Ngày mới vào nghề, chúng tôi từng nghĩ chỉ cần viết code sạch và chạy đúng tính năng là đủ. Sau vài dự án thực tế, chúng tôi hiểu ra rằng code chạy đúng chưa chắc đã giải đúng bài toán. Muốn biết tính năng nào thật sự được dùng, nút nào khiến người dùng bỏ đi giữa chừng, bạn phải nhìn vào con số. Chính lúc đó, phân tích dữ liệu, BI và trực quan hóa dữ liệu trở thành kỹ năng mà chúng tôi không muốn bỏ qua. Bài viết này là những gì chúng tôi rút ra được, kể lại như một người đi trước cầm tay người mới.
Phân tích dữ liệu thực ra là làm gì?
Nói ngắn gọn, phân tích dữ liệu là việc thu thập, làm sạch và đọc hiểu những con số hệ thống của bạn sinh ra mỗi ngày. Đó có thể là log truy cập, lịch sử đơn hàng, hoặc số lần người dùng bấm vào một tính năng trong tuần.
Nhiều lập trình viên ngạc nhiên khi thấy phần việc này không khó như họ tưởng. Bạn không cần học toán cao cấp ngay từ đầu. Điều quan trọng hơn là biết đặt câu hỏi đúng. Chẳng hạn, tuần này có bao nhiêu người quay lại sau ngày đầu dùng ứng dụng? Chỉ cần trả lời được câu đó bằng dữ liệu thật, bạn đã tiến xa hơn rất nhiều so với việc đoán mò.
BI giúp gì cho đội ngũ kỹ thuật?
Business Intelligence, hay BI, là tập hợp công cụ và quy trình giúp biến dữ liệu thô thành báo cáo dễ đọc. Ở đội ngũ của chúng tôi, BI không chỉ dành cho bộ phận kinh doanh. Dev cũng cần dashboard để theo dõi tỉ lệ lỗi sau mỗi lần release, hay xem thời gian phản hồi của API vào giờ cao điểm có tăng lên không.
Chúng tôi từng làm cho một đội bán hàng online. Ban đầu, họ yêu cầu thêm tính năng lọc sản phẩm nâng cao. Chúng tôi không vội làm ngay mà dựng một dashboard đơn giản, và kết quả cho thấy hơn 60% lượt tìm kiếm không trả về sản phẩm nào. Nhìn vào đó, cả nhóm nhanh chóng đổi hướng: ưu tiên cải thiện từ khóa và dữ liệu sản phẩm trước. Tính năng lọc vẫn được làm, nhưng đã được xếp đúng thứ tự quan trọng.
Trực quan hóa dữ liệu: đừng để biểu đồ làm người xem rối
Một biểu đồ tốt nên trả lời được một câu hỏi cụ thể. Nó không phải nơi nhồi cả chục chỉ số lên cùng một màn hình. Khi mới làm quen với data visualization, chúng tôi thường khuyên người mới bắt đầu bằng vài nguyên tắc đơn giản.
Biểu đồ cột hợp khi bạn muốn so sánh các nhóm với nhau. Biểu đồ đường phù hợp để xem xu hướng theo thời gian. Màu sắc nên dùng để nhấn mạnh điểm quan trọng, đừng tô màu cho mọi thứ. Và luôn ghi rõ đơn vị cùng khoảng thời gian trên trục, để người đọc không phải đoán.
Có lần chúng tôi thấy một báo cáo dùng tới năm màu cho năm chỉ số gần giống nhau. Người xem mất cả buổi chỉ để nhớ màu nào ứng với chỉ số nào. Sau khi bỏ bớt màu và gom các chỉ số liên quan vào cùng một biểu đồ, dữ liệu đó được hiểu chỉ trong vài phút.
Lập trình viên có lợi thế gì khi học phân tích dữ liệu?
Nếu đã quen lập trình, bạn đã có sẵn nền tảng quan trọng nhất: tư duy logic và khả năng tự động hóa. Viết một đoạn script kéo dữ liệu mỗi sáng hay xây pipeline làm sạch số liệu tự động là những việc bạn làm khá thoải mái.
Ngoài ra, hiểu cách hệ thống vận hành giúp bạn đọc dữ liệu chính xác hơn. Một lập trình viên biết rằng một endpoint bị gọi lặp lại có thể chỉ do cơ chế retry, nên sẽ không vội kết luận người dùng đang quan tâm nhiều hơn. Kiến thức nội bộ như vậy là thứ người làm thuần phân tích khó có được.
Bắt đầu từ đâu?
Đây là lộ trình ngắn mà chúng tôi thường gợi ý:
- Làm quen với SQL để truy vấn trực tiếp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của dự án đang làm.
- Thử một công cụ BI miễn phí và dựng dashboard đầu tiên cho một câu hỏi cụ thể.
- Luyện đọc biểu đồ của người khác, tự hỏi mỗi biểu đồ đang muốn nói điều gì.
Bạn cũng nên tham khảo thêm kinh nghiệm thực tế về phân tích dữ liệu và Business Intelligence để tránh những sai lầm mà chúng tôi từng mắc phải khi mới làm. Đừng cố học hết mọi công cụ cùng lúc. Hãy chọn một bài toán nhỏ từ công việc hiện tại, giải nó bằng dữ liệu, rồi lặp lại. Kỹ năng sẽ tích lũy nhanh hơn nhiều so với đọc lý thuyết suông.
Khi đã quen với biểu đồ, bạn sẽ nhận ra không phải lúc nào cột cũng là lựa chọn tốt nhất. Với dữ liệu có hai chiều, biểu đồ heatmap thường cho thấy quy luật rõ hơn hẳn. Việc chọn đúng loại biểu đồ là một phần của kỹ năng trực quan hóa, và phần này chỉ cải thiện khi bạn thực hành đều đặn.
Ngoài ra, nếu bạn đang muốn tìm hiểu thêm về lộ trình học công nghệ nói chung, có thể xem những điều cần biết về lập trình web và mobile khi chọn lộ trình ngay từ đầu. Việc có một hướng đi rõ ràng sẽ giúp bạn không bị phân tán khi học thêm kỹ năng dữ liệu.
Kết luận
Với chúng tôi, học phân tích dữ liệu và BI không nhằm biến lập trình viên thành nhà phân tích chuyên nghiệp ngay lập tức. Mục tiêu là giúp bạn nhìn sản phẩm bằng con số thật thay vì phỏng đoán. Khi hiểu dữ liệu, bạn đưa ra quyết định kỹ thuật tự tin hơn và trao đổi với đội kinh doanh dễ dàng hơn.
Nếu bạn là lập trình viên và chưa biết bắt đầu từ đâu, hãy chọn một câu hỏi nhỏ từ dự án hiện tại và thử trả lời bằng dữ liệu. Bắt đầu nhỏ như vậy, bạn sẽ thấy đây là kỹ năng rất đáng đầu tư.
