1 | STT.ai

0:00

S… Speaker 1 (1)

thứ tự nha.

0:00

S… Speaker 1 (1)

Và trả lời câu hỏi của bạn thương thì kết thúc phần

0:04

S… Speaker 1 (1)

webinar ngày hôm nay thì tụi mình sẽ rất tiếc

0:08

S… Speaker 1 (1)

là tụi mình sẽ không có thể gửi recording về cho email

0:12

S… Speaker 1 (1)

của các bạn.

0:13

S… Speaker 1 (1)

Cho nên là Katie sẽ join hết cái phần sharing ngày hôm nay

0:17

S… Speaker 1 (1)

để có thể có thêm nhiều kiến thức bổ ích cũng như là những cái tips dành

0:21

S… Speaker 1 (1)

cho bản thân mình nha.

0:22

S… Speaker 2 (1)

Khi

0:28

S… Speaker 1 (1)

nghe đến Data Engineering các bạn nghĩ đến từ gì đầu tiên?

0:52

S… Speaker 1 (1)

Và các câu trả lời đang được nhập từ OKD rất là mong để

0:57

S… Speaker 1 (1)

thấy được câu trả lời của các bạn là khi nghe đến data engineering thì

1:01

S… Speaker 1 (1)

các bạn sẽ nghĩ đến từ gì đầu tiên.

1:03

S… Speaker 1 (1)

Infrastructure,

1:05

S… Speaker 1 (1)

engineer,

1:06

S… Speaker 1 (1)

xử lý dữ liệu.

1:07

S… Speaker 1 (1)

Data là từ được nhắc đến nhiều nhất.

1:10

S… Speaker 1 (1)

Cloud,

1:11

S… Speaker 1 (1)

ETL,

1:13

S… Speaker 1 (1)

ELT.

1:14

S… Speaker 1 (1)

KD nghĩ là đây là một từ.

1:16

S… Speaker 1 (1)

Và kỹ sư dữ liệu.

1:18

S… Speaker 1 (1)

Câu hỏi tiếp theo.

1:20

S… Speaker 2 (1)

Đâu

1:29

S… Speaker 1 (1)

là một kỹ năng đắt giá?

1:31

S… Speaker 1 (1)

của một data engineer tại NAP.

1:33

S… Speaker 2 (1)

Và

1:44

S… Speaker 1 (1)

tất cả các ý trên là câu trả lời chính xác.

1:47

S… Speaker 2 (1)

Chúng

1:52

S… Speaker 1 (1)

ta đã đi hơn nửa đạn đường rồi mọi người ơi.

1:55

S… Speaker 1 (1)

Chương trình WeCam tại NAP được thiết kế dành cho đối tượng nào sau đây.

1:58

S… Speaker 1 (1)

Nếu như các bạn có follow các trang social media của

2:02

S… Speaker 1 (1)

NAP Việt Nam thì chắc chắn các bạn sẽ biết câu trả lời ha.

2:05

S… Speaker 1 (1)

Nam giới,

2:08

S… Speaker 1 (1)

nữ giới, ngành IT,

2:09

S… Speaker 1 (1)

quản lý cấp cao hay là khách hàng.

2:19

S… Speaker 1 (1)

Và câu trả lời chính xác là một trong những đối tượng mà

2:23

S… Speaker 1 (1)

WeCam hướng đến đó là nữ giới trong ngành IT.

2:25

S… Speaker 2 (1)

Và

2:34

S… Speaker 1 (1)

câu hỏi tiếp theo,

2:35

S… Speaker 1 (1)

NAP hiện có bao nhiêu khách hàng trên toàn cầu?

2:38

S… Speaker 1 (1)

1 triệu,

2:40

S… Speaker 1 (1)

hơn 10 triệu,

2:41

S… Speaker 1 (1)

5 triệu và 50 triệu.

2:43

S… Speaker 2 (1)

Và

2:58

S… Speaker 1 (1)

câu trả lời chính xác là NAP hiện tại có hơn 10 triệu khách hàng trên toàn cầu.

3:02

S… Speaker 2 (1)

Wow,

3:07

S… Speaker 1 (1)

Katie thấy cái sự thay đổi rất là rõ ràng qua câu hỏi vừa rồi ha.

3:11

S… Speaker 1 (1)

Câu hỏi tiếp theo.

3:16

S… Speaker 1 (1)

NAP Innovation Center Việt Nam được thành lập vào năm nào?

3:19

S… Speaker 2 (1)

Hay

3:32

S… Speaker 1 (1)

định nhớ là mình cũng có nhắc đến cái phần này trong phần giới thiệu về

3:36

S… Speaker 1 (1)

NAP Việt Nam thì mong rằng là chúng ta sẽ đều có câu trả lời chính xác ha.

3:40

S… Speaker 2 (1)

2019

3:47

S… Speaker 1 (1)

là năm NAP Innovation Center Việt Nam được thành lập

3:51

S… Speaker 1 (1)

ở Việt Nam và có 23 bạn đã trả lời chính xác câu hỏi này.

3:55

S… Speaker 2 (1)

Bạn

3:59

S… Speaker 1 (1)

mong chờ điều gì ở buổi webinar ngày hôm nay?

4:39

S… Speaker 1 (1)

Và chúng ta hãy cùng xem thử là những điều mà các bạn tham gia chương

4:43

S… Speaker 1 (1)

trình ngày hôm nay mong chờ tại buổi webinar ngày hôm nay nha.

4:47

S… Speaker 2 (1)

Wow!

4:49

S… Speaker 1 (1)

Sharing kiến thức data,

4:51

S… Speaker 1 (1)

kinh nghiệm,

4:52

S… Speaker 1 (1)

data engineering,

4:53

S… Speaker 1 (1)

data engineering career,

4:55

S… Speaker 1 (1)

mindset của một data engineer hay quá và kiến thức data

4:59

S… Speaker 1 (1)

engineering.

5:00

S… Speaker 1 (1)

Và rất rất rất nhiều những ý kiến

5:05

S… Speaker 1 (1)

khác về kiến thức cũng như là cơ hội,

5:07

S… Speaker 1 (1)

chân dung, ứng viên v .v.

5:08

S… Speaker 1 (1)

Và Katie rất cảm ơn các bạn đã

5:12

S… Speaker 1 (1)

tham gia hết với Katie cho phần

5:16

S… Speaker 1 (1)

ca hút ngày hôm nay và chúng ta cùng đón chờ xem là

5:20

S… Speaker 5 (1)

3 bạn

5:26

S… Speaker 1 (1)

đạt được top 3 của ca

5:30

S… Speaker 1 (1)

hút ngày hôm nay xin chúc mừng Việt Anh

5:34

S… Speaker 1 (1)

Và bạn Triết là quán quân của buổi ngày hôm nay.

5:37

S… Speaker 1 (1)

Và thứ hai là bạn vui

5:42

S… Speaker 1 (1)

chơi trò.

5:43

S… Speaker 1 (1)

Katie nghĩ là Katie đọc đúng ha.

5:44

S… Speaker 1 (1)

Và ba bạn ơi xin mời ba bạn hãy nhắn cho panelist

5:49

S… Speaker 1 (1)

và host của ngày hôm nay email của mọi người để Katie

5:54

S… Speaker 1 (1)

có thể gửi đến những cái voucher của NAP Việt Nam dành cho ba

5:58

S… Speaker 1 (1)

bạn chiến thắng của trò chơi ca hút ngày hôm nay ha.

6:05

S… Speaker 1 (1)

Và rất thú vị khi thấy rằng là mỗi bạn đang tham

6:09

S… Speaker 1 (1)

gia chương trình ngày hôm nay đều có một cái hình dung khác nhau về data engineering

6:13

S… Speaker 1 (1)

cũng như là có những cái expectation và

6:17

S… Speaker 1 (1)

sau cái buổi quế Mina ngày hôm nay các bạn sẽ nhận được gì.

6:20

S… Speaker 1 (1)

Vậy thì đó cũng là lý do mà buổi quế Mina

6:24

S… Speaker 1 (1)

ngày hôm nay được tổ chức để giúp các bạn hiểu rõ hơn về ngành cũng

6:28

S… Speaker 1 (1)

như là cơ hội nghề nghiệp và biết đâu sau buổi tối ngày hôm nay

6:32

S… Speaker 1 (1)

thì các bạn sẽ nhận ra rằng.

6:34

S… Speaker 1 (1)

À đây là con đường dành cho mình thì sao?

6:36

S… Speaker 1 (1)

Và không để các bạn chờ lâu hơn nữa,

6:39

S… Speaker 1 (1)

ngay bây giờ Katie xin được phép giới thiệu diễn giả đầu tiên của

6:43

S… Speaker 1 (1)

chương trình ngày hôm nay,

6:44

S… Speaker 1 (1)

anh Quang Trịnh,

6:45

S… Speaker 1 (1)

Manager Data Engineering của NAP Việt Nam với kinh nghiệm

6:49

S… Speaker 1 (1)

thực chiến trong lĩnh vực dữ liệu,

6:51

S… Speaker 1 (1)

kỹ thuật và xây dựng các giải pháp có tác động đến các sản phẩm

6:55

S… Speaker 1 (1)

cũng như là giúp số hóa và...

7:00

S… Speaker 1 (1)

automation về các experience của khách

7:04

S… Speaker 1 (1)

hàng của NAP Việt Nam thì anh Quang Trịnh sẽ cùng chúng ta đi

7:08

S… Speaker 1 (1)

qua những phần đó là Data Engineering thật sự là gì ngành này đang

7:12

S… Speaker 1 (1)

mở ra những cơ hội nào dành cho các bạn trẻ và các bạn có thể bắt

7:17

S… Speaker 1 (1)

đầu chuẩn bị cho hình trình này từ đâu các bạn ơi các bạn hãy cùng Katie thả

7:21

S… Speaker 1 (1)

tim cho anh Quang Trịnh và chào đón anh Quang Trịnh đến với buổi WebMina ngày hôm

7:25

S… Speaker 1 (1)

nay nha

7:28

S… Speaker 1 (1)

Và xin mời anh Quang ạ.

7:29

S… Speaker 4 (1)

Ờ rồi,

7:30

S… Speaker 3 (1)

rồi cảm ơn Cathy.

7:31

S… Speaker 3 (1)

Thứ nhất thì anh mong là mọi người có thể là thả tiêu giúp

7:35

S… Speaker 3 (1)

anh đến biết được là mọi người có thể nhìn rõ slide cũng như có thể là nghe anh nói

7:39

S… Speaker 1 (1)

rõ.

7:41

S… Speaker 3 (1)

Rồi, anh thấy mọi người thả tim quá trời luôn ha.

7:43

S… Speaker 3 (1)

Rồi, thì chắc anh xin phép được bắt đầu thì anh cảm thấy rất là vinh dự vì

7:47

S… Speaker 3 (1)

hôm nay là anh được thay mặt mọi người ở NAP để mà xin phép

7:51

S… Speaker 3 (1)

được trình bày về công việc của một Data Engineer.

7:53

S… Speaker 3 (1)

Có thể là cho mọi người biết thêm một cái nhìn thực tế,

7:57

S… Speaker 3 (1)

tức có nghĩa là có những va vấp cũng như là những cái anh đã trải nghiệm

8:01

S… Speaker 3 (1)

qua thì anh cũng muốn là chia sẻ một cái nhìn góc nhìn thực tế hơn chứ

8:05

S… Speaker 3 (1)

không hẳn là chỉ là trong sách vở hay là chỉ là những cái khái niệm về Data Engineer.

8:10

S… Speaker 3 (1)

Rồi, thì chắc đầu tiên anh xin phép được phép bắt đầu về Data

8:15

S… Speaker 3 (1)

Engineer là gì?

8:16

S… Speaker 3 (1)

Thì hiện tại thì qua góc nhìn của anh,

8:19

S… Speaker 3 (1)

thì anh đang thấy là anh vô tình anh capture lại cái cao hút của mọi người để

8:23

S… Speaker 3 (1)

biết được Data Engineer mọi người đang hiểu là như thế nào.

8:26

S… Speaker 3 (1)

Thì có bạn nói là kỹ sư dữ liệu,

8:28

S… Speaker 3 (1)

có bạn nói là Data Mining,

8:29

S… Speaker 3 (1)

có bạn nói là tối hôi Data,

8:31

S… Speaker 3 (1)

làm Data Byline hay là có thể là Cleaning Data,

8:34

S… Speaker 3 (1)

làm việc với Data Set.

8:36

S… Speaker 3 (1)

làm ETL,

8:37

S… Speaker 1 (1)

EOT.

8:37

S… Speaker 3 (1)

Thực tế những khái niệm này các bạn nói thì tương đối là

8:41

S… Speaker 3 (1)

không sai và nói đúng.

8:42

S… Speaker 3 (1)

Tuy nhiên thì đối với anh thì nó sẽ là chưa đủ.

8:44

S… Speaker 3 (1)

Thì đầu tiên anh xin phép là sẽ nói rõ hơn.

8:47

S… Speaker 3 (1)

Thứ nhất là Data Engineer là sẽ làm công việc gì?

8:50

S… Speaker 3 (1)

Thì thường bội ăn anh thường nói vui.

8:53

S… Speaker 3 (1)

Data Engineer là dạng giống như là một cảnh sát sẽ là người điều phối giao

8:57

S… Speaker 3 (1)

thông trong một thành phố.

8:58

S… Speaker 3 (1)

Bài toán của mình là cần...

9:01

S… Speaker 3 (1)

đưa data,

9:02

S… Speaker 3 (1)

đưa một món hàng từ điểm A sang điểm B.

9:06

S… Speaker 3 (1)

Tuy nhiên khi mà tụi em đưa một món hàng từ điểm A sang điểm B thì mình sẽ có

9:10

S… Speaker 3 (1)

rất nhiều vấn đề cần phải giải quyết.

9:12

S… Speaker 3 (1)

Thứ nhất là mình sẽ có rất nhiều option để đưa món hàng đó đi.

9:15

S… Speaker 3 (1)

Cái thứ hai nữa là món hàng đó được đưa trong giờ nào thì chẳng hạn giờ ở khu

9:19

S… Speaker 3 (1)

vực đó bị kẹt xe thì mình cần tìm ra một cái cách khác để mình đưa cái món hàng đó

9:23

S… Speaker 3 (1)

đi. Và khi mình đã đưa món hàng đến điểm B xong thì không phải là mình...

9:27

S… Speaker 2 (1)

Để đó luôn,

9:28

S… Speaker 3 (1)

mình sẽ phải là trên firm cleaning làm cho nó từ một dữ liệu

9:32

S… Speaker 3 (1)

thô sang dữ liệu có giá trị và sau đó mình mới cầm cái dữ liệu đó để mà handover

9:36

S… Speaker 3 (1)

lại cho người dùng cuối.

9:37

S… Speaker 3 (1)

Rồi thì sau đây thì anh có một slide để anh chia sẻ

9:42

S… Speaker 3 (1)

rõ hơn là Data Engineer thì nó thật sự là gì?

9:45

S… Speaker 3 (1)

Thì khi mà các bạn nghe về Data Engineer,

9:49

S… Speaker 3 (1)

các bạn nghĩ là một bạn chỉ đơn giản là diết SQL.

9:52

S… Speaker 3 (1)

viết một đoạn script với một đoạn programming language kết nối với sụt

9:56

S… Speaker 3 (1)

system và sau đó là kéo dữ liệu đưa dữ liệu đoạn

10:00

S… Speaker 2 (1)

Đó cho người dùng.

10:00

S… Speaker 2 (1)

Thì nó đúng.

10:01

S… Speaker 2 (1)

Nhưng đối với anh thì Data Engineer nó còn một công việc nó high level hơn.

10:05

S… Speaker 2 (1)

Thứ nhất là mình sẽ xây dựng một nền tảng đáng tin cậy.

10:09

S… Speaker 2 (1)

Đáng tin cậy ở đây tức có nghĩa là khi người ta sử dụng data của mình thì những

10:13

S… Speaker 2 (1)

dữ liệu đó người ta có thể tin tưởng để sử dụng.

10:15

S… Speaker 2 (1)

Những dữ liệu đó người ta có thể dựa vào đó để take action.

10:18

S… Speaker 2 (1)

Và những dữ liệu đó phải có giá trị.

10:20

S… Speaker 2 (1)

Và có những 4 cái khái niệm thường hay khá nhầm lẫn cho Data Engineer.

10:24

S… Speaker 2 (1)

Thứ nhất là Data Engineer chỉ là coding,

10:27

S… Speaker 2 (1)

development và làm byline thôi.

10:28

S… Speaker 2 (1)

Thì nói đúng,

10:30

S… Speaker 2 (1)

tuy nhiên mình cần phải hiểu được thứ nhất là nhu cầu của người dùng cuối

10:34

S… Speaker 2 (1)

Business & User là gì.

10:35

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như anh chị Business & User nhắn cho anh ngày hôm qua

10:39

S… Speaker 2 (1)

đi là anh muốn biết được là số lượng khách hàng mới phát sinh

10:43

S… Speaker 2 (1)

của công ty trong ngày hôm qua là như thế nào.

10:47

S… Speaker 2 (1)

Thì cái việc đầu tiên mình cần làm đó chính là mình phải phân tích và giải quyết cái vấn đề đó.

10:50

S… Speaker 2 (1)

Thứ nhất mình phải hiểu được khách hàng mới ở đây thì các anh chị Business and User

10:54

S… Speaker 2 (1)

là đang định nghĩa là như thế nào.

10:56

S… Speaker 2 (1)

Khách hàng mới có thể được định nghĩa là khách hàng mới về

11:00

S… Speaker 2 (1)

đăng ký mới trên nền tảng.

11:01

S… Speaker 2 (1)

Khách hàng có giao dịch đầu tiên trên nền tảng.

11:05

S… Speaker 2 (1)

Hay là một số vấn đề,

11:07

S… Speaker 2 (1)

ví dụ khách hàng đăng ký ở platform A là đăng ký bằng cảnh cứ công dân,

11:10

S… Speaker 2 (1)

platform B thì đăng ký bằng giấy phép lấy xe.

11:13

S… Speaker 2 (1)

Thì mình xuất bi là mình cao các khách hàng mới đó là 2 người hay là 1

11:17

S… Speaker 2 (1)

người. Và để cao là 1 người thì mình phải có một cái cách

11:21

S… Speaker 2 (1)

nào đó để mình tính toán ra.

11:23

S… Speaker 2 (1)

Rồi thứ hai nữa là về dữ liệu thì thứ nhất khi mà mình nói về

11:27

S… Speaker 2 (1)

dữ liệu thì đa phần mọi người sẽ hiểu đó là dữ liệu mà mình có thể là consume được.

11:30

S… Speaker 2 (1)

Nhưng thực tế khi mà làm việc ở trong tình hình thực tế thì dữ liệu

11:35

S… Speaker 2 (1)

của các công ty thường rất là chaos,

11:37

S… Speaker 1 (1)

hỗn loạn.

11:37

S… Speaker 2 (1)

Đó chính là dữ liệu cũ từ năm này trở về trước thì đang sử

11:41

S… Speaker 2 (1)

dụng hệ thống khác.

11:43

S… Speaker 2 (1)

từ năm kia trở về sau thì đang sử dụng hệ thống khác.

11:47

S… Speaker 2 (1)

Thì khi làm việc với những dữ liệu đó thì mình phải take action là

11:51

S… Speaker 2 (1)

cấu trúc hóa,

11:52

S… Speaker 2 (1)

làm sạch và định hình lại mới dữ liệu hỗn loạn đó thành những tài

11:56

S… Speaker 2 (1)

sản dữ liệu mà mình có thể tin tưởng và distribute lại.

12:00

S… Speaker 2 (1)

Khi mà các bạn làm Data Engineer thì một ngày các bạn thường sẽ phải trả lời rất nhiều câu.

12:04

S… Speaker 2 (1)

Thứ nhất là,

12:05

S… Speaker 2 (1)

Ủa em, số này có đúng không?

12:06

S… Speaker 2 (1)

Hay là số này em đã reconcile hay chưa?

12:09

S… Speaker 2 (1)

Thì đối với anh thì khi mình distribute dữ liệu cho người dùng thì nó

12:13

S… Speaker 2 (1)

bắt buộc là phải đáng tin tưởng và nó phải có một cái gì đó để làm bằng chứng là

12:17

S… Speaker 2 (1)

dữ liệu của mình nó là đúng.

12:19

S… Speaker 2 (1)

Thứ ba nữa,

12:20

S… Speaker 2 (1)

một trong những điểm anh rất thích về làm data engineer đó chính là tất cả những sản phẩm của mình đều

12:24

S… Speaker 2 (1)

sẽ được xây dựng để đưa ra quyết định.

12:26

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ có thể quyết định đó có thể là một anh giám đốc ngồi

12:30

S… Speaker 2 (1)

bên Úc đi.

12:31

S… Speaker 2 (1)

Anh đang xem P &L của chi nhánh ảnh.

12:33

S… Speaker 2 (1)

Thì anh sẽ biết được ngày hôm đó thì chi nhánh ảnh sẽ là bán được sản phẩm được nhiều nhất.

12:37

S… Speaker 2 (1)

Sản phẩm đó có thể là bắt nguồn từ tín dụng đi.

12:39

S… Speaker 2 (1)

Hay là sản phẩm khác như sản phẩm bảo lãnh đi.

12:41

S… Speaker 2 (1)

Hay về thẻ.

12:42

S… Speaker 2 (1)

Thẻ thì có thể là thẻ cá nhân,

12:44

S… Speaker 2 (1)

thẻ doanh nghiệp.

12:44

S… Speaker 2 (1)

Thẻ cá nhân thì thẻ doanh nghiệp.

12:46

S… Speaker 2 (1)

thẻ cá nhân và mảng nào ví dụ chẳng hạn như mảng cable đi hay là những thẻ

12:50

S… Speaker 2 (1)

để mà mình đi market hay là đi siêu thị rồi và cuối

12:54

S… Speaker 2 (1)

cùng là tất cả những cái dữ liệu hoặc nền tảng và infrastructure

12:59

S… Speaker 2 (1)

của mình đều phải là reliable và là sscale tại vì khi

13:03

S… Speaker 2 (1)

tụi em đã biết là ở một ngân hàng đi dữ liệu của mình khi bà đã sai thì

13:07

S… Speaker 2 (1)

nó sẽ là sai ở mức độ là

13:09

S… Speaker 2 (1)

hàng triệu giao dịch một ngày thì có thể khi mà chỉ cần một lỗi sai một phần trăm thôi,

13:13

S… Speaker 2 (1)

nó sẽ là trở thành mối hiểm họa cho khoảng 10 .000 cái giao dịch.

13:17

S… Speaker 2 (1)

Thì đó là lý do tại sao mình vẫn phải rất là care about

13:21

S… Speaker 2 (1)

data quality và cái reliable infrastructure.

13:24

S… Speaker 1 (1)

Rồi,

13:27

S… Speaker 2 (1)

thì trước khi qua phần tiếp theo thì tụi em có thể cho

13:31

S… Speaker 2 (1)

anh biết qua comment là mọi người nghĩ là data engineer thì hằng ngày sẽ làm cái gì không?

13:35

S… Speaker 2 (1)

Mình có thể mình dành khoảng 10 giây để anh hiểu được à data engineer

13:39

S… Speaker 2 (1)

là các bạn đang nghĩ là đang làm cái gì?

13:47

S… Speaker 2 (1)

Rồi, anh thấy bạn Vũ Phúc có nói là Data Engineer là làm

13:51

S… Speaker 1 (1)

ELT.

13:51

S… Speaker 2 (1)

Còn bạn nào có ý kiến khác không?

13:54

S… Speaker 2 (1)

Bạn thì ngồi maintain byline,

13:56

S… Speaker 2 (1)

trong và bảo trì byline.

13:58

S… Speaker 2 (1)

Bạn thì là cào dữ liệu.

14:00

S… Speaker 1 (1)

Rồi,

14:02

S… Speaker 2 (1)

ok. Anh cảm ơn những chia sẻ chân thật của các bạn ha.

14:04

S… Speaker 2 (1)

Thì đầu tiên,

14:05

S… Speaker 2 (1)

đối với anh thì đó là công việc của một Data Engineer hằng ngày.

14:08

S… Speaker 2 (1)

Cái đó là chuyện chắc chắn.

14:11

S… Speaker 2 (1)

Tuy nhiên thì anh muốn nhấn mạnh lại tất cả những bước mà một Data

14:15

S… Speaker 2 (1)

Engineer cần phải qualify và cũng như là phải rất là cẩn thận trong quá trình

14:20

S… Speaker 2 (1)

làm việc của mình.

14:20

S… Speaker 2 (1)

Có một bước mà các bạn thường hay bỏ qua,

14:22

S… Speaker 2 (1)

đó chính là bước đầu tiên đó là mình phải hiểu cái nhu cầu của khách hàng của mình

14:26

S… Speaker 2 (1)

là Business & User và mình phải hiểu được đầu vào của mình là hệ thống nguồn,

14:31

S… Speaker 2 (1)

nó sẽ là trông như thế nào.

14:32

S… Speaker 2 (1)

Thứ nhất là mình phải hiểu...

14:35

S… Speaker 2 (1)

Rất cặn kẽ là business require data gì,

14:38

S… Speaker 2 (1)

data đó đến từ đâu.

14:40

S… Speaker 2 (1)

Và trong cái data đó thì nó sẽ có những cái nature như

14:44

S… Speaker 1 (1)

thế nào.

14:45

S… Speaker 2 (1)

Anh ví dụ đi,

14:46

S… Speaker 2 (1)

chẳng hạn như mình có một trường là Customer ID ở hệ thống call

14:50

S… Speaker 1 (1)

banking.

14:50

S… Speaker 2 (1)

Và một trường là Customer ID,

14:53

S… Speaker 2 (1)

cũng Customer ID nhưng ở bên hệ thống CIM.

14:55

S… Speaker 2 (1)

Thì hai trường đó nó có giống nhau hay không?

14:57

S… Speaker 2 (1)

Thì thường trong đa phần use case mà anh làm.

15:00

S… Speaker 2 (1)

thì nó sẽ không bao giờ giống nhau.

15:01

S… Speaker 1 (1)

Và mình phải có một cách nào đó để mình detect được.

15:04

S… Speaker 1 (1)

Vì vậy khi mà biết bất kỳ,

15:06

S… Speaker 2 (1)

trước khi viết bất kỳ dòng code nào thì mình nên phẻ một cái bản đồ dữ liệu mình

15:10

S… Speaker 2 (1)

phải hiểu rất rõ về cái hệ thống nguồn của mình đang là hệ thống gì.

15:13

S… Speaker 2 (1)

Cái cách mà các bản đã đang vận hành như thế nào,

15:16

S… Speaker 1 (1)

khóa chính,

15:17

S… Speaker 2 (1)

khóa phụ như thế nào,

15:18

S… Speaker 2 (1)

tường trường thông tin nghĩa là gì,

15:20

S… Speaker 2 (1)

bản đó dùng để làm gì.

15:21

S… Speaker 2 (1)

Và đặc biệt là những cái báo cáo đang được sử dụng trên hệ thống nguồn,

15:25

S… Speaker 2 (1)

nó cung cấp những thông tin gì.

15:27

S… Speaker 2 (1)

Thường đây là cái bước đầu tiên quan trọng nhất mà hầu

15:31

S… Speaker 2 (1)

hết các bạn Data Engineer thường hay bỏ qua.

15:33

S… Speaker 2 (1)

Cái thứ hai nữa thì đó là câu hỏi một bạn có

15:38

S… Speaker 1 (1)

nhắn là ELT và ETL.

15:41

S… Speaker 2 (1)

Thì đó chính là cái bước thứ hai,

15:43

S… Speaker 2 (1)

đó chính là mình sẽ phải là ingest và biến đổi cái dữ liệu thô đó thành một dữ

15:47

S… Speaker 2 (1)

liệu mà mình có thể sử dụng được.

15:49

S… Speaker 2 (1)

Cái bước này thì hầu như chắc là mọi người đều nắm.

15:51

S… Speaker 1 (1)

Có bước thứ ba,

15:52

S… Speaker 2 (1)

đó chính là mình phải check về data quality.

15:55

S… Speaker 2 (1)

Khi mà data mình gửi cho bất kỳ một end user nào,

15:59

S… Speaker 2 (1)

có thể là data analyst,

16:00

S… Speaker 2 (1)

có thể là machine learning engineer,

16:03

S… Speaker 2 (1)

hay là có thể là AI engineer,

16:05

S… Speaker 2 (1)

thì những data đó mình phải đảm bảo là nó reliable,

16:07

S… Speaker 1 (1)

đúng,

16:08

S… Speaker 1 (1)

chính xác.

16:09

S… Speaker 1 (1)

Tại vì khi mà data của mình sai thì mình không thể nào mà

16:13

S… Speaker 2 (1)

ra quyết định đúng được.

16:14

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như một chi nhánh,

16:15

S… Speaker 2 (1)

thì thấy báo cáo ngày hôm nay tăng doanh thu lên khoảng từ...

16:19

S… Speaker 2 (1)

200 triệu lên 400 triệu.

16:21

S… Speaker 2 (1)

Tuy nhiên tới lúc mình check lại thì thực tế là không phải.

16:24

S… Speaker 2 (1)

Mà nó chỉ đơn giản là duplicate data giữa các dòng với nhau.

16:27

S… Speaker 2 (1)

Do mình don't sign một bản gì đó.

16:28

S… Speaker 2 (1)

Hay là một bản đó đã có sự thay đổi,

16:31

S… Speaker 1 (1)

update từ bên phía asset team.

16:33

S… Speaker 1 (1)

Rồi.

16:34

S… Speaker 1 (1)

Tiếp theo thì bước thứ tư.

16:36

S… Speaker 2 (1)

Đó chính là bước phải design về data model.

16:39

S… Speaker 2 (1)

Thường là cái bước này các bạn cũng thường hay rất là bỏ qua.

16:41

S… Speaker 2 (1)

Thường là các bạn sẽ ưu tiên là data model ở phía dưới hệ thống nguồn như thế

16:45

S… Speaker 2 (1)

nào. Thì mình sẽ đem lên như thế đó.

16:48

S… Speaker 2 (1)

Tuy nhiên đối với anh thì khi mà làm về Data Engineer thì phần làm Data Model rất

16:52

S… Speaker 2 (1)

là quan trọng.

16:52

S… Speaker 2 (1)

Khi mà phỏng vấn các bạn nợ vào vị trí StarCamp ở NAP thì

16:56

S… Speaker 2 (1)

bắt buộc các bạn phải hiểu về Star Schema là cái tối thiểu mình sẽ bắt buộc

17:01

S… Speaker 2 (1)

các bạn phải biết.

17:01

S… Speaker 2 (1)

Cái thứ hai nữa có thể một số bạn sẽ có hiểu biết rộng hơn thì các bạn sẽ hiểu

17:05

S… Speaker 2 (1)

biết thêm về DataVault là như thế nào hay là một số loại như

17:09

S… Speaker 2 (1)

Snowflake Schema nó sẽ trông như thế nào.

17:13

S… Speaker 2 (1)

Tiếp theo nữa là tất cả những cái byline thì mới nãy mình cũng có thấy một bạn

17:17

S… Speaker 2 (1)

là có nói là phải monitor maintenance byline.

17:21

S… Speaker 2 (1)

Thì chuyện này là rất chính xác ha.

17:22

S… Speaker 2 (1)

Cái việc mà hằng ngày của mình thường nó không phải là depth đâu.

17:25

S… Speaker 2 (1)

Mà nó chính là phải là kiểm tra xem trong 1 .000 byline dữ liệu đang chạy

17:29

S… Speaker 2 (1)

thì nó có bị fail ở bước nào hay không.

17:31

S… Speaker 2 (1)

Fail ở đây nó không hẳn là cái byline của tụi em là chạy fail.

17:35

S… Speaker 2 (1)

Mà có thể là cái byline đó nó vẫn chạy đúng successfully.

17:38

S… Speaker 2 (1)

Tuy nhiên nó sẽ có những cái phép check ví dụ cho hẹn row cao với hệ thống

17:42

S… Speaker 1 (1)

nguồn.

17:42

S… Speaker 2 (1)

và role count trên target table,

17:44

S… Speaker 2 (1)

trên data warehouse rất khác nhau.

17:45

S… Speaker 1 (1)

Thì hầu hết,

17:47

S… Speaker 2 (1)

đối danh thì ở bước số 1 và bước số 5,

17:49

S… Speaker 2 (1)

đó sẽ là 2 cái bước mà Data Engineer sẽ spend rất nhiều thời gian vào.

17:52

S… Speaker 1 (1)

Tiếp theo là cái bước số 6,

17:55

S… Speaker 2 (1)

thường mọi người cũng rất là hay bỏ qua.

17:57

S… Speaker 2 (1)

Đó chính là mình phải là trở thành một cái người partner,

17:59

S… Speaker 2 (1)

phải hợp tác với tất cả các team khác,

18:01

S… Speaker 2 (1)

bao gồm có team,

18:02

S… Speaker 1 (1)

asset team,

18:03

S… Speaker 2 (1)

team data governance,

18:05

S… Speaker 2 (1)

team data analyst,

18:06

S… Speaker 1 (1)

team machine learning engineer,

18:08

S… Speaker 2 (1)

team AI engineer,

18:09

S… Speaker 1 (1)

team platform operation,

18:10

S… Speaker 2 (1)

DevOps.

18:11

S… Speaker 2 (1)

Thì đối với anh khi mà làm một vị trí về Data Engineer là hầu hết là mình phải

18:16

S… Speaker 1 (1)

tiếp xúc và mình communicate với hầu như tất cả các stakeholder khác.

18:20

S… Speaker 2 (1)

Và đặc biệt là có thể là nếu một bạn Data Engineer làm lâu năm thì bạn có thể là

18:24

S… Speaker 1 (1)

involve luôn cả cái chuyện là lấy business requirement từ end user.

18:27

S… Speaker 1 (1)

Rồi,

18:30

S… Speaker 1 (1)

tiếp theo thì anh xin được phép chia sẻ là lý

18:34

S… Speaker 2 (1)

do tại sao anh chọn ngành Data Engineer này và tại sao anh có thể gắn

18:39

S… Speaker 2 (1)

bó với ngành Data Engineer này là hơn 7 năm.

18:42

S… Speaker 2 (1)

Thì cái này chỉ là một số chia sẻ cá nhân thôi,

18:45

S… Speaker 2 (1)

chứ nó cũng không chắc là đúng.

18:46

S… Speaker 2 (1)

Thì đối với anh,

18:48

S… Speaker 2 (1)

thì đối với ngành Data Engineering này,

18:50

S… Speaker 2 (1)

cái thứ nhất mà anh cảm thấy nó rất là có giá trị là nó sẽ giải quyết

18:54

S… Speaker 2 (1)

cái bài toán thực tế của mình.

18:56

S… Speaker 2 (1)

Bài toán thực tế đó nó có thể là đến từ việc cung cấp

19:00

S… Speaker 2 (1)

data cho business and user để có thể là họ định hình cái

19:05

S… Speaker 2 (1)

cách ngân hàng phục vụ khách hàng.

19:06

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như ở chi nhánh đó,

19:08

S… Speaker 2 (1)

ở chi nhánh biển Bắc đi thì họ cảm thấy cái mức mà khách

19:12

S… Speaker 2 (1)

hàng sử dụng sản phẩm tính dụng thẻ thì nó sẽ nhiều hơn.

19:16

S… Speaker 2 (1)

cái sử dụng ở phía nam,

19:18

S… Speaker 1 (1)

v .v.

19:19

S… Speaker 2 (1)

Thì những cái đó thì mình có thể provide cho họ những cái cách marketing,

19:23

S… Speaker 2 (1)

cái cách approach về product cho banker.

19:26

S… Speaker 1 (1)

Và mỗi một cái rì ly trên data

19:30

S… Speaker 2 (1)

engineering model,

19:31

S… Speaker 2 (1)

nó sẽ là tác động thật vào trong cái quyết định của leadership,

19:35

S… Speaker 2 (1)

vào trong cái sản phẩm đầu ra của một tổ chức.

19:38

S… Speaker 2 (1)

Và đối với anh thì data engineering nó không phải là một cái tác nhỏ lẻ,

19:42

S… Speaker 2 (1)

biệt lập,

19:43

S… Speaker 2 (1)

mà mình sẽ là đốc góp vào trong cái việc xây dựng cái nền tảng.

19:47

S… Speaker 2 (1)

tạo ra giá trị và tạo ra quyết định cho ngân hàng rồi

19:52

S… Speaker 1 (1)

sau khi mà các bạn đã xây dựng nền tảng đánh tin cậy rồi thì các bạn phải

19:57

S… Speaker 1 (1)

tiếp tục là duy trì cái sự

20:00

S… Speaker 2 (1)

tin cậy đó để tất cả các team khác có thể là dựa vào đó để có thể xây dựng

20:04

S… Speaker 2 (1)

được những sản phẩm cuối.

20:06

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn có thể đó là một cái dashboard đi,

20:08

S… Speaker 1 (1)

có thể là một report,

20:10

S… Speaker 2 (1)

có thể là một machine learning model,

20:12

S… Speaker 2 (1)

cũng có thể là một con AI agent để có thể provide được conversational

20:17

S… Speaker 1 (1)

result cho business and user.

20:19

S… Speaker 2 (1)

Và các bạn phải biết là làm data engineer thì cái chữ mà đáng tin cậy reliability,

20:24

S… Speaker 2 (1)

đó chính là một cái signature mà các bạn nên có.

20:27

S… Speaker 2 (1)

Và cái thứ 3 nữa là đối với ngành Data Engineering này thì anh cảm thấy là

20:31

S… Speaker 2 (1)

anh grow rất là nhanh.

20:33

S… Speaker 2 (1)

Thứ nhất là về công cụ,

20:35

S… Speaker 1 (1)

mindset,

20:36

S… Speaker 1 (1)

về phương pháp thì nó thay đổi rất là liên tục.

20:40

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như 5 năm trước khi anh làm thì hầu như mọi người đều sử dụng Data Warehouse,

20:45

S… Speaker 1 (1)

Data Lake.

20:46

S… Speaker 2 (1)

Bây giờ thì mọi người nói nhiều hơn về cái chuyện sử dụng Data Lakehouse,

20:49

S… Speaker 2 (1)

hoặc là một số khái niệm mới như Multi Model Data Lakehouse,

20:54

S… Speaker 1 (1)

v .v.

20:55

S… Speaker 2 (1)

Hoặc là những cái khái niệm về AI Agent đang sử dụng.

20:58

S… Speaker 2 (1)

Thì anh cảm thấy đối với anh thì cái ngành Data Engineer này là cái ngành thay đổi rất

21:02

S… Speaker 2 (1)

là nhanh và nó giúp anh phát triển.

21:04

S… Speaker 1 (1)

Rồi thì sau phần này

21:08

S… Speaker 1 (1)

thì anh xin phép được...

21:12

S… Speaker 2 (1)

Anh có thấy là các bạn mong chờ gì từ buổi webinar ngày hôm nay?

21:16

S… Speaker 2 (1)

Thứ nhất là phần kiến thức.

21:18

S… Speaker 2 (1)

Thì trong buổi webinar ngày hôm nay thì mục tiêu thì anh chỉ muốn đi qua overall

21:22

S… Speaker 1 (1)

về Data Engineer.

21:23

S… Speaker 2 (1)

Thì anh mong là sau này mình sẽ có những cái buổi chia sẻ cụ thể

21:27

S… Speaker 1 (1)

và chi tiết hơn.

21:28

S… Speaker 2 (1)

Thì ở đây anh thấy mọi người cũng khá muốn tìm hiểu

21:32

S… Speaker 2 (1)

về cái cách làm sao để mình apply vào trong

21:36

S… Speaker 2 (1)

vị trí Starcam Data Engineer của NAP.

21:40

S… Speaker 2 (1)

Thì anh sẽ nói nhanh qua cái phần tiêu chí là Starcam

21:45

S… Speaker 2 (1)

Data Engineer của NAP.

21:46

S… Speaker 2 (1)

Thì ở đây là mình sẽ tìm kiếm ứng viên có những phẩm chất gì.

21:50

S… Speaker 1 (1)

Thì đối với anh thì một

21:55

S… Speaker 2 (1)

bạn là Starcam Data Engineer không phải là cái gì cũng biết.

21:58

S… Speaker 2 (1)

Không cần là phải là Data Engineer,

21:59

S… Speaker 1 (1)

ETL,

22:00

S… Speaker 1 (1)

ELT là gì.

22:01

S… Speaker 2 (1)

Mà cái anh cần đó chính là các bạn phải có Strong Fundamental.

22:05

S… Speaker 2 (1)

Các bạn phải có tính tò mò.

22:07

S… Speaker 2 (1)

Tính tò mò ở đây là các bạn khi mà các bạn thấy một cái problem gì đó,

22:10

S… Speaker 2 (1)

ví dụ byline của mình chạy không đúng,

22:12

S… Speaker 2 (1)

data của mình deliver cho customer mặc dù nó đã đúng với

22:16

S… Speaker 2 (1)

hệ thống rồi.

22:17

S… Speaker 2 (1)

Tuy nhiên tại sao customer vẫn nói là nó sai và đặc biệt là các

22:21

S… Speaker 2 (1)

bạn phải có cái tinh thần làm chủ ownership rất là cao.

22:26

S… Speaker 2 (1)

Rồi thì thứ nhất,

22:27

S… Speaker 2 (1)

cái tiêu chí thứ nhất mà anh cần đó chính là tư duy giải quyết vấn đề.

22:30

S… Speaker 2 (1)

Thì ở đây thì mình phải có khả năng mình bốc tách một vấn đề phức

22:34

S… Speaker 2 (1)

tạp thành nhiều vấn đề nhỏ mà có thể giải quyết được.

22:37

S… Speaker 2 (1)

Đây là kỹ năng mà mình sẽ đánh giá đầu tiên vào buổi phỏng vấn.

22:41

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như ai các bạn phỏng vấn với anh thì thật anh sẽ hỏi ngay câu đầu

22:45

S… Speaker 2 (1)

tiên. Đó chính là cái project.

22:48

S… Speaker 2 (1)

Cái sản phẩm mà tụi em build lúc mà tụi em còn học đại học hay là

22:52

S… Speaker 2 (1)

tụi em đã đi làm rồi,

22:53

S… Speaker 2 (1)

thì cái sản phẩm đó nó nhằm nó giải quyết cái vấn đề.

22:56

S… Speaker 2 (1)

Thường cái câu đầu tiên sẽ luôn hỏi là giải quyết cái vấn đề gì trước.

22:58

S… Speaker 2 (1)

Cái thứ hai là phải có nền tảng rất là vững về fundamental.

23:02

S… Speaker 2 (1)

Thì ở đây có 3 cái nền tảng vững mà anh muốn highlight.

23:05

S… Speaker 2 (1)

Đó thứ nhất là về SQL,

23:06

S… Speaker 1 (1)

relational database.

23:08

S… Speaker 2 (1)

Cái này là cái một trong những cái hành trang bắt buộc phải có của một bạn làm Data Engineer.

23:14

S… Speaker 2 (1)

Cái thứ hai là về ngôn ngữ lập trình.

23:16

S… Speaker 2 (1)

Ngôn ngữ lập trình thì whatever ngôn ngữ lập trình ha.

23:18

S… Speaker 2 (1)

Anh chỉ cần một bạn có thể là biết Python cũng được,

23:21

S… Speaker 2 (1)

biết Java cũng được.

23:22

S… Speaker 2 (1)

Nhưng quan trọng là các bạn phải hiểu những cái fundamental về ngôn ngữ lập trình.

23:26

S… Speaker 2 (1)

Và cái thứ ba nữa là các bạn phải có nắm một số cái về

23:30

S… Speaker 2 (1)

giải quyết vấn đề,

23:31

S… Speaker 1 (1)

mindset.

23:31

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ anh đưa ra một cái business case problem.

23:34

S… Speaker 2 (1)

Thì các bạn phải cho anh biết được cái concept làm sao các bạn giải quyết được cái vấn đề đó.

23:38

S… Speaker 1 (1)

Rất đơn giản thôi.

23:39

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như là anh có một bản.

23:42

S… Speaker 2 (1)

1 triệu dữ liệu và đang load 1 triệu dòng,

23:45

S… Speaker 2 (1)

đang load hằng ngày thì mình có làm có cách nào để mà mình có thể là load dữ liệu đó được

23:49

S… Speaker 2 (1)

nhanh nhất hay không?

23:51

S… Speaker 2 (1)

Thứ ba là các bạn phải có trí tò mò.

23:54

S… Speaker 2 (1)

Tức nghĩa là các bạn quan tâm thật sự tới cái vấn đề và cái giải pháp của

23:58

S… Speaker 2 (1)

mình. Chứ không phải là việc cái tool đó là hiện tại mọi người ai cũng xài.

24:01

S… Speaker 2 (1)

Cái tool đó rất là nổi tiếng.

24:03

S… Speaker 2 (1)

Hay có cái tool đó gắn vào CV của mình là được nhận v .v.

24:06

S… Speaker 2 (1)

Thì anh không quan trọng vì cái phần công cụ.

24:09

S… Speaker 2 (1)

Anh sẽ quan tâm thật sự tới cái cách các bạn approach vấn đề như thế nào.

24:13

S… Speaker 2 (1)

Các bạn find out ra được cái solution.

24:15

S… Speaker 2 (1)

Hoặc thậm chí các bạn không find out ra được cái solution.

24:18

S… Speaker 2 (1)

Nhưng các bạn phân tích rõ được cái vấn đề đó cho anh lại được.

24:22

S… Speaker 2 (1)

Tiếp tục thứ tư đó chính là cái tinh thần làm chủ.

24:24

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn khi mình gặp một cái tình huống khó đi.

24:27

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như 5 giờ sáng bên Úc nhắn mình nói tại sao số

24:31

S… Speaker 2 (1)

trên cái dashboard của tôi vẫn chưa có thể hiện được hay

24:35

S… Speaker 2 (1)

là danh thu vẫn chỉ thể hiện ngày hôm qua mà tại sao không chưa thể hiện ngày hôm nay.

24:38

S… Speaker 2 (1)

Thì trong những tình trạng đó thì anh muốn mình phải có trách nhiệm

24:42

S… Speaker 2 (1)

mình ngồi dậy mở máy lên và sau đó mình sẽ check xem cái byline tại

24:47

S… Speaker 2 (1)

sao bị stuck.

24:47

S… Speaker 1 (1)

Có thể là byline đó được bị lỗi.

24:50

S… Speaker 2 (1)

Có thể là byline đó vẫn thành công,

24:51

S… Speaker 2 (1)

tuy nhiên data nó không thực sự đổ lên target data warehouse.

24:55

S… Speaker 2 (1)

Nó có thể là vì vấn đề từ hệ thống nguồn hay whatever,

24:58

S… Speaker 2 (1)

thì mình cần phải có...

25:00

S… Speaker 2 (1)

tính ownership của cái problem mà mình giải quyết.

25:02

S… Speaker 2 (1)

Cái thứ 5 đó chính là giao tiếp và làm việc

25:06

S… Speaker 2 (1)

nhóm. Bạn còn phải có khả năng giải thích cái suy nghĩ của mình,

25:09

S… Speaker 2 (1)

chứ không phải là ví dụ cho em mình nói những cái từ keyword và mình không có khả năng

25:13

S… Speaker 2 (1)

giải thích cho business and user hay là các bạn ở team khác hiểu được

25:18

S… Speaker 2 (1)

là mình đang làm gì.

25:19

S… Speaker 2 (1)

Thì đối với anh thì cái khả năng truyền đạt,

25:21

S… Speaker 2 (1)

giao tiếp và liên việc nhóm đó là một trong 6 cái tiêu chí quan trọng cho

25:25

S… Speaker 2 (1)

vị trí Starcam lần này.

25:27

S… Speaker 2 (1)

Và cuối cùng đó chính là role mindset.

25:29

S… Speaker 2 (1)

Đó chính là mình phải có tư duy phát triển.

25:31

S… Speaker 2 (1)

Ví dụ chẳng hạn như là có những cái thơm mới,

25:33

S… Speaker 2 (1)

những cái khái niệm mới thì mình phải sẵn sàng tìm hiểu.

25:37

S… Speaker 2 (1)

Mình phải thà thì anh cảm thấy là giữa một

25:41

S… Speaker 2 (1)

bạn biết 3 công cụ nhưng có role mindset với một bạn

25:45

S… Speaker 2 (1)

có biết được 15 công cụ nhưng đóng kính tư duy thì anh sẽ chọn

1

תקציר

שאל את אל על התעתיק הזה.