1️⃣ 🌱 Data Quality là gì?

Data Quality (Chất lượng dữ liệu) thể hiện độ chính xác, nhất quán và đáng tin cậy của dữ liệu trong hệ thống.
Không có dữ liệu sạch, mọi dashboard, AI model hay report đều… vô nghĩa.

💡 Hình dung:
Nếu Data Warehouse là “ngôi nhà dữ liệu”, thì Data Quality chính là “nền móng” — yếu nhưng đổ là sập.

2️⃣ 🧠 Vì sao Data Quality quan trọng?

🎯 Ảnh hưởng dây chuyền:

• 📉 Báo cáo sai lệch: CEO nhìn dashboard sai → quyết định sai.

• 🤖 AI model mất độ chính xác: Dữ liệu huấn luyện bẩn → model bias.

• 🕐 Tốn thời gian: 60% thời gian phân tích là… dọn dữ liệu.

💬 Một khảo sát của Gartner cho thấy:

Doanh nghiệp mất trung bình 12 triệu USD/năm vì dữ liệu kém chất lượng.

3️⃣ ⚙️ 5 Bước xây dựng hệ thống Data Quality

💡 Mẹo nhỏ:
Đừng chỉ kiểm tra dữ liệu đầu vào, hãy giám sát cả data pipeline và output dashboard.

4️⃣ 🧩 Data Quality trong hệ sinh thái Data Platform

💬 “Data Quality không chỉ là việc của Data Engineer,
mà là trách nhiệm của mọi người tạo – dùng – quản lý dữ liệu.”

5️⃣ 🧰 Thực hành tốt & mẹo triển khai

✅ Tự động hóa kiểm tra (automation > manual)
✅ Gắn KPI chất lượng dữ liệu cho mỗi domain
✅ Kết hợp Data Quality vào CI/CD của pipeline
✅ Ghi log & lineage rõ ràng (ai sửa, sửa gì, lúc nào)
✅ Đào tạo data literacy cho đội business

6️⃣ 💬 Case Study – Airbnb & Shopee

🏡 Airbnb:
Tạo hệ thống “Data Portal” để người dùng gắn tag và đánh giá chất lượng dataset (rating sao y chang review phòng).
→ Giảm 40% thời gian tìm nguồn dữ liệu đúng.

🛒 Shopee:
Áp dụng kiểm tra schema & format tự động với Airflow + Great Expectations.
→ Phát hiện lỗi dữ liệu trước khi đổ vào dashboard bán hàng.

7️⃣ 🔐 Thách thức khi làm Data Quality

⚠️ Dữ liệu phân tán, thiếu ownership
⚠️ Thiếu nhân sự chuyên xử lý data governance
⚠️ Lẫn giữa lỗi hệ thống và lỗi nhập tay

✅ Cách xử lý:

• Xây Data Quality Framework cho toàn tổ chức

• Bắt đầu với “critical tables” trước (doanh thu, khách hàng, sản phẩm)

• Từng bước tự động hóa quy trình kiểm tra

8️⃣ 🌟 Insight tổng kết

✅ Data Quality = Nền tảng cho Data Trust.
✅ Không thể làm AI tốt nếu dữ liệu sai.
✅ “Dữ liệu sạch” là lợi thế cạnh tranh thực sự.

“Data Quality không phải dự án một lần –
mà là hành trình không ngừng cải thiện.”

📞 0352.433.233 | 🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn