Tổng chi phí IT của doanh nghiệp vượt kế hoạch 5,9%. Thoạt nhìn, đây có thể là một con số chưa quá đáng lo. Nhưng nếu đi sâu hơn, câu hỏi quan trọng không chỉ là: “Ngân sách IT đã vượt bao nhiêu?” mà là:
- Khoản vượt ngân sách đó đang nằm ở đâu?
- Hạng mục nào thực sự cần cắt giảm?
- Hạng mục nào nên được giữ lại hoặc xem xét điều chỉnh kế hoạch?
- Và liệu vấn đề có nằm ở chính cách doanh nghiệp lập ngân sách ban đầu?
Đó cũng là những câu hỏi mà Võ Quỳnh Như, học viên khóa PL-300 tại Datapot, đặt ra khi thực hiện project IT Spend Risk Prioritization & Concentration Analysis.
Dựa trên bộ dữ liệu IT Spend của một doanh nghiệp, project không chỉ trực quan hóa chi phí thực tế so với kế hoạch, mà còn đi sâu phân tích mức độ rủi ro, phân loại kiểu vượt ngân sách và mô phỏng phương án cắt giảm chi phí theo thứ tự ưu tiên.
Bài toán vượt ngân sách và rủi ro chi tiêu IT
Bộ dữ liệu được sử dụng trong project là Obvience IT Spend Analysis, ghi nhận dữ liệu chi tiêu IT trong năm 2014. Dữ liệu bao gồm 12 tháng, so sánh giữa Actual và Plan theo 237 hạng mục chi phí, thuộc 25 Sub Group, đồng thời được phân tách theo Business Area và IT Area.
Nhìn ở cấp độ tổng thể, doanh nghiệp có:
- Actual: 858,4 triệu USD
- Plan: 811,0 triệu USD
- Chênh lệch: +47,5 triệu USD
- Tỷ lệ vượt kế hoạch: +5,9%
Tuy nhiên, Quỳnh Như nhận ra rằng con số tổng này có thể chưa phản ánh đúng bản chất vấn đề. Một số khoản chi thấp hơn kế hoạch ở hạng mục này có thể đang bù trừ cho những khoản vượt lớn ở hạng mục khác.
Vì vậy, thay vì chỉ dừng lại ở việc trả lời “tổng chi phí vượt bao nhiêu”, dashboard được thiết kế để giải quyết các câu hỏi có tính ra quyết định hơn:
- Tiền IT đang tập trung ở những nhóm chi phí nào?
- Rủi ro vượt ngân sách nằm ở đâu và kéo dài trong bao lâu?
- Các khoản vượt ngân sách là có quy luật hay bất thường?
- Nếu cần cắt giảm ngân sách, doanh nghiệp nên ưu tiên hạng mục nào và cắt bao nhiêu?
Cách tiếp cận phân tích: từ mô hình dữ liệu đến mô phỏng cắt giảm ngân sách
Để xử lý bài toán, Quỳnh Như xây dựng project theo một quy trình phân tích có cấu trúc, kết hợp mô hình dữ liệu, logic phân loại rủi ro và mô phỏng kịch bản ngân sách.
Một số bước chính trong project bao gồm:
- Xây dựng mô hình dữ liệu: dựng star schema (bảng Fact nối với các bảng Date, Scenario, Cost Element, Business Area, IT Area…), thêm bảng Sub Group để gắn nhãn Focus Group.
- Xác định khu vực cần tập trung: dùng Pareto để tìm Focus Group, gồm 4 Sub Group (External Labor, Internal Labor, Amortization, Software Maintenance) chiếm khoảng 81% chi tiêu.
- Đo rủi ro: một hạng mục bị gắn cờ khi Actual vượt Plan ít nhất N tháng (slicer, mặc định 6/12 tháng).
- Phân loại kiểu vượt: dựa vào độ biến động (CV) và chuỗi tháng vượt liên tiếp dài nhất để phân loại. Các khoản mang tính Có quy luật (Recurring) thì chỉnh lại Plan, bất thường (Erratic) thì được đưa vào nhóm cân nhắc cắt giảm.
- Mô phỏng cắt giảm ngân sách: thanh trượt Budget Cut Target, xếp hạng ưu tiên (Cut trước Review, Focus Group trước, số tiền lớn trước) rồi cắt dần tới khi chạm mục tiêu.
Cách tiếp cận này giúp dashboard không chỉ mô tả dữ liệu, mà còn hỗ trợ doanh nghiệp trả lời câu hỏi hành động: nên cắt khoản nào, nên xem xét khoản nào và nên điều chỉnh kế hoạch ở đâu.
Khó khăn lớn nhất không nằm ở kỹ thuật
Trong quá trình thực hiện project, Quỳnh Như chia sẻ rằng khó khăn đầu tiên không phải là DAX hay visualization, mà là cách đọc dữ liệu.
Với bài toán ngân sách IT, một số trường hợp dữ liệu ban đầu có vẻ “lạ”, chẳng hạn Plan âm hoặc Plan bằng 0. Phản xạ tự nhiên có thể là loại bỏ những dòng dữ liệu này để việc tính toán trở nên dễ hơn. Tuy nhiên, chính những trường hợp này lại có thể phản ánh các khoản phát sinh ngoài kế hoạch, tức là một phần insight quan trọng của bài toán.
Đây là một bài học quan trọng trong phân tích dữ liệu: dữ liệu “lạ” không phải lúc nào cũng là dữ liệu sai. Nhiều khi đó chính là tín hiệu cần được phân tích kỹ hơn.
“Đừng loại dữ liệu lạ ngay. Hãy hỏi vì sao nó bất thường.”
Một thách thức khác đến từ việc lựa chọn biểu đồ phù hợp. Ban đầu, Quỳnh Như muốn sử dụng scatter plot để thể hiện các khoản chi vừa lớn vừa vượt ngân sách kéo dài. Tuy nhiên, nếu dùng tỷ lệ phần trăm vượt Plan làm trục Y, các hạng mục không có Plan sẽ không tính được, trong khi một số giá trị lại tăng tới hàng nghìn phần trăm, khiến biểu đồ khó đọc.
Sau quá trình thử nghiệm, Như chuyển sang sử dụng tỷ lệ chi tiêu nằm ngoài Plan theo thang 0–100%. Cách tiếp cận này giúp tất cả hạng mục đều có thể được thể hiện trên dashboard một cách dễ hiểu hơn.
Tương tự, với phần mô phỏng cắt ngân sách, biểu đồ đường cộng dồn ban đầu chưa đủ trực quan, nên được thay bằng bảng ưu tiên cắt kết hợp biểu đồ cột phân bổ theo nhóm.
Những insight nổi bật từ project IT Spend Analysis
Con số tổng chưa thể hiện hết rủi ro
Ở cấp độ tổng thể, Actual chỉ vượt Plan 5,9%. Tuy nhiên, khi phân tích xuống từng hạng mục, project phát hiện:
- 111/237 hạng mục vượt Plan từ 6 tháng trở lên.
- Trung bình, các hạng mục này vượt Plan 9,9/12 tháng.
Điều này cho thấy mức vượt tổng thể chưa phản ánh đầy đủ mức độ rủi ro ở cấp độ chi tiết. Một doanh nghiệp có thể nhìn thấy tổng chi phí chỉ vượt nhẹ, nhưng bên dưới là nhiều hạng mục vượt ngân sách kéo dài và cần được theo dõi riêng.
Vượt Plan không đồng nghĩa với việc phải cắt ngay
Một insight quan trọng khác của project là không phải khoản vượt ngân sách nào cũng nên được cắt giảm.
Tổng số tiền vượt là khoảng 114,0 triệu USD, nhưng khoảng 58,7 triệu USD, tương đương 51,5%, được xác định là có thể thu hồi. Trong tổng số 237 hạng mục:
- 82 hạng mục được đưa vào nhóm nên Cut.
- 24 hạng mục được đưa vào nhóm nên Review.
Điều này cho thấy “vượt Plan” là một tín hiệu cần phân tích, nhưng không thể tự động xem đó là lỗi quản lý chi tiêu. Một số khoản vượt ngân sách có thể mang tính lặp lại, phản ánh việc kế hoạch ban đầu chưa thực tế và cần được lập lại phù hợp hơn.
“Vượt ngân sách là một vấn đề. Nhưng trước khi cắt, cần hiểu rõ vấn đề đó đến từ đâu.”
Những khoản phát sinh ngoài Plan là phần đáng lưu tâm
Một phát hiện đáng chú ý khác đến từ các hạng mục có chi tiêu thực tế nhưng Plan bằng 0. Project cho thấy:
- 92 hạng mục có chi tiêu nhưng Plan = 0.
- Trong đó, 41 hạng mục bị gắn cờ rủi ro với khoảng 8,2 triệu USD được xác định là có thể thu hồi.
Các khoản chi ngoài Plan này cho thấy rủi ro không chỉ nằm ở việc chi tiêu vượt mức, mà còn nằm ở cách doanh nghiệp lập kế hoạch và theo dõi ngân sách. Nếu nhiều khoản phát sinh không được đưa vào Plan ngay từ đầu, doanh nghiệp có thể cần thiết lập quy trình duyệt ngân sách bổ sung và giám sát riêng cho nhóm chi phí này.
Từ dashboard đến khuyến nghị hành động
Điểm đáng chú ý của project là Quỳnh Như không chỉ dừng lại ở việc chỉ ra các khoản vượt ngân sách, mà còn phân loại để đưa ra khuyến nghị phù hợp hơn với từng nhóm vấn đề.
Từ kết quả phân tích, project đề xuất hai hướng hành động chính:
- Với các khoản vượt có tính quy luật: Doanh nghiệp không nên cắt ngay, mà cần xem xét lập lại Plan, vì việc liên tục vượt ngân sách có thể cho thấy kế hoạch hiện tại chưa phản ánh đúng nhu cầu thực tế.
- Với các khoản phát sinh ngoài Plan: Doanh nghiệp cần có quy trình rõ ràng hơn cho việc duyệt ngân sách bổ sung, đồng thời theo dõi riêng các khoản chi này để hạn chế rủi ro vượt kiểm soát.
Cách tiếp cận này giúp dashboard trở thành một công cụ hỗ trợ ra quyết định, thay vì chỉ là một báo cáo theo dõi chi phí.
Phân tích dữ liệu bắt đầu từ câu hỏi kinh doanh
Sau khi hoàn thành project, Quỳnh Như rút ra nhiều bài học quan trọng trong quá trình làm phân tích dữ liệu bằng Power BI:
- Số tổng có thể gây hiểu nhầm nếu không được phân tích xuống cấp độ chi tiết.
- Các trường hợp biên như Plan = 0 thường không nên bị loại bỏ quá sớm, vì đó có thể là phần quan trọng của câu chuyện dữ liệu.
- Mô hình dữ liệu và DAX quyết định rất lớn đến việc dashboard chạy đúng hay sai.
- Trước khi chọn visual, cần hỏi rõ: người xem cần đưa ra quyết định gì từ biểu đồ này?
Đặc biệt, project cũng giúp Quỳnh Như rèn luyện kỹ năng kiểm tra logic phân tích. Với những measure phức tạp cần xét từng cặp Sub Group và Cost Element, Như đã chia nhỏ measure, kiểm tra từng bước bằng bảng tạm, so sánh kết quả với tính toán độc lập bằng Python và chỉ ghép lại khi từng phần đã đúng.
“Nên bắt đầu từ câu hỏi kinh doanh trước khi vẽ biểu đồ.”
Quỳnh Như chia sẻ về quá trình thực hiện project IT Spend Analysis
Final Project: không chỉ học công cụ, mà rèn tư duy phân tích
Tại Datapot, Final Project là một phần quan trọng trong hành trình học Power BI và Data Analytics. Đây là cơ hội để học viên không chỉ thực hành công cụ, mà còn rèn luyện cách tiếp cận một bài toán dữ liệu theo hướng thực tế hơn: xác định vấn đề, xây dựng mô hình, thiết kế dashboard, kiểm chứng kết quả và chuyển dữ liệu thành đề xuất hành động.
Thông qua project IT Spend Risk Prioritization & Concentration Analysis của Võ Quỳnh Như, có thể thấy một dashboard tốt không chỉ trả lời câu hỏi “đã xảy ra điều gì”, mà còn giúp người xem hiểu rủi ro nằm ở đâu, vì sao xảy ra và nên hành động như thế nào.
Đây cũng là tinh thần Datapot theo đuổi trong các chương trình đào tạo Data Analytics và Power BI: giúp học viên phát triển đồng thời kỹ năng công cụ, tư duy phân tích và khả năng kết nối dữ liệu với bài toán kinh doanh thực tế.
Nếu bạn cũng muốn bắt đầu hành trình học Power BI và Data Analytics một cách bài bản, xây dựng project thực tế cho portfolio và phát triển tư duy phân tích dữ liệu gắn với bối cảnh doanh nghiệp, Datapot sẽ đồng hành cùng bạn trên hành trình đó.