Trở thành doanh nghiệp định hướng dữ liệu (data-driven): Tiến trình chuyển mình 4 bước bạn cần tham khảo

Trong thời đại số, với sự phát triển chóng mặt của khoa học và công nghệ kỹ thuật, dữ liệu đang dần trở thành biến số thay đổi cách làm kinh doanh của mỗi công ty. Để thấu hiểu khách hàng, nắm bắt các cơ hội kinh doanh, kiểm soát mọi hoạt động một cách hiệu quả thì việc định hướng khai thác dữ liệu trong tất cả các quy trình, bộ phận chức năng của công ty là vô cùng cần thiết.

Và từ đó, thuật ngữ data-driven cùng các data-driven enterprise (tổ chức theo định hướng dữ liệu) đã ra đời. Trong bài viết dưới đây, Base sẽ đồng hành cùng bạn tìm hiểu về những thuật ngữ này, cũng như sẵn sàng đưa ra những chỉ dẫn cơ bản để giúp bạn khai thác được sức mạnh vô tiền khoáng hậu của dữ liệu trong thời đại mới.

1. Data-driven là gì? Thế nào là một doanh nghiệp data-driven? Và tại sao các doanh nghiệp lại đang dần chuyển mình theo hướng đi này?

Theo TechopediaData-driven là một tính từ được sử dụng để chỉ một quá trình hoặc hoạt động được thúc đẩy bởi dữ liệu, trái ngược với việc được điều khiển bởi trực giác hoặc kinh nghiệm cá nhân. Nói cách khác, thuật ngữ này ám chỉ các quyết định được đưa ra với bằng chứng thực nghiệm cụ thể và không dựa trên các suy đoán hoặc suy luận nhất thời không có lý do hợp lý. Trong hoạt động thực tiễn, data-driven đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, nhưng phổ biến nhất trong lĩnh vực công nghệ và kinh doanh .

Dựa trên định nghĩ trên, ta có thể hiểu Công ty định hướng dữ liệu – Data-driven enterprise là công ty mà ở đó những quyết định kinh doanh, chiến lược hay mô hình kinh doanh mới được tạo ra dựa trên các kết quả thu được là những thông tin hữu ích từ quá trình khai thác, phân tích nguồn dữ liệu đáng tin cậy, có chất lượng tốt. Nói một cách đơn giản hơn, bất kể doanh nghiệp, công ty nào sử dụng phân tích dữ liệu đến đi đến quyết định thì đều được gọi là định hướng theo dữ liệu.

Trong kỷ nguyên hiện tại, một công ty định hướng dữ liệu có khả năng theo dõi, phát hiện, tìm kiếm các khách hàng tiềm năng vì họ có ưu thế trong việc nắm bắt các thông tin từ môi trường và thị trường nhanh chóng. Điều này giúp công ty trở nên khác biệt với các đối thủ cạnh tranh nhờ vào sự thích ứng với dòng chảy thay đổi không ngừng của xu hướng tiêu dùng, nhu cầu của khách hàng. 

Cụ thể hơn, khi doanh nghiệp đã đạt chuẩn là tổ chức làm việc theo định hướng dữ liệu, họ có thể nhận được những lợi ích siêu việt như:

  • Tăng hiệu suất làm việc cho nhân viên
  • Cải thiện chất lượng sản phẩm , dịch vụ tăng sự thỏa mãn cho khách hàng 
  • Gia tăng doanh số , lợi nhuận cho các sản phẩm , dịch vụ hiện tại 
  • Tăng sự hài lòng và tỷ lệ giữ chân khách hàng 
  • Thu hút khách hàng, mở rộng nhiều phân khúc khách hàng khác 
  • Tìm kiếm các cơ hội kinh doanh mới 

Để minh chứng cho điều này, báo cáo của McKinsey Global Institute đã đưa ra những con số vô cùng thuyết phục: các doanh nghiệp định hướng dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng cao gấp 23 lần; khả năng xây dựng đội ngũ người dùng trung thành cao gấp 6 lần; và khả năng sinh lợi cao gấp 19 lần.

data-driven-01

Qua các số liệu trên, chúng ta có thể thấy, nếu doanh nghiệp còn bỏ qua dữ liệu, thì họ cũng đang bỏ qua những lợi thế cạnh tranh to lớn trên thị trường kinh doanh khốc liệt. Nhưng nói là một chuyện, làm lại là một chuyện khác. Để trở thành một công ty data driven, công ty định hướng dữ liệu, bạn phải bắt đầu với tổ chức của mình như thế nào? Hãy cùng giải mã câu hỏi này trong phần tiếp theo của bài viết.

2. Để trở thành doanh nghiệp data-driven: Tìm hiểu về tiến trình chuyển mình 4 bước 

Cho dù tổ chức của bạn có đang tìm hiểu hay hoàn toàn là một tay mơ trong hành trình chuyển đổi sang mô hình định hướng dữ liệu, thì tiến trình 5 bước dưới đây cũng sẽ là chỉ dẫn bạn không thể bỏ qua. Tiến trình này được khởi điểm từ:

2.1. Khởi động từ động thái thay đổi quyết liệt từ các cấp quản lý, dám thúc đẩy văn hóa dữ liệu, cổ vũ tinh thần dữ liệu hóa

Không chỉ trong việc chuyển mình theo định hướng dữ liệu, mà đối với bất cứ sự thay đổi chiến lược nào trong doanh nghiệp, yếu tố mindset của các nhà lãnh đạo phải được đặt lên hàng đầu. Dữ liệu là câu trả lời, nhưng điều quan trọng là chúng ta phải đặt được câu hỏi đúng. Trước khi bắt tay vào thực hiện bất kỳ chiến lược gì, nhà lãnh đạo – bạn phải có được hình dung về những thông tin mình cần biết, và tin tưởng rằng dữ liệu đó sẽ là căn cứ để ra quyết định. Trách nhiệm của một nhà lãnh đạo trong việc thúc đẩy hoạt động định hướng dữ liệu không chỉ dừng lại ở việc bỏ tiền mua công cụ hay thuê người làm, mà chính họ phải là người quyết liệt triển khai, tin tưởng vào tính đúng đắn của dữ liệu và cổ vũ nhân viên tiếp nhận tư tưởng này làm theo.

data-driven-03

Thật vậy, không khó để những nhà lãnh đạo tiếp cận và có tư duy thay đổi theo data-driven, nhưng với nhân viên, điều này có thể gây ra thêm nhiều gánh nặng. Họ phải tập làm quen với công nghệ mới, học cách tổng hợp, thử nghiệm và phân tích dữ liệu. Đặc biệt với đối tượng nhân viên thuộc thế hệ X (8X trở về trước), việc tiếp cận công nghệ với nhóm này gần như là một nỗi sợ.  

Để giải quyết vấn đề này, bạn cần xác định rõ ràng vai trò và nhiệm vụ của dữ liệu trong những chiến lược, mục tiêu của doanh nghiệp, rồi ngay lập tức công bố rộng rãi và xây dựng những ngân sách nghiên cứu, phát triển cho tất cả các bộ phận làm việc. Qua đó, nhân viên sẽ nhận thấy tính thống nhất và thiết yếu của dữ liệu đối với bản thân và tổ chức hơn, nhờ vậy gắn kết hơn với tiến trình chuyển mình, thay đổi.

2.2. Thiết lập chiến lược dữ liệu cho doanh nghiệp

Khi đã bắt đầu quyết tâm dấn thân vào con đường dữ liệu, doanh nghiệp sẽ cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng – thông qua việc xây dựng những chiến lược dữ liệu thực sự gắn kết với những mục tiêu cụ thể của tổ chức. Chiến lược này sẽ là khung quy chiếu các hành động và cách thức để bạn có thể biến dữ liệu trở thành “mỏ vàng”, khai thác chúng để nhanh chóng đạt được những tầm nhìn đã đề ra.

Mục tiêu chính của chiến lược dữ liệu là phải xác định được các tiêu chí bao gồm: 

data-driven-04

Xác định cách thức khai thác dữ liệu

Để định hình được toàn bộ dữ liệu tiềm năng, bạn phải trả lời được câu hỏi:

“Đâu là tất cả những thông tin cần thiết để đưa ra một quyết định có ảnh hưởng tích cực lên mục tiêu đã đề ra của doanh nghiệp?”

Trên thực tế, các tổ chức thường đã có sẵn dữ liệu cần thiết để giải quyết các vấn đề của mình, nhưng lại không biết cách sử dụng các thông tin này sao cho hiệu quả để đưa ra quyết định quan trọng. Chẳng hạn như, CEO sẽ không nắm bắt được các mối quan hệ khách hàng hay cách thức vận hành dây chuyền sản xuất của doanh nghiệp – nhóm thông tin mà vốn ảnh hưởng trực tiếp đến tiến trình kinh doanh của tổ chức. 

Chính vì vậy, để khai thác dữ liệu triệt để, đội ngũ vận hành cần khai mở một góc nhìn toàn diện hơn về thông tin bằng cách liên kết nhu cầu data với các mục tiêu và cơ hội kinh doanh thực tế. Giờ đây, mọi dữ liệu từ những hoạt động nhỏ nhất trong quá trình sản xuất, bán hàng, vận chuyển sản phẩm,… sẽ cần được quan tâm nhiều hơn. 

Ngoài ra, các nguồn cấp thông tin mới mẻ như mạng xã hội hay các kênh trực tuyến cũng đang là nguồn cấp thông tin vô cùng hữu ích trong bối cảnh hiện nay. Là kho dữ liệu với hàng tỉ cuộc hội thoại, hình ảnh và video, chúng sẽ cung cấp rất nhiều thông tin hữu ích về khách hàng, xu hướng tiêu dùng, và có đối thủ cạnh tranh. 

Xây dựng mô hình phân tích, dự đoán và tối ưu hóa kết quả kinh doanh dựa trên dữ liệu phù hợp

Thu thập dữ liệu là rất quan trọng, nhưng việc ứng dụng chúng như thế nào để cải tiến hiệu suất làm việc và lợi thế cạnh tranh thì còn quan trọng hơn. Câu hỏi đặt ra với các nhà quản lý lúc này là:

“Đâu là những mô hình phân tích phù hợp nhất, tốn ít nguồn lực nhất, nhưng mang lại kết quả cao nhất?”

Tất nhiên, không thể phủ nhận rằng giờ đây có hàng tá các kỹ thuật thống kê, phân tích dữ liệu hiện đại, mạnh mẽ, để doanh nghiệp lựa chọn và sử dụng. Nhưng đôi khi, đó lại chính là cạm bẫy được giăng ra để ngáng chân họ: những tổ chức chân ướt chân ráo mới tiếp cận việc sử dụng dữ liệu, thường làm quá và ôm đồm những mô hình phức tạp, không thực tế và có thể làm cạn kiệt nguồn lực của chính mình. 

Do vậy khi xác định cách thức sử dụng dữ liệu trong chiến lược tổng thể, tối ưu nhất, doanh nghiệp nên bắt đầu – không phải từ những mô hình hay kỹ thuật – mà là từ chính mục tiêu kinh doanh ban đầu. Cách tiếp cận này sẽ giúp công ty phát triển được những mô hình dữ liệu cung cấp kết quả phân tích nhanh hơn; giúp nhà quản lý, chuyên gia hiểu rộng hơn về mối quan hệ giữa dữ liệu và chiến lược hoạt động; đồng thời góp phần hạn chế gánh nặng từ việc lãng phí chi phí hoặc nguồn lực cho những hướng đi không phù hợp.

Định hướng triển khai các hoạt động dữ liệu trong thực tế

Sau khi đã hoàn thiện chiến lược khai thác và sử dụng dữ liệu, bước tiếp theo, bạn cần quan tâm đến câu hỏi: “Làm thế nào để triển khai chúng trong thực tế?”. Về bản chất, để dữ liệu có thể được khai thác và sử dụng hiệu quả, doanh nghiệp cần phải phối hợp nhịp nhàng trên 3 mặt trận:

  • Công nghệ

Để triển khai thành công các mô hình lý thuyết sang thực tế hiệu quả, phần mềm sử dụng không những cần phải đáp ứng được các nhu cầu thực tế, mà còn cần có đặc tính đơn giản, trực quan, dễ sử dụng. Để đảm bảo việc ứng dụng phần mềm hiệu quả hơn, công ty cũng cần thiết lập một bộ hướng dẫn tiêu chuẩn cho nhân viên tham khảo.  

Tuy nhiên như đã nói, trong một số trường hợp, công ty cần áp dụng những công nghệ phân tích tinh vi, phức tạp hơn để khai thác triệt để nguồn dữ liệu lớn, hỗ trợ cho các chiến lược mang tính vĩ mô. Lúc này, doanh nghiệp cần thuê (hoặc tuyển dụng) thêm những vị trí chuyên biệt để thống kê, phân tích và xử lý dữ liệu. Nhà quản lý hay nhân viên lúc này không phụ trách các công việc liên quan tới dữ liệu, mà chỉ phụ trách việc ứng dụng các kết quả phân tích , insights của dữ liệu vào trong hoạt động hàng ngày. 

Tìm hiểu về hệ thống phần mềm quản trị mạnh mẽ hỗ trợ doanh nghiệp chuyển mình trong các hoạt động định hướng dữ liệu tại đây:

data-driven-02
  • Con người

Muốn vận hành theo định hướng data-driven, doanh nghiệp phải xây dựng các nhóm làm việc đa chức năng, tinh gọn, có thể tổng hòa các hoạt động kinh doanh và dữ liệu lại với nhau. Ưu tiên lớn nhất về mặt con người trong các nhóm này là sở hữu một cá nhân tinh thông, đóng vai trò kết nối nhân viên lại với nhau. Các cá nhân này phải là người có chuyên môn cao,  hiểu cả về vấn đề công nghệ lẫn kinh doanh, qua đó luôn đảm bảo mình là nhà cố vấn tinh thông, sẵn sàng hỗ trợ mọi bộ phận khi cần thiết. Với sự góp mặt của những nhân sự này, việc ứng dụng dữ liệu vào thực tế sẽ trở nên đơn giản hơn rất nhiều.

  • Quy trình

Việc tiến hành ứng dụng dữ liệu để đưa ra quyết định trong các hoạt động của doanh nghiệp phải được diễn ra dưới các quy trình agile gãy gọn, nhanh chóng và cần được phản hồi, cải tiến liên tục. Việc tiến hành không nhất thiết phải được diễn ra trong tổng thể toàn bộ doanh nghiệp ngay lập tức, mà có thể sẽ được chia nhỏ ra thành từng mô đun để triển khai lần lượt trên sơ bộ các lĩnh vực, phòng ban trước. Việc này sẽ giúp doanh nghiệp tiếp cận được với dữ liệu nhanh hơn, giảm thời gian trì hoãn và rủi ro, cũng như tạo ra các cơ hội để tinh chỉnh, tùy biến các mô hình, cách khai thác và sử dụng data về sau. 

2.3. Xây dựng ban chỉ đạo triển khai chiến lược dữ liệu:

Khi đã có chiến lược, doanh nghiệp phải xây dựng được một nhóm các nhân tố chủ chốt để quản trị chúng sao cho hiệu quả. Nhóm nhân tố này bao gồm những nhà quản lý có chuyên môn và tầm ảnh hưởng lớn trong doanh nghiệp. Vai trò của nhóm là đặt ưu tiên cho việc sử dụng dữ liệu, phê duyệt tài trợ cho các công cụ và sáng kiến mới, đồng thời giải quyết xung đột về tài nguyên và quyền lợi của các hoạt động liên quan đến data. 

Về kích thước của ban chỉ đạo, bạn cần xem xét quy mô của ủy ban này so với quy mô kinh doanh. Một ủy ban nhỏ hơn sẽ có thể lên lịch các cuộc họp nhanh hơn và thường xuyên hơn, cùng với việc giải quyết các vấn đề nhanh hơn. Tuy nhiên, khi kích thước quá nhỏ, bạn cũng sẽ có nguy cơ đánh mất đi những góc nhìn đa chiều trong tổ chức của mình. 

Do vậy, trong ủy ban, hãy lựa chọn tối thiểu mỗi lĩnh vực, phạm vi hoạt động của công ty một cá nhân nổi bật nhất. Điều này đảm bảo cho ủy ban vừa có thể làm việc linh hoạt, cũng như sở hữu thông tin, góc nhìn đầy đủ để xử lý, đưa ra những quyết định chính xác.

2.4. Triển khai, liên tục tối ưu và hiệu chỉnh các hoạt động dữ liệu 

Tất nhiên, bất cứ một mô hình, phương pháp hay hệ thống làm việc mới nào khi được đưa vào thực thi cũng không thể đảm bảo vận hành trơn tru ngay được. Bạn phải nhanh chóng vào cuộc, tìm ra những lỗ hổng của chúng để tối ưu, hiệu chỉnh, nhằm đem lại hiệu suất làm việc tốt hơn. 

Trong các hoạt động dữ liệu, để cải thiện hiệu suất, các vấn đề về cấu trúc dữ liệu sẽ phải được quan tâm tới hàng đầu. Cụ thể, dưới đây là 3 yếu tố trọng yếu của cấu trúc dữ liệu mà bạn cần kiểm soát, đánh giá cũng như tối ưu lại xuyên suốt quá trình hoạt động:

data-driven-04

Data Storage/Access (Khả năng lưu trữ và truy cập của dữ liệu): Dữ liệu, dù được thu thập, khai thác hay phân tích từ bất cứ nguồn cấp nào đi chăng nữa, cũng cần được lưu trữ tại một nền tảng chung nhất. Điều này giúp nâng cao khả năng truy cập và tìm kiếm của tổng thể đội ngũ nhân viên, qua đó đẩy nhanh, mạnh, hiệu quả việc sử dụng chúng trong thực tế. 

Data Flow/Lineage (Lưu lượng, luồng chạy dữ liệu): Sau khi thu thập, khai thác xong, dữ liệu không được trực tiếp sử dụng để đưa ra các quyết định luôn mà còn trải qua tiến trình các bước kiểm định và phân tích cầu kỳ. Do vậy, việc tối ưu các bước trong tiến trình chạy này cũng sẽ là bước đi để cải thiện hoạt động định hướng, do chúng giảm thiểu được thời gian và nâng cao chất lượng của dữ liệu.

Data Quality (Chất lượng dữ liệu): Sau khi dữ liệu đã được xử lý qua luồng và sẵn sàng để đưa vào sử dụng, bạn cũng cần kiểm tra và chắt lọc những phần tử chất lượng nhất để đảm bảo kết quả đầu ra được chính xác hơn. Hoạt động này chính là việc tối ưu chất lượng dữ liệu. 

Dưới đây là những mặt bạn cần cân nhắc khi quyết định xem một dữ liệu có nên được đưa vào sử dụng hay không: 

  • Mức độ chính xác (Accuracy)
  • Tính đầy đủ (Completeness)
  • Tính nhất quán (Consistency)
  • Tính vẹn toàn (Integrity)
  • Mức độ liên quan (Relevance) 
  • Tính kịp thời (Timeliness)
  • Và Tính hợp lệ (Validity)

Dữ liệu dĩ nhiên là quan trọng, nhưng để biến một doanh nghiệp trở thành data-driven, rõ ràng chúng ta cần nhiều hơn thế. Và thông qua tiến trình 5 bước kể trên, bạn sẽ có thể bắt đầu khởi động bánh đà trở thành công ty định hướng dữ liệu hiệu quả hơn rất nhiều so với việc chỉ bấu víu không vào dữ liệu và máy móc, tự tổ chức làm việc không có bài bản. 

Tạm kết

Hành trình trở thành một tổ chức data-driven chuyên sâu tiềm ẩn đầy rẫy những khó khăn. Những sai lầm về mặt tư duy, con người, công nghệ hay quy trình hoàn toàn có thể khiến doanh nghiệp ngậm quả đắng – lãng phí quá nhiều công sức, tiền bạc nhưng không đem lại kết quả cụ thể. Bởi vậy, việc được định hướng rõ ràng ngay từ ban đầu để có đường đi đúng đắn là vô cùng quan trọng. Hy vọng, với bài viết giới thiệu về tiến trình phát triển 5 bước trên đây sẽ giúp ích được cho bạn trong con đường chuyển mình của doanh nghiệp.

Base.vn – Nền Tảng Quản Trị Doanh Nghiệp Toàn Diện, tự hào đồng hành cùng +8000 khách hàng doanh nghiệp hàng đầu trong nhiều lĩnh vực như: VIB, ACB, MB, Sacombank, VPBank, Vissan, Golden Gate, Pizza Hut, Twitter Beans Coffee, Decathlon, Bamboo Airways, Ninja Van Việt Nam, Rạng Đông, Á Đông ADG, Nagakawa Group, CenLand, Địa Ốc Him Lam, Ecopark, Amber Academy, Goldsun Media Group, Urbox, Medipharco, Bệnh viện Phổi Trung Ương, Bệnh viện Gia An 115, Thái Hà Books…

Để nhận tư vấn 1-1 và tham gia demo trải nghiệm tính năng các phần mềm quản trị vận hành của Base, bạn có thể ĐĂNG KÝ TẠI ĐÂY

Viết một bình luận