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)
pbip cho Power BI

Bạn vẫn dùng file .pbix cho Power BI à? Có một định dạng mới: .pbip, và nó có thể thay đổi cách bạn phát triển report. Khác với “1 file duy nhất”, .pbip là cấu trúc thư mục có thể đọc, chỉnh sửa, và tự động hóa. Nhờ vậy, team của bạn có thể: Track phiên bản bằng Git Review thay đổi như code Viết script để quét metadata Xem cấu hình model/visual/table mà không cần mở Power BI Desktop Nhiều team đã tiết kiệm đáng kể thời gian mỗi tuần nhờ .pbip trong các khâu kiểm tra tiêu chuẩn, chỉnh sửa hàng...

toi uu semantic model

Tại sao nhiều doanh nghiệp đầu tư vào dữ liệu nhưng vẫn than “Power BI chậm”? Sự thật: 90% mô hình chậm không phải do Power BI — mà do semantic model phình to và thiết kế chưa tối ưu. Trước khi đổ tiền mua thêm RAM, hãy thử 6 chiêu sau 👇 1. Semantic Layer không phải Data Warehouse Semantic layer là tầng trình bày và logic phân tích, không phải nơi lưu trữ lịch sử sâu. Chức năng chính: Định nghĩa KPI, measure, calculation group, hierarchies Quản trị truy cập (RLS/OLS) và logic nghiệp vụ...

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...