Thành công là điều ai cũng mong muốn và ngưỡng mộ. Nhưng phía sau mỗi thành tựu rực rỡ luôn ẩn chứa những đánh đổi thầm lặng mà ít ai thực sự nhìn thấy. Người thành công không chỉ đơn giản vì may mắn, mà bởi họ đã vượt qua vô số thất bại, nỗ lực không ngừng nghỉ, kỷ luật bền bỉ và chấp nhận đánh đổi nhiều thứ trong cuộc sống cá nhân lẫn công việc. Bài viết này chia sẻ góc nhìn sâu sắc hơn về thành công, giúp chúng ta thấu hiểu giá trị thực sự của mỗi hành trình, biết đồng cảm hơn với những nỗ lực thầm lặng phía sau thành quả mà người khác đạt được.

---

Chúng ta thường nhìn thấy gì khi người khác thành công?

Khi ai đó chia sẻ thành tựu, phần lớn mọi người phản ứng theo bản năng:

n
• n

  “Giỏi quá!”

  n

n

• n

  “Thật xuất sắc!”

  n

n

• n

  “Ngưỡng mộ thật sự!”

  n

n

Đó là những lời khen tốt, tạo năng lượng tích cực, cùng nhau chia sẻ niềm vui.

n

---

Đằng sau thành công là những đánh đổi âm thầm

n
• n

  Những lần thất bại, vấp ngã mà không ai hay.

  n

n

• n

  Những đêm dài tự vật lộn với áp lực và nỗi sợ hãi.

  n

n

• n

  Những khoảnh khắc bế tắc giữa tiếp tục hay từ bỏ.

  n

n

• n

  Những cơ hội riêng tư phải đánh đổi vì mục tiêu lớn hơn.

  n

n

• n

  Những buổi tụ họp, những kỳ nghỉ bị bỏ lỡ.

  n

n

• n

  Những mâu thuẫn nội tâm không dễ nói ra.

  n

n

• n

  Những lần cô đơn tự đứng dậy sau thất vọng.

  n

n

Đằng sau mỗi thành công đều là quá trình dài đầy đánh đổi, kiên trì, kỷ luật và nỗ lực thầm lặng.

---

Thành công không phải chỉ nhờ may mắn

Nhiều người nhìn thành công rồi bảo:

n
• n

  “Họ may mắn thôi.”

  n

n

• n

  “Đúng thời điểm, đúng cơ hội.”

  n

n

• n

  “Gặp vận tốt.”

  n

n

Nhưng sự thật là:

n
• n

  May mắn có thể là chất xúc tác.

  n

n

• n

  Nhưng thành công được tạo nên bởi quá trình học hỏi liên tục.

  n

n

• n

  Tích luỹ kỹ năng từ thất bại.

  n

n

• n

  Bền bỉ đi tiếp sau mỗi lần ngã.

  n

n

• n

  Kỷ luật với chính mình mỗi ngày.

  n

n

May mắn không thể thay thế cho sự nỗ lực bền bỉ.

---

Thấu hiểu sâu sắc giá trị của sự thành công

Khi ai đó đạt được thành tựu, thay vì chỉ khen “quá giỏi”, tôi chọn cách:

n
• n

  Kính trọng hành trình họ đã dám vượt qua.

  n

n

• n

  Đồng cảm với những hi sinh họ từng âm thầm chấp nhận.

  n

n

• n

  Trân trọng giá trị thật sự của thành công: kết quả sau hàng loạt thử thách.

  n

n

n

Thành tựu đẹp nhất không vì nó lớn, mà vì biết họ đã phải trả bao nhiêu giá để đi đến đó.

n

---

Bài học để nhắc chính mình

Bài viết này cũng là lời nhắc nhở cho bản thân:

n
• n

  Đừng nhìn ai chỉ qua kết quả họ đạt được.

  n

n

• n

  Mỗi thành công đều có giá — thời gian, sức khỏe, tuổi trẻ, thậm chí những mối quan hệ quý giá.

  n

n

• n

  Học cách trân trọng nỗ lực của người khác, thay vì chỉ ngưỡng mộ phần nổi mà ta thấy.

  n

n

nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn

Mỗi nỗ lực hôm nay là phần chìm tạo nên thành công vững chắc ngày mai.

Power BI dành cho người bận rộn

Bạn không cần 8 tiếng mỗi ngày để học Power BI. Chỉ cần 1 giờ, một kế hoạch rõ ràng và vài công cụ hỗ trợ, bạn vẫn có thể trở thành người phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Bài viết này sẽ giúp bạn bắt đầu hành trình đó – đúng trọng tâm, đúng cách, đúng thiết bị.

n
n

1. Tại sao nên học Power BI ngay hôm nay?

Power BI là công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ của Microsoft, giúp bạn kể chuyện bằng số liệu, hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Trong thời đại chuyển đổi số, nhu cầu phân tích dữ liệu đã trở thành bắt buộc – từ nhân viên kinh doanh, marketing, cho đến quản lý cấp cao.

Dù bạn không phải là dân IT, bạn vẫn có thể thành thạo Power BI nếu có phương pháp học tập phù hợp và nhất quán.

---

2. Lộ trình học Power BI dành cho người bận rộn (1 giờ mỗi ngày)

⏰ Tuần 1: Làm quen với Power BI Desktop (15 phút x 4 buổi, 45 phút x 3 buổi)

n
• n

  Cài đặt Power BI Desktop

  n

n

• n

  Giao diện chính và các thao tác cơ bản

  n

n

• n

  Import dữ liệu từ Excel, CSV

  n

n

• n

  Làm quen với mô hình dữ liệu (Data Modeling)

  n

n

📊 Tuần 2: Visual hóa và Dashboard

n
• n

  Tạo biểu đồ: cột, đường, biểu đồ donut

  n

n

• n

  Thiết lập filter, slicer, drill-down

  n

n

• n

  Thiết kế báo cáo tổng quan đơn giản

  n

n

• n

  Xuất bản lên Power BI Service

  n

n

🧮 Tuần 3: DAX – Công thức phân tích dữ liệu

n
• n

  SUM, COUNT, CALCULATE, FILTER cơ bản

  n

n

• n

  Tạo Measure, Column

  n

n

• n

  Thực hành tính tổng doanh thu, lợi nhuận, tỷ lệ tăng trưởng

  n

n

🧠 Tuần 4: Thực chiến mini project

n
• n

  Phân tích dữ liệu bán hàng, tồn kho hoặc chiến dịch marketing

  n

n

• n

  Làm dashboard theo vai trò (CEO, sale, finance…)

  n

n

• n

  Review và tối ưu dashboard

  n

n

n

📌 Mẹo: Bạn có thể học theo các khóa miễn phí trên YouTube, hoặc đầu tư thêm sách chuyên sâu như “The Definitive Guide to DAX” hoặc “Storytelling with Data”. Đây là những cuốn được giới chuyên môn đánh giá rất cao.

n

---

3. Công cụ & thiết bị giúp bạn học Power BI hiệu quả tại nhà

Bạn không cần một dàn máy đắt tiền, nhưng vài thiết bị hỗ trợ có thể giúp bạn học tập và làm việc hiệu quả hơn rất nhiều:

✅ Màn hình rời 24 inch

n

Làm việc với báo cáo và biểu đồ trên màn hình lớn giúp bạn nhìn toàn cảnh và thao tác dễ hơn nhiều.

→ Tham khảo màn hình Dell UltraSharp 24” trên Amazon

n

✅ Giá đỡ laptop + bàn phím cơ

n

Giúp bạn ngồi đúng tư thế, gõ thoải mái và tập trung học hơn.

→ Giá đỡ laptop hợp kim nhôm nhẹ, gập gọn

→ Bàn phím Keychron K6 – cơ học không dây, gõ êm

n

✅ Sách học DAX, Dashboard Power BI

n

Dành cho người học nghiêm túc muốn đào sâu, hiểu bản chất công cụ.

→ The Definitive Guide to DAX – Amazon

→ Storytelling with Data – Làm báo cáo như kể chuyện

n

---

4. Gợi ý dành cho bạn mới bắt đầu

n
• n

  Đặt mục tiêu nhỏ mỗi ngày, không học dàn trải.

  n

n

• n

  Chọn 1 dự án thực tế để áp dụng: Báo cáo bán hàng, phân tích marketing, chi phí…

  n

n

• n

  Tham gia các cộng đồng học Power BI tại Việt Nam như: Facebook Group, Zalo, Reddit…

  n

n

---

✅ Tổng kết

Bạn có thể học Power BI hiệu quả ngay cả khi chỉ có 1 giờ mỗi ngày – nếu bạn có lộ trình rõ ràng và không để bản thân bị cuốn vào quá nhiều kiến thức lan man. Bắt đầu từ những gì đơn giản, đúng trọng tâm – và đầu tư đúng vào thiết bị, sách vở, công cụ học tập – bạn sẽ nhanh chóng làm chủ được dữ liệu và tạo ra giá trị thật sự trong công việc.

---

nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn

n
• n

  Màn hình rời học Power BI

  n

n

• n

  Bàn phím hỗ trợ gõ lâu thoải mái

  n

n

• n

  Sách học DAX và Dashboard hiệu quả

Từ năm 2025, hộ kinh doanh bắt buộc phải xuất hóa đơn điện tử và kê khai thuế theo doanh thu thực tế. Đây không chỉ là thay đổi pháp lý, mà là thử thách – và cơ hội – với toàn bộ chuỗi cung ứng bán lẻ và phân phối.

nn

Áp lực thật sự với hộ kinh doanh nhỏ lẻ

nn

Nhiều hộ kinh doanh đang đối mặt với áp lực lớn khi buộc phải:

n

n
• Tự kê khai thuế theo doanh thu thực tế

n

• Trang bị phần mềm hóa đơn điện tử và máy tính tiền

n

• Chuyển sang mô hình doanh nghiệp để hợp thức hóa pháp lý

n

nn

Với các hộ cá thể, việc xóa bỏ thuế khoán là một thay đổi lớn, đòi hỏi sự thích nghi cả về tư duy quản trị lẫn kỹ năng sử dụng công nghệ.

nn

Tác động đến chuỗi phân phối bán lẻ

nn

Sự chuyển đổi này không chỉ ảnh hưởng đến hộ kinh doanh mà còn tác động trực tiếp đến các doanh nghiệp phân phối và chuỗi cung ứng hàng tiêu dùng:

n

n
• Không có hóa đơn đầu ra → Không thể khấu trừ VAT

n

• Dữ liệu đầu ra không minh bạch → Khó kiểm soát tồn kho

n

• Chương trình khuyến mãi thiếu chứng từ thuế hợp lệ → Rủi ro pháp lý

n

nn

Cơ hội chuyển đổi cho hộ kinh doanh và doanh nghiệp

nn

Dưới góc nhìn tích cực, hóa đơn điện tử và chuyển đổi mô hình doanh nghiệp sẽ mang lại nhiều lợi ích:

n

n
• Dễ tiếp cận vốn, mở rộng thị trường

n

• Tăng uy tín trong chuỗi cung ứng

n

• Quản lý tài chính – thuế – hàng hóa hiệu quả hơn

n

nn

Nhiều phần mềm hóa đơn điện tử miễn phí đã được cung cấp, kèm hỗ trợ từ cơ quan thuế địa phương.

nn

Chiến lược chuyển đổi 4 bước cho hộ kinh doanh

nn

n
1. Tháng 5/2025: Chuẩn bị phần mềm, đăng ký máy tính tiền

n

2. Tháng 6–12/2025: Tập làm quen với việc xuất hóa đơn

n

3. Từ 2026: Kê khai doanh thu thực tế

n

4. Xem xét chuyển lên doanh nghiệp nhỏ nếu muốn mở rộng

n

nn

Sự thấu hiểu cùng doanh nghiệp

nn

Tôi đã đồng hành với nhiều cửa hàng, đại lý, công ty phân phối. Dù ban đầu còn bỡ ngỡ, nhưng sau khi hệ thống đi vào ổn định, ai cũng thừa nhận:

nn

n “Giờ mọi thứ rõ ràng, dễ kiểm soát và an tâm hơn rất nhiều so với trước.”n

nn

Kết luận

nn

Chuyển đổi mô hình hộ kinh doanh lên doanh nghiệp và sử dụng hóa đơn điện tử là một bước đi tất yếu. Nếu chuẩn bị kỹ và chủ động thích ứng, đây sẽ là bệ phóng cho tăng trưởng và phát triển bền vững.

nn

Hóa đơn điện tử không chỉ là một tờ giấy, mà là nền tảng cho một hệ thống kinh doanh minh bạch, hiện đại và đủ sức cạnh tranh.

nn

Từ khóa liên quan:

n

hóa đơn điện tử, hộ kinh doanh, chuyển đổi mô hình doanh nghiệp, thuế khoán, doanh nghiệp nhỏ, chuỗi phân phối bán lẻ, phần mềm hóa đơn điện tử miễn phí

 

Sau nhiều năm làm việc về quy trình cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, tôi nhận thấy rõ ràng rằng không phải lúc nào người dùng cuối cũng cần truy cập toàn bộ hệ thống. Họ cần giao diện gọn, chức năng cụ thể, và ngôn ngữ gần gũi. Từ đó, tôi đã lên ý tưởng thiết kế Micro-Solution – những tiện ích tinh gọn kết nối trực tiếp ERP, giúc doanh nghiệp tối ưu hoạt động, tiết kiệm chi phí, và nâng cao hiệu suất của người dùng.

n
nnn

1. Bối cảnh: ERP đã có, nhưng chưa phát huy hết sức mạnh

Nhiều doanh nghiệp SME đã triển khai SAP Business One, NetSuite, tuy nhiên gặp khó khi:

• Người dùng chỉ cần thao tác đơn giản: tạo báo giá, đề nghị mua, chuyển kho…

• Giao diện ERP phức tạp, nặng, nhiều tab, nhiều ngôn ngữ chuyên ngành

• Chi phí license cao nếu mở rộng cho nhiều người dùng

• Bộ phận không dùng ERP (sale, marketing, nhân sự) vẫn cần truy cập / nhập liệu

🔄 Từ thực tế đó, giải pháp Micro-Solution sẽ là một câu trả lời linh hoạt: tích hợp ERP, giảm tải giao diện, giúp người dùng tác nghiệp nhanh nhất.

2. Micro-Solution là gì?

Là các tiện ích nhỏ, thiết kế để tách rời giao diện ERP nhưng kết nối trực tiếp dữ liệu với ERP, hỗ trợ người dùng thao tác nhanh chóng với:

• Giao diện gọn, ngắn, thân thiện với người dùng đủ mọi độ tuổi

• Chỉ tập trung 1 chức năng: nhanh, không rối, không mất tập trung

• Load sẵn dữ liệu: danh mục khách hàng, vật tặng, kho, báng giá…

• Kết nối API / SDK / SQL với SAP B1, NetSuite…

• Tích hợp với Power BI, CRM, eInvoice, Logistics, v.v

• 
  

  Có thể mapping User từ SAP hoặc tạo user trên ứng dụng

  
  

  Màn hình quản lý khách hàng, được đồng bộ từ SAP

  
  

3. Lợi ích chi tiết cho doanh nghiệp & người dùng

📈 Cho doanh nghiệp

• Tiết kiệm license: không cần cấp quyền full ERP

• Tối ưu quy trình: mở rộng ra nhiều phòng ban

• Kiểm soát dữ liệu: truy cập theo phân quyền, giao diện rõ ràng

• Tích hợp linh hoạt: dễ đồng bộ với Power BI, e-invoice, CRM…

📉 Cho người dùng

• Giao diện thân thiện, hỗ trợ cả người lớn tuổi / chưa quen ERP

• Không cần đào tạo nhiều, vào là dùng ngay

• Tối ưu hiệu suất: chỉ tập trung vào việc của mình

4. Ví dụ đã triển khai

✅ Micro-Solution: Báo giá nhanh cho Sales

• Tự động load khách hàng, giá, tồn kho theo user login

• Sinh mã báo giá,  gửi mail, đồng bộ về ERP

✅ Micro-Solution: Đề nghị mua hàng cho Marketing

• Form 3 bước: chọn mặt hàng – nhập lý do – gửi duyệt

• Dữ liệu sau duyệt được đẩy thẳng vào ERP

✅ Micro-Solution: Chuyển kho nhanh

• Chọn kho nguồn – kho đích – vật tặng – số lượng

• Tự sinh giao dịch chuyển kho + log mail báo trung tâm

5. Khi nào doanh nghiệp cần Micro-Solution?

• Đang dùng ERP nhưng không muốn tăng license

• Muốn tối ưu quy trình ngoài ERP: Marketing, Kinh doanh, Kho…

• Cần giao diện riêng dễ dùng, để training nhanh

• Cần tích hợp hệ thống ngoài như e-invoice, CRM, Power BI…

• Doanh nghiệp đã từng triển khai ERP nhưng chưa tận dụng hết hiệu năng và hiện các đối tác không còn support

6. Dịch vụ cung cấp

• Tư vấn, phân tích nhu cầu quy trình thực tế

• Thiết kế & xây dựng Micro-Solution đồng bộ

• Kết nối SAP B1, NetSuite, SQL, API, Power Platform

• Tích hợp CRM, hóa đơn điện tử, Power BI, giao vận…

• Hỗ trợ đào tạo, triển khai, và vận hành

7. Kết luận

ERP có sức mạnh hết sức lớn, nhưng không nhất thiết phải dùng toàn bộ. Micro-Solution giúp doanh nghiệp khai thác đúng nhu cầu, tích hợp mỏ rộng quy trình, giảm chi phí, và nâng cao hiệu suất.

🌟 Micro-Solution đã có phiên bản đầu tiên và sắp được triển khai cho một vài khách hàng có sẵn của tôi. Hãy là doanh nghiệp tiên phong đón nhận xu hướng tối ưu ERP thực tế và hiệu quả!

Thông tin tác giả

Trong thời đại mà dữ liệu là tài sản cốt lõi, cách bạn xử lý và tổ chức dữ liệu không chỉ quyết định chất lượng báo cáo, mà còn phản ánh cách doanh nghiệp bạn suy nghĩ, ra quyết định và phản ứng với thay đổi. Việc chọn ETL hay ELT không phải là câu hỏi kỹ thuật đơn thuần – mà là lựa chọn chiến lược, thể hiện độ trưởng thành của tư duy dữ liệu và khả năng mở rộng trong tương lai.

n
n

 Nếu bạn đang xây dựng hệ thống dữ liệu cho doanh nghiệp – dù là khởi nghiệp, doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), hay tổ chức lớn – bạn chắc chắn phải đối mặt với một trong những quyết định quan trọng: nên chọn ETL hay ELT?

n

Thoạt nhìn, chỉ là đảo chỗ hai chữ cái. Nhưng khi triển khai thực tế, sự khác biệt giữa hai mô hình này ảnh hưởng rất lớn đến kiến trúc hệ thống, hiệu suất xử lý và khả năng mở rộng (scalability).

nn

🎯 Một ví dụ minh họa – khi bếp trưởng phải chọn cách xử lý nguyên liệu

n

Hãy tưởng tượng bạn là đầu bếp trưởng trong một nhà hàng cao cấp. Dữ liệu chính là nguyên liệu sống mà bạn cần chế biến thành món ăn – tức là báo cáo, dashboard, mô hình phân tích phục vụ khách hàng nội bộ hoặc lãnh đạo.

n

n
• n

  ETL là khi bạn sơ chế toàn bộ nguyên liệu từ bếp phụ: rửa sạch, cắt thái đúng quy cách, chia từng phần… Rồi mới chuyển vào bếp chính để chế biến. Mọi thứ gọn gàng, đồng nhất – nhưng việc chuẩn bị mất thời gian, và bạn khó thay đổi nếu thực đơn đổi gấp.

  n

n

• n

  ELT thì ngược lại. Bạn đưa toàn bộ nguyên liệu sống, chưa rửa – thậm chí còn dư thừa – vào bếp chính. Nhờ có thiết bị mạnh, đội ngũ hỗ trợ đông, và quy trình làm việc linh hoạt, bạn xử lý ngay tại chỗ, vừa nấu vừa tối ưu.

  n

n

n

👉 Sự khác biệt ở đây chính là triết lý tổ chức dữ liệu:

n

n
• n

  ETL xử lý trước khi vào kho dữ liệu.

  n

n

• n

  ELT xử lý sau khi lưu trữ vào kho.

  n

n

n

---

n

🔍 Vậy ETL là gì?

n

✅ ETL (Extract – Transform – Load)

n

Đây là mô hình truyền thống, trải qua 3 bước:

n

n
1. n

   Extract (Trích xuất): Lấy dữ liệu từ các nguồn hệ thống như ERP, CRM, POS, IoT,…

   n

n

2. n

   Transform (Biến đổi): Làm sạch, chuẩn hóa, xử lý dữ liệu ở ngoài hệ thống đích.

   n

n

3. n

   Load (Tải vào): Đưa dữ liệu đã xử lý vào Data Warehouse (Kho dữ liệu tập trung).

   n

n

n

Ưu điểm:

n

n
• n

  Dữ liệu vào kho đã sẵn sàng phân tích, đảm bảo tính nhất quán và đúng chuẩn.

  n

n

• n

  Phù hợp với doanh nghiệp có quy trình cố định, cần kiểm soát dữ liệu nghiêm ngặt.

  n

n

• n

  Tốt cho môi trường yêu cầu cao về compliance (tuân thủ) như ngân hàng, y tế, bảo hiểm.

  n

n

n

Nhược điểm:

n

n
• n

  Xử lý dữ liệu mất thời gian do chạy bên ngoài hệ thống chính.

  n

n

• n

  Khó mở rộng hoặc thay đổi quy trình nếu yêu cầu phân tích thay đổi liên tục.

  n

n

• n

  Đòi hỏi có ETL server, công cụ trung gian (Informatica, Talend, SSIS…) → chi phí hạ tầng cao.

  n

n

n

---

n

⚡ Còn ELT thì sao?

n

✅ ELT (Extract – Load – Transform)

n

Quy trình đảo ngược:

n

n
1. n

   Extract: Trích xuất dữ liệu từ các nguồn.

   n

n

2. n

   Load: Nạp thẳng dữ liệu thô vào hệ thống chính (Data Warehouse, Lakehouse…).

   n

n

3. n

   Transform: Xử lý dữ liệu ngay bên trong hệ thống lưu trữ bằng SQL, dbt, stored procedures…

   n

n

n

Ưu điểm:

n

n
• n

  Khai thác sức mạnh xử lý của Cloud Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Azure Synapse…).

  n

n

• n

  Giữ được dữ liệu gốc (raw) → phục vụ nhiều nhóm người dùng khác nhau (Data Analyst, Scientist, BI…).

  n

n

• n

  Thích hợp với môi trường agile – thử nghiệm nhanh, đổi logic dễ dàng.

  n

n

n

Nhược điểm:

n

n
• n

  Nếu không có governance tốt, dữ liệu thô dễ gây “ngập lụt” hoặc sai lệch.

  n

n

• n

  Yêu cầu kỹ năng quản lý pipeline mạnh, tổ chức metadata rõ ràng.

  n

n

• n

  Có thể tốn kém chi phí lưu trữ và xử lý nếu dùng Cloud không tối ưu.

  n

n

n

---

n

🧠 Tác động đến kiến trúc dữ liệu hiện đại

n

n

---

n

📊 Khi nào chọn ETL, khi nào chọn ELT?

n

n

---

n

📌 Chiến lược thực tế: kết hợp cả hai (Hybrid)

n

Nhiều tổ chức thành công không chọn duy nhất một mô hình. Họ dùng:

n

n
• n

  ETL cho các luồng dữ liệu nghiệp vụ ổn định, phục vụ báo cáo quản trị.

  n

n

• n

  ELT cho các dòng dữ liệu linh hoạt, phân tích thăm dò (exploratory analysis), AI/ML pipeline.

  n

n

n

---

n

🤖 Tương lai của xử lý dữ liệu: Kết hợp AI & DataOps

n

Với sự phát triển của Generative AI và DataOps (tư duy DevOps cho dữ liệu), ELT ngày càng được ưu tiên vì:

n

n
• n

  Dễ tích hợp với workflow hiện đại.

  n

n

• n

  Có thể tạo mô hình dữ liệu tự động (AI + metadata).

  n

n

• n

  Tối ưu vòng đời phát triển và kiểm thử nhanh.

  n

n

n

---

n

✅ Kết luận

n

Sự khác biệt giữa ETL và ELT không chỉ là kỹ thuật, mà là lựa chọn chiến lược phù hợp với tầm nhìn dữ liệu của doanh nghiệp.

n

n

ETL giúp bạn kiểm soát, ELT giúp bạn tăng tốc. Và đôi khi, bạn cần cả hai để thật sự trưởng thành trong chiến lược dữ liệu.

n

n

---

n

n

n

n

“Tôi viết lại những trải nghiệm, góc nhìn và muốn  chia sẻ để bạn đi nhanh hơn tôi từng đi.”

n

---

n

📢 Bạn đang dùng mô hình nào – ETL hay ELT? Bạn gặp khó khăn gì trong quá trình triển khai? Hãy chia sẻ ở bình luận hoặc liên hệ để cùng trao đổi chiến lược!

Thị trường lao động hiện nay đang bước vào giai đoạn thay đổi sâu sắc. Những thay đổi này đến từ áp lực kinh tế, cắt giảm chi phí, và sự phát triển nhanh của công nghệ, đặc biệt là AI. Trong bài viết này xin phép chia sẻ vài góc nhìn cá nhân về vấn đề: Làm sao để không bị đào thải trong kỷ nguyên AI?

n

---

n

1. Thị trường lao động đang thay đổi thế nào?

n

Chúng ta đang bước vào một giai đoạn “chuyển dịch kép”:

n

n
• n

  Kinh tế buộc doanh nghiệp phải tinh gọn, tối ưu chi phí, tăng hiệu suất.

  n

n

• n

  Công nghệ (đặc biệt là AI và tự động hóa) giúp tái cấu trúc lại cách làm việc.

  n

n

n

Điều này dẫn đến thực tế:

n

n
• n

  Nhiều công việc không còn cần quá nhiều người.

  n

n

• n

  Doanh nghiệp sẵn sàng cắt giảm nếu nhân sự không tạo ra giá trị rõ ràng.

  n

n

• n

  Việc “biết một kỹ năng” không còn là lợi thế – mà là điều kiện tối thiểu.

  n

n

n

Theo McKinsey, đến năm 2030, gần 375 triệu lao động toàn cầu sẽ phải chuyển đổi kỹ năng đáng kể để thích nghi với công việc mới – và xu hướng này đã bắt đầu từ bây giờ.

n

---

n

2. AI có thay thế con người không?

n

n

“AI không thay thế bạn. Nhưng người biết dùng AI sẽ làm điều đó.” 

n

n

Đây không còn là câu nói đùa, thực tế trong các dự án triển khai ERP/CRM/Power Platform và các hệ thống ứng dụng cho thấy:

n

n
• n

  Những bạn kỹ thuật biết dùng ChatGPT, Copilot, hoặc Power Automate thường rút ngắn thời gian làm việc tới 40–60%.

  n

n

• n

  Những người không cập nhật công cụ, không chịu học cái mới – thường bị bỏ lại phía sau, dù năng lực không tệ.

  n

n

n

n

---

n

3. Những năng lực cốt lõi giúp bạn không bị đào thải

n

Đừng học “vì người ta nói cần học”. Hãy xác định rõ những nhóm năng lực sống còn cho giai đoạn này:

n

🧠 Kỹ năng số (Digital Skills)

n

n
• n

  Ứng dụng AI vào công việc hằng ngày (dù chỉ là viết email, xử lý báo cáo, hoặc tóm tắt cuộc họp).

  n

n

• n

  Sử dụng thành thạo các nền tảng số: Power BI, Excel nâng cao, Google Workspace, Microsoft 365…

  n

n

n

🛠️ Kỹ năng giải quyết vấn đề

n

n
• n

  Không chỉ làm theo task được giao, mà hiểu bối cảnh, đề xuất cải tiến, phản biện có cơ sở.

  n

n

n

🔗 Kỹ năng liên kết – Tư duy hệ thống

n

n
• n

  Hiểu toàn bộ quy trình vận hành của doanh nghiệp.

  n

n

• n

  Biết mình đang nằm ở đâu trong “bức tranh lớn”.

  n

n

n

🗣️ Kỹ năng giao tiếp & trình bày

n

n
• n

  Biết nói chuyện với người không chuyên môn.

  n

n

• n

  Biết viết tài liệu rõ ràng, ngắn gọn.

  n

n

• n

  Biết trình bày ý tưởng trước sếp hoặc khách hàng.

  n

n

n

---

n

4. Tư duy hệ thống – khác biệt giữa người giỏi và người hiệu quả

n

n

n

🔄 Tư duy hệ thống giúp bạn:

n

n
• n

  Không bị mắc kẹt vào chi tiết không quan trọng.

  n

n

• n

  Biết cách cải tiến quy trình, không chỉ fix lỗi.

  n

n

• n

  Hiểu sự liên quan giữa các bộ phận trong doanh nghiệp (Kinh doanh, Tài chính, Kho vận…).

  n

n

n

Một developer chỉ biết viết API là chưa đủ. Họ cần hiểu API đó ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng ra sao, tích hợp với hệ thống nào, ảnh hưởng dòng tiền thế nào – đó là tư duy hệ thống.

n

---

n

5. Cách để nâng cấp bản thân trong giai đoạn này

n

✅ 1. Học từng chút một – có chọn lọc

n

Không cần biết tất cả, nhưng cần biết thứ doanh nghiệp cần, thứ giúp bạn tạo giá trị rõ ràng.

n

✅ 2. Bắt đầu ứng dụng AI mỗi ngày

n

n
• n

  Tự động hóa báo cáo bằng AI.

  n

n

• n

  Viết draft email bằng ChatGPT.

  n

n

• n

  Tạo quick insight bằng Power BI Copilot…

  n

n

n

✅ 3. Viết và chia sẻ

n

n
• n

  Viết giúp bạn rõ tư duy.

  n

n

• n

  Chia sẻ giúp bạn tạo thương hiệu cá nhân.

  n

n

n

✅ 4. Kết nối với những người thực chiến

n

n
• n

  Đọc các bài viết chuyên môn trên LinkedIn.

  n

n

• n

  Tham gia cộng đồng chuyên ngành (ERP, AI, Quản trị…).

  n

n

n

---

n

6. Kết luận: Chủ động hay bị động – bạn chọn?

n

n

n

Nếu bạn đang cảm thấy công việc của mình dễ bị thay thế, đừng hoang mang. Hãy xem đó là tín hiệu để bạn bước tiếp, nâng cấp chính mình.

n

2025 sẽ là năm bản lề. Người đi trước sẽ bứt phá. Người dừng lại sẽ bị đào thải.

n

---

n

n

n

“Tôi viết những gì mình đã làm, đã thấy, đã sai, đã học lại. Hy vọng bài viết này giúp bạn đi nhanh hơn tôi ngày trước.”

n

n

---

n

👉 Trên đây chỉ là góc nhìn cá nhân của bản thân, mong muốn chia sẻ và trao đổi cùng tất cả mọi người. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ với đồng nghiệp, sinh viên, hoặc bất kỳ ai đang cần định hướng trong thời điểm chuyển mình này.

n

#thitruonglaodong2025 #AI #kynangso #tuduyhethong #digitaltransformation #nghenghiep #blogkienthuc #paulnguyen #ERP #CRM #genAI