Lập kế hoạch data platform 2026: các ưu tiên cho năm tới

Tháng 12 là mùa lập kế hoạch cho năm tới. Phòng họp khắp nơi đang tràn ngập các bản trình bày, bảng tính, và những cuộc tranh luận về ưu tiên cũng như ngân sách.

Đối với các lãnh đạo data, đây là cơ hội quan trọng để đảm bảo ngân sách đầu tư, định hướng chiến lược, và liên kết các dự án data với mục tiêu kinh doanh. Nhưng đồng thời cũng là thách thức - làm sao chuyển đổi những mong muốn mơ hồ như "trở thành tổ chức data-driven" thành roadmap cụ thể với kết quả đo lường được?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào một quy trình chi tiết để xây dựng roadmap data platform cho năm 2026. Từ việc đánh giá vị trí hiện tại, xác định đích đến mong muốn, cho đến lập kế hoạch cách thức đạt được - với template và ví dụ thực tế từ thị trường Việt Nam.

Tại sao lập kế hoạch quan trọng và tại sao nhiều công ty bỏ qua

Trước khi đi vào quy trình, hãy giải quyết vấn đề cơ bản: nhiều đội data không có roadmap chính thức.

Các sai lầm phổ biến

Chế độ phản ứng - đội chỉ đáp ứng các yêu cầu khẩn cấp. Không có dự án chủ động. Kết quả: bận rộn nhưng không tiến bộ về mục tiêu chiến lược.

Công nghệ dẫn dắt - "Hãy triển khai Databricks vì nó đang hot." Thiếu lý do kinh doanh rõ ràng. Dự án không mang lại giá trị thực tế.

Mơ ước viển vông - roadmap đầy những dự án tham vọng nhưng không thực tế về nguồn lực, phụ thuộc, độ phức tạp. Kế hoạch quý 1 đã lỗi thời khi đến quý 2.

Tại sao lập kế hoạch đúng cách lại quan trọng

Liên kết chiến lược - đảm bảo các dự án data hỗ trợ ưu tiên kinh doanh, không chỉ là sở thích của đội kỹ thuật.

Biện minh nguồn lực - cạnh tranh cho ngân sách và nhân sự. Cần business case rõ ràng.

Quản lý kỳ vọng - thông báo những gì sắp đến, đặt kỳ vọng đúng, tránh bất ngờ.

Định hướng đội ngũ - tạo sự rõ ràng về ưu tiên cho đội, giảm thiểu lãng phí và chuyển đổi ngữ cảnh liên tục.

Đo lường tiến độ - không thể cải thiện những gì không đo lường được. Roadmap cung cấp điểm chuẩn ban đầu.

Kết luận: 2-3 tuần dành cho lập kế hoạch có thể tiết kiệm hàng tháng nỗ lực lãng phí.

Quy trình 5 bước để xây dựng roadmap 2026

Đây là quy trình chúng tôi sử dụng với khách hàng tại Việt Nam.

Bước 1: Đánh giá hiện trạng (maturity assessment)

Không thể lập kế hoạch đi đâu mà không biết mình đang ở đâu.

Các tiêu chí cần đánh giá:

Hạ tầng dữ liệu:

• Các nguồn dữ liệu đã được kết nối?
• Data warehouse / lakehouse đã được triển khai?
• Pipeline ETL/ELT đã tự động hóa?
• Hiệu suất và độ tin cậy như thế nào?

Chất lượng dữ liệu:

• Hệ thống giám sát chất lượng đã được triển khai?
• Kiểm tra dữ liệu đã tự động hóa?
• Quy trình xử lý sự cố đã có?

Phân tích và BI:

• Công cụ đã được triển khai (self-service)?
• Dashboard có sẵn?
• Tỷ lệ sử dụng thực tế?

Quản trị dữ liệu:

• Khung quản trị đã được xác định?
• Data catalog đã triển khai?
• Kiểm soát truy cập được quản lý?
• Tuân thủ quy định (PDPA, v.v.)?

Đội ngũ và kỹ năng:

• Quy mô đội và vai trò?
• Khoảng trống kỹ năng?
• Data literacy trong tổ chức?

Thang điểm maturity:

Đánh giá từng tiêu chí theo thang 1-5:

• 1 (Đột xuất): Thủ công, phản ứng, không có quy trình
• 2 (Lặp lại được): Có một số quy trình, không nhất quán
• 3 (Đã xác định): Quy trình được ghi chép, phần lớn tuân theo
• 4 (Được quản lý): Được đo lường, tối ưu hóa
• 5 (Tối ưu hóa): Cải tiến liên tục, đẳng cấp tốt nhất

Ví dụ đánh giá thực tế:

Điều này cung cấp điểm chuẩn ban đầu và xác định khoảng trống cần khắc phục.

Bước 2: Xác định mục tiêu kinh doanh

Roadmap data phải gắn với mục tiêu kinh doanh, không phải mục tiêu công nghệ.

Khung làm việc: OKRs (Objectives and Key Results)

Mục tiêu kém (tập trung công nghệ):

• "Di chuyển sang Snowflake"

Mục tiêu tốt (tập trung kinh doanh):

• "Giúp các đội kinh doanh đưa ra quyết định nhanh hơn dựa trên dữ liệu"
• KR1: Giảm thời gian từ câu hỏi đến câu trả lời từ 5 ngày xuống 1 ngày
• KR2: Tăng tỷ lệ quyết định được hỗ trợ bởi dữ liệu từ 30% lên 60%
• KR3: 80% người dùng kinh doanh có thể tự phân tích cơ bản

Các mục tiêu kinh doanh phổ biến cho đội data:

Tăng trưởng doanh thu:

• Cải thiện phân khúc khách hàng (tăng conversion)
• Tối ưu hóa giá động
• Xác định cơ hội bán thêm/bán chéo

Giảm chi phí:

• Tối ưu hóa vận hành (giảm lãng phí)
• Cải thiện phân bổ nguồn lực
• Phát hiện gian lận sớm hơn

Quản lý rủi ro:

• Đảm bảo tuân thủ quy định
• Cải thiện bảo mật dữ liệu
• Giảm sự cố dữ liệu

Trải nghiệm khách hàng:

• Cá nhân hóa trải nghiệm
• Giảm thời gian phản hồi
• Dự đoán và ngăn chặn rời bỏ

Đổi mới sản phẩm:

• Phát triển tính năng dựa trên dữ liệu
• Hạ tầng A/B testing
• Thông tin về hành vi người dùng

Bài tập: Lập bản đồ OKRs

Với mỗi OKR của công ty, xác định cách data có thể đóng góp.

Ví dụ thực tế tại Việt Nam:

OKR công ty: Tăng doanh thu 30% trong năm 2026

Đóng góp từ data:

• Xây dựng phân khúc khách hàng cho marketing có mục tiêu (Marketing OKR)
• Triển khai động cơ định giá động (Product OKR)
• Tạo mô hình dự đoán rời bỏ khách hàng (Customer Success OKR)

Việc lập bản đồ này giúp ưu tiên các dự án data đúng hướng.

Bước 3: Xác định các dự án và ưu tiên

Dựa trên khoảng trống (Bước 1) và mục tiêu (Bước 2), đưa ra danh sách các dự án.

Các loại dự án:

Nền tảng:

• Xây dựng/nâng cấp hạ tầng dữ liệu
• Thiết lập pipeline dữ liệu
• Triển khai giám sát

Sản phẩm dữ liệu:

• Tầm nhìn 360 độ về khách hàng
• Mô hình phân bổ marketing
• Dự báo nhu cầu

Kích hoạt:

• Nền tảng phân tích self-service
• Chương trình đào tạo
• Tài liệu hướng dẫn

Quản trị và tuân thủ:

• Data catalog
• Kiểm soát truy cập
• Nhật ký kiểm toán

Tối ưu hóa chi phí:

• Tối ưu hóa truy vấn
• Hiệu quả lưu trữ
• Thực hành FinOps

Framework ưu tiên: RICE

Chấm điểm mỗi dự án dựa trên:

Reach (Phạm vi): Bao nhiêu người dùng/đội được hưởng lợi? Impact (Tác động): Mức độ tác động đến các chỉ số kinh doanh? (1-3) Confidence (Tin cậy): Chắc chắn về ước tính? (%) Effort (Nỗ lực): Người-tháng cần thiết

Điểm RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Ví dụ:

Self-service BI có điểm cao nhất - ưu tiên dự án này.

Cân bằng giữa quick wins và đặt cược chiến lược:

Cân bằng roadmap:

• 60%: Quick wins có RICE cao - mang lại giá trị nhanh, tạo động lực
• 30%: Đặt cược chiến lược - dài hạn, rủi ro/lợi nhuận cao hơn
• 10%: Nợ kỹ thuật / bảo trì

Tránh roadmap chỉ toàn dự án "chiến lược" nhiều năm - bạn cần những chiến thắng nhanh để duy trì sự ủng hộ.

Bước 4: Xây dựng timeline và các phụ thuộc

Chuyển đổi danh sách ưu tiên thành timeline cụ thể.

Lập kế hoạch theo quý:

Chia năm thành các quý, gán các dự án.

Ví dụ roadmap 2026 cho doanh nghiệp Việt Nam:

Q1 (Tháng 1-3): Sửa chữa nền tảng

• Triển khai giám sát chất lượng dữ liệu
• Nâng cấp hiệu suất warehouse
• Ghi chép các bộ dữ liệu quan trọng

Q2 (Tháng 4-6): Quick wins

• Ra mắt self-service BI cho đội marketing
• Xây dựng mô hình phân khúc khách hàng
• Thiết lập đánh giá chỉ số hàng tuần

Q3 (Tháng 7-9): Dự án chiến lược

• Triển khai pipeline thời gian thực cho dữ liệu quan trọng
• Triển khai data catalog toàn công ty
• Ra mắt đề xuất được hỗ trợ bởi ML

Q4 (Tháng 10-12): Mở rộng và tối ưu hóa

• Mở rộng self-service cho tất cả các đội
• Dự án tối ưu hóa chi phí
• Lập kế hoạch cho năm 2027

Các phụ thuộc quan trọng:

Một số dự án phải hoàn thành trước khi các dự án khác bắt đầu:

• Không thể xây dựng mô hình ML mà không có dữ liệu chất lượng → chất lượng dữ liệu phải đến trước
• Không thể triển khai self-service mà không có catalog → catalog là điều kiện tiên quyết

Sử dụng bản đồ phụ thuộc:

Chất lượng dữ liệu → Customer 360 → Công cụ cá nhân hóa
       ↓
  Self-Service BI → Đào tạo áp dụng

Phân bổ nguồn lực:

Kiểm tra xem timeline có thực tế với năng lực đội không.

Nếu đội có 5 người và dự án cần 3 người toàn thời gian cho Q1, bạn chỉ có 2 người-quý cho công việc khác. Lập kế hoạch phù hợp hoặc điều chỉnh timeline.

Bước 5: Lập ngân sách

Chuyển đổi roadmap thành yêu cầu ngân sách.

Các danh mục chi phí:

1. Nhân sự:

• Lương đội hiện tại
• Tuyển mới theo kế hoạch
• Nhà thầu/tư vấn
• Đào tạo và phát triển

2. Công nghệ:

• Hạ tầng cloud (compute, storage)
• Giấy phép phần mềm (BI tools, data platforms)
• Công cụ mới cần thiết

3. Dịch vụ:

• Tư vấn / đối tác triển khai
• Dịch vụ quản lý
• Hỗ trợ và bảo trì

4. Khác:

• Hội nghị, đào tạo
• R&D / POCs
• Dự phòng (10-15%)

Template ngân sách (đơn vị: triệu VNĐ):

Biện minh:

Với mỗi hạng mục lớn, chuẩn bị business case:

• Đầu tư: X triệu VNĐ
• Lợi nhuận kỳ vọng: Tăng doanh thu Y triệu / Giảm chi phí Z triệu
• Thời gian hoàn vốn: X tháng
• Rủi ro nếu không được tài trợ: Không thể đạt OKR số N

Tính toán ROI:

Sử dụng khung ROI để định lượng lợi ích.

Ví dụ: Self-service BI

• Đầu tư: 150 triệu VNĐ (công cụ + triển khai)
• Lợi ích: Tiết kiệm 200 giờ/tháng của analyst (được giải phóng để làm công việc giá trị cao)
• Giá trị: 180 triệu VNĐ/năm (giả sử chi phí analyst 75,000 VNĐ/giờ × 200 giờ × 12 tháng)
• ROI: 120% trong năm đầu tiên

Business case mạnh tăng khả năng được phê duyệt ngân sách.

Các ưu tiên được khuyến nghị cho năm 2026

Dựa trên xu hướng 2025 và các thực hành tốt nhất trong ngành, đây là những ưu tiên chúng tôi khuyến nghị.

Ưu tiên 1: Củng cố nền tảng

Nếu hạ tầng không ổn định hoặc vấn đề chất lượng dữ liệu thường xuyên, sửa chữa nền tảng trước.

Các dự án:

• Triển khai giám sát và cảnh báo mạnh mẽ
• Thiết lập kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động
• Ghi chép các luồng dữ liệu quan trọng
• Nâng cấp hạ tầng hiệu suất thấp

Tại sao ưu tiên: Không thể xây dựng khả năng tiên tiến trên nền tảng yếu kém. Nợ kỹ thuật tích tụ theo thời gian.

Đầu tư thời gian: 2-3 tháng ban đầu, bảo trì liên tục

Cảnh báo: Bỏ qua điều này để theo đuổi các dự án "hấp dẫn" như ML dẫn đến thất bại sau này.

Ưu tiên 2: Tối ưu hóa chi phí

Trong bối cảnh kinh tế hiện tại, thể hiện trách nhiệm tài chính là cực kỳ quan trọng.

Các dự án:

• Kiểm toán chi tiêu hiện tại, xác định lãng phí
• Triển khai thực hành tối ưu hóa truy vấn
• Thiết lập dashboard giám sát chi phí
• Đàm phán lại hợp đồng nhà cung cấp
• Thiết lập giới hạn ngân sách và cảnh báo

Tại sao ưu tiên: Thường có thể tìm thấy khoản tiết kiệm 30-50% mà không hy sinh khả năng. Giải phóng ngân sách cho các dự án mới. Cho CFO thấy bạn là người quản lý có trách nhiệm.

Quick win: Thường có thể xác định những điểm dễ hái (tài nguyên không sử dụng, truy vấn tốn kém) trong vài tuần.

Ưu tiên 3: Phân tích self-service

Trao quyền cho người dùng kinh doanh trả lời câu hỏi của riêng họ.

Các dự án:

• Triển khai các công cụ BI thân thiện với người dùng
• Xây dựng data catalog với tài liệu rõ ràng
• Tạo bộ dữ liệu được quản lý cho các trường hợp sử dụng phổ biến
• Đào tạo người dùng về công cụ và data literacy
• Thiết lập kênh hỗ trợ

Tại sao ưu tiên: ROI cao. Giảm nghẽn cổ chai cho đội data. Trao quyền cho kinh doanh. Tác động rất dễ thấy.

Triển khai theo giai đoạn: Bắt đầu với một đội (ví dụ: marketing), chứng minh giá trị, sau đó mở rộng.

Chỉ số thành công: Tỷ lệ người dùng kinh doanh tích cực sử dụng self-service hàng tuần.

Ưu tiên 4: Nền tảng quản trị dữ liệu

Thiết lập quản trị cơ bản trước khi quy định buộc bạn phải làm.

Các dự án:

• Xác định quyền sở hữu dữ liệu (ai sở hữu cái gì)
• Triển khai chính sách kiểm soát truy cập
• Ghi chép vị trí dữ liệu nhạy cảm
• Đảm bảo tuân thủ PDPA
• Tạo từ điển dữ liệu

Tại sao ưu tiên: Rủi ro quy định đang tăng. Tốt hơn là chủ động. Cũng cải thiện niềm tin và khả năng sử dụng.

Cách tiếp cận: Đừng cố làm tất cả. Bắt đầu với dữ liệu quan trọng/nhạy cảm nhất, mở rộng dần dần.

Ưu tiên 5: Một sản phẩm dữ liệu có tác động cao

Chọn một trường hợp sử dụng với ROI rõ ràng, thực hiện tốt.

Ví dụ:

• Dự đoán rời bỏ khách hàng (hướng dẫn ML)
• Động cơ định giá động
• Dự báo nhu cầu
• Phát hiện gian lận

Tại sao ưu tiên: Thể hiện giá trị hữu hình. Câu chuyện thành công cho tài trợ tương lai. Cơ hội học tập cho đội.

Thực hiện: Đội chuyên biệt, sự tham gia của đối tác kinh doanh, lặp đi lặp lại cho đến khi đưa vào sản xuất.

Tránh: Chọn dự án đầu tiên quá tham vọng. Tốt hơn là hoàn thành tốt dự án đơn giản hơn là thất bại với dự án phức tạp.

Ưu tiên 6: Chuẩn bị cho AI và automation (mới 2026)

Năm 2026 đánh dấu sự chuyển mình mạnh mẽ sang AI-ready data infrastructure. Theo BARC Survey 2026, data quality và data security là hai mối quan tâm hàng đầu của các tổ chức, đồng thời AI-ready data trở thành ưu tiên số một.

Các dự án cần xem xét:

AI-ready data infrastructure:

• Chuẩn hóa quality checks cho dữ liệu đầu vào AI/ML
• Thiết lập data lineage cho tính giải trình được
• Triển khai versioning cho datasets dùng trong training
• Xây dựng feature store để tái sử dụng features

Automation và agentic AI:

• Gartner dự đoán 60% tác vụ data management sẽ được tự động hóa đến 2027
• Tự động hóa data quality monitoring và remediation
• Triển khai tự động hóa cho pipeline deployment
• Xây dựng self-healing data pipelines

Open table formats:

• Đánh giá Apache Iceberg hoặc Delta Lake thay vì vendor lock-in
• Tăng tính linh hoạt và khả năng tương tác
• Giảm chi phí di chuyển dữ liệu giữa các platform

Tại sao ưu tiên cho 2026: Theo IDC, chi tiêu cho data analytics sẽ đạt 420 tỷ USD vào năm 2026. Doanh nghiệp Việt Nam cần chuẩn bị sớm để tận dụng GenAI và agentic AI - nhưng điều này chỉ khả thi khi có nền tảng dữ liệu vững chắc.

Cách tiếp cận cho thị trường Việt Nam:

• Bắt đầu với một use case AI cụ thể (ví dụ: chatbot hỗ trợ khách hàng, personalization)
• Đảm bảo data quality và security trước khi triển khai AI
• Tuân thủ quy định về AI và dữ liệu cá nhân tại Việt Nam
• Đào tạo đội ngũ về AI ethics và responsible AI

Những sai lầm cần tránh

Các lỗi phổ biến trong lập kế hoạch roadmap:

1. Công nghệ trước business case

Sai lầm: "Chúng ta nên di chuyển sang Databricks vì đó là tương lai."

Đúng hơn: "Chúng ta có vấn đề về mở rộng và khối lượng công việc ML. Đã đánh giá các lựa chọn, Databricks phù hợp nhất. Sẽ kích hoạt khả năng X, Y, Z cho kinh doanh."

Luôn bắt đầu với nhu cầu kinh doanh.

2. Quá tham vọng

Sai lầm: Roadmap với 20 dự án lớn cho đội 5 người.

Thực tế: Sẽ hoàn thành khoảng 5-8 dự án quan trọng trong một năm. Hãy thực tế.

Đúng hơn: Ưu tiên không khoan nhượng. Nói không với công việc ít tác động.

3. Bỏ qua các phụ thuộc

Sai lầm: Lập kế hoạch dự án ML mà không có dữ liệu sạch.

Thực tế: Sẽ dành toàn bộ thời gian chiến đấu với các vấn đề chất lượng dữ liệu, không bao giờ đến được ML.

Đúng hơn: Sắp xếp các dự án theo logic. Điều kiện tiên quyết trước tiên.

4. Không có dự phòng

Sai lầm: Lịch trình chặt chẽ không có buffer.

Thực tế: Những điều bất ngờ luôn xảy ra. Ốm đau, mở rộng phạm vi, thách thức kỹ thuật.

Đúng hơn: Lập kế hoạch cho 70-80% năng lực. Dự trữ 20-30% cho công việc không lên kế hoạch và xử lý thực tế.

5. Lập xong rồi quên

Sai lầm: Xây dựng roadmap vào tháng 12, không động đến cho đến tháng 12 năm sau.

Thực tế: Môi trường kinh doanh thay đổi, ưu tiên chuyển dịch, bối cảnh công nghệ phát triển.

Đúng hơn: Xem xét roadmap hàng quý. Điều chỉnh khi cần thiết. Roadmap là tài liệu sống.

Truyền đạt và nhận được sự ủng hộ

Roadmap tuyệt vời chẳng có ý nghĩa gì nếu không được tài trợ và ủng hộ.

Chiến lược truyền đạt cho các bên liên quan

Các đối tượng khác nhau cần thông điệp khác nhau:

Hội đồng quản trị / C-suite:

• Tập trung: Kết quả kinh doanh, ROI, lợi thế cạnh tranh
• Định dạng: Bản trình bày tổng quan, dự báo tài chính
• Thời gian: Trình bày 15-20 phút

Lãnh đạo kinh doanh (trưởng phòng marketing, sales, v.v.):

• Tập trung: Các dự án data hỗ trợ mục tiêu của họ như thế nào
• Định dạng: Roadmap gắn với OKRs của họ
• Thời gian: Phiên làm việc 30 phút

Đội data:

• Tập trung: Cách tiếp cận kỹ thuật, vai trò, cơ hội phát triển
• Định dạng: Kế hoạch dự án chi tiết, tài liệu kiến trúc
• Thời gian: Minh bạch liên tục

Xây dựng liên minh

Nhận đầu vào sớm:

• Đừng tạo roadmap trong sự cô lập
• Workshop với các bên liên quan chính
• Kết hợp phản hồi
• Tạo quyền sở hữu

Tìm người ủng hộ:

• Xác định các lãnh đạo kinh doanh sẽ ủng hộ
• Mang lại chiến thắng sớm cho họ
• Khuếch đại câu chuyện thành công của họ

Quản lý kỳ vọng:

• Trung thực về hạn chế
• Truyền đạt sự đánh đổi
• Hứa ít, làm nhiều

Theo dõi và báo cáo tiến độ

Kiểm tra hàng tháng:

• Tình trạng của từng dự án (đúng tiến độ / có rủi ro / trễ)
• Dashboard các chỉ số chính
• Rào cản cần leo thang

Đánh giá hàng quý:

• Các dự án đã hoàn thành, tác động kinh doanh
• Điều chỉnh roadmap dựa trên bài học
• Ăn mừng chiến thắng, học hỏi từ thất bại

Khuyến nghị công cụ:

• Jira / Asana cho theo dõi dự án
• Confluence / Notion cho tài liệu
• Google Sheets cho theo dõi ngân sách
• Slack channel cho cập nhật đội

Template: Roadmap sẵn sàng sử dụng

Để làm cho điều này thực tế, đây là template bạn có thể điều chỉnh:

Template roadmap data platform 2026

Công ty: [Tên công ty của bạn] Ngày: Tháng 12 năm 2025 Người chịu trách nhiệm: [Tên của bạn, chức danh]

1. Tóm tắt điều hành

• Đánh giá hiện trạng (1 đoạn)
• Mục tiêu kinh doanh (2-3 OKRs chính)
• Các dự án đề xuất (5 dự án hàng đầu)
• Yêu cầu ngân sách (X triệu VNĐ)
• ROI kỳ vọng (định lượng)

2. Đánh giá maturity [Bảng với các tiêu chí và điểm như ở Bước 1]

3. Liên kết với OKRs kinh doanh [Lập bản đồ các dự án với OKRs công ty]

4. Các dự án năm 2026

Với mỗi dự án:

• Tên
• Mục tiêu kinh doanh
• Chỉ số thành công
• Timeline (quý)
• Nguồn lực cần thiết
• Phụ thuộc
• Người chịu trách nhiệm

5. Roadmap theo quý [Timeline trực quan hiển thị các dự án theo quý]

6. Phân tích ngân sách [Bảng như trong Bước 5]

7. Rủi ro và giảm thiểu

• Các rủi ro chính được xác định
• Chiến lược giảm thiểu

8. Chỉ số thành công

• Làm thế nào chúng ta sẽ đo lường thành công?
• Kế hoạch dashboard/báo cáo

Kết luận

Xây dựng roadmap data platform cho năm 2026 không chỉ là việc chọn công nghệ. Đó là về:

Tư duy chiến lược - liên kết các dự án data với mục tiêu kinh doanh Lập kế hoạch thực tế - hiểu hạn chế và phụ thuộc Ưu tiên - tập trung vào công việc có tác động cao Quản lý bên liên quan - truyền đạt hiệu quả và xây dựng sự hỗ trợ Thích ứng liên tục - điều chỉnh khi thực tế diễn ra

Năm 2026 sẽ mang lại sự phát triển liên tục trong bối cảnh dữ liệu. Các xu hướng từ 2025 - GenAI maturity, lakehouse adoption, real-time analytics, ý thức về chi phí - sẽ ngày càng sâu sắc hơn.

Xu hướng mới cho 2026 cần chú ý:

• Data quality và security là ưu tiên số 1 (BARC Survey 2026)
• AI-ready data infrastructure trở thành yêu cầu bắt buộc
• Automation của data management sẽ tăng tốc (60% tác vụ tự động đến 2027)
• Open table formats (Iceberg, Delta Lake) thay thế vendor lock-in
• Chi tiêu analytics đạt 420 tỷ USD toàn cầu - cơ hội lớn cho Việt Nam

Các đội data thành công sẽ là những đội không chỉ có công nghệ tuyệt vời, mà còn có chiến lược rõ ràng, thực thi mạnh mẽ, và tác động kinh doanh đã được chứng minh.

Hãy bắt đầu lập kế hoạch ngay bây giờ. Năm 2026 bắt đầu trong vài tuần tới. Bạn muốn bước vào năm mới với roadmap rõ ràng hay chế độ phản ứng với sự cố?

Bạn cần hỗ trợ xây dựng roadmap cho năm 2026? Carptech đã hỗ trợ các phiên lập kế hoạch chiến lược cho hàng chục doanh nghiệp Việt Nam. Chúng tôi giúp đánh giá hiện trạng, xác định ưu tiên, xây dựng kế hoạch thực tế phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Liên hệ với chúng tôi để đặt lịch workshop lập kế hoạch.