inflearn logo

Thiết kế dựa trên dữ liệu mà không cần nhà phân tích dữ liệu [Xem lại hội thảo Datarian | Tháng 11 năm 2025]

Tôi đã từng làm việc tại 7 startup nhỏ khác nhau, nơi không có cả chuyên viên phân tích dữ liệu lẫn nghiên cứu người dùng, và đã trải qua không ít thăng trầm. Tôi sẽ chia sẻ về những khó khăn thực tế mà một người thiết kế UX có thể gặp phải, cùng với những hiểu biết sâu sắc mà tôi đã đúc kết được trong quá trình vượt qua những khó khăn đó.

(5.0) 2 đánh giá

108 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian 12 tháng

Data literacy
Data literacy
product design
product design
UX Planning
UX Planning
Data literacy
Data literacy
product design
product design
UX Planning
UX Planning
Thumbnail

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Lý do tại sao phải làm việc dựa trên dữ liệu

  • Điều đầu tiên cần làm để làm việc dựa trên dữ liệu

  • Những điều cần chuẩn bị để làm việc dựa trên dữ liệu

  • Cách cộng tác với đồng nghiệp để làm việc dựa trên dữ liệu

  • Cách nắm bắt cơ hội ra quyết định dựa trên dữ liệu

  • Ý nghĩa của những nỗ lực này từ nhà thiết kế

Hội thảo phân tích dữ liệu do các nhà phân tích thực tế thực hiện 💡
Xem lại hội thảo tháng 11 năm 2025!

📢 Vui lòng kiểm tra trước khi học!

  • Bài giảng này là video ghi lại buổi hội thảo trực tuyến Thiết kế hướng dữ liệu mà không cần nhà phân tích dữ liệu” được tổ chức vào tháng 11 năm 2025.


  • Phần 2 Q&A là phiên họp Live-only, nên sẽ không cung cấp video xem lại.

Hội thảo Datarian 

Trong tháng 11, thiết kế hướng dữ liệu (data-driven design) sẽ là chủ đề chính!

2025년 11월 데이터리안 세미나 (1)_1920

Hội thảo Datarian tháng 11 là về 🔍

Dành cho những ai đang có những nỗi trăn trở này

  • Người làm chuyên môn đang bối rối không biết nên bắt đầu từ đâu khi cấp trên yêu cầu phân tích dữ liệu.

  • Nhà hoạch định, nhà thiết kế tò mò về các ví dụ thiết kế sử dụng dữ liệu

  • Bất kỳ ai muốn giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu

  • Những bạn sinh viên đang tìm việc hoặc người đang đi làm thường thấy các tin tuyển dụng yêu cầu làm việc dựa trên "dữ liệu" nhưng không biết cụ thể phải làm như thế nào.

  • '데이터'라는 단어가 무서운 사람

Giới thiệu bài diễn thuyết

# Thiết kế hướng dữ liệu (Data-driven design) mà không cần chuyên gia phân tích dữ liệu

Diễn giả Lee Mi-jin (Ranran)

  • Hiện là Nhà thiết kế sản phẩm với 17 năm kinh nghiệm

  • Hiện là Đại diện của 77th Street Dark Horses

  • Hiện là tác giả của cuốn sách đạt giải Đại thưởng Brunchbook lần thứ 12, 'UX đã lộ diện sau những nỗ lực đào sâu dữ liệu'


  • Bắt đầu từ một nhà thiết kế web cho đến khi trở thành một nhà thiết kế sản phẩm (Product Designer), tôi đã trưởng thành như cỏ dại khi kinh qua nhiều công ty khởi nghiệp ở các lĩnh vực đa dạng như giáo dục, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, hoa tươi, giặt là, quản lý tòa nhà, tuyển dụng và kiến trúc. Hiện tại, tôi đang vận hành <Ranran Class> để giúp đỡ những nhà thiết kế đang gặp phải những khó khăn tương tự như tôi trong quá khứ. Tôi giúp các nhà thiết kế giải tỏa những bế tắc, khôi phục sự tự tin để họ có thể tin tưởng vào chính bản thân mình.

2025년 11월 데이터리안 세미나_1부 강연_1920
2025년 11월 데이터리안 세미나_1부 강연 (2)

Tôi đã từng làm việc tại 7 startup nhỏ khác nhau, nơi không có cả chuyên viên phân tích dữ liệu lẫn nghiên cứu người dùng, và đã trải qua rất nhiều sai lầm đa dạng. Tôi sẽ chia sẻ về những khó khăn thực tế mà một người thiết kế UX có thể gặp phải, cùng với những hiểu biết sâu sắc (insight) đúc kết được trong quá trình vượt qua những khó khăn đó.

Chúng tôi sẽ tiết lộ những ví dụ thực tế sống động chưa từng được công bố trong tác phẩm đoạt giải Brunch Book mang tên 'Sau những nỗ lực đào bới dữ liệu, UX đã lộ diện'!

Hỏi & Đáp các câu hỏi thường gặp 💬

Q. Khi nào thì buổi hội thảo trực tiếp của Datarian diễn ra? Tôi có thể đăng ký ở đâu?

Bạn có thể xem thông tin về buổi hội thảo tiếp theo tại trang web Datarian. Bạn cũng có thể đăng ký ngay tại đó!. You can also sign up right away!

Q. Có cần phải chuẩn bị gì trước khi nghe không?

Không có đâu :D Ai cũng có thể nghe được ạ!

Q. Tôi có thể xem riêng các slide đã được sử dụng trong buổi hội thảo không?

Vui lòng kiểm tra các trang slide tại liên kết bên dưới!
Slide hội thảo tháng 11: https://dub.sh/uzmQ0OI

H. Chỉ có bài giảng phần 1 là có bản xem lại thôi phải không?

Vâng, chỉ có phần 1 của buổi diễn thuyết là có video xem lại.
Phần 2 Q&A là phiên thảo luận Live-only, chỉ có thể nghe trực tiếp tại buổi hội thảo và không cung cấp video xem lại.

Nếu bạn tò mò về
cảm nhận sau khi tham gia trực tiếp
👏

Nội dung nào ấn tượng nhất trong buổi hội thảo?

  • Tôi nhớ nhất sự thật rằng cần có cách tiếp cận dữ liệu cân nhắc đến cấu trúc lợi nhuận của công ty. Nhìn theo cách nào đó thì đây là điều hiển nhiên nhưng dường như lại là một lĩnh vực dễ bị bỏ qua. Ngoài ra, tôi cũng nhận ra rằng việc tự mình đưa ra các chỉ số muốn biết trước, sau đó kiểm tra xem có thể xác nhận chúng ở kênh nào mới là cách tiếp cận dữ liệu một cách chủ động.

  • Đây là một bài giảng tuyệt vời giúp tôi học được cách tận dụng những dữ liệu định tính và định lượng chưa được tinh lọc tại công ty hiện tại để cải thiện dịch vụ tốt hơn, từ việc tiếp cận quan điểm kinh doanh và tư duy (mindset) cũng như cách nhìn nhận dữ liệu thay vì chỉ chú trọng vào tầm quan trọng của các công cụ dữ liệu. Tôi đã phần nào tìm được câu trả lời cho việc nên phân loại dữ liệu theo những tiêu chuẩn nào.

  • Tôi biết rằng dữ liệu rất quan trọng nhưng vẫn luôn thắc mắc về cách thu thập và sử dụng chúng, thật tốt khi được nghe giải thích thông qua các ví dụ thực tế.

  • Nỗ lực xử lý dữ liệu trước khi phân tích là cần thiết, tôi rất ấn tượng với thái độ đặt câu hỏi thay vì chỉ sử dụng dữ liệu một cách đơn thuần.

  • Tôi rất ấn tượng với việc không phải tìm câu trả lời từ dữ liệu mà phải đặt câu hỏi để vận dụng chúng. Trong khi thực hiện dự án, tôi cứ nghĩ là mình đã đặt câu hỏi cho dữ liệu, nhưng sau khi nghe bài giảng hôm nay, tôi khá sốc khi nhận ra rằng hóa ra mình đang đi tìm câu trả lời từ dữ liệu.

  • Thật tuyệt vời khi có thể học về tầm quan trọng của dữ liệu, và nhìn chung khóa học rất tốt cho người mới bắt đầu vì không gặp khó khăn gì trong việc hiểu những nội dung như dữ liệu nào là cần thiết hay cách trích xuất dữ liệu như thế nào cho hiệu quả :)

  • Cách tiếp cận thực tế để có thể tận dụng dữ liệu thay vì chỉ đứng dưới góc nhìn của một nhà phân tích dữ liệu đã để lại ấn tượng sâu sắc trong tôi.

  • Việc chia mục tiêu và phân khúc luôn là điều khó khăn nhất, và tôi đã từng trăn trở rất nhiều về việc nên dựa trên tiêu chuẩn nào để đưa ra các tính năng mới phù hợp với đối tượng mục tiêu. Nếu suy nghĩ theo những nội dung mà bạn đã hệ thống lại, tôi cảm thấy việc sắp xếp ý tưởng từ giờ sẽ trở nên logic và dễ dàng hơn nhiều. Đây là phần ấn tượng và tuyệt vời nhất.


  • Tôi rất ấn tượng với quan điểm không chỉ xem dữ liệu là những con số hay kết quả, mà là điểm khởi đầu để hiểu sâu hơn về hành vi người dùng, và điều nhà thiết kế cần không phải là năng lực phân tích mà là tư duy đặt câu hỏi. Ngoài ra, nội dung về việc dữ liệu đúng thời điểm quan trọng hơn dữ liệu hoàn hảo cũng khiến tôi rất tâm đắc. Việc giữ thái độ hài lòng ở mức độ vừa đủ và chuyển sang thực thi khi dữ liệu trong thực tế khó tiếp cận hoặc chưa được tinh lọc là một bài học rất thực tế đối với tôi.




Một lời muốn nhắn gửi đến Datarian!

  • Đây thực sự là buổi hội thảo giúp ích cho tôi gấp bội so với những bài giảng trị giá hàng trăm nghìn won mà tôi từng nghe ở nơi khác. Tôi chân thành cảm ơn các bạn đã mở ra cơ hội để tôi có thể tiếp cận những bí quyết đúc kết từ nhiều năm kinh nghiệm thực tế quý báu với một mức giá tốt như vậy.

  • Tôi luôn nhận được rất nhiều sự giúp đỡ vì bạn luôn hướng dẫn những nội dung cốt lõi một cách dễ hiểu. Tôi hy vọng rằng nếu cứ từng bước dõi theo, một ngày nào đó tôi sẽ có thể bước đi trên con đường phân tích dữ liệu vốn dĩ có vẻ rất mơ hồ này.

  • Tại Hàn Quốc, nơi mà khái niệm UX/UI hay Product Design vẫn chưa thực sự định hình rõ ràng, những bài giảng như thế này thực sự rất quý giá. Hy vọng trong tương lai các bạn sẽ thường xuyên tổ chức những buổi hội thảo như thế này nữa nhé.

  • Đó là một khoảng thời gian giúp tôi có được những hiểu biết quý giá. Tôi rất ủng hộ những việc các bạn đang làm và mong chờ được thấy sự phát triển cùng nhau giữa Datarian và người dùng.

  • Đây là một bài giảng mà tôi có thể cảm nhận rõ rệt sự tâm huyết của người dạy trong việc truyền tải những nội dung chất lượng. Thật may mắn khi đến tận bây giờ tôi mới biết đến bài giảng của Datarian! Xin cảm ơn rất nhiều!!

  • Đây là buổi live đầu tiên nhưng tôi rất thích vì bài giảng chứa đựng những nội dung vô cùng chất lượng. Khi nói đến phân tích dữ liệu, dù trên mạng có rất nhiều tài liệu nhưng mỗi khi định hệ thống lại một cách rõ ràng thì tôi luôn cảm thấy mơ hồ về "data insight". Tôi rất thích cách bạn hướng dẫn từ góc nhìn bao quát như tiêu chuẩn đúc kết hay lý do tại sao cần dữ liệu. Hơn nữa, bài giảng đưa ra các tiêu chuẩn rõ ràng cho từng đối tượng mục tiêu nên tôi lại càng ưng ý hơn.

  • Cảm ơn bạn đã mang lại cho tôi cảm giác như vừa khám phá ra một điều còn thú vị hơn giữa thế giới đầy rẫy những điều thú vị này!

  • Cảm ơn bạn vì luôn mang đến những bài giảng tuyệt vời!

  • Cách giải thích dễ hiểu của bạn giúp những nội dung phức tạp và khó nhằn trở nên dễ dàng hơn. Thêm vào đó, tôi rất hài lòng với cách dẫn dắt gãy gọn, không rườm rà!

  • Tôi đã từng cảm thấy rất mịt mờ về việc phải phân tích dữ liệu như thế nào, nhưng thông qua buổi hội thảo này, tôi đã có thêm được nhiều góc nhìn mới mẻ. Cảm ơn các bạn đã tổ chức một buổi hội thảo tuyệt vời như vậy!


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người làm chuyên môn được cấp trên yêu cầu phân tích dữ liệu nhưng không biết phải bắt đầu từ đâu.

  • Các nhà lập kế hoạch và nhà thiết kế tò mò về các trường hợp thiết kế sử dụng dữ liệu.

  • Bất cứ ai muốn giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu

  • Những bạn đang chuẩn bị xin việc hoặc người đang đi làm thường thấy các thông báo tuyển dụng dạo gần đây hay nhắc đến việc làm việc dựa trên "dữ liệu" (data-driven), nhưng lại không biết cụ thể là phải làm như thế nào.

  • Người sợ từ 'dữ liệu'

Xin chào
Đây là datarian

23,663

Học viên

2,770

Đánh giá

29

Trả lời

4.9

Xếp hạng

36

Các khóa học

Các nhà phân tích đang làm việc thực tế với kinh nghiệm dày dặn sẽ trực tiếp lên kế hoạch và giảng dạy các khóa học phân tích dữ liệu.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Datarian

👉 https://datarian.io/

Thêm
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

2 đánh giá

5.0

2 đánh giá

  • godrk123님의 프로필 이미지
    godrk123

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 4.8

    5

    100% đã tham gia

    Nó đã giúp tôi hiểu được những gì cần thiết và quan trọng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu!

    Khóa học khác của datarian

    Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

    Miễn phí