---DANH MỤC NỘI DUNG---
1. Excel và giới hạn khi doanh nghiệp tăng trưởng
2. SQL Life-cycle trong doanh nghiệp
3. Doanh nghiệp cần cả Relational và Non-relational Database
4. SQL + Lakehouse: Bước tiến giúp SQL chạm đến mọi dữ liệu
5. SQL trong bức tranh nghề nghiệp Data
6. Lời Khuyên

Rất nhiều bạn mới vào nghề thường tập trung vào học tool BI, visualization hay machine learning mà quên rằng, nền tảng vững chắc nhất để làm việc với dữ liệu chính là SQL và hệ thống cơ sở dữ liệu (Database). Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ chi tiết về SQL Life-cycle, các loại Database trong doanh nghiệp, cũng như những xu hướng hiện đại giúp SQL ngày càng mở rộng sức mạnh

1. Excel và giới hạn khi doanh nghiệp tăng trưởng

Hầu hết các doanh nghiệp khi mới bắt đầu quản lý dữ liệu đều chọn Excel vì sự đơn giản và quen thuộc:

-   Dễ sử dụng, không cần IT hỗ trợ.

-   Phù hợp với dữ liệu nhỏ (chỉ vài ngàn dòng).

-   Xuất/nhập nhanh từ POS, CRM hay website.

Tuy nhiên, khi quy mô dữ liệu và tổ chức tăng lên, Excel nhanh chóng bộc lộ hạn chế:

-   File nặng, dễ treo máy.

-   Phiên bản chồng chéo, khó kiểm soát.

-   Hạn chế trong phân quyền và bảo mật.

-   Không thể tự động hóa hoặc xử lý real-time.

👉 Đây chính là lúc doanh nghiệp cần bước sang Database + SQL, để đảm bảo dữ liệu ổn định – an toàn – mở rộng, thay thế cho những file Excel thủ công và rời rạc.

2. SQL Life-cycle trong doanh nghiệp

Trong suốt quá trình làm Data Analyst, tôi nhận ra SQL không chỉ xuất hiện ở một giai đoạn, mà hiện diện ở tất cả các khâu trong vòng đời dữ liệu:

a) Thu thập & Lưu trữ

    Dữ liệu từ app, website, POS, CRM… được đưa vào Database.

b) Xử lý & Biến đổi (ETL/ELT)

    SQL được dùng để làm sạch dữ liệu, join nhiều nguồn, chuẩn hóa schema.

c) Phân tích & Báo cáo

    Analyst sử dụng SQL để query KPI, cohort analysis, retention… rồi visualize trên BI tool (Power BI, Tableau).

d) Ứng dụng nâng cao

    Data Scientist trích xuất dataset từ SQL để train ML model.

e) Quản trị & Bảo mật

    SQL định nghĩa schema, view, role, quyền truy cập và quản lý dữ liệu.

👉 Chính vì vậy, SQL là ngôn ngữ chung cho mọi vai trò: từ Data Engineer, Data Analyst, đến Data Scientist.

3. Doanh nghiệp cần cả Relational và Non-relational Database

Relational Database (RDBMS) – Cơ sở dữ liệu quan hệ

-   Dữ liệu lưu dưới dạng bảng (hàng & cột).

-   Có khóa liên kết (Primary Key, Foreign Key).

-   Phù hợp dữ liệu có cấu trúc rõ ràng, cần tính toàn vẹn cao.

Ví dụ phổ biến: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server.

Ứng dụng thực tế: hệ thống ngân hàng, đơn hàng e-commerce, CRM, ERP.

 👉 Ưu điểm: ổn định, an toàn, query mạnh với SQL chuẩn.

Non-relational Database (NoSQL) – Cơ sở dữ liệu phi quan hệ

-   Dữ liệu linh hoạt: document (JSON), key-value, graph, columnar.

-   Không yêu cầu schema cứng nhắc.

-   Phù hợp dữ liệu phi cấu trúc: log, clickstream, IoT, social data.

Ví dụ phổ biến: MongoDB, Cassandra, DynamoDB.

 Ứng dụng thực tế: lưu event app, tracking hành vi người dùng, big data.

 👉 Ưu điểm: scale ngang, tốc độ cao, xử lý dữ liệu lớn.

Vì sao doanh nghiệp cần cả hai?

-   Relational: phục vụ nghiệp vụ core, đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối.

-   Non-relational: xử lý dữ liệu hiện đại, phi cấu trúc, tốc độ và linh hoạt.

Hầu hết doanh nghiệp hiện nay đều sử dụng song song để tận dụng sức mạnh của cả hai mô hình.

4. SQL + Lakehouse: Bước tiến giúp SQL chạm đến mọi dữ liệu

Trong quá khứ, NoSQL thường gây khó khăn vì mỗi hệ thống lại có ngôn ngữ truy vấn riêng: ongoDB dùng MongoQL, Cassandra dùng CQL… Điều này khiến Analyst phải học thêm nhiều cú pháp phức tạp.

Nhưng với sự ra đời của kiến trúc Lakehouse (Databricks, Snowflake, Trino, DuckDB…), dữ liệu structured và semi-structured (JSON, log) đều có thể được quản lý thống nhất dưới dạng table.

👉 Lợi ích: chỉ cần SQL chuẩn, Analyst có thể query dữ liệu từ cả Relational và Non-relational dễ dàng, thay vì phải học thêm nhiều ngôn ngữ riêng biệt.

Case study: Iceberg + Trino

Ví dụ thực tế trong một dự án tôi từng tham gia:

-   Doanh nghiệp lưu log JSON vào Iceberg tables.

-   Dùng Trino để query dữ liệu:

SELECT 
    user_id, 
    COUNT(*) AS click_count
FROM iceberg.ecommerce.event
WHERE event_type = 'click'
  AND event_time >= DATE '2025-09-01'
GROUP BY user_id;

👉 Kết quả: dù dữ liệu gốc là JSON (phi quan hệ), Analyst vẫn có thể truy vấn bằng SQL chuẩn như làm việc với bảng quan hệ bình thường.

5. SQL trong bức tranh nghề nghiệp Data

Nhiều bạn nghĩ SQL là kỹ năng cơ bản, “ai cũng biết”, nên thường bỏ qua. Nhưng thực tế:

-   SQL là điều kiện bắt buộc trong mọi JD Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist.

-   SQL là vũ khí cạnh tranh: ai query nhanh, clean, tối ưu sẽ tiết kiệm hàng giờ xử lý.

-   SQL giúp hiểu rõ dữ liệu gốc: đây là bước nền quan trọng trước khi visualization hay modeling.

Tôi đã gặp rất nhiều bạn Analyst giỏi dashboard, nhưng khi cần join 3–4 bảng để trả lời một câu hỏi business thì lại mất hàng giờ loay hoay. Ngược lại, những bạn thành thạo SQL chỉ mất vài phút để tạo ra insight có giá trị.

6. Lời khuyên

SQL không chỉ là “ngôn ngữ để viết query”, mà là nền tảng để doanh nghiệp quản trị dữ liệu, xuyên suốt từ lưu trữ, xử lý, phân tích đến ra quyết định.

-   Excel tốt cho giai đoạn khởi đầu, nhưng để scale, doanh nghiệp cần Database.

-   Relational & Non-relational bổ sung cho nhau: ổn định vs linh hoạt.

-   SQL + Lakehouse mở ra kỷ nguyên mới, nơi chỉ với một cú SELECT bạn có thể truy cập cả structured và semi-structured data.

Với tư cách một Data Analyst lâu năm, tôi tin rằng đầu tư học SQL bài bản không chỉ giúp bạn đi nhanh hơn trong nghề, mà còn giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu một cách hiệu quả, chính xác và bền vững.

👉 Nếu bạn là người mới, hãy bắt đầu với SQL cơ bản.

 👉 Nếu bạn đã có kinh nghiệm, hãy rèn luyện kỹ năng tối ưu query, làm việc với database lớn, và làm quen với kiến trúc Lakehouse.

Bởi vì trong thế giới dữ liệu, SQL luôn là ngôn ngữ chung – ngôn ngữ kết nối Analyst, Engineer và Scientist lại với nhau.