Ảnh upslash: Thư viện chia sẽ nơi mà mình chia sẽ về góc nhìn
“Dashboard đầu tiên tôi làm bị feedback 10 lần. Và lần thứ 10, tôi vẫn tưởng là xong.” Tôi vẫn nhớ như in ngày đầu tiên đi làm BI. Task đầu tiên: “Làm dashboard doanh thu cho team Sales.” Tôi háo hức lắm – vì từng học Power BI, biết DAX, biết vẽ biểu đồ. Hai ngày sau, tôi nộp bản đầu tiên. Dashboard có màu, có KPI, có chart tròn chart cột đủ cả. Sếp nhìn một lúc rồi hỏi: “Số này tính theo ngày giao hàng hay ngày tạo đơn?” Tôi ngập ngừng: “Ờ… em lấy ngày tạo đơn ạ.” Sếp chỉ nói nhẹ: “Vậy doanh thu tháng này đâu có đúng.” Tôi đứng hình. Mọi kiến thức kỹ thuật trong lớp học bỗng chốc vô nghĩa. Lúc đó tôi nhận ra, mình không sai vì thiếu kỹ năng, mà vì chưa hiểu bản chất của dữ liệu trong thực tế kinh doanh.
Mục tiêu: Học để biết vs Làm để ra kết quả
Khi còn học, mọi thứ đều có đề bài và đáp án. Thầy cô cho dữ liệu sạch, bài tập rõ ràng, chỉ cần ra đúng kết quả là được điểm. Học để biết – biết cách import dữ liệu, biết vẽ biểu đồ, biết dùng DAX. Nhưng đi làm thật thì không ai chấm điểm bạn bằng syntax, mà bằng giá trị thật: dashboard đó có giúp ai ra quyết định nhanh hơn không, có tiết kiệm thời gian báo cáo không, có giúp người khác tin dữ liệu hơn không. Ở trường, bạn làm để đúng; ở công ty, bạn làm để ra kết quả.
Tôi từng dành ba ngày làm một dashboard thật đẹp cho chị kế toán. Ba trang, màu gradient, KPI đủ cả. Chị nhìn xong bảo: “Em ơi, chị không cần biểu đồ đâu, chỉ cần biết hôm qua lệch tồn kho bao nhiêu.” Tôi cười, nhưng trong lòng hơi chùng xuống. Lúc đó mới hiểu: cái mình thấy hay chưa chắc là cái họ cần. Từ đó, trước khi mở Power BI, tôi luôn hỏi ba câu: “Dashboard này dùng để ra quyết định gì?”, “Ai sẽ xem nó?”, “Nếu không có dashboard này, điều gì khiến họ khó chịu nhất?”. Khi trả lời được ba câu này, tôi làm ít hơn nhưng đúng hơn. Tôi bắt đầu hiểu rằng Power BI không bắt đầu từ chart, mà bắt đầu từ câu hỏi của con người.
Người dùng: Từ “thầy cô chấm bài” đến “sếp chấm KPI”
Ở lớp, “người dùng” của bạn là thầy cô – người chấm bài, chấm đúng sai. Còn trong công ty, “người dùng” là Sales Manager bị dí KPI, là Finance Controller phải nộp báo cáo sáng mai, là Warehouse Lead đau đầu vì số tồn không khớp ERP. Họ xem dashboard vì phải ra quyết định thật, không phải để “ngắm chart đẹp”. Một con số sai có thể khiến họ mất niềm tin. Một filter chậm có thể làm lỡ cả cuộc họp. Một dashboard rối rắm khiến họ quay lại với Excel. Và thế là bao công sức của bạn đổ sông.
Người dùng không quan tâm bạn join mấy bảng, viết bao nhiêu DAX. Họ chỉ quan tâm “tại sao doanh thu giảm?” hay “vì sao chi phí tăng?”. Tôi từng bị sếp nhận xét: “Dashboard của em đẹp nhưng chị không hiểu gì.” Tôi cười méo, nhưng tối đó mở lại file, thấy mình vẽ 6 chart mà thiếu đúng thứ quan trọng nhất – câu chuyện dữ liệu. Từ đó, tôi học cách nói chuyện với người dùng bằng dữ liệu ngắn gọn, súc tích. Họ không cần “biểu diễn”, họ cần “hiểu nhanh”.
Làm Power BI thật ra không chỉ là làm dashboard, mà là làm cầu nối. Một dashboard tốt giúp Finance và Sales nói cùng ngôn ngữ. Giúp Logistics hiểu chuyện tồn kho ảnh hưởng thế nào tới doanh thu. Giúp cả công ty nhìn về cùng một “sự thật dữ liệu”. Power BI, theo cách đó, không chỉ là Business Intelligence, mà còn là Bridge Intelligence – cây cầu giữa những người vốn nhìn dữ liệu rất khác nhau.
Tư duy dữ liệu: Hiểu data không chỉ là con số
Khi mới học Power BI, tôi coi dữ liệu như bảng số khô khan. Nhưng đi làm rồi, tôi nhận ra: mỗi con số là một hành vi, một quyết định, một câu chuyện thật. Một dòng “Order_ID = 12345” có thể là đơn hàng giao trễ vì hệ thống delay, hoặc refund vì khách hủy, hay chỉ đơn giản là lỗi mapping SKU. Làm dữ liệu, bạn phải học cách nghe dữ liệu kể chuyện.
Một ngày làm Power BI thường không chỉ là vẽ chart. Buổi sáng có người nhắn: “Anh ơi, số dashboard khác ERP.” Buổi trưa bạn truy SQL, so từng dòng dữ liệu. Buổi chiều phát hiện hệ thống đổi cột mà không ai báo. Buổi tối update model, thêm ghi chú “fix mapping SKU”. 70% thời gian làm Power BI là hiểu data, chỉ 30% còn lại mới là vẽ dashboard. Và bạn bắt đầu thấy vui khi “tìm ra lỗi”, vì mỗi lỗi là một cách hiểu thêm về hệ thống thật.
Dữ liệu trong doanh nghiệp không tĩnh – nó sống và thay đổi liên tục. Business logic hôm nay đúng, tháng sau có thể sai. Lúc đầu net revenue = gross – discount, sau đó thêm platform fee, quý sau lại thêm brand funding. Dashboard của bạn chỉ sống sót nếu biết “thở cùng doanh nghiệp”. Bạn phải tách logic ra file config, ghi chú version, kiểm tra refresh mỗi sáng. Làm dữ liệu không chỉ để dashboard chạy, mà để doanh nghiệp vận hành trơn tru hơn nhờ dữ liệu.
Trưởng thành trong nghề dữ liệu
Sau vài tháng, bạn sẽ thấy mình thay đổi. Không còn háo hức vì chart đẹp nữa, mà bắt đầu quan tâm đến: “Dashboard này có ai mở mỗi ngày không?”, “Người dùng có hiểu nó không?”, “Số liệu này có thể audit được không?”. Bạn bớt nói về DAX, và nói nhiều hơn về workflow, về cách dữ liệu chảy qua các hệ thống, về niềm tin người dùng. Bạn không còn làm Power BI để “thể hiện kỹ năng”, mà để tạo ra giá trị thật.
Cái giỏi của người làm BI không nằm ở chỗ viết công thức nhanh hơn, mà ở chỗ biết “chậm lại để hiểu người khác cần gì”. Một dashboard tốt không chỉ đúng – nó khiến người dùng tin. Và khi họ tin, dữ liệu bắt đầu có sức mạnh thật sự.
Học Power BI là học công cụ, làm Power BI là học con người
Học Power BI giúp bạn hiểu dữ liệu, nhưng làm Power BI giúp bạn hiểu cách con người ra quyết định bằng dữ liệu. Công cụ học vài tuần là xong, nhưng hiểu người – hiểu nỗi sợ sai, hiểu cách họ đọc số, hiểu điều họ thật sự cần – phải học cả sự nghiệp.
Sau cùng, tôi nhận ra: Làm Power BI không chỉ là học về dữ liệu, mà là học cách giao tiếp bằng dữ liệu. Bạn bắt đầu từ cú shock “dashboard sai số”, đi qua những ngày dài feedback, và dần học được một điều: dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi con người tin và dùng nó để hành động.
“Học Power BI là học để hiểu dữ liệu.
Làm Power BI là học để hiểu con người.
Và hiểu con người – mới là kỹ năng khó nhất trong nghề dữ liệu.”
0 Nhận xét