Power BI

I. Tổng quan

Microsoft Power BI là một bộ công cụ được sử dụng để phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết về doanh nghiệp bằng cách xây dựng các bảng điều khiển tương tác. Khóa đào tạo Power BI này sẽ giúp học viên khai thác tối đa công cụ Power BI, từ thu thập dữ liệu đến phân tích nó, cho phép học viên giải quyết các vấn đề kinh doanh và cải thiện kết quả hoạt động kinh doanh.

II. Thời lượng: 24h

III. Mục tiêu:

• Tạo trang tổng quan từ các báo cáo đã xuất bản
• Nhanh chóng tạo hình ảnh trực quan và trang tổng quan với Quick Insights
• Tạo và quản lý các cảnh báo về dữ liệu
• Các phương pháp về bố cục báo cáo và trực quan hóa dữ liệu
• Hiểu biểu đồ/đồ thị nào sẽ được sử dụng tùy thuộc vào câu hỏi được trả lời hoặc câu chuyện được kể
• Sử dụng hình dạng để thiết kế, nhấn mạnh và kể câu chuyện về dữ liệu
• Xem cách kết hợp hình ảnh tùy chỉnh vào báo cáo và trang tổng quan
• Chia sẻ báo cáo và trang tổng quan, cũng như ưu và nhược điểm của từng loại
• Hoàn thành dự án trực quan/phân tích dữ liệu Power BI từ đầu đến cuối
• Biết cách lấy và chuẩn bị dữ liệu của bạn để phân tích và hiển thị
• Tìm hiểu cách tạo mối quan hệ giữa các bảng trong mô hình dữ liệu của bạn
• Tạo các cột và thước đo được tính toán bằng cách sử dụng thẻ DAX

IV. Đối tượng tham gia:

• Chuyên gia CNTT
• Chuyên gia tài chính ngân hàng
• Giám đốc tiếp thị
• Quản lý mạng lưới chuỗi cung ứng
• Người mới bắt đầu trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu
• Sinh viên các ngành kinh tế

V. Nội dung khóa học:

Phần 1 - Get and Prep Data like a Super Nerd

Phần 2 - Develop Your Data Nerd Prowess

Phần 3 - Developing Reports and Dashboards

Phần 4 - Tips, Tricks, and Capstone Project

Tableau

I. Tổng quan

Khóa học Tableau giúp học viên hiểu cách xây dựng hình ảnh trực quan, sắp xếp dữ liệu và thiết kế biểu đồ, giúp các nhà kinh doanh ra quyết định dễ dàng hơn. Học viên sẽ được tiếp xúc với các khái niệm về trực quan hóa dữ liệu, các biểu đồ, xây dựng các câu chuyện về dữ liệu, làm việc với các bộ lọc, tham số và tập hợp cũng như xây dựng các trang tổng quan có tính tương tác.

II. Thời lượng: 24h

III. Mục tiêu:

• Trở thành chuyên gia về trực quan hóa dữ liệu (heatmap, treemap, waterfall, Pareto v.v…)
• Hiểu metadata và cách sử dụng metadata
• Làm việc với bộ lọc, tham số và tập hợp
• Nắm vững các loại trường đặc biệt và các trường do Tableau tạo ra cũng như quá trình tạo và sử dụng các tham số
• Tìm hiểu cách tạo các biểu đồ, trang tổng quan có tính tương tác và cách chia sẻ các trang này
• Nắm vững các khái niệm về kết hợp dữ liệu, tạo trích xuất dữ liệu, tổ chức và định dạng dữ liệu
• Thành thạo các phép tính số học, logic và bảng

IV. Đối tượng tham gia:

• Chuyên gia CNTT
• Chuyên gia tài chính ngân hàng
• Giám đốc tiếp thị
• Quản lý mạng lưới chuỗi cung ứng
• Người mới bắt đầu trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu
• Sinh viên các ngành kinh tế

V. Nội dung khóa học:

Phần 01 - Getting Started with Tableau

Phần 02 - Core Tableau in Topics

Phần 03 - Creating Charts in Tableau

Phần 04 - Working with Metadata

Phần 05 - Filters in Tableau

Phần 06 - Applying Analytics to the worksheet

Phần 07 - Dashboard in Tableau

Phần 08 - Modifications to Data Connections

Phần 09 - Introduction to Level of Details in Tableau (LODS)

Phân tích kinh doanh với Excel

I. Tổng quan

Khóa đào tạo này sẽ trang bị cho học viên các khái niệm và kỹ năng cần thiết về phân tích kinh doanh bằng việc sử dụng công cụ Microsoft Excel. Học viên cũng sẽ được tìm hiểu các khái niệm cơ bản về phân tích và thống kê dữ liệu, giúp thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

II. Thời lượng: 24h

III. Mục tiêu:

• Hiểu ý nghĩa của phân tích kinh doanh và tầm quan trọng của nó trong công việc
• Nắm bắt các nguyên tắc cơ bản về các hàm phân tích trong Excel và định dạng có điều kiện
• Tìm hiểu cách phân tích với các bộ dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng bảng tổng hợp và bộ cắt
• Giải quyết các vấn đề phân tích ngẫu nhiên và xác định bằng cách sử dụng các công cụ như trình quản lý kịch bản, trình giải quyết và tìm kiếm mục tiêu
• Áp dụng các công cụ và khái niệm thống kê như trung bình động, kiểm tra giả thuyết, ANOVA và hồi quy cho các tập dữ liệu bằng Excel
• Trình bày những phát hiện của bạn bằng cách sử dụng biểu đồ và trang tổng quan
• Được giới thiệu các công cụ phân tích và trực quan mới nhất của Microsoft, chẳng hạn như Power BI

IV. Đối tượng tham gia:

• Chuyên gia CNTT
• Chuyên gia tài chính ngân hàng
• Giám đốc tiếp thị
• Quản lý mạng lưới chuỗi cung ứng
• Người mới bắt đầu trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu
• Sinh viên các ngành kinh tế

V. Nội dung khóa học:

Phần 1- Introduction to Business Analytics

Phần 2- Formatting Conditional Formatting and Important Functions

Phần 3- Analysing Data with Pivot Tables

Phần 4- Dashboarding

Phần 5- Business Analytics with Excel

Phần 6- Data Analysis Using Statistics

Phần 7- Power BI

Power BI căn bản

Tổng quan

Mục đích chính của khóa học là giúp học viên hiểu rõ về xây dựng hệ thống & phân tích dữ liệu với Power BI. Khóa học bao gồm xây dựng hệ thống Power BI, triển khai các dịch vụ Power BI, kết nối nguồn dữ liệu & tạo báo cáo trực quan hóa.

Thời lượng

02 ngày

Mục tiêu

Sau khi kết thúc khóa học, học viên có thể:

•  Hiểu và xây dựng hệ thống báo cáo Power BI
• Sử dụng cơ bản Power BI Desktop
• Tạo báo cáo cơ sở dữ liệu bằng Power BI
• Tạo mô hình trực quan với Power BI
• Kết nối với dữ liệu Excel
• Nắm rõ về công cụ Power BI và các ứng dụng của nó

Đối tượng học viên

Những người muốn tìm hiểu và xây dựng hệ thống báo cáo trên công cụ Microsoft Power BI, hoặc những người quan tâm đến phương pháp thiết kế, kết nối, trình bày dữ liệu mới.

Điều kiện

• Có kiến thức về cơ sở dữ liệu quan hệ và báo cáo
• Một số kiến ​​thức cơ bản về cấu trúc liên kết kho dữ liệu (bao gồm các lược đồ sao và bông tuyết).
• Một số tiếp xúc với các cấu trúc lập trình cơ bản trên DAX
• Làm quen với các ứng dụng Microsoft Office - đặc biệt là Excel.

Couse Outlines

1. Get started with Power BI using Microsoft Learn

2. Build Power BI model

• Overview of Power BI topology
• Getting started with Power BI Report Server
• Setup Power BI model
• Establish Power BI on-prem with Power BI service
• Create paging report, mobile report
• Secure in Power BI model

3. Getting data

• Overview of Power BI Desktop
• Getting started with Power BI Desktop
• Connect to data sources in Power BI Desktop
• Clean and transform your data with the Query Editor
• More advanced data sources and transformation
• Cleaning irregularly formatted data

 4. Modeling

• Introduction to modeling your data
• How to manage your data relationships
• Create calculated columns
• Optimizing data models
• Create calculated measures
• Create calculated tables
• Explore your time-based data

 5. Visualizations

• Introduction to visuals in Power BI
• Create and customize simple visualizations
• Combination charts
• Slicers
• Map visualizations
• Matrixes and tables
• Scatter charts
• Waterfall and funnel charts
• Gauges and single-number cards
• Modify colors in charts and visuals
• Shapes, text boxes, and images
• Page layout and formatting
• Group interactions among visualizations
• Duplicate a report page
• Show categories with no data
• Summarization and category options

6. Power BI and Excel

• Introduction to content packs, security, and groups
• Publish Power BI Desktop reports
• Print and export dashboards and reports
• Manually republish and refresh your data
• Introducing Power BI Mobile
• Create groups in Power BI
• Build content packs
• Use content packs
• Update content packs
• Integrate OneDrive for Business with Power BI
• Publish to web

7. Introduction to DAX

• Introduction to DAX
• DAX calculation types
• DAX functions
• Using variables in DAX expressions
• Table relationships and DAX
• DAX tables and filtering 

Data Value Realization

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

Data Visualization & Reporting with Tableau

I. Overview

As complexities are increasing in today's Big data world, Data visualization has become a need of the hour. It not only helps the data scientists to simplify the complex information, but also makes it easier for the business users to understand this information. Over last few years, Tableau has emerged as a golden boy among various Data Visualization tools because its user friendly advanced capabilities.

With help of this Tableau online training you will acquire data visualization skills which are constantly increasing in demand. This Tableau course is very easy to learn and also includes different practical examples ranging from simple reporting analytics to interactive dashboards with storylining. As part of this Tableau course you will also get 2 detailed hands-on case studies to ensure practical Tableau training. Upon completion of this Tableau online course, candidates will be able to build simple and interactive dashboards, add calculated fields and parameter to their reports, customize format reports as well as learn how to work with Tableau server/accessing reports through web.

II. Duration

24 hours

III. Intended Audience

Data Scientists/ Business Analysts/ Graduates from various disciplines who want to create visually appealing dynamic reports for performance tracking, etc or get a job in Data Visualization field

IV. Course outlines:

1. Getting Started

• What is Tableau? What does the Tableau product suite comprise of? How Does Tableau Work?
• Tableau Architecture
• What is My Tableau Repository?
• Connecting to Data & Introduction to data source concepts
• Understanding the Tableau workspace
• Dimensions and Measures
• Data Types & Default Properties
• Tour of Shelves & Marks Card
• Using Show Me!
• Building basic views
• Saving and Sharing your work-overview

2. Building Views (Reports) – Basics

• Date Aggregations and Date parts
• Cross tab & Tabular charts
• Totals & Subtotals
• Bar Charts & Stacked Bars
• Line Graphs with Date & Without Date
• Tree maps
• Scatter Plots
• Individual Axes, Blended Axes, Dual Axes & Combination chart
• Edit axis
• Parts of Views
• Sorting
• Trend lines
• Reference Lines
• Forecasting
• Filters
• Context filters
• Sets
  • In/Out Sets
  • Combined Sets
  • Grouping
  • Bins/Histograms
  • Drilling up/down – drill through
    • Hierarchies
    • View data
    • Actions (across sheets)

3. Building Views (Reports) – Advanced Maps

• Explain latitude and longitude
• Default location/Edit locations
• Symbol Map & Filled Map
• Custom Geo Coding

4. Calculated Fields

• Working with aggregate versus disaggregate data
• Explain - #Number of Rows
• Basic Functions (String, Date, Numbers etc)
• Usage of Logical conditions

5. Table Calculations

• Explain scope and direction
• Percent of Total, Running / Cumulative calculations

6. Parameters

• Create What-If analysis
• Using Parameters in
  • Calculated fields
  • Bins
  • Reference Lines
  • Filters/Sets
  • Display Options (Dynamic Dimension/Measure Selection)

7. Building Interactive Dashboards- (Building & Customizing)

• Combining multiple visualizations into a dashboard (overview)
• Making your worksheet interactive by using actions
  • Filter
  • URL
  • Highlight

8. Formatting

• Options in Formatting your Visualization
• Working with Labels and Annotations
• Effective Use of Titles and Captions

9. Working with Data

• Multiple Table Join
• Data Blending
• Difference between joining and blending data, and when we should do each
• Working with the Data Engine / Extracts
• Working with Custom SQL
• Toggle between to Direct Connection and Extracts

10. Working With Tableau Server – Accessing Reports Through Web

• Publishing to Tableau Server – Overview of publishing
• Server Administration - Managing Users, Projects & Object level and Data Security as per Users
• User Filters