Tại sao rất nhiều người rời bỏ Data Analytics… dù họ học rất giỏi?

Không phải vì thiếu thông minh.

Không phải vì không chăm chỉ.

Mà vì động lực cạn kiệt.

Nếu bạn đang học hoặc làm Data Analytics, có lẽ bạn đã từng thấy:

• Công nghệ đổi liên tục: hôm nay Power BI, mai thêm AI, ngày kia lại framework mới

• Dữ liệu thực tế thì bẩn - thiếu - sai, chẳng giống bài tập

• Áp lực “phải tạo ra giá trị thật”, chứ không chỉ dashboard cho đẹp

Và rồi một ngày… Động lực cạn kiệt.

Mình đã ở trong ngành này hơn 10 năm. Và điều giữ mình đi tiếp không đơn giản là đam mê bất tận.

👉 Mà là một cú chuyển tư duy rất quan trọng:

Từ “học công cụ” → sang “làm chủ quy trình giải quyết vấn đề”.

Dưới đây là 5 chiến lược mình dùng để giữ lửa, đặc biệt trong những giai đoạn dễ nản nhất.

1️⃣ Thoát khỏi bẫy “Tool-Obsession” (ám ảnh công cụ)

Nguyên nhân hàng đầu khiến nhiều người bỏ cuộc: Bị choáng bởi quá nhiều thứ phải học.

DAX, M-code, SQL, Python…

Rồi tới hàng tá tính năng mới trong Power BI.

Cảm giác như đứng trước một thư viện khổng lồ và nghĩ:

“Mình phải đọc hết thì mới giỏi.”

Nhưng thực tế thì:

Công cụ chỉ là 1 phần nhỏ của cuộc chơi.

Thứ khiến dự án BI chạy được và được dùng thường nằm ở:

• Tư duy phân tích

• Kỹ thuật phân tích

• Cách kể chuyện với dữ liệu để thúc đẩy hành động

👉 Cách mình tự cứu mình khỏi “ngợp tool”:

• Không cố học thuộc mọi hàm

• Luôn bắt đầu bằng “Tại sao?”, rồi mới tới “Làm thế nào?”

Ví dụ: Khi hiểu rõ bài toán là xem doanh thu theo khách hàng để nhận ra giá trị vòng đời, thì việc tra hàm kỹ thuật có mục đích hơn và bớt chán hơn rất nhiều.

Ở thời điểm hiện tại, mình còn tận dụng No-code & AI để bắt đầu nhanh. Không phải vấn đề nào cũng cần code.

2️⃣ Chia để trị - liều thuốc giải cho cảm giác quá tải

Có một kiểu nản rất phổ biến: Không phải vì không thích, mà vì… không biết bắt đầu từ đâu.

Bạn nhìn câu hỏi:

“Tại sao lợi nhuận sụt giảm?”

Và… não đứng hình.

Nguyên tắc mình rút ra:

Đừng brainstorm ngẫu hứng khi vấn đề phức tạp. Hãy cấu trúc hóa ngay.

Cách mình làm:

• Business Tree/Logic Tree

• MECE (không trùng lặp – không bỏ sót)

  
  

Ví dụ:

• Lợi nhuận = Doanh thu – Chi phí

• Doanh thu → Giá × Sản lượng/theo Sản phẩm × Kênh × Khách hàng

• Chi phí → COGS /OPEX/chi phí bất thường

⤷ Giải từng nhánh nhỏ ⤷ Thấy mình đang tiến lên

👉 Cảm giác tiến lên chính là thứ nuôi động lực bền nhất.

3️⃣ Chấp nhận “Garbage In, Garbage Out” như một phần cuộc chơi

Sự thật phũ phàng:

80% thời gian không phải vẽ biểu đồ, mà là dọn dữ liệu.

Rất nhiều người nản ở đoạn này.

Nhưng mình nhìn khác:

• Dữ liệu thực tế không bao giờ sạch

• Data Preparation là nền móng, không phải việc phụ

Khi chấp nhận điều này, bạn sẽ nhẹ đầu hơn rất nhiều.

Một vài cách mình giữ động lực:

• Tự động hóa bằng Power Query để khỏi làm lại

• Xem dữ liệu thiếu (missing data) & ngoại lai (outliers) như bài test tư duy thống kê, không phải “lỗi hệ thống”

👉 Làm tốt data prep hôm nay = đỡ cực trong tương lai.

4️⃣ Săn “Aha Moment” - nhiên liệu mạnh nhất cho động lực

Không gì giết lửa nhanh bằng việc: làm dashboard xong… không ai dùng.

Bài học mình rút ra:

Đừng trình bày hành trình phân tích. Hãy cho người xem “ăn chiếc bánh”.

Cách mình làm:

• Thiết kế ngược (Reverse Engineering)

• Chốt Aha Moment (Kết luận đắt giá nhất) trước

Ví dụ:

• “À, nhóm Reseller đang chiếm 40% doanh thu”

• “À, chi phí tăng không phải vì tổng chi, mà vì một nhóm khoản mục phình ra”

👉 Khi tạo ra giá trị thật, bạn sẽ thấy nghề này đáng.

5️⃣ Đi đúng nhịp trên lộ trình trưởng thành (Maturity Model)

Một cái bẫy khác: nóng vội.

Muốn làm AI, dự báo, advanced analytics… trong khi báo cáo mô tả (Descriptive) còn chưa vững.

Mình coi BI là quá trình tiến hóa:

Manual Report (Báo cáo thủ công) → Automation Analytics (Phân tích tự động) → Automation Action (Hành động tự động)

Mình đi từng bước:

1. Tự động hóa báo cáo thủ công → bạn thấy sướng vì tiết kiệm thời gian

2. Đào sâu insight → bạn thấy mình thông minh hơn

3. Đề xuất hành động → bạn thấy mình có giá trị hơn

👉 Đi đúng nhịp giúp bạn không thất vọng, và đi được lâu.

Kết lại: muốn bền với BI, đừng học vẹt công cụ

Nếu phải gói gọn trong 1 câu:

Động lực không đến từ việc học thêm 1 tool, mà từ việc giải được 1 vấn đề.

Hãy coi:

• Mỗi dashboard là một câu chuyện cần kể

• Mỗi tập dữ liệu bẩn là một thử thách tư duy hệ thống

• Mỗi framework là bản đồ để không lạc trong rừng dữ liệu

👉 Còn bạn thì sao? Điều gì khiến bạn nản nhất trên hành trình Data Analytics?

🔔 +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 các chương trình đào tạo Analytics Top 1 Việt Nam từ 2020 @ Zalo: 0961 48 66 48 & https://mastering-da.com/business-intelligence-program/ & https://www.mastering-da.com/finance-analytics-program

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!