“AI sẽ phân tích hết cho bạn trong 5 phút.”

Nghe quen đúng không?

Vấn đề là:

AI có thể mô tả dữ liệu rất hay, nhưng business của bạn không sống nhờ… mô tả.

Trong newsletter lần này, mình muốn cùng bạn gỡ từng lớp “ảo tưởng AI phân tích dữ liệu trong 5 phút”, và hiểu đúng vai trò của AI trong công việc của một Data/BI Analyst.

Cái bẫy “5 phút hiểu dữ liệu”

Kịch bản rất quen:

• Tải một file Excel vài chục cột lên AI

• Gõ: “Please analyze this dataset and give me key insights”

• Nhận lại: tháng nào doanh thu cao nhất, khách hàng nào chi tiêu nhiều nhất, top sản phẩm bán chạy…

Đọc xong, thấy cũng “ổn đó”.

Nhưng… vẫn không biết nên làm gì tiếp theo cho business.

Đây là điểm nguy hiểm: Bạn mới dừng ở mô tả (descriptive), chưa hề chạm vào insight.

AI đang làm giúp bạn 3 đầu việc:

• Nhìn nhanh xu hướng

• Phát hiện outlier

• Tóm tắt các điểm nổi bật

  
  

Nhưng phân tích dữ liệu thật sự phải trả lời được:

• Vì sao doanh thu giảm dù số lượng khách vẫn tăng?

• Vì sao KPI đạt mà lợi nhuận đi xuống?

• Chỉ số nào đang “che mắt” khiến bạn hiểu sai tình hình?

Những câu hỏi này đòi hỏi ngữ cảnh kinh doanh, mô hình vận hành, logic KPI - thứ mà AI không thể tự “bịa ra” nếu bạn không hiểu rõ để dẫn dắt nó.

5 phút chỉ cho bạn “Cái gì”, còn “Tại sao” vẫn là việc của bạn

Dữ liệu là một câu chuyện.

AI kể lại phần “chuyện gì đã xảy ra” rất tốt:

• “Doanh thu tháng 9 giảm 12% so với tháng 8.”

• “Tỷ lệ churn tăng ở nhóm khách hàng mua gói basic.”

Nhưng câu hỏi đắt giá nhất luôn là:

Tại sao điều đó xảy ra và mình nên làm gì tiếp theo?

Để trả lời, bạn vẫn phải:

• So sánh giữa các nhóm khách, sản phẩm, kênh bán

• Nhìn chuỗi thời gian, mùa vụ, khuyến mãi, tồn kho

• Kiểm tra lại logic kinh doanh, quy trình, chính sách giá

  
  

AI có thể giúp bạn:

• Gợi ý giả thuyết

• Viết nhanh DAX/SQL để kiểm tra

• Đề xuất góc nhìn từ dashboard để bạn soi lại

Nhưng:

• Người đặt câu hỏi vẫn là bạn

• Người quyết định insight nào là “ăn tiền” vẫn là bạn

  
  

Garbage In - Garbage Out: dữ liệu rác → insight rác

Một ảo tưởng rất phổ biến:

 “Cứ ném dữ liệu vào AI, nó sẽ tự hiểu.”

Thực tế nếu:

• File chưa làm sạch, trùng lặp, thiếu giá trị

• Đơn vị đo lường lẫn lộn (VND/USD, sản phẩm/đơn hàng…)

• KPI chưa được định nghĩa rõ từ đầu

Thì:

• AI vẫn trả lời rất trôi chảy

• Kết quả nhìn có vẻ “thông minh”

• Nhưng hoàn toàn sai bối cảnh, sai kết luận

  
  

Bạn giống như cầm bản đồ sai hướng: càng đi, càng lạc.

Khi này, AI không phải “cứu tinh”, nó là loa phóng thanh khuếch đại lỗi trong dữ liệu và tư duy của bạn.

AI không làm giúp bạn nghề Data Analyst, nó khuếch đại người có năng lực

Nói vậy không có nghĩa AI vô dụng. Ngược lại, với người đã có nền tảng phân tích, AI là đòn bẩy cực mạnh:

• Hỗ trợ làm sạch dữ liệu (gợi ý bước cleaning, viết code xử lý)

• Viết/debug DAX, SQL, Python nhanh hơn, bớt mò

• Gợi ý insight từ dashboard để bạn chỉnh lại cho sát business

• Viết mô tả, tóm tắt insight, chú thích cho visual trong Power BI, Tableau, Excel

  
  

Nhưng nếu bạn:

• Không hiểu mô hình dữ liệu

• Không biết kiểm tra logic kết luận

• Không có tư duy phân tích

Thì AI chỉ đang “phán đại” - tạo ra những kết luận nghe rất hay nhưng không gắn với thực tế kinh doanh.

Khi nào nên và không nên dùng AI phân tích dữ liệu?

Để AI là đồng đội, hãy đặt ranh giới rõ ràng.

✅ NÊN dùng AI khi:

• Bạn cần tóm tắt nhanh một file Excel/báo cáo dài

• Bạn muốn có gợi ý sơ bộ về insight trước khi tự mình đào sâu

• Bạn muốn tự động hóa bước lặp lại: chuẩn hóa cột, format, tạo visual cơ bản

  
  

⛔ KHÔNG nên phó thác hết cho AI khi:

• Dữ liệu chưa được làm sạch, chưa kiểm tra chất lượng

• Kết quả phân tích sẽ ảnh hưởng đến quyết định sống còn: KPI, ngân sách, forecast

• Bạn chưa hiểu rõ chỉ số, chưa định nghĩa câu hỏi phân tích cụ thể

Nếu bạn chưa rõ mình đang hỏi gì, thì không mô hình AI nào trả lời giúp được.

BI Buzz: 4 gợi ý để dùng AI thông minh hơn trong phân tích dữ liệu ⚡

1, Đổi prompt từ “Analyze this” sang “Help me test this hypothesis” 

→ Luôn bắt đầu bằng giả thuyết và câu hỏi business, không phải “cứ phân tích đi”.

2, Luôn mô tả ngữ cảnh dữ liệu cho AI 

→ Nguồn dữ liệu, đơn vị đo, định nghĩa KPI, thời gian thu thập… Càng rõ, câu trả lời càng sát hơn.

3, Kết hợp dashboard + narrative + AI 

→ Dùng Power BI/Excel để nhìn pattern, dùng AI gợi ý câu chuyện, rồi chính bạn chỉnh sửa để hợp với đối tượng và bối cảnh.

4, Xem AI như “trợ lý phân tích”, không phải “giám đốc dữ liệu” 

→ Bạn giao việc rõ, kiểm tra kết quả kỹ, chịu trách nhiệm về quyết định.

Kết luận

AI không biến bạn thành Data Analyst giỏi trong 5 phút.

Nhưng nếu bạn có nền tảng tốt, nó giúp bạn:

• Thử nghiệm nhanh hơn

• Giảm việc tay chân lặp lại

• Dồn thời gian cho phần “xịn” nhất: nghĩ, đặt câu hỏi, kết nối dữ liệu với quyết định kinh doanh

  
  

Phân tích dữ liệu vẫn là cuộc chơi của tư duy, không phải của “câu lệnh ma thuật”.

Nếu bạn muốn dùng AI đúng cách, từ Power BI Copilot đến ChatGPT, hãy bắt đầu từ 3 thứ:

1. Hiểu dữ liệu mình đang nắm

2. Hiểu business phía sau con số

3. Hiểu tư duy & phương pháp chuẩn

Khi nền tảng đã vững, AI sẽ là trợ lý đồng hành cùng bạn, thay vì là “chiếc đũa thần ảo tưởng” mà nhiều người đang lạm dụng.

Câu hỏi để bạn suy ngẫm: Trong team/doanh nghiệp của bạn hiện tại, AI đang được sử dụng như thế nào?

🔔 +170.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://www.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 @ Zalo: 0961 48 66 48 & https://mastering-da.com/business-intelligence-program/

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!