Trong nhiều doanh nghiệp Việt Nam, bán hàng thường được hiểu rất đơn giản: báo giá – xuất hàng – thu tiền.
Cách làm này không sai, nhất là khi doanh nghiệp còn nhỏ. Nhưng khi quy mô lớn dần, khách nhiều hơn, giao hàng phức tạp hơn, công nợ kéo dài hơn, thì bán hàng không còn là việc riêng của phòng Sales, mà ảnh hưởng trực tiếp tới kho, kế toán và dòng tiền.
ETL, ELT, Data Modeling, Data Engineering & AI RAG – Nền tảng Hệ dữ liệu Hiện đại
Ở Phần trước, chúng ta đã xây nền móng về Data cơ bản: DIKW, OLTP – OLAP, ACID – BASE, Data Lake – Warehouse – Lakehouse. Nhưng đó chỉ là “bề mặt”. Để dữ liệu thực sự mang lại giá trị, doanh nghiệp cần một hệ thống: dữ liệu phải chảy đúng – được mô hình đúng – được vận hành đúng – và được AI hiểu đúng.
Phần này đi sâu vào 4 mảnh ghép then chốt trong mọi hệ sinh thái dữ liệu hiện đại: ETL/ELT, Data Modeling, Data Engineering và AI thời dữ liệu (Embedding, Vector DB, RAG, Data Agent).
Đây là những khái niệm quyết định dữ liệu có “sống” trong doanh nghiệp được hay không.
Dành cho bạn — người muốn đi xa hơn, làm chủ hệ thống dữ liệu và AI theo chuẩn Microsoft Fabric, Snowflake và Databricks.
Khái niệm Data nền tảng: OLTP, OLAP, Lakehouse & Kiến trúc dữ liệu
Ngày nay, thế giới dữ liệu đang thay đổi nhanh hơn bất kỳ thời điểm nào trong lịch sử. Từ ERP, CRM, thương mại điện tử, marketing automation cho đến IoT, camera AI, chatbot và Data Agent — mỗi ngày doanh nghiệp phát sinh hàng nghìn đến hàng triệu điểm dữ liệu.
Nhưng nghịch lý vẫn luôn tồn tại: dữ liệu thì nhiều, nhưng hiểu về dữ liệu thì rất ít.
Nhiều doanh nghiệp sở hữu cả “núi dữ liệu”, nhưng lại thiếu nền tảng để biến dữ liệu thành tri thức vận hành và lợi thế cạnh tranh.
Dành cho bạn — người muốn nắm vững nền tảng Data, hiểu bản chất, và xây dựng hệ sinh thái dữ liệu hiện đại phù hợp kỷ nguyên AI.
Chia sẻ Cộng đồng Công nghệ: Lan tỏa tri thức trong kỷ nguyên AI
Chúng ta đang sống trong thời đại mà công nghệ thay đổi từng ngày: ERP tiến hóa, BI thông minh hơn,
AI bùng nổ, dữ liệu tăng theo cấp số nhân và database trở thành nền tảng của mọi hệ thống.
Nhưng nghịch lý là: tri thức lại không được lan tỏa nhanh như tốc độ phát triển của công nghệ.
Doanh nghiệp cần nhân sự hiểu hệ thống, sinh viên cần định hướng nghề nghiệp, người đi làm cần kỹ năng thực chiến — nhưng nguồn tri thức chuẩn, hệ thống, bám vào thực tế thì vẫn còn rất ít.
Dữ Liệu Thực Tiễn – Nền Tảng Tạo Nên Giá Trị Thật Của BI & Dashboard
Ngày nay, doanh nghiệp có rất nhiều dữ liệu — hệ thống ERP ghi nhận hàng nghìn giao dịch mỗi ngày, phần mềm bán hàng, marketing, vận hành… đều có dữ liệu.
Nhưng nghịch lý là: dữ liệu thì nhiều, nhưng insight thì ít.Nhiều quyết định quan trọng vẫn phải dựa vào báo cáo Excel thủ công, số liệu tổng hợp chậm,
phòng ban phải “chờ nhau” để có đủ thông tin.
Dashboard thì có, nhưng lại không dùng được để ra quyết định vì dữ liệu chưa phản ánh đúng thực tế.
Dashboard có thể đẹp, mô hình dữ liệu có thể chuẩn, nhưng nếu dữ liệu không mang tính thực tiễn — không bám đúng nghiệp vụ, không đúng ngữ cảnh, không phản ánh đúng vận hành — thì toàn bộ hệ thống BI gần như mất đi giá trị cốt lõi.
Power BI – kiến thức nền tảng cần trang bị dù bạn làm gì (từ Everyone đến Manager & IT)
“Power BI – nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ – giúp mọi người tiếp cận dữ liệu một cách trực quan, thông minh và dễ hiểu. Dù bạn làm ở vị trí nào: nhân viên, quản lý hay IT, việc hiểu và ứng dụng Power BI sẽ giúp tối ưu công việc, nâng cấp tư duy phân tích và ra quyết định chính xác hơn.”
Tự học Power BI từ A–Z cho người mới
Có những câu hỏi được hỏi từ các bạn sinh viên, hoặc một số bạn mới đi làm, đang chưa có định hướng rõ ràng về lộ trình sự nghiệp:
“Em muốn bắt đầu với dữ liệu, tự học Power BI từ đâu cho đúng?”.
Câu hỏi nghe đơn giản, nhưng đằng sau đó là sự bối rối giữa hàng loạt khoá học, video, tài liệu rời rạc. Không ít người mở Power BI lên vài lần, rồi… để đó.
Bài viết này được viết dành cho bạn – người hoàn toàn mới, muốn tự học Power BI từ A–Z một cách có lộ trình, hiểu đúng bản chất và có thể tự tay dựng những báo cáo thông minh, thay vì chỉ “vẽ cho đẹp”. Chúng ta sẽ đi từ nền tảng, lộ trình, đến lỗi thường gặp và cách tránh.