Có bao nhiêu bạn đang dùng dashboard tệ cả về nội dung lẫn hình thức để ứng tuyển việc?
Dashboard thì có. Dữ liệu thì nhiều.
Nhưng rất tiếc rất nhiều bạn đang làm ra những dashboard mà stakeholder nhìn xong… chỉ muốn tắt tab.
Không chỉ thiếu phân tích sâu mà bố cục rối rắm, màu sắc thì loạn lên, biểu đồ đặt lung tung, không theo mạch đọc nào cả.
Bản thân người làm còn lúng túng khi trình bày, thì người xem sao mà hiểu nổi?
Vậy mà rất nhiều bạn đang mang chính những dashboard này để đi ứng tuyển việc, để show portfolio, để nói “em có kinh nghiệm làm project thật”.
Thật lòng mà nói:
Dashboard không đơn thuần là một bản vẽ kỹ thuật.
Nó là công cụ kể chuyện, là cây cầu nối giữa dữ liệu và quyết định.
Và nếu bạn không biết cách sắp xếp, chọn lọc, nhấn trọng điểm thì dù bạn có giỏi kỹ thuật đến đâu, sản phẩm vẫn là một bản trình bày rối mắt, thiếu giá trị.
Bài viết này là để giúp bạn nhìn lại:
– Vì sao dashboard bạn làm không được đánh giá cao?
– Làm sao để cải thiện cả tư duy phân tích lẫn trình bày trực quan?
– Và cuối cùng: Làm sao để tạo ra một dashboard khiến stakeholder muốn dùng và nhà tuyển dụng muốn mời bạn về làm?
Bạn đã sẵn sàng chưa?
Vì một dashboard chất lượng cao thật sự không phải là dashboard bạn thấy “ổn”, mà là dashboard khiến người khác cảm thấy “wow”.
Vì sao dashboard bạn làm không được đánh giá cao?
Rất nhiều bạn đã bỏ hàng chục giờ để làm dashboard.
– Mở Power BI/Looker Studio ra, đặt từng biểu đồ, chỉnh từng màu, thêm vài filter tương tác…
– Thậm chí còn mang nó đi show ở buổi phỏng vấn, gắn vào CV, đưa vào portfolio.
Nhưng rồi:
– Nhà tuyển dụng lướt qua rồi… im lặng.
– Mentor góp ý thì nói: “Cần chỉnh lại logic”.
– Người xem thì bảo: “Anh/chị chưa hiểu em đang muốn trình bày điều gì…”
Bạn có thắc mắc tại sao không?
Vì sao mình đã làm đúng tool, đúng kỹ thuật, đúng layout mà dashboard vẫn không được đánh giá cao?
Đây là những lý do thường gặp mà Vinh từng vấp phải và thấy ở rất nhiều bạn khác:
1. Dashboard không trả lời được câu hỏi gì rõ ràng
Bạn dựng lên 6-7 biểu đồ, mỗi cái một kiểu, nhưng không có mạch phân tích.
Người xem nhìn vào không hiểu:
– “Vậy em đang cố nói điều gì?”
– “Cái nào là insight chính?”
– “Tôi nhìn xong thì phải làm gì tiếp theo?”
Nếu dashboard không giúp người dùng ra quyết định hoặc nhận ra insight rõ ràng, thì nó chỉ là… một bộ sưu tập hình ảnh.
2. Thiết kế bố cục lộn xộn, không có logic đọc
– Biểu đồ xếp chỗ nào trống thì nhét vào.
– Font chữ to nhỏ không đều.
– Màu sắc… như cầu vồng.
– Không có tiêu đề rõ ràng cho từng phần.
– Đọc xong không biết bắt đầu từ đâu và kết thúc ở đâu.
Dashboard là để đọc, chứ không phải để “ngắm”!
Nếu stakeholder cảm thấy “nhìn vô là muốn tắt” thì mình đã thất bại hoàn toàn.
3. Không hiểu người dùng là ai mà làm theo cảm tính cá nhân
Rất nhiều bạn làm dashboard theo kiểu:
– “Em thấy chart này đẹp nên em để”,
– “Em thấy filter này hay nên em cho vào”,
– “Em có data này nên em… vẽ ra hết”.
Nhưng bạn quên mất một điều quan trọng nhất:
Stakeholder là ai? Họ đang cần trả lời câu hỏi gì?
Làm dashboard mà không hiểu người dùng → sai từ gốc.
Làm sao để cải thiện tư duy phân tích và trình bày trực quan khi làm dashboard?
Sự thật là: Dashboard chất lượng không đến từ công cụ bạn dùng mà từ tư duy bạn đặt vào nó.
Rất nhiều bạn học rất giỏi Power BI, Looker Studio, Tableau… nhưng vẫn tạo ra những dashboard gây… mệt mỏi cho người xem.
Không phải vì bạn thiếu kỹ năng mà vì bạn thiếu hệ tư duy đúng để bắt đầu.
Dưới đây là 2 trục quan trọng bạn cần cải thiện song song nếu muốn làm dashboard “chạm đúng điểm đau” của stakeholder:
1. Tư duy phân tích: Đừng vẽ ra cái bạn có => hãy kể đúng câu chuyện người ta cần
Bắt đầu từ câu hỏi kinh doanh chứ không phải từ file dữ liệu.
→ “Business đang muốn biết điều gì?”
→ “Quyết định nào sẽ được đưa ra từ dữ liệu này?”
Xác định mục tiêu dashboard trước khi mở công cụ
→ Dashboard này sinh ra để hỗ trợ ai? Cho mục đích gì? Theo dõi KPI nào?
Chọn lọc insight theo dòng chảy logic
→ Từ tổng quan → drill down → kết luận.
→ Trả lời rõ: So what? Giải pháp là gì?
Tư duy phân tích tốt = dashboard biết dẫn dắt người dùng từ dữ liệu → hành động.
Công việc của Data Analyst là giúp Stakehoder dùng data để giải quyết các bài toán của business.
Để cải thiện phần tư duy phân tích, best practise cho các bạn làm Data Analyst đó chính là Design Thinking.
Design Thinking là tư duy giải quyết vấn đề lấy con người làm trọng tâm. Chẳng phải làm Data Analyst, chúng ta phải luôn stakeholder centric sao?
Một số video chất lượng về Design Thinking từ trường Stanford các bạn có thể xem thêm:
+ Design Thinking là gì? Tại sao bạn cần tìm hiểu về Design Thinking.
https://www.youtube.com/watch?v=GeUXQ_L-35M
+ Nguyên lý của Design Thinking
https://www.youtube.com/watch?v=vSuK2C89yjA
+ Ứng dụng Design Thinking trong công việc như thế nào?
https://www.youtube.com/watch?v=U499U4TcyY8
2. Trình bày trực quan: Cái đẹp là cái dễ hiểu, không phải cái “ngầu”
Một chart = một thông điệp chính
→ Nếu bạn cần giải thích quá nhiều, tức là nó chưa rõ.
Sắp xếp theo mạch đọc tự nhiên
→ Trên xuống dưới, trái sang phải – từ tổng quan đến chi tiết.
→ Không để người xem phải “suy đoán” nên bắt đầu từ đâu.
Tối giản biểu đồ & màu sắc
→ Mỗi màu có ý nghĩa riêng, không phải trang trí cho vui.
→ Loại bỏ những thứ không phục vụ insight.
Tiêu đề rõ ràng, định hướng hành động
→ Đừng viết “Sales by Month” mà hãy viết “Sales giảm 12% trong 3 tháng gần nhất”.
Để cải thiện phần Data Visualization, các bạn cần lưu ý tới màu sắc, bố cục, cách chọn chart, và trình bày thông tin. Dưới đây là những nguồn chất lượng để các bạn follow:
+ Hướng dẫn phối màu do chính mình quay: Hướng dẫn phối màu khi xây dashboard https://www.youtube.com/watch?v=JDs7IP4cAxE
+ Cuốn Data Storytelling mà ai làm DA cũng phải đọc: https://drive.google.com/…/1lqbB9K2IQmE42J1UYZ1…/view…
+ Cheatsheet Data Visualization từ Datacamp: https://drive.google.com/…/1LHCjaMLDhEfxBZVqS8b…/view…
+ Cheatsheet Data Storytelling từ Datacamp: https://drive.google.com/…/1nv0i9RSrPDGR47Dmwax…/view…
Một số công cụ và thư viện màu sắc hỗ trợ:
+ ColorSpace – Color Palettes Generator and Color Gradient Tool
+ Trending Color Palettes – Coolors
+ Palette Visualizer – Coolors
+ Data Viz Color Palette Generator (for Charts & Dashboards)
Dashboard chất lượng cao không dành cho người vội vàng
Bạn có thể học được cách dùng công cụ chỉ trong vài tuần.
Bạn có thể kéo, thả, tạo chart nhìn “ổn áp” chỉ sau vài buổi học online. Nhưng để tạo ra một dashboard thực sự có giá trị thì không có con đường tắt. Hay Vinh hay nói là không có Magic button nào cho việc học.
Nó đòi hỏi bạn phải:
Tỉ mỉ trong từng bước phân tích: từ câu hỏi business đến insight cuối cùng.
Hãy:
– Kỷ luật trong bố cục & trình bày không thêm thắt cảm tính, không vẽ cho “vui mắt”.
– Cải tiến liên tục vì dashboard tốt lên không phải sau một lần làm, mà sau mười lần chỉnh.
Làm dashboard là làm sản phẩm.
Và đã là sản phẩm, thì phải giải quyết vấn đề thật cho người dùng thật.
Đừng chỉ làm cho đủ, làm cho đẹp hay làm để có cái show. Mà là làm để người khác hiểu, để người khác dùng và để người khác ra được quyết định từ đó.
Chỉ khi bạn làm được như vậy,
→ Stakeholder mới thực sự “wow”.
→ Và những gì bạn đóng góp mới thực sự có ý nghĩa
– Xem ngay Lộ trình học Data Analyst chuyển ngành thành công trong vòng 5-8 tháng
– Xem ngay Lộ trình Khóa Power BI Mastery để bắt đầu học Power BI và nâng cấp kỹ năng phân tích (dành cho người mới bắt đầu)
– Tham gia Vietnam Data Analyst Forum – #1 Informative Group để học hỏi và chia sẻ kiến thức về Data Analytics
– Cập nhật lịch khai giảng, chương trình ưu đãi và nhận tư vấn chuyển ngành miễn phí tại Data Coaching 1 on 1 – UniGap
