https://www.mastering-da.com/newsletter, https://www.mastering-da.com/

Mastering Data Analytics, Saigon Paragon Building/3 Nguyễn Lương Bằng, Phường Tân Mỹ, Ho Chi Minh City (2026)

05/06/2026

📊 Báo cáo tài chính làm đẹp long lanh, nhưng CFO đọc xong... rồi để đó? 😅

Sự thật: 90% báo cáo phân tích tài chính không giúp CFO ra quyết định. Không phải vì thiếu số liệu hay yếu Power BI mà vì thiếu TƯ DUY.

Báo cáo chỉ kể chuyện đã rồi (hindsight), trong khi CFO cần nhìn phía trước (foresight). Càng nhiều biểu đồ, tín hiệu càng loãng. Không có cấu trúc Driver Tree thì chỉ thấy triệu chứng, không thấy nguyên nhân gốc.
Phân tích tài chính hiện đại đưa Finance từ "người ghi sổ" thành người điều hướng doanh nghiệp - Navigator, chứ không còn là Cost Centre.

👉 Muốn học tư duy phân tích tài chính để RA QUYẾT ĐỊNH chứ không chỉ làm báo cáo? Nhắn MDA ngay để được tư vấn lộ trình Finance Analytics Agent Skills.
---
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Zalo)
📧 [email protected]
🌐 mastering-da.com

05/06/2026

📊 Doanh thu tăng +12%, lợi nhuận giảm -3% nhưng báo cáo TÀI CHÍNH của bạn có trả lời được "vì sao" không?

Đây là tình huống rất quen với người làm Finance:
- Báo cáo tháng đầy đủ: PnL, Balance Sheet, Cash Flow, số khớp đến từng dòng
- Sếp nhìn vào và hỏi: "Vì sao lợi nhuận đi xuống trong khi doanh thu vẫn tăng?"
- Câu trả lời thường dừng ở: "Dạ, do chi phí tăng ạ…"
Số liệu đúng. Báo cáo đẹp. Nhưng cuộc họp vẫn không đi đến quyết định nào.

🚨 Vấn đề không nằm ở dữ liệu, mà ở tầng phân tích.
Phần lớn báo cáo tài chính hiện nay dừng ở Descriptive, mô tả WHAT happened. Trong khi câu hỏi của CFO luôn nằm ở tầng tiếp theo: Diagnostic Analytics, tức phân rã con số để tìm WHY.
Cùng một nghịch lý "doanh thu tăng, lợi nhuận giảm", khi phân rã bằng PVM (Price - Volume - Mix), bức tranh có thể hoàn toàn khác:
- Giá bán: +4,1 tỷ
- Sản lượng: +6,8 tỷ
- Cơ cấu sản phẩm (Mix): -12,3 tỷ
Hóa ra tăng trưởng đang dịch chuyển về nhóm sản phẩm biên lợi nhuận thấp. Không phải "chi phí tăng" và hành động cần làm là điều chỉnh cơ cấu bán, không phải cắt chi phí.
Không phân rã được biến động, mọi câu trả lời "vì sao" chỉ là phỏng đoán. Mà quyết định dựa trên phỏng đoán thì rủi ro nằm ở chính người trình bày.

Đó cũng là cách tiếp cận của chương trình Finance Analytics Agent Skills tại MDA, giúp người học:
1️⃣ Thành thạo các kỹ thuật phân rã biến động: PVM, Variance vs Budget, Sensitivity, What-if để giải mã đúng chất lượng tăng trưởng
2️⃣ Liên kết các chỉ số tài chính bằng Business Tree, để mỗi con số trên dashboard đều truy vết được về nguyên nhân gốc
3️⃣ Trình bày 1-page Executive Summary cho CFO: đi thẳng từ WHAT → WHY → WHAT NEXT
4️⃣ Đóng gói toàn bộ logic phân tích thành bộ AI Agent Skills để AI lặp lại quy trình diagnostic nhất quán mỗi kỳ, người làm Finance kiểm soát logic và tăng tốc độ phân tích lên nhiều lần

Chương trình được dẫn dắt bởi giảng viên đang giữ vị trí Head/Manager Finance tại AIA, A.P. Moller - Maersk, từng làm Finance Business Partner tại Lazada, Abbott, Masan.
Nếu báo cáo của bạn luôn đúng số nhưng chưa từng trả lời trọn vẹn câu hỏi "vì sao" của lãnh đạo, có thể thứ còn thiếu không phải là dữ liệu mà là một tầng phân tích.
👉 Inbox MDA để được tư vấn lộ trình Finance Analytics phù hợp với công việc của bạn.
--
📍 Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

05/06/2026

⚡"Biết Power BI" không còn đủ để được gọi tên. Đây là 3 năng lực doanh nghiệp thực sự đang tìm.

Doanh nghiệp không còn tuyển "người biết dùng tool". Họ bắt đầu tuyển "người điều phối được 𝐀𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭".
Đây không phải dự đoán. Đây là thứ đang nằm trong JD thật:
• 𝐀𝐧𝐲𝐌𝐢𝐧𝐝 𝐆𝐫𝐨𝐮𝐩 tuyển Data & AI Automation Analytics Strategist - yêu cầu làm việc với AI agents, AI-assisted workflows
• 𝐕𝐢𝐧𝐒𝐦𝐚𝐫𝐭 𝐅𝐮𝐭𝐮𝐫𝐞 mở hẳn vị trí Data Scientist (Agentic BI/LLM) - làm AI/LLM applications & Agentic workflows
• 𝐓𝐞𝐜𝐡𝐜𝐨𝐦𝐛𝐚𝐧𝐤 có riêng một nhóm nhiệm vụ tên Agentic Agents & Integrations - design, build, operate agentic workflows
Cùng một ngành, nhưng tiêu chí tuyển đã dịch sang một tầng khác: từ người thực thi (𝐞𝐱𝐞𝐜𝐮𝐭𝐨𝐫) sang người thiết kế & điều phối hệ thống phân tích (𝐨𝐫𝐜𝐡𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐨𝐫).

-- NẾU BẠN ĐANG NHẬN RA MÌNH Ở ĐÂY
• CV vẫn đang chứng minh "thành thạo Power BI/SQL/DAX"
• Có dùng AI, nhưng chỉ dừng ở viết DAX, generate chart, summarize dashboard
• Thấy các từ "𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐢𝐜", "𝐀𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭", "𝐨𝐫𝐜𝐡𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧" xuất hiện dày trong JD mà chưa rõ mình còn thiếu gì
Thì vấn đề không phải bạn thiếu kỹ năng tool. Mà là bộ tiêu chí dùng để chọn bạn đã đổi - còn cách bạn thể hiện năng lực thì chưa.

-- 3 NĂNG LỰC DOANH NGHIỆP THỰC SỰ ĐANG TÌM
Khi AI làm được phần kỹ thuật, thứ doanh nghiệp trả tiền không còn là thao tác, mà là 3 năng lực điều khiển AI:
① 𝐏𝐫𝐨𝐛𝐥𝐞𝐦 𝐅𝐫𝐚𝐦𝐢𝐧𝐠 - hiểu đúng bài toán kinh doanh trước khi giao việc cho AI
② 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭 𝐎𝐫𝐜𝐡𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 - biết điều phối nhiều AI Agent theo một quy trình phân tích
③ 𝐈𝐧𝐬𝐢𝐠𝐡𝐭 𝐕𝐚𝐥𝐢𝐝𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 - kiểm tra, đánh giá và kiểm soát chất lượng output AI tạo ra
Đây cũng chính là khoảng cách lớn nhất giữa "người xài AI cho vui" và "người được chọn".

𝐀𝐆𝐄𝐍𝐓𝐈𝐂 𝐀𝐈 𝐀𝐍𝐀𝐋𝐘𝐓𝐈𝐂𝐒 - HỌC CÁCH LÀM ANALYTICS TRONG THỜI ĐẠI AI AGENTS
Chương trình không dạy "xài AI cho vui". Trọng tâm là cách một người làm BI tạo ra 𝐛𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬 𝐢𝐦𝐩𝐚𝐜𝐭 thật khi làm việc cùng AI:
- Tư duy phân tích & cách framing bài toán trước khi giao cho AI
- Orchestration nhiều AI Agent theo workflow rõ ràng, lặp lại được
- Data storytelling cho người ra quyết định
- Human checkpoint ở mỗi bước - thay vì để AI tự publish

⚡ THỊ TRƯỜNG ĐANG PHÂN HÓA - BẠN ĐÃ SẴN SÀNG ĐỂ ĐƯỢC CHỌN?
Khi nhu cầu đã có mà người làm được còn rất ít, người đi sớm có lợi thế lớn nhất. Vài tháng tới mảng này có thể bùng nổ mạnh hơn - và lúc đó tiêu chí "biết Power BI" sẽ không còn đủ để được gọi tên.
𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐢𝐜 𝐀𝐈 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 - 𝐊𝟔𝟎 hiện đang mở đăng ký 👉 Inbox MDA để được tư vấn lộ trình phù hợp với công việc hiện tại của bạn.
----
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

04/06/2026

Build 2026 xác nhận: AI lo 80% phần build, 20% còn lại nhân giá trị dân Analytics lên nhiều lần👇

04/06/2026

🧩 Tự động hóa giỏi không nằm ở chỗ 𝐀𝐈 làm được bao nhiêu, mà ở chỗ bạn biết khi nào AI phải dừng lại.

Nhiều người vẫn nghĩ tự động hóa là chuyện "all-or-nothing": hoặc để AI Agent chạy hết quy trình, hoặc tự làm hết bằng tay.
Và đây là 2 cái sai phổ biến nhất MDA quan sát thấy:
- Người mới thì để Agent chạy full pipeline, 5 phút ra báo cáo, tưởng là ổn cho đến khi knowledge base thành "bãi rác" và bản phân tích thành nghĩa địa số liệu, không ai dám dùng để ra quyết định.
- Người ngại AI thì ôm hết bằng tay vừa mệt, vừa chậm, vừa lãng phí đúng những việc máy làm tốt hơn người.

🚨 Vấn đề nằm ở đâu?
Năng lực cốt lõi của người làm Agentic AI Analytics không phải là "automate được bao nhiêu %", mà là vẽ đúng bản đồ checkpoint: chỗ nào để Agent chạy, chỗ nào con người bắt buộc phải bước vào.

Có thể chia mọi quy trình thành 2 loại khoảnh khắc:
🟢 Green moments - để Agent chạy thoải mái:
① Việc lặp đi lặp lại: gom data, clean cơ bản, format
② Rủi ro thấp, sai thì sửa lại dễ (reversible)
③ Quy tắc rõ ràng, AI có độ tự tin cao
⤷ Những chỗ này mà bắt con người ngồi làm thủ công thì lãng phí năng lực phân tích.

🔵 Blue moments - con người phải nhảy vào:
① Quyết định rủi ro cao, sai là khó cứu: gửi báo cáo cho lãnh đạo, chốt con số để ra quyết định
② Tình huống mơ hồ, data mâu thuẫn - cần phán đoán, không có công thức
③ Cần domain knowledge: hiểu câu hỏi business thật sự là gì, điều AI không tự nắm được context
⤷ Những chỗ này mà buông cho AI thì sai hàng loạt, và không ai chịu trách nhiệm cho kết quả.

⚡ Thiết kế human-in-the-loop chính là nghệ thuật vẽ đúng bản đồ Green/Blue đó cho từng quy trình. Đây không phải vấn đề kỹ thuật - đây là chuyên môn phân tích.

Automate đúng - bạn nhẹ đầu mà vẫn yên tâm với từng con số gửi đi. Automate ẩu — bạn thành người dọn rác cho chính cái máy mình tạo ra.
👉 Inbox MDA nếu bạn muốn học cách thiết kế quy trình Agentic AI Analytics mà mình thực sự kiểm soát được.
------
📍Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

04/06/2026

💸 TIỀN MẶT 500K hoặc quà 3 triệu đồng từ MDA cho ƯU ĐÃI học viên cũ giới thiệu học viên mới K60

Bạn từng học tại MDA?
Bạn có bạn bè, đồng nghiệp hoặc người thân đang muốn học về AI, Data Analytics & Business Intelligence?
Đây là lúc để cùng nhau phát triển và nhận thêm ưu đãi cực kỳ hấp dẫn từ MDA 💙

Khi giới thiệu học viên mới đăng ký khóa Agentic AI Analytics (BI) K60, bạn sẽ được chọn 1 trong 2 quyền lợi sau:
1. TẶNG NGAY: 02 khóa học DAX + SQL trị giá 3 triệu đồng (E-learning)
2. Nhận tiền mặt 500K (hoặc giảm trực tiếp 500K vào học phí cho học viên mới)

💥 Đối tượng tham gia: Tất cả học viên đã và đang theo học các khoá tại MDA.

Cách thức tham gia:
① Đọc kỹ thông tin chương trình giới thiệu học viên.
② Điền đầy thông tin vào form đăng ký: https://vist.ly/56iij
③ MDA sẽ liên hệ người được giới thiệu ngay khi nhận thông tin.
④ Quà sẽ được gửi sau khi xác nhận đăng ký thành công.

Điều kiện nhận thưởng:
✅ Người được giới thiệu thanh toán TOÀN BỘ học phí.
✅ Người được giới thiệu cam kết không yêu cầu hoàn lại học phí trong suốt quá trình học.
✅Phương thức nhận quà: Chuyển khoản hoặc tặng cho người được giới thiệu (TRỪ THẲNG vào học phí).

⚠️ Lưu ý:
Chương trình chỉ áp dụng cho khóa Agentic AI Analytics (Business Intelligence) K60.

Nếu bạn từng thấy việc học Data & AI đã giúp mình thay đổi tư duy, công việc hoặc cơ hội nghề nghiệp…
Thì đây là cơ hội rất tuyệt để lan tỏa điều đó đến những người xung quanh!
Inbox MDA ngay để được hỗ trợ chi tiết nhé!
---
Liên hệ Mastering Data Analytics để được tư vấn:
📞 0961 48 66 48
📧 [email protected]

03/06/2026

Dấu hiệu nhân tài ngành data có phải là kiếm 1 triệu USD trước tuổi 30 không? 😄 Chưa hẳn.
Sự thật: người giỏi nhất trong ngành chưa bao giờ là người thuộc nhiều tool nhất. Tool đổi liên tục: Tableau, Power BI, giờ là Agentic BI. Chạy theo tool sẽ luôn thấy mình tụt lại.
---
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

03/06/2026

🧩 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐢𝐧 𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥: tính năng vượt trội mà bất cứ Financer nào cũng cần biết đến

Người làm tài chính chắc đã quá quen với tình cảnh:
• Mất mấy ngày dựng một mô hình tài chính gần như từ con số 0
• Mở hết nền tảng này tới nền tảng khác, tải số, export CSV rồi dán vào Excel
• Có số rồi vẫn ngồi viết tay từng dòng IC Memo sao cho sếp đọc hiểu
Vấn đề là phần lớn các task này lặp đi lặp lại - tháng nào, deal nào cũng gần như cùng một quy trình.

Claude in Excel sinh ra để gánh đúng những phần đó.
Không phải một chatbot mở bên cạnh, mà là một AI agent chạy thẳng trong Microsoft Excel: bạn ra lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, Claude đọc file, dựng công thức, kéo dữ liệu và chạy phân tích ngay trong workbook.
Cách nó làm những việc đó là gọi các "Skill" - quy trình xử lý đóng gói sẵn - ngay trong file: làm một lần, gọi lại được nhiều lần. Việc từng ngốn nhiều ngày, giờ rút còn vài phút.
👉 Lướt bộ ảnh dưới: 5 công dụng chính của Claude in Excel, kèm 2 báo cáo mà được build bằng Claude in excel khóa học FA tại MDA sẽ đc dạy.

Nhưng có một chỗ cần làm rõ: công cụ mạnh tới đâu thì vẫn chỉ là phương tiện.
Claude in Excel lo phần thực thi - còn "vì sao doanh thu tăng mà lợi nhuận lại giảm", chọn giả định nào cho hợp lý, và dám ký vào khuyến nghị nào, thì vẫn là phần của con người.
Công cụ mạnh + tư duy sai = đi sai nhanh hơn, mà agent chạy rất nhanh nên sai luôn ở scale.

Đó cũng là cách MDA đưa 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐢𝐧 𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥 vào chương trình 𝐅𝐢𝐧𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭 𝐒𝐤𝐢𝐥𝐥𝐬: bạn được tự tay dùng nó như một công cụ thực thi và tự build Skill cho công việc của mình, nhưng trọng tâm đào tạo vẫn là chuyên môn phân tích tài chính, thứ giúp bạn:
✓ Đọc báo cáo tài chính ra "vì sao", không dừng ở việc xuất số
✓ Phân rã chỉ số để diagnose nguyên nhân, thay vì nhìn số đơn lẻ
✓ Dựng mô hình dự báo & kịch bản để chuẩn bị cho tương lai
✓ Đóng gói logic phân tích thành Agent Skills - con người điều phối, agent thực thi

⁉️ Câu hỏi đáng để tự hỏi: bạn đang giỏi những việc AI sắp làm thay, hay giỏi những việc AI không làm được?
👉 Inbox MDA nếu bạn muốn dịch chuyển từ người làm báo cáo sang người ra quyết định bằng dữ liệu trong thời đại AI Agent.
----
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

03/06/2026

💡Ruben Hassid chia sẻ 11 khóa học miễn phí để master Claude - dân Analytics học được gì?

Ruben Hassid - một trong những chuyên gia AI có ảnh hưởng nhất trên LinkedIn, đã tổng hợp lộ trình 11 khóa học miễn phí để master Claude, chia thành 3 cấp độ:
‣ Level 1 (20 phút): Nhập môn - Claude for Dummies, Claude Certified
‣ Level 2 (55 phút): Workflow thực chiến - Cowork, Projects, Skills, Slides, Teams
‣ Level 3 (45 phút): Đẳng cấp pro - Claude Code, Save tokens, Voice in a file, Obsidian + Cowork

Nhìn kỹ vào nội dung, có thể thấy một điểm thú vị: những gì Ruben dạy không chỉ dành cho "dân AI" mà cực kỳ giá trị với dân Analytics.
Vì cốt lõi 11 khóa này không phải "gõ prompt giỏi hơn", mà là:
• Đưa context bằng file thay vì prompt dài (Cowork)
• Đóng gói workflow lặp lại thành command tái sử dụng (Skills)
• Cho AI bộ nhớ dài hạn xuyên suốt project (Projects)
• Kết nối AI với kho tri thức cá nhân (Obsidian + Cowork)
Đây chính là tư duy nền tảng của Agentic AI, không còn xem AI là "chatbot trả lời câu hỏi", mà là đồng đội có context, có memory, có workflow riêng.

Với dân Analytics, tư duy này thay đổi cuộc chơi: → Tự động hoá báo cáo định kỳ thay vì copy-paste mỗi tuần → Để AI Agent tự viết SQL, tự build dashboard từ yêu cầu business → Phân tích insight với context đầy đủ của doanh nghiệp, không phải prompt rời rạc
Master Claude là bước 1, Master AI Agent cho phân tích dữ liệu là bước tiếp theo.

Đó cũng là lý do Mastering Data Analytics (MDA) xây dựng chương trình Agentic AI Analytics - một trong số ít lộ trình tại Việt Nam đào tạo cách phối hợp giữa con người và AI Agent trong toàn bộ workflow phân tích dữ liệu:
✓ Từ raw data → SQL automation → dashboard → insight discovery
✓ Thiết kế AI Agent có context và memory riêng cho từng quy trình nghiệp vụ
✓ Tích hợp Agentic AI vào báo cáo định kỳ, phân tích chuyên sâu và ra quyết định thực tế

👉 Inbox MDA để được tư vấn cá nhân hoá theo vai trò và mục tiêu cụ thể.
(Source hình gốc Eng: Ruben Hassid)
----
Liên hệ MDA:
📞 0961 48 66 48 (Za.lo)
📧 [email protected]

02/06/2026

🤫 [BẬT MÍ] Tài liệu 162 trang MIỄN PHÍ về FP&A giúp Finance nhìn ra “mạch đập” của doanh nghiệp

Mastering Data Analytics

05/06/2026

05/06/2026

05/06/2026

04/06/2026

04/06/2026

04/06/2026

03/06/2026

03/06/2026

03/06/2026

02/06/2026

Address

Website

Alerts

Contact The Business

Shortcuts

Share

Category