Techcombank tuyển dụng Senior Expert, Data Governance

Manager

Mô tả công việc

Job Purpose

The job holder maintains, implements and ensures compliance to the Data Governance strategies, policy, standards and processes to effectively govern data.
The job holder ensures the capability development of team to advise on proper Data Management and resolution of Data breaches.

Key Accountabilities (1)

Data Governance Development for the domain of expertise

Establish and maintain policies and standards for end-to-end data governance
Define data governance operational processes (e.g., data quality measurement) in accordance with policies and standards, clearly articulating roles and responsibilities

Key Accountabilities (2)

Data Governance Practice và Enforcement for the domain of expertise

Monitor and measure compliance to standards and processes.
Support Data Quality và Governance Councils and Steering Group by setting the agenda and preparing supporting documents.
Solve cross-BU governance issues and escalate as needed.
Create, manage and facilitate a Data Policy Governance process to identify and understand the critical data issues and ensure data policy enforcement and compliance.
Ensure governance mechanisms are in place to monitor and control access to data.
Conduct training sessions with the data stewards on the policy, standards and processes.
Coordinate with Data Stewards for each domain to achieve defined goals within group data management.

Communication

Support CDAO, Data Governance Head with communication of key governance priorities and successes across the enterprise as needed.

Key Accountabilities (3)

Projects Management

Manage project conflicts, challenges and dynamic business requirements to keep operations running at high performance.
Work with team leads to resolve people problems and project roadblocks, conduct post mortem and root cause analyses to improve practices for maximum productivity.

Talent Development

Train and coach team to become competent Data Governance specialist.
Identify and encourage areas for growth and improvement within the team and support with personal development plan.

Key Relationships - Direct Manager

Senior Manager, Data Governance

Key Relationships - Direct Reports

Key Relationships - Internal Stakeholders

Business Tribe, Enabling Tribe (IT or Data - Engineer/Governance), division heads (Business, Finance, Risk, Corporate Affairs, IT), CEO, CIO, CDO, Chairman

Key Relationships - External Stakeholders

Partners and vendors providing professional services

Success Profile - Qualification and Experiences

Qualifications

Bachelor's and Master’s degree in finance, risk management, statistics, mathematics or quantitative analys

Work Experience

12+ years of relevant experience with data governance standards and practices, and Data Governance programs, with
Experience in data management (quality, metadata, security, privacy, interaction)
Experience in communicating and problem solving complex and technical analysis accross a diverse team
Deep understanding of Information Security principles to ensure compliant handling and management of data
Experience in Agile Software Development and has a strong understanding of Agile principles, practices and scrum methodology
Experience working in (Agile) teams to lead successful digital transformation projects, involved in the end-to-end planning to implementation

Phân tích kỹ năng cần có

1. Định vị vai trò

Đây là vị trí Senior Expert trong Data Governance, tập trung xây dựng và vận hành cơ chế quản trị dữ liệu ở cấp doanh nghiệp, không chỉ là làm báo cáo chất lượng dữ liệu. Ứng viên cần chứng minh khả năng chuyển chiến lược quản trị dữ liệu thành chính sách, tiêu chuẩn, quy trình, cơ chế kiểm soát và hành động cải thiện cụ thể.

Ba nhóm nhiệm vụ chính:

1. Xây dựng nền tảng quản trị dữ liệu: chính sách, tiêu chuẩn, quy trình, phân công trách nhiệm và chỉ số đo lường chất lượng dữ liệu.
2. Vận hành và cưỡng chế: đo mức độ tuân thủ, tổ chức Data Governance Council, giải quyết xung đột giữa các đơn vị, kiểm soát quyền truy cập và đào tạo Data Steward.
3. Điều hành và phát triển năng lực: quản lý rủi ro dự án, phân tích nguyên nhân gốc, huấn luyện đội ngũ và hỗ trợ các bên liên quan cấp cao.

Mô tả công việc không ghi danh sách báo cáo trực tiếp, vì vậy chưa nên mặc định đây là vị trí quản lý nhân sự. Ứng viên cần làm rõ khi phỏng vấn liệu vị trí là chuyên gia cao cấp đóng góp trực tiếp, vị trí quản lý theo chức năng hay kết hợp cả hai.

2. Kỹ năng cứng cần ưu tiên

Nhóm kỹ năng	Yêu cầu từ tin tuyển dụng	Mức độ cần có	Bằng chứng nên chuẩn bị
Data Governance Framework	Xây dựng và duy trì chính sách, tiêu chuẩn, quy trình quản trị dữ liệu từ đầu đến cuối	Bắt buộc	Số lĩnh vực, chính sách và quy trình đã xây dựng; phạm vi triển khai; cơ chế phê duyệt
Mô hình vận hành và phân công trách nhiệm	Xác định vai trò của Data Owner, Data Steward, Data Custodian và các bên liên quan	Rất cao	Ma trận RACI, cơ chế quyết định, xử lý xung đột và leo thang
Chất lượng dữ liệu	Thiết kế phép đo, quy tắc kiểm tra, theo dõi tuân thủ và cải thiện chất lượng	Bắt buộc	Số quy tắc, lĩnh vực được kiểm soát, tỷ lệ lỗi giảm, thời gian xử lý sự cố
Metadata và lineage	Quản lý metadata, định nghĩa dữ liệu, nguồn gốc và mối liên hệ giữa dữ liệu	Rất cao	Catalog, glossary, lineage, quy trình quản lý định nghĩa và thay đổi
Quản lý quyền truy cập	Cơ chế giám sát và kiểm soát quyền truy cập dữ liệu	Cao	Quy trình cấp quyền, định kỳ rà soát, xử lý tài khoản đặc biệt, sự cố truy cập
Bảo mật và quyền riêng tư	Áp dụng nguyên tắc tối thiểu, phân tách nhiệm vụ, phát hiện sự cố và bảo vệ dữ liệu cá nhân	Cao	Chính sách phân loại dữ liệu, quyền truy cập, quản lý sự cố, kiểm toán và bằng chứng tuân thủ
Data Governance Council	Chuẩn bị chương trình, tài liệu, ra quyết định và theo dõi hành động	Cao	Quy mô hội đồng, chu kỳ họp, tỷ lệ quyết định được triển khai

Quản lý chương trình và dự án | Xử lý xung đột, rủi ro, phụ thuộc, phân tích nguyên nhân gốc và cải tiến quy trình | Cao | Ví dụ dự án bị trễ, cách điều phối, kết quả sau cải tiến |

Phân tích dữ liệu và tư duy hệ thống	Truy vấn kiểm chứng, phân tích xu hướng, tổng hợp số liệu và đánh giá tác động kinh doanh	Cao	SQL, thống kê, Power BI hoặc Tableau; khả năng đọc và kiểm chứng dữ liệu
Hiểu biết nghiệp vụ ngân hàng	Quản lý dữ liệu khách hàng, tín dụng, rủi ro, tuân thủ, báo cáo và phân tích dữ liệu	Rất cao	Kinh nghiệm từng bộ phận, quy trình liên quan và dữ liệu nào là dữ liệu quan trọng

Kỹ năng cứng bổ trợ

Thành thạo SQL để kiểm tra chất lượng, đối soát và truy vấn bằng chứng.
Hiểu các thước đo chất lượng: tính đầy đủ, hợp lệ, chính xác, nhất quán, duy nhất, cập nhật và hợp lệ về thời gian.
Biết thiết kế báo cáo điều hành và biểu đồ theo dõi chương trình quản trị dữ liệu.
Có kiến thức về vòng đời chính sách, kiểm soát nội bộ, kiểm toán và quản lý bằng chứng tuân thủ.
Có thể làm việc với dữ liệu phân tích và dữ liệu vận hành, không chỉ dữ liệu báo cáo.
Biết cách thiết kế quy trình xử lý sự cố dữ liệu: phát hiện, phân loại, điều tra, khắc phục, xác nhận và phòng ngừa tái diễn.
Có khả năng xây dựng kế hoạch ưu tiên theo mức độ nghiêm trọng, ảnh hưởng khách hàng, rủi ro và tính pháp lý.

3. Kỹ năng mềm và năng lực lãnh đạo

Vị trí cần tương tác với nhiều đối tượng như Data and Customer Experiences, khối kinh doanh, Tài chính, Rủi ro, IT, dữ liệu kỹ thuật và lãnh đạo cấp cao. Vì vậy, các năng lực sau có thể quyết định kết quả phỏng vấn:

Giao tiếp điều hành: trình bày vấn đề phức tạp theo cấu trúc, không lạm dụng thuật ngữ kỹ thuật.
Tác động không có quyền lực: thuyết phục các đơn vị kinh doanh tuân thủ chính sách mà không trực tiếp quản lý họ.
Điều phối xung đột: tìm điểm chung, phân tích lợi ích và rủi ro, đề xuất phương án khả thi.
Quyết định và leo thang: biết khi nào tự giải quyết, khi nào trình bày và khi nào cần quyết định cấp cao.
Tư duy hệ thống: nhìn ra tác động giữa chất lượng dữ liệu, rủi ro, khách hàng, vận hành và chiến lược.
Khả năng huấn luyện: truyền đạt chính sách cho nhiều đối tượng, từ Data Steward đến lãnh đạo.
Tư duy phân tích nguyên nhân gốc: không dừng ở xử lý triệt tiêu triệu chứng mà tìm nguyên nhân hệ thống.
Tinh thần sở hữu và theo đuổi: đảm bảo chính sách được thực thi và lợi ích chuyển thành kết quả kinh doanh.

4. Chứng chỉ có thể cân nhắc

Tin tuyển dụng không yêu cầu chứng chỉ cụ thể. Ứng viên nên chọn chứng chỉ phù hợp với hướng đi của mình thay vì tích lũy nhiều chứng chỉ không liên quan:

Chứng chỉ hoặc khung kiến thức	Phù hợp với	Giá trị đối với vị trí
DAMA CDMP hoặc CDGA	Nền tảng quản lý dữ liệu	Chứng minh kiến thức về chất lượng, metadata, quản trị và vòng đời dữ liệu
DAMA-DMBOK	Ôn lý thuyết và thiết kế khung quản trị	Tài liệu tham khảo quan trọng nhất cho phần lớn nội dung phỏng vấn
COBIT 2019	Quản trị doanh nghiệp	Hữu ích khi trả lời về mục tiêu quản trị, trách nhiệm, kiểm soát và quản lý rủi ro
ISO 27001 hoặc ISO 27701	Bảo mật và quản lý quyền riêng tư	Phù hợp với phần kiểm soát truy cập và bảo vệ dữ liệu
NIST Privacy Framework	Quản lý quyền riêng tư	Giúp trình bày cách xác định, quản lý và đánh giá rủi ro dữ liệu cá nhân
IAPP CIPP/E, CIPM hoặc CIPT	Hướng chuyên môn về quyền riêng tư	Phù hợp nếu ứng viên muốn theo hướng bảo vệ dữ liệu cá nhân và tuân thủ
PMP, PMI-ACP hoặc Lean Six Sigma	Quản lý chương trình và cải tiến	Hỗ trợ kỹ năng quản lý xung đột, chất lượng và phân tích nguyên nhân gốc

Với hồ sơ mạnh về kinh nghiệm thực tế, portfolio và kết quả đã đo lường thường có giá trị thuyết phục hơn việc tích lũy chứng chỉ chưa liên quan.

5. Ma trận đánh giá khoảng cách năng lực

Nền tảng hiện tại	Điểm cần củng cố	Thông điệp nên thể hiện trong hồ sơ
Data Governance hoặc Data Steward	Nâng cấp phạm vi từ một lĩnh vực lên toàn doanh nghiệp, bổ sung chương trình và cơ chế cưỡng chế	Quy mô lĩnh vực, số chính sách, cơ chế hội đồng, mức độ tuân thủ
Phân tích dữ liệu	Bổ sung chính sách, quản trị, kiểm soát, tiêu chuẩn và quản lý chất lượng ở cấp chương trình	Kinh nghiệch chuyển từ báo cáo sang tác động vận hành và kiểm soát
Kiểm toán, tuân thủ hoặc rủi ro	Bổ sung kiến thức kỹ thuật về metadata, lineage, dữ liệu phân tích và chất lượng	Kinh nghiệm điều tra, kiểm toán, khắc phục sự cố và làm việc với kỹ sư dữ liệu
Công nghệ thông tin hoặc an ninh mạng	Bổ sung hiểu biết kinh doanh ngân hàng, quyền riêng tư, dữ liệu chủ chốt và mô hình quản trị	Khả năng chuyển kiến thức kỹ thuật thành chính sách và giá trị kinh doanh
Quản lý rủi ro tín dụng hoặc tuân thủ	Bổ sung quản lý metadata, dữ liệu chủ chốt và chương trình dữ liệu cấp doanh nghiệp	Kinh nghiệm định nghĩa chính sách, kiểm soát và giám sát tuân thủ
Chuyên gia tư vấn hoặc kiểm toán bên ngoài	Bổ sung trải nghiệm vận hành lâu dài, chuyển giao kiến thức và đo lường tác động	Kinh nghiệm làm việc với nhiều bên liên quan và thích nghi với môi trường ngân hàng

6. Điểm cần nhấn mạnh trong hồ sơ và phỏng vấn

Ứng viên nên định lượng các kết quả sau:

Số lĩnh vực dữ liệu, số đơn vị kinh doanh và quy mô người dùng được quản trị.
Số chính sách, tiêu chuẩn, quy trình và quy tắc chất lượng đã xây dựng hoặc vận hành.
Số Data Steward được đào tạo và mức độ cải thiện sau đào tạo.
Tỷ lệ tuân thủ trước và sau khi triển khai cơ chế quản trị.
Số sự cố dữ liệu được phát hiện sớm, xử lý đúng hạn và ngăn chặn tái diễn.
Thời gian giải quyết xung đột giữa các đơn vị kinh doanh.
Mức cải thiện của tính đầy đủ, hợp lệ, chính xác hoặc nhất quán của dữ liệu.
Kết quả của chương trình kiểm toán, đánh giá tuân thủ và xử lý phát hiện.
Số cấp quản lý và đối tác kinh doanh có thể nhận diện thông tin liên quan trong tài liệu báo cáo.

Với yêu cầu tối thiểu 12 năm kinh nghiệm liên quan, hồ sơ cần thể hiện chiều sâu kinh nghiệm. Nếu thành thạo hai mảng như chất lượng dữ liệu và quản trị metadata, đồng thời có kinh nghiệm xây dựng chính sách và làm việc với cấp quản lý, ứng viên sẽ có lợi thế rõ rệt.

Chuẩn bị phỏng vấn

1. Quy trình phỏng vấn dự kiến

Tin tuyển dụng không nêu rõ số vòng. Với vị trí cấp Senior Expert, một quy trình phổ biến có thể gồm:

1. Vòng sàng lọc hồ sơ và phỏng vấn tuyển dụng: kiểm tra kinh nghiệm 12 năm, bằng cấp, lý do ứng tuyển, mức lương kỳ vọng, thời gian bắt đầu và mức độ sẵn sàng làm việc tại Hà Nội.
2. Vòng chuyên môn và giải quyết tình huống: kiểm tra kiến thức Data Governance, chất lượng dữ liệu, metadata, phân quyền, tuân thủ và khả năng thiết kế quy trình.
3. Vòng tương tác bên liên quan và hành vi: đánh giá khả năng làm việc với khối kinh doanh, xử lý xung đột, trình bày cấp cao, huấn luyện và ảnh hưởng không có quyền lực.
4. Vòng lãnh đạo hoặc phỏng vấn cuối: đánh giá tầm nhìn, năng lực xây dựng chương trình, khả năng dẫn dắt thay đổi và mức độ phù hợp với văn hóa ngân hàng.

Một số ngân hàng có thể kết hợp vòng chuyên môn và tình huống vào một buổi, hoặc yêu cầu trình bày một đề án ngắn. Ứng viên cần hỏi rõ trước khi bắt đầu.

2. Nội dung cần chuẩn bị cho từng vòng

Vòng sàng lọc

Giới thiệu 60–90 giây theo cấu trúc: kinh nghiệm quản trị dữ liệu, lĩnh vực đã phục vụ, quy mô chương trình, kết quả nổi bật và lý do phù hợp với Techcombank.
Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp:
Vì sao chọn vị trí Data Governance?
Vì sao rời vị trí hiện tại?
Kinh nghiệm 12 năm của bạn được thể hiện như thế nào?
Bạn đã từng làm việc trong môi trường ngân hàng chưa?
Mức lương mong muốn và tổng thu nhập hiện tại ra sao?
Bạn có thể bắt đầu công việc khi nào?
Vì sao muốn làm việc tại Hà Nội?

Vòng chuyên môn

Các câu hỏi có khả năng xuất hiện:

1. Phân biệt Data Governance, Data Management và Data Quality Management như thế nào?
2. Xây dựng một chính sách quản trị dữ liệu gồm những thành phần nào?
3. Phân biệt vai trò của Data Owner, Data Steward, Data Custodian và Data Consumer.
4. Đo chất lượng dữ liệu bằng những thước đo nào? Có thể lấy ví dụ về một quy tắc kiểm tra không?
5. Xử lý sự cố dữ liệu trùng lặp, thiếu hoặc sai định dạng như thế nào?
6. Metadata, catalog, glossary và lineage khác nhau ra sao?
7. Làm thế nào để giám sát và kiểm soát quyền truy cập dữ liệu?
8. Phân biệt quản lý quyền riêng tư với bảo mật dữ liệu.
9. Đo mức độ tuân thủ chính sách bằng cách nào?
10. Data Governance Council cần những thành phần nào và ra quyết định gì?
11. Khi nào một vấn đề giữa các đơn vị cần được leo thang?
12. Làm thế nào để ngăn chặn việc dữ liệu bị sao chép và sử dụng không đúng mục đích?
13. Những chỉ số nào cho biết chương trình quản trị dữ liệu đang hiệu quả?
14. Phân tích nguyên nhân gốc được áp dụng ra sao trong một sự cố dữ liệu?
15. Làm thế nào để đo lường tác động của Data Governance đối với doanh nghiệp?

Cần chuẩn bị ít nhất một ví dụ cụ thể cho mỗi câu, gồm bối cảnh, hành động, kết quả và phạm vi ảnh hưởng.

Vòng tình huống

Một tình huống có thể là: ngân hàng triển khai dữ liệu khách hàng trên nhiều kênh, phát hiện trùng khách hàng, chất lượng dữ liệu thấp ở một số đơn vị và quyền truy cập chưa được rà soát đầy đủ.

Ứng viên nên trình bày theo cấu trúc:

1. Xác định mục tiêu và phạm vi: xác định lĩnh vực, quyền lý trọng yếu, bên liên quan và rủi ro chính.
2. Đánh giá hiện trạng: nguồn dữ liệu, chủ sở hữu, quyền truy cập, chính sách, kết quả chất lượng và khả năng báo cáo.
3. Thiết kế khung quản trị: chính sách, tiêu chuẩn, RACI, quy trình đánh giá và xử lý sự cố.
4. Kiểm soát chất lượng: chọn quy tắc, ngưỡng cảnh báo, chủ sở hữu, tần suất đo và quy trình khắc phục.
5. Tổ chức cơ chế ra quyết định: Data Governance Council, tài liệu, lịch họp và cơ chế leo thang.
6. Lập kế hoạch triển khai: ưu tiên nhanh, bản thử nghiệm, mở rộng và cải tiến.
7. Đề xuất chỉ số: mức độ tuân thủ, chất lượng, thời gian xử lý, tỷ lệ tái diễn và mức độ tham gia của các bên.
8. Nêu rủi ro: khả năng các đơn vị không phối hợp, thiếu nguồn lực hoặc chỉ tập trung xử lý sự cố mà không cải thiện nguồn gốc.

Nếu được yêu cầu trình bày, chuẩn bị 8–10 slide và một phần tóm tắt 60 giây cho lãnh đạo.

Vòng hành vi và lãnh đạo

Chuẩn bị câu trả lời theo cấu trúc tình huống, hành động và kết quả:

Bạn đã thuyết phục một đơn vị kinh doanh thay đổi cách làm mà không có quyền chỉ đạo trực tiếp như thế nào?
Khi nhiều bên tranh luận về thứ tự ưu tiên dữ liệu, bạn đã xử lý ra sao?
Hãy mô tả một lần bạn phát hiện nguyên nhân gốc của sự cố dữ liệu.
Bạn đã từ chối một yêu cầu vì vi phạm chính sách như thế nào?
Bạn đã đào tạo hoặc kèm cặp những người khác ra sao?
Bạn đã quản lý một chương trình bị trễ tiến độ thế nào?
Bạn đã xây dựng báo cáo nào cho CDAO, CDO hoặc cấp quản lý cao?
Bạn sẽ làm gì trong 90 ngày đầu tiên tại vị trí này?

Vòng cuối

Câu hỏi thường tập trung vào:

Tầm nhìn ba năm cho nền tảng quản trị dữ liệu của ngân hàng.
Làm thế nào cân bằng giữa tuân thủ, tốc độ ra quyết định và trải nghiệm khách hàng.
Ưu tiên nào phải hoàn thành trong 6–12 tháng đầu?
Cách đo lường hiệu quả của Data Governance.
Cách phát triển năng lực của Data Steward trong bối cảnh nhiều mức thành thạo khác nhau.
Cách phối hợp với các bên như CIO, CDO, CDAO, CEO và lãnh đạo khối kinh doanh.

3. Tài liệu nên mang theo

Nếu được phép mang tài liệu, nên chuẩn bị:

Một trang tóm tắt ba chương trình hoặc chính sách đã xây dựng.
Một ma trận RACI đơn giản.
Một bảng đo lường chất lượng dữ liệu.
Một ví dụ về quy trình xử lý sự cố và phân tích nguyên nhân gốc.
Một mẫu chương trình họp Data Governance Council.
Một kế hoạch 90 ngày.

Không nên mang tài liệu mật của ngân hàng trước đây. Cần loại bỏ thông tin khách hàng, dữ liệu nội bộ nhạy cảm và thông tin thuộc về chủ sở hữu công việc cũ.

4. Chuẩn bị tiếng Anh

Mô tả công việc được viết bằng tiếng Anh, vì vậy nên chuẩn bị:

Giới thiệu bằng tiếng Anh trong 2–3 phút.
Giải thích Data Governance, Data Quality, Metadata, Lineage, Data Steward và RACI.
Một ví dụ ngắn về việc xử lý xung đột và cải thiện chất lượng dữ liệu.
Cách trình bày một kế hoạch quản trị cho nhóm quản lý.

Không cần dịch từng câu trong câu trả lời; nên nói tự nhiên, rõ và có cấu trúc.

5. Trang phục và thái độ

Trang phục công sở, tông trang trọng; chọn bộ vest nếu phỏng vấn tại trụ sở ngân hàng.
Đến sớm 10–15 phút, chuẩn bị sẵn phiếu bản in và thiết bị dự phòng.
Trả lời thẳng trọng tâm, có số liệu nhưng không phô trương.
Khi chưa biết câu trả lời, nói rõ cách sẽ tìm hiểu và đưa ra phương án.
Không phê bình ngân hàng hiện tại hoặc cơ chế quản trị của công ty cũ.

6. Câu hỏi nên hỏi người phỏng vấn

Vị trí này là chuyên gia cao cấp đóng góp trực tiếp, quản lý theo chức năng hay có đội ngũ báo cáo trực tiếp?
Phạm vi quản trị hiện tại bao gồm những lĩnh vực và đơn vị nào?
Chương trình Data Governance đang ở giai đoạn xây dựng, vận hành hay chuyển đổi mạnh?
Ba kết quả quan trọng nhất trong 12 tháng tới là gì?
Cơ chế phê duyệt và cưỡng chế chính sách hoạt động như thế nào?
Vị trí được kỳ vọng đóng góp gì cho Data Governance Council và các cấp quản lý?
Tiêu chuẩn đánh giá thành công sau 6–12 tháng là gì?
Cách làm việc, lịch làm việc cố định, chính sách làm việc từ xa và chế độ trực bắt buộc ra sao?
Các chứng chỉ hoặc kỹ năng tiếng Anh có được yêu cầu không?

Lộ trình ôn thi

1. Mục tiêu ôn tập trong 1–2 tuần

Sau khi hoàn thành lộ trình, ứng viên cần có thể:

Giải thích Data Governance bằng ngôn ngữ đơn giản và nghiệp vụ.
Vẽ một mô hình quản trị dữ liệu end-to-end gồm chính sách, tiêu chuẩn, quy trình, vai trò, kiểm soát và báo cáo.
Thiết kế và giải thích một bộ chỉ số chất lượng dữ liệu.
Phân tích một sự cố dữ liệu và đề xuất quy trình khắc phục, nguyên nhân gốc.
Trình bày một tình huống quản trị trước cấp quản lý trong 10 phút.
Chứng minh ảnh hưởng, kỹ năng huấn luyện và năng lực làm việc với các bên liên quan cấp cao.

2. Lộ trình 10 ngày

Ngày	Nội dung	Sản phẩm cần hoàn thành
Ngày 1	Phân tích lại tin tuyển dụng, lập bản đồ từng khoản trống và xác định câu chuyện chuyên nghiệp chính	Bảng đối chiếu yêu cầu và năng lực; ba kết quả nổi bật
Ngày 2	Data Governance Framework, DAMA-DMBOK, COBIT, vòng đời chính sách và mô hình vận hành	Một trang tóm tắt khung quản trị và sơ đồ vòng đời chính sách
Ngày 3	Vai trò Data Owner, Data Steward, Data Custodian, RACI và cơ chế quyết định	Ma trận RACI và mô hình quyền trách nhiệm
Ngày 4	Chất lượng dữ liệu, quy tắc kiểm tra, ngưỡng cảnh báo, nguyên nhân gốc	Bảng mẫu gồm 10 quy tắc và quy trình xử lý sự cố
Ngày 5	Metadata, catalog, glossary, lineage, dữ liệu chủ chốt và định nghĩa	Bản phân tích một lĩnh vực dữ liệu mẫu
Ngày 6	Quyền truy cập, bảo mật, quyền riêng tư, phân loại dữ liệu và chính sách chia sẻ	Danh sách kiểm soát và cây quyết định xử lý sự cố
Ngày 7	Data Governance Council, chương trình báo cáo, quản lý sự cố và chỉ số tuân thủ	Mẫu chương trình họp và bảng theo dõi hành động
Ngày 8	Quản lý dự án, xung đột, rủi ro, phân tích nguyên nhân gốc và điều phối	Bảng rủi ro và kế hoạch 90 ngày
Ngày 9	Nghiệp vụ ngân hàng, quy định bảo mật và quyền riêng tư hiện hành, bối cảnh Techcombank	Một trang kiến thức ngân hàng liên quan
Ngày 10	Luyện trình bày, trả lời câu hỏi, rà soát hồ sơ và chuẩn bị câu hỏi cho người phỏng vấn	Bản tóm tắt 60 giây, thuyết trình 10 phút và danh sách 10 câu hỏi

Nếu có ít thời gian hơn, nên ưu tiên ngày 2, 3, 4, 7, 8 và 10.

3. Kiến thức nền cần nắm

Data Governance

Khác biệt giữa chiến lược, chính sách, tiêu chuẩn, quy trình, kiểm soát và hướng dẫn thực hiện.
Vòng đời chính sách: soạn thảo, tham vấn, phê duyệt, công bố, áp dụng, đo lường, đánh giá và cập nhật.
Mục tiêu quản trị: quyền sở hữu rõ ràng, dữ liệu đáng tin cậy, sử dụng có trách nhiệm, bảo mật, tuân thủ và khả năng truy vết.
Mô hình quản trị phân cấp và cơ chế Data Governance Council.
Phân biệt quản trị dữ liệu với quản lý toàn bộ vòng đời dữ liệu.

Chất lượng dữ liệu

Các thước đo: đầy đủ, hợp lệ, chính xác, nhất quán, duy nhất, cập nhật và hợp lệ về thời gian.
Phân biệt quy tắc kiểm tra dữ liệu với tiêu chuẩn kinh doanh.
Thiết kế quy tắc, xác định nguồn lỗi, ngưỡng cảnh báo và chu kỳ đo.
Quy trình: phát hiện, phân loại, gán chủ sở hữu, khắc phục, kiểm chứng và phòng ngừa tái diễn.
Phân biệt chỉ số dẫn dắt với chỉ số kết quả; không chỉ tập trung vào số quy tắc đã triển khai.

Metadata, lineage và dữ liệu chủ chốt

Metadata mô tả, dữ liệu chủ chốt, định nghĩa và phân loại dữ liệu.
Catalog, glossary, lineage và data dictionary.
Tác động của thay đổi cấu trúc dữ liệu lên báo cáo, quyết định và kiểm soát.
Quy trình quản lý thay đổi và phê duyệt metadata.

Phân quyền, bảo mật và quyền riêng tư

Nguyên tắc tối thiểu, phân tách nhiệm vụ và quyền truy cập theo vai trò.
Quy trình cấp, thay đổi, thu hồi và rà soát quyền.
Phân loại dữ liệu theo mức độ nhạy cảm.
Phát hiện, điều tra và báo cáo sự cố dữ liệu.
Quyền riêng tư: mục đích thu thập, minh bạch, giới hạn mục đích, chính xác, lưu giữ và quyền của cá nhân.

Nghiệp vụ ngân hàng

Dữ liệu khách hàng, tài khoản, giao dịch, tín dụng, rủi ro và báo cáo quản trị.
Rủi ro dữ liệu có thể dẫn đến quyết định tín dụng sai, vi phạm tuân thủ, gian lận hoặc mất niềm tin.
Mối liên hệ giữa Data Governance với quản lý rủi ro, tuân thủ, chống gian lận, phòng chống rửa tiền và bảo mật thông tin.
Khi ôn tập, kiểm tra các văn bản pháp luật hiện hành, đặc biệt là Luật An toàn thông tin mạng, Nghị định 13/2023/NĐ-CP, các quy định của Ngân hàng Nhà nước về an toàn thông tin và các yêu cầu nội bộ của ngân hàng.
Nếu phạm vi có thẻ thanh toán hoặc dữ liệu thanh toán, cần hiểu sơ bộ PCI DSS. GDPR có thể dùng làm khung tham khảo quốc tế, nhưng cần xác định rõ phạm vi áp dụng pháp lý tại Việt Nam.

4. Tài liệu tham khảo

DAMA-DMBOK: khung quản lý dữ liệu, chất lượng, metadata, trị giá và trưởng thành dữ liệu.
COBIT 2019: mục tiêu quản trị và trách nhiệm trong doanh nghiệp.
NIST Privacy Framework: nhận diện và quản lý rủi ro quyền riêng tư.
ISO 27001 và ISO 27701: hệ thống quản lý an toàn thông tin và quyền riêng tư.
DAMA CDMP hoặc CDGA tài liệu chuẩn bị: dùng để kiểm tra kiến thức bài thi nếu chứng chỉ phù hợp với lộ trình.
Trang chủh thức của Techcombank: báo cáo thường niên, báo cáo phát triển bền vững, chiến lược, chính sách bảo vệ dữ liệu và thông tin công khai.
Website và văn bản chính thức của Ngân hàng Nhà nước, cơ quan quản lý bảo vệ dữ liệu và các cơ quan chuyên ngành.

Chỉ nên dùng bản quy định mới nhất và kiểm tra hiệu lực trước khi trích dẫn trong phỏng vấn.

5. Bộ sản phẩm ôn tập nên hoàn thành

1. Bản tóm tắt một trang: vai trò, phạm vi và giá trị của Data Governance trong ngân hàng.
2. Khung quản trị một trang: chính sách, tiêu chuẩn, quy trình, RACI, đo lường, hội đồng và cơ chế leo thang.
3. Bảng chất lượng dữ liệu mẫu: quy tắc, nguồn, chủ sở hữu, tần suất, ngưỡng, hành động khắc phục.
4. Kịch bản xử lý sự cố: dữ liệu khách hàng trùng lặp, thiếu trường bắt buộc hoặc quyền truy cập bị cấp quá rộng.
5. Bản trình bày 8–10 slide: bối cảnh, mục tiêu, phạm vi, thiết kế, lộ trình và chỉ số.
6. Năm câu trả lời theo tình huống, hành động, kết quả: ảnh hưởng, xung đột, sự cố, huấn luyện và thành công chương trình.
7. Bảng tự đánh giá: mức độ hiểu biết từ 1 đến 5 cho từng nhóm kiến thức.

6. Cách luyện phỏng vấn hiệu quả

Luyện trả lời với thời gian giới hạn: 60 giây cho câu giới thiệu, 2 phút cho câu hành vi và 10 phút cho tình huống.
Mỗi câu trả lời phải có hành động cá nhân, quyết định và kết quả.
Nhờ một người phản hồi về sự rõ ràng, mức độ điều hành và bằng chứng.
Thực hành SQL và đọc một bảng chất lượng dữ liệu để không bị lộ thế yếu kỹ thuật.
Chuẩn bị bản tóm tắt tiếng Anh và giải thích ba thuật ngữ khó bằng cách hiểu đơn giản.
Không học thuộc định nghĩa; mục tiêu là vận dụng đúng vào bối cảnh ngân hàng.

Tư vấn nghề nghiệp

1. Định vị sự nghiệp đúng

Ứng viên mạnh nhất không nên định vị mình là người kiểm tra dữ liệu hoặc làm báo cáo. Thông điệp phù hợp là:

> Tôi xây dựng và vận hành cơ chế giúp ngân hàng sử dụng dữ liệu đáng tin cậy, kiểm soát quyền truy cập, tuân thủ chính sách và đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng.

Ba thông điệp cấp chiến lược cần thể hiện:

1. Từ chính sách đến hành động: biến nguyên tắc thành quy trình, quyền trách nhiệm, kiểm soát và chỉ số có thể đo lường.
2. Từ tuân thủ đến giá trị kinh doanh: giảm rủi ro, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng tốc ra quyết định và giảm chi phí xử lý sự cố.
3. Từ dữ liệu đến con người: huấn luyện Data Steward, xây dựng văn hóa sở hữu dữ liệu và tạo sự tham gia của các đơn vị kinh doanh.

2. Lộ trình 90–180–365 ngày

90 ngày đầu

Lắng nghe Data Owner, Data Steward, kỹ sư dữ liệu, bộ phận tuân thủ, rủi ro và kinh doanh.
Lập bản đồ nguồn dữ liệu, dữ liệu chủ chốt, chính sách, quy trình, điểm xung đột và khoảng trống kiểm soát.
Xác định một lĩnh vực thí điểm có tác động kinh doanh rõ nhưng quy mô vừa phải.
Làm việc với quản lý để xác định mục tiêu, chỉ số thành công và cơ chế báo cáo.

180 ngày

Hoàn thiện khung quản trị, ma trận RACI và quy trình xử lý sự cố.
Tổ chức phiên họp đầu tiên của Data Governance Council nếu cơ chế chưa hoàn thiện.
Đào tạo Data Steward và đo mức độ sử dụng chính sách, quy trình.
Công bố báo cáo chất lượng dữ liệu và quản lý sự cố.

365 ngày

Mở rộng từ thí điểm sang nhiều lĩnh vực hoặc đơn vị kinh doanh.
Đánh giá tác động kinh doanh, giảm sự cố và giảm thời gian xử lý.
Xây dựng đường phát triển nghề nghiệp cho các Data Steward và đội ngũ chuyên gia.
Hoàn thiện cơ chế cải tiến liên tục và chuẩn bị đóng góp cho chiến lược dữ liệu cấp doanh nghiệp.

3. Con đường thăng tiến

Một lộ trình điển hình có thể là:

1. Data Steward hoặc Data Governance Analyst.
2. Data Governance Specialist hoặc Lead.
3. Senior Expert, Data Governance Manager hoặc Head of Data Governance Domain.
4. Data Governance Head, Chief Data Officer hoặc các hướng quản trị dữ liệu, dữ liệu và phân tích.

Một số ứng viên có thể chuyển sang các hướng liên quan như quản lý chất lượng dữ liệu, quản trị metadata, dữ liệu chủ chốt, quản lý rủi ro dữ liệu, quản lý quyền riêng tư hoặc quản trị chương trình dữ liệu. Khi xây dựng hồ sơ, nên thể hiện khả năng đi theo hướng quản trị dữ liệu rộng hơn một chức danh cụ thể.

4. Mức lương kỳ vọng tham khảo tại Hà Nội

Do tin tuyển dụng chỉ ghi thỏa thuận, không có mức lương chính thức. Các khoảng dưới đây là ước lượng tham khảo theo kinh nghiệm, phạm vi trách nhiệm và thị trường lao động, tính theo VND mỗi tháng trước thuế:

Cấp bậc tham khảo	Kinh nghiệm điển hình	Khoảng lương ước lượng
Data Governance Analyst, Data Steward	3–7 năm	25–40 triệu
Senior Specialist, Lead Data Governance	7–12 năm	40–60 triệu
Senior Expert hoặc Manager có phạm vi doanh nghiệp	12–15 năm	55–85 triệu
Head of Data Governance hoặc trưởng bộ phận	15 năm trở lên và quản lý đội ngũ	80–120 triệu trở lên

Với hồ sơ đạt đúng 12 năm kinh nghiệm và có thể chứng minh phạm vi doanh nghiệp, mức đề xuất hợp lý có thể nằm khoảng 55–80 triệu đồng mỗi tháng trước thuế, nhưng cần điều chỉnh theo quy mô ngân hàng, chức danh, quyền quản lý, tổng thu nhập và vị trí trên thị trường. Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm.

Khi thương lượng, nên xem xét toàn bộ gói gồm lương cơ bản, thưởng theo kết quả, thưởng cuối năm, phụ cấp, bảo hiểm, chế độ làm việc linh hoạt, ngân sách học tập và cơ hội phát triển. Không nên đưa ra con số khi chưa hiểu rõ phạm vi trách nhiệm và mức độ quản lý.

Có thể trao đổi như sau:

> Dựa trên 12 năm kinh nghiệm quản trị dữ liệu, kinh nghiệm xây dựng chương trình cấp doanh nghiệp và phạm vi trách nhiệm tương lai, tôi mong muốn tổng thu nhập phù hợp với khoảng 55–80 triệu đồng mỗi tháng trước thuế, đồng thời xem xét thưởng theo kết quả và các chế độ dài hạn. Tôi muốn hiểu thêm mức ngân sách chính thức và thước đánh giá của vị trí trước khi chốt.

5. Năng lực nên phát triển thêm

SQL và phân tích dữ liệu: tăng khả năng tự kiểm chứng và không phụ thuộc hoàn toàn vào đội kỹ thuật.
Quyền riêng tư tại Việt Nam: cập nhật quy định hiện hành và cách áp dụng vào quy trình quản trị.
Quản trị dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu phân tích: hiểu cách kiểm soát dữ liệu lịch sử, dữ liệu mô hình và dữ liệu dùng cho trí tuệ nhân tạo.
Kỹ năng ảnh hưởng cấp C-suite: viết bản tóm tắt một trang, trình bày rủi ro và giá trị theo cấu trúc.
Phân tích nguyên nhân gốc và cải tiến quy trình: nâng từ xử lý sự cố sang cải thiện hệ thống.
Tiếng Anh: đầu tư vào tài liệu, thuyết trình và trao đổi với các đối tác quốc tế.

6. Tiêu chí đánh giá đề xuất công việc

Nên hỏi rõ trước khi quyết định:

Phạm vi lĩnh vực và số đơn vị kinh doanh được bao phủ.
Có đội ngũ báo cáo trực tiếp hay đóng vai trò chuyên gia và cố vấn qua mô hình ma trận.
Thước đánh giá thành công sau 6 và 12 tháng.
Quyền phê duyệt chính sách và cơ chế cưỡng chế thực tế.
Tỷ lệ thời gian làm việc chiến lược so với tác vụ vận hành hằng ngày.
Khối lượng đào tạo, hội đồng và báo cáo định kỳ.
Chính sách làm việc linh hoạt, lịch họp và yêu cầu trực.
Ngân sách chứng chỉ, đào tạo và phát triển nghề nghiệp.

Một đề xuất tốt cần cơ hội định hình cơ chế quản trị thực sự, có quyền phối hợp và nhận bằng chứng về tác động, thay vì chỉ duy trì một tài liệu chính sách.

Câu hỏi thường gặp

Tôi là sinh viên mới ra trường, có nên ứng tuyển Senior Expert, Data Governance không?

Với điều kiện 12 năm kinh nghiệm liên quan và vai trò chuyên gia cao cấp, vị trí này gần như không phù hợp cho ứng viên mới ra trường. Hãy tập trung vào các vị trí Data Analyst, Data Quality Analyst, Data Steward, Data Governance Analyst hoặc kiểm toán dữ liệu. Trong 2–3 năm, tích lũu kinh nghiệm về chất lượng dữ liệu, metadata, quyền truy cập, tuân thủ và làm việc với các bên liên quan. Nếu vị trí tuyển dụng thực sự linh hoạt về kinh nghiệm, bạn có thể xin hỏi điều kiện tối thiểu, nhưng không nên áp dụng khi hồ sơ còn thiếu phần lớn yêu cầu.

Tôi đang làm phân tích dữ liệu và muốn chuyển sang Data Governance, cần chứng minh điều gì?

Hãy chứng minh khả năng chuyển từ phân tích sang quản trị: bạn đã xác định và giải thích vấn đề chất lượng dữ liệu như thế nào, phối hợp với chủ sở hữu dữ liệu ra sao, đề xuất quy tắc hoặc quy trình nào và kết quả có thể đo lường thế nào. Nếu từng làm metadata, kiểm soát truy cập, kiểm toán hoặc tuân thủ, đây là lợi thế. Nên xây dựng một portfolio nhỏ gồm bảng chất lượng dữ liệu, RACI, quy trình xử lý sự cố và kế hoạch triển khai chương trình.

Tôi đến từ bộ phận công nghệ, kiểm toán hoặc kiểm soát tuân thủ, có thể chuyển sang vị trí này không?

Có, nếu bạn có thể chứng minh kinh nghiệm liên quan đến dữ liệu. Với nền tảng công nghệ, hãy nhấn mạnh quản lý metadata, lineage, phân quyền, kiểm soát truy cập và phối hợp kỹ thuật. Với nền tảng kiểm toán hoặc tuân thủ, hãy nhấn mạnh thiết kế kiểm soát, thu thập bằng chứng, điều tra sự cố, cơ chế leo thang và khắc phục phát hiện. Tuy nhiên, cần bù thêm kiến thức về chất lượng dữ liệu, mô hình Data Steward và cơ chế Data Governance Council.

Hồ sơ của tôi chưa đủ 12 năm, tôi có nên nộp hồ sơ không?

Bạn có thể nộp nếu kinh nghiệm thực tế tương đương và có kết quả mạnh, nhưng cần thận trọng khi tuyên bố 12 năm. Nếu thiếu hai đến bốn năm, hãy nhấn mạnh tốc độ tiến bộ, quy mô trách nhiệm và các chương trình đã dẫn dắt. Đọc kỹ điều kiện tối thiểu trong tin tuyển dụng và hỏi bộ phận tuyển dụng xem mức kinh nghiệm có được linh hoạt hay không. Ứng tuyển có thể giúp lấy phản hồi, nhưng không nên kéo dài quá trình chuẩn bị nếu khoảng cách quá lớn.

Câu hỏi kỹ thuật nào có khả năng xuất hiện trong phỏng vấn Data Governance?

Các câu hỏi thường gặp gồm: phân biệt Data Governance với Data Management; cách xây dựng và duy trì chính sách; vai trò của Data Owner và Data Steward; cách đo chất lượng dữ liệu; cách quản lý metadata và lineage; kiểm soát quyền truy cập; điều tra sự cố; tổ chức Data Governance Council; và cách chứng minh chương trình tạo tác động. Ứng viên nên trả lời bằng một ví dụ thực tế có bối cảnh, hành động và kết quả, thay vì chỉ định nghĩa.

KPI có thể là gì cho vị trí này?

Tin tuyển dụng không nêu KPI chính thức, nhưng từ trách nhiệm công việc có thể suy ra: tỷ lệ tuân thủ chính sách và quy trình; mức chất lượng của các lĩnh vực trọng yếu; số sự cố phát hiện và đóng đúng hạn; tỷ lệ tái diễn; số Data Steward được đào tạo và mức độ sử dụng chính sách; thời gian xử lý xung đột; và mức độ hài lòng của các bên liên quan. Khi phỏng vấn, hãy đề xuất KPI cân bằng giữa chỉ số dẫn dắt và kết quả thực tế.

Mức lương hợp lý để đề xuất cho vị trí Senior Expert, Data Governance tại Hà Nội là bao nhiêu?

Đây là mức tham khảo vì tin tuyển dụng ghi thỏa thuận. Với 12 năm kinh nghiệm và phạm vi cấp doanh nghiệp, khoảng 55–85 triệu đồng mỗi tháng trước thuế có thể là vùng tham khảo, tùy quy mô ngân hàng và mức độ quản lý. Nên hỏi về ngân sách chính thức và tổng gói thưởng. Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm.

Giờ làm, ngày làm việc và chính sách làm việc từ xa của vị trí này thế nào?

Tin tuyển dụng không cung cấp thông tin này. Vị trí trực tiếp với hội đồng quản trị và nhiều bên liên quan có thể cần tham dự họp theo lịch điều hành, nhưng không nên suy đoán. Ứng viên nên hỏi rõ giờ làm chuẩn, số ngày làm việc tại văn phòng, yêu cầu trực, chính sách làm việc linh hoạt và tần suất di chuyển trong giai đoạn đầu. Hà Nội cũng là yếu tố cần cân nhắc khi so sánh đề xuất.

Tôi cần tăng cấp bậc và muốn theo hướng Data Governance, nên phát triển như thế nào?

Trước hết, tích lũy kinh nghiệm vận hành thực tế như Data Steward, Data Quality Analyst hoặc kiểm toán dữ liệu. Sau đó, mở rộng sang xây dựng chính sách, quản lý chương trình, làm việc với các đơn vị kinh doanh và dẫn dắt Data Governance Council. Hãy tích lũy bằng chứng về phạm vi triển khai, cải tiển chất lượng, giảm sự cố, huấn luyện và ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh. Với hướng quản lý, cần bổ sung kinh nghiệm tuyển dụng, phát triển đội ngũ và quản lý hiệu suất.

Nếu được nhận việc, 90 ngày đầu tiên tôi nên ưu tiên những gì?

Ưu tiên hiểu hiện trạng và xây dựng sự đồng thuận trước khi thay đổi lớn. Hãy lập bản đồ lĩnh vực, dữ liệu chủ chốt, chủ sở hữu, chính sách, quy trình và các điểm xung đột; làm việc với các bên liên quan để xác định vấn đề và mức ảnh hưởng; chọn một thí điểm có thể hoàn thành; thống nhất RACI, chỉ số và cách báo cáo; đồng thời chuẩn bị kế hoạch ưu tiên và các rủi ro phụ thuộc. Mục tiêu là tạo một kết quả nhỏ nhưng đo lường được trong 90 ngày.

Senior Expert, Data Governance