Trong suốt 15 năm sự nghiệp tư vấn và tối ưu hóa vận hành cho các phòng thí nghiệm, tôi đã gặp rất nhiều “nghệ sĩ Excel”.
Họ là những trưởng phòng lab, những quản lý kỹ thuật đầy tâm huyết. Họ có thể dành hàng giờ để tạo ra những file Excel vĩ đại, liên kết hàng chục sheet, sử dụng các hàm VLOOKUP, INDEX/MATCH phức tạp, và lập trình cả macro VBA để tự động hóa một vài tác vụ. Những file này là “kiệt tác” của họ, được tô màu, định dạng có điều kiện, và là “bộ não” thực sự điều hành mọi hoạt động của phòng lab.
Họ tự hào về chúng. Và họ có lý do để tự hào.
Nhưng với tư cách là một chuyên gia về rủi ro vận hành, tôi nhìn thấy một sự thật khác. Những “kiệt tác” đó, trong hầu hết các trường hợp, đều là những “quả bom nổ chậm”. Chúng là một cái bẫy hoàn hảo, mang lại ảo giác về sự kiểm soát, trong khi thực tế lại xây dựng toàn bộ hoạt động của phòng lab trên một nền tảng cực kỳ mỏng manh và mờ đục.
Hãy để tôi kể cho bạn nghe một câu chuyện.
“Kiệt Tác” Sụp Đổ Trong Một Buổi Chiều
Hãy gọi anh ấy là Hùng. Anh là trưởng phòng QC của một trong những công ty xuất khẩu thủy sản hàng đầu Việt Nam. File Excel của anh Hùng là một huyền thoại trong công ty. Nó quản lý mọi thứ: từ khâu nhận mẫu nguyên liệu đầu vào, chỉ định phép thử, nhập kết quả vi sinh, hóa lý, cho đến việc quản lý tồn kho hóa chất và theo dõi lịch hiệu chuẩn thiết bị.
File này quá phức tạp đến nỗi chỉ có anh Hùng và một phó phòng đáng tin cậy mới thực sự hiểu các công thức và macro bên trong. Toàn bộ tính toàn vẹn dữ liệu của một doanh nghiệp trị giá hàng trăm tỷ đồng phụ thuộc vào khả năng của hai con người.
Và rồi một ngày, điều không thể tránh khỏi đã xảy ra.
Một kỹ thuật viên mới, trong một ca làm việc muộn, đã vô tình mắc lỗi khi sao chép-dán (copy-paste) kết quả. Thay vì chỉ dán giá trị, cậu đã dán đè lên một ô chứa công thức mảng (array formula) cực kỳ phức tạp dùng để tính toán hàm lượng dư lượng kháng sinh cuối cùng.
Excel không hề cảnh báo. Ô đó chỉ hiển thị một con số (một con số sai). Con số này, trớ trêu thay, trông vẫn “hợp lý” và nằm trong dải cho phép.
Chứng nhận Phân tích (COA – Certificate of Analysis) được tự động tạo ra. Lô hàng hàng chục tấn trị giá hàng trăm ngàn đô la được xuất đi châu Âu.
Ba tuần sau, cơn ác mộng ập đến. Thông báo từ cảng nhập khẩu EU: Lô hàng thất bại kiểm tra. Hàm lượng dư lượng vượt ngưỡng cho phép. Toàn bộ lô hàng bị từ chối và tiêu hủy. Thiệt hại tài chính là khổng lồ, chưa kể đến đòn giáng mạnh vào uy tín và nguy cơ bị đưa vào “danh sách đen” theo dõi đặc biệt.
Một cuộc điều tra nội bộ khẩn cấp diễn ra. Anh Hùng mở “kiệt tác” của mình ra. Dữ liệu trong file rõ ràng là sai, nhưng… Ai đã sửa nó? Sửa vào lúc nào? Giá trị ban đầu của công thức đó là gì?
File Excel không thể trả lời. Nó không có dấu vết kiểm toán (audit trail). Kỹ thuật viên mới, vì quá sợ hãi, khăng khăng rằng mình không làm gì sai. Không có cách nào để chứng minh điều gì đã thực sự xảy ra. “Bộ não” hoàn hảo của phòng lab đã thất bại vào thời điểm quan trọng nhất: nó không cung cấp được tính giải trình (accountability).
Phân Tích Của Chuyên Gia: Tại Sao Excel Là Kẻ Thù Thầm Lặng?
Câu chuyện của anh Hùng không phải là cá biệt. Đó là một rủi ro mang tính hệ thống khi chúng ta nhầm lẫn vai trò của một công cụ. Vấn đề cốt lõi là: Excel là một bảng tính (spreadsheet), không phải là một cơ sở dữ liệu (database), và càng không phải là một Hệ thống Quản lý (Management System).
Sự phụ thuộc vào Excel cho vận hành cốt lõi của lab thất bại ở ba cấp độ nghiêm trọng:
1. Lỗ Hổng Chết Người Về Tính Toàn Vẹn Dữ Liệu (Data Integrity)
Trong các ngành công nghiệp được quản lý (như Dược phẩm, Thực phẩm, Môi trường), dữ liệu phải tuân thủ nguyên tắc ALCOA+ (Quy gán, Rõ ràng, Đồng thời, Gốc, Chính xác). Excel thất bại ở mọi điểm:
- Quy gán (Attributable): Bạn không thể biết chắc chắn ai đã nhập hoặc thay đổi một dữ liệu nếu không đứng kè kè sau lưng họ.
- Đồng thời (Contemporaneous): Nhân viên thường ghi ra sổ nháp, sau đó “cuối ngày” mới nhập vào Excel, tạo ra độ trễ và nguy cơ sai sót khi sao chép.
- Gốc (Original): Có bao nhiêu phiên bản file của bạn có tên như
Report_Final_v2_da_sua_fix.xlsx? Đâu là bản gốc? Excel cho phép sao chép, chỉnh sửa và ghi đè quá dễ dàng. - Chính xác (Accurate): Câu chuyện của anh Hùng là minh chứng. Một lỗi công thức, một lỗi copy-paste có thể phá hỏng toàn bộ dữ liệu mà không ai hay biết.
2. Sự Mù Mờ Về Truy Xuất Nguồn Gốc (Traceability)
Hãy tưởng tượng bạn cần truy vết một mẫu. Bạn cần biết: Mẫu này ai nhận? Bảo quản ở đâu? Ai phân tích? Trên máy nào? Dùng hóa chất lô nào? Kết quả được ai phê duyệt?
Trên Excel, những thông tin này nằm rải rác ở 5 file khác nhau. Liên kết duy nhất là… niềm tin. Một hệ thống LIMS thực thụ liên kết tất cả các thực thể này trong một cơ sở dữ liệu quan hệ. Bạn chỉ cần quét mã vạch mẫu, và toàn bộ “vòng đời” của nó sẽ hiện ra trong 30 giây.
3. “Cái Chết” Của Phân Quyền Chi Tiết (Access Control)
Khả năng bảo vệ (protect) sheet của Excel là rất cơ bản. Bạn không thể dễ dàng thiết lập một quy trình phức tạp như:
- “Kỹ thuật viên A chỉ được phép nhập kết quả cho các phép thử Hóa lý.”
- “Trưởng nhóm B được phép xem xét (review) kết quả của nhóm A, nhưng không được sửa.”
- “Chỉ Trưởng phòng Lab C mới có quyền phê duyệt (approve) cuối cùng để xuất báo cáo.”
Trên Excel, bạn hoặc là khóa tất cả (gây bất tiện) hoặc mở cho tất cả (gây rủi ro). Điều này tạo ra một môi trường làm việc “dựa trên lòng tin” thay vì “dựa trên quy trình” – một điều tối kỵ trong quản lý chất lượng.
Kết Luận: Trả Excel Về Đúng Vai Trò
Đừng hiểu lầm tôi, Excel là một công cụ phân tích cá nhân tuyệt vời. Tôi vẫn dùng nó hàng ngày để làm báo cáo ad-hoc, vẽ biểu đồ nhanh, hay phân tích xu hướng.
Nhưng đã đến lúc chúng ta phải thành thật. “Anh hùng Excel” trong phòng lab của bạn thực chất là một Điểm Lỗi Đơn Lẻ (Single Point of Failure). Dựa dẫm vào họ là một rủi ro quản trị khổng lồ.
Khi phòng thí nghiệm của bạn vượt quá 5 nhân viên, hoặc xử lý hơn 100 mẫu mỗi tháng, cái giá của một sai sót dữ liệu (như của anh Hùng) sẽ luôn lớn hơn rất nhiều so với chi phí đầu tư vào một hệ thống chuyên dụng được thiết kế cho vận hành phòng thí nghiệm.
Câu hỏi tôi muốn để lại cho bạn hôm nay là: “Bộ não” của phòng thí nghiệm của bạn đang được xây dựng trên nền tảng nào? Một “kiệt tác” linh hoạt nhưng mỏng manh, hay một hệ thống cơ sở dữ liệu được thiết kế cho sự tin cậy, minh bạch và tuân thủ?