Khi Dev phải làm việc với Data Team – Khác biệt tư duy và cách phối hợp hiệu quả

155

Trong nhiều doanh nghiệp công nghệ, Dev Team và Data Team thường được xem là “hai thế giới song song”:

  • Dev tập trung vào xây dựng hệ thống chạy ổn định, nhanh, đúng deadline

  • Data Team quan tâm đến dữ liệu, insight, độ chính xác và khả năng khai thác lâu dài

Cả hai đều quan trọng. Nhưng khi phải làm việc chung, xung đột tư duy rất dễ xảy ra: Dev thấy Data “đòi hỏi phức tạp”, Data lại thấy Dev “không hiểu dữ liệu”.

Vấn đề không nằm ở năng lực, mà nằm ở cách hai team nhìn sản phẩm và dữ liệu theo những lăng kính khác nhau. Bài viết này sẽ phân tích rõ sự khác biệt đó và gợi ý cách phối hợp hiệu quả để cả Dev lẫn Data cùng win.

109 0 244 0 32 0 104 0 236 0 110 0 104 0 32 0 115 0 163 30 110 0 32 0 120 0 117 0 165 30 116 0 32 0 107 0 105 0 110 0 104 0 32 0 100 0 111 0 97 0 110 0 104 0

1. Developer và Data Team khác nhau từ gốc tư duy

Dev Team – Tư duy hệ thống & hiệu năng

Thường được đào tạo và đánh giá dựa trên:

  • Kiến trúc hệ thống

  • Performance, scalability

  • Tính ổn định, khả năng maintain

  • Deadline và chi phí tài nguyên

Với Dev, một hệ thống “tốt” là:

  • Chạy nhanh

  • Ít bug

  • Dễ scale

  • Không làm tăng technical debt

👉 Vì vậy, Dev thường dị ứng với những thay đổi liên tục, nhất là khi thay đổi đó ảnh hưởng đến schema, database, hoặc logic backend.

Data Team – Tư duy phân tích & giá trị dài hạn

Data Team (Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist) lại nhìn hệ thống qua câu hỏi:

  • Dữ liệu này có dùng được không?

  • Có truy vết được hành vi người dùng không?

  • Sau 6 tháng, dữ liệu này có còn ý nghĩa phân tích không?

Với Data, một hệ thống “tốt” là:

  • Dữ liệu đầy đủ, nhất quán

  • Có ngữ cảnh (context)

  • Dễ query, dễ mở rộng phân tích

👉 Vì vậy, Data thường yêu cầu:

  • Log chi tiết hơn

  • Tracking thêm event

  • Chuẩn hóa naming, schema

Điều mà Dev hay nghĩ là: “Làm vậy có cần thiết không?”

2. Những xung đột phổ biến khi Dev làm việc với Data Team

2.1 “Cái này có cần log không?”

Dev thường ưu tiên:

  • Log tối thiểu để tránh tốn tài nguyên

  • Tránh làm code phức tạp

Trong khi Data cần:

  • Log đầy đủ để phân tích hành vi

  • Dữ liệu lịch sử để so sánh, dự đoán

👉 Kết quả:

  • Dev thấy Data “đòi log quá nhiều”

  • Data thấy Dev “không nghĩ cho tương lai”

2.2 Schema thay đổi – ai cũng khổ

Data yêu cầu:

  • Chuẩn hóa schema

  • Thêm field, đổi tên cột cho rõ nghĩa

Dev lo ngại:

  • Ảnh hưởng backward compatibility

  • Gây lỗi các service đang chạy

👉 Nếu không có quy trình rõ ràng, mỗi lần đổi schema là một lần căng thẳng.

2.3 Data hỏi “vì sao số liệu lệch?” – Dev không biết trả lời

Data phát hiện:

  • Số user active không khớp

  • Event thiếu dữ liệu

  • Metric nhảy bất thường

Dev lại nghĩ:

  • “Code vẫn chạy bình thường”

  • “Không có error log”

👉 Hai bên nói chuyện bằng hai ngôn ngữ khác nhau, rất dễ đổ lỗi cho nhau.

3. Vấn đề không phải kỹ thuật – mà là thiếu ngôn ngữ chung

Một sai lầm phổ biến là nghĩ rằng Dev và Data xung đột vì thiếu kỹ năng. Thực tế:

  • Dev giỏi code

  • Data giỏi phân tích

Nhưng hai team thường không thống nhất được 3 thứ cốt lõi:

  1. Mục tiêu cuối cùng của dữ liệu là gì?

  2. Dữ liệu này phục vụ quyết định nào?

  3. Ưu tiên ngắn hạn hay dài hạn?

👉 Khi không trả lời được 3 câu hỏi này, mọi yêu cầu đều trở thành “phiền phức”.

4. Cách Dev và Data Team phối hợp hiệu quả hơn

4.1 Thống nhất mục tiêu trước khi bàn kỹ thuật

Trước khi nói:

  • Log cái gì

  • Lưu ở đâu

  • Schema ra sao

👉 Hãy thống nhất:

  • Dữ liệu này dùng để làm gì?

  • Ai là người sử dụng?

  • Tác động đến business thế nào?

Khi Dev hiểu rằng:

“Event này giúp đội kinh doanh tối ưu funnel, tăng conversion”

Thì việc thêm một vài dòng tracking không còn vô nghĩa.

4.2 Data cần nói bằng ngôn ngữ Dev hiểu

Thay vì nói:

“Cần thêm field này để phân tích cohort”

Hãy nói:

“Nếu không có field này, sau này không thể phân tích retention theo version app”

👉 Data nên:

  • Giải thích bằng use case

  • Nêu rõ hậu quả nếu thiếu dữ liệu

  • Ưu tiên rõ ràng (must-have vs nice-to-have)

4.3 Dev cần chủ động hỏi “dữ liệu sẽ được dùng thế nào?”

Dev không nên chỉ nhận task rồi làm theo spec.

Một vài câu hỏi rất đáng hỏi:

  • Dữ liệu này có cần real-time không?

  • Có cần lưu lịch sử không?

  • Bao lâu thì dùng tới?

👉 Những câu hỏi này giúp:

  • Tránh over-engineering

  • Thiết kế hệ thống hợp lý hơn ngay từ đầu

4.4 Có tài liệu chung về dữ liệu (Data Contract)

Một cách làm hiệu quả là xây dựng Data Contract:

  • Định nghĩa rõ event, field, kiểu dữ liệu

  • Versioning khi thay đổi

  • Ai chịu trách nhiệm khi có sai lệch

👉 Điều này giúp:

  • Dev yên tâm implement

  • Data dễ kiểm soát chất lượng

  • Giảm tranh cãi “do ai gây lỗi”

4.5 Review dữ liệu định kỳ – không chỉ review code

Nhiều team review code rất kỹ nhưng không review dữ liệu.

Nên có:

  • Data review sau mỗi release lớn

  • Check log, event, metric

  • So sánh dữ liệu trước & sau deploy

👉 Khi dữ liệu được xem là “sản phẩm”, chất lượng phối hợp sẽ khác hoàn toàn.

5. Khi Dev hiểu Data – và Data hiểu Dev

Một team phối hợp tốt là khi:

  • Dev hiểu dữ liệu không chỉ để lưu, mà để tạo giá trị

  • Data hiểu hệ thống có giới hạn về tài nguyên và thời gian

Khi đó:

  • Yêu cầu trở nên thực tế hơn

  • Giải pháp cân bằng hơn

  • Không còn cảm giác “bị ép làm”

👉 Dev và Data không phải đối thủ, mà là hai mảnh ghép của một sản phẩm tốt.

6. Kết luận

Sự khác biệt giữa Dev và Data Team không phải là rào cản, mà là lợi thế – nếu được phối hợp đúng cách.

Muốn làm việc hiệu quả:

  • Dev cần mở rộng góc nhìn về giá trị dữ liệu

  • Data cần thực tế hơn về hệ thống và chi phí

  • Cả hai cần một ngôn ngữ chung và mục tiêu chung

Trong kỷ nguyên data-driven, sản phẩm tốt không chỉ chạy mượt – mà còn phải “kể được câu chuyện bằng dữ liệu”. Và câu chuyện đó chỉ trọn vẹn khi Dev và Data cùng viết.

Bài viết liên quan: