<img src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/9bdacb26-4732-4aef-9aba-a0721101e196-1691744392.jpg" alt="" data-cke-saved-src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/9bdacb26-4732-4aef-9aba-a0721101e196-1691744392.jpg">
Trong thời đại số h&oacute;a hiện nay, việc sử dụng dữ liệu để tối ưu h&oacute;a hoạt động kinh doanh đang trở th&agrave;nh một xu hướng kh&ocirc;ng thể bỏ qua. Tuy nhi&ecirc;n, việc xử l&yacute;, ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; tối ưu h&oacute;a dữ liệu lại l&agrave; một th&aacute;ch thức đối với nhiều doanh nghiệp. &Ocirc;ng L&ecirc; Minh Hưng - Founder MH Group l&agrave; một trong những người đi đầu trong việc giải quyết vấn đề n&agrave;y tại Việt Nam. Với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Dữ liệu v&agrave; Business Intelligence (BI), &ocirc;ng đ&atilde; ph&aacute;t triển giải ph&aacute;p Versatica.io&nbsp; gi&uacute;p cho rất nhiều doanh nghiệp Việt tận dụng dữ liệu để n&acirc;ng cao hiệu quả kinh doanh.
Ng&agrave;y 23/04/2023 vừa qua, vinh dự l&agrave; một trong những diễn giả trong hội thảo &ldquo;C&aacute;c điểm nghẽn trong thực thu chuyển đổi số&rdquo; được tổ chức bởi Trung t&acirc;m Nghi&ecirc;n cứu v&agrave; Đ&agrave;o tạo, Bồi dưỡng kiến thức Truyền th&ocirc;ng số, Founder của MH Group đ&atilde; c&oacute; cơ hội chia sẻ th&ecirc;m về &ldquo;Vai tr&ograve; của BI v&agrave; kinh nghiệm triển khai BI cho doanh nghiệp/tổ chức&rdquo; với c&aacute;c c&aacute;c bộ cấp cao của doanh nghiệp cũng như của c&aacute;c tổ chức bộ ng&agrave;nh.
<img src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/6acda5fb-bbb3-4dc1-a7e4-9452c5251f74-1691744319.jpg" alt="" data-cke-saved-src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/6acda5fb-bbb3-4dc1-a7e4-9452c5251f74-1691744319.jpg">
BI (Business Intelligence) l&agrave; quy tr&igrave;nh c&ocirc;ng nghệ chuyển đổi &ldquo;raw data&rdquo; trở th&agrave;nh &ldquo;actionable insights&rdquo; phục vụ mục ti&ecirc;u cuối c&ugrave;ng l&agrave; tối ưu hoạt động kinh doanh - sản xuất cho doanh nghiệp, tăng lợi nhuận. Ứng dụng BI, doanh nghiệp sẽ cải thiện được c&ocirc;ng t&aacute;c vận h&agrave;nh - quản l&yacute; doanh nghiệp, văn h&oacute;a doanh nghiệp v&agrave; sự h&agrave;i l&ograve;ng của kh&aacute;ch h&agrave;ng.&nbsp;
<img src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/0dda9dae-6c99-4d55-a31a-29531bfea433-1691744335.png" alt="" data-cke-saved-src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/0dda9dae-6c99-4d55-a31a-29531bfea433-1691744335.png">
Ngo&agrave;i ra, việc &aacute;p dụng BI c&oacute; thể gi&uacute;p doanh nghiệp tăng được c&aacute;c chỉ số về Dữ liệu - một những trụ cột chỉ ti&ecirc;u đ&aacute;nh gi&aacute; Chuyển đổi số của doanh nghiệp (Theo BTTTT, 2022).&nbsp;
D&ugrave; biết về BI qu&aacute; tr&igrave;nh triển khai BI đối với doanh nghiệp Việt c&ograve;n gặp rất nhiều kh&oacute; khăn cả trước khi triển khai, trong khi triển khai v&agrave; sau khi triển khai.&nbsp;
<img src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/a60d29cf-446a-49a8-a7d3-80a52c7b3706-1691744357.png" alt="" data-cke-saved-src="https://cdn.noron.vn/2023/08/11/a60d29cf-446a-49a8-a7d3-80a52c7b3706-1691744357.png">
V&igrave; vậy, &ocirc;ng L&ecirc; M&igrave;nh Hưng cũng đ&atilde; chia sẻ đến hội thảo những ch&uacute; &yacute; quan trọng khi triển khai BI:
<ul>
<li>Để hiệu quả nhất, h&atilde;y đầu tư v&agrave;o BI c&oacute; gi&aacute; th&agrave;nh nhỏ hơn 2% doanh thu.</li>
<li>Đầu tư v&agrave;o nh&acirc;n sự, quy tr&igrave;nh mảng dữ liệu.</li>
<li>Đưa Data-driven trở th&agrave;nh văn h&oacute;a doanh nghiệp.</li>
<li>Chọn những đơn vị cung cấp giải ph&aacute;p BI uy t&iacute;n để nhận sự tư vấn v&agrave; triển khai.</li>
</ul>
Versatica l&agrave; một đơn vị tư vấn v&agrave; cung cấp giải ph&aacute;p về BI, xử l&yacute; dữ liệu, nền tảng khai ph&aacute; dữ liệu (Data Mining Platform) trực thuộc MH Group. Ngo&agrave;i ra, Versatica c&ograve;n cung cấp dịch vụ cho thu&ecirc; Chuy&ecirc;n vi&ecirc;n Ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; xử l&yacute; Dữ liệu.&nbsp;
Xem th&ecirc;m về Versatica tại: <a href="https://versatica.io/" data-cke-saved-href="https://versatica.io/">https://versatica.io/</a>&nbsp;
N&oacute;i t&oacute;m lại, kh&ocirc;ng thể phủ nhận được tầm quan trọng của BI đối với c&ocirc;ng t&aacute;c tối ưu hoạt động sản xuất - kinh doanh v&agrave; h&agrave;nh tr&igrave;nh chuyển đổi số doanh nghiệp. Tuy nhi&ecirc;n, trước khi triển khai, cần phải t&igrave;m hiểu kỹ hoặc xin tư vấn tại c&aacute;c cơ sở uy t&iacute;n để đảm bảo chất lượng đầu ra.&nbsp;

FOUNDER LÊ MINH HƯNG CHIA SẺ CÁCH “GIẢI NGHẼN” CHUYỂN ĐỔI SỐ DOANH NGHIỆP VỚI BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

DATA ANALYST ĐÃ “NÂNG TẦM” NGÀNH BÁN LẺ NHƯ THẾ NÀO?

<h2 dir="ltr">PH&Acirc;N T&Iacute;CH DỮ LIỆU THỜI GIAN THỰC L&Agrave; G&Igrave;?</h2>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/SpLKxPOJiwkyDR9WGsJh-b3ug7C0UbYGPzlewTv5g7WqD7gDbi-D8REy9FxPQBVf6sYsM9KRY4CzcOxwPcoz2_SKRyq-K_egTacVBwvMMpTdNfU5lEt3wUYukgsN7iYJT2xtw3Vqy2si2LO3we9P3GI" width="602" height="339">Ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực đề cập đến qu&aacute; tr&igrave;nh gi&aacute;m s&aacute;t v&agrave; xử l&yacute; dữ liệu ngay khi n&oacute; nhập v&agrave;o hệ thống hoặc cơ sở dữ liệu của c&ocirc;ng ty. Cho ph&eacute;p doanh nghiệp phản ứng nhanh ch&oacute;ng với c&aacute;c thay đổi trong dữ liệu ở nhiều cấp độ để c&oacute; thể giải quyết vấn đề tiềm ẩn hoặc x&aacute;c định cơ hội mới. Ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực l&agrave; bản sao của ph&acirc;n t&iacute;ch h&agrave;ng loạt trong đ&oacute; độ trễ cao v&agrave; dữ liệu cần một lượng thời gian đ&aacute;ng kể để được xử l&yacute;.
<h2 dir="ltr">PH&Acirc;N T&Iacute;CH Ở C&Aacute;C CẤP ĐỘ KH&Aacute;C NHAU CỦA CHUỖI CUNG ỨNG</h2>
<h3 dir="ltr">Lập kế hoạch</h3>
Lập kế hoạch l&agrave; bước đầu ti&ecirc;n quan trọng trong chuỗi cung ứng, nơi m&agrave; c&aacute;c phương ph&aacute;p ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; học m&aacute;y c&oacute; thể được &aacute;p dụng để dự b&aacute;o nhu cầu của người ti&ecirc;u d&ugrave;ng, x&aacute;c định những g&igrave; kh&aacute;ch h&agrave;ng sẽ mua, với gi&aacute; bao nhi&ecirc;u v&agrave; bao nhi&ecirc;u. Dự b&aacute;o nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử, hiệu suất hiện tại v&agrave; xu hướng qu&aacute; khứ để dự đo&aacute;n c&aacute;c kết quả tương lai c&oacute; thể xảy ra. Dựa tr&ecirc;n dự b&aacute;o, sản xuất c&oacute; thể tăng hoặc giảm.
<h3 dir="ltr">Mua sắm</h3>
Sau kế hoạch, bước tiếp theo trong chuỗi cung ứng l&agrave; mua sắm, nơi bạn quyết định từ đ&acirc;u v&agrave; từ ai bạn sẽ mua h&agrave;ng. Ph&acirc;n t&iacute;ch c&oacute; thể hỗ trợ trong đ&aacute;nh gi&aacute; c&aacute;c nh&agrave; cung cấp kh&aacute;c nhau - cả những người hiện tại v&agrave; tiềm năng - v&agrave; so s&aacute;nh ch&uacute;ng dựa tr&ecirc;n nhiều yếu tố bao gồm gi&aacute;, KPIs, thời gian giao h&agrave;ng v&agrave; c&aacute;c chỉ số kh&aacute;c.
<h3 dir="ltr">Sản xuất</h3>
Ph&acirc;n t&iacute;ch sản xuất c&oacute; thể gi&uacute;p doanh nghiệp gi&aacute;m s&aacute;t hiệu suất sản phẩm, kiểm so&aacute;t chi ph&iacute;, giảm thiểu bảo dưỡng v&agrave; cung cấp chất lượng tốt hơn. C&ocirc;ng ty c&oacute; thể tận dụng c&aacute;c c&ocirc;ng cụ v&agrave; kỹ thuật như Power BI, ph&acirc;n t&iacute;ch Bill of Materials (BOM), ph&acirc;n t&iacute;ch CBA v&agrave; khai th&aacute;c dữ liệu để tối ưu h&oacute;a sản xuất.
<h3 dir="ltr">Tồn kho</h3>
Ph&acirc;n t&iacute;ch trong quản l&yacute; tồn kho c&oacute; thể gi&uacute;p doanh nghiệp theo d&otilde;i h&agrave;ng tồn kho để đảm bảo số lượng đ&uacute;ng sẵn c&oacute;, ở đ&uacute;ng nơi v&agrave; đ&uacute;ng thời điểm. Bằng c&aacute;ch ph&acirc;n t&iacute;ch nhu cầu hiện tại v&agrave; tồn kho trong kho, c&aacute;c c&ocirc;ng ty c&oacute; thể x&aacute;c định c&aacute;c mặt h&agrave;ng đ&ograve;i hỏi th&ecirc;m kh&ocirc;ng gian. N&oacute; cũng cho ph&eacute;p họ x&aacute;c định c&aacute;c k&ecirc;nh c&oacute; thể quản l&yacute; nhiều h&agrave;ng tồn kho hơn, x&aacute;c định những mặt h&agrave;ng c&oacute; khả năng b&aacute;n nhanh, v&agrave; tối ưu h&oacute;a t&agrave;i nguy&ecirc;n của họ một c&aacute;ch tốt hơn.
<h3 dir="ltr">Logistics</h3>
Ph&acirc;n t&iacute;ch trong logistics c&oacute; thể gi&uacute;p doanh nghiệp tối ưu h&oacute;a chuyển động của nguy&ecirc;n liệu v&agrave; h&agrave;ng h&oacute;a từ một địa điểm n&agrave;y đến địa điểm kh&aacute;c. Họ c&oacute; thể nhận cập nhật thời gian thực về t&agrave;i xế, x&aacute;c định c&aacute;c tuyến đường tốt hơn v&agrave; th&iacute;ch ứng với thay đổi thời tiết nhanh ch&oacute;ng. Mục ti&ecirc;u l&agrave; đảm bảo giao h&agrave;ng an to&agrave;n v&agrave; đ&uacute;ng hẹn với thời gian tối thiểu, thường do sự kh&ocirc;ng sẵn c&oacute; của t&agrave;i xế, thời tiết xấu, tai nạn, v.v. g&acirc;y ra.&nbsp;
<h2 dir="ltr">PH&Acirc;N T&Iacute;CH THỜI GIAN THỰC GI&Uacute;P KHẮC PHỤC TẮC NGHẼN CHUỖI CUNG ỨNG NHƯ THẾ N&Agrave;O?</h2>
<h3 dir="ltr">Trực quan h&oacute;a dữ liệu</h3>
Biểu đồ dữ liệu th&ocirc;ng thường chỉ gi&uacute;p bạn nh&igrave;n v&agrave;o dữ liệu lịch sử m&agrave; kh&ocirc;ng c&oacute; phạm vi t&ugrave;y chỉnh. Tuy nhi&ecirc;n, với ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực, bạn c&oacute; thể sử dụng trực quan h&oacute;a dữ liệu để theo d&otilde;i c&aacute;c thay đổi khi ch&uacute;ng xảy ra th&ocirc;ng qua bảng điều khiển th&acirc;n thiện với người d&ugrave;ng v&agrave; tương t&aacute;c. C&aacute;c b&aacute;o c&aacute;o tr&ecirc;n bảng điều khiển lu&ocirc;n được cập nhật v&agrave; c&oacute; thể dễ d&agrave;ng chia sẻ với tất cả c&aacute;c b&ecirc;n li&ecirc;n quan, tạo điều kiện cho quyết định nhanh ch&oacute;ng.
<h3>Xử l&yacute; tồn kho</h3>
Với ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực, doanh nghiệp c&oacute; thể theo d&otilde;i h&agrave;ng tồn kho (SKUs) của họ - ph&acirc;n bố ở nhiều địa điểm kh&aacute;c nhau - theo thời gian thực v&agrave; c&oacute; c&aacute;i nh&igrave;n ch&iacute;nh x&aacute;c về số lượng tồn kho để đảm bảo đ&aacute;p ứng đơn đặt h&agrave;ng của kh&aacute;ch h&agrave;ng. N&oacute; cũng cho ph&eacute;p họ giảm thiểu t&igrave;nh trạng hết h&agrave;ng, giảm chi ph&iacute; quản l&yacute; kho v&agrave; giảm thời gian xử l&yacute; gửi h&agrave;ng.
<h3 dir="ltr">Giảm thiểu trễ gửi h&agrave;ng</h3>
Bằng c&aacute;ch tận dụng c&aacute;c c&ocirc;ng nghệ như tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo (AI) v&agrave; học m&aacute;y (ML), ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực c&oacute; thể gi&uacute;p doanh nghiệp x&aacute;c định c&aacute;c hoạt động mất nhiều thời gian v&agrave; đ&aacute;nh gi&aacute; c&aacute;c lĩnh vực nơi sai s&oacute;t của con người xuất hiện thường xuy&ecirc;n hơn, nhằm giảm thiểu trễ gửi h&agrave;ng.
<h3 dir="ltr">Tối ưu h&oacute;a Chi ph&iacute;</h3>
Ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực gi&uacute;p doanh nghiệp nhanh ch&oacute;ng th&iacute;ch ứng hoặc/ v&agrave; thực hiện c&aacute;c thay đổi cần thiết để khắc phục kh&ocirc;ng nhất qu&aacute;n ở mọi bước của chuỗi cung ứng, giảm thiểu chi ph&iacute; v&agrave; tối đa h&oacute;a lợi nhuận. Nhiều c&ocirc;ng cụ cũng c&oacute; thể được sử dụng để theo d&otilde;i c&aacute;c chỉ số hiệu suất ch&iacute;nh (KPIs) để gi&aacute;m s&aacute;t c&aacute;c thước đo hiệu suất v&agrave; tăng cường tỷ suất ho&agrave;n vốn (ROI).
<h2 dir="ltr">KẾT LUẬN</h2>
Ch&igrave;a kh&oacute;a để đảm bảo hiệu quả trong chuỗi cung ứng l&agrave; thực hiện một hướng tiếp cận t&iacute;ch cực thay v&igrave; thực hiện h&agrave;nh động khi mọi thứ đ&atilde; đi sai. Với ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực, bạn c&oacute; thể trực quan h&oacute;a b&aacute;o c&aacute;o dữ liệu nhanh ch&oacute;ng v&agrave; đưa ra quyết định nhanh hơn. Ph&acirc;n t&iacute;ch thời gian thực gi&uacute;p bạn hiểu r&otilde; hơn về xu hướng vận chuyển, tối ưu h&oacute;a chi ph&iacute; bằng c&aacute;ch tr&aacute;nh c&aacute;c tuyến đường kh&ocirc;ng đủ trong vận chuyển, duy tr&igrave; cập nhật với tồn kho của bạn bất kể n&oacute; ở đ&acirc;u, v&agrave; quản l&yacute; hoạt động nh&agrave; kho một c&aacute;ch hiệu quả.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỜI GIAN THỰC TRONG QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG

<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/2T9sBKN3Zwf-HIPxlP1UvnM8PXVb6Q5KSifPJlo7JGn1PpZAeqawP5fb0BaeeOCkrgPIRqTioohfxTNyjjSpa7iEoDqnCbndgE8EOM5po3Q5GcIu_G-u2hCr-tgby6jenM3cjK_enVTFMRia4bQ0yks" width="624" height="351">
<h2 dir="ltr">Tổng quan</h2>
<h2 dir="ltr"><img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/7LUdjR4fw1m8WpvzruYazn1oF0KGxPS6tOQPbnJ9nDg85WjzxVDdlOUVcD96hFR7wGd3JM9uSUjCqgJAWxzNF2S8hUi83VRoTm_7NH5P7sE3SQCmvH85Gj1PFKb0gj-KloQuev281ACYOsMgiBzFnes" width="625" height="351"></h2>
Coca-Cola Andina sản xuất v&agrave; ph&acirc;n phối c&aacute;c sản phẩm được C&ocirc;ng ty Coca-Cola cấp ph&eacute;p ở Nam Mỹ. C&ocirc;ng ty c&oacute; 17.500 nh&acirc;n vi&ecirc;n v&agrave; c&oacute; mặt ở một phần Chile, Argentina, Brazil v&agrave; to&agrave;n bộ Paraguay, phục vụ hơn 267.000 kh&aacute;ch h&agrave;ng v&agrave; 54 triệu người ti&ecirc;u d&ugrave;ng.
Coca-Cola Andina đặt mục ti&ecirc;u th&uacute;c đẩy tăng trưởng lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh của m&igrave;nh, hỗ trợ kh&aacute;ch h&agrave;ng v&agrave; đảm bảo cho hơn 54 triệu người ti&ecirc;u d&ugrave;ng ở Chile, Argentina, Brazil v&agrave; Paraguay trải nghiệm tốt nhất c&oacute; thể. Để đạt được điều n&agrave;y, c&ocirc;ng ty ph&aacute;t triển c&aacute;c quy tr&igrave;nh đẳng cấp thế giới để tăng năng suất v&agrave; chất lượng dịch vụ. Một trong những s&aacute;ng kiến ​​được &aacute;p dụng để giải quyết th&aacute;ch thức n&agrave;y l&agrave; x&acirc;y dựng Hồ dữ liệu (Data Lake) tr&ecirc;n Amazon Web Services (AWS). Bằng c&aacute;ch tận dụng khả năng lưu trữ, cơ sở dữ liệu, điện to&aacute;n v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch được hỗ trợ bởi c&ocirc;ng nghệ AWS, Coca-Cola Andina đ&atilde; tăng được 80% năng suất của nh&oacute;m ph&acirc;n t&iacute;ch, cho ph&eacute;p cả c&ocirc;ng ty v&agrave; kh&aacute;ch h&agrave;ng đưa ra quyết định dựa tr&ecirc;n dữ liệu đ&aacute;ng tin cậy, th&uacute;c đẩy sự ph&aacute;t triển chung của to&agrave;n bộ hệ sinh th&aacute;i, duy tr&igrave; lợi thế cạnh tranh v&agrave; tăng doanh thu của c&ocirc;ng ty.
&nbsp;
<h2 dir="ltr" role="presentation">Vấn đề cần giải quyết</h2>
&ldquo;Ch&uacute;ng t&ocirc;i hiểu rằng tầm nh&igrave;n của Coca-Cola Andina kh&ocirc;ng chỉ dừng lại ở việc đạt được lợi nhuận m&agrave; lợi &iacute;ch m&agrave; ch&uacute;ng t&ocirc;i tạo ra phải đến được với to&agrave;n thể x&atilde; hội, cho cả thế hệ hiện tại v&agrave; tương lai. Ch&uacute;ng t&ocirc;i chắc chắn rằng, th&ocirc;ng qua đổi mới v&agrave; kết hợp c&aacute;c khả năng mới, chẳng hạn như Hồ dữ liệu v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu, ch&uacute;ng t&ocirc;i sẽ đạt được mức tăng trưởng bền vững v&igrave; lợi &iacute;ch của kh&aacute;ch h&agrave;ng, người ti&ecirc;u d&ugrave;ng v&agrave; cộng đồng nơi ch&uacute;ng t&ocirc;i hoạt động", Miguel Angel Peirano, ph&oacute; chủ tịch điều h&agrave;nh Coca-Cola Andina cho biết.
Thực tế, ng&agrave;nh h&agrave;ng ti&ecirc;u d&ugrave;ng đ&oacute;ng g&oacute;i tạo ra lượng lớn dữ liệu, những dữ liệu n&agrave;y thường được lưu trữ trong c&aacute;c hệ thống kh&aacute;c nhau, t&aacute;ch biệt với nhau, g&acirc;y kh&oacute; khăn cho việc ph&acirc;n t&iacute;ch th&ocirc;ng tin. Coca-Cola Andina sử dụng phần mềm SAP, hệ thống RPA v&agrave; B2B trong quản l&yacute; giao dịch với c&aacute;c dữ liệu về kh&aacute;ch h&agrave;ng, doanh số, sản phẩm, v.v. Để đảm bảo trải nghiệm x&atilde; hội n&oacute;i chung v&agrave; trải nghiệm c&aacute; nh&acirc;n h&oacute;a, c&ocirc;ng ty sử dụng c&aacute;c ứng dụng CRM v&agrave; smartphone cũng như c&aacute;c phương ph&aacute;p kh&aacute;c để tương t&aacute;c với người ti&ecirc;u d&ugrave;ng. Khi thực hiện c&aacute;c nhiệm vụ n&agrave;y, dữ liệu l&agrave; một phần quan trọng, kh&ocirc;ng thể thiếu.
Để phục vụ qu&aacute; tr&igrave;nh ra quyết định hiệu quả giữa c&aacute;c b&ecirc;n li&ecirc;n quan, c&ocirc;ng ty muốn mang dữ liệu đến gần hơn với c&aacute;c đối t&aacute;c của m&igrave;nh. Tuy nhi&ecirc;n, Valderrama cho biết: "Việc c&oacute; dữ liệu trong c&aacute;c hệ thống kh&aacute;c nhau hoặc kho dữ liệu truyền thống khiến việc n&agrave;y trở n&ecirc;n rất phức tạp"
Th&aacute;ch thức đặt ra cho Coca-Cola Andina l&agrave; thu thập th&ocirc;ng tin li&ecirc;n quan về c&ocirc;ng ty, kh&aacute;ch h&agrave;ng, logistics, phạm vi hoạt động v&agrave; t&agrave;i sản v&agrave; đưa về một nguồn duy nhất. Điều n&agrave;y khiến c&ocirc;ng ty quyết định x&acirc;y dựng một Hồ dữ liệu.
&nbsp;
<h2 dir="ltr" role="presentation">Giải ph&aacute;p</h2>
Coca-Cola Andina muốn một kiến ​​tr&uacute;c dễ truy cập, c&oacute; dữ liệu đ&aacute;ng tin cậy v&agrave; kh&ocirc;ng c&oacute; giới hạn về khả năng lưu trữ, phản hồi hoặc xử l&yacute;. C&ocirc;ng ty đ&atilde; chọn Amazon Web Services (AWS) l&agrave;m nh&agrave; cung cấp tất cả c&ocirc;ng nghệ v&agrave; kiến ​​tr&uacute;c cho hồ dữ liệu của m&igrave;nh. Valderrama cho biết: "AWS l&agrave; giải ph&aacute;p đ&aacute;m m&acirc;y c&oacute; thể đ&aacute;p ứng tất cả những kỳ vọng được x&aacute;c định cho Hồ dữ liệu của ch&uacute;ng t&ocirc;i", đồng thời cho biết th&ecirc;m rằng kiến ​​tr&uacute;c cần bao gồm một nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS) để cho ph&eacute;p c&aacute;c giải ph&aacute;p được ph&aacute;t triển v&agrave; th&aacute;o dỡ một c&aacute;ch nhanh ch&oacute;ng v&agrave; tiết kiệm, ph&ugrave; hợp văn h&oacute;a vừa học vừa l&agrave;m của c&ocirc;ng ty.
Hồ dữ liệu trở th&agrave;nh nguồn duy nhất tập hợp dữ liệu được tạo bởi SAP ERP, tệp CSV v&agrave; cơ sở dữ liệu cũ. Coca-Cola Andina đ&atilde; c&oacute; thể triển khai kiến ​​tr&uacute;c kỹ thuật bao tr&ugrave;m to&agrave;n bộ phạm vi từ nhập liệu đến khai th&aacute;c dữ liệu, th&ocirc;ng qua c&aacute;c c&ocirc;ng cụ ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; học m&aacute;y.
Hồ dữ liệu sử dụng Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) để lưu trữ an to&agrave;n dữ liệu th&ocirc; cho hoạt động ph&acirc;n t&iacute;ch, học m&aacute;y v&agrave; c&aacute;c ứng dụng kh&aacute;c. N&oacute; cũng sử dụng c&aacute;c dịch vụ như Amazon QuickSight v&agrave; Amazon Athena d&agrave;nh cho người ti&ecirc;u d&ugrave;ng; c&aacute;c c&ocirc;ng nghệ nhận thức, chẳng hạn như Amazon Personalize v&agrave; Amazon SageMaker , d&agrave;nh cho m&aacute;y học; AWS Lambda d&agrave;nh cho điện to&aacute;n serverless; Amazon DynamoDB l&agrave;m cơ sở dữ liệu t&agrave;i liệu; v&agrave; Amazon Redshift để tạo kho dữ liệu khi cần thiết. Valderrama cho biết: "Kiến tr&uacute;c ch&uacute;ng t&ocirc;i x&acirc;y dựng tr&ecirc;n AWS đ&aacute;p ứng kỳ vọng c&oacute; Hồ dữ liệu dựa tr&ecirc;n PaaS".
Để đảm bảo c&aacute;c quy tr&igrave;nh tốt nhất cũng như việc sử dụng v&agrave; t&iacute;ch hợp tốt nhất c&aacute;c giải ph&aacute;p n&agrave;y, c&ocirc;ng ty đ&atilde; c&oacute; sự hỗ trợ của nh&oacute;m Dịch vụ chuy&ecirc;n nghiệp của AWS. &ldquo;Trong năm 2020, Coca-Cola Andina đ&atilde; l&agrave;m việc miệt m&agrave;i để kết hợp kho dữ liệu v&agrave; kiến ​​thức ph&acirc;n t&iacute;ch được chia sẻ bởi AWS để tạo ra c&aacute;c c&ocirc;ng cụ v&agrave; n&acirc;ng cao khả năng ra quyết định dựa tr&ecirc;n dữ liệu (Data-driven Decision-making) của c&ocirc;ng ty, tập trung v&agrave;o việc cải thiện trải nghiệm v&agrave; mối quan hệ với c&aacute;c kh&aacute;ch h&agrave;ng của m&igrave;nh. Nicol&aacute;s Nazario Condado, gi&aacute;m đốc chuyển đổi kỹ thuật số của Coca-Cola Andina cho biết, người ti&ecirc;u d&ugrave;ng v&agrave; kh&aacute;ch h&agrave;ng đ&atilde; c&oacute; thể n&acirc;ng cao năng suất v&agrave; hiệu quả trong c&aacute;c quy tr&igrave;nh của m&igrave;nh.&nbsp;
Ngo&agrave;i ra, như một phần của chiến lược kỹ thuật số tổng thể, Coca-Cola Andina đ&atilde; triển khai cơ sở hạ tầng đ&aacute;m m&acirc;y rộng hơn tr&ecirc;n AWS, b&ecirc;n cạnh Hồ dữ liệu, đồng thời bắt đầu ph&aacute;t triển c&aacute;c sản phẩm v&agrave; giải ph&aacute;p kỹ thuật số kh&aacute;c để giải quyết c&aacute;c ng&agrave;nh dọc chiến lược kh&aacute;c nhau cho kh&aacute;ch h&agrave;ng, người ti&ecirc;u d&ugrave;ng v&agrave; quy tr&igrave;nh nội bộ.
&nbsp;
<h2 dir="ltr" role="presentation">Kết quả&nbsp;</h2>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/YRus_26x7-ulWG39ef3B-BOTDU-Wt4cNook0mBldKyYImiy0cUKLkLACtbHelRQAdpWYj0wVMK517RdDLQJmrA1y8vW0bWBv62BaC4MmU8Ikc6Ktrhoxuht6mxJnyuhjs7kjoqLPSNjeRZqlMC3Mifg" width="624" height="351">
Với cấu tr&uacute;c đ&aacute;m m&acirc;y mới v&agrave; hơn 300 giờ đ&agrave;o tạo do AWS cung cấp, Coca-Cola Andina c&oacute; được những khả năng cần thiết để trở th&agrave;nh c&ocirc;ng ty đưa ra quyết định dựa tr&ecirc;n dữ liệu, tăng năng suất v&agrave; hiệu quả trong việc ra quyết định tr&ecirc;n c&aacute;c lĩnh vực kh&aacute;c nhau của doanh nghiệp.
Tr&ecirc;n thực tế, cơ sở hạ tầng đ&aacute;m m&acirc;y cho ph&eacute;p Coca-Cola Andina cải thiện v&agrave; triển khai c&aacute;c sản phẩm v&agrave; dịch vụ mới, t&ugrave;y chỉnh c&aacute;c đề xuất gi&aacute; trị kh&aacute;c nhau cho hơn 260.000 kh&aacute;ch h&agrave;ng của m&igrave;nh. Điều n&agrave;y dẫn đến sự gia tăng doanh thu của c&ocirc;ng ty nhờ cải thiện hiệu quả của c&aacute;c chương tr&igrave;nh khuyến m&atilde;i, giảm t&igrave;nh trạng thiếu h&agrave;ng trong kho&mdash;v&agrave; do đ&oacute; cải thiện trải nghiệm mua sắm của kh&aacute;ch h&agrave;ng, đồng thời tăng năng suất của nh&oacute;m ph&acirc;n t&iacute;ch l&ecirc;n 80%. Coca-Cola Andina đ&atilde; quản l&yacute; được hơn 95% dữ liệu từ c&aacute;c lĩnh vực quan t&acirc;m kh&aacute;c nhau của m&igrave;nh, điều n&agrave;y cho ph&eacute;p c&ocirc;ng ty x&acirc;y dựng c&aacute;c b&aacute;o c&aacute;o xuất sắc chỉ trong v&agrave;i ph&uacute;t v&agrave; triển khai c&aacute;c ph&acirc;n t&iacute;ch n&acirc;ng cao.
Với tất cả c&aacute;c t&agrave;i nguy&ecirc;n v&agrave; chức năng m&agrave; Hồ dữ liệu cho ph&eacute;p, Coca-Cola Andina đảm bảo c&aacute;c đối t&aacute;c v&agrave; kh&aacute;ch h&agrave;ng của m&igrave;nh c&oacute; quyền truy cập v&agrave;o th&ocirc;ng tin đ&aacute;ng tin cậy để đưa ra c&aacute;c quyết định chiến lược cho doanh nghiệp. Bằng c&aacute;ch n&agrave;y, c&ocirc;ng ty đ&atilde; số h&oacute;a hoạt động mạnh mẽ, cho ph&eacute;p c&aacute;c nh&oacute;m li&ecirc;n quan v&agrave; đối t&aacute;c đưa ra quyết định dựa tr&ecirc;n dữ liệu.
Trong tương lai, Coca-Cola Andina c&oacute; kế hoạch ph&aacute;t triển c&aacute;c ứng dụng v&agrave; giải ph&aacute;p mới tr&ecirc;n cơ sở hạ tầng AWS của m&igrave;nh. Ch&uacute;ng bao gồm c&aacute;c ứng dụng tự quản l&yacute;, chiến lược định gi&aacute; linh hoạt v&agrave; m&ocirc; h&igrave;nh học m&aacute;y, c&ugrave;ng nhiều ứng dụng kh&aacute;c.
Như vậy, việc x&acirc;y dựng Hồ dữ liệu c&oacute; thể đem lại cho doanh nghiệp nhiều kết quả t&iacute;ch cực, cải thiện chất lượng dịch vụ, sản phẩm phục vụ kh&aacute;ch h&agrave;ng. Tuy nhi&ecirc;n, tại Việt Nam hiện nay, chưa nhiều doanh nghiệp c&oacute; khả năng ph&aacute;t triển v&agrave; tận dụng hạ tầng dữ liệu c&ugrave;ng c&ocirc;ng nghệ ph&acirc;n t&iacute;ch chuy&ecirc;n s&acirc;u. Để hỗ trợ c&aacute;c doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định x&acirc;y dựng Kho dữ liệu (Data warehouse), Hồ dữ liệu (Data lake), đội ngũ chuy&ecirc;n gia dữ liệu của MH Digital lu&ocirc;n sẵn s&agrave;ng tư vấn v&agrave; cung cấp dịch vụ Data Lakehouse tốt nhất. Li&ecirc;n hệ ngay <a href="https://mhdigital.vn/">MH Digital</a> để nhận được lời tư vấn ph&ugrave; hợp nhất của doanh nghiệp của bạn.
&nbsp;

[Case Study] Coca-Cola Andina tăng 80% hiệu suất phân tích nhờ Hồ dữ liệu (Data Lake)

<div class="xdj266r x11i5rnm xat24cr x1mh8g0r x1vvkbs x126k92a">
<div dir="auto" style="text-align: justify;"><img class="x1bwycvy x193iq5w x4fas0m x19kjcj4" src="https://scontent.fhan17-1.fna.fbcdn.net/v/t39.30808-6/425766978_354080844102171_5685299112628982638_n.jpg?_nc_cat=101&amp;ccb=1-7&amp;_nc_sid=3635dc&amp;_nc_ohc=0T198cJgfRQAX-uKouK&amp;_nc_oc=AQnyGBm70kNNN-wEm2Rjz8bDIL4X6KjKJi8JRKNgp0kdDMmOSLAv8B9_IuRnRfeZcc0&amp;_nc_ht=scontent.fhan17-1.fna&amp;oh=00_AfBvovloIyJ7dQuRTZpzvbQ9raUwj-G3ThNvp9JVf65sog&amp;oe=65E08339" alt="C&oacute; thể l&agrave; h&igrave;nh ảnh về 2 người v&agrave; văn bản" data-visualcompletion="media-vc-image"></div>
<div dir="auto" style="text-align: justify;">Sự kiện k&yacute; kết hợp t&aacute;c chiến lược v&agrave; kinh doanh giữa MH GROUP v&agrave; MITA Holdings đ&atilde; đ&aacute;nh dấu một bước quan trọng trong h&agrave;nh tr&igrave;nh ph&aacute;t triển v&agrave; mở rộng cung cấp c&aacute;c giải ph&aacute;p chất lượng về Kho Dữ liệu v&agrave; Social Listening. Buổi lễ k&yacute; kết diễn ra v&agrave;o s&aacute;ng ng&agrave;y 6 th&aacute;ng 2 vừa qua tại trụ sở ch&iacute;nh của MITA Holdings, với sự tham gia của c&aacute;c đại diện cấp cao từ cả hai c&ocirc;ng ty.</div>
</div>
<div class="x11i5rnm xat24cr x1mh8g0r x1vvkbs xtlvy1s x126k92a" style="text-align: justify;">
<div dir="auto">&Ocirc;ng L&ecirc; Minh Hưng - người đứng đầu MH GROUP, trong b&agrave;i ph&aacute;t biểu mở đầu, đ&atilde; chia sẻ về tầm quan trọng của mối quan hệ hợp t&aacute;c n&agrave;y. &Ocirc;ng nhấn mạnh rằng sự kết hợp giữa nền tảng c&ocirc;ng nghệ chất lượng của MH GROUP c&ugrave;ng sự ph&aacute;t triển v&agrave; kinh doanh xuất sắc của MITA Holdings sẽ tạo n&ecirc;n một sự kết hợp đặc biệt, mang lại gi&aacute; trị lớn cho cả hai b&ecirc;n v&agrave; đặc biệt l&agrave; cho kh&aacute;ch h&agrave;ng.</div>
<div dir="auto"><img class="x1bwycvy x193iq5w x4fas0m x19kjcj4" style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://scontent.fhan17-1.fna.fbcdn.net/v/t39.30808-6/425824117_354081374102118_1849195069807525142_n.jpg?_nc_cat=102&amp;ccb=1-7&amp;_nc_sid=3635dc&amp;_nc_ohc=VOPk3m5vTBMAX_HVwEB&amp;_nc_ht=scontent.fhan17-1.fna&amp;oh=00_AfACw2j81AI87uRxxDGr2N_5f9ettsqh6dQx0BGkdPesPA&amp;oe=65E0D445" alt="C&oacute; thể l&agrave; h&igrave;nh ảnh về 1 người v&agrave; văn bản" data-visualcompletion="media-vc-image"></div>
</div>
<div class="x11i5rnm xat24cr x1mh8g0r x1vvkbs xtlvy1s x126k92a" style="text-align: justify;">
<div dir="auto">C&ocirc;ng ty MITA Holdings, đại diện bởi &ocirc;ng Minh T&acirc;n cũng thể hiện sự phấn kh&iacute;ch v&agrave; kỳ vọng về tương lai của mối quan hệ hợp t&aacute;c n&agrave;y. &Ocirc;ng chia sẻ về những cơ hội mới m&agrave; hai c&ocirc;ng ty sẽ hợp t&aacute;c c&ugrave;ng nhau trong lĩnh vực c&ocirc;ng nghệ th&ocirc;ng tin, đặc biệt l&agrave; giải ph&aacute;p Kho Dữ liệu v&agrave; Social Listening.</div>
<div dir="auto"><img class="x1bwycvy x193iq5w x4fas0m x19kjcj4" style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://scontent.fhan17-1.fna.fbcdn.net/v/t39.30808-6/425817205_354081507435438_2188218395191982008_n.jpg?_nc_cat=104&amp;ccb=1-7&amp;_nc_sid=3635dc&amp;_nc_ohc=AbjGIvPKWnsAX-8UL3q&amp;_nc_ht=scontent.fhan17-1.fna&amp;oh=00_AfAo3QDGxGdiv__Huofib-CbhPjppxY2mUP3PS-H3dw8jw&amp;oe=65E1A0E9" alt="C&oacute; thể l&agrave; h&igrave;nh ảnh về 1 người, đang học, ph&ograve;ng tin tức v&agrave; văn bản" data-visualcompletion="media-vc-image"></div>
</div>
<div class="x11i5rnm xat24cr x1mh8g0r x1vvkbs xtlvy1s x126k92a" style="text-align: justify;">
<div dir="auto">Buổi lễ c&ograve;n chứng kiến việc k&yacute; kết văn bản hợp t&aacute;c ch&iacute;nh thức đ&aacute;nh dấu sự cam kết mạnh mẽ từ cả hai b&ecirc;n. Đội ngũ chuy&ecirc;n gia từ MH GROUP v&agrave; MITA Holdings sẽ bắt đầu c&ocirc;ng việc hợp t&aacute;c ngay lập tức để triển khai c&aacute;c dự &aacute;n v&agrave; giải ph&aacute;p mới nhất cho thị trường.</div>
<div dir="auto"><img class="x1bwycvy x193iq5w x4fas0m x19kjcj4" src="https://scontent.fhan17-1.fna.fbcdn.net/v/t39.30808-6/425780334_354081634102092_810056685061167079_n.jpg?_nc_cat=102&amp;ccb=1-7&amp;_nc_sid=3635dc&amp;_nc_ohc=2cG4TP0m0oMAX_hS265&amp;_nc_ht=scontent.fhan17-1.fna&amp;oh=00_AfAp3lSE7UIUFE5hZyIsu1BMtIZ21Wrf7he35e9Q0Y-LUw&amp;oe=65E0E9C9" alt="C&oacute; thể l&agrave; h&igrave;nh ảnh về 7 người v&agrave; văn bản" data-visualcompletion="media-vc-image"></div>
</div>
<div class="x11i5rnm xat24cr x1mh8g0r x1vvkbs xtlvy1s x126k92a">
<div dir="auto" style="text-align: justify;">Sự kiện n&agrave;y kh&ocirc;ng chỉ l&agrave; cột mốc quan trọng trong qu&aacute; tr&igrave;nh ph&aacute;t triển của MH GROUP v&agrave; MITA Holdings m&agrave; c&ograve;n l&agrave; tin vui cho c&aacute;c đối t&aacute;c, kh&aacute;ch h&agrave;ng của hai b&ecirc;n. Mối quan hệ hợp t&aacute;c n&agrave;y hứa hẹn sẽ mang lại những th&agrave;nh c&ocirc;ng to lớn v&agrave; đ&oacute;ng g&oacute;p t&iacute;ch cực v&agrave;o sự ph&aacute;t triển bền vững của cả hai doanh nghiệp.</div>
</div>

MH GROUP và MITA Holdings ký kết hợp tác chiến lược và kinh doanh bộ giải pháp Kho Dữ liệu và Social Listening

LỢI ÍCH CỦA KHO DỮ LIỆU VỚI NGÀNH NGÂN HÀNG

Điều cần thiết l&agrave; dựa v&agrave;o nhu cầu của bạn để chọn đ&uacute;ng kho dữ liệu, v&iacute; dụ như th&ocirc;ng tin kinh doanh v&agrave; c&ocirc;ng cụ ph&acirc;n t&iacute;ch để gi&uacute;p bạn thu thập th&ocirc;ng tin chi tiết ti&ecirc;n tiến từ dữ liệu th&ocirc; của m&igrave;nh. Tuy nhi&ecirc;n, trước khi bạn bắt đầu t&igrave;m kiếm, c&oacute; một c&acirc;u hỏi quan trọng: chi ph&iacute; của kho dữ liệu l&agrave; bao nhi&ecirc;u?
Lựa chọn kho dữ liệu của bạn sẽ mang lại tỷ suất ho&agrave;n vốn (ROI) hiệu quả tốt. Tuy nhi&ecirc;n, ROI của bất kỳ kho dữ liệu n&agrave;o sẽ phụ thuộc đ&aacute;ng kể v&agrave;o c&aacute;c t&iacute;nh năng của n&oacute; v&agrave; mức độ t&iacute;ch hợp của n&oacute; với quy tr&igrave;nh kinh doanh hiện tại của bạn. V&igrave; vậy, việc tập trung v&agrave;o chức năng của kho dữ liệu sẽ cần được ưu ti&ecirc;n hơn so với việc tập trung chủ yếu v&agrave;o gi&aacute; cả.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
N&oacute;i như vậy, chi ph&iacute; vẫn l&agrave; một yếu tố quan trọng trong bất kỳ quyết định mua kho dữ liệu n&agrave;o. Trong b&agrave;i đăng n&agrave;y, t&aacute;c giả sẽ đề cập đến c&aacute;c chi ph&iacute; kho dữ liệu để bạn c&oacute; thể đưa ra quyết định th&ocirc;ng minh hơn cho doanh nghiệp của m&igrave;nh.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Kho dữ liệu c&oacute; thể cung cấp cho bạn những g&igrave;?
Kho dữ liệu được d&ugrave;ng để xử l&yacute; việc lưu trữ dữ liệu doanh nghiệp của bạn, khi dữ dữ liệu của bạn được thu thập từ nhiều nguồn kh&aacute;c nhau, v&agrave; sắp xếp ch&uacute;ng một c&aacute;ch c&oacute; tổ chức v&agrave; hiệu quả.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/eIAmbfSCN0-3QFI_qSV2f3bUdFURc8G8C6Xl7D4b9s-KDcuYj8_Ua6NzTB50VloDpMv6Vz5SJKlTuB0uu_YfHoRX7ETfnnv-IcYG2Gw_e33FGa7GQCbj38Z8eMWdLyHQLPLADhrk6N4xo0emBDAPkkY" width="624" height="416">
Kho dữ liệu n&agrave;y sau đ&oacute; được kết hợp với một c&ocirc;ng cụ kinh doanh th&ocirc;ng minh, cho ph&eacute;p người d&ugrave;ng kh&aacute;m ph&aacute; c&aacute;c xu hướng v&agrave; thực hiện c&aacute;c ph&acirc;n t&iacute;ch phức tạp. Kho dữ liệu của bạn đảm bảo th&ocirc;ng tin c&oacute; thể được truy vấn một c&aacute;ch đơn giản bằng c&aacute;ch lựa chọn giải ph&aacute;p BI (Business intelligence) của bạn.
Kho dữ liệu kh&aacute;c với cơ sở dữ liệu. C&aacute;c c&ocirc;ng cụ ETL thu thập th&ocirc;ng tin từ nhiều vị tr&iacute; kh&aacute;c nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu v&agrave; c&aacute;c nguồn kh&aacute;c như trang web, cơ sở dữ liệu nội bộ, dữ liệu từ đối t&aacute;c&hellip; rồi đưa th&ocirc;ng tin đ&oacute; v&agrave;o một kho dữ liệu tập trung duy nhất. Qu&aacute; tr&igrave;nh ETL (tr&iacute;ch xuất, chuyển đổi v&agrave; tải) c&oacute; thể diễn ra tự động hoặc thủ c&ocirc;ng trong c&aacute;c điều kiện được x&aacute;c định trước theo lịch tr&igrave;nh. Khi dữ liệu ở trong kho, n&oacute; c&oacute; thể được cấu h&igrave;nh v&agrave; thao t&aacute;c.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Vậy c&acirc;u hỏi đặt ra l&agrave; dữ liệu c&oacute; cấu tr&uacute;c v&agrave; phi cấu tr&uacute;c trong doanh nghiệp của bạn c&oacute; được ph&acirc;n phối rộng r&atilde;i trong to&agrave;n bộ doanh nghiệp của bạn kh&ocirc;ng? H&atilde;y x&acirc;y dựng một kho dữ liệu để giải quyết vấn đề.&nbsp;
Chi ph&iacute; kho dữ liệu: Những vấn đề cần c&acirc;n nhắc
Chi ph&iacute; về kho
Điều đầu ti&ecirc;n bạn cần x&aacute;c định l&agrave; liệu bạn muốn lưu trữ kho dữ liệu của m&igrave;nh tr&ecirc;n đ&aacute;m m&acirc;y hay tr&ecirc;n c&aacute;c m&aacute;y chủ nội bộ. Nếu doanh nghiệp của bạn đ&atilde; sử dụng giải ph&aacute;p m&aacute;y chủ c&oacute; thể linh hoạt mở rộng, bạn c&oacute; thể mở rộng một số bộ nhớ của m&igrave;nh để ph&ugrave; hợp với kho dữ liệu.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Chi ph&iacute; lưu trữ trong kho dữ liệu
Lưu trữ nội bộ&nbsp;
Ph&iacute; lưu trữ cho kho dữ liệu nội bộ c&oacute; thể l&ecirc;n tới 12.000 USD mỗi th&aacute;ng. Tr&ecirc;n thị trường hiện tại, mỗi terabyte dữ liệu bổ sung sẽ khiến bạn phải trả ph&iacute; lưu trữ v&agrave; truy cập l&ecirc;n tới 1.000 USD mỗi năm.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Lưu trữ đ&aacute;m m&acirc;y&nbsp;
Nếu doanh nghiệp của bạn đang t&igrave;m kiếm t&ugrave;y chọn lưu trữ kho dữ liệu nhanh hơn v&agrave; c&oacute; khả năng mở rộng hơn m&agrave; kh&ocirc;ng cần bất kỳ chi ph&iacute; phần cứng trả trước n&agrave;o, th&igrave; lưu trữ dựa tr&ecirc;n đ&aacute;m m&acirc;y l&agrave; lựa chọn ph&ugrave; hợp.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Hầu hết tất cả c&aacute;c giải ph&aacute;p lưu trữ ph&acirc;n t&iacute;ch đều y&ecirc;u cầu một khoản ph&iacute; bổ sung để truy cập dữ liệu tr&ecirc;n m&aacute;y chủ của họ. Bạn sẽ phải trả ph&iacute; cho mọi truy vấn v&agrave; sự kiện: BigQuery y&ecirc;u cầu th&ecirc;m 0.05USD cho mỗi gigabyte, trong khi Azure y&ecirc;u cầu 0.1USD cho mỗi 20.000 h&agrave;ng dữ liệu.&nbsp; &nbsp; Dưới đ&acirc;y l&agrave; ba trong số c&aacute;c giải ph&aacute;p lưu trữ phổ biến nhất hiện c&oacute; tr&ecirc;n thị trường:&nbsp;&nbsp;
Amazon Redshift&nbsp;&nbsp;
Giải ph&aacute;p lưu trữ n&oacute;ng của Amazon t&iacute;nh ph&iacute; 0,08 USD mỗi gigabyte (GB). Đ&acirc;y l&agrave; chi ph&iacute; cố định, c&oacute; nghĩa l&agrave; gi&aacute; sẽ kh&ocirc;ng tăng hoặc giảm dựa tr&ecirc;n việc sử dụng dữ liệu của bạn. Tuy nhi&ecirc;n, bạn vẫn c&oacute; thể phải trả hơn 1000 USD cho mỗi terabyte (TB) mỗi năm nếu sử dụng Amazon.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Google BigQuery&nbsp;&nbsp;
Giải ph&aacute;p lưu trữ của Google t&iacute;nh ph&iacute; 0,02 USD mỗi GB. Đ&acirc;y l&agrave; một chi ph&iacute; biến đổi. Google cũng y&ecirc;u cầu một mức gi&aacute; bổ sung để truy cập dữ liệu n&agrave;y. Bạn sẽ phải trả th&ecirc;m 0,05 USD cho mỗi 100GB m&agrave; dịch vụ truy cập cho bạn. Nếu kho dữ liệu của bạn thường được nh&oacute;m ph&acirc;n t&iacute;ch truy cập th&igrave; gi&aacute; c&oacute; thể tăng l&ecirc;n. Dự kiến ​​bạn sẽ phải trả hơn 720 USD mỗi TB mỗi năm nếu bạn sử dụng BigQuery.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Microsoft Azure&nbsp;&nbsp;
Azure đưa ra mức gi&aacute; theo từng đốm m&agrave;u, nghĩa l&agrave; gi&aacute; sẽ tăng khi bạn lưu trữ nhiều dữ liệu hơn tr&ecirc;n m&aacute;y chủ của Azure. Đối với 50 TB đầu ti&ecirc;n mỗi th&aacute;ng, bạn sẽ trả 0,0184 USD mỗi GB, sau đ&oacute; gi&aacute; sẽ tăng l&ecirc;n. Hơn nữa, Azure y&ecirc;u cầu gi&aacute; truy cập, nghĩa l&agrave; phải trả th&ecirc;m 0,05 USD cho mỗi 10.000 thao t&aacute;c ghi. Do đ&oacute;, giải ph&aacute;p n&agrave;y sẽ c&oacute; gi&aacute; hơn 700 USD/TB/năm.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Dưới đ&acirc;y l&agrave; bảng so s&aacute;nh.
<table style="border-collapse: collapse; width: 99.9522%;" border="1"><colgroup><col style="width: 24.9884%;"><col style="width: 24.9884%;"><col style="width: 24.9884%;"><col style="width: 24.9884%;"></colgroup>
<tbody>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>Microsoft Azure</td>
<td>Google BigQuery</td>
<td>Amazon Redshift</td>
</tr>
<tr>
<td>Mỗi TB mỗi th&aacute;ng</td>
<td>$18,43</td>
<td>$20,48</td>
<td>81,92 USD</td>
</tr>
<tr>
<td>Mỗi sự kiện</td>
<td>0,05 USD/10K truy vấn</td>
<td>0,05 USD/100GB</td>
<td>N/A</td>
</tr>
</tbody>
</table>
&nbsp;
Software (Phần mềm)
Hầu hết c&aacute;c phần mềm c&oacute; chức năng lưu trữ dữ liệu đều được gọi l&agrave; phần mềm ETL. Mặc d&ugrave; ETL c&oacute; thể được triển khai th&ocirc;ng qua một số giải ph&aacute;p nguồn mở nhất định như Talend v&agrave; Apache Hadoop, nhưng ch&uacute;ng ta h&atilde;y xem x&eacute;t một số t&ugrave;y chọn phần mềm &aacute;p dụng ETL để t&iacute;ch hợp c&aacute;c loại cơ sở dữ liệu phổ biến v&agrave; nền tảng Software as a service (SaaS) v&agrave;o kho dữ liệu của bạn.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/0pAuFzHjFOJLwD7igcsX0qeBQ7T22hFXUH6hYQFSB_6G0SZLWkZfk1DQ9lyMyWEhJyW16ji2uteo6X3ugZp_7pktcPBIv3DhwlmH46-6FMzDQkHjdWR4NJAvF3Ba8zMPcAvj0tGqjQAx35n5Urvs5TA" width="624" height="417">
Chi ph&iacute; phần mềm trong kho dữ liệu
C&oacute; một số t&ugrave;y chọn để tập trung dữ liệu của bạn tr&ecirc;n c&aacute;c dịch vụ lưu trữ đ&aacute;m m&acirc;y. Hầu hết phần mềm hiện c&oacute; đều t&iacute;ch hợp dễ d&agrave;ng v&agrave;o Google BigQuery hoặc Amazon Redshift.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
FlyData
FlyData l&agrave; một giải ph&aacute;p to&agrave;n diện t&iacute;ch hợp cơ sở dữ liệu của bạn với bộ lưu trữ Amazon Redshift. Giải ph&aacute;p n&agrave;y cho ph&eacute;p kết nối th&ocirc;ng qua VPN v&agrave; giải quyết lỗi cũng như c&aacute;c định dạng cơ sở dữ liệu kh&aacute;c nhau như MySQL, TSV, CSV, JSON v&agrave; PostGRESQL.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
FlyData kh&ocirc;ng đi k&egrave;m với bất kỳ giải ph&aacute;p trực quan n&agrave;o n&ecirc;n n&oacute; c&oacute; thể được sử dụng c&ugrave;ng với c&aacute;c dịch vụ như Tableau v&agrave; Chartio. Gi&aacute; của dịch vụ tr&ecirc;n dao động từ $200 đến $2000 mỗi th&aacute;ng.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
RJMetrics&nbsp;&nbsp;
RJMetrics cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho c&aacute;c vấn đề về SaaS như Google Commerce, Shopify v&agrave; Salesforce. Ngo&agrave;i việc hỗ trợ c&aacute;c cơ sở dữ liệu tương tự như FlyData, giải ph&aacute;p n&agrave;y c&ograve;n hỗ trợ Microsoft SQL Server, MongoDB v&agrave; Heroku. Gi&aacute; của n&oacute; dao động từ $500 đến $2000 mỗi th&aacute;ng.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Fivetran&nbsp;&nbsp;
Fivetran xử l&yacute; tất cả dữ liệu từ cơ sở dữ liệu v&agrave; dịch vụ SaaS của bạn v&agrave;o cơ sở dữ liệu Google BigQuery v&agrave; Amazon Redshift. Tuy nhi&ecirc;n, m&ocirc; h&igrave;nh định gi&aacute; của n&oacute; kh&ocirc;ng c&oacute; sẵn trực tiếp tr&ecirc;n website, v&igrave; vậy bạn cần li&ecirc;n hệ trực tiếp với Fivetran để biết th&ecirc;m th&ocirc;ng tin.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<table style="border-collapse: collapse; width: 99.9522%;" border="1"><colgroup><col style="width: 24.9884%;"><col style="width: 24.9884%;"><col style="width: 24.9884%;"><col style="width: 24.9884%;"></colgroup>
<tbody>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>Fivetran</td>
<td>RJMetrics</td>
<td>FlyData</td>
</tr>
<tr>
<td>Dưới 10 người</td>
<td>200-500USD</td>
<td>$500</td>
<td>$200</td>
</tr>
<tr>
<td>Hơn 10 người</td>
<td>N/A</td>
<td>$2000</td>
<td>$2000</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Data Visualization (Trực quan h&oacute;a dữ liệu)
Trong khi một số nh&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch kinh doanh chỉ l&agrave;m việc với c&aacute;c c&ocirc;ng cụ trực quan h&oacute;a m&atilde; nguồn mở, bạn c&oacute; thể muốn xem x&eacute;t một số dịch vụ trực quan h&oacute;a dữ liệu c&oacute; thể tự động xử l&yacute; quy tr&igrave;nh l&agrave;m việc của nh&oacute;m của bạn.
Power BI
Power BI l&agrave; một nền tảng cung cấp Data Visualization với số lượng người d&ugrave;ng lớn. V&agrave; nếu bạn muốn sử dụng những chức năng tối ưu nhất của phần mềm n&agrave;y th&igrave; bạn cần trả với mức gi&aacute; 10 USD mỗi người d&ugrave;ng mỗi th&aacute;ng. Vậy vị chi bạn sẽ cần 100USD cho nh&oacute;m 10 người sử dụng.
QlikXem&nbsp;&nbsp;
QlikView cung cấp mức gi&aacute; cho mỗi người d&ugrave;ng, bắt đầu từ $25 mỗi người d&ugrave;ng mỗi th&aacute;ng. Bạn sẽ trả tới 250 USD mỗi th&aacute;ng cho nh&oacute;m 10 th&agrave;nh vi&ecirc;n.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Tableau
Tableau đi k&egrave;m với m&ocirc; h&igrave;nh định gi&aacute; dựa tr&ecirc;n người d&ugrave;ng, với $70 mỗi người d&ugrave;ng mỗi th&aacute;ng. Nếu bạn c&oacute; một nh&oacute;m gồm 10 th&agrave;nh vi&ecirc;n, bạn cần trả khoảng 700 USD mỗi th&aacute;ng.
Tổng chi ph&iacute; phần mềm:&nbsp;
Với mức gi&aacute; trung b&igrave;nh vừa phải cho cả phần mềm trực quan h&oacute;a v&agrave; ETL, chi ph&iacute; dự kiến ​​của bạn sẽ ở khoảng 2000 USD mỗi th&aacute;ng hoặc 24.000 USD mỗi năm.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
H&atilde;y lưu &yacute; rằng đ&acirc;y chỉ l&agrave; ước t&iacute;nh ban đầu. Khi bắt đầu lập ng&acirc;n s&aacute;ch cho kho dữ liệu nội bộ của ri&ecirc;ng bạn, h&atilde;y ch&uacute; &yacute; những điều sau:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<ul>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Gi&aacute; phần mềm của bạn chắc chắn tăng theo thời gian. Dung lượng lưu trữ mở rộng đi k&egrave;m với mức sử dụng ETL k&eacute;o d&agrave;i v&agrave; gi&aacute; truy cập bộ nhớ cao hơn, l&agrave;m tăng chi ph&iacute; cho kho dữ liệu của bạn h&agrave;ng th&aacute;ng.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
C&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh định gi&aacute; kh&ocirc;ng thể đo&aacute;n trước được, dựa tr&ecirc;n k&iacute;ch thước bộ nhớ của bạn, lượng dữ liệu bạn đưa v&agrave;o kho v&agrave; quy m&ocirc; nh&oacute;m của bạn.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
</li>
</ul>
Nguồn nh&acirc;n lực&nbsp;
Đối với đội ngũ hỗ trợ cơ sở dữ liệu của bạn, bạn sẽ cần c&oacute; một Systems Manager nhiệt huyết, một Backend Developer v&agrave; một Software Engineer. Những người n&agrave;y sẽ đảm bảo rằng data warehouse của bạn hoạt động mượt m&agrave;, v&agrave; tất cả dữ liệu được quản l&yacute; v&agrave; an to&agrave;n.
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/rPbLDFIlyDIazrC77QFJ-QWRcRmYzWlRkx8roqdsV61XuWL5JS11QRU_b7nMFTbDfxbqgoOr0BC3PA1h-ef3cR_m9vQX4ajYyBChUO9fxAUH4q5cj7BTwDH_enOeGik_2ycbKw_-6u0z4E32flVgi_k" width="624" height="416">
Chi ph&iacute; nh&acirc;n sự trong kho dữ liệu
Người quản l&yacute; hệ thống th&ocirc;ng tin: Người quản l&yacute; IS cần gi&aacute;m s&aacute;t nh&oacute;m triển khai kho của bạn v&agrave; lu&ocirc;n kiểm so&aacute;t tất cả c&aacute;c hệ thống. Người ta ước t&iacute;nh phải trả khoảng 700-2.000 USD mỗi th&aacute;ng cho một người quản l&yacute; IS đủ ti&ecirc;u chuẩn.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Backend Developer: Backend developer chịu tr&aacute;ch nhiệm c&agrave;i đặt v&agrave; bảo tr&igrave; tất cả phần mềm ETL của bạn v&agrave; đảm bảo rằng phần mềm đ&oacute; hoạt động b&igrave;nh thường với dịch vụ lưu trữ của bạn. Dự kiến ​​​​sẽ trả khoảng 600-1.500 USD cho c&aacute;c nh&agrave; ph&aacute;t triển phụ trợ mỗi th&aacute;ng.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Data Architect (DBA): DBA sẽ quyết định c&aacute;c y&ecirc;u cầu về cấu tr&uacute;c của kho dữ liệu của bạn v&agrave; đề xuất giải ph&aacute;p tốt nhất để hợp nhất tất cả c&aacute;c nguồn dữ liệu hiện tại của bạn v&agrave;o đ&oacute;. N&oacute; đ&ograve;i hỏi khoảng 600-1.600 đ&ocirc; la mỗi th&aacute;ng cho một DBA đ&aacute;p ứng được y&ecirc;u cầu.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Data Analyst: Data Analyst sẽ ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; trực quan h&oacute;a th&ocirc;ng tin kinh doanh của bạn theo c&aacute;ch tạo ra những hiểu biết c&oacute; &yacute; nghĩa. Một Data Analyst sẽ ti&ecirc;u tốn của bạn khoảng 5000-8000 USD mỗi th&aacute;ng.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
&nbsp;
H&atilde;y nhớ rằng mức gi&aacute; n&agrave;y dao động t&ugrave;y thuộc v&agrave;o từng doanh nghiệp, từng ng&agrave;nh v&agrave; từng thời kỳ. Kh&ocirc;ng thể ước t&iacute;nh ch&iacute;nh x&aacute;c chi ph&iacute; cho kho dữ liệu của bạn.&nbsp;&nbsp;&nbsp;
Trong trường hợp bạn kh&ocirc;ng hiểu ch&iacute;nh x&aacute;c điều g&igrave; đang xảy ra v&agrave; c&aacute;ch chọn giải ph&aacute;p ph&ugrave; hợp nhất cho doanh nghiệp của m&igrave;nh, ch&uacute;ng t&ocirc;i sẽ gi&uacute;p bạn! Dịch vụ tư vấn ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu của MH Digital cung cấp cho bạn nhiều kiến ​​thức chuy&ecirc;n m&ocirc;n, c&ocirc;ng nghệ v&agrave; tư vấn. C&aacute;c chuy&ecirc;n gia d&agrave;y dạn kinh nghiệm của ch&uacute;ng t&ocirc;i c&oacute; thể gi&uacute;p bạn kiểm tra để x&aacute;c định c&aacute;ch n&agrave;o l&agrave; giải ph&aacute;p kho dữ liệu tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn.
&nbsp;

CHI PHÍ ĐỂ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU - NHỮNG YẾU TỐ CẦN XEM XÉT

Ở b&agrave;i viết tuần trước ch&uacute;ng ta đ&atilde; t&igrave;m hiểu về Những lưu &yacute; khi thiết kế Dashboard. Một phần n&agrave;o c&aacute;c bạn đ&atilde; hiểu được việc trực quan h&oacute;a dữ liệu kh&ocirc;ng chỉ đơn giản l&agrave; việc chuyển dữ liệu th&agrave;nh biểu đồ một c&aacute;ch tự ph&aacute;t v&agrave; kh&ocirc;ng c&oacute; quy tắc m&agrave; đ&ograve;i hỏi việc người tạo ra Dashboard phải c&oacute; kiến thức cơ bản về thiết kế. Hiểu r&otilde; tại sao một số kỹ thuật trực quan h&oacute;a dữ liệu lại hoạt động tốt hơn so với c&aacute;c phương ph&aacute;p kh&aacute;c nhờ c&oacute; kiến thức về t&acirc;m l&yacute; học. B&agrave;i viết n&agrave;y sẽ giới thiệu tới độc giả một trong số những nguy&ecirc;n tắc phổ biến nhất khi thiết kế Dashboard, đ&oacute; l&agrave; Nguy&ecirc;n tắc Gestalt.
Gestalt l&agrave; một kh&aacute;i niệm được sử dụng trong lĩnh vực t&acirc;m l&yacute; v&agrave; nghệ thuật thị gi&aacute;c, c&oacute; nguồn gốc từ tiếng Đức. Kh&aacute;i niệm n&agrave;y chỉ ra rằng to&agrave;n bộ của một h&igrave;nh ảnh thiết kế sẽ mang lại ấn tượng đậm hơn, mạnh mẽ hơn so với c&aacute;c th&agrave;nh phần ri&ecirc;ng lẻ.
C&aacute;c nguy&ecirc;n tắc Gestalt bao gồm Similarity, Proximity, Closure, Continuity, Symmetry, Enclosure, Connection. Những nguy&ecirc;n tắc n&agrave;y m&ocirc; tả c&aacute;ch n&atilde;o người xử l&yacute; v&agrave; hiểu th&ocirc;ng tin h&igrave;nh ảnh, tạo n&ecirc;n những m&ocirc; h&igrave;nh v&agrave; mối quan hệ giữa c&aacute;c yếu tố kh&aacute;c nhau. Việc hiểu v&agrave; &aacute;p dụng những nguy&ecirc;n l&yacute; n&agrave;y kh&ocirc;ng chỉ l&agrave; ch&igrave;a kh&oacute;a để tạo ra h&igrave;nh ảnh hấp dẫn m&agrave; c&ograve;n l&agrave; c&aacute;ch để truyền đạt th&ocirc;ng điệp một c&aacute;ch hiệu quả, đặc biệt l&agrave; đối với những người hoạt động trong lĩnh vực thiết kế đồ họa, trực quan h&oacute;a dữ liệu, v&agrave; nghệ thuật s&aacute;ng tạo.&nbsp;
<ol>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Enclosure
</li>
</ol>
Enclosure l&agrave; một kỹ thuật trong thiết kế đồ họa để nh&oacute;m c&aacute;c yếu tố lại với nhau bằng c&aacute;ch đặt một đường viền hoặc t&ocirc; m&agrave;u xung quanh ch&uacute;ng. Mục ti&ecirc;u của kỹ thuật n&agrave;y l&agrave; tạo ra một sự ph&acirc;n biệt r&otilde; r&agrave;ng giữa nh&oacute;m c&aacute;c đối tượng v&agrave; c&aacute;c đối tượng xung quanh, gi&uacute;p người xem dễ d&agrave;ng nhận biết v&agrave; hiểu r&otilde; hơn về mối quan hệ giữa ch&uacute;ng.
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/8WVd3L6JOKNE4x-Oodfmws1axvrvvxLhhHaNjs4EOJDbYDOyxMYXaqj6OJ78owbUdkTxU2QbIhBr1sdxCTEsSg2P8ePQTaGbZWR6I1gu7o5ywb88tm8--Viwf_sCtexeEIYKQk80mo1j9huC7_XYvFQ" width="624" height="337">
Ứng dụng của Enclosure rất đa dạng trong thiết kế đồ họa v&agrave; biểu đồ dữ liệu. V&iacute; dụ, bạn c&oacute; thể sử dụng Enclosure để nh&oacute;m c&aacute;c chỉ số quan trọng lại với nhau tr&ecirc;n một bảng điều khiển, hoặc để l&agrave;m nổi bật một phần của biểu đồ. N&oacute; gi&uacute;p tạo ra sự tổ chức v&agrave; tăng cường khả năng truyền đạt th&ocirc;ng điệp của biểu đồ hoặc đồ thị.
<ol start="2">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Similarity
</li>
</ol>
Khi thiết kế Dashboard, c&aacute;c đối tượng c&ugrave;ng m&agrave;u sắc, k&iacute;ch thước, h&igrave;nh dạng v&agrave; hướng giống nhau sẽ c&oacute; xu hướng về c&ugrave;ng một nh&oacute;m. Xu hướng đ&oacute; cũng l&agrave; một phần của Nguy&ecirc;n tắc Gestalt. Ch&uacute;ng ta li&ecirc;n kết c&aacute;c biến ph&acirc;n loại với đặc điểm như m&agrave;u đỏ thể hiện sự thua lỗ trong doanh số hoặc l&agrave; giảm (mang &yacute; nghĩa ti&ecirc;u cực), m&agrave;u xanh thể hiện cho lợi nhuận (mang yếu tố t&iacute;ch cực)...
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/TCBsbdgpxmvJGrUiXFziccGhxTxWwEBNVcz2diYydZeZbXdm97YoEw5mg08V1Y_bAF9Ot5UJih39M-UQklKXhZjs4CdomVjHlNGOKHam36OWuyrI3Qg4Na-mw5MJj11-DLd-Rgrt7PhPXqM_JaA3F08" width="624" height="339">
Similarity kh&ocirc;ng chỉ gi&uacute;p nh&oacute;m c&aacute;c đối tượng lại với nhau, m&agrave; c&ograve;n c&oacute; thể được sử dụng để tạo sự nhấn mạnh bằng c&aacute;ch l&agrave;m cho một đối tượng kh&aacute;c biệt so với nh&oacute;m c&ograve;n lại. N&oacute; cũng hỗ trợ trong việc tạo ra sự tương phản v&agrave; trọng lượng h&igrave;nh ảnh. M&agrave;u sắc giống nhau c&oacute; thể thu h&uacute;t sự ch&uacute; &yacute; của người xem v&agrave;o nội dung cụ thể trong bảng điều khiển, đồng thời gi&uacute;p dễ d&agrave;ng qu&eacute;t th&ocirc;ng tin v&igrave; c&aacute;c yếu tố c&oacute; m&agrave;u sắc tương tự sẽ nổi bật.
<ol start="3">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Closure
</li>
</ol>
Nguy&ecirc;n tắc n&agrave;y m&ocirc; tả c&aacute;ch mắt của ch&uacute;ng ta c&oacute; xu hướng điền v&agrave;o những phần thiếu s&oacute;t của một h&igrave;nh dạng quen thuộc. Khi đối mặt với c&aacute;c đối tượng mơ hồ c&oacute; vẻ kh&ocirc;ng đầy đủ, mở rộng v&agrave; c&oacute; h&igrave;nh dạng bất thường, ch&uacute;ng ta tự nhi&ecirc;n nh&igrave;n nhận ch&uacute;ng như l&agrave; đ&oacute;ng hoặc l&agrave; một tổng thể. Nguy&ecirc;n l&yacute; đ&oacute;ng khẳng định rằng ch&uacute;ng ta nh&igrave;n nhận c&aacute;c cấu tr&uacute;c mở l&agrave; đ&oacute;ng, ho&agrave;n chỉnh v&agrave; đều đặn mỗi khi c&oacute; c&aacute;ch để ch&uacute;ng ta l&agrave;m điều n&agrave;y một c&aacute;ch hợp l&yacute;.&nbsp;
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/aM1nyqwYiA-ClIrIFRgbOw5WN0Xb_n-qHnpyC_TzSjMxmPVzFriZWdMWMfjJUDfDpCmjfSuiBoleqPYuhGqrwRfJd2bz3PKEOdM1LJ1D1na5ngpnKssWVgDgyrQPsIWHl4X4zJ6iE_YvmynZO_Td9PI" width="624" height="335">
Giống như logo của WWF tr&ecirc;n đ&acirc;y, mặc d&ugrave; c&aacute;c đường n&eacute;t vẽ gấu tr&uacute;c kh&ocirc;ng đầy đủ. Tuy nhi&ecirc;n n&atilde;o bộ ch&uacute;ng ta đ&atilde; v&ocirc; thức điền th&ecirc;m c&aacute;c đường n&eacute;t để ho&agrave;n thiện một ch&uacute; gấu tr&uacute;c đ&aacute;ng y&ecirc;u.
Nguy&ecirc;n tắc n&agrave;y c&oacute; thể được &aacute;p dụng trong việc nh&igrave;n nhận cấu tr&uacute;c tổng thể trong c&aacute;c bảng điều khiển, đặc biệt l&agrave; trong thiết kế biểu đồ. V&iacute; dụ, nguy&ecirc;n l&yacute; n&agrave;y giải th&iacute;ch tại sao chỉ cần hai trục thay v&igrave; việc tạo đầy đủ c&aacute;c trục y v&agrave; trục x l&agrave; cần thiết tr&ecirc;n một biểu đồ để x&aacute;c định kh&ocirc;ng gian m&agrave; dữ liệu xuất hiện.
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/TUmOK6SPXqBfs5k3QOMrAsX7RfxJuIIZEthAxri9zCGJzEmpyfbCVGI_4C4aYkHwms6rn7AmbACuhAvYIO02wT9RjF23TRyMQmpVo6h1-AzjDbVfwIw33kgm7euuebIN01AmlxIdIOpwZtQt4TfYYUU" width="624" height="304">
<ol start="4">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Continuity
</li>
</ol>
Continuity trong thiết kế Dashboard l&agrave; một kh&iacute;a cạnh quan trọng gi&uacute;p tạo ra sự mạch lạc v&agrave; dễ hiểu trong cấu tr&uacute;c th&ocirc;ng tin. Nguy&ecirc;n tắc n&agrave;y &aacute;p dụng &yacute; tưởng rằng những yếu tố h&igrave;nh ảnh hướng đến một hướng li&ecirc;n tục th&igrave; c&oacute; xu hướng được nh&oacute;m lại c&ugrave;ng nhau th&agrave;nh một đơn vị tổng thể.
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/zAH9aLImMa7YTZS2VaDTjQVux0-5gp9aAWYdZE4LoHBRLA5LvFFeHosyvQqoFkGY383Ly5tLbKhVEFVjoCCzpbgOWFFyYQFS-LR57Y-p7ZOAY3RAS12XkMnGE9jXOnfcI93u2L4ga38hUMGKDTSl9lM" width="624" height="467">
Trong thiết kế Dashboard, điều n&agrave;y c&oacute; thể thể hiện th&ocirc;ng qua việc sắp xếp c&aacute;c yếu tố như dữ liệu, biểu đồ, hoặc c&aacute;c phần tử trực quan kh&aacute;c sao cho ch&uacute;ng tạo ra một d&atilde;y li&ecirc;n tục. Điều n&agrave;y gi&uacute;p người d&ugrave;ng dễ d&agrave;ng theo d&otilde;i v&agrave; hiểu th&ocirc;ng tin, m&agrave; kh&ocirc;ng gặp phải sự gi&aacute;n đoạn hoặc ph&acirc;n mảnh.
<ol start="5">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Connection
</li>
</ol>
Nguy&ecirc;n tắc kết nối trong thiết kế Dashboard c&oacute; thể được ứng dụng để tạo ra c&aacute;c li&ecirc;n kết mạch lạc giữa c&aacute;c yếu tố kh&aacute;c nhau trong giao diện, gi&uacute;p người d&ugrave;ng dễ d&agrave;ng nhận biết mối quan hệ v&agrave; tương t&aacute;c giữa ch&uacute;ng. C&oacute; rất nhiều thiết kế Dashboard được ứng dụng nguy&ecirc;n tắc n&agrave;y như: Biểu đồ Flowchart, Biểu đồ tổng hợp (Composite Chart), Biểu đồ Đường thời gian (Time Series Chart), Biểu đồ Treemap&hellip;
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/Jk9ndi_PnJMa1g_WeT3Vm0KYF-i27Xyx1oipm8DjwSJyMVjYQSGKJlVtWJyh-1Zr5lvyowFXDLPi7XopVcx40_l-1RNTdKrZZz8wAcUzKdXOmUbLmlrex4F8438LNzG-JXbIBCuYlEbwlH_1l_jphA0" width="624" height="325">
<ol start="6">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Proximity
</li>
</ol>
Nguy&ecirc;n tắc gần nhau được sử dụng trong Dashboard c&oacute; ứng dụng quan trọng tạo ra giao diện trực quan v&agrave; dễ hiểu. Khi c&aacute;c đối tượng được đặt gần nhau, ch&uacute;ng ta c&oacute; xu hướng nghĩ rằng ch&uacute;ng thuộc về c&ugrave;ng một nh&oacute;m. Điều n&agrave;y l&agrave; c&aacute;ch đơn giản nhất để li&ecirc;n kết dữ liệu m&agrave; bạn muốn người d&ugrave;ng nh&igrave;n thấy c&ugrave;ng nhau.&nbsp;
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/o8EO61951F_Qvr6o6Ahy4GLI-4RtB-S8X_AdiePvK6sG1bZ7HfRbJvDwAvbwYJPHvhk-MIfHWBZU8H43wTH37RVMsMUniIj7IrO5Xmeeuxy-1TmbeOuUfoaO3H7gRUrKnQnOtNtD24Zjpr5XNFttrI8" width="624" height="589">
Sự đặt c&aacute;c đối tượng gần nhau cũng c&oacute; thể khiến người d&ugrave;ng tự động di chuyển &aacute;nh mắt từ tr&aacute;i sang phải v&agrave;/hoặc từ tr&ecirc;n xuống dưới, gi&uacute;p họ tự nhi&ecirc;n theo d&otilde;i th&ocirc;ng tin tr&ecirc;n dashboard.
<ol start="7">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Symmetry
</li>
</ol>
Nguy&ecirc;n tắc Symmetry gi&uacute;p tạo ra sự ổn định v&agrave; trật tự trong giao diện Dashboard. C&aacute;c yếu tố được đặt đối xứng tạo ra một cảm gi&aacute;c vững chắc v&agrave; c&oacute; tổ chức, gi&uacute;p người d&ugrave;ng dễ d&agrave;ng theo d&otilde;i th&ocirc;ng tin.
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/hpkB_5-lbMsWvMS3QvDw7NwPyTClynoJkm2ctslAD5Wu1oTP1RHYCbgl5aj7HIuTNORpdGBNgg9EYWh4epk3f1P2bNYVIpUc56Bf6tUmBIfRa7-H3Di3WNkQcLXLS95K9jGVQWUak_Or9omuqB05Y2w" width="624" height="349">
Symmetry gi&uacute;p truyền đạt th&ocirc;ng tin một c&aacute;ch nhanh ch&oacute;ng v&agrave; hiệu quả. C&aacute;c yếu tố đối xứng thường l&agrave;m cho người d&ugrave;ng dễ d&agrave;ng nhận biết v&agrave; hiểu th&ocirc;ng tin m&agrave; dashboard đang muốn truyền đạt. Thiết kế với nguy&ecirc;n tắc Symmetry gi&uacute;p tạo ra giao diện đẹp mắt v&agrave; h&agrave;i h&ograve;a. Sự đối xứng thường được li&ecirc;n kết với sự đẹp v&agrave; ấn tượng, tăng cường trải nghiệm người d&ugrave;ng v&agrave; giảm thiểu sự ph&acirc;n t&acirc;m.
C&aacute;c nguy&ecirc;n tắc Gestalt trong thiết kế Dashboard kh&ocirc;ng chỉ gi&uacute;p tạo ra sự tổ chức v&agrave; cấu tr&uacute;c trong giao diện m&agrave; c&ograve;n g&oacute;p phần v&agrave;o việc truyền đạt th&ocirc;ng tin một c&aacute;ch r&otilde; r&agrave;ng v&agrave; dễ hiểu. Sự kết hợp của c&aacute;c yếu tố như m&agrave;u sắc, h&igrave;nh dạng, v&agrave; đường n&eacute;t theo c&aacute;c nguy&ecirc;n tắc n&agrave;y tạo n&ecirc;n một giao diện Dashboard kh&ocirc;ng chỉ mạch lạc về mặt th&ocirc;ng tin m&agrave; c&ograve;n thu h&uacute;t về mặt thị gi&aacute;c. Điều n&agrave;y cho thấy, hiểu biết về t&acirc;m l&yacute; học h&igrave;nh ảnh v&agrave; nghệ thuật thị gi&aacute;c l&agrave; cần thiết để thiết kế hiệu quả, đặc biệt trong lĩnh vực thiết kế đồ họa v&agrave; trực quan h&oacute;a dữ liệu. Bằng c&aacute;ch &aacute;p dụng c&aacute;c nguy&ecirc;n tắc Gestalt, người thiết kế c&oacute; thể tối ưu h&oacute;a trải nghiệm người d&ugrave;ng, tạo ra một giao diện mạch lạc, ổn định v&agrave; th&uacute; vị, đồng thời tăng cường khả năng giao tiếp v&agrave; truyền đạt th&ocirc;ng tin qua giao diện của Dashboard.

ỨNG DỤNG NGUYÊN TẮC GESTALT TRONG THIẾT KẾ DASHBOARD

Trong thời đại số h&oacute;a th&ocirc;ng tin v&agrave; dữ liệu, việc hiểu được dữ liệu l&agrave; v&ocirc; c&ugrave;ng quan trọng. Việc hiểu dữ liệu gi&uacute;p việc đưa ra quyết định trở n&ecirc;n ch&iacute;nh x&aacute;c, dựa tr&ecirc;n th&ocirc;ng tin cụ thể v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch kỹ lưỡng, thay v&igrave; dựa tr&ecirc;n trực gi&aacute;c hoặc kinh nghiệm kh&ocirc;ng c&oacute; cơ sở. Để c&oacute; thể hiểu được dữ liệu một c&aacute;ch tổng quan v&agrave; dễ d&agrave;ng, một trong những c&ocirc;ng cụ đắc lực hiện tại l&agrave; Dashboard. Đối với những bạn lần đầu tiếp cận với kh&aacute;i niệm n&agrave;y, th&igrave; Dashboard c&oacute; thể được hiểu l&agrave; một bảng điều khiển kỹ thuật d&ugrave;ng để tổng hợp to&agrave;n bộ dữ liệu của một c&aacute; nh&acirc;n, tổ chức, doanh nghiệp v&agrave; tr&igrave;nh b&agrave;y n&oacute; một c&aacute;ch dễ hiểu nhất. Tuy nhi&ecirc;n, kh&ocirc;ng phải Dashboard n&agrave;o cũng được thiết kế chuy&ecirc;n nghiệp, tổng quan để mang lại tiện &iacute;ch cho người sử dụng. Dưới đ&acirc;y l&agrave; 10 nguy&ecirc;n tắc thiết kế để gi&uacute;p Dashboard chuy&ecirc;n nghiệp hơn.
<ol style="text-align: justify;">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Chỉ n&ecirc;n tr&igrave;nh b&agrave;y những nội dung quan trọng
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/UADIS9qnfrIfWXx5LPLOaZDgfRSiodUlJOYrENEUxxbJZ4bDzz--MhO1LmA4V1Lw-87qA21UElS3q-s4Gzrgur4aiKt5VigBFGa6p5lbWoSdkwm0HOQvctGZXMqwNb_nCX-OGRIH6CmKYpdoCs7ovWU" width="624" height="293">
V&igrave; khung h&igrave;nh tr&igrave;nh b&agrave;y Dashboard c&oacute; giới hạn n&ecirc;n h&atilde;y tập trung v&agrave;o tr&igrave;nh b&agrave;y những nội dung ch&iacute;nh cần tr&igrave;nh b&agrave;y. Trong khi đ&oacute;, việc tr&igrave;nh b&agrave;y qu&aacute; nhiều th&ocirc;ng tin kh&ocirc;ng cần thiết sẽ khiến cho Dashboard bị rối v&agrave; kh&oacute; nh&igrave;n. Để đặt số liệu v&agrave;o Dashboard, bạn n&ecirc;n đảm bảo c&aacute;c th&ocirc;ng tin đ&oacute;:
<ul style="text-align: justify;">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Ph&ugrave; hợp với mục đ&iacute;ch v&agrave; nội dung của Dashboard.
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
C&aacute;c th&ocirc;ng tin được tr&igrave;nh b&agrave;y dễ hiểu.
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
C&aacute;c th&ocirc;ng tin c&oacute; sự li&ecirc;n kết với nhau.
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
C&oacute; sự linh hoạt của c&aacute;c biểu đồ khi thay đổi Filter.
</li>
</ul>
<ol style="text-align: justify;" start="2">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Consider data-ink-ratio
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/pzMfsuvt9jlQA6OfGYRaG7_WwIRz9CfyGk8Kd17VdQSGCPmoeYCh5b2brdU_ynqsI31CgNiG49wQteccFJyN5xUUqyfs-vd8mwCFzHioz-5uOeQ4x7tNyksmvYk0r2VjguN-LNGCoZt9EIixnHpXwlQ" width="624" height="293">
Thuật ngữ &ldquo;data ink ratio&rdquo; được sử dụng bởi một nh&agrave; thống k&ecirc; người Mỹ, Edward Tufte. Thuật ngữ n&agrave;y xuất ph&aacute;t từ thời kỳ trước kỷ nguy&ecirc;n số, khi hầu hết c&aacute;c biểu đồ dữ liệu được in bằng mực. Hiểu đơn giản, khi dữ liệu được in ra tr&ecirc;n giấy, tr&ecirc;n mặt giấy trắng sẽ c&oacute; c&aacute;c dấu mực. Trong số đ&oacute;, một số n&eacute;t mực sẽ đại diện cho dữ liệu (gọi l&agrave; mực dữ liệu hay data-ink), c&ograve;n những n&eacute;t mực kh&aacute;c th&igrave; kh&ocirc;ng li&ecirc;n quan đến việc biểu thị dữ liệu (được gọi l&agrave; mực kh&ocirc;ng phải dữ liệu hay non-data ink).&nbsp;
Tufte đ&atilde; đề xuất rằng n&ecirc;n d&ugrave;ng tỉ lệ mực in d&ugrave;ng để tr&igrave;nh b&agrave;y dữ liệu so với tổng lượng mực in sử dụng trong to&agrave;n bộ biểu đồ để đ&aacute;nh gi&aacute; chất lượng của n&oacute;. C&aacute;ch hiểu đơn giản, tỉ lệ n&agrave;y được gọi l&agrave; tỉ lệ mực dữ liệu (data-ink ratio - DIR), v&agrave; được t&iacute;nh bằng c&aacute;ch lấy lượng mực in d&ugrave;ng cho việc hiển thị dữ liệu chia cho tổng lượng mực in được sử dụng tr&ecirc;n biểu đồ.
Tỉ lệ n&agrave;y n&ecirc;n gần bằng 1, nghĩa l&agrave; c&agrave;ng &iacute;t mực in kh&ocirc;ng li&ecirc;n quan đến dữ liệu c&agrave;ng tốt. Tỉ lệ n&agrave;y cũng c&oacute; thể được hiểu như l&agrave; tỉ lệ giữa th&ocirc;ng tin hữu &iacute;ch (t&iacute;n hiệu) v&agrave; c&aacute;c yếu tố kh&ocirc;ng cần thiết (nhiễu). Do đ&oacute;, n&ecirc;n loại bỏ bất kỳ phần mực in n&agrave;o kh&ocirc;ng d&ugrave;ng để tr&igrave;nh b&agrave;y dữ liệu hoặc kh&ocirc;ng cần thiết. Điều đ&oacute; c&oacute; nghĩa l&agrave; loại bỏ c&aacute;c đường lưới, biểu tượng, m&agrave;u sắc, nh&atilde;n kh&ocirc;ng cần thiết hoặc bất kỳ thứ g&igrave; kh&aacute;c kh&ocirc;ng thực sự truyền đạt dữ liệu. Bảng th&ocirc;ng tin c&oacute; tỷ lệ mực dữ liệu k&eacute;m l&agrave; c&ocirc;ng việc kh&oacute; khăn cho người d&ugrave;ng, v&igrave; mực kh&ocirc;ng phải dữ liệu g&acirc;y mất tập trung v&agrave; cản trở.
<ol style="text-align: justify;" start="3">
<li dir="ltr" aria-level="1">
H&atilde;y l&agrave;m tr&ograve;n số nếu c&oacute; thể
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/Dcr0iwpFWJGFdxsj_8veiIsbPUb7epmLeeR5PQiDnLPLnIf7rieMGadXK61NE85eKlvqapQ-0lRyad1rZ_NuFFE6ZYPi74_scP74ZsGk8Hv1jIf3voC41XK7axaCWSAYf-8OKX6UmuQcyFyXWre6tJ4" width="624" height="293">
Khi hiển thị c&aacute;c con số, h&atilde;y tr&aacute;nh việc sử dụng qu&aacute; nhiều chữ số thập ph&acirc;n. Việc hiển thị qu&aacute; chi tiết những con số sẽ l&agrave;m người đọc ph&acirc;n t&acirc;m khỏi những điều quan trọng. Hơn nữa, việc bao gồm qu&aacute; nhiều chi tiết c&oacute; thể l&agrave;m cho vấn đề nhỏ trở n&ecirc;n phức tạp hơn cần thiết.
<ol style="text-align: justify;" start="4">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Sử dụng biểu đồ sao cho ph&ugrave; hợp với dữ liệu của bạn nhất
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/Y7ErkzNh6tD5MEj7lYdsPDRfrjoiOCCGIPLJN6lDYGy74jEbkLtRIXpccHIvxZbP3SYBQgOUnh6TdFC2napCZy1C-KII-SGmVWJ3VZlRn5LKlvKVr2j5Q1SysqOTWTn7NSkrtQuG7aCkzeookEtaT4I" width="624" height="293">
Khi lựa chọn một loại biểu đồ, bạn n&ecirc;n chọn loại truyền đạt dữ liệu một c&aacute;ch r&otilde; r&agrave;ng v&agrave; hiệu quả nhất. Điều n&agrave;y c&oacute; nghĩa l&agrave; biểu đồ đ&oacute; phải dễ hiểu trong thời gian ngắn nhất c&oacute; thể.
Th&ocirc;ng thường, con người kh&ocirc;ng giỏi so s&aacute;nh v&agrave; đối chiếu c&aacute;c diện t&iacute;ch kh&ocirc;ng gian. Do đ&oacute;, biểu đồ h&igrave;nh tr&ograve;n (pie charts) v&agrave; biểu đồ diện t&iacute;ch (area charts) hiếm khi l&agrave; sự lựa chọn tốt nhất.
Ngo&agrave;i ra, đ&ocirc;i khi c&oacute; thể bạn sẽ muốn thay đổi biểu đồ chỉ để tạo sự đa dạng. Tuy nhi&ecirc;n, bạn kh&ocirc;ng n&ecirc;n l&agrave;m vậy. Nếu việc chọn đ&uacute;ng loại biểu đồ c&oacute; nghĩa l&agrave; bạn sẽ lựa chọn c&ugrave;ng một loại biểu đồ nhiều lần, th&igrave; điều đ&oacute; cũng kh&ocirc;ng sao cả. Hầu hết thời gian, bạn sẽ sử dụng sự kết hợp của c&aacute;c con số, biểu đồ cột (bars), biểu đồ đường (lines) v&agrave; bảng dữ liệu (tables) m&agrave; th&ocirc;i.
<ol style="text-align: justify;" start="5">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Sắp xếp th&ocirc;ng tin logic, hợp l&yacute;
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/0uFYELd6RKR8bpvEjb_d29NBTulPVVHrSPfzd0wkCUAGX6hFObZhWTjEDxel9UDoTynQrHkpgMlTdYOe9qN25_KBqZewgH6Pm6fT_0RIpVmMemjedPnpqXe0etZOGhMDxSk6Q4f5CmBu-f_paNxFyyY" width="624" height="293">
Việc sắp xếp th&ocirc;ng tin tr&ecirc;n Dashboard một c&aacute;ch hợp l&yacute; l&agrave; rất quan trọng. Việc nh&oacute;m c&aacute;c chỉ số li&ecirc;n quan gần nhau gi&uacute;p ch&uacute;ng dễ t&igrave;m kiếm hơn &mdash; v&agrave; l&agrave;m cho thiết kế của bảng điều khiển trở n&ecirc;n hấp dẫn hơn.
C&oacute; nhiều c&aacute;ch kh&aacute;c nhau để nh&oacute;m th&ocirc;ng tin, v&iacute; dụ như theo chỉ số, sản phẩm, thương hiệu, chiến dịch, khu vực, nh&oacute;m hoặc thậm ch&iacute; theo khoảng thời gian. B&ecirc;n cạnh đ&oacute;, việc đặt ti&ecirc;u đề cho từng nh&oacute;m gi&uacute;p ch&uacute;ng dễ nhận biết hơn.
<ol style="text-align: justify;" start="6">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Sự nhất qu&aacute;n
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/1YkB8iQjlq2yVAu_XXKxLFtUJy6cZ3gJC7eem_P0HrEHOWsRozKYxitwioFv4yFrTE-n2hXuATlGPNLUVEUT6c90Oko2l_J_0416Ynb1wgpe-QT62_7SQiXppFfy880amk1uMpqr51kknpbNvkHbowo" width="624" height="293">
Với Dashboard, việc lặp lại th&ocirc;ng tin thường l&agrave; cần thiết, đặc biệt khi bạn đang hiển thị c&ugrave;ng một bộ chỉ số cho nhiều đối tượng kh&aacute;c nhau. Dashboard của bạn sẽ dễ đọc hơn nhiều nếu bạn sử dụng c&ugrave;ng một loại biểu đồ v&agrave; bố cục cho c&aacute;c nh&oacute;m kh&aacute;c nhau. Điều n&agrave;y cũng l&agrave;m cho bảng điều khiển trở n&ecirc;n hấp dẫn hơn về mặt thẩm mỹ, v&igrave; vậy h&atilde;y tr&aacute;nh việc sử dụng biểu đồ kh&aacute;c thay cho biểu đồ đang d&ugrave;ng chỉ để tạo sự mới lạ.
<ol style="text-align: justify;" start="7">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Sử dụng k&iacute;ch thước v&agrave; vị tr&iacute; để l&agrave;m nổi bật th&ocirc;ng tin
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/2xZ-273mPnKZkBL4i1_kq7zeLRhBf49wSSupVOZfD0CoDbIcBRiX-9bCAmJyPjCwv8ZUvCUbCVFoggu8Q7ISCe7rJTWZaFkoXuOY8zYjOsG8asIQEvteKTEnBXbyYYO0_8WhmjFKCYPtq0LPlWmqfvY" width="624" height="293">
Việc tạo ra một hệ thống ph&acirc;n cấp gi&uacute;p cho Dashboard được trực quan hơn, sinh động hơn. Sử dụng k&iacute;ch thước v&agrave; vị tr&iacute; để nhấn mạnh th&ocirc;ng tin quan trọng nhất v&agrave; l&agrave;m giảm đi t&iacute;nh quan trọng của những chỉ số &iacute;t cần xem x&eacute;t hơn. K&iacute;ch thước nhất qu&aacute;n v&agrave; mối quan hệ r&otilde; r&agrave;ng giữa c&aacute;c yếu tố sẽ gi&uacute;p tạo ra c&aacute;c mẫu v&agrave; d&ograve;ng chảy trực quan.
Về vị tr&iacute;, g&oacute;c tr&ecirc;n b&ecirc;n tr&aacute;i của bảng điều khiển l&agrave; vị tr&iacute; tốt nhất v&igrave; đ&oacute; l&agrave; nơi mắt bạn tự nhi&ecirc;n hướng tới đầu ti&ecirc;n.
Đừng ngần ngại sử dụng kh&ocirc;ng gian trống. Tốt hơn l&agrave; để lại khoảng trống hơn l&agrave; l&agrave;m to một thứ g&igrave; đ&oacute; chỉ để lấp đầy kh&ocirc;ng gian.
<ol style="text-align: justify;" start="8">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Cung cấp bối cảnh cho dữ liệu
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/HcYAHel-OReEb76BZoMQz2T6KO0vCG34mwyHlnG0QOzoO-qxde6QnQ3-3M-1Tt_OHf1h4imcW9SmcIF6ruh3xnO0CHieYTfu-vJr-rYalEG6j5rMWAwLIMeU5Cd1rgp57wg4oaEZRt9NrmBjOfnLEWs" width="624" height="293">
Để biết một con số thể hiện được gi&aacute; trị tốt hay xấu, người xem cần phải dựa v&agrave;o ngữ cảnh. Chẳng hạn, họ c&oacute; biết rằng 42 kh&aacute;ch h&agrave;ng tiềm năng mới trong ng&agrave;y h&ocirc;m nay l&agrave; bất thường kh&ocirc;ng?
Một trong những c&aacute;ch dễ nhất để l&agrave;m điều n&agrave;y l&agrave; bao gồm dữ liệu trong qu&aacute; khứ. Bạn c&oacute; thể đưa v&agrave;o chỉ số tương tự cho ng&agrave;y trước đ&oacute;, hoặc thậm ch&iacute; l&agrave; một biểu đồ đường hoặc cột hiển thị c&aacute;ch chỉ số đ&oacute; thay đổi qua một khoảng thời gian d&agrave;i hơn. Một kỹ thuật kh&aacute;c l&agrave; bao gồm trung b&igrave;nh hoặc c&aacute;c điểm cao v&agrave; thấp trước đ&oacute;.
<ol style="text-align: justify;" start="9">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Sử dụng nh&atilde;n m&ocirc; tả mỗi dữ liệu
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/276iRGE5dm1aViPeGmvLxEO2jj1w-DuNC7bChN_AM_IBWb1Fl_A-h3P9m0mSedLcmWEvVb6c6WhhlOzniMw8YphBHmu44vYRIahYxSsYylwYx0H9rVjpEgPiJZIT1RRFOFkGgJ2b1rrscFuNXHsZedg" width="624" height="293">
Một phần quan trọng của Dashboard l&agrave; c&aacute;c nh&atilde;n m&ocirc; tả từng chỉ số hoặc biểu đồ. Ch&uacute;ng sẽ tự giải th&iacute;ch v&agrave; kh&ocirc;ng g&acirc;y nhầm lẫn cho người xem. Đồng thời, bạn n&ecirc;n cố gắng giữ ch&uacute;ng ngắn gọn nhất c&oacute; thể để tr&aacute;nh l&agrave;m rối bảng điều khiển v&agrave; cản trở dữ liệu.
<ol style="text-align: justify;" start="10">
<li dir="ltr" aria-level="1">
Cuối c&ugrave;ng, h&atilde;y nhớ rằng việc thiết kế Dashboard để mọi người sử dụng
</li>
</ol>
<img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/jOST8Bs82GfrM_2Z0L-_MnIUXrXktKEXRvzibqhvFkFrTKDFIA9t-jMqse7a5nm4gX-K6RYMx4zQLtBiCiA4Rx3AffE2W7QxqQgd90rcQVqbcVMLFDVmOlAY0YK_zrM-n9FsbLZjc8DP_R-01fd_m3E" width="624" height="293">
Đến hiện tại, b&agrave;i viết đ&atilde; đề cập đến một số quy tắc để thiết kế một Dashboard ho&agrave;n hảo. Tuy nhi&ecirc;n, điều quan trọng l&agrave; những nguy&ecirc;n tắc tr&ecirc;n c&oacute; thể được ph&aacute; vỡ.
Thiết kế Dashboard kh&ocirc;ng chỉ l&agrave; về việc bạn c&oacute; thể sắp xếp dữ liệu hiệu quả như thế n&agrave;o m&agrave; l&agrave; việc l&agrave;m sao để mọi người tương t&aacute;c v&agrave; sử dụng được th&ocirc;ng tin.
&nbsp;

FOUNDER LÊ MINH HƯNG CHIA SẺ CÁCH “GIẢI NGHẼN” CHUYỂN ĐỔI SỐ DOANH NGHIỆP VỚI BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

FOUNDER LÊ MINH HƯNG CHIA SẺ CÁCH “GIẢI NGHẼN” CHUYỂN ĐỔI SỐ DOANH NGHIỆP VỚI BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

FOUNDER LÊ MINH HƯNG CHIA SẺ CÁCH “GIẢI NGHẼN” CHUYỂN ĐỔI SỐ DOANH NGHIỆP VỚI BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Danh mục tin tức

Công nghệ

Công nghệ

Công nghệ

Dự án & Hợp tác

Công nghệ

Công nghệ

Công nghệ

Công nghệ

Công nghệ