụ:

Thay vì hỏi “vẽ biểu đồ này sao?”, bạn hỏi “driver chính khiến doanh thu giảm là giá, volume hay mix khách hàng?”.

⭐ 2) Bạn ám ảnh chuyện làm sạch & mô hình dữ liệu

Bạn không kéo thả visual ngay sau khi nhận file.

Bạn nghĩ về:

- Data cleaning chuẩn

- Fact/dimension rõ ràng

- Metadata nhất quán

- Không để business dùng số “ảo”

Bạn hiểu: Garbage In → Garbage Out.

Không có mô hình tốt thì không thể có AI-ready analytics.

Ví dụ: Trước khi phân tích doanh thu, bạn xác minh ngay: doanh thu ghi nhận theo ngày giao hàng hay ngày xuất hóa đơn? Gộp hay thuần? Refund xử lý thế nào?

⭐ 3) Bạn phân biệt rõ Observation và Insight

Bạn không gọi “Doanh thu giảm 12%” là insight.

Với bạn, Insight phải có:

- Tác động kinh doanh lớn

- Dẫn đến hành động rõ ràng

- Thách thức niềm tin cũ

Ví dụ:

Observation: Doanh thu giảm 12%.

Insight: Doanh thu giảm chủ yếu do khách quay lại giảm vì thiếu hàng ở top SKU, không phải do marketing. Nếu không xử lý tồn kho, đổ thêm ads cũng không cứu được.

⭐ 4) Bạn suy nghĩ bằng cây, không bằng cảm giác

Khi gặp bài toán “lợi nhuận giảm”, bạn không đoán.

Bạn vẽ logic tree:

- Lợi nhuận = Doanh thu - Chi phí

- Doanh thu = Giá × Sản lượng × Mix

- Chi phí = Biến phí + Định phí + chi phí ẩn

Đây chính là tư duy Business-first analytics.

Ví dụ:

Biên lợi nhuận giảm?

→ Do discount? Do phí vận chuyển? Hay mix sản phẩm đang xấu đi?

⭐ 5) Dashboard của bạn có tầng, có lớp

Bạn không nhồi hết mọi thứ vào một trang.

Bạn tách rõ:

1. Dashboard: ra quyết định nhanh

2. Analysis: đào sâu “tại sao”

3. Reporting: chi tiết để vận hành

Bạn thiết kế theo user need, không phải theo “mình có gì”.

Ví dụ:

CEO chỉ cần 6 KPI + 3 trend lớn.

Team vận hành cần dữ liệu chi tiết theo order.

Hai nhóm này không nên ở chung một trang.

⭐ 6) Bạn kể chuyện, không đọc số

Bạn không “bắn 20 biểu đồ” vào báo cáo.

Bạn dùng Data Storytelling:

- Setting: bối cảnh

- Hook: bất thường

- Rising insights: từng tầng phát hiện

- Aha moment: nguyên nhân gốc

- Action: cần làm gì, ai làm, deadline

Ví dụ:

“Doanh thu giảm ở kênh A, nhưng không phải do traffic. Conversion rơi đúng ở bước checkout sau khi đổi chính sách phí.”

⭐ 7) Bạn nghi ngờ mọi con số trung bình

Bạn biết “average” rất dễ đánh lừa.

Bạn hỏi:

- Phân phối thế nào?

- Có outlier không?

- Có Simpson’s paradox không?

- Nhóm nào đang kéo trung bình lên/xuống?

Ví dụ:

“Thời gian xử lý ticket trung bình giảm”, nghe tốt.

Nhưng phân phối cho thấy: ticket dễ được xử lý nhanh hơn, ticket khó bị tồn đọng nhiều hơn → vấn đề thực tế tệ hơn trước.

⭐ 8) Bạn ghét copy - paste báo cáo thủ công

Bạn không chấp nhận làm report tay mỗi tuần.

Bạn nghĩ về:

- Automation

- Dataflow

- Scheduled refresh

- Smart alert

Mục tiêu của bạn: Automation Analytics System, không phải “công xưởng Excel”.

Ví dụ:

Thay vì email “KPI tuần này giảm”, bạn tạo alert tự động + link drill-through để người nhận tự xem nguyên nhân theo chi nhánh.

⭐ 9) Bạn nhìn BI như hành trình End-to-End

Bạn không chỉ nhận file rồi vẽ chart.

Bạn quan tâm cả chuỗi:

Raw Data → Context → Cleaning → Modeling → Visual → Insight → Storytelling → Action

Bạn bảo vệ Single Source of Truth và không chấp nhận “Fake Analytics”.

Ví dụ:

Team Product và Team Sales mỗi nơi định nghĩa “Active User” một kiểu.

DA đạt độ "chín" sẽ dừng lại để thống nhất trước khi làm bất cứ báo cáo nào.

Kết: Bạn đang ở đâu trên hành trình trưởng thành?

Nếu bạn thấy mình đang dần có những dấu hiệu này, rất có thể bạn đã đi xa hơn vai trò “người kỹ thuật” và đang trở thành đối tác chiến lược trong doanh nghiệp.

Một bài test nhỏ:

- 0: chưa có

- 1: có nhưng chưa ổn định

- 2: làm được tự nhiên & lặp lại

Tổng điểm càng cao, bạn càng ít bị “kéo vào vẽ dashboard cho kịp deadline”, và càng nhiều khả năng dẫn dắt câu chuyện dữ liệu để ra quyết định.

👉 Doanh nghiệp của bạn đang đứng ở đâu trên hành trình biến dữ liệu thành quyết định?

🔔 +170.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://mastering-da.com/newsletter

📌 Thúc đẩy doanh nghiệp Việt đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu qua chương trình đào tạo Analytics Top 1 Việt Nam từ 2020 @ Za.lo: 0961 48 66 48 & https://mastering-da.com/business-intelligence-program/

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!