Hành trình biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh của iKame

Một bài viết từ Substack của Công Trần - iKame Global.

Chi tiết substack tại đây: https://substack.com/home/post/p-189100089

Vài tháng trước, trong buổi hội thảo Vietnam Game Connect, mình đã chia sẻ về chủ đề “Xây dựng hệ thống BI cho studio Game & App.” Nội dung buổi nói chuyện xoay quanh hành trình của iKame — từ việc xây hạ tầng dữ liệu, tổ chức team, đến việc giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế bằng data.

“Xây dựng hệ thống BI cho studio Game & App” tại VGC 2025. Nguồn: GameGeek

“Xây dựng hệ thống BI cho studio Game & App” tại VGC 2025. Nguồn: GameGeek

Sau buổi đó, mình nhận được khá nhiều tin nhắn hỏi về team, về cách làm việc. Và nhân dịp năm mới Bính Ngọ 2026 — cũng là thời điểm team đang trong quá trình mở rộng — mình muốn viết lại những đúc rút từ hành trình này, cụ thể hơn là những yếu tố mà mình tin là đã giúp iKame biến BI thành lợi thế cạnh tranh thực sự.

Tầm nhìn của leadership — BI là chiến lược, không phải công cụ

Điều đầu tiên và cũng là điều quan trọng nhất: Ban lãnh đạo iKame xác định BI là một trong những nền tảng cốt lõi để scale. Không phải kiểu “có dashboard là được”, mà là “BI phải giúp toàn bộ công ty ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn.”

Cụ thể, iKame đặt yếu tố Nền tảng công cụ vững chắc ngang hàng với 2 yếu tố khác: Đội ngũ mạnh và Văn hoá mạnh. Cả 3 yếu tố này tạo thành nền tảng để công ty có thể vận hành đồng thời nhiều sản phẩm game và app trên toàn cầu — từ Screwdom 3D, Screw Out, Bus Out — với đa nền tảng, đa mô hình kinh doanh (IAP, IAA, Hybrid).

3 yếu tố chính tạo nên thành công của iKame trong những năm qua: Nền tảng mạnh, Văn hóa mạnh, Đội ngũ mạnh.

3 yếu tố chính tạo nên thành công của iKame trong những năm qua: Nền tảng mạnh, Văn hóa mạnh, Đội ngũ mạnh.

Kết quả là BI được tích hợp sâu vào từng mắt xích vận hành của toàn studio: Product dùng BI để tối ưu level design và LiveOps. Monetization dùng BI để tối ưu ad placement và IAP. UA dùng BI để đo lường và tối ưu bid, budget, creative. Ngay cả People Operations cũng dùng BI để quản trị OKR và hiệu suất.

Đây là điểm mà mình thấy khác biệt nhất so với nhiều nơi: khi leadership thực sự commit vào data, team data mới có đủ không gian để làm đúng việc — thay vì chỉ chạy theo yêu cầu.

Hạ tầng được đầu tư bài bản từ đầu

iKame xây hạ tầng dữ liệu theo 4 tầng rõ ràng: Thu thập & Lưu trữ (iTracking, Data Storage), Tích hợp (Dataform, LookerML) và Xử lý & Phân tích (BigQuery, Looker Studio, Advanced Analytics). Toàn bộ chạy trên GCP, đảm bảo tính ổn định, linh hoạt và khả năng mở rộng.

Nhưng hạ tầng không chỉ là công nghệ. Cái quan trọng hơn là hệ thống BI được thiết kế theo 4 cấp độ tiến hoá:

Cấp 1 — System Dashboards: Hệ thống dashboard được các team sử dụng hàng ngày để theo dõi hiệu suất business, product, monetization.

Cấp 2 — Alert & Notification: Cảnh báo tự động khi có biến động bất thường: campaign UA không hiệu quả, Retention tụt giảm, doanh thu quảng cáo giảm mạnh.

Cấp 3 — Prediction: Ứng dụng ML để dự đoán ROAS dài hạn, xác định user có khả năng trả tiền hoặc churn.

Cấp 4 — Automation: Tự động hoá tối ưu trong UA và Monetization — tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu suất ra quyết định ở quy mô lớn.

Việc đầu tư hạ tầng bài bản từ đầu giúp team data tập trung vào việc tạo giá trị, thay vì mất thời gian vào việc vá víu hệ thống.

BI team được tổ chức để tạo impact, không phải nhận request

Một trong những bài toán khó nhất khi scale là tổ chức team data sao cho vừa xây được nền tảng, vừa hỗ trợ việc ra được quyết định bằng insight cho business, và không bị biến thành “trung tâm nhận yêu cầu.” iKame giải quyết bài toán này bằng cách chia team thành 2 profile rõ ràng.

Profile thứ nhất là Data Analyst — thuộc đội centralized, chịu trách nhiệm xây nền tảng cho toàn công ty: data models, pipelines, analytical products. Đội này không làm dashboard theo yêu cầu. Team xây hệ thống để dashboard cho hàng trăm sản phẩm tự vận hành, xây mô hình ROAS Prediction, thiết kế framework User Segmentation, và đang xây dựng nền tảng để ứng dụng AI hiệu quả.

Profile thứ hai là Product Analyst - được embed trực tiếp vào từng Business Unit, làm việc sát với PM và BU Director. Team hay gọi vai trò này là BI Business Partner — vì công việc hàng ngày không dừng ở việc trả lời câu hỏi bằng data, mà là hiểu sâu sản phẩm và tham gia vào quá trình ra quyết định cùng business.

Điểm mấu chốt: cả hai profile đều hoạt động với mindset là đối tác chiến lược. BI ngồi cùng bàn với business để ra quyết định, không phải ngồi chờ request.

Văn hoá mạnh với 6 giá trị cốt lõi

iKame có 6 giá trị cốt lõi: Ngọn Lửa Chung, Tự Chủ, Sáng Tạo Cải Tiến, Tôn Trọng, Khát Khao Nâng Tầm, và Nghĩ Lớn. Và điểm nổi bật nhất là 6 giá trị đều được thể hiện trong cách vận hành hàng ngày:

Tự Chủ: Các ứng dụng như Dự đoán, User Segmentation — đều không phải do ai đặt hàng. Team data cùng lên bài toán với các team business, đề xuất hướng giải quyết, và làm đến cùng đến khi có kết quả.

Ngọn Lửa Chung: Đội ngũ cùng hướng về mục tiêu chung với sự nhiệt huyết và đam mê. Các dự án được cả team phối hợp xây dựng, không phải việc của riêng ai.

Sáng Tạo Cải Tiến: Team được khuyến khích thử nghiệm và học từ trải nghiệm các hướng mới: ứng dụng ML cho nhiều bài toán, thử nghiệm các mô hình attribution mới, AI cho BI, …

Khát Khao Nâng Tầm: Ngoài chính sách hỗ trợ học tập từ công ty, team có các buổi sharing nội bộ định kỳ, và Lộ trình phát triển rõ ràng cho từng DA để mỗi người có lộ trình phát triển rõ ràng.

Văn hoá không phải điều gì trừu tượng. Nó thể hiện qua cách team phản ứng khi có vấn đề, cách mọi người hợp tác giữa các phòng ban, và cách công ty đầu tư vào sự phát triển của từng người.

Năm Bính Ngọ 2026 — và những bài toán tiếp theo

Năm nay, BI team của iKame đang tập trung vào một số hướng chính:

• Xây dựng đội ngũ Product Analyst vững mạnh cả về chất và lượng

• Mở rộng predictive analytics: Prediction & Segmentation

• Triển khai Smart Dashboard thế hệ mới với automated alerts và AI-powered suggestions.

• User Segmentation hướng tới việc cá nhân hoá trải nghiệm người dùng real-time.

• Để làm được những điều đó, chúng mình cần thêm đồng đội.

Nếu bạn cũng yêu data và đang tìm một nơi để tạo impact

Đây là nơi mà:

• Bạn giải các bài toán thực sự có tác động, không phải kéo dashboard rồi hết.

• Bạn được làm việc như một Business Partner — ngồi cùng bàn bạc với PM và BU Director để đưa ra chiến lược, không ngồi chờ request.

• Bạn làm việc với tech stack hiện đại: SQL, Python, BigQuery, Dataform, Looker/LookML, các services của GCP và các công cụ AI hỗ trợ hiệu suất.

• Và bạn có không gian thực sự để level-up — cơ hội được tiếp cận các bài toán lớn, công ty tài trợ học phí, team có các buổi sharing định kỳ, và lộ trình phát triển rõ ràng cho DA.