Biến dữ liệu bán lẻ thành chiến lược kinh doanh – Hành trình Power BI của Phương Oanh với Global Super Store

Giới thiệu dự án Power BI – Global Super Store Dataset

“Doanh thu cao điểm trong thời gian ngắn có đồng nghĩa tương lai sẽ bền vững?”
Đây là câu hỏi mà Nguyễn Thị Phương Oanh – học viên khóa Power BI tại Datapot – đã tự đặt ra khi bắt đầu dự án Global Super Store Dataset. Với hơn 13 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Direct Mail và Logistics chuyển phát bưu chính, cùng hơn 10 năm làm việc trong ngành du lịch, Oanh sở hữu tư duy nhạy bén về dữ liệu vận hành và hành vi khách hàng. Niềm yêu thích với khối dữ liệu bán lẻ, đặc biệt sau quá trình thực hiện khảo sát cho các thương hiệu như BigC (Go Market) và Aeon Mall, đã thôi thúc cô lựa chọn đề tài này để khám phá sâu hơn hiệu quả kinh doanh của một hệ thống bán lẻ toàn cầu.

Khai thác bộ dữ liệu Global Super Store (2012–2015), Oanh không chỉ trực quan hóa các chỉ số doanh thu và lợi nhuận mà còn phân tích mối quan hệ giữa doanh số – chi phí vận chuyển – danh mục sản phẩm – hành vi khách hàng. Dự án thể hiện cách một người có nền tảng tài chính – kế toán có thể ứng dụng Power BI để biến dữ liệu thành insight chiến lược, giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên bằng chứng và hiệu quả thực tế.

Thông tin & Mục tiêu của dự án Power BI

• Học viên: Nguyễn Thị Phương Oanh
• Lớp: PL-300
• Khóa: K-148
• Chủ đề dự án: Global Super Store Dataset

Giới thiệu Dataset

Bài tập thực hành Power BI của học viên Nguyễn Thị Phương Oanh phân tích tình hình kinh doanh của Global Super Store – một chuỗi bán lẻ toàn cầu chuyên cung cấp đa dạng sản phẩm thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm Đồ nội thất, Thiết bị công nghệ và Văn phòng phẩm.

Doanh nghiệp hoạt động trên phạm vi quốc tế, với thị trường chính tại Mỹ, châu Âu, châu Á – Thái Bình Dương, Trung Đông và châu Phi, hướng đến ba nhóm khách hàng chủ lực:

• Corporate (Doanh nghiệp) – mua số lượng lớn.
• Consumer (Cá nhân, hộ gia đình) – người tiêu dùng trực tiếp.
• Home Office (Văn phòng) – nhóm khách hàng nhỏ lẻ, hộ kinh doanh.

Bộ dữ liệu Global Super Store được lưu trữ dưới dạng Excel, bao gồm hơn 51.000 dòng dữ liệu trong giai đoạn 2012–2015, phản ánh toàn diện các khía cạnh về đơn hàng, doanh thu, lợi nhuận, chi phí vận chuyển, khách hàng và tình trạng hoàn trả.

Mục tiêu của dự án

Mục tiêu của dự án Global Super Store Analysis trên Power BI của học viên Nguyễn Thị Phương Oanh là:

• Đánh giá hiệu quả kinh doanh giai đoạn 2012–2015 thông qua các chỉ số doanh thu, lợi nhuận và chi phí vận chuyển theo khu vực và nhóm sản phẩm.
• Phân tích danh mục sản phẩm để xác định nhóm hàng có tỷ suất lợi nhuận cao, đồng thời đánh giá ảnh hưởng của chiết khấu và hoàn trả đến kết quả kinh doanh.
• Xây dựng chân dung khách hàng theo tần suất và giá trị mua hàng, từ đó nhận diện nhóm khách hàng trọng điểm giúp tối ưu doanh thu.
• Đề xuất hướng cải thiện chiến lược kinh doanh, tập trung vào tối ưu sản phẩm, logistics và trải nghiệm khách hàng.

Power BI Report

Bản report của học viên Nguyễn Thị Phương Oanh trên Power BI gồm 4 phần chính:

• Phân tích kết quả kinh doanh – Doanh thu, lợi nhuận theo khu vực, đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến kết quả tài chính.
• Phân tích sản phẩm & thời gian giao hàng – Nhóm hàng, lợi nhuận, chiết khấu, hoàn trả và đánh giá hiệu suất vận chuyển.
• Phân tích khách hàng – Chân dung khách hàng, tần suất mua hàng, lợi nhuận và nhóm khách hàng trọng điểm.
• Tổng hợp và đề xuất – Tóm tắt insight chính và đưa ra hướng cải thiện hiệu quả kinh doanh.

Dưới đây là bản report trên Power BI của học viên:

Bài showcase trên đây là sản phẩm thực hành của học viên sau khóa học Power BI tại Datapot. Bài làm vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và có thể được nâng cấp thêm về mặt chuyên môn. Tuy vậy, sản phẩm đã thể hiện được khả năng vận dụng kiến thức vào thực tế và là một bước tiến đáng ghi nhận trong hành trình học tập.

Bạn có thể tham khảo cách lên bố cục, triển khai insight và xử lý nội dung trong bài để lấy cảm hứng cho báo cáo hoặc sản phẩm dữ liệu sắp tới của mình.

Hành trình xây dựng báo cáo Power BI

Trong dự án Global Super Store Analysis, học viên Nguyễn Thị Phương Oanh đã ứng dụng Power BI để xây dựng mô hình dữ liệu hoàn chỉnh, trực quan hóa và phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp toàn cầu trong giai đoạn 2012–2015.

Dù chỉ có 2 tháng học với thời lượng 2 tiếng mỗi buổi, Oanh vẫn chủ động tự nghiên cứu thêm ngoài giờ để nắm vững kỹ năng Data Modeling, DAX và Visualization, từng bước biến dữ liệu thô thành báo cáo có chiều sâu phân tích.

Từ các dashboard được xây dựng, Oanh đã rút ra những insight quan trọng:

• Doanh thu và lợi nhuận có sự chênh lệch lớn giữa các khu vực, cần rà soát và điều chỉnh hoạt động tại những vùng kém hiệu quả.
• Chiết khấu cao ảnh hưởng trực tiếp đến biên lợi nhuận, đặc biệt ở các sản phẩm và quốc gia nhất định.
• Danh mục sản phẩm cần được tinh gọn – tập trung vào các nhóm hàng chủ lực, loại bỏ nhóm có hiệu quả thấp như Table.
• Thời gian giao hàng và tỷ lệ hoàn trả là yếu tố tác động mạnh đến trải nghiệm khách hàng, cần tối ưu qua việc phân bổ lại các hub vận chuyển.
• Chiến lược khách hàng nên hướng đến tăng tỷ lệ giữ chân thông qua chương trình chăm sóc cá nhân hóa.

Nhờ tư duy phân tích hệ thống và cách tiếp cận logic, Oanh không chỉ hoàn thiện báo cáo chuyên nghiệp trên Power BI mà còn thể hiện khả năng nhìn nhận dữ liệu dưới góc nhìn chiến lược kinh doanh – một năng lực quan trọng với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào trong môi trường thực tế.

Điểm nổi bật trong dự án cuối khóa của Phương Oanh

Dự án Global Super Store Analysis của Nguyễn Thị Phương Oanh nổi bật nhờ cách tiếp cận bài toán có hệ thống và định hướng rõ ràng từ đầu. Thay vì chỉ dừng lại ở việc trực quan hóa dữ liệu, Oanh bắt đầu bằng việc xác định mục tiêu phân tích cụ thể – đo lường hiệu quả kinh doanh, nhận diện khu vực hoạt động kém hiệu quả và tìm ra nguyên nhân cốt lõi ảnh hưởng đến lợi nhuận.

Điểm ấn tượng của bài làm là khả năng kết nối nhiều khía cạnh phân tích trong cùng một cấu trúc báo cáo mạch lạc – từ doanh thu, sản phẩm, chiết khấu, vận hành đến khách hàng. Mỗi phần đều được triển khai có chủ đích và hướng đến việc trả lời các câu hỏi kinh doanh cụ thể. Điều này thể hiện rõ tư duy của một người làm phân tích thực chiến: không chỉ “xử lý dữ liệu”, mà còn “kể lại câu chuyện kinh doanh” bằng dữ liệu.

Bên cạnh đó, Phương Oanh vận dụng tốt các kỹ thuật nâng cao của Power BI như navigation page, conditional formatting và dynamic tooltips để làm nổi bật insight và tối ưu trải nghiệm đọc báo cáo. Cách trình bày nhất quán, dashboard trực quan và các kết luận rõ ràng giúp bài làm vừa mang tính học thuật, vừa có giá trị ứng dụng thực tế.

Giảng viên đánh giá cao sự đầu tư, logic trong tư duy phân tích và tính chuyên nghiệp trong cách triển khai, xem đây là một trong những dự án thể hiện rõ sự trưởng thành về năng lực tư duy dữ liệu và storytelling trong khóa học PL-300.

Buổi thuyết trình của học viên Phương Oanh

Giảng viên nhận xét gì về dự án đầu tay của Phương Oanh?

“Bài làm của bạn Phương Oanh thể hiện tư duy logic, khả năng kể chuyện bằng dữ liệu tốt và đặc biệt là sự đầu tư nghiêm túc trong từng chi tiết. Mỗi trang báo cáo đều có kết luận rõ ràng, insight cụ thể và hướng đến việc giải quyết bài toán kinh doanh thực tế.”

Thầy Vũ Trọng Quang – Giảng viên bộ môn Power BI nhận xét

Đặc biệt, Phương Oanh đã đạt giải Nhất bài thuyết trình cuối khóa, minh chứng cho sự nỗ lực và tiến bộ vượt bậc trong quá trình học tập và thực hành Power BI.

Điều Phương Oanh tâm đắc nhất trong quá trình học:

Với Phương Oanh, điểm tâm đắc nhất trong hành trình học là phần xây dựng mô hình dữ liệu Fact–Dim, nơi cô khám phá được cách dữ liệu kết nối và phản ánh bức tranh kinh doanh toàn diện. Nhờ dự án cuối khóa, Oanh không chỉ củng cố kiến thức đã học mà còn nâng cao đáng kể kỹ năng thao tác, tư duy phân tích và tự tin hơn khi ứng dụng Power BI vào công việc thực tế.

Dự án Global Super Store Analysis không chỉ là một bài tập cuối khóa, mà còn là dấu mốc quan trọng trong hành trình học Power BI của Nguyễn Thị Phương Oanh – từ một người làm trong lĩnh vực du lịch và logistics, cô đã trở thành người có khả năng phân tích, trực quan hóa và kể câu chuyện kinh doanh bằng dữ liệu. Hành trình đó thể hiện tinh thần học thật – làm được – và dám thử sức với công cụ mới để tạo ra sản phẩm mang giá trị thực tiễn.

Đó cũng chính là điều mà Datapot luôn hướng đến trong mỗi khóa học: giúp học viên không chỉ nắm công cụ, mà còn hiểu cách biến dữ liệu thành insight chiến lược. Nếu bạn cũng đang tìm kiếm con đường để chinh phục Power BI và ứng dụng vào công việc của mình, thì câu chuyện của Phương Oanh chính là lời nhắn gửi dành cho bạn.

hoang