“Lúc nào bạn cũng bận: dọn dữ liệu, fix dashboard, cập nhật báo cáo… Cuối tuần là kiệt pin.” Nghe có vẻ chăm chỉ, nhưng đó là tín hiệu bạn đang mắc kẹt. Từ một “người kể chuyện bằng dữ liệu”, bạn trở thành “máy chạy task”.

Vấn đề gốc: Lệch vai trò Analyst

Analyst sinh ra để giúp tổ chức hiểu dữ liệu và ra quyết định đúng. Nhưng thực tế, chúng ta bị kéo vào:

• Request ad-hoc đến dồn dập

• Số lệch → tra log, chạy lại DAX

• Dashboard chưa xong đã bị đòi bản mới

Kết quả: thao tác công cụ nhiều hơn là tư duy phân tích.

4 bẫy phổ biến khiến Analyst xa rời vai trò thật sự

1️⃣ Báo cáo thủ công, lặp đi lặp lại

⤷ Mỗi sáng mở Excel làm “phiên bản hôm nay”.

⤷ 1 thay đổi nhỏ → 5-7 bước cập nhật thủ công.

⤷ Cùng 1 câu hỏi, nhận từ 3 kênh: email, chat, meeting.

Tác hại: Mất thời gian, sai sót tích tụ, quyết định chậm → mất niềm tin.

Nâng cấp:

→ Chuẩn hóa luồng dữ liệu vào semantic model, đặt lịch refresh tự động.

→ Cảnh báo độ trễ, phân quyền rõ ràng.

→ Xây tầng data mart theo chủ đề để tái sử dụng logic.

2️⃣ Không có hệ thống KPI chuẩn hóa

⤷ KPI giống nhau, 2 báo cáo → 2 số khác nhau.

⤷ 80% thời gian họp để… định nghĩa lại chỉ số.

⤷ Analyst bị kéo làm “thám tử dữ liệu”.

Tác hại: Dữ liệu không nhất quán, mất uy tín, phân tích bị bác bỏ vì không tin số.

Nâng cấp:

→ Xây Metric Dictionary (tên, công thức, nguồn, owner…).

→ Khóa logic vào semantic model: “1 KPI, 1 định nghĩa”.

→ Áp dụng change log cho mọi thay đổi KPI.

3️⃣ Làm báo cáo mà không hiểu business

⤷ Chart đẹp, nhưng meeting kết thúc với câu: “rồi sao?”

⤷ Câu hỏi “số này có ảnh hưởng đến KPI cấp trên không?” bị bỏ ngỏ.

⤷ Báo cáo đổi diện mạo liên tục nhưng không ai ra quyết định.

Tác hại: Dashboard thành bảng tin, Analyst bị xem là “người vẽ biểu đồ”.

Nâng cấp:

→ Dùng Business Trees để ràng dữ liệu vào mục tiêu: Xuất phát từ North Star Metric → driver → hành động.

→ Chuyển từ “kể số liệu” sang “trình bày quyết định”: Áp dụng cấu trúc What - So What - Now What.

→ Thêm Decision Record: giả thuyết, bằng chứng, rủi ro, người chịu trách nhiệm.

4️⃣ Không nâng cấp tư duy phân tích trong kỷ nguyên AI

⤷ Task được giao giống những gì Copilot/ChatGPT có thể làm trong vài phút.

⤷ Báo cáo của bạn mô tả dữ liệu, ít giả thuyết hay phản biện.

⤷ Bạn ít tham gia các cuộc họp quyết định, chỉ “nhận yêu cầu”.

Tác hại: Dễ bị thay thế bởi AI, sự nghiệp chậm phát triển.

Nâng cấp:

→ Đầu tư vào: Analytical Thinking + Business Understanding + Domain Knowledge.

→ Dùng AI như trợ lý, bạn tập trung vào câu hỏi, kiểm chứng giả thuyết.

→ Học cách chuyển insight thành hành động (ngưỡng can thiệp, A/B test, ước tính hiệu quả…).

Kết lại: Hãy trở về đúng vai trò

Đừng biến mình thành người vận hành công cụ. Hãy trở thành người giúp doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn bằng dữ liệu.

Và để làm được, bạn cần:

1. Hiểu KPI và logic kinh doanh đằng sau dashboard.

2. Biết đo lường “vì sao chỉ số này quan trọng”.

3. Tự động hóa những phần lặp lại để dành thời gian cho tư duy phân tích.

4. Tập trung phát triển năng lực kể chuyện bằng insight, không chỉ bằng biểu đồ.

Analyst không bị AI thay thế. Analyst chỉ biết chạy task mới bị thay thế.

Khoảng cách giữa “bận tay” và “dẫn dắt quyết định” chính là cơ hội nâng vai trò — và bứt phá sự nghiệp.

Doanh nghiệp 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.kit.com/

📌 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 #MasteringDataAnalyticsUntil next time, keep turning data into decisions!