Wai Lin - Learn Business Intelligence

Organization တစ်ခုအနေနဲ့ Analytics Team ကို စတင်ဖွဲ့စည်းတဲ့အခါမှာ အစကတည်းက အပြည့်အဝကြီးမားတဲ့ Team တစ်ခု တည်ဆောက်ဖို့ မလိုအပ်ပါဘူး။

အရင်ဆုံး Proof of Concept (POC) အနေနဲ့ စမ်းသပ်နိုင်ပါတယ်။

ဥပမာ

Sales Data ကို အသုံးပြုပြီး Sales Dashboard တစ်ခု တည်ဆောက်ကြည့်မယ်။

Management အနေနဲ့ ဒီ Dashboard က Decision Making အတွက် တကယ်အသုံးဝင်လားဆိုတာ စမ်းသပ်ကြည့်မယ်။

အသုံးဝင်တယ်ဆိုရင် နောက်တစ်ဆင့်အနေနဲ့ Pilot Implementation အဖြစ် Team တစ်ခု၊ Business Problem တစ်ခုကို အာရုံစိုက်ပြီး ဆက်လက်တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။

နောက်ပိုင်းမှာ Business အတွင်းမှာ တကယ်အလုပ်ဖြစ်လာပြီဆိုရင် Analytics Capability ကို တစ်ဖွဲ့လုံး၊ တစ်နိုင်ငံလုံး၊ ဒါမှမဟုတ် Organization တစ်ခုလုံးအထိ Scale Up လုပ်နိုင်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် Analytics Organization Model ဆိုတာလည်း Business တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ ပြောင်းလဲတိုးတက်နိုင်တဲ့ အရာတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

ဒီလို Analytics Organizational Model ကို ရွေးချယ်တဲ့အခါ စဉ်းစားရမယ့် အချက်တွေ အများကြီးရှိပါတယ်။ အဲဒီထဲမှာ Enterprise Data Ownership က အရေးကြီးပါတယ်။ Data ကို ဘယ်သူက ပိုင်ဆိုင်တာလဲ၊ Data ကို ဘယ်လို Access ရယူမလဲဆိုတာတွေကို စဉ်းစားရပါမယ်။

အဖွဲ့အစည်းမှာ ရှိပြီးသား Governance Structure က ဘယ်လိုလဲ၊ ကိုယ်တည်ဆောက်မယ့် Analytics Team က အဲဒီ Governance Structure ထဲမှာ ဘယ်လိုပါဝင်ရမလဲဆိုတာလည်း စဉ်းစားရပါမယ်။

Analytics အတွက် Outsourcing လုပ်ဖို့ လိုအပ်သလား၊ ဒါမှမဟုတ် လက်ရှိ Business ထဲမှာ ရှိပြီးသား Outsourcing Capability တစ်ခုခုရှိပြီး အဲဒါကို Analytics အတွက် အသုံးချနိုင်မလားဆိုတာလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမယ်။

အပြင် Market Situation ကိုလည်း ကြည့်ရပါမယ်။ ဥပမာ Competitors တွေက ဘာလုပ်နေကြသလဲ၊ သူတို့မှာ Analytics Team ရှိသလား၊ Analytics ကို ဘယ်လို Manage လုပ်ကြသလဲဆိုတာတွေကို လေ့လာနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ ကိုယ့်အဖွဲ့အစည်းအတွက် ဘယ်လိုပုံစံက အလုပ်ဖြစ်နိုင်မလဲ၊ ဘယ်လိုပုံစံက မဖြစ်နိုင်ဘူးလဲဆိုတာ သိရှိနိုင်ဖို့ အထောက်အကူပြုတဲ့ Insight ကောင်းတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

Industry ရဲ့ အထွေထွေအခြေအနေကိုလည်း စဉ်းစားရပါမယ်။ ဥပမာ Suppliers နဲ့ Vendors တွေရဲ့ Relationship တွေ၊ သူတို့ဘက်က Analytics လိုအပ်ချက်တွေက ဘာတွေလဲ၊ သူတို့မှာ ရှိပြီးသား Analytics Capability တွေကို ကိုယ့် Organizational Structure ထဲမှာ ဘယ်လိုအသုံးချနိုင်မလဲဆိုတာတွေ ဖြစ်ပါတယ်။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့ Top Management က Analytics Efforts တွေမှာ ဘယ်လောက်အထိ ပါဝင်ပတ်သက်နေသလဲဆိုတာကိုလည်း စဉ်းစားရပါမယ်။

ဒီအချက်တွေအားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီးတဲ့နောက်မှာ မိမိတို့အဖွဲ့အစည်းနဲ့ သင့်တော်ပြီး အလုပ်ဖြစ်နိုင်မယ့် Organizational Model တစ်ခုကို ရွေးချယ်ရပါမယ်။ Business တစ်ခုနဲ့တစ်ခု မတူညီတဲ့အတွက် Model တွေဟာလည်း မတူညီတဲ့ပုံစံတွေနဲ့ ရှိနိုင်ပါတယ်။

အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် Analytics Team ကို ဖွဲ့စည်းတဲ့အခါ အဓိက Approach သုံးမျိုးရှိပါတယ်။

ပထမတစ်ခုက Centralized Approach ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီပုံစံမှာ Analytics Team ကို သီးခြား Team တစ်ခုအဖြစ် ဖွဲ့စည်းထားပြီး အခြား Business Units တွေအားလုံးကို Analytics Support ပေးပါတယ်။

ဥပမာ Department သုံးခုရှိတယ်ဆိုပါစို့။ အဲဒီ Department သုံးခုလုံးကို Support ပေးဖို့ သီးခြား Analytics Team တစ်ခု ဖွဲ့ထားတာမျိုး ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီ Approach က Analytics Team ကို စနစ်တကျ ဖွဲ့စည်းနိုင်စေပါတယ်။ Team တစ်ခုလုံးအနေနဲ့ တူညီတဲ့ Methodology နဲ့ Approach တွေကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး တစ်ယောက်နဲ့တစ်ယောက် အတွေ့အကြုံနဲ့ Knowledge တွေကို ပြန်လည်မျှဝေသင်ယူနိုင်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် Team Member တွေရဲ့ Skill တွေကို တိုးတက်အောင် Upskilling လုပ်ရာမှာ အထောက်အကူဖြစ်စေပါတယ်။ ဒါဟာ Centralized Structure ရဲ့ အားသာချက်တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

ဒုတိယပုံစံက Decentralized Model ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီပုံစံမှာ သီးခြား Analytics Unit တစ်ခုထားမယ့်အစား Analytics Capability ကို Business Team တစ်ခုချင်းစီထဲမှာ တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းထားပါတယ်။

ဒီလိုလုပ်တဲ့အတွက် Analytics လုပ်တဲ့သူတွေဟာ သက်ဆိုင်ရာ Business Unit ရဲ့ Business Practices နဲ့ Business Processes တွေနဲ့ ပိုမိုနီးကပ်စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် Business Unit တစ်ခုချင်းစီအတွက် သီးခြားလိုအပ်ချက်နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ Specialized Analytics Solution တွေကို တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ Sales Department အတွက် Sales Analytics၊ Customer Service အတွက် Customer Analytics စသဖြင့် ဖြစ်ပါတယ်။

နောက်ဆုံးတစ်ခုက Hybrid Approach ဖြစ်ပါတယ်။ Hybrid Approach ဆိုတာက Centralized Approach နဲ့ Decentralized Approach နှစ်ခုစလုံးရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုတာ ဖြစ်ပါတယ်။

တစ်ဖက်မှာ Business Department တွေအတွင်း Analytics လုပ်ဆောင်မယ့်သူတွေကို Embedded လုပ်ထားပြီး တစ်ဖက်မှာလည်း သူတို့ကို Support ပေးဖို့ Centralized Center of Excellence တစ်ခုကို ဆက်လက်ထားရှိပါတယ်။ ထို့အပြင် Analytics Resource သီးသန့်မရှိသေးတဲ့ Department တွေကိုလည်း Centralized Team က Analytics Support ပေးနိုင်ပါတယ်။

ဒီ Hybrid Approach က Centralized ဖြစ်တဲ့ Process-Based Analytics Approach ရဲ့ အားသာချက်ကို ရရှိစေသလို၊ တစ်ချိန်တည်းမှာပဲ Business Department တစ်ခုချင်းစီမှာ ရှိတဲ့ Local Knowledge နဲ့ Business Knowledge ကိုလည်း ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းအသုံးချနိုင်စေပါတယ်။

Analytics Capability တည်ဆောက်တဲ့အခါ Analytics Team ဘယ်လိုဖွဲ့ရမလဲ? ဆိုတာထက်

ကျွန်တော်တို့ Business ရဲ့ Data, People, Process နဲ့ Strategy တွေနဲ့ ဘယ်လို Analytics Structure က အကောင်းဆုံးအလုပ်လုပ်နိုင်မလဲ?

ဆိုတာကို စဉ်းစားတာ ပိုအရေးကြီးပါတယ်။

🎓 Congratulations on your ECBA Achievement !

ဆရာ ဝေလင်းထွန်းရဲ့ စနစ်ကျပြီး လက်တွေ့ကျတဲ့ သင်ကြားပြသမှုများ၊ ကိုယ်တိုင်ကြိုးစားအားထုတ်မှုတို့နှင့်အတူ 𝐌𝐚𝐭𝐫𝐢𝐱 𝐂𝐨𝐥𝐥𝐞𝐠𝐞 ရဲ့ 𝐄𝐧𝐭𝐫𝐲 𝐂𝐞𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐞 𝐢𝐧 𝐁𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐢𝐬 (𝐄𝐂𝐁𝐀) 𝐄𝐱𝐚𝐦 𝐏𝐫𝐞𝐩𝐚𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦 စားမေးပွဲကို တက်ရောက်အောင်မြင်ခဲ့သူ ⭐ 𝐊𝐨 𝐀𝐮𝐧𝐠 𝐌𝐲𝐨 𝐓𝐮𝐧 ရဲ့ ဝမ်းမြောက်ဖွယ်ရာ 𝐂𝐚𝐫𝐞𝐞𝐫 𝐉𝐨𝐮𝐫𝐧𝐞𝐲 ကို ဂုဏ်ယူစွာ မျှဝေပေးလိုက်ပါတယ်။

𝐅𝐢𝐧𝐚𝐧𝐜𝐞 နှင့် 𝐅𝐏&𝐀 နယ်ပယ်တွင် အတွေ့အကြုံရှိပြီးဖြစ်သော 𝐊𝐨 𝐀𝐮𝐧𝐠 𝐌𝐲𝐨 𝐓𝐮𝐧 သည် 𝐁𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐢𝐬 ဆိုင်ရာ 𝐂𝐨𝐧𝐜𝐞𝐩𝐭 များကို လက်တွေ့ လုပ်ငန်းခွင်အခြေအနေများနှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးချကာ 𝐄𝐂𝐁𝐀 စာမေးပွဲကို အောင်မြင်စွာ ဖြေဆိုနိုင်ခဲ့ခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။

💬 Alumni Voice:

"Matrix College က ဆရာဝေလင်းထွန်းရဲ့ သင်ခန်းစာတွေဟာ ရှင်းလင်းပြီး practical ဖြစ်တာကြောင့် Concept တွေကို အလွယ်တကူ သဘောပေါက်စေခဲ့ပါတယ်။ BABOK Guide ကို ထပ်မံလေ့လာတဲ့အခါမှာလည်း အထောက်အကူအများကြီး ရခဲ့ပါတယ်။ စာမေးပွဲအတွက် အလွတ်ကျက်တာမျိုးမဟုတ်ဘဲ BACCM လိုမျိုး မိမိအားနည်းတဲ့ အပိုင်းတွေကို MCQ Practice Test တွေနဲ့ အဓိက လေ့ကျင့်ပြီး အဖြေတစ်ခုချင်းစီရဲ့ Reasoning ကို သေချာနားလည်အောင် ပြင်ဆင်ခဲ့တာဟာ ECBA ကို အောင်မြင်ခဲ့တဲ့ သော့ချက်ပဲဖြစ်ပါတယ်။"

မတူညီသော Corporate နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ရာထူးတိုးတက်ရေး၊ Career Advancement နှင့် လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း Professional ကျစွာ ဦးဆောင်နိုင်ရေးအတွက် မိမိ၏ Business Analysis Skills များကို တိုးမြှင့်လိုပါက Matrix College ၏ စနစ်ကျသော သင်တန်းများကို တက်ရောက်ရန် ဖိတ်ခေါ်အပ်ပါသည်။

Matrix College ရဲ့ တက်ရောက်နိုင်မယ့် သင်တန်း Schedule တွေနဲ့ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို သိရှိလိုပါက Page Messenger ကနေဖြစ်စေ၊ အောက်ပါဖုန်းနံပါတ်များကနေဖြစ်စေ အခုပဲ ဆက်သွယ်စုံစမ်းနိုင်ပါပြီရှင်။

📞 Contact Us:
📱 Phone: 09 445 533 288 , 09 445 533 289
Grow Professional, Grow Together.

Grow Professional, Grow Together!

Mottama Trading Co.,Ltd အတွက် (Sales Data Analytics for Business Performance Improvement) Training Certificate ပေးအပ်ခဲ့တဲ့ ပုံရိပ်များ ကို Share ပေးလိုက်ပါတယ်။

Training အားတက်ကြွစွာ တက်ရောက်ခဲ့ကြတဲ့ Mottama Trading Co.,Ltd အဖွဲ့သားများအားအထူးပင်ကျေးဇူးတင်ရှိအပ်ပါတယ်။

Wai Lin - Learn Business Intelligence

Power BI User တွေအကြားမှာ အရမ်းလူကြိုက်များလာတဲ့ Topic တစ်ခုကတော့ Realtime Dashboard ဖြစ်ပါတယ်။

Data က အခုဖြစ်နေတာကို အခုမြင်ချင်တယ်။
Sales ဖြစ်တာနဲ့ Dashboard မှာ ချက်ချင်းပေါ်ချင်တယ်။
Management က Live Dashboard လိုချင်တယ်။

ဆိုတာတွေကို မကြာခဏကြားရပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီနေရာမှာ Power BI User တစ်ယောက်အနေနဲ့ သိထားသင့်တဲ့ အချက်တစ်ခုရှိပါတယ်။

Realtime Dashboard က Powerful ဖြစ်ပေမယ့် Business တိုင်းအတွက် မဖြစ်မနေလိုအပ်တဲ့ Solution မဟုတ်ပါဘူး။

အရင်ဆုံး Realtime ဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားလည်ထားဖို့လိုပါတယ်။

Realtime Dashboard ဆိုတာ Business Event တစ်ခုဖြစ်ပြီးတာနဲ့ အဲဒီ Data ကို အချိန်နဲ့တပြေးညီ သို့မဟုတ် အလွန်နီးစပ်တဲ့အချိန်အတွင်း Dashboard မှာ ပြသနိုင်တဲ့ Architecture ဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ

Customer တစ်ယောက်က Online Order တင်လိုက်တယ်။ Order System မှာ Transaction ဝင်သွားတယ်။ ပြီးတာနဲ့ Sales Dashboard မှာ Order Count၊ Revenue စတာတွေကို မကြာခင်မြင်ရတယ်။

ဒါမျိုးကို Realtime / Near-Realtime Reporting လို့ ပြောနိုင်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် Business တိုင်းမှာ Realtime လိုသလား ဆိုရင် မလိုပါဘူး။ ဒီအချက်ကို Power BI User တွေ အထူးသဖြင့် နားလည်ထားသင့်ပါတယ်။

ကိုယ့်ကို တောင်းဆိုမှုရှိလာတယ်ဆိုရင်လည်း Business Question ကို အရင်မေးရပါမယ်။ ဒီ Data ကို အခုချက်ချင်း သိဖို့ ဘာကြောင့်လိုတာလဲ?

ဒီမေးခွန်းရဲ့ Answer က မရှိဘူးဆိုရင် Realtime Dashboard လုပ်ဖို့ မလိုအပ်နိုင်ပါဘူး။ ဥပမာ

Company တစ်ခုက Monthly Sales Performance ကိုပဲ Management Meeting မှာ Review လုပ်တယ်ဆိုပါစို့။ သူတို့အတွက် Data ကို တစ်မိနစ်တစ်ကြိမ် Update ဖြစ်ဖို့ မလိုပါဘူး။

Daily Refresh လောက်နဲ့ Business Decision အတွက် လုံလောက်နိုင်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် Realtime မဟုတ်တာက Dashboard မကောင်းတာ မဟုတ်ပါဘူး။

Realtime Data က Decision Speed အရေးကြီးတဲ့ Business Process တွေမှာ ပိုပြီး Value ရှိပါတယ်။

ဥပမာ Warehouse မှာ Stock Level က Critical ဖြစ်သွားပြီဆိုရင် မနက်ဖြန် Report ထွက်မှ သိမယ် ဆိုရင် နောက်ကျနိုင်ပါတယ်။

အဲဒီလို Business Process မှာတော့ Near-Realtime Monitoring က Business Value ရှိလာပါတယ်။

နောက်တစ်ခုက Power BI မှာ Visual တစ်ခုကို Refresh လုပ်ပြီး Data အသစ်မြင်ရတာက လွယ်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် Realtime / Near-Realtime Architecture တစ်ခုတည်ဆောက်တာက Power BI Visual တစ်ခုလုပ်တာထက် အများကြီးပိုကျယ်ပြန့်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် Realtime Dashboard ဆိုတာ Power BI မှာ Refresh ကို မြန်မြန်လုပ်လိုက်ရုံနဲ့ ပြီးသွားတဲ့အရာ မဟုတ်ပါဘူး။

Infrastructure Cost လည်း ရှိနိုင်ပါတယ်။
Development Cost ရှိပါတယ်။
Maintenance Cost ရှိပါတယ်။
Data Engineering Effort ရှိပါတယ်။
Security & Governance လည်း စဉ်းစားရပါတယ်။
Monitoring & Troubleshooting လည်း လိုလာနိုင်ပါတယ်။

တစ်ခါတလေ Management က Realtime Dashboard လိုချင်တယ် လို့ ပြောနိုင်ပါတယ်။ Data Analyst / BI Professional တစ်ယောက်အနေနဲ့ ချက်ချင်း Technology ဘက်ကို မပြေးသင့်ပါဘူး။

အရင်ဆုံး

ဘာကို Realtime သိချင်တာလဲ?
အဲဒါကို သိပြီး ဘာ Action ယူမှာလဲ?
အဲဒီ Action အတွက် Realtime က တကယ်လိုအပ်လား?

ဆိုတာကို ပြန်မေးနိုင်ရပါမယ်။ ဒါက BI Professional တစ်ယောက်ရဲ့ Business Thinking ပါ။

Wai Lin - Learn Business Intelligence

📖 ဒုတိယအကြိမ် ပုံနှိပ်ခြင်း

ပထမအကြိမ် ထုတ်ဝေပြီးတဲ့နောက် စာအုပ်ကို ဝယ်ယူဖတ်ရှုပေးကြတဲ့ စာဖတ်သူများအားလုံးကို အထူးကျေးဇူးတင်ပါတယ်။

ထုတ်ဝေပြီး တစ်လကျော်အတွင်း ရောင်းအား Top 10 စာရင်းထဲ ပါဝင်ခဲ့သလို၊ ပထမအကြိမ် ပုံနှိပ်ထားတဲ့ အရေအတွက်ကိုလည်း အကုန်နီးပါး ရောင်းချနိုင်ခဲ့ပါတယ်။

ကိုယ်တိုင်ရေးသားထားတဲ့ စာအုပ်လေးကို အခုလို ယုံယုံကြည်ကြည်နဲ့ ဝယ်ယူဖတ်ရှုပေးကြတာက စာရေးသူအတွက် တကယ်ကို အားအင်ဖြစ်စေပါတယ်။

အခုတော့ “လုပ်ငန်းဦးဆောင်သူများအတွက် Data အသုံးချမှု လမ်းညွှန်” စာအုပ်ကို ဒုတိယအကြိမ် ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေတော့မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီစာအုပ်လေးကနေတစ်ဆင့် Data ကို ပိုနားလည်ပြီး၊ လုပ်ငန်းခွင်မှာ ပိုကောင်းတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်နိုင်ကြပါစေလို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။

ဒီစာအုပ်လေးကို အားပေးခဲ့ကြတဲ့သူတိုင်းကို
ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်။

Thank you for your support. ❤️

📊Matrix College မှ ဖွင့်လှစ်ခဲ့တဲ့ Professional Diploma in Business Intelligence and Data Analyst (Batch-11) Presentation Day ပုံရိပ်များ

Wai Lin - Learn Business Intelligence

𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐁𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬 𝐋𝐞𝐚𝐝𝐞𝐫𝐬 𝐑𝐞𝐚𝐥𝐥𝐲 𝐍𝐞𝐞𝐝 𝐟𝐫𝐨𝐦 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭𝐬
Special In-person Networking Event ⭐

ဒီပွဲလေးကို တက်ကြွစွာ ပါဝင်တက်ရောက်ပေးခဲ့ကြတဲ့ Participant တစ်ဦးချင်းစီတိုင်းကို အထူးပဲ ကျေးဇူးတင်ရှိပါတယ်။

အထူးသဖြင့် တန်ဖိုးရှိတဲ့ Business Insights တွေ လက်တွေ့အတွေ့အကြုံတွေကို မျှဝေဆွေးနွေးပေးခဲ့ကြတဲ့

U Kyaw Zay Win
Head of Information Technology
Sweety Home Industry Co., Ltd.

U Tun Tun Lin
Head of Route To Market
Coca-Cola Pinya Beverages Myanmar

တို့ကိုလည်း အထူးပဲ ကျေးဇူးတင်ရှိပါတယ်။

Business Leaders တွေရဲ့ လက်တွေ့အတွေ့အကြုံတွေနဲ့ Data Professionals တွေရဲ့ Knowledge တွေကို တစ်နေရာတည်းမှာ အပြန်အလှန်မျှဝေခွင့်ရခဲ့တဲ့ ဒီ Event လေးက အားလုံးအတွက် အဖိုးတန်တဲ့ အခိုက်အတန့်ကောင်းတွေ၊ အတွေးအမြင်သစ်တွေ၊ Connection ကောင်းတွေ ဖန်တီးပေးနိုင်ခဲ့မယ်လို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။

See you again at the next one!

Wai Lin - Learn Business Intelligence

𝐂𝐨𝐧𝐠𝐫𝐚𝐭𝐮𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐭𝐨 𝐎𝐮𝐫 𝐂𝐡𝐚𝐥𝐥𝐞𝐧𝐠𝐞 𝐖𝐢𝐧𝐧𝐞𝐫𝐬🎉

𝐌𝐚𝐭𝐫𝐢𝐱 𝐂𝐨𝐥𝐥𝐞𝐠𝐞 မှ ကျင်းပပြုခဲ့လုပ်တဲ့ 𝐃𝐚𝐬𝐡𝐛𝐨𝐚𝐫𝐝 𝐂𝐡𝐚𝐥𝐥𝐞𝐧𝐠𝐞 𝟐𝟎𝟐𝟔 ရဲ့ 𝐖𝐢𝐧𝐧𝐞𝐫𝐬 များထွက်ပေါ်လာပါပြီ။ 📊

Final Presentation Top 5 Showcase ကို စက်တင်ဘာလ (၁၃) ရက်နေ့မှာ ပြုလုပ်ခဲ့ပြီးတော့

🥇Grand Prize Winner - 1,000,000 MMK
🥈Second Prize Winner - 700,000 MMK
🥉Third Prize Winner - 500,000 MMK များ အသီးသီးရွေးချယ်ပြီး ဆုချီးမြင့်ခဲ့ပါတယ်။

ဒီ Dashboard Challenge 2026 မှာ ပါဝင်ယှဥ်ပြိုင်ခဲ့ကြတဲ့ တစ်ဦးတစ်ယောက်ချင်းစီတိုင်းကို အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါတယ်။

မင်္ဂလာပါခင်ဗျာ ..
Free Class အတွက် အသုံးပြုထားတဲ့ Google Classroom မှာ Student ဦးရေ 250 Limit ပြည့်သွားတဲ့အတွက် နောက်ထပ် Student များကို Classroom ထဲ ထပ်မံဝင်ရောက်နိုင်တော့မှာ မဟုတ်ပါဘူးခင်ဗျာ။ ကျွန်တော်ရပ်လိုက်တာမဟုတ်ပါဘူး။ သူ့ Original Limit သတ်မှတ်ချက်ပါ။

ကျွန်တော်တစ်ခြားနည်းလမ်းရှာပြီး ပြန်လည် အသိပေးသွားပါမယ်။

Free Class ကို စိတ်ဝင်စားပြီး ပါဝင်ပေးကြတဲ့အတွက် အထူးကျေးဇူးတင်ပါတယ်။

နားလည်ပေးကြမယ်လို့ မျှော်လင့်ပါတယ်ခင်ဗျာ။

📊 𝗙𝗿𝗲𝗲 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲 𝗦𝗵𝗮𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗳𝗼𝗿 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁 𝗖𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝘁𝘆
𝗘𝗮𝘀𝘆 𝘁𝗼 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 𝗕𝗲𝗴𝗶𝗻𝗻𝗲𝗿 𝗦𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗶𝘀 (𝗙𝗿𝗲𝗲 𝗩𝗶𝗱𝗲𝗼 𝗥𝗲𝗰𝗼𝗿𝗱 𝗖𝗹𝗮𝘀𝘀)

Data Analysis လုပ်တဲ့အခါ Statistics က အရေးကြီးတဲ့ Foundation တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် Statistics ဆိုတာနဲ့
❌ Theory တွေများမယ် ..
❌ Formula တွေရှုပ်မယ် ..
❌ Math ကောင်းမှ နားလည်မယ် ..

လို့ ထင်နေကြတဲ့သူတွေ အများကြီးရှိပါတယ်။ ဒီ Free Course မှာတော့ Theory အများကြီးမပါဘဲ ၊ ရှုပ်ထွေးတဲ့ Formula တွေမပါဘဲ ၊ Real Data Analysis မှာ တကယ်အသုံးချနိုင်မယ့် Descriptive Statistics Concept တွေကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူတဲ့နည်းလမ်းနဲ့ လေ့လာနိုင်အောင် သင်ကြားပေးထားပါတယ်။

ဒီ Course က -
📌 Statistics အခြေခံမရှိသေးသူများ
📌 Data Analyst Career ကို စတင်ချင်သူများ
📌 ငါ Math မကောင်းလို့ Statistics မတတ်နိုင်ဘူး လို့ ထင်နေသူများ

၀င်ရောက်လေ့လာနိုင်ပါတယ်။

Learning Platform: Google Classroom
Format: Free Video Record Class

လေ့လာလိုသူများအနေနဲ့ အောက်ပါ Link မှာ Join ပြုလုပ်နိုင်ပါတယ် ။

🔗 Google Classroom Link:
https://classroom.google.com/c/ODIzOTY2NjEyNzI3?cjc=fcou7425

Knowledge တစ်ခုကို ကိုယ်တိုင်လေ့လာရုံမက လိုအပ်နေတဲ့သူတွေဆီ မျှဝေပေးခြင်းကလည်း Community ကို တိုးတက်စေတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ 😊

Thank you for supporting Data Analyst Community !