Data Team làm gì?

🧠 Data Team là ai, làm gì và sống như thế nào trong một công ty công nghệ

1️⃣ Data Team không phải là “team làm report”

Nếu bạn nghĩ Data Team chỉ là kéo SQL, vẽ dashboard và gửi số liệu thì đó là phiên bản đơn giản hóa để dễ giao tiếp.
Thực tế, Data Team tồn tại để biến dữ liệu thành quyết định có thể hành động, và để làm được điều đó thì họ phải đứng giữa rất nhiều dòng chảy: business – product – tech – vận hành – marketing – finance.

Một Data Team đúng nghĩa thường:

• ❌ Không sở hữu sản phẩm cuối (game, app, feature)
• 🎯 Nhưng ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng quyết định của tất cả các team khác
• 🧭 Là nơi chịu trách nhiệm cho “sự thật” (single source of truth) trong tổ chức

2️⃣ Công việc hàng ngày của Data Team thực sự là gì?

Một ngày điển hình của Data Team không xoay quanh dashboard, mà xoay quanh câu hỏi.

Những việc lặp đi lặp lại hàng ngày:

• 🔍 Làm rõ câu hỏi kinh doanh
  “Tăng doanh thu là tăng cái gì? Giá trị nào? Nhóm user nào? Trong khoảng thời gian nào?”
• 🧪 Kiểm tra dữ liệu có đủ tin cậy để trả lời hay không
  (thiếu event, lệch timestamp, sai định nghĩa, duplicate, tracking hỏng…)
• 📐 Chuẩn hóa định nghĩa
  Một metric không được định nghĩa rõ → mọi phân tích phía sau đều vô nghĩa
• 🧩 Chọn cách trả lời phù hợp
  Không phải lúc nào cũng cần model, nhiều khi chỉ cần cohort + decomposition
• 🗣️ Giải thích lại kết quả cho non-data people
  Đây là phần tốn năng lượng nhất nhưng quan trọng nhất

Một Data Analyst giỏi:

• ⏱️ Dành ít thời gian viết SQL hơn bạn tưởng
• 🧠 Dành nhiều thời gian suy nghĩ xem SQL đó có đáng để viết không

3️⃣ Data Team tiếp xúc với những ai?

Data Team là team xuyên domain, nên giao tiếp là kỹ năng sống còn.

• 🎮 Product / Game Studio
  → Hiểu logic feature, vòng đời người chơi, hành vi trong game
• ⚙️ Engineering / Backend / SDK
  → Thống nhất event, schema, data contract, logic sinh dữ liệu
• 📣 Marketing / Growth
  → Attribution, campaign performance, funnel, LTV, ROI
• 💰 Finance / Accounting
  → Revenue, cost, reconciliation, chênh lệch số liệu
• 🧑‍💼 Leadership / Management
  → Tóm tắt phức tạp thành insight ngắn gọn, có khuyến nghị

👉 Nếu bạn ngại nói chuyện hoặc chỉ muốn ngồi với dữ liệu, Data Team không phải nơi dễ sống.

4️⃣ Các loại hình Data Team phổ biến

Trong thực tế, Data Team thường là tổ hợp nhiều vai trò:

• 📊 Business / Product Analytics: insight, KPI, hành vi người dùng
• 🧱 Analytics Engineering: data model, semantic layer, metric chuẩn
• 🔧 Data Engineering: pipeline, ETL, realtime, reliability
• 🤖 Data Science / ML: forecasting, segmentation, recommendation
• 🛡️ Data Governance / Platform: metadata, quality, access, trust

Một tổ chức trưởng thành là nơi:

• Ranh giới vai trò rõ ràng
• Nhưng không ai làm việc trong silo

5️⃣ Kỹ năng cốt lõi để sống sót và phát triển

🔨 Kỹ năng kỹ thuật (hard skills) – cần nhưng chưa đủ

• SQL vững, hiểu data model
• Python / notebook / automation
• Hiểu pipeline, latency, data freshness
• Visualization & storytelling

🧠 Kỹ năng tư duy – thứ kéo bạn lên level

• Tư duy hệ thống: dữ liệu sinh ra từ đâu, đi qua đâu, sai ở đâu
• Tư duy phản biện: không tin số liệu ngay cả khi chính mình làm ra
• Tư duy ưu tiên: việc nào đáng làm, việc nào chỉ “cho có”

🗣️ Kỹ năng giao tiếp – thứ quyết định trần nghề nghiệp

• Dịch ngôn ngữ business ↔ dữ liệu
• Nói “không” đúng cách
• Viết insight rõ ràng, không mơ hồ

6️⃣ Lời khuyên cho các bạn mới ra trường

• ❓ Đừng hỏi: “Em nên học tool gì?”
  → Hãy hỏi: “Dữ liệu này dùng để quyết định cái gì?”
• ⚠️ Đừng vội chạy theo ML, AI
  → 80% vấn đề doanh nghiệp nằm ở data foundation & định nghĩa
• 📖 Học cách đọc business trước khi đọc log
• 🔄 Luôn tự hỏi:
  • Số này để làm gì?
  • Nếu thay đổi, ai sẽ hành động?

Một junior tốt không phải người code nhanh, mà là người:

💬 “Hiểu mình đang giải quyết vấn đề gì, và biết khi nào nên hỏi.”

7️⃣ Career path trong Data không đi theo một đường thẳng

Một số hướng phát triển phổ biến:

• 🧑‍🔬 Senior IC: ảnh hưởng bằng chất lượng insight
• 🏗️ Analytics Engineer / Data Architect: xây nền cho cả tổ chức
• 🤖 Data Science / AI: bài toán khó, cần dữ liệu sạch & đủ sâu
• 🧭 Data Manager / Head of Data: chiến lược, con người, hệ thống

👉 Không có path nào “cao” hơn path nào, chỉ có path phù hợp với cách bạn tạo ra giá trị.

8️⃣ Data Team tồn tại để làm gì, cuối cùng?

• ❌ Không phải để có dashboard đẹp
• ❌ Không phải để chạy theo tool mới
• ❌ Không phải để chứng minh mình thông minh hơn người khác

Data Team tồn tại để:

• ⚖️ Giảm tranh cãi bằng sự thật
• 🚀 Giúp tổ chức ra quyết định nhanh hơn, đúng hơn
• 🤝 Xây dựng niềm tin vào dữ liệu

Nếu dữ liệu không được dùng để quyết định,
thì dù pipeline có đẹp đến đâu, cũng chỉ là chi phí.