Mastering Data Analytics

Mastering Data Analytics Dẫn đầu mảng đào tạo phân tích dữ liệu kinh doanh tại VN với hơn +100 HV/ khóa, mở 70+ lớp
(2)

Mastering Data Analytics chuyên cung cấp các dịch vụ tư vấn & đào tạo phân tích dữ liệu kinh doanh (cá nhân và doanh nghiệp) tại Việt Nam và quốc tế.

08/09/2026

AI AGENT hỗ trợ đến đâu trong quá trình
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU?

🧩 Có thể bạn không để ý, nhưng bạn đang làm 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 mỗi ngàyNhiều người nghĩ chỉ khi làm đúng vị trí Data Analyst thì ...
08/09/2026

🧩 Có thể bạn không để ý, nhưng bạn đang làm 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 mỗi ngày
Nhiều người nghĩ chỉ khi làm đúng vị trí Data Analyst thì mới cần đến Analytics.

Nhưng thử nhìn lại những việc rất quen trong công việc:
- Bạn làm 𝐒𝐚𝐥𝐞𝐬 và thường xuyên xem doanh số để biết nhóm nào đang hụt target.
- Bạn làm 𝐇𝐑 và theo dõi turnover, tuyển dụng hay hiệu suất nhân sự.
- Bạn làm 𝐅𝐢𝐧𝐚𝐧𝐜𝐞 và so actual với budget để tìm những khoản biến động bất thường.
- Bạn làm 𝐎𝐩𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 và nhìn tiến độ, tồn kho, năng suất hay SLA để xem vấn đề đang nằm ở đâu.

Có thể bạn gọi những việc đó là làm report, theo dõi KPI hay tổng hợp số liệu.
Nhưng phía sau đều là một logic khá giống nhau và đĐó chính là lúc 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 xuất hiện. 🔎
Và không phải công việc nào cũng cần Analytics ở cùng một mức.

Có người chỉ cần trả lời:
👉 𝐖𝐇𝐀𝐓? - Chuyện gì đang xảy ra?
Nhưng khi trách nhiệm tăng lên, câu hỏi cũng bắt đầu sâu hơn:
👉 𝐖𝐇𝐄𝐑𝐄? - Vấn đề nằm ở đâu?
👉 𝐖𝐇𝐘? - Vì sao nó xảy ra?
👉 𝐍𝐎𝐖 𝐖𝐇𝐀𝐓? - Tiếp theo nên làm gì?
Ví dụ, biết “doanh thu giảm 12%” có thể chỉ cần một báo cáo.
Nhưng để biết 12% đó đến từ đâu, nguyên nhân nào đang kéo kết quả xuống và nên ưu tiên xử lý việc gì trước, bạn đã cần đến Analytics nhiều hơn.

💡 Vì vậy, câu hỏi quan trọng có lẽ không phải: “Mình có phải 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭 không?”
Mà là: “Công việc hiện tại của mình đang cần Analytics ở mức nào?”

MDA đã tóm tắt 4 mức độ trong phần hình để bạn có thể tự đối chiếu với công việc hiện tại. 👇
Và nếu công việc của bạn ngày càng thường xuyên phải đi từ 𝐖𝐇𝐀𝐓 → 𝐖𝐇𝐘 → 𝐍𝐎𝐖 𝐖𝐇𝐀𝐓, thứ cần nâng cấp không chỉ là thêm một Dashboard hay một công cụ AI mới.

Mà là cách bạn đặt câu hỏi, hiểu KPI, phân tích nguyên nhân và biến dữ liệu thành hành động.

Đây cũng là những năng lực được phát triển trong chương trình 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐢𝐜 𝐀𝐈 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 tại MDA.
Có thể bạn không làm trong phòng Data.
Nhưng nếu công việc mỗi ngày đều yêu cầu bạn nhìn số liệu để hiểu vấn đề và ra quyết định, rất có thể Analytics đã ở trong công việc của bạn từ lâu rồi.

Hãy inbox MDA để có được lộ trình hoàn hảo ngay từ đầu cho bạn nhé!
------
📍 Liên hệ Mastering Data Analytics
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

07/09/2026

Bảng KPI trông vẫn đầy, nhưng xếp theo 6 nhóm mục tiêu chiến lược thì tới 4 ô đang trống.

Lý do không nằm ở năng lực đo lường, mà ở cơ chế phản hồi. KPI thường chỉ phản ánh điều doanh nghiệp nhận được tín hiệu sớm, không phải điều họ thực sự coi trọng.
---
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Zalo)
📧 [email protected]
🌐 mastering-da.com

🧭 Thử làm một phép tính trước khi bạn duyệt tuyển thêm một 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭 nữa.Bốn người trong team data. Mỗi người mất khoảng 3...
07/09/2026

🧭 Thử làm một phép tính trước khi bạn duyệt tuyển thêm một 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭 nữa.

Bốn người trong team data. Mỗi người mất khoảng 30 giờ một tháng để dựng lại những báo cáo đã dựng ở tháng trước kéo số, đối chiếu, sửa lại công thức ai đó đổi tuần rồi.

120 giờ. Gần một người làm việc toàn thời gian, chỉ để dữ liệu tháng này trông giống định dạng tháng trước.

Và đó là phần dễ nhìn thấy nhất.

🔸 Chuyện thường xảy ra tiếp theo

Team quá tải. Business phàn nàn chờ lâu. Đề xuất được đưa lên: tuyển thêm người.

Người thứ năm vào. Ba tháng đầu học cách team đang hiểu số liệu — không phải từ tài liệu, mà từ đồng nghiệp ngồi cạnh. Đến tháng thứ tư, bạn có thêm một người làm nhanh hơn, và thêm một cách hiểu nữa về cùng một chỉ tiêu.

Tốc độ tăng. Độ nhất quán thì không.

🔸 Vì sao thêm người không gỡ được nút này

Vì cái đang thiếu không phải giờ công. Là chỗ để đặt tri thức.

» Logic nghiệp vụ nằm trong đầu vài người, không nằm trong hệ thống
» Cách phân tích một bài toán nằm trong file cá nhân, không ai kế thừa được
» Mỗi lần có yêu cầu mới, quy trình được dựng lại từ đầu

Đưa AI vào theo cách phổ biến hiện nay mỗi người tự hỏi, tự lấy kết quả không chạm vào ba điều trên. Nó chỉ làm mỗi người đi nhanh hơn theo hướng của riêng mình.

🔸 Thứ đáng xây thay vì đáng tuyển
✥ Một cách hiểu số liệu mà người mới đọc là dùng được ngay, không cần sáu tháng học nghề từ người cũ.
✥ Một quy trình phân tích được viết ra và kiểm soát được, thay vì tồn tại dưới dạng thói quen.
✥ Một lớp thực thi để AI chạy đúng quy trình đó có phân quyền, có truy vết, có người review trước khi con số đi vào quyết định.

Xây một lần. Cả tổ chức dùng.

Người thứ năm khi đó không vào để gánh việc tồn. Họ vào để làm phần mà con người vẫn phải làm: đặt đúng câu hỏi và chịu trách nhiệm với quyết định.

Đây là điều chương trình Agentic AI Analytics tại MDA tập trung đào tạo thiết kế hệ thống phân tích để AI vận hành đúng chuẩn chuyên môn, trên nền Power BI và Microsoft Fabric.

📨 Nhắn tin cho MDA nếu bạn muốn rà lại xem đội ngũ hiện tại đang thiếu người hay đang thiếu hệ thống nhé!

-----
📍 Liên hệ Mastering Data Analytics
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

07/09/2026

🧩 Satya Nadella - CEO Microsoft nói về “next frontier” của Copilot: AI không chỉ hỗ trợ, mà tự làm đến cùng🤔

06/09/2026

AI không thay thế bạn, nó xóa "lớp giữa" - phần thao tác thủ tục.
AI đang làm quá tốt phần Thao tác. Đừng để mình trở thành người chỉ biết copy kết quả từ AI.

Nền tảng vững chắc không khan hiếm vì khó, nó khan hiếm vì... chán. Nhưng đó chính là lợi thế cạnh tranh bền vững nhất. Bạn đang tập trung vào đâu? 👇
---
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Zalo)
📧 [email protected]
🌐 mastering-da.com

💥Tổng hợp Jobs dành cho Analyst trong tháng 9 từ Highlands Coffee, ZaloPay, ...📌 Tháng 9 này, thị trường đang cần một An...
06/09/2026

💥Tổng hợp Jobs dành cho Analyst trong tháng 9 từ Highlands Coffee, ZaloPay, ...

📌 Tháng 9 này, thị trường đang cần một Analyst như thế nào?
Lướt qua loạt JD mới dành cho Data Analyst/Business Analyst/BI Analyst tháng này, có một điều khá rõ:
Biết SQL, Power BI hay Python vẫn quan trọng - nhưng chỉ biết công cụ thì ngày càng khó tạo khác biệt.
Các doanh nghiệp đang kỳ vọng Analyst đi xa hơn chuyện lấy data, xử lý data rồi dựng dashboard.

Bạn cần có khả năng:
- Hiểu bài toán Business trước khi bắt đầu phân tích.
- Biết đặt câu hỏi đúng để tìm ra nguyên nhân phía sau con số.
- Chuyển dữ liệu thành Insight → Recommendation → Action.
- Làm việc được với nhiều team như Product, Marketing, Finance, Operations hay Data Science.
- Biết tận dụng AI & Automation để tăng tốc quá trình phân tích, thay vì chỉ làm mọi thứ thủ công.
Nói cách khác, thị trường đang dần dịch chuyển từ:
“Người biết làm báo cáo” → “Người dùng dữ liệu để hỗ trợ quyết định.” 📊
Vì vậy, nếu đang học hoặc muốn chuyển sang Analytics, mình nghĩ một trong những cách thực tế nhất để kiểm tra năng lực hiện tại là:

🧭 Đọc JD trước khi chọn thứ để học.
JD cho bạn biết doanh nghiệp đang tuyển gì, kỹ năng nào xuất hiện lặp lại và khoảng cách giữa năng lực hiện tại với vị trí mình muốn ứng tuyển còn bao xa.
👇 Mình đã tổng hợp một số job dành cho Analyst nổi bật trong tháng 9 ở bên dưới.
Đừng chỉ xem để tìm việc.
Hãy xem mỗi JD như một “bản đồ năng lực” để biết trong 3-6 tháng tới mình nên nâng cấp điều gì.
🚀 Chúc mọi người tháng 9 có thêm nhiều cơ hội mới - và quan trọng hơn, đủ tỉnh táo để chọn đúng kỹ năng cần đầu tư.

05/09/2026

Càng chữa cháy càng bận, nhưng vấn đề vẫn quay lại mỗi tháng. Tại sao càng làm càng giậm chân tại chỗ? 🤔

Thời AI, "kéo nhanh" không còn là lợi thế. Đã đến lúc chuyển từ tư duy "mì ăn liền" sang xây dựng hệ thống bền vững.
---
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Zalo)
📧 [email protected]
🌐 mastering-da.com

✨ Lưu ngay Playlist Power BI & Microsoft Fabric Thực Chiến - nâng kỹ năng chỉ trong vài phút mỗi ngày!Trong Power BI, là...
05/09/2026

✨ Lưu ngay Playlist Power BI & Microsoft Fabric Thực Chiến - nâng kỹ năng chỉ trong vài phút mỗi ngày!

Trong Power BI, làm ra được một dashboard chưa chắc đã khó.
Khó hơn là làm sao để report chạy nhẹ, model rõ, DAX đúng và người xem hiểu ngay điều dữ liệu đang muốn nói.
🎥 Với playlist “For Analyst” của Guy in a Cube, bạn có thể bổ sung lại những kỹ năng Power BI & Microsoft Fabric thường xuyên dùng trong công việc thực tế - từ xử lý dữ liệu, data modeling, DAX cho tới performance và dashboard design.
Điểm hay là nội dung không đi theo kiểu học công thức rời rạc, mà bám sát những vấn đề người dùng Power BI rất hay gặp khi làm report thật.

✨ Dưới đây là 5 nhóm kỹ năng đáng để bạn lưu lại học dần:
1. Làm sạch dữ liệu bằng Power Query
- Biết nên xử lý gì trước khi đưa dữ liệu vào model.
- Hạn chế tình trạng data thừa, data lỗi làm report ngày càng nặng.
2. Xây Data Model gọn và dễ mở rộng
- Hiểu cách tổ chức bảng và relationship hợp lý.
- Tránh kiểu “nối được là chạy”, nhưng càng làm lâu càng khó maintain.
3. Viết DAX đúng ngữ cảnh
- Hiểu filter context, row context và cách measure thực sự vận hành.
- Không chỉ copy công thức rồi sửa tới khi “ra đúng số”.
4. Troubleshoot report chậm hoặc số liệu sai
- Biết nên kiểm tra model, DAX hay visual trước.
- Giảm thời gian đoán lỗi và làm lại từ đầu.
5. Thiết kế dashboard dễ đọc hơn
- Sắp xếp visual để người xem nắm được thông tin chính nhanh hơn.
- Không biến dashboard thành một “bức tường biểu đồ”.

💡 Điểm MDA đánh giá cao:
- Nội dung bám sát tình huống thực tế khi làm Power BI.
- Có nhiều mẹo nhỏ nhưng áp dụng được ngay vào report đang làm.
- Phù hợp cả với người mới lẫn người đã dùng Power BI một thời gian nhưng muốn củng cố lại nền tảng.
- Có thêm nhiều nội dung liên quan tới Microsoft Fabric và workflow BI hiện đại trông thời đại Agentic AI
Những ai nên theo dõi playlist này?
- Data Analyst đang dùng Power BI hằng ngày nhưng report vẫn chậm hoặc khó maintain.
- Người đã biết Power BI cơ bản nhưng muốn hiểu sâu hơn về model và DAX.
- Business User muốn làm dashboard rõ ràng, dễ dùng hơn trong công việc.
- Người đang muốn cập nhật thêm Microsoft Fabric và cách xây hệ thống BI bài bản hơn.
⏳ Không nhất thiết phải “cày” hàng giờ. Chỉ cần dành 15-20 phút mỗi ngày, chọn đúng video theo vấn đề mình đang gặp và áp dụng ngay vào report hiện tại.

👉 Link playlist MDA để ở comment nhé.
Source: Guy in a Cube
📩 Nếu bạn muốn xây nền tảng Power BI bài bản hơn và biết cách áp dụng vào công việc thực tế, có thể inbox MDA để được tư vấn lộ trình phù hợp.
----
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

⚡ Khi công việc cần bạn xử lý dữ liệu nhanh hơn, học thêm một công cụ thôi thường chưa đủ.Đó cũng là lý do anh Nguyễn Th...
05/09/2026

⚡ Khi công việc cần bạn xử lý dữ liệu nhanh hơn, học thêm một công cụ thôi thường chưa đủ.

Đó cũng là lý do anh Nguyễn Thành Long - Chuyên viên Phát triển Sản phẩm tại 𝐏𝐕𝐜𝐨𝐦𝐁𝐚𝐧𝐤 tham gia 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐢𝐜 𝐀𝐈 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐊𝟔𝟎.

Trước khóa học, anh Long muốn bổ sung thêm kiến thức mới, nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu, học Power BI và quan trọng hơn là hiểu cách tư duy khi đứng trước một bài toán phân tích.
Mục tiêu anh đặt ra khá rõ:
Làm sao để phân tích dữ liệu nhanh hơn và tự tin hơn khi xử lý số liệu trong công việc.

Sau khi hoàn thành chương trình, điều anh Long ghi nhận rõ nhất không nằm ở một tính năng cụ thể của Power BI.
Mà là việc bản thân đã có một nền tảng để biết mình nên tiếp cận dữ liệu như thế nào.

💬 Anh chia sẻ:
“Từ newbie, mình đã có những nền tảng cơ bản và tự tin hơn khi xử lý số liệu.”

Với một người không xuất phát từ vị trí chuyên sâu về Data, sự tự tin này rất quan trọng.
Bởi khi chưa có nền tảng, mỗi lần gặp một bộ dữ liệu mới rất dễ rơi vào trạng thái:
→ Không biết nên bắt đầu phân tích từ đâu
→ Có nhiều số nhưng chưa biết số nào đáng chú ý
→ Làm báo cáo được nhưng mất khá nhiều thời gian
→ Biết công cụ nhưng chưa kết nối được công cụ với câu hỏi kinh doanh
Agentic AI Analytics giúp anh Long lấp dần những khoảng trống đó bằng một chương trình kết hợp cả BI, tư duy phân tích và AI.

Điểm anh đánh giá cao nhất là:
“Kiến thức của tất cả các giảng viên đều bao quát và rộng, liên quan đến cả AI và BI.”
Không chỉ dừng ở việc học Power BI, chương trình mở rộng cách người học nhìn vào toàn bộ quá trình Analytics: hiểu vấn đề, xử lý dữ liệu, phân tích, trực quan hóa và tận dụng AI để hỗ trợ công việc hiệu quả hơn.

📚 Lượng kiến thức vì vậy cũng không hề nhẹ.
Anh Long mô tả trải nghiệm học bằng một câu khá ngắn:
“Khó nhưng giúp nâng cao trình độ và thêm các skill cho bản thân.”

Và đây có lẽ cũng là một feedback phản ánh khá đúng tinh thần của chương trình.
Không phải học để mọi thứ trở nên “dễ”.
Mà học để những bài toán trước đây mình chưa biết xử lý, sau này mình có thêm phương pháp, công cụ và góc nhìn để giải quyết.

Một điểm khác anh Long đánh giá tích cực là sự hỗ trợ của đội ngũ giảng viên, đặc biệt ở việc kiên trì giải đáp các câu hỏi của học viên trong suốt quá trình học.
Anh cũng góp ý MDA nên tăng thêm thời lượng thực hành và tổ chức thêm các buổi thực hành offline tại Hà Nội.
MDA rất trân trọng những góp ý như vậy, bởi một chương trình càng nhiều nội dung mới về AI và Analytics thì thời gian để người học thực hành, va chạm và “tiêu hóa” kiến thức càng quan trọng.

💙 Và khi được hỏi có sẵn sàng giới thiệu chương trình cho người khác không, câu trả lời của anh Long là:
“Chắc chắn rồi.”

Một khóa học tốt không nhất thiết khiến bạn trở thành chuyên gia ngay sau vài tháng.
Nhưng nó nên giúp bạn nhìn dữ liệu khác đi, xử lý công việc nhanh hơn và tự tin hơn trước những bài toán mà trước đây mình còn lúng túng.

Đó cũng là thay đổi mà anh Long nhận được sau Agentic AI Analytics K60.
📩 Nếu công việc của bạn ngày càng cần sử dụng dữ liệu nhiều hơn, nhưng bạn vẫn đang thiếu một lộ trình kết nối tư duy phân tích - Power BI - AI, inbox MDA để được tư vấn chương trình phù hợp.
———
📞 Liên hệ MDA:
☎️ 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

Address

Saigon Paragon Building/3 Nguyễn Lương Bằng, Phường Tân Mỹ
Ho Chi Minh City
700000

Alerts

Be the first to know and let us send you an email when Mastering Data Analytics posts news and promotions. Your email address will not be used for any other purpose, and you can unsubscribe at any time.

Contact The Business

Send a message to Mastering Data Analytics:

Shortcuts

Share