Hà Nội: 1900 636 585

TP Hồ Chí Minh: 0909.605.913

Đà Nẵng: 0935.072.299

21 June, 2022

Data-driven cần bắt đầu từ đâu? Mô hình 4 bước trở thành doanh nghiệp số của Dell

Từ dữ liệu đến quyết định kinh doanh là cả một hành trình am hiểu và làm chủ dữ liệu. Mô hình 4 giai đoạn trưởng thành dữ liệu của Dell sau đây sẽ là tấm bản đồ cho doanh nghiệp bạn trên con đường trở thành doanh nghiệp số.

Với sự phát triển của công nghệ lưu trữ và xử lý data hiện nay, không quá khó khăn hay tốn kém để các doanh nghiệp có thể bắt đầu sở hữu kho dữ liệu hay xây dựng báo cáo/ dashboard cho riêng mình. Nhưng để khai thác giá trị từ dữ liệu đó, bài toán thực sự là làm sao để xây dựng được bộ máy liên kết chặt chẽ giữa chiến lược kinh doanh và công nghệ, có sự đầu tư hợp lý vào các công cụ phù hợp với từng giai đoạn của vòng đời dữ liệu, và tự triển khai được hệ thống dữ liệu với thời gian phát triển và chi phí tối ưu.

Để giải quyết bài toán đó, chúng ta cần biết mình đã và đang ở đâu trong hành trình số hóa và phát triển nền tảng dữ liệu. Đồng thời, hành trình này cần phải đi theo một lộ trình bài bản, bởi sẽ cần thời gian để thuyết phục đội ngũ nhân viên tin vào giá trị của công nghệ và chấp nhận chuyển đổi thói quen sang số hóa.

Mô hình 4 giai đoạn trưởng thành của dữ liệu dưới đây được giới thiệu bởi công ty Dell Technologies and Intel sẽ cho bạn câu trả lời về: Để trở thành doanh nghiệp data-driven cần bắt đầu từ đâu? Doanh nghiệp bạn đang ở trong giai đoạn nào của lộ trình phát triển dữ liệu? Tại mỗi giai đoạn, doanh nghiệp sẽ đối mặt với thách thức ra sao và cần chuẩn bị điều gì?

4 giai đoạn phát triển và trưởng thành của dữ liệu

Giai đoạn 1: Nhận biết dữ liệu – Data Aware

Bỏ qua giai đoạn 0 khi mà nỗ lực tổng hợp dữ liệu gần như là con số 0, ở giai đoạn Nhận biết dữ liệu, doanh nghiệp bước đầu hiểu được tầm quan trọng của dữ liệu và bắt đầu thu thập dữ liệu thủ công từ các hệ thống khác nhau. Doanh nghiệp sở hữu nhiều công cụ/ phần mềm phục vụ vận hành, nhưng lại thiếu hoạch định về cơ sở dữ liệu. Dữ liệu phân mảnh rời rạc, chất lượng dữ liệu không đồng nhất, các báo cáo được thực hiện phát sinh theo nhu cầu nhưng độ chính xác chưa cao bởi thiếu sự đối chiếu dữ liệu đa chiều từ nhiều bộ phận.

Nếu điều này nghe có vẻ giống tổ chức của bạn, thì bạn sẽ cần tập trung vào các công việc sau đây để phát triển tới giai đoạn tiếp theo: 

  • Thiết kế mô hình dữ liệu (data model) sao cho mô hình đó phản ánh được chuỗi giá trị (value chain) của doanh nghiệp
  • Thu thập dữ liệu trong từng mắt xích của chuỗi giá trị bằng các công cụ/ phần mềm
  • Xây dựng đường ống dữ liệu (data pipeline) để tập trung hóa dữ liệu về một cơ sở dữ liệu duy nhất.
  • Bước đầu xây dựng và chuẩn hóa hệ thống báo cáo quản trị để khai thác insight đắt giá từ dữ liệu.

Giai đoạn 2: Thành thạo dữ liệu – Data Proficient

Trong giai đoạn này, chất lượng dữ liệu đã được cải thiện, doanh nghiệp đã chuẩn hóa dữ liệu tại nơi sản xuất (Data Collector). Các bộ phận trong doanh nghiệp có quy tắc rõ ràng và nghiêm ngặt về việc phải truy nhập (log) những dữ liệu gì, với yêu cầu về chất lượng ra sao. Ở giai đoạn này, doanh nghiệp cũng bắt đầu tiến hành theo dõi các KPI và thử nghiệm việc ra quyết định dựa trên ​​dữ liệu. Tuy nhiên, phần lớn dữ liệu được sử dụng vẫn là dữ liệu có cấu trúc (dữ liệu được chuẩn hóa như trên Excel), doanh nghiệp vẫn thiếu kinh nghiệm kiểm soát & sử dụng các dữ liệu phi cấu trúc (dữ liệu hình ảnh, giọng nói, dữ liệu hình ảnh, dữ liệu ngôn từ trên giấy…).

Ở giai đoạn này, các doanh nghiệp nên tập trung vào việc tiếp tục cải thiện chất lượng dữ liệu và gia tăng khả năng tích hợp giữa các ứng dụng, triển khai các công nghệ mới để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, tối ưu nhà kho dữ liệu (data warehouse) và triển khai chiến lược Quản lý dữ liệu tổng thể. Mục đích cuối cùng là thiết lập được toàn bộ các báo cáo chuẩn hóa trên một nền tảng tập trung.

Khi đó, tổ chức đã tận dụng hiệu quả hơn các nguồn lực của mình và sẵn sàng hiện thực hóa lời hứa của dữ liệu: chuyển đổi cách thức vận hành.

Giai đoạn 3: Am hiểu dữ liệu – Data Savvy

Ở giai đoạn này, doanh nghiệp đang sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng. Mối quan hệ chiến lược giữa bộ phận IT và các bộ phận kinh doanh đạt tới cấp độ cao và đội ngũ lãnh đạo cũng tham gia sát sao nhằm nhanh chóng xóa bỏ sự phân mảnh ở cả cấp độ dữ liệu và cấp độ tổ chức.

Khi một số bộ phận chức năng bắt đầu sử dụng dữ liệu như một lợi thế cạnh tranh, hệ thống IT buộc phải theo kịp bằng cách triển khai các công nghệ mới tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu và ứng dụng để cung cấp và lưu trữ data một cách hiệu quả và cung cấp các báo cáo phân tích theo yêu cầu.

Ở giai đoạn này, doanh nghiệp nên tập trung vào việc xây dựng các tính năng nâng cao như hồ dữ liệu (data lake), tích hợp dữ liệu với các nguồn bên ngoài, khai thác văn bản (text-mining), khai thác dữ liệu (data-mining), xây dựng mô hình thống kê và phân tích đề xuất (prescriptive analytics).

Giai đoạn 4: Dựa trên dữ liệu – Data Driven

Giai đoạn cuối cùng là Data driven – toàn bộ quyết định trong tổ chức được hỗ trợ bởi cơ sở dữ liệu. Mục tiêu của giai đoạn này là mở rộng chiến lược dữ liệu trong khi tiếp tục cắt giảm chi phí. Bộ phận IT và doanh nghiệp hoạt động như một khối chặt chẽ, gắn kết. Hệ thống IT đã có khả năng tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu trong và ngoài nền tảng, đồng thời ứng dụng những công cụ phân tích nâng cao. Doanh nghiệp đã xác định rõ ràng vị trí và phương pháp phân tích dữ liệu trong từng quy trình vận hành của mình.

Thách thức của việc duy trì giai đoạn Data Driven này và nắm bắt những lợi thế cạnh tranh của nó là làm sao để phân tích dữ liệu đi sâu vào thực tế các quy trình vận hành một cách liền mạch, mở rộng cơ sở dữ liệu, đồng thời di chuyển hướng phát triển dữ liệu từ phân tích mô tả và phân tích dự báo sang phân tích đề xuất.

Trong các mức độ phân tích dữ liệu, phân tích đề xuất (prescriptive analytics) là mức độ phức tạp nhất, đồng thời mang lại giá trị cao nhất

Công ty cần lưu ý đầu tư vào phát triển UI/UX dựa trên nhu cầu của các bộ phận chức năng khác nhau (Sales, Marketing, vận hành, nhân sự), thúc đẩy phản hồi và hành động thông qua các hoạt động phân tích đề xuất, đồng thời xây dựng năng lực học máy, mô hình dự báo và phân tích cảm xúc.

Trở thành một tổ chức data-driven bao gồm việc đảm bảo người dùng cuối (các bộ phận chức năng) có khả năng thực hiện phân tích độc lập mà không cần đến sự hỗ trợ của IT, trên một kiến trúc dữ liệu hoàn chỉnh, có tính bền vững. Mô hình trưởng thành dữ liệu này cho phép doanh nghiệp tăng tốc độ hoàn thiện hệ thống phân tích dữ liệu trong khi vẫn đảm bảo những yêu cầu về mức độ bảo mật và năng lực mở rộng cần thiết của hệ thống IT.

Lộ trình phát triển dữ liệu trên đã giúp Dell giảm chi tiêu dành cho BI xuống 50%, tăng khả năng phân tích dự đoán lên 20%, loại bỏ việc sử dụng các báo cáo và KPI không được chuẩn hóa, đồng thời tăng doanh thu lên hàng triệu đô la. Thời gian ra quyết định đã giảm từ hàng tuần thành chỉ còn hàng giờ, thậm chí hàng phút và hàng giây.

Đứng trước cơn bão dữ liệu trong kỷ nguyên số, khi mọi người đều nói về lợi ích của data, mọi doanh nghiệp có nguồn lực đều nhảy vào cuộc đua dữ liệu, hẳn là không ai muốn bị bỏ lại phía sau. Tuy nhiên đây chắc chắn không phải là một cuộc thi bật xa – nơi người sẵn có sức khỏe chiếm lợi thế, mà là cuộc đua marathon đường dài – nơi người thắng là người có sự chuẩn bị chiến lược, lộ trình bài bản và ý chí quyết tâm cao nhất. Một tổ chức data-driven không phải chuyện xa vời, nhưng nó đòi hỏi tầm nhìn và sự quyết tâm của nhà lãnh đạo. Khi bạn tin tưởng dữ liệu, dữ liệu sẽ “cho bạn tự do”.

Tin Tức Khác

04 July, 2022

5 yếu tố các doanh nghiệp dễ bỏ qua trong quá trình mở rộng quy mô

Mở rộng quy mô là đích đến ao ước…

01 July, 2022

3 việc cần làm để giải phóng và nâng tầm cho lãnh đạo

Bao giờ thì sếp hết bận? Khi sếp “stop…

29 June, 2022

14 NGUYÊN TẮC QUẢN LÝ CỦA DEMING

William Edwards Deming là chuyên gia tư vấn quản…

28 June, 2022

12 Mẹo tâm lý làm chủ cuộc nói chuyện với đối tác và khách hàng

Việc giao tiếp trong kinh doanh và cuộc sống hàng ngày…

27 June, 2022

Gợi ý 20 chương trình khuyến mại hấp dẫn cho quán của bạn

Tâm lý khách hàng khi chọn quán đồ uống…

23 June, 2022

Cách quản lý chuỗi cửa hàng cafe từ xa hiệu quả

Việc quản lý một chuỗi cửa hàng cafe không…

16 June, 2022

19 chỉ tiêu KPIs cho nhân viên kinh doanh thời hiện đại

Hiện nay, rất nhiều nhân viên kinh doanh hiện…

15 June, 2022

Six Sigma là gì? Cẩm nang 6 sigma dành cho người mới tìm hiểu

Bạn vừa được nghe và rất tâm đắc về…

14 June, 2022

Khi Robot vào cuộc, Con người sẽ làm gì?

Với sự gia tăng của robot, nhiều nhân viên…