RACI cho dự án dữ liệu: Đúng người, đúng việc, đúng lúc


07/10/2025

RACI cho dự án dữ liệu: Đúng người, đúng việc, đúng lúc

Bạn đã từng ở trong một dự án BI/Data Analytics mà:

  • Ba team cùng làm một việc,
  • Hai người chờ nhau phê duyệt,
  • Và deadline… lặng lẽ trôi qua?

Đó thường là dự án thiếu RACI - khung phân vai giúp mọi thứ rõ ràng ngay từ ngày đầu.


RACI là gì?

  • R - Responsible: Người trực tiếp làm.
  • A - Accountable: Người chịu trách nhiệm cuối cùng, “ký tên” vào kết quả.
  • C - Consulted: Người góp ý, phản biện trước khi chốt.
  • I - Informed: Người cần được cập nhật, không tham gia quyết định.

Nguyên tắc vàng: luôn tách RA. Vừa làm vừa “tự chấm điểm” dễ gây xung đột.


Vai trò điển hình trong dự án dữ liệu

  • Data Engineer: ETL, mô hình dữ liệu, hạ tầng.
  • Data Analyst: truy vấn, tính toán chỉ số, trực quan hóa/dashboard.
  • Business Owner: yêu cầu nghiệp vụ, tiêu chí thành công.
  • Project Manager: điều phối, timeline, rủi ro.
  • Lãnh đạo/Steering: phê duyệt định hướng, quyết định cuối.

3 bước áp dụng RACI (plug-and-play)

1, Xác định phạm vi & deliverable

Ví dụ: “Executive Sales Dashboard v1.0” + tiêu chí nghiệm thu (đúng số liệu, refresh 4h, 6 chart cốt lõi).

2, Liệt kê nhiệm vụ theo chuỗi giá trị

Thu thập yêu cầu → xác thực nguồn dữ liệu → thiết kế mô hình dữ liệu → phát triển dashboard → kiểm thử & nghiệm thu → đào tạo người dùng.

3, Gán R/A/C/I cho từng nhiệm vụ

Mỗi dòng chỉ 1 A. Có thể nhiều R (nếu chia module), nhưng phạm vi phải rõ.


3 lưu ý để RACI “thật sự hiệu quả” ✅

  1. Scope đổi thì RACI đổi: thêm AI → cập nhật R/C/A tương ứng.
  2. Giảm C/I khi việc gấp: nhiều người “đụng vào” = chậm; giữ luồng quyết định gọn.
  3. Gắn với truyền thông: người I có kênh update cố định.

Dấu hiệu RACI đang “hỏng” & cách xử lý nhanh

  • Một việc có 2 A → quyết định mắc kẹt. → Fix: Chọn 1 A duy nhất, người còn lại chuyển sang C.
  • A “ôm luôn” R → người làm không có quyền quyết. → Fix: Phân tách; PM bảo vệ phạm vi quyết của R.
  • C/I quá đông → họp nhiều, tiến độ chậm. → Fix: Giới hạn C ≤ 2 cho hạng mục quan trọng; I nhận bản tin định kỳ thay vì mời họp.

Khi nào nên dùng RACI?

  • Khởi động dự án, nhiều phòng ban tham gia, nhiều phụ thuộc dữ liệu, onboarding nhân sự mới.
  • Với các enhancement nhỏ đã “chuẩn hóa”, chỉ cần mini-RACI (A/R rõ ràng + kênh I).

Kết quả bạn sẽ thấy sau 2-4 tuần

  • Trách nhiệm rõ ràng, không bỏ sót khâu quan trọng.
  • Quy trình phê duyệt nhanh hơn, ít “bóng mờ” quyền quyết.
  • Giảm mâu thuẫn cá nhân, xung đột.
  • Phối hợp trơn tru giữa Business - Data - IT, tăng tốc time-to-value.

RACI không phải giấy tờ; đó là hệ điều hành quyết định cho dự án dữ liệu. Khi vai trò rõ, tiến độ chạy.

Doanh nghiệp bạn đang áp dụng RACI đến mức nào - “đủ dùng”, hay đã trở thành thói quen đội nhóm? Hãy chia sẻ để cùng học nhanh hơn.


🔔+170.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://mastering-da.kit.com/

📌Thúc đẩy doanh nghiệp Việt đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu qua chương trình đào tạo Analytics Top 1 Việt Nam từ 2020 @ Zalo: 0961 48 66 48 & https://mastering-da.com/business-intelligence-program/

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!

Mastering Data Analytics
Unsubscribe · Preferences

Mastering Data Analytics (MDA)

+170.000 người theo dõi chúng tôi trên các nền tảng. Hãy để lại email để cập nhập kiến thức mới nhất về Data Analytics với No-code, AI & Automation! 👇

Read more from Mastering Data Analytics (MDA)
nen lam gi khi du lieu dung nhung khong duoc tin

Một trong những cú sốc lớn nhất của người làm phân tích: dữ liệu không phải lúc nào cũng thắng. Bạn mang đến một insight đúng. Có bằng chứng. Có biểu đồ. Có mô hình dự đoán. Nhưng lãnh đạo vẫn không nghe. Không thay đổi gì cả. 👉 Đây không phải vấn đề kỹ thuật. Đây là vấn đề tâm lý con người. Sự thật đơn giản mà khó chấp nhận: Con người không suy nghĩ bằng dữ liệu. Họ suy nghĩ bằng narrative - những câu chuyện trong đầu. Và một câu chuyện cũ rất khó bị phá vỡ chỉ bằng một con số. 3 bài học lớn...

Task flow trong fabric

Bạn có bao giờ mở workspace Fabric của mình và thấy... hỗn loạn chưa? Lakehouse, Notebook, Pipeline, Report — nằm la liệt như một thành phố không bản đồ. Cả team ai cũng bận, nhưng không ai chắc luồng dữ liệu đang đi hướng nào. Đó chính là lúc Task Flow bước vào. Một công cụ tưởng nhỏ, nhưng giúp bạn nhìn toàn cảnh quy trình dữ liệu chỉ trong một trang. Ai làm gì. Bước nào trước sau. Mỗi artifact nằm ở đâu trong chuỗi giá trị dữ liệu. Task Flow là gì • Là sơ đồ logic quy trình, nơi mỗi...

4 cai bay

“Lúc nào bạn cũng bận: dọn dữ liệu, fix dashboard, cập nhật báo cáo… Cuối tuần là kiệt pin.” Nghe có vẻ chăm chỉ, nhưng đó là tín hiệu bạn đang mắc kẹt. Từ một “người kể chuyện bằng dữ liệu”, bạn trở thành “máy chạy task”. Vấn đề gốc: Lệch vai trò Analyst Analyst sinh ra để giúp tổ chức hiểu dữ liệu và ra quyết định đúng. Nhưng thực tế, chúng ta bị kéo vào: Request ad-hoc đến dồn dập Số lệch → tra log, chạy lại DAX Dashboard chưa xong đã bị đòi bản mới Kết quả: thao tác công cụ nhiều hơn là...