Những công cụ Data Analyst sử dụng – Phần 2 (Cập nhật 2026)

Last updated on January 13th, 2026 at 10:58 am

Sau khi đã xử lý và phân tích dữ liệu ở bước đầu, nhiệm vụ tiếp theo của một Data Analyst là trực quan hóa dữ liệu, tạo báo cáo có thể chia sẻ và khám phá insight một cách trực quan. Đây là lúc các công cụ BI và visualization phát huy tác dụng.

Trong Phần 2 này, chúng ta tập trung vào những công cụ phổ biến nhất mà Data Analyst sử dụng trong giai đoạn hiện tại, kèm các ví dụ ứng dụng và xu hướng mới nhất đến 2025–2026.

(Trước khi đi sâu vào các công cụ trực quan hóa và báo cáo, bạn có thể tham khảo thêm những công cụ Data Analyst sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu (Phần 1) nhằm hiểu rõ các công cụ nền tảng được dùng trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu.)

1. Power BI – nền tảng báo cáo phổ biến trong doanh nghiệp

Power BI là một trong những công cụ Business Intelligence (BI) được ưa chuộng nhất, đặc biệt ở các tổ chức sử dụng hệ sinh thái Microsoft.

Vì sao Power BI được ưa thích?

• Kết nối trực tiếp với nhiều nguồn dữ liệu: SQL Server, Excel, cloud data warehouse…
• Tạo dashboard và báo cáo tương tác nhanh chóng
• Tự động cập nhật dữ liệu theo lịch
• Hỗ trợ chia sẻ nội bộ dễ dàng

Ứng dụng thực tế

Power BI thường được dùng để:

• Theo dõi KPI theo thời gian thực
• Thiết kế các dashboard điều hành cho lãnh đạo
• Tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống để xem tình hình tổng thể

Với Power BI, Data Analyst không chỉ tạo báo cáo mà còn giúp người dùng cuối tương tác để khám phá insight riêng biệt.

2. Tableau – công cụ visualization mạnh mẽ

Tableau là lựa chọn hàng đầu nếu bạn cần tạo các biểu đồ phức tạp và dashboard tương tác sâu.

Ưu điểm của Tableau

• Khả năng kéo-thả trực quan, dễ thử nghiệm ý tưởng
• Visual story telling (kể chuyện bằng dữ liệu)
• Hỗ trợ phân tích đa chiều

Khi nào nên dùng Tableau?

Tableau phù hợp với:

• Báo cáo phức tạp cần drill-down sâu
• Người dùng muốn khám phá dữ liệu một cách linh hoạt
• Dự án visualization cần trình diễn cho stakeholder

Tableau thường được các tổ chức dùng song song với hoặc thay thế các dashboard truyền thống để nâng cao chất lượng trực quan hóa.

3. Looker – BI mã nguồn hiện đại

Looker là nền tảng BI hiện đại dựa trên mô hình dữ liệu (semantic model), thích hợp với hệ thống data warehouse hoặc data lake.

Điểm mạnh

• Tập trung vào modelling data ngay từ tầng dữ liệu
• Khả năng chia sẻ insight qua web nhanh chóng
• Tương tác tốt với cloud data platforms

Looker phù hợp với tổ chức đã đầu tư vào data warehouse và cần báo cáo linh hoạt, có governance.

4. Metabase & Superset – BI mã nguồn mở

Đối với các nhóm có ngân sách hạn chế hoặc thích tùy biến, Metabase và Apache Superset là lựa chọn BI open-source rất đáng cân nhắc.

Ưu điểm chung

• Không tốn chi phí license
• Dashboard cơ bản đến trung bình dễ thiết lập
• Hỗ trợ tạo câu hỏi và báo cáo nhanh

Tuy không mạnh như Power BI hay Tableau, nhưng các công cụ này rất hữu dụng khi:

• Cần báo cáo nội bộ nhanh
• Nhóm data engineering / analyst muốn kiểm soát toàn bộ stack

5. Google Data Studio – lựa chọn nhẹ và liên kết Google

Google Data Studio (Looker Studio) là công cụ miễn phí, tích hợp sâu với các sản phẩm Google.

Ưu thế

• Kết nối dữ liệu từ Google Analytics, BigQuery, Sheet…
• Báo cáo chia sẻ dễ qua Google Workspace
• Giao diện dashboard kéo-thả đơn giản

Google Data Studio phù hợp với:

• Nhóm marketing, analytics cần dashboard nhanh
• Phân tích dữ liệu từ nền tảng Google

6. Jupyter & Observable – visual hỗ trợ khám phá dữ liệu

Ngoài các công cụ BI, nhiều Data Analyst sử dụng Jupyter Notebook hoặc ObservableHQ để kết hợp trực quan hóa với code.

Khi nào dùng?

• Khi visualization cần đi kèm mô hình phân tích nâng cao
• Khi chart cần custom logic không có sẵn trong BI tools
• Khi cần chia sẻ insight dạng interactive notebook

Đây không phải nền tảng BI truyền thống, nhưng rất hữu ích khi trực quan hóa kèm giải thích và logic phân tích.

Xu hướng công cụ visualization & analytics 2025–2026

Trong bối cảnh dữ liệu phát triển nhanh và nhu cầu ra quyết định theo thời gian thực, nhóm công cụ visualization cũng có những chuyển động đáng chú ý:

1. Tích hợp AI vào dashboard

Các công cụ BI đang dần tích hợp AI gợi ý phân tích, ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo biểu đồ, insight tự động – giúp giảm thời gian thiết kế báo cáo.

2. BI tương tác thời gian thực

Với dữ liệu streaming, dashboard không còn cập nhật theo lịch cố định nữa, mà gần realtime để phục vụ quyết định vận hành nhanh.

3. Semantic layer và Data Governance

Các công cụ hiện đại chú trọng hơn đến semantic layer (ý nghĩa dữ liệu chuẩn) và khả năng quản trị dữ liệu, để đảm bảo báo cáo phản ánh đúng business logic.

👉 Điều này đòi hỏi Data Analyst không chỉ biết dùng tool, mà còn cần hiểu đặc tính dữ liệu, mô hình dữ liệu và yêu cầu nghiệp vụ.

Kết luận

Nhóm công cụ trực quan hóa và báo cáo là phần không thể tách rời trong công việc của một Data Analyst. Từ Power BI, Tableau đến các giải pháp open-source hay cloud-native, mỗi công cụ có điểm mạnh và bối cảnh phù hợp riêng.

Việc chọn đúng công cụ không chỉ giúp bạn tạo báo cáo đẹp mà còn:

• Giảm thời gian lặp lại thao tác
• Tăng tính chính xác
• Hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn

Data Analyst hiện đại cần linh hoạt kết hợp nhiều công cụ để phục vụ yêu cầu khác nhau trong doanh nghiệp.

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp

Nguồn: Internet