Excel giống như bằng lái xe cơ bản của dân văn phòng. Không có thì không đi làm được, nhưng có rồi thì chưa chắc đã đi xa. Vấn đề là rất nhiều người cố học thêm Excel nâng cao, thêm hàm, thêm mẹo, thêm VBA… trong khi bản thân họ không thực sự cần thêm công cụ, mà cần một tầng tư duy mới.
Đó là lý do AI, Power BI và tư duy phân tích thường xuất hiện cùng lúc trong đầu người đã “quá quen Excel”.
Nhưng nếu phải nói thẳng: đây không phải ba con đường ngang nhau. Chúng nằm ở ba tầng rất khác nhau.
Power BI là bước tiếp theo tự nhiên nhất sau Excel. Nó giải quyết một nỗi đau rất quen: dữ liệu nhiều hơn, báo cáo phức tạp hơn, yêu cầu trực quan hơn. Nếu Excel là nơi bạn tính toán, thì Power BI là nơi bạn kể câu chuyện bằng dữ liệu.
Nhiều người học Power BI và cảm thấy “được khai sáng” vì lần đầu tiên thấy dữ liệu của mình có thể nói chuyện với người khác một cách dễ hiểu. Nhưng Power BI vẫn là công cụ. Nó không tự trả lời câu hỏi nào cả. Nó chỉ hiển thị thứ bạn đã chọn hiển thị.
AI thì khác. AI cho bạn tốc độ. Nó viết công thức, gợi ý biểu đồ, thậm chí phân tích sơ bộ chỉ trong vài giây. Với dân văn phòng, AI giống như một trợ lý siêu nhanh, giúp giảm đáng kể thời gian làm việc thủ công.
Nhưng AI có một mặt trái rất rõ: nó khiến nhiều người tưởng rằng mình hiểu dữ liệu, trong khi thực chất chỉ đang chấp nhận kết quả được tạo ra. AI không chịu trách nhiệm khi bạn hiểu sai. AI cũng không phân biệt đâu là bối cảnh doanh nghiệp, đâu là rủi ro tiềm ẩn, đâu là con số “đẹp nhưng sai”.
Và đó là lúc tư duy phân tích xuất hiện.
Tư duy phân tích không phải một phần mềm. Nó là cách bạn tiếp cận vấn đề. Trước khi mở Excel, trước khi hỏi AI, trước khi kéo dữ liệu vào Power BI, bạn đã tự hỏi: mình đang giải quyết vấn đề gì, dữ liệu này có đáng tin không, và kết quả nào thực sự có ý nghĩa?
Người có tư duy phân tích không hỏi “làm sao vẽ biểu đồ này”, mà hỏi “biểu đồ này có cần tồn tại không”. Họ không hỏi “AI nói đúng không”, mà hỏi “AI có thể sai ở đâu”.
Điều thú vị là: người có tư duy phân tích học Power BI rất nhanh, vì họ biết mình cần dashboard để làm gì. Người có tư duy phân tích dùng AI rất hiệu quả, vì họ biết đặt câu hỏi và kiểm soát kết quả. Nhưng chiều ngược lại thì không đúng.
Biết Power BI chưa chắc đã có tư duy phân tích. Dùng AI giỏi chưa chắc đã hiểu dữ liệu.
Theo khảo sát của Gartner, hơn 60% quyết định dựa trên dữ liệu trong doanh nghiệp thất bại không phải vì thiếu công cụ, mà vì thiếu khả năng diễn giải và phản biện dữ liệu. Điều đó nói lên một thực tế khá phũ phàng: công cụ ngày càng mạnh, nhưng năng lực tư duy không theo kịp.
Vậy sau Excel, nên học gì?
Nếu nhìn ngắn hạn, Power BI giúp bạn tăng giá trị rất nhanh trong công việc hiện tại. AI giúp bạn làm việc nhẹ hơn, nhanh hơn. Nhưng nếu nhìn dài hạn, thứ giữ bạn lại với tổ chức, giúp bạn thăng tiến và ít sợ bị thay thế nhất, vẫn là tư duy phân tích.
Công cụ có thể lỗi thời. AI sẽ ngày càng thông minh hơn. Nhưng khả năng nhìn ra vấn đề từ dữ liệu, đặt câu hỏi đúng và giải thích được ý nghĩa của con số – đó là thứ rất khó bị tự động hóa.
Có lẽ con đường hợp lý nhất không phải là “chọn một trong ba”, mà là đổi thứ tự học. Thay vì học thêm công cụ rồi mới nghĩ, hãy học cách nghĩ trước, rồi dùng Power BI và AI để phục vụ cho cách nghĩ đó.
Excel giúp bạn làm việc. Power BI giúp bạn trình bày. AI giúp bạn tăng tốc.
Nhưng chỉ tư duy phân tích mới giúp bạn đi xa hơn vị trí hiện tại.