Data driven business decision making - Quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu FUNiX

Khóa học được thiết kế nhằm phát triển năng lực phân tích dữ liệu toàn diện cho người học trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, đặc biệt tập trung vào lĩnh vực FinTech và phân tích sản phẩm số. Người học được tiếp cận theo hướng Data-driven, từ việc xác định bài toán kinh doanh, lựa chọn chỉ số đo lường phù hợp cho đến phân tích nguyên nhân gốc rễ (Root Cause Analysis) và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Song song với tư duy dữ liệu, chương trình tích hợp mạnh mẽ kỹ năng kỹ thuật như SQL, Python, Product Analytics và AI Prompt Engineering, giúp người học có khả năng tự động hóa quy trình phân tích, truy xuất và làm sạch dữ liệu mà không phụ thuộc hoàn toàn vào lập trình thủ công.

Bên cạnh đó, khóa học chú trọng Data Storytelling và trực quan hóa dữ liệu, giúp chuyển hóa dữ liệu thành câu chuyện có ý nghĩa, phục vụ hiệu quả cho việc trình bày và ra quyết định ở cấp quản lý và Ban giám đốc.

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, dữ liệu đã trở thành nền tảng cốt lõi của mọi quyết định kinh doanh. Các tổ chức đang dịch chuyển mạnh mẽ sang mô hình Data-driven decision making, nơi mọi chiến lược đều dựa trên phân tích dữ liệu thay vì cảm tính.

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là Generative AI và các công cụ No-code/Low-code, đang thay đổi cách thức phân tích dữ liệu truyền thống. Các công cụ như Prompt Engineering, AI Agents, và nền tảng tự động hóa giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý dữ liệu, đồng thời mở rộng khả năng tiếp cận phân tích cho cả người không chuyên lập trình.

Chương trình được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển năng lực phân tích dữ liệu hiện đại trong doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực FinTech và sản phẩm số:

• Xác định được bài toán kinh doanh và vận dụng tư duy dữ liệu (Data-driven mindset) để chọn đúng chỉ số đo lường, tìm ra nguyên nhân gốc rễ (Root Cause) và tránh các thiên kiến/biểu đồ sai lệch.
• Vận dụng kỹ thuật Prompt Engineering (Zero-shot, Few-shot) kết hợp với các công cụ AI để tự động hóa quá trình truy xuất (SQL) và làm sạch dữ liệu (Python) mà không cần code thủ công.
• Ứng dụng các nguyên lý thị giác và khuôn mẫu kể chuyện (Data Narratives) để thiết kế báo cáo/Dashboard trung thực, rõ ràng và thuyết trình dữ liệu hiệu quả trước Ban giám đốc.
• Đánh giá được mức độ tương tác và vòng đời của người dùng thông qua các chỉ số phân tích sản phẩm (Product Analytics) cốt lõi như North Star Metric, Phễu chuyển đổi (Funnel), và Tỷ lệ giữ chân (Retention).
• Phân tích hiệu quả tài chính và kinh tế vi mô của sản phẩm (Unit Economics) dựa trên báo cáo dòng tiền (Working Capital), tính toán CAC, LTV và tỷ suất ROAS.
• Trình bày được nguyên lý Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) và ứng dụng các công cụ AI No-code (như Julius AI, n8n) để phân tích dữ liệu chuyên sâu và tự động hóa luồng báo cáo.

Khóa học phù hợp với người đi làm trong các lĩnh vực dữ liệu, phân tích kinh doanh, tài chính – FinTech, marketing hiệu suất và phát triển sản phẩm số, những người cần nâng cao năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu và ứng dụng AI trong công việc phân tích.

• G1: Áp dụng tư duy dữ liệu (Data Literacy) và kỹ năng thiết kế trực quan để kể câu chuyện dữ liệu (Data Storytelling) phục vụ ra quyết định kinh doanh.
• G2: Ứng dụng kỹ thuật Prompt Engineering và các công cụ AI (No-code/Low-code) để tự động hóa việc truy xuất, làm sạch và phân tích dữ liệu chuyên sâu.
• G3: Đánh giá sức khỏe và hiệu quả kinh tế của sản phẩm FinTech thông qua phân tích chỉ số sản phẩm (Product Analytics) và tài chính (Unit Economics).

Chương trình được triển khai theo mô hình học trực tuyến kết hợp thực hành (blended learning), bao gồm video bài giảng, bài đọc chuyên sâu, quiz củng cố kiến thức và các bài lab thực hành trên dữ liệu thực tế. Người học được tiếp cận công cụ AI hỗ trợ phân tích nhằm mô phỏng môi trường làm việc thực tế trong doanh nghiệp.

Khóa học giúp người học chuyển đổi từ tư duy báo cáo dữ liệu sang tư duy phân tích và ra quyết định. Khả năng kết hợp giữa Data Literacy, Product Analytics, Financial Analytics và AI Automation giúp nâng cao năng lực làm việc trong môi trường dữ liệu hiện đại.

Đặc biệt, việc ứng dụng AI trong truy vấn, làm sạch và phân tích dữ liệu giúp tối ưu hóa thời gian xử lý, đồng thời mở rộng khả năng giải quyết các bài toán phức tạp mà không phụ thuộc sâu vào lập trình truyền thống.

• Phần 1: Data-Driven Mindset – Văn hóa dữ liệu, tư duy phân tích, KPI FinTech, trực quan hóa trung thực, đạo đức dữ liệu, root cause analysis và kỹ thuật dự báo. Case Study: Tối ưu hóa báo cáo và xây dựng Data Mindset.
• Phần 2: Data Extraction & AI Assistant – Thu thập, tổng hợp và làm sạch dữ liệu với SQL và Python; ứng dụng AI Assistant và prompting trong truy xuất dữ liệu tài chính. Lab: Xây dựng AI Data Assistant và thực hành Data Extraction.
• Phần 3: Data Storytelling & Visualization – Nguyên lý thị giác, thiết kế biểu đồ, Tableau/BI, xây dựng dashboard, data narrative và trình bày insights dữ liệu. Assignment: Thiết kế Dashboard Tableau và làm slide thuyết trình insights.
• Phần 4: FinTech Product Analytics & Unit Economics – Báo cáo tài chính cơ bản, Product Analytics, North Star Metric, DAU/MAU, retention, revenue model và Unit Economics (CAC, LTV, ROAS). Lab: Audit Unit Economics cho sản phẩm FinTech.
• Phần 5: Financial Analysis & Cash Flow – Phân tích cash flow, working capital, khả năng sinh lời, scenario planning và case study phân tích tài chính doanh nghiệp. Case Study: Phân tích Apple Financials và Working Capital.
• Phần 6: AI for Data Analytics – GenAI, Prompt Engineering, AI Agents, AI hỗ trợ SQL và visualization, predictive analytics, machine learning và AI automation. Assignment cuối môn: FinTech Data Story sử dụng AI và Data Analytics.

ĐỘI NGŨ XÂY DỰNG & PHẢN BIỆN CHƯƠNG TRÌNH

Chương trình được phát triển và thẩm định bởi đội ngũ chuyên gia có kinh nghiệm sâu rộng trong FinTech, ngân hàng, dữ liệu và công nghệ, đảm bảo tính thực tiễn và cập nhật.

• Mentor Đặng Quang Vinh: Tiến sĩ Khoa học Máy tính; Data/AI Director tại SmartOSC; giảng viên tại British University Vietnam; 15+ năm kinh nghiệm quốc tế trong AI và Data.
• Mentor Trần Quang Thành Công: Thạc sĩ Thống kê kinh tế; Digital Data Analytics Assistant Manager tại Home Credit Vietnam; chuyên gia Data Analytics với kinh nghiệm tại MoMo và OCB.
• Mentor Nguyễn Thị Nga: Giám đốc Ngân hàng số tại PVcomBank; hơn 30 năm kinh nghiệm; chuyên gia chuyển đổi số, vận hành và quản trị rủi ro trong ngân hàng.
• Mentor Nguyễn Tùng Chi: AI-in-Finance Consultant; 15+ năm kinh nghiệm C-level; chuyên gia M&A, tài chính doanh nghiệp và chuyển đổi AI.
• Mentor Nguyễn Chiến Thắng: Founder Mỳ AI; chuyên gia công nghệ với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và hiện đang làm việc tại Ngân hàng SHB (Giám đốc Trung tâm Phát triển, IT Division).
• Mentor Hồ Sơn Tùng: CEO NEWAIVIET; Giảng viên Cao đẳng Bách khoa Hà Nội; Giám đốc đào tạo Aptech Việt Nam; Trưởng khoa phát triển chương trình FUNiX; nguyên CTO tại nhiều doanh nghiệp công nghệ với hơn 10 năm kinh nghiệm.

ĐỘI NGŨ MENTOR GIẢNG DẠY

• Mentor Phan Tích Hoàng: Solution Architect / Engineering Manager tại CMC Global; hơn 20 năm kinh nghiệm trong kiến trúc hệ thống và DevSecOps.
• Mentor Trần Quang Thành Công: Digital Data Analytics Assistant Manager tại Home Credit Vietnam; chuyên gia phân tích dữ liệu.
• Mentor Hoàng Phi: Technical Leader; chuyên gia lập trình Web và hệ thống.

Đội ngũ kết hợp giữa nền tảng học thuật và kinh nghiệm triển khai thực tế, mang lại góc nhìn đa chiều và khả năng ứng dụng cao cho người học.