INDA – Học viên Phân tích dữ liệu & AI Insight Data
INDA – Học viện Đào tạo phân tích dữ liệu & AI chuyên sâu cho ngành ngân hàng – bảo hiểm – chứng khoán và doanh nghiệp với các project thực tế, cá nhân hóa lộ trình với AI
Trong Logistics & Supply Chain, rất hiếm khi vấn đề vận hành xuất hiện theo cách rõ ràng và tức thời. Không có thông báo lỗi, không có cảnh báo đỏ trên hệ thống. Phần lớn thời gian, mọi thứ vẫn vận hành bình thường – đơn vẫn đi, kho…
Trong Logistics & Supply Chain, “hiệu quả vận hành” không phải là một khái niệm trừu tượng. Nó thể hiện rất rõ qua việc đơn hàng có được xử lý đúng hạn hay không, kho có bị quá tải không, hàng có giao đúng hẹn không và chi phí có…
Logistics & Supply Chain là một trong những lĩnh vực mà dữ liệu xuất hiện ở gần như mọi điểm chạm: từ lúc đơn hàng được tạo ra, hàng hóa rời kho, vận chuyển qua nhiều chặng, cho đến khi giao đến tay khách hàng và phát sinh các vấn…
Trong Fintech và Ngân hàng, SQL, Python hay thống kê gần như là yêu cầu mặc định đối với Data Analyst. Tuy nhiên, khi đi sâu vào thực tế làm việc, người ta sớm nhận ra rằng những kỹ năng này chỉ giúp bạn được nhận vào vị trí, chứ…
Khi nhắc đến Data Analyst trong Fintech hay Ngân hàng, nhiều người hình dung đây là môi trường có “dữ liệu lớn, phức tạp và hiện đại”. Nhận định này không sai, nhưng chưa chạm đến bản chất vấn đề. Thứ khiến công việc phân tích trong lĩnh vực này…
Khi nói đến nghề Data Analyst, nhiều người mặc định rằng công việc này ở đâu cũng giống nhau: thu thập dữ liệu, phân tích, làm báo cáo và đưa ra insight. Sự khác biệt – nếu có – chỉ nằm ở ngành và loại dữ liệu. Cách hiểu này…
Nếu nhìn trên slide hoặc tài liệu đào tạo, dữ liệu marketing thường xuất hiện rất “gọn gàng”: chỉ số rõ ràng, funnel mạch lạc, attribution có vẻ hợp lý. Nhưng khi bước vào môi trường doanh nghiệp thực tế, Data Analyst trong Marketing hiếm khi được làm việc với…
Trong hệ sinh thái marketing hiện đại, dữ liệu không còn chỉ đóng vai trò hỗ trợ mà đã trở thành nền tảng cho hầu hết các quyết định quan trọng. Vì vậy, những vị trí như Data Analyst trong Marketing và Marketing Analyst ngày càng xuất hiện nhiều trong…
Trong nhiều doanh nghiệp, Data Analyst trong Marketing thường được nhìn nhận như người “làm báo cáo”: tổng hợp số liệu, xây dashboard, gửi file cho team marketing rồi kết thúc vai trò. Khi chiến dịch hiệu quả, dữ liệu được coi là bằng chứng. Khi chiến dịch thất bại,…
Nếu ở Bài 1, vai trò của Data Analyst trong E-commerce được nhìn từ góc độ vận hành funnel và hỗ trợ tăng trưởng, thì ở bài này, trọng tâm dịch chuyển sang nội dung công việc cốt lõi: hiểu funnel như thế nào, sử dụng KPI ra sao và…