Trong phân tích dữ liệu, có một cạm bẫy phổ biến nhưng khó nhận ra: dùng dữ liệu để củng cố một kết luận đã có sẵn, thay vì để nó dẫn dắt ra kết luận mới.

Một số ví dụ dễ gặp:

• Sếp đã có quyết định, rồi mới bảo: “Làm data để confirm giúp anh.”
• Team marketing muốn đẩy idea A, và tìm cách trình bày số sao cho giống A.
• KPI phải đẹp, nên chọn cách cắt dataset “ít xấu nhất” để trình bày.

Những lúc như vậy, dữ liệu không còn là công cụ khám phá sự thật, mà chỉ là đạo cụ minh họa cho một niềm tin. Và actionable insight – nếu có – cũng dễ bị bóp méo theo.

Khi dữ liệu bị dẫn dắt, insight dễ sai lệch

Phân tích thiếu khách quan sẽ:

• Bị bias từ bước đặt câu hỏi.
• Bỏ qua tín hiệu cảnh báo chỉ vì “không khớp kỳ vọng”.
• Tạo cảm giác có căn cứ, nhưng thực chất là data storytelling một chiều.

Nguy hiểm nhất: những insight này vẫn trông rất hợp lý. Có số liệu, có dashboard đẹp, có biểu đồ sinh động. Nhưng cốt lõi chỉ là… câu chuyện hợp ý, không phải câu chuyện đúng.

Làm sao để giữ insight đúng bản chất?

Muốn phân tích dữ liệu một cách đúng đắn và tìm ra actionable insight thực sự, bạn cần:

1. Trả lại cho dữ liệu quyền được “nói khác”

Không phải lúc nào dữ liệu cũng đúng như bạn kỳ vọng – và đó là điều tốt. Những điểm không khớp là nơi gợi mở insight mới.

2. Đặt câu hỏi trung tính, không dẫn hướng

Tránh đặt câu hỏi kiểu “có phải nhóm A là tốt nhất không?”, mà hãy hỏi: “Các nhóm đang hoạt động ra sao, và vì sao có sự khác biệt?”

3. Dám chấp nhận sự thật khó nuốt

Những insight tốt nhất không phải lúc nào cũng đẹp đẽ hay dễ nghe. Nhưng chúng giúp bạn quyết định đúng – và đó mới là mục tiêu cuối cùng của phân tích dữ liệu.

Học cách phân tích đúng để tìm actionable insight thực sự

Đừng để phân tích dữ liệu trở thành công cụ hợp thức hóa định kiến. Học cách đọc dữ liệu có chính kiến, đặt câu hỏi đúng và tìm insight có giá trị ứng dụng cao tại khóa học:

👉 Business Intelligence K52 của MDA
📲 Nhắn Zalo 0961 48 66 48 để được tư vấn ngay.