Khi LIXIL vận hành với nhiều bộ phận như Sales, Finance, Operations, Marketing và Quality, dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong công việc hằng ngày, theo dõi hiệu suất và hỗ trợ các quyết định quản lý. Các nhóm thường xuyên sử dụng dữ liệu có cấu trúc từ các công cụ như Excel và Google Sheets, đồng thời ngày càng quan tâm đến việc sử dụng AI để hỗ trợ báo cáo và phân tích.

Khi khối lượng dữ liệu và yêu cầu kinh doanh tiếp tục gia tăng, LIXIL nhận thấy cơ hội để cải thiện cách dữ liệu và AI được kết hợp nhằm phân tích thông tin, trực quan hóa kết quả và chuyển hóa insight thành cơ sở rõ ràng cho các cuộc thảo luận của lãnh đạo và sự phối hợp giữa các phòng ban.

Các thách thức chính bao gồm

Mức độ quen thuộc với dữ liệu và AI khác nhau giữa các bộ phận
Các nhóm làm việc với dữ liệu và AI theo những cách khác nhau tùy theo vai trò và nhiệm vụ hằng ngày. Khi các nhóm không có cùng cách hiểu hoặc cách tiếp cận, việc thống nhất phân tích, giải thích insight rõ ràng và đưa ra quyết định hiệu quả giữa các phòng ban trở nên khó khăn hơn.

Phụ thuộc nhiều vào bảng tính trong báo cáo hằng ngày
Báo cáo hằng ngày chủ yếu được thực hiện bằng Excel và Google Sheets, trong khi việc sử dụng dashboard tự động trên Looker Studio còn hạn chế. Do đó, việc cập nhật dữ liệu, làm mới báo cáo và chuẩn bị các báo cáo định kỳ thường cần nhiều thao tác thủ công, làm chậm quá trình chia sẻ insight và tăng khối lượng công việc hỗ trợ ra quyết định.

Khó xác định các chỉ số phù hợp cho báo cáo và dashboard
Các báo cáo thường bao gồm nhiều chỉ số khác nhau cùng lúc, phản ánh nhiều khía cạnh của hiệu suất. Khi chưa có định hướng rõ ràng về những chỉ số quan trọng nhất, các cuộc thảo luận dễ trở nên thiếu trọng tâm và quá trình ra quyết định có thể kéo dài hơn cần thiết.

Việc sử dụng dashboard trực quan còn hạn chế
Phần lớn báo cáo vẫn được chia sẻ dưới dạng bảng hoặc định dạng tĩnh thay vì dashboard tương tác. Điều này khiến việc nhanh chóng nhận diện xu hướng, rủi ro hoặc thay đổi trong hiệu suất trở nên khó khăn hơn, đặc biệt trong các buổi họp quản lý có thời gian hạn chế.

Mối quan tâm ngày càng tăng đối với việc sử dụng AI trong phân tích và ra quyết định
AI ngày càng được nhắc đến như một công cụ hỗ trợ phân tích tiềm năng, tuy nhiên việc ứng dụng trong quy trình làm việc hằng ngày vẫn chưa nhất quán. Khi chưa được tích hợp vào thực tế công việc, các nhóm có thể bỏ lỡ cơ hội tăng tốc phân tích và nâng cao chất lượng ra quyết định.

Skills Bridge đã thiết kế và triển khai chương trình đào tạo Data Analytics mang tính thực hành cao, được xây dựng dựa trên bối cảnh kinh doanh thực tế của LIXIL. Chương trình tập trung vào việc ứng dụng thực tế, hướng dẫn học viên từng bước trong toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định. Học viên làm việc trực tiếp với các tình huống thực tế, thực hành phân tích dữ liệu, xây dựng dashboard trên Looker Studio và trình bày insight như trong các buổi báo cáo với lãnh đạo cấp cao.

Các nội dung trọng tâm của chương trình

• Xác định đúng câu hỏi kinh doanh trước khi phân tích dữ liệu
• Hiểu các loại dữ liệu và lựa chọn nguồn dữ liệu phù hợp
• Làm sạch và cấu trúc dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy
• Xác định các chỉ số quan trọng gắn với mục tiêu kinh doanh
• Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả bằng các loại biểu đồ phù hợp
• Trình bày insight rõ ràng nhằm hỗ trợ các quyết định của lãnh đạo

Các framework được áp dụng

• Framework OKR nhằm liên kết phân tích dữ liệu với mục tiêu kinh doanh
• Quy trình phân tích dữ liệu có cấu trúc (từ xác định mục tiêu đến tạo insight)
• Looker Studio để xây dựng và trực quan hóa dashboard
• Mô hình ICE (Impact, Confidence, Ease) để ưu tiên các hành động đề xuất

Khóa học nhận được phản hồi rất tích cực từ học viên, với hơn 96% đánh giá từ 7 đến 10 điểm, thể hiện mức độ hài lòng cao cả về nội dung lẫn cách triển khai. Chương trình được đánh giá là thiết thực và sát với công việc, đặc biệt ở các nội dung như xử lý dữ liệu, tạo biểu đồ và phân tích dashboard — những kỹ năng mà học viên có thể áp dụng ngay trong công việc hằng ngày.

“Sử dụng Gemini để tạo script rất hữu ích cho các công việc làm sạch dữ liệu. Ngoài ra Gemini còn giúp phân tích dữ liệu và gợi ý hướng xử lý rất hiệu quả, đặc biệt với các vấn đề mới phát sinh.” Học viên

Top 3 nội dung hữu ích nhất

• Làm sạch / xử lý dữ liệu tự động với Gemini và Apps Script
• Tạo biểu đồ với Looker Studio
• Cấu trúc dashboard và đánh giá report

Chương trình đánh dấu một bước tiến thiết thực trong việc nâng cao cách các đội ngũ tại LIXIL làm việc với dữ liệu và AI trong công việc hằng ngày. Thông qua các hoạt động phân tích dữ liệu thực hành, báo cáo tự động và thảo luận dựa trên dashboard, học viên đã hình thành cách tiếp cận có cấu trúc hơn trong việc diễn giải dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh. Chương trình cũng đặt nền tảng cho việc ra quyết định nhất quán, hiệu quả và dựa trên insight, giúp các đội ngũ phối hợp tốt hơn và phản ứng nhanh hơn với nhu cầu kinh doanh.