đơn hàng được đưa về một nguồn sự thật
Hệ thống bán hàng đa kênhFull-stack data · Automation · Integration
Biến dữ liệu rời rạc thành hệ thống vận hành đáng tin cậy.
Tôi là Nguyễn Huy Lâm — người xây hệ thống dữ liệu và tự động hoá full-stack. Tôi đi từ mô hình dữ liệu, API và workflow đến đối soát, cảnh báo và bàn giao; biến các quy trình rời rạc thành một hệ thống có thể đo lường, kiểm soát và mở rộng.
Phù hợp với doanh nghiệp đang tăng trưởng nhưng bị chậm lại bởi dữ liệu phân mảnh, bảng tính và các bước thủ công.
OPERATING SYSTEM / 01 Live
SourcePOS
SourceBANK
SourceECOM
Single source of truthDATA CORE
SYNCINGActionCRM
ControlAUDIT
InsightBI
Data systemsAutomationIntegrationReconciliationObservability
Tác động đã kiểm chứng
Phạm vi kỹ thuật đã kiểm chứnggia tốc một luồng đồng bộ sau tối ưu
Benchmark: 11,9 giây xuống 2,05 giâygiao dịch tài chính có thể đối soát tập trung
Bốn nguồn dữ liệu tài chínhbản ghi trùng sau hậu kiểm pipeline
Pipeline có idempotencyNăng lực
Tôi giải quyết phần khó nằm giữadữ liệu, quy trình và con người.
Tôi không bắt đầu bằng công cụ. Tôi tìm nơi thời gian đang bị lãng phí, dữ liệu bị đứt gãy và rủi ro vận hành chưa được nhìn thấy.
01
Hợp nhất dữ liệu
Đưa dữ liệu từ POS, ngân hàng, sàn, bảng tính và hệ thống quản trị về một nguồn sự thật có thể truy ngược.
- Data model
- Migration
- Data quality
02
Tự động hoá quy trình
Thay các chuỗi copy-paste và kiểm tra thủ công bằng workflow có lịch chạy, cảnh báo, retry và cơ chế xử lý ngoại lệ.
- Workflow
- Webhook
- Observability
03
Tích hợp hệ thống
Nối các phần mềm doanh nghiệp đang dùng thành một luồng end-to-end mà không buộc phải thay toàn bộ hệ thống.
- REST API
- Event-driven
- Connector
04
Đối soát vận hành
Biến doanh thu, thanh toán, giao vận, tồn kho, KPI và hoa hồng thành các luồng kiểm soát có thể truy vết.
- Audit
- Reconciliation
- Controls
Dự án tiêu biểu
Chạy được chưa phải kết quả.Phải đo và kiểm chứng được.
01Production
Data pipeline · E-commerce
ProductionBối cảnh vận hành
Dữ liệu đơn hàng, kho, thanh toán và vận hành nằm ở nhiều hệ thống; sản lượng lớn không phù hợp đưa toàn bộ vào công cụ quản trị dạng bảng.
Rủi ro cần xử lý
Đồng bộ gần thời gian thực nhưng phải tránh trùng đơn, ghi lùi trạng thái và mất dữ liệu khi API hoặc workflow gặp sự cố.
Giải pháp triển khai
Thiết kế kiến trúc database-first, một luồng ghi duy nhất, khóa idempotency, kiểm soát trạng thái chỉ tiến về phía trước, retry, hàng đợi lỗi và luồng đối soát dự phòng.
Công nghệ sử dụng
- PostgreSQL
- n8n
- dbt
- JavaScript
- SQL
- REST API
- Webhook
02Production
Finance data · Reconciliation
ProductionBối cảnh vận hành
Dữ liệu bán hàng, nhiều ngân hàng và các kênh online tách rời, khiến việc nhìn đúng dòng tiền trở nên chậm và khó kiểm chứng.
Rủi ro cần xử lý
Xác định tiền đã về, phí bị trừ, đơn trả hàng và đơn chưa thanh toán trên một tập dữ liệu lớn nhưng không làm sai dữ liệu nguồn.
Giải pháp triển khai
Hợp nhất sao kê, xây mô hình Finance/Online và các lớp đối soát paid/unpaid, phí thẻ, phí trả hàng; bổ sung dry-run và kiểm tra sau ghi.
Công nghệ sử dụng
- PostgreSQL
- Python
- SQL
- n8n
- Lark
- Sales API
03Delivered
Performance data · Automation
DeliveredBối cảnh vận hành
Công thức KPI và hoa hồng nằm rời rạc trên nhiều bảng tính, phụ thuộc thao tác thủ công và khó truy vết khi số liệu không khớp.
Rủi ro cần xử lý
Hợp nhất logic giữa Marketing, Sale, quản lý, vận đơn và thương mại điện tử; đồng thời kiểm tra dữ liệu từ POS, quảng cáo, sàn và vận chuyển.
Giải pháp triển khai
Chuẩn hoá schema, chuyển logic tính toán về cơ sở dữ liệu, tạo lớp kiểm tra ngoại lệ và tự động đồng bộ kết quả sang hệ thống vận hành.
Công nghệ sử dụng
- PostgreSQL
- n8n
- Python
- SQL
- REST API
Cách làm
Từ điểm nghẽn trong vận hànhđến hệ thống ổn định mỗi ngày.
Tôi triển khai theo hướng tạo giá trị sớm nhưng không đánh đổi khả năng kiểm soát: rõ logic, an toàn dữ liệu và có thể bàn giao.
- 01→
Hiểu luồng hiện tại
Xác định nguồn dữ liệu, người chịu trách nhiệm, điểm nghẽn và những ngoại lệ đang được xử lý bằng kinh nghiệm.
- 02→
Thiết kế luồng dữ liệu
Chọn nguồn sự thật, khóa định danh, chiều đồng bộ và quy tắc nghiệp vụ trước khi viết workflow.
- 03→
Triển khai an toàn
Dùng dry-run, idempotency, retry, log và cảnh báo để hệ thống có thể chạy lại mà không phá dữ liệu.
- 04→
Kiểm chứng & bàn giao
Đối soát số liệu, kiểm thử tình huống lỗi, tài liệu hoá và hướng dẫn cách theo dõi hệ thống.
- 05→
Theo dõi & nâng cấp
Dựa trên log, cảnh báo và số liệu vận hành để xử lý điểm nghẽn, tinh chỉnh quy tắc và mở rộng khi nhu cầu thay đổi.
Công cụ & nền tảng
Công cụ và nền tảng đã làm việc
- ChatGPT
- Claude
- Cursor
- Lovable
- Larksuite
- Notion
- Google Drive
- n8n
- GitHub
- Docker
- Python
- WordPress
- Vercel
- Power BI
- Looker Studio
- PostgreSQL
- Supabase
- Google Cloud Platform
- Amazon Web Services
- Canva
- CapCut
Tác động sau triển khai
Dữ liệu để quyết định.Quy trình để vận hành.Cơ chế để kiểm soát.
Giá trị không nằm ở số workflow được tạo. Giá trị nằm ở việc con người bớt làm việc lặp lại, số liệu có thể tin và sự cố không còn là một hộp đen.
Ít thao tác thủ công hơn
Các bước lặp lại được đưa vào pipeline có lịch chạy và cảnh báo, giúp đội ngũ giảm copy-paste và thời gian chờ giữa các bộ phận.
Số liệu đáng tin hơn
Một nguồn sự thật, khóa định danh và lớp hậu kiểm giúp con số có thể truy ngược, đối chiếu và giải thích khi có chênh lệch.
Sự cố dễ kiểm soát hơn
Log, retry, cảnh báo và cơ chế chạy lại an toàn giúp lỗi được phát hiện sớm và không âm thầm làm sai dữ liệu.
Sẵn sàng để mở rộng
Mô hình dữ liệu và connector được thiết kế để tiếp tục nhận thêm nguồn, thêm quy trình và tăng sản lượng mà không phải làm lại từ đầu.
Về tôi
Tôi đủ gần nghiệp vụ để hiểu vấn đề,đủ sâu kỹ thuật để giải quyết đến cùng.
Tôi là Nguyễn Huy Lâm, người xây hệ thống full-stack cho bài toán dữ liệu và tự động hoá. Tôi đi xuyên suốt từ khảo sát quy trình, thiết kế schema và logic nghiệp vụ đến API, connector, workflow, giám sát, kiểm thử và bàn giao.
Điểm mạnh của tôi là không dừng ở một workflow chạy được. Tôi thiết kế để hệ thống có thể chạy lại an toàn, phát hiện sai lệch, truy vết nguyên nhân và tiếp tục mở rộng khi dữ liệu tăng.
Nhìn toàn hệ thốngKết nối nghiệp vụ, dữ liệu và công nghệ
Triển khai đến cùngTừ thiết kế đến production và bàn giao
Tạo tác động đo đượcThời gian, độ chính xác và khả năng kiểm soát
Đích đến sau mỗi lần bàn giao