Tìm hiểu khóa học →

Khám phá lộ trình ↓

Xem hệ thống sẽ build

Data Engineering & AI Infrastructure

Database Systems for AI & Automation

Build a Centralized Data System for Analytics, Automation & AI.
8 buổi hands-on
Cloud-based system
End-to-end capstone
01 — FRAGMENTED DATA

Data đang ở khắp nơi, nhưng chưa thực sự thành một hệ thống.

Marketing có Ads data. Sales có CRM. Operations có Google Sheets. Mỗi team có dữ liệu — nhưng business chưa có một nguồn tập trung.
02 — MANUAL WORK

Mỗi lần cần data lại phải làm từ đầu.

Workflow lặp lại khiến reporting, analysis và automation vẫn phụ thuộc vào thao tác thủ công.
03 — AI BOTTLENECK

Doanh nghiệp muốn ứng dụng AI, nhưng data chưa sẵn sàng.

AI Agents hay Automated Workflows cần truy cập vào business data có cấu trúc, chính xác và được cập nhật liên tục để có thể hoạt động hiệu quả.
The problem

Doanh nghiệp có rất nhiều data. Nhưng liệu data đã sẵn sàng cho Analytics & AI?

Dữ liệu nằm ở nhiều nơi, quy trình xử lý còn thủ công và chưa sẵn sàng để phục vụ những nhu cầu ngày càng phức tạp của business.

Đăng ký tư vấn khóa học →

Đăng ký ngay để giữ học phí ưu đãi

Để lại thông tin - trong vòng 1 ngày đội ngũ Tomorrow Marketers sẽ liên hệ tư vấn lộ trình học và học phí phù hợp với nhu cầu công việc của bạn.

Lịch khai giảng
- Khai giảng: 18/09/2026
- Lịch học (08 buổi): Thứ 4 và Thứ 6 (19h00 - 21h00) 
- Hình thức học: Live-learning qua Zoom

TM là nhãn hiệu đã được Cục Sở hữu trí tuệ cấp Giấy chứng nhận đăng ký nhãn hiệu số 610805. 

Khi tham gia học, bạn đồng ý rằng các nội dung trong khóa học là tài sản trí tuệ của TM. Việc chia sẻ tài liệu ra ngoài phạm vi lớp học là xâm phạm quyền sở hữu trí tuệ và có thể phải chịu mọi trách nhiệm trước pháp luật theo điều 225, 226 bộ luật hình sự. 

Cam kết bảo mật thông tin

01

Data đang nằm ở nhiều nơi

Facebook Ads
Google Sheets
CRM
Orders
Other Systems
Dữ liệu phân tán trên nhiều nền tảng.
→
02

Xây một nguồn dữ liệu tập trung

Ingest
Kết nối dữ liệu
↓
Store
Lưu trữ tập trung
↓
Clean & Transform
Chuẩn hóa dữ liệu
Airbyte · BigQuery · Dataform · SQL
→
03

Business-ready Data

Connected
Structured
Trusted
Updated
Dữ liệu đã được kết nối, chuẩn hóa và tổ chức để business có thể sử dụng nhất quán.
→
04

Ứng dụng dữ liệu

▥
Analytics
↻
Automation
AI
AI
Một data foundation cho các ứng dụng phía sau.
OUTCOME

Sau khóa học, bạn sẽ tự tay xây được gì?

What you build

Từ fragmented data đến centralized data system.

Trong 8 buổi, bạn trực tiếp build toàn bộ data flow — từ kết nối nguồn dữ liệu đến tạo ra một nguồn data tập trung, có cấu trúc và có thể tiếp tục sử dụng cho Analytics, Automation & AI.

Đăng ký tư vấn khóa học →

▶
Outcome Preview
Image / Video
KẾT QUẢ 01

Kho dữ liệu tập trung trên Cloud

Tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn business về Google BigQuery, thay vì nằm rải rác trên nhiều hệ thống.
▶
Outcome Preview
Image / Video
KẾT QUẢ 02

Quy trình xử lý & chuẩn hóa dữ liệu

Xây dựng quy trình với Dataform để làm sạch, biến đổi và cập nhật dữ liệu một cách có hệ thống.
▶
Outcome Preview
Image / Video
KẾT QUẢ 03

Bộ dữ liệu sẵn sàng cho Business

Xây dựng Business Data Mart có cấu trúc và business logic rõ ràng, sẵn sàng cho Analytics, Automation & AI.
For whom

Dành cho người cần build Data System end-to-end.

Data Analysts cần build Data System end-to-end

Cho Data Analysts muốn mở rộng năng lực từ phân tích dữ liệu sang xây dựng data flow end-to-end — để chủ động hơn với dữ liệu và đáp ứng yêu cầu công việc ngày càng cao.
✓
Hiểu data đến từ đâu trước khi vào dashboard.
✓
✓
Có project với BigQuery, Airbyte, SQL & Dataform.
Nắm end-to-end flow: Source → Warehouse → Mart.

Business Professionals cần xây hệ thống dữ liệu

Cho những người đang đứng trước bài toán: “Business có rất nhiều data — làm sao kết nối và tổ chức chúng thành một hệ thống?”
✓
Data nằm rải rác trên Ads, CRM, Sheets, Sales systems.
✓
Team vẫn export, merge và xử lý dữ liệu thủ công.
✓
Đang triển khai BI, Automation hoặc AI nhưng data là bottleneck.
✓
Muốn hiểu đủ technical để tự build ở quy mô đầu hoặc làm việc tốt hơn với Data/Engineering team.

Đăng ký tư vấn khóa học →

Output
System Architecture
01

Thiết kế kiến trúc cho Business Data System

Xác định cách dữ liệu từ nhiều nguồn sẽ được tổ chức và đi qua các layer để trở thành nguồn data có thể sử dụng cho business.
Data Warehouse · Fact & Dimension · Grain · Raw → Staging → Mart
02

Xây môi trường Cloud cho hệ thống

Hiểu Cloud đóng vai trò gì và trực tiếp setup môi trường để lưu trữ, xử lý và vận hành data system.
GCP · VM · BigQuery · IAM · Docker
Output
Cloud Environment
Output
Centralized Raw Data
03

Kết nối business data về một nơi

Đưa dữ liệu từ Facebook Ads, Google Sheets và các nguồn business data về Data Warehouse trên Cloud.
Airbyte · Data Ingestion · BigQuery · Raw Data
04

Thiết kế Data Model có thể sử dụng

Sắp xếp các bảng dữ liệu và xác định mối quan hệ giữa chúng để data có thể được query và phân tích chính xác.
Fact & Dimension · Star Schema · Join Keys · SQL
Output
Data Model
05

Xây dựng Staging Layer sạch & chuẩn hóa

Biến raw data từ các nguồn khác nhau thành dữ liệu có format và cấu trúc thống nhất trước khi sử dụng.
Dataform · SQLX · Clean · Rename · Cast · Dependency
Output
Staging Layer
06

Xây dựng Business-ready Data Mart

Kết hợp và transform dữ liệu theo business logic để tạo ra dataset có thể trực tiếp phục vụ Analytics và các ứng dụng phía sau.
Join · KPI Logic · CTE · Partition · Clustering
Output
Business Data Mart
07

Hoàn thiện Data System theo Production Mindset

Thiết kế cách hệ thống cập nhật data, kiểm tra chất lượng và tối ưu chi phí khi vận hành thường xuyên.
Incremental · Data Quality · Dependency · Cost Optimization
Output
Production-ready Data Pipeline
08
Output
End-to-end Data System

Capstone: Hoàn thiện Centralized Data System

Kết nối toàn bộ những gì đã build từ Buổi 1–7 để hoàn thiện và trình bày một hệ thống dữ liệu Cloud-based end-to-end.
Connect · Model · Transform · Data Quality · Present

Đăng ký tư vấn khóa học →

8-session roadmap

Từ con số 0 đến một Data System hoàn chỉnh.

TRAINER

Học từ những người xây hệ thống dữ liệu cho doanh nghiệp

Anh Minh Quang

Founder & CEO @ Tomorrow Marketers
Anh Quang có nền tảng chuyên sâu về Business Analytics, Big Data, AI & Machine Learning từ National University of Singapore, cùng kinh nghiệm triển khai các bài toán dữ liệu và AI trong môi trường doanh nghiệp.

Với góc nhìn kết hợp giữa business, data và AI, anh giúp học viên hiểu cách một hệ thống dữ liệu cần được thiết kế để không chỉ phục vụ reporting & analytics, mà còn trở thành nền tảng cho Automation và các ứng dụng AI trong doanh nghiệp.

Anh Trường Giang

AI Engineer @ Viettel Customer Service
Anh Giang hiện là AI Engineer tại Viettel Customer Service, từng làm Data Scientist tại SHB và có nền tảng nghiên cứu chuyên sâu từ chương trình PhD tại National University of Singapore.

Với kinh nghiệm về AI, Machine Learning và xây dựng các giải pháp dựa trên dữ liệu, anh mang đến góc nhìn về cách dữ liệu từ hệ thống doanh nghiệp được tổ chức và khai thác để phục vụ các ứng dụng AI thực tế.

Anh Quang Chính

Data Engineer @ Base.vn
Anh Chính có hơn 4 năm kinh nghiệm trong Data Engineering & Data Warehousing, trực tiếp tham gia xây dựng và vận hành các hệ thống dữ liệu phục vụ hoạt động phân tích và ra quyết định của doanh nghiệp.

Anh có kinh nghiệm thực tế với ETL, Data Modeling, Data Warehousing, SQL và Python, từ thiết kế cách dữ liệu được lưu trữ, xây dựng pipeline đến tổ chức dữ liệu thành các lớp có cấu trúc và sẵn sàng để khai thác.

Đăng ký tư vấn khóa học →

PRICING

Chọn gói học phù hợp với bạn.

Combo tiết kiệm hơn

Muốn học cả lộ trình Data với mức học phí tốt hơn?

Khóa học này nằm trong Professional Data Analyst Program — chương trình đào tạo Data toàn diện của Tomorrow Marketers. Đăng ký theo combo để có mức học phí ưu đãi hơn so với học lẻ từng khóa.

Khám phá full Program →

Alumni

Ưu đãi dành cho Cựu Học Viên Tomorrow Marketers
Học phí ưu đãi
4.968.000đ
8.629.000đ
Tiết kiệm 3.661.000đ
Áp dụng cho tất cả học viên của Tomorrow Marketers.
Ưu đãi tốt nhất

Early bird

Học phí áp dụng khi đăng ký sớm
Người đi làm
5.929.000đ
8.629.000đ
Tiết kiệm 2.700.000đ
Sinh viên
5.400.000đ
8.100.000đ
Tiết kiệm 2.700.000đ
Số lượng ưu đãi có hạn cho mỗi khóa. Đăng ký theo nhóm từ 2 người: giảm thêm 200.000đ/người.

Standard

Học phí tiêu chuẩn
Người đi làm
8.629.000đ
Sinh viên
8.100.000đ
Tặng 1 buổi mentoring premium 1-1 với trainer, trị giá 3.000.000đ.

Đăng ký ngay

Đăng ký ngay

Đăng ký ngay

LEARNER STORIES

Học viên nói gì khi tham gia khóa học?

Đăng ký tư vấn khóa học →

“
Trước đây team có rất nhiều data nhưng mỗi lần cần report lại phải export và xử lý thủ công. Sau khóa học, mình hiểu rõ hơn một hệ thống dữ liệu tập trung nên được tổ chức như thế nào và cần chuẩn bị data ra sao nếu muốn đi xa hơn với Automation hay AI.
Hoàng Nam
 Marketing Lead
“
Mình không có background technical nên lúc đầu khá lo phần SQL và setup Cloud. Trainer giải thích khá chậm ở những đoạn khó và support luôn khi mình lỗi setup. Sau vài buổi mình có thể tự nhìn flow và biết data đang ở bước nào.
Minh Anh
Business Manager
“
Trước đây mình thường nhận data đã được xử lý sẵn để làm report nên gần như không biết phía sau dashboard có những gì. Sau khóa học, mình đã hiểu và tự build được flow từ lúc lấy data về BigQuery đến khi tạo thành bảng dữ liệu có thể dùng để phân tích.”
Thu Trang
Data Analyst
Build the foundation first

Make your business data ready for Analytics, Automation & AI.

Đăng ký tư vấn khóa học →

Xem lại lộ trình

NỘI DUNG

HỌC PHÍ

ĐĂNG KÝ HỌC

TỔNG QUAN

GIẢNG VIÊN

Trang bị tư duy dữ liệu từ Thạc sĩ & Tiến Sĩ Trường Đại học Quốc gia Singapore (NUS) và Managers tại các Big Data Firms

Lộ trình chuẩn quốc tế
Giáo trình được thiết kế theo chương trình chuẩn từ các trường đại học top 1% thế giới
Học qua “thực chiến”
 Sử dụng Dataset thực tế từ doanh nghiệp trong lĩnh vực Marketing & Business
Mở rộng cơ hội nghề nghiệp
Tham gia mạng lưới cựu học viên, mở rộng network và tiếp cận  cơ hội việc làm hấp dẫn

Khách hàng và Đối tác

Biến dữ liệu rời rạc thành hệ thống dữ liệu thống nhất trên Cloud
chỉ sau 8 buổi

XEM LỘ TRÌNH CHI TIẾT

ĐĂNG KÝ NGHE TƯ VẤN

Giảng dạy bởi Tiến sĩ và Thạc sĩ từ Đại học Quốc gia Singapore (NUS) 
Giáo trình cập nhật
từ các Trường Đại Học Top 1% thế giới
Sử dụng Dataset & bài toán thật từ các doanh nghiệp tại Việt Nam

Vấn đề lớn nhất của doanh nghiệp:
có dữ liệu nhưng không thể khai thác

Hầu hết doanh nghiệp ngày nay đều có rất nhiều dữ liệu. Nhưng khi cần phân tích hay ra quyết định, họ lại không thể sử dụng chúng.

Lý do rất đơn giản: dữ liệu đang nằm rải rác ở khắp nơi.

Một phần nằm ở Facebook Ads, một phần ở Google Analytics, một phần ở CRM, một phần trong Google Sheet. Mỗi phòng ban lại tổng hợp theo một cách khác nhau. 

Chính vì dữ liệu bị phân mảnh như vậy, mỗi lần doanh nghiệp muốn phân tích hay ra quyết định dựa trên data, họ thường phải mất rất nhiều thời gian chỉ để gom dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau.

Trong khi đó, dữ liệu ngày nay được xem là tài sản quan trọng của doanh nghiệp. AI có thể tạo ra rất nhiều giá trị, nhưng nếu dữ liệu nằm rải rác ở khắp nơi thì không thể khai thác được.
Vì vậy, điều doanh nghiệp thực sự thiếu không phải là thêm người làm dashboard hay viết query. Mà là những người có thể đưa toàn bộ dữ liệu rời rạc từ Facebook, Google, CRM, Google Sheet và các hệ thống khác về cùng một hệ thống dữ liệu chung.

Đó cũng chính là khoảng trống lớn của thị trường hiện nay. Và với những ai muốn bước vào ngành Data, đây là một lợi thế rất lớn nếu bạn có thể giải quyết được bài toán này.

Những kỹ năng bạn sẽ đạt được sau khóa học

Những công cụ sẽ được học

ĐĂNG KÝ NHẬN ƯU ĐÃI EARLY BIRD

Chuẩn hóa dữ liệu thành các “bảng chuẩn” sẵn sàng cho phân tích, dự báo và các ứng dụng của AI
Truy vấn dữ liệu để tạo báo cáo/dashboard và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh
Đưa dữ liệu từ Facebook, Google… về một “kho dữ liệu” chung, giải quyết tình trạng dữ liệu rời rạc

Hiểu vì sao doanh nghiệp cần hệ thống dữ liệu thay vì dùng file rời rạc

Làm quen với cách dữ liệu được xử lý từ dữ liệu thô → dữ liệu sẵn sàng cho phân tích

Nhìn được dữ liệu Marketing đi từ đâu và được sử dụng
như thế nào trong phân tích

Hiểu cách tổ chức dữ liệu trong một “kho dữ liệu”
(Data Warehouse)

Tự thiết kế được một sơ đồ đơn giản của hệ thống
dữ liệu Marketing

BUỔI 1 – Data System & Data Warehouse mindset

1

Lộ trình khóa học Database System with SQL

Làm quen với hệ sinh thái Google Cloud và các dịch vụ dùng để xây hệ thống dữ liệu

Hiểu khái niệm Cloud Computing và vì sao doanh nghiệp ngày nay vận hành hệ thống trên Cloud

Hiểu sự khác nhau giữa hệ thống chạy trên Cloud và hệ thống chạy trên máy chủ nội bộ

Tự tạo một máy ảo (VM) trên Cloud và thiết lập môi trường chạy hệ thống

Cài đặt công cụ (Airbyte) để kết nối và đưa dữ liệu từ nhiều nguồn về hệ thống dữ liệu

BUỔI 2 – Cloud vs On-Prem & Setup GCP VM

2

Hiểu cách dữ liệu được lưu trữ bên trong một
hệ thống dữ liệu

Kết nối dữ liệu Marketing (Facebook Ads, Google Analytics, Google Sheet…) vào hệ thống dữ liệu

Đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn về kho dữ liệu trên Cloud

Phân tích cấu trúc dữ liệu: dữ liệu gồm những bảng nào,
các cột và mức độ chi tiết của dữ liệu

Xây dựng một kho dữ liệu hoàn chỉnh trên Google BigQuery

BUỔI 3 – Airbyte Ingestion & Raw Data Analysis

3

Sử dụng SQL để khám phá và hiểu dữ liệu (SELECT, GROUP BY, COUNT...)

Chuyển dữ liệu từ kho dữ liệu sang cấu trúc dữ liệu phục vụ cho phân tích

Xác định các bảng dữ liệu chính và thiết kế mô hình dữ liệu cho báo cáo

Kiểm tra dữ liệu trùng lặp và xác định cách liên kết dữ liệu giữa các bảng

Hoàn thiện một mô hình dữ liệu rõ ràng, sẵn sàng cho bước xử lý dữ liệu tiếp theo

BUỔI 4 – Data Modeling & SQL for Exploration

4

Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Hiểu cấu trúc project Dataform

Tạo Staging model đầu tiên

Xây dựng Staging layer sẵn sàng cho bước tạo Data Mart

BUỔI 5 – Dataform Fundamentals & Staging Layer

5

Viết logic tính toán an toàn với SAFE_DIVIDE

Join Fact và Dimension để tạo bảng phân tích

Xây dựng các KPI Marketing: ROAS, CPA, Conversion Rate

Tổ chức query theo CTE (modular logic) & Tối ưu bảng với partition & clustering

Hoàn thiện marketing_performance_mart sẵn sàng cho phân tích và BI

BUỔI 6 – Building Data Mart (Transformation Logic)

6

Refactor, tối ưu SQL & kiểm soát chi phí BigQuery

Xây dựng hệ thống theo tư duy production:
incremental model, quản lý dependency

Thiết lập kiểm tra chất lượng dữ liệu (data quality check)

Áp dụng best practices về naming & cấu trúc project

Hoàn thiện Dataform project và Mart table
đạt chuẩn production

BUỔI 7 – Incremental, Testing & Production Mindset

7

ĐĂNG KÝ NHẬN ƯU ĐÃI EARLY BIRD

Hoàn thành và trình bày một hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh có thể triển khai thực tế trong doanh nghiệp, bao gồm:
- BigQuery Data Warehouse
- Dataform transformation project
- Marketing Data Mart phục vụ phân tích KPI
BUỔI 8 – Capstone Project

8

Lịch khai giảng 

Lớp học Online

00
00
00
00

NGÀY

GIỜ

PHÚT

GIÂY

  • Khai giảng: 18/09/2026
  • Lịch học: Thứ 3 và Thứ 6 (19h00 - 21h00) 
  • Hình thức học: Live-learning qua Zoom

XEM LỘ TRÌNH CHI TIẾT

Data Analyst / Data Engineer (Fresh → Beginner)

Đặc biệt phù hợp với học viên trong Professional Data Analyst Program hoặc những người đang ở giai đoạn đầu muốn bước vào ngành Data một cách bài bản. 

Muốn học cả tư duy hệ thống và tự tay triển khai một database thực tế để xây dựng portfolio. 

Khóa học dành cho ai

Marketing Manager / CEO SME đang scale

Đang gặp tình trạng data rời rạc, thiếu nền tảng, muốn xây hệ thống dữ liệu để scale bền vững. 

Muốn hiểu cách modern data system được xây dựng để brief IT / Engineer / Vendor xây dựng đúng cách. 

ĐĂNG KÝ NHẬN ƯU ĐÃI EARLY BIRD

Giảng viên khóa học

Anh Minh Quang

Anh Minh Quang được đào tạo bài bản về Big Data, Data Engineering, AI, Machine learning và Advanced Analytics từ chương trình Master of Science/ Business Analytics tại Đại học Quốc gia Singapore (trường #8 và ngành #10 thế giới theo QS World University Ranking 2024). Anh có 9 năm điều hành Tomorrow Marketers, startup sở hữu kho dữ liệu trên Cloud và ứng dụng toàn diện Data vào các quyết định chiến lược. Anh cũng có 5 năm làm việc với dữ liệu lớn tại các tập đoàn đa quốc gia coi trọng dữ liệu như Unilever hay Nielsen. Các tool/ programming language anh có thể sử dụng: Python, SQL, PowerBI, Tableau và hệ thống AWS, PostgresSQL.   
Founder & CEO, Tomorrow Marketers; Master of Science/ Business Analytics @National University of Singapore

Anh Hiếu Nguyễn

Anh Hiếu có các chuyên môn về Data visualization, Data Engineering, Machine learning và Advanced Analytics. Anh tốt nghiệp thạc sĩ từ chương trình Master of Science/ Business Analytics tại Đại học Quốc gia Singapore (trường #8 và ngành #10 thế giới theo QS World University Ranking 2024). Anh từng làm các dự án về forecasting, time series analysis tại Johnson & Johnson Singapore, trong team Data science, và các dự án Visualization & Analysis tại team Core Assurance ở EY. Các tool/ programming language anh có thể sử dụng: Python, SQL, Excel, Tableau... và hệ thống PostgresSQL.
Former Core Assurance, EY; Master of Science/ Business Analytics @National University of Singapore

ĐĂNG KÝ NHẬN ƯU ĐÃI EARLY BIRD

  Học phí lớp học Online  

Học phí tiêu chuẩn

Standard

Tặng 1 buổi mentoring premium 1-1 với trainer trị giá 3.000.000 VNĐ

Sinh viên

8,100,000

ĐĂNG KÝ NGAY

8,629,000

Người đi làm

Học phí áp dụng khi đăng ký sớm

Early bird

Sinh viên

5,400,000

ĐĂNG KÝ NGAY

5,929,000

Người đi làm 

Đơn giá áp dụng với nhóm 2 người

Group

ĐĂNG KÝ NGAY

5,184,000

Sinh viên

5,713,000

Người đi làm

Quyền lợi học viên

Tham gia các chuỗi Event/Master Class miễn phí chia sẻ kiến thức và kết nối với các chuyên gia trong ngành
Truy cập vào hệ thống học tập nội bộ của Tomorrow Marketers trong vòng 1 năm (có thể gia hạn thêm)
1
NĂM

Tomorow Marketers đồng hành cùng Đại học Bách Khoa Hà Nội trong chuỗi Workshop Marketing Analytics

Cảm nhận về khoá học Data System từ Anh Thu Thanh - Giám đốc Công ty Cổ phần Công nghệ Sơn Thanh 

Công Ty Cổ Phần Công Nghệ Sơn Thanh là Công ty hoạt động trong lĩnh vực thiết kế liên quan công trình xây dựng cho thị trường Nhật Bản và Hàn Quốc. Dưới đây là phần phỏng vấn của Tomorrow Marketers với anh Thanh - Giám đốc công ty - sau khoá học Data System vừa qua.

Theo anh, tại sao một doanh nghiệp phải quan tâm đến chuyển đổi số? 
Với doanh nghiệp của tôi, chuyển đổi số là một nhu cầu tự nhiên, phát sinh theo sự phát triển của doanh nghiệp. Chúng tôi đã nghĩ tới chuyển đổi số từ rất lâu trước khi Covid xảy ra. Khoảng 2019 chúng tôi đã bắt đầu chính thức sử dụng các phần mềm quản lý công việc cũng như tự phát triển các phần mềm riêng. Việc này đã phát huy rất hiệu quả trong 2 năm 2020 và 2021, khi dịch Covid bùng phát tại Việt Nam.

Khi bắt đầu vào công cuộc chuyển đổi số, anh nghĩ đâu là những yếu tố cần có và khó khăn trên hành trình đó là gì?
Những yếu tố cần có trong công cuộc chuyển đổi số, theo tôi có lẽ là 2 yếu tố sau: Thứ nhất là sự quyết tâm thực hiện của cả bộ máy doanh nghiệp, đặc biệt là Ban Lãnh Đạo. Thứ hai là các công cụ, phần mềm hỗ trợ. Khó khăn khi thực hiện chuyển đổi số là khá nhiều, nhưng có vẻ lớn nhất là thuyết phục đội ngũ thấy được và tham gia tích cực vào công cuộc chuyển đổi số, bởi chuyển đổi số không đơn giản chỉ là thay vì dùng Excel thì chuyển sang dùng 1 app hay website nào đó mà phải bắt đầu từ thay đổi tư duy, thay đổi quy trình làm việc cũng như cách thức tổ chức công việc. Việc này đòi hỏi một khoảng thời gian để xây dựng lại văn hóa doanh nghiệp và rất nhiều việc liên quan.

Qua khoá học Data System anh thấy những phần kiến thức nào giúp anh ứng dụng được vào công cuộc chuyển đổi số của doanh nghiệp mình?
Thực ra đến nay doanh nghiệp chúng tôi chỉ đang dừng tới bước là đưa toàn bộ thông tin lên các công cụ. Chúng tôi định hướng là phải phân tích được các thông tin đã thu thập để có các định hướng, chính sách phù hợp giúp doanh nghiệp phát triển vững mạnh hơn trong tương lai. Qua khóa học Data System, tôi đã thấy rõ ràng hơn cách thức thực hiện phần phân tích thông tin mà mình đang tìm hiểu. Nội dung khóa học rất cô đọng, đầy đủ và phù hợp. Các Thầy cũng dạy rất nhiệt tình và tâm huyết. Cách tổ chức khóa học cũng như ứng dụng các công cụ rất tốt. Nếu có điều gì mong muốn cải thiện thì có lẽ là nên đăng tải các video thu lại trong các buổi học để học viên nghe lại. Cám ơn Thầy Thắng, Thầy Phúc và các bạn Tomorrow Marketers rất nhiều!