Task Flow trong Fabric: “Bản đồ một trang” cho quy trình dữ liệu của bạn


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 workspace chỉ có một Task Flow chính.

• Mỗi task gợi ý loại artifact phù hợp và điều hướng đến đúng item.

• Connector trong Task Flow thể hiện quan hệ quy trình, không phải kết nối dữ liệu thật.

💡 Đừng nhầm Task Flow với dataflow - một bên là bản đồ quy trình, một bên là đường ống dữ liệu.


Vì sao bạn nên bật Task Flow ngay hôm nay

Nhìn được toàn bộ dòng chảy dữ liệu: từ thu thập đến phân phối, không còn rời rạc.

Chuẩn hóa cách làm: người mới chỉ cần xem Task Flow là “bắt nhịp” được ngay.

Điều hướng siêu nhanh: click một task, lọc ra đúng item cần xử lý.

Phát hiện bottleneck: thấy ngay chỗ tắc trong chuỗi giá trị dữ liệu.

Từ góc nhìn storytelling, Task Flow biến “mớ dây dữ liệu” thành “câu chuyện có logic” — dễ theo dõi, dễ bàn giao, dễ mở rộng.


10 nhóm task bạn sẽ gặp

General, Get data, Mirror data, Store data, Prepare data, Analyze & train, Track, Visualize, Distribute, Develop.

Hãy phân nhóm theo chuỗi giá trị dữ liệu:

→ Ingest → Store → Prepare → Analyze/Train → Visualize → Distribute.

Chỉ cần nhìn nhóm là biết ngay: ai chịu trách nhiệm và đầu ra bàn giao là gì.


Ba cách khởi động Task Flow

1️⃣ Predefined Flow: bắt đầu từ mẫu có sẵn, chỉnh theo ngữ cảnh doanh nghiệp.

2️⃣ Custom Flow: vẽ trắng từ đầu, đặt tên + mô tả rõ vai trò đầu ra.

3️⃣ Import Flow (.json): tái sử dụng cấu trúc giữa các workspace; nhớ gán lại item sau khi import.


Làm việc với task (đơn giản mà hiệu quả)

Task details pane: đổi tên, type, gán item, xóa task.

Kết nối task: kéo - thả connector, đảo hướng nếu cần.

Gán item: chọn sẵn hoặc tạo mới; mỗi item chỉ gán cho một task để tránh trùng.

Quản lý & Navigate items: bỏ gán item khỏi task, chọn task để lọc items


Hạn chế thực tiễn cần nhớ

• Một item chỉ gán tối đa 1 task.

• Không phải artifact nào cũng tạo trực tiếp từ task.

• Khi tạo report từ task, hãy trỏ về published semantic model để tránh nhầm nguồn.


Best Practices ngắn gọn

✅ Đặt tên theo mẫu động từ + danh từ kết quả: “Prepare - Curated Delta Tables”, “Visualize - Executive KPI”.

✅ Mô tả ngắn 1-2 câu, nêu rõ đầu vào/đầu ra & chủ sở hữu.

Nối các task trước khi thêm mới để giữ layout gọn.

✅ Duy trì quy ước icon/màu theo chặng để nhìn lướt là hiểu.


Kết lại

Task Flow không chỉ là công cụ mới của Fabric — nó là “ngôn ngữ chung” giúp kỹ thuật và nghiệp vụ cùng nhìn một bản đồ dữ liệu.

💭 Doanh nghiệp bạn đã có “bản đồ một trang” cho quy trình dữ liệu chưa?


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

113 Cherry St #92768, Seattle, WA 98104-2205
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...

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...

khung phan vai RACI

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...