1. Phân tích dữ liệu nghiệp vụ (Data Analytics)
Thu thập, phân tích và chuẩn hóa yêu cầu báo cáo từ Ban lãnh đạo và các phòng ban: Kinh doanh, Kế toán, Kho vận,
Chăm sóc khách hàng và Vận hành cửa hàng.
Phân tích dữ liệu bán hàng, doanh thu, lợi nhuận, tồn kho, khách hàng, sản phẩm và hiệu quả hoạt động của từng cửa hàng, khu vực.
Xây dựng bộ chỉ số KPI phục vụ quản trị và đánh giá hiệu quả kinh doanh.
Phân tích xu hướng, biến động và nguyên nhân ảnh hưởng đến các chỉ số kinh doanh; cung cấp insight và đề xuất cải thiện dựa trên dữ liệu.
Đối soát số liệu giữa báo cáo BI và hệ thống nghiệp vụ, xác định nguyên nhân chênh lệch và phối hợp với các bộ phận liên quan để xử lý.
2. Xây dựng và vận hành hệ thống BI
Thiết kế, phát triển và duy trì dashboard, báo cáo quản trị trên Power BI, Apache Superset hoặc các nền tảng BI tương đương.
Xây dựng báo cáo theo các chiều phân tích: thời gian, khu vực, cửa hàng, ngành hàng, sản phẩm, nhân viên và kênh bán hàng.
Thiết kế dashboard cho các cấp quản lý như Ban lãnh đạo,
Giám đốc kinh doanh, Quản lý khu vực và Quản lý cửa hàng.
Xây dựng chức năng lọc, drill-down, drill-through và phân tích chi tiết theo nhu cầu nghiệp vụ.
Thiết lập phân quyền truy cập báo cáo theo vai trò, phòng ban, khu vực và phạm vi dữ liệu được phép xem.
Tối ưu hiệu năng truy vấn, mô hình dữ liệu và tốc độ tải dashboard.
3. Xây dựng quy trình ETL/ELT và tích hợp dữ liệu
Phát triển quy trình trích xuất, chuyển đổi và nạp dữ liệu từ các hệ thống nguồn như MongoDB, PostgreSQL và các hệ thống nghiệp vụ khác.
Xây dựng và vận hành pipeline dữ liệu sử dụng Python, SQL và Apache Airflow hoặc các công cụ tương đương.
Xử lý dữ liệu dạng document, dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu thiếu, trùng lặp và không đồng nhất giữa các hệ thống.
Tự động hóa việc đồng bộ dữ liệu theo lịch hoặc theo cơ chế incremental load, hạn chế việc xuất và xử lý Excel thủ công.
Thiết lập cơ chế logging, monitoring, retry, cảnh báo lỗi và khôi phục quy trình ETL khi xảy ra sự cố.
Phối hợp với đội
phát triển phần mềm để xác định nguồn dữ liệu, ý nghĩa nghiệp vụ, cấu trúc dữ liệu và phương thức tích hợp.
4. Thiết kế mô hình dữ liệu phân tích
Thiết kế và xây dựng Data Warehouse trên PostgreSQL phục vụ phân tích dữ liệu tập trung.
Xây dựng các lớp dữ liệu theo kiến trúc phù hợp: RAW/STAGING, CORE, DIMENSION, FACT và DATA MART.
Thiết kế mô hình dữ liệu phân tích theo phương pháp Dimensional Modeling, Star Schema hoặc các mô hình phù hợp với nhu cầu thực tế.
Xây dựng các bảng dữ liệu phục vụ phân tích như Fact Sales, Fact Inventory, Dim Date, Dim Product, Dim Customer, Dim Store và các bảng liên quan.
Chuẩn hóa quy tắc tính toán các chỉ số, định nghĩa dữ liệu dùng chung và bảo đảm tính nhất quán giữa các báo cáo.
Tối ưu câu lệnh SQL, index, partition và chiến lược nạp dữ liệu khi cần thiết.
5. Quản trị chất lượng và tính tin cậy của dữ liệu
Xây dựng các quy tắc kiểm tra chất lượng dữ liệu: đầy đủ, hợp lệ, duy nhất, nhất quán và chính xác.
Phát hiện, xử lý hoặc cảnh báo các trường hợp dữ liệu thiếu, trùng lặp, sai định dạng và sai lệch giữa hệ thống nguồn với Data Warehouse.
Theo dõi thời gian cập nhật dữ liệu, trạng thái pipeline và mức độ hoàn thành các tác vụ đồng bộ.
Xây dựng tài liệu mô tả nguồn dữ liệu, cấu trúc bảng, định nghĩa KPI và quy tắc nghiệp vụ.
Phối hợp với các phòng ban để xác nhận số liệu chuẩn và thống nhất cách tính các chỉ tiêu báo cáo.