Power BI Project Stories – Những kiến thức đáng chú ý tại webinar ngày 23/08/2025

Chiều ngày 23/08 vừa qua, Datapot phối hợp cùng Microsoft đã tổ chức thành công webinar “Power BI Project Stories – Làm đúng ngay từ đầu, kinh nghiệm từ người trong cuộc”.

Buổi chia sẻ có sự đồng hành của hai diễn giả:

Ms. Trịnh Quỳnh Chi – Trưởng bộ môn SQL tại Datapot, cựu Data Analyst tại Techcombank
Ms. Tô Yến Nhi – Finance Specialist tại tập đoàn Aboitiz Foods, Học viên Power BI K134 tại Datapot

Webinar đã thu hút sự quan tâm của đông đảo học viên và thí sinh tham dự NextGen Analytics Challenge 2025, mang lại nhiều góc nhìn thực tế và kinh nghiệm hữu ích để triển khai dự án Power BI hiệu quả ngay từ bước đầu tiên.

Hãy cùng Datapot điểm lại các phần nổi bật, quan trọng của buổi webinar trực tuyến dưới đây.

Mục lục

1 Phần 1: Khung lý thuyết & Quy trình triển khai
2 Phần 2: Case Study – Kinh nghiệm thực tế từ diễn giả Tô Yến Nhi
3 Tổng kết
4 Kết nối thêm với chúng mình

Phần 1: Khung lý thuyết & Quy trình triển khai

Trong phần chia sẻ, chị Trịnh Quỳnh Chi đã chỉ ra cách tiếp cận khi bắt đầu một dự án phân tích dữ liệu, nhấn mạnh rằng để làm tốt báo cáo, trước tiên cần nắm chắc khung lý thuyết:

Quy trình triển khai báo cáo phân tích dữ liệu (Power BI)

Prepare: Chuẩn bị, biến đổi, tiền xử lý dữ liệu để sẵn sàng cho các bước sau.
Model: Xây dựng mô hình dữ liệu (phần nặng kỹ thuật). Lưu ý: đề thi Challenge 2025 chỉ xoay quanh 1 bảng, nên không cần lo phần model quá nhiều.
Visualize: Trực quan hóa để kể câu chuyện dữ liệu.
Analyze: Phân tích, tạo tính toán phục vụ insight.
Manage: Quản lý – duy trì báo cáo; quy trình có feedback loop để liên tục cải thiện.

Framework 5 bước Visualization

Xác định mục đích – Sau báo cáo, ra quyết định gì? Viết rõ mục tiêu phân tích.
Lựa chọn chỉ số phù hợp – Chọn đúng KPI gắn mục tiêu (actionable).
Trình bày dữ liệu hiệu quả – Biểu đồ phù hợp mục đích, thông điệp rõ.
Tối ưu trực quan hóa – Nâng report lên “level” mới, hiệu quả cao hơn.
Kể chuyện từ dữ liệu – Chỉ làm được khi 4 bước trước đã chuẩn.

Xác định mục đích phân tích

Hỏi đúng các câu: Ai xem báo cáo? Mục tiêu kinh doanh của họ? Câu hỏi cụ thể cần trả lời? Tần suất họ xem báo cáo?
Mỗi nhân sự chỉ quan tâm một số KPI/ bài toán nhất định.
Trong đề thi Challenge, context đã rõ để thí sinh hiểu bối cảnh & mục đích phân tích.

Lựa chọn chỉ số phù hợp

Một metric tốt cần 4 tiêu chí:

Actionable – Gắn mục tiêu business, có thể đưa ra hành động.
Common Interpretation – Mọi bên hiểu & dùng chung.
Transparent, simple calculation – Công thức minh bạch, đơn giản.
Accessible, credible data – Dữ liệu sẵn có & đáng tin.

Ví dụ định hướng:

Tăng doanh thu → Total Revenue; MoM Revenue Change; MoM % Revenue Change; YoY % Revenue Change… (phân rã theo tháng, vùng, danh mục, cửa hàng & sản phẩm).
Giảm thất thoát do thiếu hàng → Stock on Hand; Estimated Monthly Revenue Loss… (phân rã theo cửa hàng, sản phẩm, vùng).

→ Tư duy: xác định “điểm chạm” để đạt mục tiêu, rồi bóc tách theo level of detail phù hợp.

Trình bày dữ liệu hiệu quả (chọn chart sau khi chốt KPI)

Chọn biểu đồ đúng theo Bảng tra nhanh (Datapot đã Việt hóa), giúp bạn tiết kiệm thời gian và đảm bảo chart phù hợp với mục tiêu phân tích.

Tips tối ưu trực quan hóa

Tối đa 3 màu chủ đạo, tránh loè loẹt.
Sort & sắp xếp theo logic (cao → thấp, lớn → bé…) đúng mục tiêu phân tích.
Bảng thoáng, hạn chế gridlines dày đặc.

Ưu tiên nền trắng, đường line đậm để tạo tương phản & nhấn ý chính.
Category đặt ngang, chữ gọn gàng, dễ đọc.
Bỏ thông tin dư thừa, tránh lặp lại gây rối.

Gợi ý bố cục: F-shaped, Z-shaped, Fixed-navigation giúp báo cáo gọn, sạch, mạch lạc.

Tương tác tại webinar

Các bạn tham gia cùng bắt lỗi trực quan trên báo cáo mẫu (màu sắc, gridlines, bố cục, line chart hiển thị quá nhiều series…).

Mini Quiz tổng kết phần 1

Sắp xếp đúng thứ tự để xây dựng báo cáo tài chính trên Power BI: 3 → 4 → 1 → 2

(3) Chuẩn bị dữ liệu → (4) Mô hình dữ liệu → (1) Thiết kế visuals/ layout → (2) Chia sẻ & công bố trên Power BI Service.

Phần 2: Case Study – Kinh nghiệm thực tế từ diễn giả Tô Yến Nhi

Trong phần Case Study, chị Tô Yến Nhi – Finance Specialist tại tập đoàn Aboitiz Foods, đồng thời là học viên Power BI tại Datapot – đã chia sẻ hành trình áp dụng Power BI vào công việc tài chính, từ khi còn là sinh viên cho đến đi làm tại môi trường doanh nghiệp đa quốc gia (MNCs).

Đối với sinh viên

Hiện trạng: Power BI chưa bắt buộc trong các môn học. Nhiều sinh viên chỉ dừng lại ở Excel và thiếu công cụ trực quan hóa dữ liệu hiện đại.
Hạn chế: Báo cáo học thuật còn thiếu “visual story”, ít gắn kết với case study thực tế.
Thông điệp: Sinh viên biết Power BI sớm sẽ có lợi thế cạnh tranh khi đi xin việc.

Đối với người đi làm

Thị trường tuyển dụng: Nhiều JD (Job Description) không bắt buộc Power BI, nhưng hầu hết đều ghi rõ “có kỹ năng là một lợi thế”.

Trong các MNCs:
- Biết Power BI giúp nhân sự Finance tự động hóa báo cáo định kỳ.
- Chủ động tạo dashboard real-time cho sếp và đội nhóm.
- Giúp tiết kiệm thời gian, nâng vai trò từ “người chốt số” thành “người phân tích, đưa insight”.

Giá trị dài hạn: Power BI trở thành công cụ hỗ trợ cả business insight và self-assessment, đóng góp vào kết quả hữu hình và vô hình của tổ chức và cho cá nhân.

Kỹ năng phân tích dữ liệu trong Tài chính Doanh nghiệp

Hiện trạng: Các ngành như FMCG, bán lẻ, ngân hàng… có lượng dữ liệu rất lớn, đòi hỏi phân tích nhanh và trực quan.
Hạn chế: Excel hữu ích nhưng không đủ cho big data hay theo dõi real-time, lại phụ thuộc vào nhiều phòng ban để lấy dữ liệu → bất tiện.
Giải pháp: Power BI kết nối đa nguồn (ERP, CRM, SAP, SQL, Excel), trực quan hóa dữ liệu dễ hiểu cho cả non-finance team, giúp phân tích và ra quyết định hiệu quả hơn.

Tôi đã triển khai thành công dự án phân tích tài chính như thế nào?

Chị Nhi mô tả quy trình triển khai thực tế:

Xuất phát điểm: Làm báo cáo thủ công bằng Excel, combine file mỗi tháng, update công thức, tạo bảng biểu → tốn thời gian, dễ sai sót.
Mục tiêu: Tìm công cụ giúp làm sạch, biến đổi dữ liệu nhanh chóng; đưa ra insight để khuyến nghị cho nhiều phòng ban, không chỉ dừng lại ở báo cáo số liệu quá khứ.
Công cụ chọn: Power BI (linh hoạt, trực quan, dễ trình bày).
Kết quả: Xây dựng dashboard trực quan, nhiều phòng ban có thể dùng chung, giảm phụ thuộc Finance.

Task – Issue minh họa:

Task: Collect file Excel hàng tháng, so sánh MoM/ YoY vs Budget, phân tích theo Category/ Customer/ Location/ Selling Price.
Issue: Báo cáo chỉ phản ánh quá khứ, thiếu cảnh báo sớm; công việc lặp lại tốn 2–3 ngày/ tháng.

Power BI cho phép cập nhật dữ liệu tự động theo lịch, giúp dashboard luôn mới mà không cần tải file thủ công mỗi tháng.

Bối cảnh & Bài toán cụ thể

Bối cảnh: Team Finance cấp county, dữ liệu tập đoàn cung cấp chỉ ở mức tổng hợp.
Bài toán: Cần phân tích theo category sản phẩm, chiết khấu, khách hàng, tồn kho.
Hạn chế: Không thể request dữ liệu tự trụ sở, mỗi tháng phải xử lý Excel thủ công.
→ Power BI giúp trả lời câu hỏi cho Sales/ Marketing/ Vận hành, đưa ra khuyến nghị, tracking hiệu quả hàng tháng.

Sự khác biệt trước – sau khi áp dụng Power BI

Trước: Excel thủ công, mất 2–3 ngày/ tháng, chỉ báo cáo quá khứ, insight hạn chế.
Sau: Báo cáo tự động, dashboard trực quan, so sánh MoM/ YoY, phát hiện trend, đưa khuyến nghị actionable.

Ưu điểm: Dashboard có màu chủ đạo, cho cái nhìn bao quát; filter/ drill-down linh hoạt; phòng ban khác có thể chủ động thao tác để đọc dữ liệu theo nhu cầu.

Khó khăn & Giải pháp

Khó khăn: Dữ liệu phân tán, thiếu đồng nhất; thiếu kỹ năng Power BI ban đầu; tư duy “Finance chỉ làm báo cáo”.
Giải pháp: Chuẩn hóa dữ liệu từ Excel; tham gia khóa học, mentor hướng dẫn; xin ý kiến từ nhiều phòng ban để thiết kế ra dashboard tăng tính ứng dụng.

Vai trò khóa học tại Datapot

Nhờ học tại Datapot, chị Nhi rút ra được:

Vẫn giải quyết được bài toán như Excel nhưng trực quan & logic hơn.
Dashboard có tính thẩm mỹ, rút ngắn thời gian phân tích số liệu và hỗ trợ các task liên quan.
Được giảng viên giàu kinh nghiệm hướng dẫn, tài liệu hệ thống, cộng đồng mentor hỗ trợ.

Lựa chọn biểu đồ phù hợp – Ví dụ thực tế

Trong phần chia sẻ, diễn giả giải thích lý do vì sao Waterfall Chart là lựa chọn tối ưu để phân tích biến động lợi nhuận theo tháng.

Waterfall thể hiện sự thay đổi của từng yếu tố (doanh thu, chi phí, nguyên vật liệu, sản xuất…) ảnh hưởng đến lợi nhuận cuối cùng.
Khác với Column, Pie hay Treemap vốn chỉ phù hợp để so sánh xếp hạng hay tỷ trọng, Waterfall giúp nhìn rõ dòng chảy và biến động tài chính.

Đây là phần chia sẻ thực tế, rất sát với tình huống mà thí sinh NextGen Analytics Challenge 2025 sẽ gặp khi làm đề bài Finance.

Tổng kết

Buổi webinar Power BI Project Stories: Làm đúng ngay từ đầu – Kinh nghiệm từ người trong cuộc đã mang đến nhiều góc nhìn thực tiễn: từ quy trình triển khai dự án dữ liệu đến những case study giàu trải nghiệm. Với kiến thức và kinh nghiệm được chia sẻ, chắc hẳn bạn đã có thêm hành trang để tự tin áp dụng Power BI vào học tập và công việc.

Nếu bạn muốn đi xa hơn – thực hành project từ A–Z, có mentor 1-1 đồng hành, giáo trình chuẩn Microsoft và portfolio áp dụng ngay – hãy tham khảo khóa Data Analystics Foundation Plus (DAFP) tại Datapot. Đây chính là hành trình bài bản để biến dữ liệu thành lợi thế sự nghiệp của bạn.

Tìm hiểu chi tiết khóa DAFP tại đây

Kết nối thêm với chúng mình

Fanpage

Datapot Analytics Training

Cộng đồng Data, AI và Tự động hóa 200,000+ thành viên

Youtube

DATAPOT Analytics Group

Zalo

Chúc bạn luôn thành công trong công việc và cuộc sống!

Văn Nguyệt Minh

Chia sẻ bài viết này

Power BI Project Stories – Những kiến thức đáng chú ý tại webinar ngày 23/08/2025

Phần 1: Khung lý thuyết & Quy trình triển khai