Trong quá trình hỗ trợ cho nhiều anh chị học viên khi xử lý dữ liệu – mình gặp nhiều các trường hợp vì dữ liệu bị thiếu thông tin nên dẫn đến quá trình tổng hợp, báo cáo và không thể phân tích được dẫn đến các dashboard làm ra sẽ dễ bị sai lệch. Sau đây một trong các lỗi thường gặp như sau:
- Lỗi định dạng: Sai format ngày tháng, Sai Format ký tự và số
- Dữ liệu ở tầng giao dịch nhưng lại lôi ra làm tổng hợp báo cáo
- Dữ liệu bị thiếu ngày,…
- Bảng dữ liệu gộp chung – bị sai chiều dữ liệu ví dụ trong bảng giao dịch đơn hàng chứng từ: lúc ghi nhà cung cấp thì NCC cũng chính khách hàng
Để làm phân tích dữ liệu hiệu quả, chúng ta cần quản trị được dữ liệu theo một số nguyên lý sau:
- Dữ liệu phải có ngày: Để có thể phân tích được dữ liệu – dữ liệu bắt buộc phải có ngày giao dịch.
| Loại thời gian | Ví dụ đúng | Ví dụ sai |
| Tại ngày | Tính đến 23h59 phút, 25/09/2017, Native Việt Nam có bao nhiêu nhân sự? | Ngày 25/9 doanh thu về bao nhiêu? |
| Từ ngày đến ngày | Từ đầu đến cuối Tháng 9 tuyển dụng được bao nhiêu người | Tài khoản tháng 9 có bao nhiêu tiền Số nhân viên trong tháng 10 là bao nhiêu? |
2. Dữ liệu phải thuộc Các chiều khái niệm/ Chuồng voi khái niệm
Chiều khái niệm là các mô hình hoạt động kinh doanh mà sau khi phân tích nghiệp vụ và hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, và được tạo thành hệ thống cơ sở dữ liệu để lưu trữ ví dụ như Sản phẩm sẽ có: mã sản phẩm (ID), tên sản phẩm, đơn vị tính,…
Ví dụ như phân tích hoạt động tuyển dụng của doanh nghiệp bảng dưới đây:
3. 6 tầng dữ liệu
- Chứng từ: là hóa đơn từ các giao dịch lẻ, các danh sách cụ thể
- Giao dịch: là những chi tiết cụ thể trong chứng từ. Ví dụ: mua, bán, đã thanh toán, nợ, chưa thanh toán,…
- Sổ: có khá nhiều loại sổ, tùy thuộc vào mỗi lĩnh vực khác nhau.Ví dụ ngành kế toán gồm các loại sổ: sổ tiền mặt, tiền gửi ngân hàng,…
- Tổng hợp: từ các loại sổ, ta tổng hợp thành dòng, cột, tiêu đề, từ đó transform biến đổi dữ liệu bằng các loại transform
- Phân tích: sau khi có được dữ liệu cuối, ta load dữ liệu, phân tích chi tiết các dữ liệu đó thành các bảng biểu cụ thể, so sánh kpi/mục tiêu/kế hoạch. Để thành thạo 6 tầng dữ liệu với combo khóa học Data Analysis: PowerBI, R, Python, SQL và Excel
- Đánh giá/hỗ trợ ra quyết định
Một số đặc điểm của 6 tầng dữ liệu:
| Tầng | Keyword | Note riêng | Note chung |
| Chứng từ | Dữ liệu từ dưới lên, quản trị từ trên xuống | ||
| Giao dịch | Nhanh, thông minh, không cần input | Click & See: Tại sao lại lệch thế kia-> TỊT | |
| Sổ | Filter, search, sort, group | Chuẩn hóa dữ liệu là mọi việc OK | |
| Tổng hợp | Group + SUM, COUNT, AVG Group -> Các chiều PIVOT TABLE | – Tổng hợp đa chiều – Chuồng voi khái niệm | Chỉ làm đến tổng hợp thì vô nghĩa về mặt quản trị |
| Phân tích | So sánh: KPI, thường đạt, khác Định dạng có điều kiện | Làm thế nào để 1 CTV cũng phân tích và đọc báo cáo được | |
| Hỗ trợ ra quyết định | Làm thế nào để 1 CTV cũng làm “quản lý” được |
4. Báo cáo phải ở tầng phân tích:
Tại sao lại vậy, dựa vào tầng phân tích trên ta cũng có thể nhận thấy, khi thiết kế các báo cáo để gửi sếp các số liệu sẽ thường là so KPI mục tiêu là gì, đạt được bao nhiêu % kế hoạch?
| Nỗi đau vô cảm | Câu hỏi? | Giải pháp |
| Doanh thu tháng 9 của Shoppee Việt Nam là 25 tỷ | Là ít hay nhiều? Là tốt hay xấu? So với cái gì? | So sánh KPI/kế hoạch/mục tiêu So sánh thường đạt So sánh với thằng khác |
| Doanh thu tháng 9 của Shopee Việt Nam là 25 tỷ | Tình hình đang tốt lên, hay xấu hơn, dự kiến như thế nào? | Đồ thị trực quan sinh động Cột là thực tế, đường là kế hoạch |
| Làm thế nào để cho 1 CTV cũng có cảm xúc là tốt hay xấu? | Sử dụng màu sắc, định dạng có điều kiện Đào tạo kỹ năng đọc báo cáo |
Dưới đây là một trong những báo cáo nhìn rất đẹp mắt nhưng đọc rất khó nhìn, và không thể hiện được yêu cầu gì? Bạn có thể tham khảo thêm Cách thiết kế Visualization/ Dashboard chuyên nghiệp:
Hy vọng bài viết này sẽ giúp ích cho bạn trong việc quản trị dữ liệu số.
