Địa chỉ:
Lầu 7 Tòa nhà STA, 618 đường 3/2, Phường Diên Hồng (Phường 14, Quận 10), TP HCM
Giờ làm việc
Thứ 2 tới thứ 6: 9:00 - 18:00
Phase 1:
Data Preparation
Phase 2:
Data Modeling & DAX
Mục tiêu
- Thiết lập mô hình dữ liệu quan hệ logic, hiệu quả, làm nền tảng cho các phân tích và trực quan hoá về sau.
- Thành thạo trong việc xác định hai thành phần quan trọng là Fact Table và Dimension Table, cùng với đó là xây dựng được mô hình dữ liệu phục vụ cho việc phân tích về sau.
- Ứng dụng ngôn ngữ DAX (Data Analysis Expressions) để tạo ra những Calculated Table, Calculated Column và Measure áp dụng cho việc phân tích chuyên sâu.
Nội dung
Data Modeling
1. Hiểu rõ hơn về khái niệm Dim – Fact trong mô hình dữ liệu, từ một bảng Fact học viên sẽ phải triển khai những bảng Dim và các trường dữ liệu có liên quan đến bảng Fact, xác định đâu là những trường sẽ hình thành lên mối quan hệ giữa các bảng Dim và Fact.
2. Thiết kế mô hình dữ liệu theo Kimball hoặc Collie, đồng thời xác định khoá (Key Column) để có thể tạo ra mối quan hệ (Relationship) giữa Dim và Fact; thiết lập quan hệ 1 (một) – n (nhiều).
DAX
1. Giới thiệu về DAX cũng như giao diện viết DAX trong Power BI, phân biệt Calculated Table, Calculated Column, Measure hiểu thế nào là cú pháp (Syntax) và ngữ cảnh (Context) để có thể vận dụng tối ưu trong việc phân tích chuyên sâu.
2. Tạo ra những Calculated Table, Calculated Column, Measure bằng những hàm DAX:
Aggregation:
SUM, AVERAGE, COUNTROWS, DISTINCTCOUNTBộ hàm tổng hợp cơ bản để tính toán tổng, trung bình, đếm số dòng, và đếm giá trị duy nhất trong cột.
Filtering and Conditional:
IF & SWITCHCác hàm điều kiện để phân loại.
Time Intelligence:
SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADDBộ hàm cho phép tính toán các giá trị Year-to-Date (YTD), Month-to-Date (MTD), và so sánh cùng kỳ năm trước (YoY).
Context Transition and Context Functions:
CALCULATEHàm quan trọng nhất trong DAX, cho phép thay đổi ngữ cảnh tính toán và thực hiện các phép tính dựa trên các bộ lọc được chỉ định.
Phase 3:
Data Visualization
Học viên sẽ được hướng dẫn thiết kế bố cục, trực quan hóa dashboard chuẩn IBCS, cách chia bố cục để sắp xếp các biểu đồ một cách rõ ràng. Sử dụng màu sắc nhất quán và lựa chọn theme màu phù hợp để làm nổi bật các phần quan trọng mà không làm rối mắt người dùng. Tạo điểm nhấn thị giác bằng cách sử dụng kích thước biểu đồ, màu sắc và vị trí để hướng sự chú ý vào những thông tin quan trọng. Đồng thời, học viên sẽ học cách tránh lỗi thường gặp trong thiết kế Dashboard.
Khám phá thư viện Dashboard Phase 4:
Data Storytelling
Mục tiêu
Thấu hiểu vai trò chiến lược của nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu trong quản trị thông tin. Học viên được trang bị tư duy trình bày dữ liệu theo cấu trúc logic, giúp người nghe tối ưu hóa thời gian nắm bắt vấn đề và đưa ra các quyết định chính xác, kịp thời.
2. Kỹ thuật Trực quan hóa dữ liệu & Thiết kế Dashboard chuẩn IBCS
Trang bị kỹ năng chuyển đổi ý tưởng thành dashboard trực quan sinh động. Nội dung tập trung vào phương pháp lựa chọn biểu đồ tối ưu và nguyên tắc sắp xếp bố cục Dashboard chuẩn IBCS. Học viên sẽ học cách tổ chức thông tin theo tín hiệu thị giác, sử dụng các điểm nhấn (Focal points) để highlight insights và các chỉ số (KPIs) quan trọng, giúp người xem nhanh chóng nhận diện vấn đề và đưa ra quyết định chính xác.
Tìm hiểu thêm về IBCS >>>
1. Xác định thông điệp chiến lược
Hướng dẫn phương pháp phân tích ngữ cảnh (Context) và thấu hiểu đối tượng mục tiêu (Audience) thông qua việc đánh giá nhu cầu của các bên liên quan (Quản lý, Vận hành, Kế hoạch). Mục tiêu cốt lõi là chuyển hóa Insight thành thông điệp then chốt (Key Message) nhằm thúc đẩy hành động, tạo giá trị kinh doanh và giải quyết các bài toán chiến lược của doanh nghiệp.
3. Ứng dụng thực tiễn và Storytelling
Vận dụng toàn diện kiến thức và kỹ thuật storytelling vào các tình huống kinh doanh thực tế (như Chuỗi cung ứng, Vận hành, Tài chính). Học viên sẽ thực hành xây dựng những câu chuyện dữ liệu giàu ý nghĩa, củng cố năng lực diễn giải và chuyển hóa dữ liệu thành hành động thực tiễn hiệu quả.
Phase 5:
Ứng dụng AI trong Power BI
Mục tiêu
Hiểu tổng quan về MCP (Model Context Protocol) và các công cụ dữ liệu, đồng thời nắm vững vai trò của DAX và Data Modeling trong xây dựng báo cáo Power BI chuyên nghiệp.
Học viên biết cách kết hợp AI với Power BI: từ xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình dữ liệu, cho đến tạo Dashboard hoàn chỉnh bằng AI, giúp rút ngắn thời gian làm báo cáo.
Phase 6:
Power BI Service
Quản lý, Chia sẻ & Tự động hóa Báo cáo
Mục tiêu
Nắm vững cách vận hành báo cáo trên Power BI Service: từ việc tổ chức workspace, phân quyền cho người dùng, đến việc thiết lập làm mới dữ liệu tự động và cảnh báo theo ngưỡng.
Học viên sẽ tự tin đưa báo cáo từ môi trường cá nhân (Desktop) lên môi trường làm việc nhóm (Service), đảm bảo đúng người xem đúng dữ liệu và dữ liệu luôn được cập nhật kịp thời.
Phân biệt và sử dụng đúng hai loại workspace:
My Workspace (không gian cá nhân, phù hợp cho việc thử nghiệm) và Shared Workspace (không gian làm việc nhóm, yêu cầu license Pro/PPU) — kèm tình huống thực tế để biết khi nào nên dùng loại nào.
My WorkspaceShared Workspace
Hướng dẫn 2 cách đưa report lên Power BI Service:
Publish trực tiếp từ Power BI Desktop và Import/Upload file lên Service, cùng ưu nhược điểm của từng cách.
Nắm rõ hệ thống phân quyền 4 cấp trong workspace:
Admin › Member › Contributor › Viewer — mỗi vai trò được phép làm gì, và cách gán quyền phù hợp cho từng thành viên trong team để đảm bảo an toàn dữ liệu.
Thiết lập Scheduled Refresh trên Semantic Model để dữ liệu tự động cập nhật theo lịch.
Học viên sẽ hiểu rõ khi nào cần dùng Gateway (dữ liệu on-premises hoặc nằm trên máy cá nhân) và khi nào không cần (dữ liệu đã nằm trên cloud như SharePoint, OneDrive, database cloud).
Hướng dẫn tạo Alert
Cảnh báo tự động theo ngưỡng trên dashboard: ví dụ khi doanh thu vượt mục tiêu hoặc chi phí quảng cáo vượt ngân sách, hệ thống sẽ tự gửi thông báo, giúp theo dõi KPI mà không cần mở báo cáo liên tục.
