1️⃣ Data Pipeline là gì?

Pipeline là chuỗi các bước chuẩn:
📥 Extract: Nạp dữ liệu thô từ Excel/CSV, Google Sheets, SQL, API
🧹 Clean: Chuẩn hoá – xoá trùng – xử lý dữ liệu lỗi
🔎 Validate: Kiểm tra chất lượng (ví dụ không có giá trị âm, không thiếu ID)
📊 Publish: Xuất dữ liệu sạch ra file/đưa lên dashboard

📌 Ưu điểm: quy trình có thể chạy lặp lại, không phụ thuộc thao tác thủ công.

2️⃣ Cách xây dựng Pipeline với Python

Bước 1 – Extract:

import pandas as pd

df = pd.read_excel("data/raw/orders.xlsx")

Bước 2 – Clean:

df.drop_duplicates(inplace=True)

df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])

df = df[df['amount'] > 0]

Bước 3 – Validate:

• Đảm bảo tất cả order_id không bị null
• Kiểm tra tổng doanh thu > 0
• Báo lỗi ngay khi phát hiện dữ liệu bất thường

Bước 4 – Publish:
Xuất ra file CSV/XLSX hoặc kết nối Power BI/Streamlit để vẽ dashboard.

3️⃣ Lợi ích khi có Pipeline

✅ Tiết kiệm 70–80% thời gian xử lý dữ liệu mỗi tuần
✅ Giảm thiểu lỗi thủ công, kết quả luôn nhất quán
✅ Dễ mở rộng khi có thêm dữ liệu mới hoặc nguồn dữ liệu khác
✅ Có thể tự động chạy mỗi sáng bằng Task Scheduler hoặc cron

🎓 Học Python Data Pipeline cùng MCI

📌 Học pandas & xử lý dữ liệu nhiều nguồn
📌 Viết pipeline chạy tự động (raw → clean → dashboard)
📌 Mentor 1–1 sửa code & tối ưu hiệu suất
📌 Tặng bộ script mẫu áp dụng ngay cho doanh nghiệp

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 Website: mcivietnam.com
🏢 CS1: 23 Lê Văn Lương, Thanh Xuân, Hà Nội
🏢 CS2: 59 Cao Thắng, Quận 3, TP.HCM

📢 Hashtag

#Python #DataPipeline #Pandas #PowerBI #DataCleaning #Automation #HocVienMCI #DataAnalytics #TuDongHoaVanPhong