Bài viết
Một góc đọc dễ vào về software architecture, source code, AI và cách team phần mềm làm việc. Mỗi bài đi từ tình huống thật, giải thích bằng ngôn ngữ gần gũi, giữ lại những thuật ngữ quan trọng để người mới không bị ngợp và người đi làm lâu vẫn tìm được một góc nhìn có thể áp dụng ngay.
Microservices có thể tạo quyền tự chủ thật cho team, nhưng chuyển chi phí sang vận hành, dữ liệu, observability, testing và phối hợp. Bài viết hỏi khi nào cái giá đó đáng trả, và khi nào modular monolith tử tế hơn.
AI coding tools có thể làm team sinh code nhanh hơn tốc độ team hiểu, review, debug và vận hành an toàn phần code đó. Bài viết giải thích cognitive debt, khác gì technical debt và intent debt, vì sao agentic coding làm khoản nợ này rõ hơn, và các cách giảm rủi ro: giới hạn batch size, bắt PR nói rõ why/invariant/rollback, giữ checkpoint con người, xem prototype AI là bản nháp, và dùng AI để trả nợ hiểu biết thay vì chỉ tạo thêm artifact.
LLM tạo cảm giác như hiểu ta vì chúng xử lý pattern, context và lập luận bằng ngôn ngữ rất tốt. Bài viết tách kiểu hiểu hữu ích của máy khỏi kiểu hiểu của con người để dùng AI tỉnh táo hơn.
Một bài mở đầu thực tế về Lean Business Analysis: vì sao BA nên bắt đầu từ value, Needs Assessment giúp team tránh giải sai vấn đề thế nào, và Business Case nên là công cụ ra quyết định thay vì một tài liệu làm cho đủ.
Một hướng dẫn thực tế về BA Planning theo Lean: stakeholder analysis, nhịp BA trong predictive và adaptive project, lập kế hoạch elicitation, và khác biệt giữa ghi lại request với khơi ra nhu cầu thật.
Một hướng dẫn bình tĩnh và thực tế về requirements modeling: scope, process, rule, data và interface models, kèm ví dụ về cách diagram và mô tả có cấu trúc giúp team nghĩ cùng nhau trước khi build.
Một bài reflection thực tế về nửa sau của Business Analysis: requirement quality, prioritization, traceability, change control, UAT, rollout, transition và đánh giá solution có thật sự tạo outcome không.
Một bài reflection từ Data: Harness Your Numbers to Go from Uncertain to Unstoppable về cách dữ liệu giúp người điều hành thoát khỏi trạng thái lái doanh nghiệp trong mù mờ. Bài viết nhìn Data Component của EOS như một hệ thống giúp giảm lo âu, kiểm tra trực giác, tránh sống bằng hy vọng, nối Visionary và Integrator bằng cùng một thực tế, và biến dữ liệu thành tự do lãnh đạo thay vì một bảng số gây áp lực.
Một bài reflection từ Data về Scorecard trong EOS: vì sao doanh nghiệp không cần hàng chục KPI để hiểu sức khỏe vận hành, mà cần một nhóm nhỏ measurables đủ đúng, đủ đều, đủ predictive. Bài viết bàn về Scorecard như check engine light, khác biệt giữa P&L và leading indicators, cách reverse-engineer từ kết quả mong muốn, nhịp đo hằng tuần, range goals, và những bẫy phổ biến khi đo quá nhiều hoặc đo thứ dễ đo thay vì thứ cần đo.
