GiangNguyen

Author: giangnguyen

  • Đương đầu với những điều thất vọng và vô nghĩa

    2025 là năm dọn dẹp, đập bỏ, cắt đứt. 2026 là năm xây dựng cái mới. Ít nhất với mình là vậy.

    Và có thể nói, điều khiến mình cay đắng nhất, buồn bã nhất, là “Cái đưa ta đến đây, chưa chắc đưa ta đến đó”.

    Ví dụ như chuyện xây nhà. Dù có kỹ sư trưởng công ty xây dựng vẽ kết cấu, 99 trang thuyết minh, đủ thứ simulation, cũng không bằng “cảm thấy” và “kinh nghiệm từ hồi mới đi làm kiếm tiền” của ba.

    Và mình nghĩ tới những vị sếp cỡ tuổi ba ở công ty.

    Thở dài.

    Tự chọn cho mình điểm mình chấp nhận được.

    Nhớ về những bài học đàm phán, về BATNA và Never split the difference.

    Chờ cho cơn bực tức lắng xuống.

    Chờ cho huyết áp lắng xuống.

    20260111

    Day 8

  • Giải ảo #1: Giải Nobel kinh tế có phải là giải Nobel?

    Trả lời: https://www.phantichkinhte123.com/2014/12/giai-nobel-kinh-te-mot-su-huyen-hoac.html

  • Học chậm #6: Học một chủ đề mới toanh như thế nào?

    TL, DR:

    • Giới thiệu 2 tool chính mình thường dùng để học các chủ đề mới được nhanh chóng: Taxonomy và Abductive reasoning
    • Bàn về động lực học và một số cách mình học

    Mình thường nhận được những câu cảm thán như vầy:

    1. “Sao em biết nhiều quá vậy?” (Underlying: Mà nhiều thứ trời ơi đất hỡi ghê :v)
    2. “Biết nhiều vậy để chi?” (Underlying: Rảnh quá hông có việc gì khác làm ha?)

    Mình cũng nghĩ nhiều về cái đó lắm, nên nay mình thử viết xuống để tự trả lời hai câu đó coi sao.

    Câu 1: Sao em biết nhiều quá vậy?

    Mình có 2 biệt danh mà người khác đặt cho, 1 là Giang Google, 2 là Giang Sherlock. (Còn tự đặt chắc mình chỉ tự đặt cái tên Gấu Xù, chứ nào dám tự ghép tên mình với 2 cái đại thụ như vậy).

    Giang Google là biệt danh ở nhóm đồng nghiệp làm đào tạo (Learning & Development – L&D). Ban đầu mình khá ngại với biệt danh này nhưng qua thời gian thì mình cảm thấy cái tên đó cũng hợp lý, vì những cái mình biết thì mình Google là chính 😛 Thành quả là gì? Mình biết khá nhiều thứ trời ơi đất hỡi, và mình cực vui khi tìm thấy sự liên kết giữa những thứ tưởng chừng chẳng liên quan gì đến nhau. Bạn lục trong WordPress mình sẽ thấy, ví dụ, Tarot & problem solving, thú bông và nghề săn bắn…

    Công cụ chính mà Giang Google dùng là Taxonomy – bảng phân loại, để cổ kết nối các ý tưởng mới trên cái cây phân loại có sẵn của cổ, giúp cổ bớt cảnh “râu ông nọ cắm cằm bà kia” 😉

    Biệt danh thứ hai, mới có gần đây thôi, là Giang Sherlock. Vì mình khoái cách mà Sherlock xây giả thuyết, rồi tìm dẫn chứng, rồi lại phản biện nó, rất là khoa học. Mình kể về việc mình áp dụng cách tương tự trong một cuộc phỏng vấn, và bác interviewer có vẻ khoái nó lắm =)) Cũng đúng ha, làm data, làm business analyst, thì cũng là đi thu thập thông tin, xây dựng giả thuyết để trả lời một câu hỏi, rồi tìm dẫn chứng để chấp thuận/phản đối giả thuyết. Bác interviewer (nay là functional manager của mình) đã mô tả mình vầy: “She is the kind of person who will shake every branch of the tree to find the answer”.

    Và cũng như Sherlock, công cụ chính mình dùng là Abductive Reasoning. Nó là tư duy quy nạp, nhưng có tính đến fuzzy logic. Nó không “chết cứng” trong các giả thiết, mà luôn cởi mở để thay đổi kết luận khi có dẫn chứng mới.

    Mình để một số link tham khảo ở đây:

    Câu hỏi thứ hai, “Biết nhiều vậy để chi?”.

    Thực ra, mình không biết. Đến tận bây giờ, những câu hỏi “em sẽ là ai trong 5-10 năm tới” vẫn luôn khiến mình băn khoăn mà. Chắc cảm giác băn khoăn đó lớn quá, nên mình vẫn đang học hoài để coi mình có thể là ai.

    Việc học, theo mình có hai yếu tố:

    1. Muốn học
    2. Kĩ năng học

    Mục số 1, nếu ai đó hỏi là sao mình có động lực học, trước thì mình chỉ có thể trả lời là mình tò mò, kiểu, tự nhiên nó vậy. Sau này mình phát hiện ra mình tự học nhiều qua sách vở vì khi còn nhỏ mình ít bạn, anh chị thì lớn, không có mấy dịp được trò chuyện với người, mà nhà mình lẫn nhà bác có sẵn mấy bộ bách khoa thư cho trẻ em nên mình đọc giải khuây, được khen là “có vẻ ham học”, lâu dần thì hình thành thói quen đọc văn bản dài, mà đọc nhiều thì có sẵn câu trả lời trong đầu cho mấy câu đố dạng trivia, được khen tiếp, lại đọc tiếp, tới một ngày không ai khen cũng đọc, cũng học =)) Gần đây mình hay đùa là nếu em có người chơi cùng, chắc em không đọc nhiều dữ vậy, mệt lắm.

    Mục số 2, về kĩ năng học, đặc biệt là học những thứ mới, thì vài kĩ năng mình hay áp dụng và thấy hiệu quả là vầy:

    1. Browse: áp dụng khi mình rảnh và có sẵn một cái kho (ví dụ, intranet, thư viện), mình cứ tìm theo tên người, theo phòng ban, xem thử nghiệp vụ của họ là gì, plan các năm qua, meeting minutes, etc. Kết quả của việc này là mình có một bức tranh đại khái về việc người ta làm, các outcome là gì…
    2. Search: áp dụng khi mình có ít thời gian và/hoặc có từ khóa. Mình sẽ bắt một từ khóa rồi mở rộng trường từ vựng, xây một cái Taxonomy. ví dụ: martech -> digital marketing -> marketing strategy, etc. Khi mình đã mở rộng được đến từ vựng đủ “bự” để coi là một chuyên ngành thì tìm đến các hiệp hội hoặc text book/ syllabus của trường đại học để hiểu về standard của ngành.
    3. Translate, Map & Modelling: Việc tiếp theo, là dịch ngôn ngữ của người ta thành ngôn ngữ của mình. Mình thường dùng vài model đơn giản, ví dụ: Quá khứ – Hiện tại – Tương lai; Input – Process – Output; Ý kiến – Data – Hành động; Bức tranh nhỏ – bức tranh lớn; Zoom in – Zoom out; … Mình có xu hướng dùng những ẩn dụ/ metaphor mà đa số người ta ít nhiều quen thuộc ví dụ như nấu ăn, dùng bản đồ, xây nhà…
    4. Validate với chuyên gia: sau khi có trong tay: vấn đề chính của ngành, quy trình, landscape…, mình sẽ tìm cách nói chuyện với một chuyên gia trong ngành gần nhất mà mình có thể tiếp cận để xem mình có thực sự hiểu đúng, và các trend gần nhất là gì.
    5. Làm: Tìm một dự án gì đó để làm, hoặc tổng hợp cái mình biết thành một bài viết. Tìm cách mô tả nó bằng ngôn ngữ đơn giản hơn, vui vẻ hơn. (Đây là cách của Feymann á).

    Cuối cùng thì, nhiều khi việc học được xem là một thứ xa xỉ, chính bởi vì người học cũng có khi chẳng biết học để làm chi. Bởi con người sẽ bị bức bối nếu không làm gì, nên để xoa dịu sự bất an đó, mình học. Và sự học đó, có khi đến khi học xong thì cũng đã lỗi thời. Thế nên mình xem việc học như tập thể dục, cũng tốt mà ha.

    (Bài này bắt đầu viết từ tháng 2/2025 và viết xong nhân ngày quốc tế lao động 1/5/2025. Năm ngoái giờ này mình đang đi chơi biển, năm nay mình cũng đi chơi biển 😛 Là lao động dữ chưa?)

  • Học chậm #6: Học một chủ đề mới toanh như thế nào?

    TL, DR:

    • Giới thiệu 2 tool chính mình thường dùng để học các chủ đề mới được nhanh chóng: Taxonomy và Abductive reasoning
    • Bàn về động lực học và một số cách mình học

    Mình thường nhận được những câu cảm thán như vầy:

    1. “Sao em biết nhiều quá vậy?” (Underlying: Mà nhiều thứ trời ơi đất hỡi ghê :v)
    2. “Biết nhiều vậy để chi?” (Underlying: Rảnh quá hông có việc gì khác làm ha?)

    Mình cũng nghĩ nhiều về cái đó lắm, nên nay mình thử viết xuống để tự trả lời hai câu đó coi sao.

    Câu 1: Sao em biết nhiều quá vậy?

    Mình có 2 biệt danh mà người khác đặt cho, 1 là Giang Google, 2 là Giang Sherlock. (Còn tự đặt chắc mình chỉ tự đặt cái tên Gấu Xù, chứ nào dám tự ghép tên mình với 2 cái đại thụ như vậy).

    Giang Google là biệt danh ở nhóm đồng nghiệp làm đào tạo (Learning & Development – L&D). Ban đầu mình khá ngại với biệt danh này nhưng qua thời gian thì mình cảm thấy cái tên đó cũng hợp lý, vì những cái mình biết thì mình Google là chính 😛 Thành quả là gì? Mình biết khá nhiều thứ trời ơi đất hỡi, và mình cực vui khi tìm thấy sự liên kết giữa những thứ tưởng chừng chẳng liên quan gì đến nhau. Bạn lục trong WordPress mình sẽ thấy, ví dụ, Tarot & problem solving, thú bông và nghề săn bắn…

    Công cụ chính mà Giang Google dùng là Taxonomy – bảng phân loại, để cổ kết nối các ý tưởng mới trên cái cây phân loại có sẵn của cổ, giúp cổ bớt cảnh “râu ông nọ cắm cằm bà kia” 😉

    Biệt danh thứ hai, mới có gần đây thôi, là Giang Sherlock. Vì mình khoái cách mà Sherlock xây giả thuyết, rồi tìm dẫn chứng, rồi lại phản biện nó, rất là khoa học. Mình kể về việc mình áp dụng cách tương tự trong một cuộc phỏng vấn, và bác interviewer có vẻ khoái nó lắm =)) Cũng đúng ha, làm data, làm business analyst, thì cũng là đi thu thập thông tin, xây dựng giả thuyết để trả lời một câu hỏi, rồi tìm dẫn chứng để chấp thuận/phản đối giả thuyết. Bác interviewer (nay là functional manager của mình) đã mô tả mình vầy: “She is the kind of person who will shake every branch of the tree to find the answer”.

    Và cũng như Sherlock, công cụ chính mình dùng là Abductive Reasoning. Nó là tư duy quy nạp, nhưng có tính đến fuzzy logic. Nó không “chết cứng” trong các giả thiết, mà luôn cởi mở để thay đổi kết luận khi có dẫn chứng mới.

    Mình để một số link tham khảo ở đây:

    Câu hỏi thứ hai, “Biết nhiều vậy để chi?”.

    Thực ra, mình không biết. Đến tận bây giờ, những câu hỏi “em sẽ là ai trong 5-10 năm tới” vẫn luôn khiến mình băn khoăn mà. Chắc cảm giác băn khoăn đó lớn quá, nên mình vẫn đang học hoài để coi mình có thể là ai.

    Việc học, theo mình có hai yếu tố:

    1. Muốn học
    2. Kĩ năng học

    Mục số 1, nếu ai đó hỏi là sao mình có động lực học, trước thì mình chỉ có thể trả lời là mình tò mò, kiểu, tự nhiên nó vậy. Sau này mình phát hiện ra mình tự học nhiều qua sách vở vì khi còn nhỏ mình ít bạn, anh chị thì lớn, không có mấy dịp được trò chuyện với người, mà nhà mình lẫn nhà bác có sẵn mấy bộ bách khoa thư cho trẻ em nên mình đọc giải khuây, được khen là “có vẻ ham học”, lâu dần thì hình thành thói quen đọc văn bản dài, mà đọc nhiều thì có sẵn câu trả lời trong đầu cho mấy câu đố dạng trivia, được khen tiếp, lại đọc tiếp, tới một ngày không ai khen cũng đọc, cũng học =)) Gần đây mình hay đùa là nếu em có người chơi cùng, chắc em không đọc nhiều dữ vậy, mệt lắm.

    Mục số 2, về kĩ năng học, đặc biệt là học những thứ mới, thì vài kĩ năng mình hay áp dụng và thấy hiệu quả là vầy:

    1. Browse: áp dụng khi mình rảnh và có sẵn một cái kho (ví dụ, intranet, thư viện), mình cứ tìm theo tên người, theo phòng ban, xem thử nghiệp vụ của họ là gì, plan các năm qua, meeting minutes, etc. Kết quả của việc này là mình có một bức tranh đại khái về việc người ta làm, các outcome là gì…
    2. Search: áp dụng khi mình có ít thời gian và/hoặc có từ khóa. Mình sẽ bắt một từ khóa rồi mở rộng trường từ vựng, xây một cái Taxonomy. ví dụ: martech -> digital marketing -> marketing strategy, etc. Khi mình đã mở rộng được đến từ vựng đủ “bự” để coi là một chuyên ngành thì tìm đến các hiệp hội hoặc text book/ syllabus của trường đại học để hiểu về standard của ngành.
    3. Translate, Map & Modelling: Việc tiếp theo, là dịch ngôn ngữ của người ta thành ngôn ngữ của mình. Mình thường dùng vài model đơn giản, ví dụ: Quá khứ – Hiện tại – Tương lai; Input – Process – Output; Ý kiến – Data – Hành động; Bức tranh nhỏ – bức tranh lớn; Zoom in – Zoom out; … Mình có xu hướng dùng những ẩn dụ/ metaphor mà đa số người ta ít nhiều quen thuộc ví dụ như nấu ăn, dùng bản đồ, xây nhà…
    4. Validate với chuyên gia: sau khi có trong tay: vấn đề chính của ngành, quy trình, landscape…, mình sẽ tìm cách nói chuyện với một chuyên gia trong ngành gần nhất mà mình có thể tiếp cận để xem mình có thực sự hiểu đúng, và các trend gần nhất là gì.
    5. Làm: Tìm một dự án gì đó để làm, hoặc tổng hợp cái mình biết thành một bài viết. Tìm cách mô tả nó bằng ngôn ngữ đơn giản hơn, vui vẻ hơn. (Đây là cách của Feymann á).

    Cuối cùng thì, nhiều khi việc học được xem là một thứ xa xỉ, chính bởi vì người học cũng có khi chẳng biết học để làm chi. Bởi con người sẽ bị bức bối nếu không làm gì, nên để xoa dịu sự bất an đó, mình học. Và sự học đó, có khi đến khi học xong thì cũng đã lỗi thời. Thế nên mình xem việc học như tập thể dục, cũng tốt mà ha.

    (Bài này bắt đầu viết từ tháng 2/2025 và viết xong nhân ngày quốc tế lao động 1/5/2025. Năm ngoái giờ này mình đang đi chơi biển, năm nay mình cũng đi chơi biển 😛 Là lao động dữ chưa?)

  • Reset Game – Quay lại một năm trước?

    Dạo gần đây mình quay lại chơi game Story of Seasons: Friends of Mineral Town. Đây là một tựa game rất cũ của Nintendo mà mình chơi bản giả lập trên máy tính từ những năm tháng còn học cấp 2. Lần này, mình chơi trên Nintendo Switch & mua game đàng hoàng (haha).

    Có một chức năng trong game này là Journal, để lưu lại một thời điểm nhất định trong game. Tụi mình dùng nó để lưu lại những thời điểm quyết định quan trọng, nhằm khám phá những kịch bản khác nhau của game này, và rèn kinh nghiệm để có thể chơi lại

    Có lẽ bởi vì ý tưởng chơi thử lấy kinh nghiệm – reset – chơi lại này khá là chấn động, nên mình và bạn nhà liên tục mơ những thứ có liên quan tới ý tưởng này. Một giấc mơ có bối cảnh như Inception, với nhiều tầng mơ trong mơ.

    Đỉnh điểm, hôm nay bạn nhà mình kể rằng bạn mơ thấy tụi mình quay trở lại đúng thời điểm này một năm trước, trong những ngày Sài Gòn phong tỏa. Tất cả dữ liệu đều y chang, trừ việc tụi mình có phần kí ức của thời gian đó đến một năm sau.

    Tụi mình ở phiên bản trong mơ, không sợ hãi. Tụi mình biết những ngày tháng chật vật đó rồi cũng sẽ qua. Cháu mình sẽ ra đời bình an, em gái mình vào đại học. Và mình thì, “lần này bạn đi vô mấy group Zalo canh mua đồ đi nha, tui không vô nữa đâu”.

    Tụi mình bật cười.

    (Một ngày nào đó năm 2022 😀 – và mình tìm được bài này năm 2025 lúc dọn dẹp WordPress 😉

  • Học chậm #5: Cò học v2.0

    10 năm đi làm thì có đến 5,5 năm mình mang chức danh Learning & Development Executive. Và trong chừng ấy thời gian, mình liên tục vật lộn với việc mô tả công việc của mình một cách chính xác cho những ai không làm trong lĩnh vực nhân sự. Với số đông, mình mô tả L&D trong công ty giống như phòng giáo vụ ở trường đại học; với những ai không quen với mô hình trường lớp, mình nói đơn giản rằng mình giống như trợ giảng. Nhưng dù là giáo vụ hay trợ giảng, hai từ này vẫn không bao quát hết những gì mình làm, vì mình làm mọi thứ để việc học diễn ra trong một tổ chức, chỉ là không đứng lớp mà thôi.

    Rồi đến một ngày đầu năm 2022, mình đọc một cuốn sách của World Bank có tên The Art of Knowledge Exchange, và bắt gặp cụm từ learning broker (mình tạm dịch là “cò học”, lấy cảm hứng từ “cò đất, cò nhà”). Một từ thôi, nhưng nó gom hết những việc mình làm trong suốt những năm lăn lộn với Learning & Development (L&D). Đó là một aha moment! Mình khoái quá, viết hẳn một bài trên Facebook, được nhiều anh chị em chung nghề thương mến bình luận “cảm ơn con cò”, bởi cái từ đó nó đúng quá đi! Và cái tư duy “cò học” đó đã đem đến cho mình biết bao niềm vui, và hình thành cho mình một cách sống ngay cả khi mình không còn mang chức danh L&D nữa. Phiên bản cò học version 1.0 từ 2022 đến nay đã 3 năm và cũng có nhiều cập nhật, nên hôm nay mình viết vài dòng ở đây để ghi lại những điểm mới ở phiên bản 2.0 này.

    1. Giả định về việc học

    Việc học với mình, dựa trên một niềm tin mang tính nền tảng:

    Mọi người, mọi thứ đều có thể trở thành phiên bản tốt hơn của chính họ.

    Giả định này nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng nó kéo theo rất nhiều câu hỏi:

    • “Trở thành phiên bản tốt hơn” nghe thì hay, nhưng nếu không thay đổi thì sao? Nếu mình hài lòng với phiên bản hiện tại của chính mình, liệu còn cần học nữa không?
    • Khi ta đòi hỏi một phiên bản tốt hơn, có phải ta đang không hài lòng với hiện tại? Mà tốt hơn là sao, có khi nào nghĩ tốt hơn mà hóa ra tệ hơn không?
    • Và nếu thay đổi là cần thiết, vậy bao lâu thì nó mới xảy ra?

    Hai câu đầu là định tính, mình băn khoăn nhưng chỉ để trong lòng. Câu cuối có thể định lượng, nên nó cũng là một mối trăn trở mà nhiều người chia sẻ được. Mình có một câu chuyện nhỏ kể bạn nghe chơi:

    Mình từng làm một phân tích về tần suất sử dụng thư viện trong công ty. Một nghiên cứu nhỏ thôi, xuất phát từ tò mò nhiều hơn là từ một “điểm đau” thực sự (pain point). Nhưng mình vẫn ghi nhớ số liệu ấy trong đầu, bởi nó là một “điểm đau” thực sự. Hai năm sau, một thành viên Ban Giám đốc bất ngờ hỏi về nó. Mình có thể trả lời ngay lập tức, và khoảnh khắc đó, mình thấy thỏa mãn: “Mình đã sẵn sàng cho câu hỏi này từ lâu.” Nhưng đồng thời, cũng có chút hụt hẫng: “Tại sao phải mất tận 2 năm để có người đủ tầm ảnh hưởng quan tâm đến nó?“

    Bạn nghĩ sao?

    Việc học và việc cải tiến luôn là một quá trình dài. Đôi khi (và nhiều khi), kết quả không đến ngay lập tức. Đôi khi (và nhiều khi), ta phải chờ rất lâu để những nỗ lực của mình được chú ý. Nhưng 5,5 năm làm L&D hình thành cho mình thói quen học tập như tập thể dục, dù không thấy lợi ích ngay lập tức, nhưng giúp mình duy trì sức bền để chuẩn bị cho những điều sắp đến

    (Xin thú thiệt là mình thích tập thể dục não, chứ thể dục tay chân mình vẫn là một con sâu lười :P)

    2. Chuyển nghề không phải đổi chức danh, mà là đổi vấn đề

    Tháng 3/2022, mình tìm ra một từ để mô tả công việc L&D, như một cách thật đẹp để đóng gói lại hành trình hơn nửa thập niên. Tháng 11/2022, mình chuyển sang một lĩnh vực mới, Data Analyst. Và tháng 3/2025, là Business Analyst.

    Nhưng mình không chuyển nghề vì muốn làm điều gì khác biệt hoàn toàn (như nhiều bạn và anh chị cảm thán khi mình nói mình chuyển nghề: “Em bỏ nghề L&D à/ Em bỏ HR à”). Mình chỉ muốn giải quyết vấn đề ở một cấp độ khác: những vấn đề lớn hơn, đa dạng hơn, và có nhiều cơ hội nghề nghiệp hơn.

    • Nếu trước đây mình phân tích nhu cầu học tập của nhân viên, thì bây giờ mình phân tích xu hướng vận hành và hiệu suất của tổ chức.
    • Nếu trước đây mình tạo động lực học tập, thì bây giờ mình tạo động lực ra quyết định dựa trên dữ liệu.
    • Nếu trước đây mình giúp một nhân viên hay một nhóm nhân viên học tốt hơn, thì bây giờ mình giúp một tổ chức học hỏi từ chính dữ liệu của họ.

    Cốt lõi vẫn vậy: trao quyền ra quyết định, giúp những người ra quyết định tự tin hơn, giúp quá trình ra quyết định rõ ràng hơn.

    3. Làm một người học trọn đời là làm gì?

    Có một thời gian, cụm từ lifelong learner được truyền thông tung hô mạnh mẽ, như một chiến lược để thích ứng với những thay đổi trên thị trường lao động. Là một người làm đào tạo, mình rất thích khái niệm này.

    Nhưng mình cũng nghĩ: Tại sao chỉ có “learner”? Liệu phong trào “tự lực” (self-help) có đang quá đề cao nỗ lực cá nhân mà bỏ qua yếu tố môi trường?

    Nghĩ nhiều nhưng vẫn phải hành động. Với tư cách một cá nhân, mình có thể làm gì?

    1. Hiểu mình:
      • Biết được mình có bao nhiêu nguồn lực, bao nhiêu mối ưu tiên.
      • Biết giới hạn của mình: Mỗi ngày chỉ có 24 giờ, mỗi người chỉ có một cơ thể. Deadline nào cũng có thể dời, trừ deadline thực sự (mình lặp lại câu này rất nhiều lần). Thế nên phải học cách nói không, đừng để bản thân kiệt sức.
    2. Sống trong hiện tại:
      • Nếu không thể dự đoán quá xa, ít nhất cũng nên biết hiện tại mình đang làm gì. Những tổ chức mình đang làm việc cùng cũng cần điều đó. Họ cần mô tả thế giới họ đang sống và việc họ đang làm được rõ ràng hơn, để tránh lặp lại những sai lầm hiển nhiên của quá khứ.
    3. Chuẩn bị cho tương lai
      • Vẫn phải vui với hiện tại, nhưng ngay lúc vui nhất cũng phải dành một chút lắng lo về tương lai. Quan sát liên tục, bởi môi trường luôn thay đổi.
      • Nếu không thể tạo ra cơ hội, mình vẫn phải chuẩn bị sẵn sàng để nắm bắt cơ hội khi nó đến. (Mình thích cuốn “Bí mật của may mắn” :D) Vì cả ngàn cơ hội lướt qua, nhưng ai đủ năng lực mới có thể nắm bắt.
      • Dư thừa có thể là lãng phí, mà cũng có thể là dự phòng. Xây cái kho cả trăm công cụ có vẻ lãng phí, nhưng lúc cần có thể lôi ra được một cái mà xài đã là tốt rồi, còn hơn không có gì trong tay. Và biết đâu cái này không hiệu quả, mình có sẵn cái khác mà lôi ra xài. (Đâu phải tự nhiên mình có 2 tay 2 chân, 2 quả thận, 2 lá phổi?)

    4. Chuyện của mình, bớt so với người

    • Nếu hôm nay mình mệt quá, nghỉ một chút cũng không sao.
    • Công thức thành công của người khác, chưa chắc đã áp lên mình được.
    • Nhiều khi để cố gắng sống qua ngày thôi thì một người nào đó đã phải vận toàn lực của họ rồi. Không phải ai cũng có đủ nguồn lực để lo cho tương lai, nên đừng trách ai vì họ không thể làm thế này, thế nọ. (Bạn có thể đọc thêm các bài phản biện về thí nghiệm kẹo Marshmallow).

    Mình hay tự an ủi rằng: “Ở quá khứ, mình đã ra những quyết định tốt nhất có thể tại thời điểm đó”. Vỗ vai mình một cái, tự khen mình, và bước tiếp.

    Lần chuyển ngành đầu tiên thật đáng sợ. Từ L&D sang DA, mình mất 3 năm. Từ L&D sang BA, mình mất 5 năm, nhưng lần này đỡ đáng sợ hơn một chút, vì mình có vẻ đã biết quy trình rồi 😛 và từ DA sang BA mình chỉ mất có 2.5 năm thôi.

    • Mình vẫn sợ mỗi lần phải học điều mới, nhưng không đông cứng nữa. Sợ thì vẫn sợ, học thì vẫn học thôi. Và trên con đường học tập đó có nhiều người đi cùng lắm.
    • Thay đổi thì tất nhiên sẽ có hoảng loạn. Nhưng rồi mình sẽ quen.
    • Bị tụt lại một chút cũng không sao, thế giới này đủ rộng để có chỗ cho tất cả.

    Và dù có bao nhiêu băn khoăn, bao nhiêu dâu bể, chúng mình rồi cũng sẽ sống sót thôi.

    Giang Nguyễn, 2025.03.13

  • “Cuộc đời này có được mấy lần mười năm?”

    Và bài viết này, là cho Mười năm lần thứ ba (2015-2025)

    Năm 2025 đánh dấu 10 năm Giang sống cuộc đời của một người đi làm toàn thời gian, cũng là 10 năm Giang làm nghề Nhân sự. Tháng 3 này Giang sẽ bước sang một lĩnh vực mới (sẽ được kể sớm thôi), và có lẽ đây là lúc thích hợp để nhìn lại con đường sự nghiệp của mình một thập kỉ qua.

    Có một cái meme khá nổi tiếng về Plan và Reality như thế này:

    Ở năm 3 và năm 4 Đại học, mình bắt đầu hành trình tìm việc. Kinh nghiệm làm việc “trắng trơn”, mình chật vật với việc “chẳng có gì” để viết vào CV. Mình tham gia ứng tuyển vào những chương trình Quản trị viên tập sự (MT), với hi vọng mơ hồ rằng quá trình chọn lựa kéo dài và đa dạng hình thức sẽ giúp mình thể hiện được nhiều hơn. Mình không trở thành MT, nhưng recruitment board giới thiệu cho mình một vị trí khác trong lĩnh vực Nhân sự, đánh dấu bước chân đầu tiên với nghề.

    Ở lần tìm việc thứ 2 khi đã có 1.5 năm kinh nghiệm, mình vẫn loay hoay, nhưng lần này đã có người giúp mình cách kể về những thành tích mà mình đạt được. Quy trình tuyển dụng đơn giản một cách đáng ngạc nhiên, chỉ có một lần trò chuyện qua Facebook và một lần phỏng vấn với hiring manager. Mình được nhận, mà cũng không biết tại sao mình được nhận.

    Lần thứ ba, mình không tìm việc mà việc tìm đến. Một bạn TA (đồng nghiệp cũ) nhắn hỏi một vị trí bạn thấy phù hợp với mình. Mình (vẫn) không có kinh nghiệm trong công cụ được đề cập trong JD, nhưng mình đã chủ động gợi ý để các bạn cho mình bài test đánh giá. Bài test ấy, sau này mình được biết từ một người trong hiring board, là đã giúp mình trở nên nổi bật hơn cả về cách tiếp cận vấn đề và thái độ nghiêm túc với cơ hội này so với một ứng viên rất dày dặn kinh nghiệm khác.

    Lần thứ tư, gần đây nhất, một người anh đồng nghiệp giới thiệu một vị trí nội bộ. JD không rõ ràng lắm, và mình (vẫn) thiếu kinh nghiệm ở một mảng trong công việc đó, nhưng mình vẫn muốn thử. Người anh nói rằng mình chỉ cần tập trung vào bản thân, còn vị trí đó chấp nhận một bạn “fresh”.

    Và, mình đã kể câu chuyện của mình, cả công việc và ngoài công việc.

    Mình kể về sở thích của mình với truyện trinh thám, với Sherlock Holmes, và sự tò mò bất tận của mình. Mình kể về 10 năm làm dịch giả, như một cách để mình giữ bản thân được cập nhật với các thông tin mới trong nghề. Mình kể về quá trình mình nhận diện, tiếp cận và giải quyết những vấn đề ở đây, những thất bại, những cản trở, và mình đã giải quyết được phần nào, vẫn bế tắc với phần nào.

    Mình hỏi interviewer về những thái độ mà họ khuyến khích và không khuyến khích trong team. Về vấn đề mà họ đang cần giải quyết, về những điều khiến họ thấy khó khăn nhất ở cương vị hiện tại.

    Interviewer vòng trước trở thành mentor cho vòng sau, giới thiệu thêm tài liệu, giới thiệu người cho mình gặp, cho mình thêm thông tin, hướng dẫn, và rất nhiều động viên để mình mỗi lần trò chuyện lại thấy thoải mái thêm một chút, cởi mở hơn một chút.

    Bác interviewer vòng 1 đã giới thiệu mình với interviewer vòng 2 rằng, “she is the kind of person who will shakes every branch of the tree to find the answer”. Và bác đã chào mừng mình vào team: “Welcome, Giang Sherlock”. Mình cười, nói với bác rằng cùng lắm mình chỉ giống Kindaichi thôi 😀 Vì Kindaichi trẻ hơn và “junior” hơn.

    Đó cũng là khoảnh khắc mình nhận ra một thập kỉ đã qua, đứa trẻ tò mò trong mình cuối cùng cũng đã có được sự tự tin bước ra chào thế giới.

    Ở chặng đường mới này, mình mang thêm một căn tính mới, mình đặt tên bạn ấy là Lamy, “sparkling shiny”, và cũng mang âm hưởng của màu xanh lam mà mình yêu thích. Giang Nguyễn vẫn ở đây, không hề mất đi, và Lamy sẽ cùng bạn ấy tiếp tục trên chặng đường sắp tới.

    Chào bạn, Lamy.

    2025.02.22

  • Học chậm #4 Con người mà tôi đã không trở thành

    Năm 2025 đánh dấu 10 năm Giang bước chân vào thế giới công sở, nhanh như một cái chớp mắt. Đã tới cái lúc mà Giang bắt đầu được các bạn nhỏ nhắn hỏi về sự nghiệp, rằng em nên đi làm ở đâu, nhận việc nào, học cái gì. Giang không thể tự tin mà khuyên nhủ các bạn như anh họ Giang đã khuyên nhủ Giang ngày đó, bởi thế giới đang thay đổi quá nhanh và sự khác biệt giữa các thế hệ đang lớn hơn bao giờ hết, nên những kinh nghiệm của Giang hay của những người lớn có thể không còn phù hợp nữa. Nhưng nếu các bạn cần, thì đây là vài ghi chú của mình, hãy đọc và thật cẩn trọng kiểm chứng chúng nha.

    1. Luôn có khoảng cách giữa kì vọng và thực tế. Và chúng ta không thể quay ngược thời gian, những thứ bạn ra quyết định ĐÃ LÀ TỐT NHẤT VÀO LÚC ĐÓ với những thông tin mà bạn có thể tiếp cận được và khả năng phân tích, ra quyết định của bạn vào lúc đó. Cái ta có thể làm lúc này, là học cách ra quyết định tốt hơn, dựa vào mình và dựa vào người thông qua sự phối hợp nhuần nhuyễn giữa dữ liệu và chuyên gia.
    2. Ta có thể không trở thành phiên bản mình mong muốn. Không có ước mơ, không biết mình muốn gì, tới chừng này tuổi vẫn không đạt được những thứ mình từng mơ. Mà ngừng lại chút xem, chúng ta sống trong đời thực chứ không phải trong mơ mà? Sự nghiệp đâu có nhất thiết phải trùng với ước mơ?
    3. Khi rời bỏ một công việc, một sự nghiệp đã xây dựng bao năm, không hẳn là bạn bắt đầu lại từ đầu. Những thứ bạn đã mang theo, đã gây dựng có thể trở thành tảng đá xây cầu hay chắn đường, còn tùy vào con đường bạn đi.
    4. Sẽ có những lúc mình không thích đi làm, y như ngày xưa mình không ưa đi học. Sẽ có những lúc phải cắn răng làm việc mình không thích để có tiền ăn. Ít nhất nhớ để dành một ít đảm bảo mình không đói bụng, thì mới có sức mà mơ.
    5. Hãy cẩn thận với những điều bạn mơ ước. Như đồ ăn, có những món ăn một chút thì ngon, ăn hàng ngày sẽ là một sự tra tấn.

    Trong mười năm làm người lớn, Giang đã không trở thành bác sĩ, vốn là ước mơ từ hồi 7 tuổi tới 15 tuổi. Giang không trở thành dịch giả/ biên tập viên như giấc mơ năm 21. Giang cũng không trở thành team lead như đã thỏ thẻ với sếp năm 22 tuổi.

    Vậy, Giang đã trở thành ai?

    Qua mười năm, Giang từ một người 22 tuổi thành một người 32 tuổi. Giang cười nhiều hơn, kemeno nhiều hơn, ở trong một ngôi nhà không còn sợ tốc mái mỗi khi gió lớn, đọc nhiều sách hay, gặp nhiều người thú vị, và vẫn băn khoăn về chuyện ngày mai ăn gì.

    Giang đã trả nợ xong cho gia đình, chuyển việc 2 lần, có bạn chung nhà, dịch bài 10 năm cho phantichkinhte123.com, góp bài vào 2 quyển sách đã xuất bản, biên tập 1 quyển, 1 quyển dịch sắp in, học về tâm lý, học về lịch sử, quay lại học tiếng Đức và tiếng Pháp. Và điều quan trọng nhất đến lúc này, là chấp nhận bản thân là một người bình thường, xem điều đó như một đặc ân thay vì một lời nguyền. Cảm ơn bản thân tuổi 22 đã không bỏ cuộc, cảm ơn đã chuẩn bị thật tốt cho mình ở 10 năm sau.

    Năm 2025 này, lại tiếp tục tận hưởng mỗi ngày qua nhé, Giang ơi.

    Giang Nguyễn

    2/2/2025

  • Học chậm #3 Scope creep

    Những lúc stress, mình hay đi dọn nhà. Bạn chung nhà mình thì ngược lại, thường trì hoãn việc dọn nhà. Nó đến từ hai cảm giác khác nhau:

    1. Dọn dẹp cho mình cảm giác làm chủ. Mỗi khi “bế tắc” nghĩ không thông, việc đặt để một cái gì đó vào đúng chỗ khiến mình lấy lại được một chút quyền kiểm soát cuộc đời mình, và từ đó có động lực để giải quyết những chuyện lớn hơn. Đây là mẹo để mình có được “quick win”, hay “hòn tuyết lăn”.
    2. Ngược lại, bạn nhà mình lại dễ căng thẳng vì không biết dọn dẹp có quy mô như thế nào. Với bạn, cần phải giới hạn phạm vi thật rõ: chén đĩa trên bàn ăn cần cất hết sau khi ăn, quần áo trong giỏ cần bỏ hết vào máy giặt… Bạn sẽ không dành thời gian để đi khắp nhà nhặt chén hay nhặt quần áo lẻ tẻ rải rác, vì nó không nằm trong “scope”. Không phải là lười biếng, chỉ là, nó nằm quá khả năng kiểm soát của bạn. Trong lúc đọc về BA mình học được từ “Scope creep” /skəʊp kriːp/ (danh từ), hay được nói vui là cơn ác mộng “ủa em”, việc liên tục thay đổi mục tiêu và yêu cầu dự án, dẫn đến việc những thứ đã làm đổ sông đổ bể phải làm lại.

    Để đối mặt với scope creep thì không có cách nào khác hơn là phải định nghĩa scope của dự án. Theo Business Analysis Methodology Book, các loại dự án trong công ty có thể chia làm 3 loại, ứng với các loại business requirement như sau:

    Loại tài liệuÁp dụng cho loại dự ánNội dung chínhĐặc điểm nổi bật
    Business-Case DocumentLoại A (dự án lớn, tác động cấp doanh nghiệp)– Business Requirements: Lý do sản phẩm mới cần thiết
    – Scope: Định nghĩa và ưu tiên các tính năng sản phẩm
    – Context: Phân tích tích hợp với các hệ thống/sản phẩm khác
    – Cost vs. Benefit Analysis: Phân tích khả thi dựa trên phạm vi xác định
    – Risks: Nhận diện và giảm thiểu rủi ro    		Yêu cầu chi tiết và phân tích sâu để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của sản phẩm.
    Vision and Scope DocumentLoại B (dự án vừa và nhỏ)– Mô tả tính năng sản phẩm trong mỗi phiên bản
    – Cung cấp thông tin tích hợp cấp cao với các sản phẩm/hệ thống khác    		Tập trung vào sản phẩm đề xuất với sự tích hợp tổng quan, phù hợp với quy mô trung bình và nhỏ.
    SOW (Statement of Work)Loại C (cải tiến hoặc sửa đổi sản phẩm có sẵn)– Mô tả nhu cầu kinh doanh trong 1 trang giấyTối giản tài liệu, phù hợp cho các yêu cầu nhỏ, thời gian thực hiện dưới 1 tháng.

    Những thứ mình học/đọc/xem trong tuần và thấy đáng suy nghĩ thêm:

    1. 2 quyển sách cũ (năm 2020) về nghề Digital marketing và Influencer:
      • 3R của KOL: Reach, Relevant, Reasonate
      • 3 yếu tố của influencer thành công: có màu riêng, có câu chuyện để khai thác, nhất quán
      • cái gì viral: đẹp, vui, rực rỡ, mới (ủa rồi sự buồn bã và u ám thì sao?)
      • Xử lý khủng hoảng truyền thông: Né tâm bão, suy nghĩ kĩ và lên tiếng một lần duy nhất, chân thành + thẳng thắn + mạnh mẽ
      • Câu hỏi phỏng vấn: “are you serious with…”: bạn nghiêm túc với thứ gì đó đến mức nào, thể hiện qua việc bạn sống với nghề, cập nhật xu hướng mới, tiếp xúc với người làm nghề…
    2. On writing well: Sau nhiều năm viết bản năng, mình đang học lại cách viết. Đây là những quyển mình đang đọc:
      • Thuật viết văn (Nguyễn Văn Hầu)
      • Viết tin bài đăng báo (Ngọc Trân)
      • Khám phá nghề biên tập (Ngọc Trân)

    Và thế là, cũng hơi nhiều cho một tuần rồi nhỉ.

    2025.01.20

  • Học chậm #2 Chuyện ước lượng khối lượng công việc

    Khi mới đi làm, có những lúc mình phải OT triền miên. Công việc thì chậm, chất lượng kém, càng làm càng sai, lại phải giải trình và chỉnh sửa, khiến mình càng thêm áp lực. Mọi chuyện chỉ thay đổi khi một người chị gợi ý: “Em phải ước lượng được công việc của mình tốn bao nhiêu thời gian, công sức, để những người làm chung có thể hỗ trợ em.” Đây là lần đầu tiên mình tiếp xúc với khái niệm workload estimation.

    Từ ước lượng việc mình, đến ước lượng việc của team

    Ban đầu, mình bắt đầu bằng việc ghi lại danh sách các đầu việc, theo dõi và ghi chép thời gian hoàn thành từng công việc. Sau đó, mình so sánh với số giờ làm việc tiêu chuẩn (22 ngày/tháng cho tuần làm 5 ngày). Kết quả cho thấy, mình đang làm việc quá tải tới 150% so với tiêu chuẩn, và với dữ liệu này, mình thuyết phục được team cho tuyển thêm một intern.

    Khi chuyển sang công ty mới, mình lại thực hiện workload estimation nhưng ở cấp độ của toàn team TA. Ban đầu mình gợi ý mọi người ghi lại danh sách công việc và bấm giờ bằng Toggle, nhưng team cho rằng có rất nhiều việc “không tên” và tốn ít thời gian quá (ví dụ, hỏi thăm hiring manager về việc review CV) thì không đáng để ghi xuống. Mình nghĩ đến việc phải làm cho việc ghi chép này dễ dàng hơn, bằng cách mô tả được tất cả các đầu việc mà team đang làm. Mình dựa trên một lý thuyết cơ bản nhất trong Nhân sự, là vòng đời nhân viên (employee lifecycle) và mô hình IPO (Input – Process – Output) để định vị vai trò, trách nhiệm của team TA trong từng giai đoạn của vòng đời đó trong mối quan hệ với các bên liên quan. Từ đó, mình liệt kê được một danh sách cơ bản các đầu việc của team TA để các bạn leader có thể điền thông tin, chỉnh sửa và bổ sung. Khối lượng công việc (tuyển được bao nhiêu người, trong bao lâu, từ các kênh nào…) được tham khảo từ dữ liệu thực tế từ dashboard (như hiring funnel) kết hợp với input từ các bạn trong team. Từ đó, mình xây dựng được ước lượng được thời gian mà team đang bỏ ra cho từng loại công việc. Kết quả là team được tái cấu trúc: một nhóm tập trung vào admin onboarding và chăm sóc trải nghiệm ứng viên, trong khi các recruiter chuyên tâm vào việc tìm người phù hợp.

    Khi TA Manager hỏi mình rằng danh sách đầu việc mà team input được xây dựa trên template có sẵn hay tự xây, mình trả lời rằng đó là cách mình tự phát triển. Tuy nhiên, sau này khi học môn Định mức lao động, mình tình cờ nhận ra rằng cách làm của mình thực ra đúng phương pháp bài bản. Lần đó là mình hên, nhưng có học hành chỉn chu chắc chắn mình sẽ làm nhanh và chuẩn hơn với những từ khóa chuẩn mực để tham khảo, thay vì loay hoay thử và sai như vậy. Mình cũng rất vui là dựa vào quan sát và hiểu biết thực tế về lĩnh vực nhân sự, nên mình đã dựa trên những kiến thức quen thuộc với cách nghĩ của các bạn và nhận được sự tin tưởng từ các bên trong việc nhập dữ liệu vào.

    Giữa mục tiêu và nguồn lực, tìm đâu ra động lực bớt lười?

    Workload estimation không chỉ áp dụng trong công việc mà còn trong đời sống cá nhân. Một người bạn của mình từng chia sẻ về áp lực giữa việc kiếm sống, học hành để phát triển, và theo đuổi dự án riêng. Tất cả khiến bạn kiệt sức nhưng vẫn cảm thấy mình chưa làm đủ. Câu chuyện này đánh động tâm can mình, vì bản thân mình cũng có lúc rơi vào tình trạng tương tự. Càng mệt, mình lại càng nghĩ đến những việc chưa làm xong, như một vòng lặp không lối thoát.

    Những lúc đó, mình cố gắng để những deadline, plan sang một bên, và ngồi xuống, tính toán lại nguồn lực của mình. Mình chỉ có một tấm thân này, một cuộc đời này, và mình không phải ba đầu sáu tay, mình cũng chỉ có 24h một ngày như bao người khác. Mình có trách nhiệm với bản thân và những người khác, có ước mơ trong tương lai, và có những vấn đề chưa giải quyết. Viết xuống những điều này trong một tờ giấy giúp mình có cảm giác kiểm soát hơn một chút, và chấp nhận rằng mình sẽ phải buông bỏ một số thứ, để làm sau hoặc giao cho ai đó làm giúp. Thay vì chỉ nhìn vào những mục tiêu không đạt được, mình tạo một mục “unplanned achievement” khi tổng kết năm. Nhờ đó, dù chỉ đạt 0.5/4 mục tiêu theo kế hoạch, mình vẫn nhận ra 5 thành tựu khác, đến từ niềm vui và những cơ hội ngẫu nhiên. Điều này giúp mình giảm áp lực và khơi lại động lực làm việc.
    Mình từng đọc ở đâu đó, rằng người ta đánh giá quá cao những việc có thể làm trong một năm, và đánh giá quá thấp những việc có thể làm trong 10 năm. Đã 10 năm trôi qua kể từ khi mình bắt đầu đi làm, và nhìn lại mình cảm thấy mình không giống bao nhiêu so với tưởng tượng khi ấy, nhưng là một phiên bản mà mình có thể tự hào mà nói với Giang tuổi 22 rằng hãy yên tâm, bạn đã chuẩn bị cho mình tốt quá rồi.

    Niềm vui sắp xếp

    Khi làm workload estimation cho bản thân vào đầu năm nay, mình nhận ra bản thân có xu hướng làm nhiều những đầu việc liên quan đến sắp xếp, lên kế hoạch. Mình yêu thích việc sắp xếp ở nhiều khía cạnh trong cuộc sống. Có ai ngờ, giữa muôn vàn những thứ mình học, mình làm, mình chơi, từ điều phối lớp học, chạy sự kiện, làm data, làm thủ công, vẽ vời, tâm hồn sắp xếp của mình như một dòng chảy xuyên suốt trong tất cả.

    • Khi làm data: việc tìm kiếm data provider, sắp xếp các nguồn dữ liệu, thiết kế data flow, modelling process, và viết mô tả về data (metadata) khiến mình hứng thú hơn cả trong số những công việc liên quan đến data.
    • Khi học vẽ: mình có thể không kiên nhẫn ngồi luyện vẽ dáng người, nhưng lại tò mò về việc có bao nhiêu cách giản lược hình dáng con người (người que, người bao, người sao, người bún đậu (bean pole)…) hay có bao nhiêu cách vẽ mắt 😀
    • Khi làm thủ công: mình có thể ngồi hàng giờ để sắp chỉ theo màu, dù không đủ kiên nhẫn thêu hết một hình nhỏ; có thể tìm hiểu về các loại kim móc trên thế giới và các kiểu móc, nhưng thứ lớn nhất mà mình từng móc là một bạn gấu bé xinh bằng lòng bàn tay 😛

    Nhưng đây là điều đối nghịch: mình thấy vui khi mọi thứ ở đúng chỗ, nhưng về đời sống “vật chất” mình lại là đứa khá bừa bộn ở nhà, chỉ bật mode “phù thủy dọn dẹp” những lúc mình stress. Do đó, mình không thể trở thành Marie Kondo hay The Home Edit, nhưng mình muốn rủ rê bạn cùng dọn dẹp “đời sống số” của chúng ta. Bạn biết sao không, việc này sẽ giúp chúng ta chuẩn bị cho việc ứng dụng AI đó. Việc ứng dụng AI giống như nhà có một em bé tò mò, sẽ khám phá mọi ngóc ngách trong nhà. Nếu có cánh cửa nào đáng lẽ phải khóa mà không khóa, em bé sẽ vào và tiết lộ những điều không ngờ tới. Vì vậy, dọn dẹp dữ liệu sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt để giảm thiểu rủi ro về an toàn bảo mật dữ liệu, đồng thời giúp bạn có những bộ dữ liệu tốt, cá nhân hóa để tạo những “trợ lý AI” có mức độ chuyên môn hóa cao cho bản thân. 

    Mình đã tạo một sự kiện hàng tháng vào thứ 7 thứ 2 của tháng (tức là từ hôm nay nè) để mọi người cùng nhau sắp xếp “đời sống số”. Tụi mình cùng dọn dẹp hén, có thể là kho ảnh trong điện thoại, album trên Facebook, friendlist, bookmark, folder Google Drive, iCloud, hay các trang trên Notion… Tụi mình sẽ cùng nhau coi thử lúc dọn dẹp có thể gặp những vấn đề gì, phân loại ra sao, back up thế nào…

    Tài liệu tham khảo đây nha: https://libraries.mit.edu/data-management/services/workshops/

    Giang Nguyen, 20250111