Làm việc dưới áp lực

 

 

tìm kiếm nguồn sức mạnh từ chính bản thân
tìm kiếm nguồn sức mạnh từ chính bản thân

Blog có khá nhiều bài viết về kĩ thuật rồi nên hôm nay mình sẽ viết một bài dịch, tổng hợp về chủ đề đời sống giúp mọi người thư giãn và tham khảo. Mong mọi người cùng góp ý và chia sẻ. 🙂

 

Dẫn nhập

Áp lực trong công việc luôn tồn tại từ trước tới nay nhưng nếu để áp lực tồn tại quá lớn, chúng ta sẽ bị rơi vào tình trạng stress. Tình trạng này đã được nghiên cứu rất nhiều, còn được gọi bằng khái niệm “kiệt sức tâm lý”, điều gây ra nhiều tác hại nguy hiểm tới sức khoẻ con người.

Với những công việc tay chân thuần tuý, có lẽ chúng ta khó có thể làm gì khác để cải thiện tình hình khi áp lực công việc lớn. Tuy nhiên, với những công việc thiên về trí não, nếu biết giải quyết đúng cách chúng ta có thể vượt qua áp lực và đạt được năng suất làm việc tốt trong tình trạng áp lực đè nặng. Sau đây là 2  công thức, phương pháp mình xin trích dẫn:

 

Công thức START (Bắt đầu)

bảo vệ mình
bảo vệ mình

Dân gian ta vẫn có câu “phòng hơn chống“, đây là phương thức tiếp cận phòng ngừa, giảm thiểu nguy cơ tạo ra áp lực quá lớn cho bản thân. Áp dụng phương pháp này sẽ giúp chúng ta giảm thiểu rủi ro khiến chúng ta mất bình tĩnh và quẫn trí.

S – Stand Up
Ngay thẳng: nêu rõ quan điểm của bản thân và kế hoạch cá nhân. Đừng khiến mình bị người khác lôi đi vòng vòng một cách vô hướng, hãy biết nói không khi cần thiết.

T – Trust
Tin tưởng: tin tưởng vào chính bản thân mình và mọi người. Không có sự tin tưởng chúng ta sẽ không thể hoàn thành việc gì.

A – Action
Hành động: cố gắng hết sức để thực hiện chiến lược và kế hoạch đã đề ra. Giảm thiếu tối đa các phiền nhiễu như những cuộc họp không cần thiết, những cuộc tán gẫu điện thoại quá lâu, lướt web quá nhiều …

R – Respond
Tương tác: hãy đảm bảo bạn có khả năng tương tác hai chiều với người quản lý, đồng nghiệp và tất cả những người liên quan. Hãy thường xuyên thông báo cho họ những thông tin cần thiết đồng thời lắng nghe những ý kiến của họ.

T – Take It Easy
Suy nghĩ tích cực: đừng quan trọng hoá bản thân hay nhiệm vụ bạn được giao. Tất cả chúng ta đều có thể được thay thế, mọi chuyện đều có thể được giải quyết. Hãy bình tĩnh và thư giãn dù tình huống gì có xảy ra.

 

Công thức SWITCH (Chuyển đổi)

hãy là chính mình trong bất kì tình huống nào
hãy là chính mình trong bất kì tình huống nào

Phòng thì tất nhiên là tốt hơn chống nhưng đôi khi điều tồi tệ vẫn xảy ra, hãy đối mặt. Phương pháp Switch sẽ giúp cho chúng ta giữ được sự sáng suốt và bình tĩnh dù bị chìm dưới biển sâu tăm tối.

S – STOP
Dừng lại: dừng việc đuổi theo cái đuôi của chính bản thân mình như một chú mèo mới lớn. Ngồi yên. Đừng động đậy.

W – Wait
Chờ đợi: hãy đảm bảo rằng bạn có đủ thời gian và không gian yên tĩnh mà bạn cần.

I – Inhale
Hít thở: hít vào và thở ra thật sâu. Điều này làm giải toả căng thẳng trong đầu bạn, cân bằng cảm xúc và ổn định hoạt động của các giác quan khác trong cơ thể của bạn.

T – Think
Suy ngẫm: suy ngẫm về tình trạng mà bạn đang gặp phải. Hãy cố gắng tìm ra nguyên nhân cốt lõi và những mối liên hệ dẫn tới trình trạng hiện nay. Điều quan trọng là: hãy dành đủ thời gian để suy ngẫm, nó thường lâu hơn bạn hình dung.

C – Calculate
Định hướng: tính toán và lên kế hoạch tiếp theo. Dù là với cá nhân hay tập thể, hãy đề ra mục tiêu rõ ràng, phân bổ chúng ra thành các công việc nhỏ cho hàng tháng, hàng tuần, hàng ngày. Các công việc đó nên có các tính chất sau: cụ thể (specific), đánh giá được (measurable), làm được (actionable),  thực tế (realistic), và có hạn mức thời gian (time-bound); tức là chúng có tính thông minh (SMART).

H – Head and Proceed
Hành động: một khi đã xác định được mục tiêu và kế hoạch, điều cần làm lúc này là tiến lên và thực hiện chúng thôi.

 

Nguồn tham khảo:

  • https://www.linkedin.com/pulse/article/20141019140751-175081329-how-to-stay-calm-and-perform-under-pressure
  • http://www.tienphong.vn/Suc-Khoe/stress-nghe-nghiep-moi-de-doa-nguy-hiem-cua-the-ky-xxi-610506.tpo
  • http://itmanagersinbox.com/400/10-ways-to-motivate-your-mind-on-monday/
biểu đồ time series

Làm thế nào để thiết lập hệ thống phân tích dữ liệu online (OLAP) với Data Warehouse

bi-application

Định nghĩa:

Hệ thống phân tích dữ liệu online (Online Analytical Processing – OLAP) là một nhánh của hệ thống nghiệp vụ thông minh (Business Intelligence) trong ngành Khai phá dữ liệu (Data Mining). Mục đích của các hệ thống OLAP là hỗ trợ người dùng phân tích dữ liệu trong hệ thống, từ đó đưa ra các báo cáo (report) và các kết quả phân tích dữ liệu theo thời gian. Từ các hỗ trợ này, người dùng (thường là các nhà đầu tư, doanh nghiệp) có thể có các thông tin tham khảo hữu ích cũng như có cái nhìn đa chiều vào các mặt của doanh nghiệp, sản phẩm, chương trình marketing, hệ thống nhân sự của mình để từ đó có các quyết định đúng và chính xác nhất.

Hệ thống OLAP với khả năng hỗ trợ quyết định tốt của mình đang phát triển ngày càng mạnh mẽ và dần trở thành xu hướng công nghệ mới mà mọi lập trình viên cần tìm hiểu.

Đặc điểm của một hệ thống OLAP khác biệt với các hệ thống giao dịch hàng ngày (Operational System) là:

  1. Cơ sở dữ liệu thường rất lớn với khả năng lưu trữ sự thay đổi theo thời gian (Historical Database) của các đối tượng.
  2. Cung cấp nhiều bảng dữ liệu, biểu đồ và chức năng lọc (filter) đa điều kiện.
  3. Cung cấp nhiều số liệu thống kê, phân tích nghiệp vụ.
  4. Nguồn dữ liệu lớn, tới từ nhiều nơi và cần thiết lập hệ thống cung cấp dữ liệu ETL (Extract Transform Load) phục vụ cho kho dữ liệu (Data Warehouse).

Một biểu đồ mẫu tạo ra từ hệ thống OLAP:

biểu đồ time series

Vậy, làm thế nào để tạo ra những sự khác biệt trên?

Vấn đề 1: thiết lập cơ sở dữ liệu lớn với khả năng lưu lịch sử dữ liệu

Hệ cơ sở dữ liệu đáp ứng yêu cầu phân tích của một hệ thống BI nói chung (còn bao gồm cả hệ thống phân tích dự đoán – Predictive Analysis) và OLAP nói riêng được gọi với thuật ngữ kho dữ liệu (Data Warehouse).

Trong Data Warehouse, dữ liệu được lưu trữ với mục đích tối ưu hiệu suất và tính dễ hiểu khi truy suất dữ liệu nên nguyên lý thiết kế hoàn toàn khác với cơ sở dữ liệu của các hệ thống giao dịch thông thường (tối ưu tính nhất quán của dữ liệu, giảm thiểu sự dư thừa để luôn sẵn sàng đáp ứng các lệnh giao dịch của hệ thống). Các mô hình thông dụng với Data Warehouse áp dụng cho hệ thống OLAP là Star Schema và Snowflake Schema.

stars schema
stars schema

Trong mô hình ngôi sao, một thực thể chính được gọi là bảng Sự Thật (Fact), các thông tin thuộc các trường dữ liệu được tách ra thành các bảng Chiều (Dimension). Như vậy, một sự thật sẽ bao gồm nhiều chiều, nhiều khía cạnh. Mỗi chiều, khía cạnh sẽ có nhiều thuộc tính nhỏ liên quan. Điều này cho phép hệ thống OLAP dễ dàng truy vấn dữ liệu theo một khía cạnh nào đó như việc phân tích vấn đề doanh thu của một sản phẩm mới song song với phân tích vấn đề nhân lực, hiệu quả marketing của chính sản phẩm đó ở các biểu đồ khác nhau. Mỗi biểu đồ cho từng khía cạnh đó sẽ dùng một bảng Fact được tách ra từ bảng Fact chính với sự giảm thiểu thông tin không liên quan và bổ sung các thông tin phân tích, tổng hợp được gọi là Data Mart. Mục đích của các Data Mart là đáp ứng một nhu cầu cụ thể với hiệu suất cao nhất. Tất cả các bảng Fact trên còn được gọi là các khối lập phương OLAP (OLAP cubes) bởi tính đa chiều của nó (Data Mart vẫn có thể có nhiều chiều, chỉ ít hơn bảng raw Fact trong Data Warehouse thôi).

Vấn đề 2 và 3: cung cấp nhiều công cụ và số liệu phân tích

ví dụ về đa lựa chọn
ví dụ về đa lựa chọn

Với sự hỗ trợ từ thiết kế Data Warehouse, các OLAP cubes, việc cung cấp các công cụ filter trở nên đơn giản và dễ dàng hơn khi các khía cạnh đã được tách ra thành các bảng Dimension. Tuy nhiên, một kho dữ liệu của hệ thống OLAP thường là rất lớn và có nhiều yêu cầu phân tích phức tạp nên cần có sự trợ giúp của các công nghệ Big Data đi kèm như

  • Hệ cơ sở dữ liệu NoSQL
  • Kỹ thuật map-reduce
  • Hệ thống Hadoop hỗ trợ xử lí dữ liệu phân tán

Vấn đề 4: thiết lập hệ thống cung cấp dữ liệu ETL cho kho dữ liệu

mô hình data warehouse
mô hình data warehouse

Một hệ thống như vậy gồm 3 bước:

  1. Extract: tìm kiếm và lưu trữ dữ liệu thô từ các nguồn vào những bảng tạm (tham khảo: thu thập dữ liệu tự động)
  2. Transform: bước này được thực hiện xen kẽ trong cả Extract và Load, bao gồm các công việc xử lý dữ liệu xấu, trùng lặp, tích hợp dữ liệu từ các nguồn hay phân chia một dữ liệu thành nhiều bảng con tuỳ theo thiết kế của hệ thống
  3. Load: từ bảng tạm lưu giữ các kết quả đã được xử lý vào các bảng Fact trong kho dữ liệu

Một hệ thống ETL tốt, ngoài các yêu cầu về dữ liệu còn cần cung cấp các khả năng sau:

  • Đảm bảo tính độc lập với hệ thống OLAP trong quá trình hoạt động
  • Có khả năng hoàn tác quá trình Load vào Data Warehouse khi có nhu cầu
  • Đảm bảo lưu trữ các thông tin hoạt động (log) đầy đủ và dễ hiểu

Sau đây là cái nhìn tổng quan về các thành phần của hệ thống OLAP:

các bước tạo lập phần mềm data warehouse
các bước tạo lập data warehouse