Đang mở cơ hội mới

Hi, I am Thanh Hà

Business Intelligence Analyst

Tôi xây dựng và vận hành hệ thống báo cáo Power BI trên nền BigQuery cho ngành bán lẻ mỹ phẩm — hợp nhất dữ liệu từ KiotViet, Haravan, Shopee, TikTok Shop và showroom thành một nguồn số liệu duy nhất mà ban lãnh đạo tin dùng mỗi ngày.

Tôi tin rằng một chỉ số chỉ nên có một định nghĩa duy nhất — đó là điều kiện để dữ liệu trở thành quyết định.

⬇ Download CV Gh @
Thanh Hà
Ảnh chân dung
tỉ lệ 4:5

images/chan-dung.jpg
4+
Năm kinh nghiệm
15+
Báo cáo đang vận hành
5
Kênh bán hợp nhất
100+
Người dùng nội bộ
About

Người ở giữa dữ liệu thô và quyết định kinh doanh

Tôi bắt đầu từ nghiệp vụ bán lẻ trước khi chuyển sang phân tích dữ liệu, nên cách tôi làm báo cáo luôn bắt đầu bằng câu hỏi "người đọc sẽ ra quyết định gì từ con số này?" — thay vì làm dashboard cho đẹp rồi mới đi tìm người dùng.

Công việc của tôi trải dài toàn bộ chuỗi: lấy dữ liệu từ các nền tảng bán hàng về BigQuery, chuẩn hoá và làm sạch, dựng data model hợp lý, viết measure DAX, rồi thiết kế báo cáo Power BI cho phòng kinh doanh, marketing và ban lãnh đạo dùng hằng ngày. Tôi cũng chịu trách nhiệm phần khó nhất và ít ai thấy: đảm bảo số liệu đúng và khớp nhau giữa các nguồn.

Ba nguyên tắc tôi giữ: một chỉ số chỉ có một định nghĩa; số nào không truy được về nguồn thì không đưa lên báo cáo; và báo cáo tốt là báo cáo người ta mở lại vào tuần sau.

Ngoài giờ làm tôi học thêm Python và cách ứng dụng AI vào quy trình phân tích — chủ yếu để rút ngắn phần việc lặp lại, dành thời gian cho phần diễn giải số liệu.

Expertise

My Skills

Không chỉ dùng công cụ — tôi hiểu vì sao chọn công cụ đó cho bài toán đó.

</>

Technical Skills

Công cụ tôi dùng hằng ngày để đưa dữ liệu từ nguồn tới báo cáo.
Power BI (DAX, Power Query)90%
SQL / BigQuery85%
Excel & Google Sheets85%
Python (pandas)60%
◎

Core Competencies

Phần quyết định báo cáo có đúng và có bền hay không.
Data modeling (star schema)90%
Làm sạch & kiểm soát chất lượng dữ liệu90%
Thiết kế dashboard & trực quan hoá88%
Tối ưu hiệu năng model80%
◈

Specializations

Hiểu nghiệp vụ bán lẻ đủ sâu để số liệu hợp nhất không bị sai lệch.
Phân tích bán lẻ đa kênh90%
Doanh thu & lợi nhuận gộp85%
Tồn kho & giá vốn80%
Hiệu quả SKU & sell-through78%
Portfolio

My Projects

Bốn bài toán thật, kể theo cấu trúc Problem → Solution → Result.

Ảnh dự án 1
images/du-an-1.png

Unified Multi-Channel Revenue Dashboard

Báo cáo doanh thu hợp nhất 5 kênh bán trên một data model duy nhất, phục vụ khối kinh doanh và ban lãnh đạo.

Problem

Mỗi kênh bán xuất báo cáo theo cách riêng. Cùng một chỉ số "doanh thu" nhưng ba phòng ban ra ba con số khác nhau, họp kinh doanh mất phần lớn thời gian để tranh luận về số thay vì bàn hành động.

Solution

Chuẩn hoá dữ liệu từ KiotViet, Haravan, Shopee, TikTok Shop và showroom về BigQuery; thống nhất một định nghĩa doanh thu thuần duy nhất với các phòng ban; dựng star schema với dim Date / Channel / Brand / Product dùng chung và bộ measure DAX chuẩn.

Result

Cắt ~X giờ/tuần công ghép số thủ công; số liệu giữa các phòng ban khớp nhau; họp kinh doanh chuyển hẳn sang bàn giải pháp.

Technologies Used
Power BIBigQuerySQLDAXStar schema
Ảnh dự án 2
images/du-an-2.png

Ratecard Revenue Allocation Pipeline

Tự động hoá phân bổ doanh thu cho thuê kệ trưng bày theo từng mã kệ × tháng.

Problem

Dữ liệu ratecard nhập tay trên Google Sheet, phải phân bổ thủ công theo mã kệ và theo tháng. Đối chiếu bằng tay nên dễ sai và không ai truy được số về nguồn.

Solution

Xây pipeline Google Sheet → BigQuery (view tự refresh mỗi sáng) → Power BI; tạo một dim mã kệ trung tâm nối ba bảng nghiệp vụ về cùng một khoá; thiết lập quan hệ many-to-one một chiều để tránh vòng lặp; thêm bước kiểm tra dữ liệu đầu vào để dòng nhập sai không làm hỏng refresh.

Result

Số phân bổ tự cập nhật hằng ngày, không còn bước copy tay; mọi con số truy được về đúng dòng nguồn; thời gian chốt báo cáo tháng giảm từ … xuống ….

Technologies Used
BigQueryGoogle Sheets APIPower BIScheduled refresh
Ảnh dự án 3
images/du-an-3.png

Power BI Model Performance Optimization

Rút thời gian tải cho một báo cáo trọng yếu có data model rất nặng.

Problem

Model chứa calculated table rất nặng: mỗi lần chỉnh sửa là 30–40 phút chờ tính lại, người dùng cuối phàn nàn báo cáo mở chậm.

Solution

Khoanh vùng nút cổ chai bằng Performance Analyzer; đẩy phần tính toán nặng xuống BigQuery thay vì tính trong Power BI; giảm cardinality các cột khoá; loại bỏ cột không dùng để thu nhỏ model.

Result

Thời gian tải giảm …%, dung lượng file giảm …%; việc bảo trì model không còn làm gián đoạn người dùng.

Technologies Used
Power BIDAX StudioPerformance AnalyzerBigQuery
Ảnh dự án 4
images/du-an-4.png

Inventory & COGS Reconciliation Framework

Quy trình đối chiếu tồn kho và giá vốn tự động giữa ERP, kho dữ liệu và báo cáo BI.

Problem

Số tồn kho và giá vốn trên ba hệ thống lệch nhau. Không có quy trình kiểm tra nên sai sót chỉ bị phát hiện khi đã lên báo cáo cuối tháng.

Solution

Xác định đúng công thức giá vốn bình quân và giá trị tồn theo từng pháp nhân; dựng bảng đối chiếu tự động theo ngày kèm ngưỡng cảnh báo chênh lệch; ghi lại data dictionary để cả nhóm dùng chung một định nghĩa.

Result

Chênh lệch được phát hiện trong ngày thay vì cuối tháng; báo cáo tồn kho đủ tin cậy để dùng cho quyết định nhập hàng.

Technologies Used
SQLBigQueryOdoo / ERPData quality
Live links

Dashboard & Code

Dashboard đang chạy thật và code SQL công khai — bấm vào là xem trực tiếp, không cần cài gì.

Power BI

Cash Balance Dashboard

Báo cáo số dư tiền 4 trang: tổng quan dòng tiền, trang thông tin và trang nhập liệu. Dựng trên Power BI, publish để xem trực tiếp trên web.

Mở ↗Power BI

Performance Ads Dashboard

So sánh hiệu quả AdWords và Facebook theo tháng: chi phí, impressions, clicks, số lead, CTR, CPC và cost per lead — kèm bảng tổng hợp cạnh biểu đồ.

Mở ↗Power BI

E-commerce Analytics Project

Phân tích dữ liệu thương mại điện tử: báo cáo PDF, file .pbix và bộ dữ liệu gốc để người xem tự mở lại và kiểm chứng.

Mở ↗SQL

Phân bổ chi phí theo khách hàng và sản phẩm

View SQL phân bổ chi phí từ sổ General Ledger về từng khách hàng và từng sản phẩm — nhiều tầng CTE, loại trừ tài khoản và tách kỳ theo tháng.

Mở ↗SQL

Phân khúc khách hàng bằng RFM

Tính Recency – Frequency – Monetary từ dữ liệu giao dịch thanh toán, rồi chia khách hàng thành các nhóm giá trị để đội kinh doanh nhắm đúng đối tượng.

Mở ↗Tableau

Covid Dashboard

Dashboard trực quan hoá dữ liệu Covid trên Tableau Public — luyện kể chuyện bằng số trên một bộ dữ liệu công khai.

Mở ↗
Xem toàn bộ trên GitHub →
Career

My Experience

Hành trình từ nghiệp vụ bán lẻ sang phân tích dữ liệu.

2023 — Hiện tại

Business Intelligence / Data Analyst

Thế Giới Skinfood — Bán lẻ mỹ phẩm
  • Sở hữu toàn bộ hệ thống báo cáo Power BI cho khối kinh doanh và showroom.
  • Xây và vận hành pipeline dữ liệu trên BigQuery cho 5 kênh bán.
  • Thống nhất định nghĩa chỉ số toàn công ty, tài liệu hoá thành data dictionary.
  • Đào tạo người dùng nghiệp vụ tự đọc và tự lọc báo cáo.
20XX — 2023

Vị trí trước đó

Tên công ty — Ngành
  • Việc chính bạn phụ trách, viết bằng động từ hành động.
  • Một dòng có con số kết quả cụ thể.
20XX

Học vấn — chuyên ngành

Tên trường
  • Thành tích hoặc đồ án liên quan đến dữ liệu.
Recognition

My Achievements

Chứng chỉ và khoá học tôi đã hoàn thành.

🏅

Microsoft PL-300

Power BI Data Analyst Associate — thiết kế model, DAX, triển khai và bảo mật báo cáo.

2025
🏅

Agentic AI in Power BI

Ứng dụng AI agent vào quy trình phân tích và tự động hoá báo cáo. The Future Analyst.

2026
🏅

Google Cloud — BigQuery

Truy vấn phân tích, tối ưu chi phí query và thiết kế kho dữ liệu trên BigQuery.

2024
Writing

Ghi chép nghề

Những gì tôi học được khi làm dữ liệu bán lẻ, viết lại cho người đến sau.

12/07/2026

Vì sao "doanh thu" của bạn có ba con số khác nhau

Ba cách tính doanh thu thường gặp khi hợp nhất dữ liệu sàn TMĐT, và cách chọn một định nghĩa duy nhất cho cả công ty.

28/06/2026

Star schema cho người làm báo cáo bán lẻ

Cách chia fact và dimension cho dữ liệu đa kênh, và những lỗi quan hệ khiến số liệu bị nhân đôi.

05/06/2026

Báo cáo Power BI chậm: 5 chỗ cần kiểm tra trước

Checklist tối ưu theo thứ tự ưu tiên, từ cardinality cột khoá đến việc đẩy tính toán xuống warehouse.

Get in touch

Contact Me

Bạn có vị trí phù hợp hoặc muốn trao đổi về bài toán dữ liệu? Tôi rất sẵn lòng lắng nghe.

Let's Connect

Tôi luôn quan tâm đến cơ hội mới và các bài toán dữ liệu thú vị. Email là cách nhanh nhất — tôi trả lời trong vòng 24 giờ vào ngày làm việc.

✉
Emailemail-cua-ban@example.com
☎
Phone+84 9xx xxx xxx
📍
LocationTP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
Gh
Thông tin của bạn chỉ dùng để phản hồi, không chia sẻ cho bên thứ ba.