5 bước định hình tư duy Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu

Bạn đã từng như thế này chưa?

– Đã học đủ các tools người ta recommend trên mạng như SQL, Power BI, Python… những vẫn cảm thấy thiếu thiếu gì đó?

– Mỗi lần làm project lại thấy không biết bắt đầu từ đâu, thường lao vào làm luôn mà không có phương pháp, không có hệ thống

– Học hoài mà đi apply không qua nổi vòng CV và không biết tại sao?

Nếu mà đi làm rồi thì Viết report, trình bày recommendation rõ ràng, đầy đủ nhưng recommendation không ai dùng, dashboard vẽ cực kỳ công phu nhưng bị “seen”, họp xong, mọi người vẫn quyết theo bản năng, không ai nhắc đến phân tích của bạn nữa.

Vinh hiểu rất rõ điều đó vì mình cũng bị như vậy, kể cả lúc đã đi làm.

Mình từng dành hàng chục tiếng cày data, vẽ dashboard tỉ mỉ, viết từng dòng recommendation kỹ như slide tư vấn chiến lược. Nhưng rồi sao?

– Có cái bị ignore ngay từ lúc họp.

– Có cái được gật gù, rồi… chìm luôn sau đó.

– Có cái được khen “hay đó”, nhưng cuối cùng business vẫn… làm theo bản năng.

Mình bắt đầu thấy cay cay :)) và từ đó đau đáu một câu hỏi:

“Tại sao phân tích mình làm đúng mà không ai dùng? Làm sao để tạo ra impact thật sự?”

Hồi đó, mình tưởng rằng: Insight hay = Thành công.

Nhưng thực tế dạy Vinh một điều:

Insight, dashboard, recommendation chỉ là… mở bài.

Nó chỉ chiếm 20% trong hành trình giải quyết bài toán kinh doanh.

Cái thiếu, không nằm ở code. Không nằm ở chart.

Mà nằm ở tư duy tiếp cận vấn đề ngay từ đầu!

Vậy nên Vinh đã quyết định lùi lại một bước. Không vội code. Không nghĩ tới số liệu trước. Mình bắt đầu đi tìm hiểu: Những người giỏi nhất thế giới họ làm thế nào?

Và rồi, Vinh chạm đến Design Thinking một concept tư duy đến từ Stanford, nơi mọi giải pháp đều bắt đầu bằng việc hiểu thật sâu con người & nỗi đau thật sự của business.

Đó là lúc “làm Data” với Vinh thực sự bước sang một chương hoàn toàn mới!

Đừng vội lao vào số liệu. Hãy bắt đầu bằng việc quan sát, lắng nghe, đặt câu hỏi.

Dữ liệu không tự nhiên mà có nó phản ánh hành vi và nỗi đau thật sự của con người.

Muốn insight tạo ra hành động, phải hiểu được người đang ra quyết định cần gì, lo gì, bối rối ở đâu.

– Áp dụng mô hình 5W1H để hỏi đúng: Cái gì đang xảy ra? Ai liên quan? Vì sao cần làm?…

– Dùng khung suy nghĩ đơn giản:

Họ đang nghĩ gì? Lo lắng điều gì? Muốn đạt được gì?

– Chủ động tham gia vào họp nhóm, trao đổi với team để cảm nhận vấn đề ngay tại chỗ, chứ không chỉ qua file Excel.

Ví dụ: Một anh quản lý cấp trung không cần bạn trình 10 biểu đồ đẹp anh cần một dòng giải thích ngắn gọn để nói với sếp cấp cao trong 2 phút.

Sau khi đã “ngấm” được nỗi đau thật, bạn cần “đóng khung” lại vấn đề sao cho rõ ràng và giải được bằng dữ liệu.

– Viết lại câu hỏi trọng tâm dạng:

“Người A đang cần gì, vì họ gặp vấn đề gì trong bối cảnh nào?”

– Nhìn vấn đề từ nhiều hướng:

+ Tổng thể: Vấn đề ảnh hưởng tới mục tiêu nào của công ty?

+ Cụ thể: Bộ phận nào đang trực tiếp bị ảnh hưởng?

+ Liên đới: Có ai khác sẽ tác động hoặc bị ảnh hưởng?

Ví dụ: “Doanh thu giảm” nghe thì lớn, nhưng quá mơ hồ. Còn “Người dùng trên mobile ít thêm sản phẩm vào giỏ hàng hơn 30% so với desktop” là một câu hỏi bạn có thể phân tích và đề xuất hành động.

Đây là giai đoạn tư duy sáng tạo và cũng là lúc bạn chuyển từ “tìm lỗi” sang “tìm hướng”.

– Dùng mindmap để brainstorming các hướng phân tích theo từng “point of view”.

– Tách riêng 2 phiên:

+ Phiên 1: Suy nghĩ không giới hạn càng nhiều càng tốt.

+ Phiên 2: Sàng lọc ý tưởng chọn hướng có khả năng thực hiện & tạo impact cao.

– Timeline: Trước -> Trong -> Sau sự kiện

– Nhóm người dùng: user mới, user trung thành, user rời bỏ

– Kênh: web, app, offline

– Behavior flow: xem click mua rời bỏ

Prototype không phải là bản final nó là phiên bản đủ để kiểm tra có đáng đào sâu không.

– Dùng Excel, Notion, hoặc PowerPoint để làm bản insight nhanh.

– Thử trình bày insight bằng cách chia làm 3 tầng:

+ Sự thật: Dữ liệu nói gì?

+ Giải thích: Vì sao lại như vậy?

+ Hành động: Vậy nên làm gì?

Nguyên tắc: “Don’t fall in love with your prototype.” Cứ chia sẻ sớm, kiểm tra nhanh, sai thì sửa.

Phân tích giỏi đến đâu mà không tạo ra hành động cũng chỉ là “báo cáo để biết, không để làm”.

Insight chỉ có giá trị thật khi nó được dùng để thay đổi điều gì đó trong thực tế.

– Sau khi trình bày insight, hãy theo sát team triển khai để xem:

-Business có hành động gì cụ thể dựa trên insight đó?

– Họ áp dụng ra sao? Có đúng như kỳ vọng không?

Trước khi triển khai, hãy xác định chỉ số đo lường (success metric) cụ thể để kiểm chứng.

Ví dụ minh họa:

– Insight: Người dùng đăng ký qua quảng cáo Facebook có tỷ lệ rời bỏ cao hơn 3 lần.

– Action: Thiết kế lại quy trình onboarding riêng cho nhóm này.

– Success metric: Churn rate sau 7 ngày.

– Kết quả: Churn giảm từ 45% xuống 28% trong vòng 1 tháng sau khi thay đổi.

Hỏi 3 câu quan trọng sau mỗi project:

– Business đã hành động theo insight đó chưa?

– Hành động đó tạo ra thay đổi gì về kết quả?

– Chỉ số quan trọng nhất (north star metric) của dự án có cải thiện không nếu có, là bao nhiêu phần trăm?

Bạn làm đúng insight. Trình bày rõ ràng. Business cũng hành động.

Nhưng rồi… chỉ số không thay đổi. Impact mờ nhạt. Cảm giác như đổ công vô ích?

Chuyện đó bình thường. Rất nhiều người làm Data chuyên nghiệp cũng gặp y chang.

Và chính tại đây bạn sẽ thấy Design Thinking không chỉ là 5 bước tuyến tính mà là một vòng lặp.

Tư duy quan trọng nhất của Design Thinking là: Iteration.

Làm -> học -> chỉnh.

Hiểu sâu hơn định nghĩa -> lại thử lại đo lại.

Mỗi vòng lặp không phải là thất bại mà là bước tiến hóa trong cách bạn tư duy.

Làm Data là hành trình liên tục không phải đích đến một lần

Insight đúng → chưa chắc có impact.

Action nhanh → chưa chắc ra kết quả.

Cái chúng ta cần là một tư duy hệ thống, có thể lặp lại, điều chỉnh, cải tiến liên tục.

Và đó chính là lý do Design Thinking trở thành phương pháp cốt lõi mà mình luôn mang theo trong hành trình làm nghề và cả khi coaching cho người mới bắt đầu.

Nếu bạn đang tìm một lộ trình học Data Analyst bài bản, thực tế và có người đồng hành, thì khoá Data Analyst Coaching 1 on 1 của mình có thể phù hợp.

Khóa này không chỉ dạy công cụ mà tập trung vào tư duy Problem Solving, Design Thinking vào từng module để các bạn có tư duy phân tích bài bản, thực tế khi làm nghề.

Lộ trình chi tiết:

Làm phân tích giỏi chưa đủ. Quan trọng là phân tích đó có được dùng hay không.

Tư duy “Data mindset” không đến từ việc học thêm một tool, mà từ việc hiểu đúng vấn đề, đặt câu hỏi đúng, và kiên trì lặp lại để tìm ra thứ thực sự tạo ra tác động.

Design Thinking không hứa sẽ cho bạn đáp án ngay lập tức.

Nhưng nó cho bạn một khung tư duy đủ linh hoạt để xoay chuyển khi bài toán thay đổi và kiên định hơn khi bạn cần đi tới cùng.