Hãy cùng phân tích kỹ hơn qua kinh nghiệm, xu hướng công nghệ và các công cụ mới — để bạn biết rõ ràng cái gì cần, cái gì nên học, và cái gì có thể để sau.

📊 Doanh nghiệp cần gì ở một Analyst / BI Performer?

Trước khi bàn về kỹ thuật, hãy xác định những giá trị mà doanh nghiệp thực sự tìm kiếm từ Data / BI:

Như vậy, kỹ năng về tư duy dữ liệu, giao tiếp với stakeholder, và nhìn bài toán từ góc độ doanh nghiệp có phần quan trọng không kém kỹ thuật — đôi khi còn nhiều hơn.

⚡ Với Power BI + Augmented Analytics: bạn “gần như không cần code”

Một trong những xu hướng làm thay đổi cách làm BI / Data chính là Augmented Analytics — tức là công cụ BI tích hợp khả năng AI / tự động để hỗ trợ người dùng (cả không biết code) có thể phân tích dữ liệu nhanh hơn, thông minh hơn.

🎯 Những gì Power BI + augmented analytics mang lại

   •   Tính năng “Quick Insights”, AI visuals, auto clustering / forecasting — giúp người dùng chỉ cần chọn dataset, rồi hệ thống gợi ý biểu đồ hoặc insight mà không cần viết code.

   •   Trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên: bạn có thể đặt câu hỏi bằng tiếng Anh hoặc tiếng nói (tuỳ nền tảng) là hệ thống sẽ trả về biểu đồ + phân tích.

   •   Giao diện kéo-thả, kết nối nhiều nguồn dữ liệu, làm sạch, mô hình hoá dữ liệu bằng GUI — không phải lúc nào cũng cần viết script thủ công.

Nhờ các tính năng này, người mới có thể bắt đầu khai thác dữ liệu, làm dashboard & báo cáo mà không bị “mắc kẹt” vì không biết code.

“Bạn không cần bất kỳ kỹ năng lập trình nào để bắt đầu học Power BI.”

Vậy có nghĩa là: bạn không cần code để khởi đầu. Nhưng có nên học code không? Câu trả lời: có, nếu bạn muốn trở thành phiên bản BI / Data “xịn sò”.

🧭 Khi nào bạn nên học code?

Biết code không phải để “bắt buộc”, mà để tạo lợi thế & mở rộng khả năng. Dưới đây là các tình huống mà code trở nên hữu ích hoặc cần thiết:

Theo nhiều bài viết chuyên môn, các vị trí BI Analyst khi muốn nổi bật sẽ được yêu cầu có khả năng viết ít nhất SQL / DAX / Python cơ bản.

Ví dụ: DAX là ngôn ngữ mà Power BI dùng để tính toán measure. Bạn có thể dùng GUI phần lớn, nhưng nếu bạn muốn làm các tính toán phức hợp, sẽ cần biết DAX (với cú pháp tương tự công thức Excel).

✍ Cách tiếp cận để chuyển hướng mà không bị áp lực

Nếu bạn chưa biết code hoặc code rất ít, dưới đây là lộ trình hợp lý:

1. Bắt đầu với BI / Power BI

•   Mình khuyên bạn nên làm quen giao diện, data model, dashboard, nối dữ liệu từ Excel, CSV, database.
•   Sử dụng các tính năng augmented analytics để khám phá dữ liệu mà không viết code.

2.Học SQL cơ bản

•   SQL là công cụ phổ biến nhất để truy vấn dữ liệu từ database.
•   Thông thường bạn cần biết SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY, subquery.

3. Học DAX (Power BI)

•   Khi bạn cần tính measure, tính tỷ lệ, so sánh, lọc nâng cao — DAX bắt đầu xuất hiện.
•   DAX không quá khó nếu bạn đã quen với công thức Excel.

4. Học Python / R khi cần

•   Khi bạn bước vào phân tích nâng cao, modelling hoặc tự động hoá phức tạp.
•   Python + Pandas, Scikit-learn, automation script là bộ công cụ mạnh để mở rộng khả năng.

5. Thực hành từng bước + dự án thực tế

•   Bắt đầu từ dashboard đơn giản.
•   Tích hợp code nhỏ khi cần — không ép mình viết code cho mọi thứ.

🧷 Ví dụ / minh hoạ

•   Bạn muốn biết tại sao “Doanh thu giảm ở miền Bắc” → Với Power BI + augmented analytics, bạn có thể đặt câu hỏi như: “Show me sales trend in North region vs whole country last year.” Hệ thống trả biểu đồ + trend + gợi ý insight.

•   Bạn có dataset từ 3 sheet khác nhau, muốn gộp, làm sạch, bắn sang dashboard → bước đầu bạn làm qua GUI, nếu có script nhỏ để merge hoặc xử lý, code sẽ giúp tiết kiệm thời gian nhiều lần.

✅ Kết luận & lời khuyên

•   Không biết code vẫn có thể chuyển sang Data / BI, nếu bạn tận dụng tốt các công cụ hiện đại như Power BI và augmented analytics.

•   Nhưng nếu bạn muốn khác biệt, tiến xa hơn, học code (SQL, DAX, Python) là cách để mở ra nhiều cơ hội hơn.

•   Đừng học code hết cùng lúc — bạn có thể học dần, khi cần mới dùng — nhưng đừng né nó mãi.

•   Tư duy dữ liệu + hiểu bài toán kinh doanh + giao tiếp với stakeholder vẫn là kỹ năng trọng tâm hơn nhiều kỹ thuật.