Ad copy

THẲNG THẮN MÀ NÓI: Claude làm Excel = demo đẹp, không production-ready! Bạn chọn Phân tích dữ liệu bằng Agentic AI Analytics hay "Claude làm Excel"? "Chạy cùng dataset 2 lần, liệu AI có cho ra cùng kết quả không?" Mình lướt LinkedIn thấy câu hỏi của Ben Murray — The SaaS CFO, dưới một bài post viral về việc dùng Claude để tự động phân tích tài chính, tạo scenario, vẽ chart... tất cả trong Excel. Kết quả trông rất ấn tượng. Nhưng câu trả lời cho câu hỏi của Ben? Không. Không repeatable! Và đây chính là lý do mà mình muốn chia sẻ về cách làm Phân tích dữ liệu kiểu "mì ăn liền" như Claude in Excel! 🔴 Vấn đề của cách "Claude làm Excel" Cách tiếp cận phổ biến hiện nay: đưa data vào Claude → prompt → nhận file Excel đẹp với chart, scenario, driver decomposition. Nhìn thì wow, chưa nói tính bảo mật dữ liệu (doanh nghiệp cho bạn download dữ liệu hệ thống ra & upload lên phần mềm AI?). Thì có 1 số vấn đề bạn phải rõ: 1️⃣ Không lặp lại được. Chạy lần 2 cùng data, Claude có thể chọn metric khác, decompose theo hướng khác, thậm chí kết luận ngược lại. Mỗi lần prompt là một "sáng tạo mới". Trong Data Analysis, điều này không chấp nhận được. 2️⃣ Không ai kiểm soát logic. Claude tự quyết: chia driver nào, giả định gì, bỏ qua gì. Output đẹp nhưng logic bên trong là black-box. CFO ký duyệt dựa trên cái gì? 3️⃣ Không trace-back được. Số ở ô E7 sai → không có cách nào biết sai từ bước nào. Không audit trail = không dùng được trong môi trường thực tế. 4️⃣ Không scale được. Context window của Claude Max ~1M tokens. Dataset doanh nghiệp lớn hơn → phải cắt → mất thông tin → kết luận sai mà không biết. 5️⃣ Dùng 1 lần rồi bỏ. Tháng sau data mới → prompt lại từ đầu. Không reusable, không tích lũy. 🟢 Cách tiếp cận khác: Agentic AI Analytics Thay vì dùng Claude như "người làm bài", dùng Claude như bộ não điều phối (orchestrator) trong một hệ thống có kiến trúc: ✅ Deterministic: Mỗi agent có file SKILL.md định nghĩa chính xác logic — input gì, output gì, decompose theo framework nào. Chạy 100 lần = 100 lần cùng structure. ✅ Semantic Model là trung tâm: Data đi qua pipeline chuẩn (Bronze → Silver → Gold). DAX measures define 1 lần, dùng mãi. Data mới → tự recalculate. Không cần prompt lại. ✅ Phân tách rõ vai trò: Claude viết code + điều phối. Fabric/Power BI thực thi (xử lý data quy mô lớn) & LƯU TRỮ KẾT QUẢ MỌI BƯỚC LÀM. Mỗi thành phần làm đúng việc của mình. ✅ Trace-back được: Mọi con số đều trace ngược về source. Sai ở đâu → biết ngay. ✅ Người vẫn kiểm soát: Human-in-the-Loop — người define logic trong AI Agent, review trước khi publish. AI không tự quyết thay người. Tóm lại: Vấn đề không phải Claude giỏi hay dở. (Copilot in Excel, ChatGPT in Excel cũng đã có từ lâu, nhưng cuối cùng cũng không dùng thực tế phân tích dữ liệu được). Vấn đề là cách dùng. Dùng Claude để "làm hộ Excel" = demo đẹp, không production-ready. Dùng Claude để orchestrate một hệ thống BI có kiến trúc = scalable, repeatable, auditable. Đây là khác biệt giữa Prompt Engineering và Agentic AI. Và đây cũng là lý do MDA chọn dạy Agentic AI Analytics — không phải vì nó trendy, mà vì nó là cách duy nhất để AI in Analytics thực sự hoạt động trong môi trường doanh nghiệp. Bạn đang dùng AI trong Analytics theo cách nào? Prompt → nhận kết quả, hay đang xây dựng hệ thống? Chia sẻ ở comment nhé. 📌 Credit: Mình không phủ nhận giá trị của bài viết hay cách share kiểu Analytics in Excel như này — ngược lại, đây là điểm khởi đầu rất tốt. Vấn đề là bước tiếp theo: từ demo → production??? #AgenticAI #BusinessIntelligence #DataAnalytics #PowerBI #MasteringDataAnalytics