Kiến Thức Nền: Công Cụ Doanh Nghiệp · Hạ Tầng Dữ Liệu · AI

Vốn từ vựng và bức tranh hệ thống mà team Growth cần để hiểu OpenBI, Cypher Hub, Cypher CLI — và nói chuyện được với khách hàng ở bất kỳ ngành nào.

Không phải KB kỹ thuật OpenBI — xem file riêng Mọi ví dụ OpenBI đều có ảnh chụp thật từ video demo So sánh Global ⇄ Việt Nam ở mỗi mục

00 Đọc trước

Vì sao có file này? KB trước (OpenBI-Growth-KB-Quiz.html) trả lời "OpenBI là gì". File này trả lời câu hỏi rộng hơn: OpenBI đứng ở đâu trong cả một hệ sinh thái công cụ doanh nghiệp? Khi khách hỏi "vậy OpenBI khác gì phần mềm kế toán tôi đang dùng", hay "sao không dùng thẳng ChatGPT", team Growth cần có sẵn khung so sánh — không chỉ thuộc lòng tính năng OpenBI.

Cách đọc: mỗi khái niệm đều có 3 lớp — (1) định nghĩa ngắn, (2) ví dụ thật ngoài thị trường (global + Việt Nam), (3) ví dụ cụ thể từ chính OpenBI/Cypher AI kèm ảnh chụp thật hoặc trích dẫn nguồn. Mỗi nguồn đều có badge độ tin cậy riêng — source code đã chạy thật khác với tài liệu chiến lược/định hướng, và phần nào chưa có gì để đối chiếu sẽ nói thẳng là chưa có, không đoán. Xem mục 16 để biết nguồn nào ở mức nào.

Badge màu: XÁC MINH TỪ SOURCE/VIDEO KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT CẦN BỔ SUNG NGỮ CẢNH CHƯA CÓ NGUỒN NỘI BỘ

01 Bức tranh toàn cảnh KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Một doanh nghiệp bất kỳ — không riêng BFSI — đều vận hành trên 4 lớp này. OpenBI không thay thế lớp nào, nó ngồi giữa lớp 2 và lớp 4.

① Hệ thống nguồnERP · CRM · HRM · Kế toán · Excel thủ công

→

② Nơi lưu trữDatabase · Datalake · Data Warehouse

→

③ Lớp phân tích/AIBI tool · LLM · Agent (đây là chỗ OpenBI đứng)

→

④ Người quyết địnhChủ DN, quản lý kho, kế toán trưởng…

Định vị lại: OpenBI đọc dữ liệu xuất ra từ bất kỳ hệ thống nguồn nào (miễn xuất được Excel/CSV — hầu hết ERP/kế toán VN đều làm được việc này), nên lớp ① không giới hạn ngành. Đây là lý do kỹ thuật cho việc OpenBI phù hợp với "mọi loại doanh nghiệp", không riêng BFSI.

Cập nhật kiến trúc: bức tranh 4 lớp trên là góc nhìn "dòng chảy nghiệp vụ" chung của mọi doanh nghiệp. Nhìn từ phía Cypher AI tự xây, lớp ③ thực ra tách làm hai — Cypher CLI (giao diện) chạy trên nền Open Data / Cypher Hub (hạ tầng dữ liệu), và OpenBI chỉ là một năng lực cắm trên nền đó, không phải sản phẩm đứng riêng. Xem sơ đồ đầy đủ ở mục 12.

Trang đăng nhập OpenBI với tagline Excel thành bảng số liệu

Ảnh chụp thật, trang đăng nhập openbi.cypherai.asia: tagline sản phẩm mở bằng "Excel" — điểm khởi đầu chung của mọi loại doanh nghiệp, không riêng BFSI. video 0:00

02 ERP — Enterprise Resource Planning KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Phần mềm gộp các nghiệp vụ lõi (kho, sản xuất, mua hàng, bán hàng, tài chính) vào một hệ dữ liệu dùng chung, để các phòng ban không phải nhập tay lại số liệu của nhau.

Global	Việt Nam	Đặc điểm chung
SAP, Oracle NetSuite, Microsoft Dynamics 365, Odoo (mã nguồn mở)	MISA AMIS, FAST Business, Bravo, 1C	Trung tâm dữ liệu vận hành: tồn kho, đơn hàng, công nợ, sản xuất

Ví dụ cụ thể — TECHVINA: đây chính là dữ liệu tồn kho/sản xuất (nguyên liệu, bán thành phẩm, thành phẩm) thường nằm trong module kho của ERP hoặc do kế toán xuất tay ra Excel mỗi kỳ. OpenBI không cần kết nối trực tiếp API vào ERP — chỉ cần file Excel xuất ra là đủ để dựng dashboard video demo 0:00–4:39.

03 CRM — Customer Relationship Management KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Nơi lưu toàn bộ lịch sử khách hàng: liên hệ, cơ hội bán hàng (deal), lịch sử chăm sóc — để đội sales/CSKH không phụ thuộc trí nhớ cá nhân.

Global	Việt Nam	Loại dữ liệu điển hình
Salesforce, HubSpot, Zoho CRM	Getfly CRM, CRMVIET, Base.vn	Danh sách khách hàng, funnel bán hàng, giá trị đơn theo thời gian

Vì sao liên quan tới OpenBI: xuất dữ liệu CRM ra Excel (khách hàng theo khu vực, doanh số theo sale, tỉ lệ chốt đơn) là một nguồn dữ liệu OpenBI xử lý được y hệt cách nó xử lý file tồn kho TECHVINA — cùng một pipeline excel-to-dataset, khác miền dữ liệu.

04 HRM — Human Resource Management KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Quản lý nhân sự: chấm công, lương thưởng, tuyển dụng, hiệu suất.

Global	Việt Nam	Ví dụ dashboard thường gặp
Workday, BambooHR, SAP SuccessFactors	MISA AMIS HRM, Base HRM, 1Office	Biến động nhân sự theo phòng ban, chi phí lương/tháng, tỉ lệ nghỉ việc

05 Kế toán & Tài chính KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Mảng gần OpenBI nhất trong thực tế — vì đa số beachhead hiện tại (TECHVINA) bắt nguồn từ file kế toán/tồn kho xuất ra Excel.

Global	Việt Nam	Đặc điểm thị trường
QuickBooks, Xero, Sage	MISA SME.NET (phổ biến nhất khối SME), FAST Accounting, Bravo	VN: đa số SME/nhà máy vẫn xuất báo cáo ra Excel để gửi cho ban giám đốc — đây chính là khe hở OpenBI khai thác

OpenBI pipeline tiến trình Excel to Dashboard

Ảnh chụp thật từ video demo (0:00–4:39): tiến trình 9 bước biến 1 file Excel (Data_Request_TECHVINA) thành dashboard — Nạp CSDL → Bóc tách ảnh → Gợi ý ý tưởng → Chọn ý tưởng → Lập SQL/vẽ → Chạy DuckDB → Tự sửa lỗi → Xem trước → Xuất bản. video ~2:34–3:14

Điểm mấu chốt cho định vị thị trường: quy trình này không có bước nào đặc thù ngành tài chính/ngân hàng. Bất kỳ doanh nghiệp nào có file Excel kế toán/kho/bán hàng đều chạy được đúng 9 bước này.

06 API — cầu nối giữa các hệ thống KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

API (Application Programming Interface) là cách hai phần mềm "nói chuyện" với nhau qua một địa chỉ (URL) và một khoá xác thực (API key), thay vì con người copy-paste dữ liệu qua lại.

OpenBI cấu hình LLM provider Base URL API key Model

Ảnh chụp thật, trang Cấu hình dự án Techvina: đây chính là một API đang được cấu hình — Base URL https://openrouter.ai/api/v1, API key, và Model. OpenBI gọi model AI qua API này mỗi khi cần sinh SQL hay trả lời câu hỏi. video ~1:41 · openbi.cypherai.asia/p/techvina-2?branch=settings

Vì sao ô "Base URL" này quan trọng với định vị thị trường: vì Base URL đổi được, doanh nghiệp có thể trỏ OpenBI tới bất kỳ API tương thích OpenAI nào — kể cả một model tự host trong mạng nội bộ. Đây là cơ chế kỹ thuật duy nhất cho phép câu "triển khai private cloud của riêng mình với chi phí siêu thấp" — không phải marketing suông. Chi tiết ở mục 08.

07 Database vs Datalake vs Data Warehouse KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

3 khái niệm hay bị nhầm lẫn nhất khi nói chuyện với khách kỹ thuật. OpenBI dùng cả 3, mỗi cái một vai trò khác nhau — đây là ví dụ trực quan hiếm có để giải thích cả bộ ba cùng lúc.

Database (OLTP)

Lưu từng bản ghi, tối ưu đọc/ghi nhanh
VD: PostgreSQL, MySQL, SQL Server
Trong OpenBI: chính hệ thống OpenBI dùng Postgres để lưu user, project, task — 17 bảng OpenBI-KB-from-source.html §09

Datalake

Chứa file thô, bất kỳ định dạng, rẻ, "schema-on-read"
VD: AWS S3, Google Cloud Storage, HDFS
Trong OpenBI: Google Drive đóng vai trò datalake nhẹ — nơi khách hàng thả file Excel/ảnh gốc vào (ảnh minh hoạ ở mục 06) video ~1:37

Data Warehouse

Dữ liệu đã mô hình hoá, tối ưu cho truy vấn phân tích
VD: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks
Trong OpenBI: DuckDB — công cụ phân tích nhúng (embedded OLAP), chạy ngay trong tiến trình, không cần thuê dịch vụ cloud DW riêng OpenBI-KB-from-source.html §02–03

Đây là lý do chi phí OpenBI thấp hơn nhiều so với "BI tool + Snowflake/BigQuery riêng": DuckDB thay thế cả cụm data warehouse cloud tốn phí theo truy vấn, chạy được ngay trên máy chủ nội bộ hoặc 1 VM nhỏ.

08 Cloud / On-Premise / Hybrid KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Đây là mục nền tảng nhất cho việc sửa định vị thị trường OpenBI — nên đọc kỹ.

☁️ Cloud

Thuê hạ tầng (AWS/GCP/Azure) hoặc thuê API AI theo lượt gọi
Trả tiền định kỳ, mở rộng nhanh, dữ liệu ra khỏi công ty

🏢 On-Premise

Máy chủ/GPU đặt tại chỗ, tự vận hành
Chi phí đầu tư ban đầu, kiểm soát dữ liệu tuyệt đối, phù hợp yêu cầu bảo mật cao

🔀 Hybrid

Dữ liệu + ứng dụng ở nội bộ, chỉ gọi ra ngoài khi cần (VD: gọi API AI)
Cân bằng giữa chi phí và kiểm soát — đây là vùng OpenBI phục vụ tốt nhất

Đối chiếu lại định vị cũ: KB trước ghi "OpenBI = air-gapped, thị trường chính BFSI Việt Nam". Sau khi xem video demo và soi kỹ trang cấu hình, điều đó chỉ đúng một phần — air-gapped là MỘT lựa chọn cấu hình, không phải bản chất sản phẩm.

Ô cấu hình	Giá trị mặc định trong demo	Có thể đổi thành
LLM provider	Kế thừa hệ thống	Ghi đè riêng cho từng dự án
Base URL	`https://openrouter.ai/api/v1` (cloud)	Bất kỳ endpoint OpenAI-compatible nào — kể cả `http://127.0.0.1:xxxx/v1` (model tự host, air-gapped)
Model	`google/gemini-2.5-flash`	Model mở tự host: Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral…
Nơi đặt CSDL & Google Drive	Cloud (Google)	Có thể thay bằng lưu trữ nội bộ tuỳ triển khai

Nói cách khác: một doanh nghiệp bán lẻ, sản xuất, logistics, giáo dục… hoàn toàn dùng được cấu hình cloud mặc định với chi phí thấp (trả theo API call); còn một ngân hàng cần air-gapped chỉ cần đổi 2 ô Base URL/Model sang hạ tầng nội bộ. Cùng một sản phẩm, hai điểm trên phổ chi phí — đây chính xác là điều cần truyền đạt: "chi phí siêu thấp hoặc ngang bằng Cloud", không phải "chỉ dành cho BFSI".

09 AI & LLM cơ bản KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

LLM (Large Language Model) là mô hình học từ lượng lớn văn bản để dự đoán/sinh ra văn bản tiếp theo — bao gồm cả việc "viết code SQL" hay "trả lời câu hỏi về số liệu".

Rủi ro lớn nhất của LLM: bịa (hallucination). Một LLM có thể tự tin đưa ra một con số sai nếu không được kiểm soát chặt — đây là lý do OpenBI không để LLM tự "đoán" số liệu.

Cách OpenBI chặn bịa số XÁC MINH TỪ SOURCE

keyfinder.py trả về None nếu không chứng minh được cột khoá — thà không trả lời còn hơn đoán
coerce_numeric_columns chỉ ép kiểu số với cột có ≥80% giá trị parse được
Sandbox DuckDB chặn truy cập file ngoài phạm vi dataset
5 bước kiểm tra thất thoát dữ liệu trong validate.py (đếm số dòng trước/sau mỗi bước)

OpenBI-KB-from-source.html §06

LLM dùng ở đâu trong OpenBI

Gợi ý ý tưởng dashboard từ dữ liệu
Sinh SQL từ câu hỏi tiếng Việt tự nhiên (pipeline dataset-ask)
Viết mô tả/README cho dataset
Luôn có cổng người duyệt (HITL) trước khi xuất bản

OpenBI-KB-from-source.html §04, §05, §08

10 CLI vs MCP KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Hai cách khác nhau để một chương trình (hoặc AI agent) điều khiển công cụ/hệ thống.

CLI — Command Line Interface

Gõ đúng lệnh, đúng cờ (flags) đã biết trước
Xác định, lặp lại được, nhanh cho việc đã định nghĩa rõ
Người/script phải biết trước "từ vựng" của công cụ

MCP — Model Context Protocol

Chuẩn mở do Anthropic giới thiệu (11/2024); từ 12/2025 được chuyển giao cho Agentic AI Foundation (Linux Foundation) — nay là chuẩn trung lập, không riêng của một hãng
AI agent tự khám phá danh sách công cụ có sẵn lúc đang chạy, rồi chọn công cụ phù hợp theo ý định ngôn ngữ tự nhiên
Không cần lập trình viên liệt kê sẵn từng lệnh

Ví dụ thật — trong chính phiên làm việc này

Xử lý video demo: dùng CLI trực tiếp — ffmpeg, ffprobe, montage với cờ lệnh xác định
Lấy file từ máy Mac của bạn: dùng công cụ dạng MCP (mcp__remote-devices__*), được nạp động qua tra cứu công cụ

Cypher CLI dùng cả hai — theo tài liệu chiến lược nội bộ NGUỒN: TÀI LIỆU CHIẾN LƯỢC NỘI BỘ

Cypher CLI là lớp giao diện hợp nhất cả CLI, MCP và API để nối LLM với dữ liệu doanh nghiệp (Open Data/Cypher Hub) — không bắt người dùng chọn giữa hai cách trên, mà dùng CLI làm lớp gọi lệnh chính, có thể mở rộng qua MCP/API. Cú pháp thật được công bố trong tài liệu:

$ cypher agent create cfo --data finance --llm gpt
$ cypher agent run cfo --ask "Dòng tiền quý này ổn không?"
$ cypher agent schedule sales --cron "0 8 * MON"

Đọc kỹ 3 dòng lệnh này sẽ thấy đúng mô hình CLI kinh điển — gõ lệnh + flags xác định (create, run, schedule, --data, --llm, --cron) — chứ chưa phải agent "tự khám phá" công cụ như MCP thuần tuý. Tài liệu nội bộ tự so sánh: "ý tưởng như Lark CLI — nhưng nền là dữ liệu doanh nghiệp của bạn." (slide "Giao diện") Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

11 Agent Skills KIẾN THỨC NGÀNH PHỔ QUÁT

Một "skill" là một gói hướng dẫn/năng lực có tên riêng mà AI agent chỉ nạp vào khi cần — thay vì nhồi mọi hướng dẫn có thể vào một prompt khổng lồ duy nhất.

Ví dụ thật — ngay trong phiên này

Trợ lý AI đang tạo file KB này hoạt động theo đúng mô hình "skill": có các gói hướng dẫn riêng cho việc tạo file .docx, .xlsx, .pptx… chỉ được nạp khi công việc thực sự cần đến, không tải sẵn toàn bộ. Đây là bằng chứng sống, không phải suy đoán.

Tương đương phía OpenBI XÁC MINH TỪ SOURCE

6 pipeline có tên riêng, mỗi pipeline là một năng lực khoanh vùng rõ, được gọi đúng lúc cần: hello, excel-to-dataset, dataset-upsert, dataset-to-dashboard, dataset-ask, dashboard-widget. Cùng triết lý "skill" — chia nhỏ theo nhiệm vụ thay vì một khối xử lý khổng lồ. OpenBI-KB-from-source.html §04

Tương đương phía Cypher CLI NGUỒN: TÀI LIỆU CHIẾN LƯỢC NỘI BỘ

cypher agent create <role> --data <domain> --llm <model> — mỗi agent (CFO, CIO, Sales Analyst…) là một "skill" được tạo theo yêu cầu, gắn với đúng miền dữ liệu cần, không phải một AI chung chung biết hết mọi thứ. Chi tiết ở mục 12. Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

12 Cypher Hub & Cypher CLI NGUỒN: TÀI LIỆU CHIẾN LƯỢC NỘI BỘ

Cập nhật từ Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html (deck khai mạc chiến lược, do bạn cung cấp 22/8/2026) — lần đầu có nguồn nội bộ thật cho mục này, thay cho khung "chưa có nguồn" trước đây.

Đọc badge cho đúng: TÀI LIỆU CHIẾN LƯỢC NỘI BỘ khác XÁC MINH TỪ SOURCE của OpenBI. Deck này là bản chiến lược khai mạc hackathon 3 ngày 2 đêm — nó xác lập rõ kiến trúc & định hướng sản phẩm, nhưng bản thân deck cũng nói "3 ngày tới, chúng ta đặt viên gạch đầu tiên của nền đó". Nghĩa là: kiến trúc dưới đây là định hướng chính thức, không phải suy đoán — nhưng chưa có bằng chứng mức "source code + khách hàng thật" như OpenBI/TECHVINA. Đừng nói với khách là Cypher Hub "đã chạy sản xuất" nếu chưa xác nhận lại.

Sản phẩm lõi

Open Data / Cypher Hub — hai tên, một sản phẩm

Theo deck, "Cypher Hub" và "Open Data" được dùng thay thế cho nhau — cùng chỉ một sản phẩm lõi: hứng mọi dữ liệu công ty (có cấu trúc lẫn không cấu trúc), làm sạch, rồi biến thành dữ liệu "AI-ready". Đây được deck gọi thẳng là "nền cho mọi thứ phía trên" — không phải một sản phẩm ngang hàng với OpenBI, mà là lớp hạ tầng bên dưới.

NguồnHứng dữ liệu — Structured + Unstructured

→

RefineSạch · Cấu trúc · Chuẩn hoá

→

ServeTrích xuất · Phân tích · Dự báo

→

Kết quảAI-Ready Data — máy hiểu, sẵn cho agent

(slide "Sản phẩm lõi") Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

Điều chỉnh quan trọng: OpenBI không đứng ngang hàng — OpenBI là một năng lực của Open Data

Deck nói thẳng: "OpenBI chỉ là một năng lực của Open Data." Đây là điều chỉnh cần lan toả trong toàn bộ tài liệu growth — trước đây các KB (kể cả KB này ở mục 01) mô tả OpenBI như một sản phẩm BI độc lập. Đúng hơn: OpenBI = năng lực "Dashboard/BI" đang chạy hôm nay, cắm trên nền Open Data — các năng lực khác đã được định hướng sẵn nhưng chưa xây:

Dashboard/BI — OpenBI (đang chạy)

Đọc BC tài chính

Trích xuất

Phân tích

Dự báo

Hỏi-đáp dữ liệu

Dọn & chuẩn hoá

+ năng lực mới…

(slide "Một nền, nhiều năng lực") Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

Kiến trúc 3 lớp — Cypher CLI là giao diện thống nhất, không phải sản phẩm riêng

Agent Layerai cũng gọi được

Data AnalystSales AnalystMarketing AnalystCIO AgentCFO Agent…mọi vai trò

▲ ▼

Cypher CLIgiao diện thống nhất

CLIMCPAPInối LLM ↔ dữ liệu

▲ ▼

Open Data / Cypher Hubnền dữ liệu AI-ready

HứngLàm sạchCấu trúcChuẩn hoáTrích xuấtPhân tíchDự báo

Cú pháp CLI thật và ví dụ 3 agent (Data/Sales/Marketing Analyst, CFO Agent, CIO Agent) đã trích ở mục 10. (slide "Kiến trúc") Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

vs. Power BI / BI tools

Đẹp, nhưng vẫn cần người phân tích & dữ liệu phải sạch sẵn — không tự dọn, không có agent.

vs. ChatGPT / AI chung

Thông minh, nhưng không biết dữ liệu công ty bạn, dễ bịa số, không nối vào hệ thống nội bộ.

Định vị Cypher

AI-ready data + agent, tại chỗ — tự dọn dữ liệu · agent chạy trên đó · on-prem, dữ liệu ở nhà.

(slide "Định vị") Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

Mô hình kinh doanh dự kiến: Land → Expand → Enterprise

Giai đoạn	Nội dung	Cách tính giá
Land	Open Data Hub (nền)	Theo nguồn dữ liệu / dung lượng
Expand	Agents theo vai trò (CFO, CMO, Data…)	Theo số agent / vai trò, add-on hàng tháng
Enterprise	On-prem + Supreme Sentinel bảo vệ	Báo giá riêng

CHƯA CHỐT GIÁ deck để trống toàn bộ ô số tiền cụ thể (đánh dấu "▢ giá") — không suy đoán mức giá. Value metric định hướng là "giá trị agent tạo ra", không tính theo đầu người dùng (seat-based). (slide "Mô hình kinh doanh") Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

Bối cảnh rộng hơn — theo cùng deck: an toàn dữ liệu dựa trên on-premise + Supreme Sentinel (552.000 vụ tấn công mạng vào hệ thống VN năm 2025, 52,3% tổ chức bị hại — nguồn VnEconomy/NCA 2025 theo trích dẫn của deck); và có nhánh sản phẩm B2C song song chạy độc lập (OpenLeah — học tiểu học, AskRaven — tử vi, Alphasensei — đầu tư) không thuộc phạm vi KB này. (slide "An toàn", "Cánh tay B2C") Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html

13 Hành trình TECHVINA — ghép mọi lớp lại

Toàn bộ khái niệm ở trên, nhìn qua một khách hàng có thật.

Ảnh chụp thật, trang danh sách dự án: Techvina, Company-1 → Company-6, Demo kho hàng — toàn bộ là dự án demo/khách hàng đa dạng, không có dự án nào gắn nhãn ngân hàng/BFSI. video 0:03 · openbi.cypherai.asia/projects

Lớp 1 · ERP/Kế toánTECHVINA xuất Excel tồn kho (nguyên liệu, bán thành phẩm, thành phẩm)

→

Lớp 2 · DatalakeFile rơi vào Google Drive, đồng bộ mỗi 5 phút

→

Lớp 2b · WarehouseOpenBI nạp vào DuckDB làm dataset "techvina"

→

Lớp 3 · AI/BILLM (qua API) gợi ý ý tưởng, sinh SQL, vẽ biểu đồ

→

Lớp 4 · Quyết địnhDashboard + hỏi-đáp tự nhiên cho ban giám đốc

Kết quả cuối — dashboard "TECHVINA" thật, đang Live: 4 thẻ KPI theo nhóm hàng (Khác/Thành phẩm/Nguyên liệu/Bán thành phẩm), biểu đồ cơ cấu tồn kho, tồn kho theo thời gian, nhập-xuất-tồn, và 2 bảng cảnh báo/xếp hạng. video ~4:16–4:23 — số liệu tại thời điểm quay khác với số liệu "kỳ T5" đã ghi trong KB kỹ thuật trước đó (bộ lọc/thời điểm khác nhau); dùng số trong ảnh này khi cần dẫn chứng "mới nhất".

14 Quiz kiểm tra kiến thức nền

19 câu — không giới hạn thời gian, có thể làm lại.

0 / 19 đúng

15 Từ điển nhanh

16 Nguồn & phạm vi

Loại nội dung	Nguồn	Độ tin cậy
Cơ chế OpenBI (pipeline, chống bịa số, 17 bảng…)	Đối chiếu trực tiếp source code OpenBI, phiên trước	Cao
Ảnh chụp UI, tagline, luồng thao tác	Video demo do bạn cung cấp (4:39, câm tiếng, quay màn hình openbi.cypherai.asia)	Cao — trích trực tiếp, có timestamp
MCP là gì, việc chuyển giao cho Agentic AI Foundation	Tìm kiếm web trực tiếp khi soạn file này	Cao — có nguồn công khai
Tên phần mềm ERP/CRM/HRM/Kế toán (global & VN)	Kiến thức ngành phổ quát, không riêng Cypher AI	Kiến thức chung, không phải số liệu thị trường
Kiến trúc, pipeline, mô hình kinh doanh Cypher Hub/CLI	`Hackathon_Deck_1_Chien_Luoc.html` — deck chiến lược nội bộ do bạn cung cấp, 22/8/2026	Chiến lược/định hướng — chưa xác nhận đã chạy sản xuất, xem mục 12

File này không thay thế OpenBI-KB-from-source.html (chi tiết kỹ thuật) hay OpenBI-Growth-KB-Quiz.html (định vị & quiz OpenBI riêng) — cả ba nên đọc cùng nhau.