I. Giới thiệu khóa học:

Nâng cao năng lực khai thác giá trị từ dữ liệu trong doanh nghiệp

Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng đầu tư mạnh vào hệ thống dữ liệu, một thách thức lớn đặt ra là làm thế nào để chuyển hóa dữ liệu thành giá trị kinh doanh thực tế. Nhiều tổ chức đã xây dựng Data Warehouse, triển khai BI Dashboard nhưng vẫn chưa tận dụng hiệu quả dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định và tối ưu vận hành.

Khóa học Data Value Realization được thiết kế nhằm giúp học viên hiểu rõ cách dữ liệu tạo ra giá trị, từ đó xây dựng chiến lược dữ liệu, xác định các use case phù hợp và triển khai các giải pháp đo lường hiệu quả dựa trên dữ liệu.

II. Thời lượng: 40 giờ (5 ngày)

III. Hình thức đào tạo:

Đào tạo trực tiếp tại lớp học, đào tạo online tương tác với giảng viên, đào tạo kết hợp online và trực tiếp tại lớp học, đào tạo tại văn phòng khách hàng theo yêu cầu

IV. Mục tiêu khóa học:

Kiến thức đạt được từ khóa học:

• Hiểu khái niệm Data Value Realization và vai trò của dữ liệu trong việc tạo ra giá trị kinh doanh
• Nắm được mối liên hệ giữa dữ liệu, insight, quyết định và kết quả kinh doanh
• Hiểu cách xây dựng Data Strategy gắn với mục tiêu doanh nghiệp
• Hiểu các mô hình Data Platform (DWH, Data Lake, Lakehouse) và vai trò của chúng
• Hiểu khung Data Operating Model và Data Governance trong tổ chức
• Hiểu vai trò của AI/ML như một công cụ gia tăng giá trị dữ liệu, không phải mục tiêu tự than

Kiến thức nâng cao:

• Hiểu cách xác định và ưu tiên các use case mang lại giá trị cao
• Hiểu phương pháp đo lường giá trị dữ liệu thông qua KPI, ROI và các chỉ số hiệu quả
• Hiểu mô hình Data Product và cách triển khai trong doanh nghiệp
• Hiểu điều kiện để triển khai AI/ML hiệu quả:
  • Dữ liệu đủ chất lượng
  • KPI rõ ràng
  • Use case phù hợp
• Hiểu các yếu tố thành công và thất bại trong triển khai Data Value

Kỹ năng thực hành đạt được:

• Phân tích và xác định dữ liệu có khả năng tạo giá trị
• Xây dựng use case gắn với KPI và business impact
• Thiết kế dashboard phục vụ ra quyết định
• Xây dựng Data Operating Model phù hợp với tổ chức
• Thiết lập bộ KPI đo lường giá trị dữ liệu
• Triển khai end-to-end quy trình Data Value Realization

V. Đối tượng tham gia

• Lãnh đạo CNTT: CIO, CTO, CDO
• Trưởng bộ phận dữ liệu, Data Manager
• Quản lý kinh doanh (Sales, Finance, Operations)
• Data Analyst, BI Developer, Data Engineer
• Business Analyst, Product Owner

VI. Điều kiện tiên quyết:

• Có kiến thức cơ bản về dữ liệu hoặc hệ thống thông tin doanh nghiệp
• Không yêu cầu kỹ năng lập trình chuyên sâu

VII. Nội dung khóa học:

MODULE 1 – Tổng quan Data Value Realization trong doanh nghiệp

Mục tiêu:

• Hiểu rõ Data Value Realization là gì và tại sao quan trọng
• Nhận thức cách dữ liệu tạo ra giá trị trong doanh nghiệp

Nội dung trọng tâm:

• Khái niệm Data Value Realization
• Chuỗi giá trị: Data → Insight → Decision → Business Value
• Phân biệt giá trị trực tiếp và gián tiếp của dữ liệu
• Các use case điển hình:
  • Tăng doanh thu (pricing, upsell)
  • Giảm chi phí (automation, forecasting)
• Các thách thức phổ biến:
  • Data silo
  • Không gắn dữ liệu với KPI

Lab thực hành:

• Phân tích dataset để xác định dữ liệu tạo giá trị
• Mapping từ Data đến KPI và Business Impact
• Thảo luận: các khu vực “có data nhưng chưa tạo value”

Kết quả đạt được:

• Hiểu rõ vai trò của dữ liệu trong việc tạo giá trị kinh doanh

MODULE 2 – Data Strategy & Use Case Identification

Mục tiêu:

• Xây dựng tư duy Data Strategy gắn với mục tiêu kinh doanh
• Xác định các use case có giá trị cao

Nội dung trọng tâm:

• Data Strategy Framework
• Align dữ liệu với mục tiêu kinh doanh
• Xác định use case có giá trị cao
• Phương pháp ưu tiên theo Impact và Effort
• KPI và OKR alignment

Lab thực hành:

• Xây dựng use case:
  • Sales optimization
  • Customer segmentation
• Xác định Business KPI và Expected Value
• Ưu tiên use case bằng ma trận

Kết quả đạt được:

• Danh sách use case có thể triển khai ngay kèm business case

MODULE 3 – Data to Insight: BI, Analytics & Data Product

Mục tiêu:

• Biến dữ liệu thành insight phục vụ ra quyết định

Nội dung trọng tâm:

• Quy trình chuyển đổi từ Data sang Insight và Action
• BI và Dashboard
• Khái niệm Data Product
• Data Platform: Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse
• Medallion Architecture (Bronze – Silver – Gold)

Lab thực hành:

• Xây dựng dashboard phân tích Sales hoặc Customer
• Biến đổi dữ liệu từ Raw sang Clean và Aggregated
• Thiết kế Data Product (ví dụ Customer 360)

Kết quả đạt được:

• Dashboard và Data Product cơ bản

MODULE 4 – Data Operating Model & Governance

Mục tiêu:

• Xây dựng mô hình vận hành dữ liệu trong tổ chức

Nội dung trọng tâm:

• Data Operating Model: Centralized vs Federated
• Vai trò: Data Owner, Data Product Owner
• Data Governance
• Data as a Product mindset

Lab thực hành:

• Thiết kế Data Operating Model
• Xây dựng Data Ownership và Data Quality Rules
• Thiết kế lifecycle của Data Product

Kết quả đạt được:

• Mô hình vận hành dữ liệu áp dụng được trong doanh nghiệp

MODULE 5 – Value Measurement & KPI Framework

Mục tiêu:

• Đo lường giá trị thực tế của dữ liệu

Nội dung trọng tâm:

• Các chỉ số Data Value: ROI, Cost Saving, Efficiency
• Phương pháp đo lường: Replacement Cost, Opportunity Value
• Mapping KPI với Business Outcome

Lab thực hành:

• Xây dựng KPI: Revenue Uplift, Cost Reduction
• Ước tính giá trị
• Thiết kế dashboard theo dõi

Kết quả đạt được:

• Bộ KPI đo lường giá trị dữ liệu

MODULE 6 – Ứng dụng AI/ML trong Data Value Realization

Mục tiêu:

• Hiểu vai trò của AI/ML trong việc gia tăng giá trị từ dữ liệu
• Nhận diện khi nào nên và không nên áp dụng AI trong doanh nghiệp
• Kết nối AI/ML với use case và KPI kinh doanh

Nội dung trọng tâm:

• Tổng quan vai trò của AI/ML trong hệ sinh thái dữ liệu
• Mối quan hệ:
  • Data → Analytics → AI/ML → Business Value
• Các use case phổ biến:
  • Dự báo nhu cầu (Demand Forecasting)
  • Dự đoán rời bỏ khách hàng (Churn Prediction)
  • Phát hiện gian lận (Fraud Detection)
• AI như một Data Product nâng cao:
  • Predictive dashboard
  • Recommendation system
• Khi nào nên sử dụng AI:
  • Bài toán có pattern, dữ liệu đủ lớn
• Khi nào không nên sử dụng AI:
  • Thiếu dữ liệu
  • KPI chưa rõ ràng
• Các rủi ro:
  • Garbage in – garbage out
  • Không đo được business value

Lab thực hành:

• Phân tích một use case:
  • Có nên dùng AI hay không?
• Mapping:
  • Use case → AI solution → KPI → Business value
• So sánh:
  • Rule-based vs AI-based approach

Kết quả đạt được:

• Hiểu cách đưa AI vào đúng chỗ trong chiến lược dữ liệu
• Tránh lạm dụng AI khi chưa sẵn sàng về dữ liệu và KPI
• Có khả năng xác định các use case AI mang lại giá trị thực tế

MODULE 7 – Data Value Realization Framework & Implementation

Mục tiêu:

• Triển khai Data Value Realization end-to-end

Nội dung trọng tâm:

• Framework triển khai gồm 4 bước:
  • Define Value
  • Design Strategy
  • Execute
  • Monitor và Optimize
• Value Realization Office (VRO)
• Các lỗi phổ biến khi triển khai

Lab thực hành – CAPSTONE PROJECT:

• Xây dựng đầy đủ:
  • Use Case
  • KPI
  • Dashboard
  • Value Estimation
• Trình bày:
  • “Data to Business Value Story”

Kết quả đạt được:

Có khả năng triển khai Data Value Realization trong doanh nghiệp