Data là gì? Quản lý Data trong chuyển đổi số cho doanh nghiệp như thế nào?

Data là gì?

Data hay còn gọi là dữ liệu thì chắc ai cũng hiểu. Nhưng vấn đề về data doanh nghiệp nó không đơn giản như vậy. Ở đây, ta phải hiểu data là hệ thống quản lý dữ liệu, nơi mà doanh nghiệp nào quản lý tốt hơn thì đơn vị đó sẽ nâng cao tỉ lệ chiến thắng trên thương thường. Bởi các yếu tố như: tính toàn vẹn, tính tức thời,  dẫn đến có thể thay đổi nhanh chóng cục diện mà CEO mong muốn.

Các loại data trong doanh nghiệp

Dưới đây là một số loại data thường xuyên được sử dụng trong doanh nghiệp, phục vụ cho các hoạt động sản xuất, kinh doanh:

• Customer Data (Dữ liệu Khách hàng): Là những dữ liệu mang thông tin khách hàng như thông tin cá nhân, thông tin liên hệ, lịch sử mua hàng, phản hồi… Dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và mong muốn của khách hàng, từ đó tạo ra chiến lược marketing và trải nghiệm khách hàng tốt hơn, để thu hút sự quan tâm cũng như nâng cao thương hiệu sản phẩm.
• Product Data (Dữ liệu Sản phẩm): Là những dữ liệu mang thông tin về các sản phẩm, dịch vụ như thuộc tính, giá cả, lịch sử phát triển, quản lý tồn kho… Dữ liệu này hỗ trợ việc phát triển sản phẩm/dịch vụ mới và giúp chủ doanh nghiệp biết được khả năng thỏa mãn nhu cầu khách hàng của sản phẩm , quản lý chất lượng và định hình chiến lược sản phẩm.
• Sales Data (Dữ liệu Bán hàng): Là những dữ liệu mang thông tin về doanh số bán hàng như số lượng sản phẩm bán ra, giá bán, doanh thu, lợi nhuận và thời gian mua hàng… Dữ liệu này giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất của việc bán hàng, biết được những sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp mà khách hàng quan tâm nhất. Từ đó, đánh giá được sự mức độ hiệu quả của các chiến dịch marketing và điều chỉnh chiến lược kinh doanh.
• Market Data (Dữ liệu Thị trường): Là những dữ liệu mang thông tin về kích thước thị trường, xu hướng, cạnh tranh, phân phối, khách hàng tiềm năng, tình hình thị trường… Dữ liệu thị trường giúp doanh nghiệp xác định được hướng đi lẫn tính phù hợp của sản phẩm, dịch vụ đối với thị trường. Từ đó, điều chỉnh chiến lược marketing hợp lý, ngoài ra, dữ liệu về thị trường còn giúp doanh nghiệp dự đoán được những thách thức và cơ hội để nắm bắt trong tương lai.
• Transaction Data (Dữ liệu Giao dịch): Là những dữ liệu mang thông tin về các giao dịch như giao mua bán, đặt hàng, thanh toán, vận chuyển… Dữ liệu giao dịch giúp theo dõi doanh số bán hàng, quản lý lưu lượng giao dịch và đảm bảo việc giao dịch diễn ra suôn sẻ.
• Human Resources Data (Dữ liệu Nhân sự): Là những dữ liệu mang thông tin về nhân viên như hồ sơ nhân sự, vị trí công việc, lương, kỹ năng, năng lực. Dữ liệu nhân sự giúp quản lý nguồn nhân lực, đào tạo và phát triển nhân viên, cũng như đảm bảo tuân thủ quy định pháp luật về lao động.
• Dữ liệu tài chính (Financial Data): Là những những dữ liệu mang thông tin về các chỉ tiêu tài chính như nguồn vốn, chi phí, thu nhập, lãi suất, dòng tiền… Dữ liệu tài chính cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của doanh nghiệp và là cơ sở để đưa ra các quyết định liên quan đến đầu tư, quản lý tài chính và kế hoạch tài chính.

Dựa vào phân loại data chi tiết, chủ doanh nghiệp sẽ có có cái nhìn rõ ràng hơn về lĩnh vực mà doanh nghiệp hoạt động, hỗ trợ cho việc lên kế hoạch, chiến lược phù hợp với tổ chức, giảm chi phí và tối ưu lợi nhuận kinh doanh.

Các loại phân tích dữ liệu phổ biến

Dưới đây là bảng liệt kê các loại phân tích dữ liệu phổ biến:

Loại Phân Tích	Mô Tả
Phân Tích Mô Tả	Tổng hợp và mô tả dữ liệu thông qua biểu đồ và thống kê cơ bản.
Phân Tích Dạng Cột	Phân tích từng biến riêng lẻ trong tập dữ liệu.
Phân Tích Tương Quan	Xác định mối quan hệ giữa các biến trong tập dữ liệu.
Phân Tích Hồi Quy	Xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, thường được sử dụng để dự đoán.
Phân Tích Nhóm	Phân loại các đối tượng dữ liệu vào các nhóm tương tự nhau.
Phân Tích Chuỗi Thời Gian	Phân tích xu hướng, mô hình dự báo, và biến động của dữ liệu theo thời gian.
Phân Tích Phân Phối	Đánh giá phân phối của dữ liệu và kiểm tra tính chuẩn.
Phân Tích Phức Hợp	Kết hợp nhiều phương pháp phân tích để hiểu sâu hơn về tập dữ liệu.

Các phương pháp này thường được sử dụng đồng thời hoặc tùy thuộc vào mục tiêu cụ thể của mỗi dự án phân tích dữ liệu.

Data đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp thời kỳ công nghệ 4.0

Với nguồn data có được, doanh nghiệp sẽ tiến hành khai thác và phân tích nhằm mục đích thấu hiểu “insight” của người dùng. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định phù hợp, đáp ứng được nhu cầu, mong muốn của khách hàng, giúp khách hàng tăng trải nghiệm khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ đồng thời gia tăng giá trị thương hiệu.

Data được doanh nghiệp sử dụng nhằm các mục đích như:

• Thấu hiểu khách hàng: Data giúp doanh nghiệp thu thập, phân tích và khai thác các thông tin về hành vi, nhu cầu, sở thích và sự hài lòng của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược tiếp thị phù hợp với mục tiêu và mong muốn của khách hàng.
• Tăng cường thông tin thị trường: Data giúp doanh nghiệp nắm bắt được xu hướng, cơ hội và thách thức của thị trường. Data cũng giúp doanh nghiệp theo dõi và đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, cũng như so sánh với đối thủ cạnh tranh.
• Quản lý chuỗi cung ứng linh hoạt: Data giúp doanh nghiệp kiểm soát được các hoạt động trong chuỗi cung ứng, từ nguồn nguyên liệu, sản xuất, lưu kho, vận chuyển đến phân phối. Data cũng giúp doanh nghiệp dự báo được nhu cầu và tồn kho, từ đó điều chỉnh được sản lượng và chi phí.
• Đề xuất, nhắm tới đối tượng mục tiêu chuẩn xác: Data giúp doanh nghiệp tùy biến được các sản phẩm, dịch vụ và thông điệp tiếp thị cho từng khách hàng hoặc nhóm khách hàng. Data cũng giúp doanh nghiệp chọn được kênh truyền thông và phương tiện truyền thông hiệu quả nhất để tiếp cận khách hàng.
• Cải thiện hoạt động kinh doanh: Data giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các quy trình làm việc, nâng cao năng suất và chất lượng, giảm thiểu rủi ro và sai sót, tăng cường bảo mật và tuân thủ pháp luật.

Bộ phận nào sẽ quản lý và xử lý data

Để đảm bảo tiến độ cũng xử lý dữ liệu được chính xác, việc phân loại dữ liệu và phân bổ các dữ liệu đó vào các phòng ban phù hợp là điều cần thiết. Các phòng ban, bộ phận trong doanh nghiệp đều có dữ liệu để phục vụ cho công việc. Nhìn chung, các bộ phận thường xuyên phải quản lý và xử lý data quan trọng bao gồm:

• Bộ phận kế toán và Tài chính: Nắm toàn bộ các dữ liệu liên quan đến hoạt động tài chính, kế toán của doanh nghiệp. Bộ phận kế toán có thể xử lý dữ liệu liên quan đến hóa đơn bán hàng, các báo cáo thanh toán của khách hàng, báo cáo phân tích kinh doanh, hóa đơn của đơn vị cung cấp, kiểm tra sổ đăng ký, sổ cái chung, dữ liệu kiểm kê, thông tin liên quan đến biên chế, bảng chấm công, thông tin thuế… Các dữ liệu trên sẽ được dùng để lập báo cáo kế toán.
• Bộ phận Marketing: Sử dụng dữ liệu khách hàng, doanh số bán hàng và thị trường để hiểu được thói quen và “insight” khách hàng, lên kế hoạch xây dựng chiến lược Marketing.
• Bộ phận nhân sự: Xử lý dữ liệu về phúc lợi của nhân viên, ghi nhận thành tích, tính bảng lương, theo dõi chấm công để quản lý nguồn nhân lực.
• Bộ phận nghiên cứu và phát triển: Sử dụng dữ liệu để phân tích xu hướng, nghiên cứu thị trường và phát triển sản phẩm mới.

Với quy mô lớn hơn, đặc biệt là trong những công ty về lĩnh vực công nghệ hoặc các doanh nghiệp lớn, người giữ data có thể là Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu), người xây dựng hệ thống dữ liệu và tiến hành lưu trữ – trích xuất Data khi cần thiết.

Tầm quan trọng của data đối với doanh nghiệp

Các doanh nghiệp thường xuyên thu thập các dữ liệu về người dùng như thông tin cá nhân, thói quen, tình hình hoạt động… Khi đó, các dữ liệu được tải về cơ sở dữ liệu sẽ được tổng hợp và phân tích để đưa ra những hướng đi hợp lý.

Nếu là thông tin về khách hàng, các định hướng về nhu cầu, thói quen tiêu dùng sẽ được phân tích cặn kẽ, từ đó, đề ra được nhiều phương án và chiến lược để đáp ứng các nhu cầu cũng như tăng trải nghiệm khách hàng. Đồng thời, giảm tải được chi phí truyền thông đáng kể nếu hiệu ứng truyền tai nhau về sản phẩm đến từ những khách hàng thân thiết diễn ra mạnh mẽ, mà ở đó, yếu tố chính là làm hài lòng được những khách hàng lớn và tiềm năng.

Nếu là các dữ liệu về thông tin nhân sự, các chủ doanh nghiệp và nhà quản lý sẽ hiểu rõ hơn về nhân viên, khi đó cơ cấu và phân bổ nhân sự diễn ra được hợp lý, thu hút được nhân tài, duy trì được sự ổn định nội bộ doanh nghiệp và nâng cao hiệu suất lao động khi mọi phòng ban hoạt động trơn tru và phối hợp với nhau ăn ý.

Đối với các dữ liệu về tài chính, các khoản phân bổ chi phí sẽ chính xác hơn. Các chi phí, dự trù để hoạt động doanh nghiệp và các khoản doanh thu sẽ được tái đầu tư hợp lý. Để mọi thứ diễn ra đúng với tiến độ công việc thì dòng tiền phải chảy đến đúng những nơi cần đến. Tầm quan trọng mà bức tranh tài chính được “vẽ” qua việc góp nhặt chính xác từng dữ liệu sẽ là sự hỗ trợ đắc lực cho ban quản trị trong việc đưa ra những quyết định phù hợp với đà phát triển của tổ chức.

Vai trò của Data trong doanh nghiệp

3.1 Hỗ trợ ra quyết định

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định thông minh và chính xác trong doanh nghiệp. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu, doanh nghiệp sẽ có cái nhìn toàn diện về môi trường và hoạt động kinh doanh đang diễn ra.

Đồng thời, dữ liệu cung cấp những thông tin cần thiết để đánh giá hiệu suất vận hành, xác định xu hướng và dự đoán thay đổi trong tương lai, từ đó có chiến lược phát triển phù hợp.

“Without data  you are just another person with an opinion”
(Nếu không có số liệu chứng minh cụ thể thì tất cả chỉ là ý kiến và suy đoán cá nhân của bạn mà thôi)
– W.Edwards Deming

3.2 Tối ưu hoá hoạt động kinh doanh

Dữ liệu có vai trò quan trọng trong việc tối ưu hoá hoạt động kinh doanh thông qua marketing và bán hàng. Dữ liệu cung cấp các thông tin quan trọng liên quan khách hàng, thị trường và hiệu quả của chiến dịch tiếp thị về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.

Bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể nhận ra các điểm yếu và cơ hội chỉnh sửa, cải thiện chúng. Đặc biệt trong hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp thường sẽ đặt ra các câu hỏi xoay quanh vấn đề đang tồn tại trong bộ máy:

• Làm sao để cải tiến sản phẩm?
• Làm sao để thúc đẩy thời gian và quy trình khách nhận hàng từ doanh nghiệp?
• Làm sao để thu hút khách hàng sẵn sàng chi trả cho sản phẩm?
• Làm sao để giữ chân khách hàng?
• Quan trọng nhất, làm sao để loại bỏ đối thủ và dẫn đầu trên thị trường?

Ví dụ: Một quảng cáo thất bại có thể là một trong những lý do gây lãng phí nguồn lực doanh nghiệp. Để tìm ra nguyên nhân và khắc phục, doanh nghiệp sẽ cần đến phân tích data. Dữ liệu cho phép bạn thực hiện:

• Theo dõi kênh tiếp thị đang hoạt động như thế nào
• Kênh nào mang lại ROI lớn nhất, và tập trung vào những kênh đó
• Tìm hiểu lý do các kênh khác hoạt động không tốt
• Đưa ra phương pháp cải thiện hiệu suất của chúng

Từ đó, doanh nghiệp dễ dàng tạo lập ngân sách để xây dựng những chiến dịch quảng cáo thu hút nhiều khách hàng tiềm năng hơn mà không mắc lại những vấn đề cũ.

Data chính là đáp án giúp tháo gỡ những câu hỏi trên. Theo Forbes, 59% doanh nghiệp đang sử dụng phân tích dữ liệu để có cái nhìn sâu hơn về quy trình sản xuất, chuỗi cung ứng, quản lý kho, quá trình bán hàng và dịch vụ khách hàng,… Từ đó, data giúp chủ doanh nghiệp hiểu khách hàng, dự đoán hành vi mua sắm, cải thiện chất lượng dịch vụ cung cấp, phát triển sản phẩm mới,…

3.3 Tối ưu hoá hiệu suất và quy trình

Khi có dữ liệu phù hợp và giá trị, hoạt động đo lường hiệu suất và hiệu quả của quy trình sản xuất so với mục tiêu đề ra trở nên dễ dàng hơn. Dữ liệu giúp xác định vấn đề, làm rõ nguyên nhân và cung cấp thông tin để doanh nghiệp nhanh chóng khắc phục.

Dữ liệu cung cấp cơ sở để dự đoán và phân tích sự biến đổi trong toàn bộ quy trình vận hành của công ty. Từ đó, nhà quản trị có thể dự đoán xu hướng tiêu dùng, định hướng thị trường và các yếu tố tác động trong tương lai. Việc điều chỉnh chiến lược kinh doanh để tối ưu hóa hiệu suất và quy trình sẽ được thực hiện mượt mà và ít gặp khó khăn hơn so với thông thường.

Tóm lại, dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định, tối ưu hoá hoạt động kinh doanh, tối ưu hoá hiệu suất và quy trình vận hành trong doanh nghiệp.

Biết cách sử dụng dữ liệu thông minh và hiệu quả, các doanh nghiệp hoàn toàn có thể tăng cường sức mạnh cạnh tranh, đáp ứng nhanh chóng với thay đổi để đạt được hiệu suất tối đa. 

4. Thách thức khi làm việc với Data

4.1 Quản lý một lượng lớn dữ liệu

Một thách thức lớn là doanh nghiệp thường phải đối mặt với việc thu thập, lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu hàng ngày, và không có giới hạn.

Nếu không có một quy trình quản lý phù hợp, doanh nghiệp rất dễ gặp sai sót trong khâu tổ chức và vận hành bộ máy. Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp nên có hệ thống lưu trữ – truy xuất dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngoài ra, nhà quản trị cũng cần để ý đến tính khả dụng và ổn định của data để phòng trừ các sự cố mất dữ liệu.

4.2 Độ chính xác và tin cậy của dữ liệu

Việc nhập dữ liệu không chính xác hoặc không có độ tin cậy dễ dẫn các quyết định sai lầm. Để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của dữ liệu, doanh nghiệp cần đảm bảo quá trình thu thập data phải có nguồn gốc đầy đủ, có nơi kiểm duyệt chặt chẽ và luôn xác thực lại thông tin một cách kỹ lưỡng.

4.3 Bảo mật và quyền riêng tư

Đối với dữ liệu doanh nghiệp hay dữ liệu cá nhân, bảo mật và quyền riêng tư luôn là một trong những điều kiện quan trọng cần lưu tâm tới. Data thường chứa các thông tin nhạy cảm về bí mật kinh doanh, vận hành tổ chức, khách hàng, nhân sự,… Việc truy cập trái phép, xâm phạm thông tin và lợi dụng cho mục đích cá nhân sẽ gây thiệt hại nghiêm trọng đến sự phát triển của doanh nghiệp.

Vì vậy, khi sử dụng dữ liệu, doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp bảo vệ an ninh như mã hóa thông tin, xác thực người dùng, kiểm soát quyền truy cập để đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của data.

4.4 Nguồn lực và kỹ năng của con người bị hạn chế

Sự phức tạp và đa dạng của các loại dữ liệu luôn đòi hỏi con người phải có kỹ năng chuyên môn, độ hiểu biết nhất định trong việc xử lý, phân tích và tạo ra thông tin có giá trị. Đôi khi, sự thiếu hụt về nguồn lực và kỹ năng người lao động lại gây ảnh hưởng lớn đến chiến lược phát triển đường dài cho doanh nghiệp sau này.

Khi đó, các hệ thống hoặc công nghệ phù hợp sẽ hỗ trợ đắc lực cho con người. Quá trình khai thác và xử lý dữ liệu sẽ diễn ra hiệu quả và an toàn hơn, doanh nghiệp cũng có thể tận dụng toàn bộ tiềm năng của dữ liệu một cách thông minh.

5. Lộ trình trở thành doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu (data-driven)

Data-driven (định hướng dữ liệu) là một phương pháp tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quá trình ra quyết định hoặc xác định hướng đi của một tổ chức, doanh nghiệp hoặc cá nhân. Mặc dù data-driven mang lại hiệu quả cao, nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng dễ dàng chuyển mình.

Dưới đây là 3 bước cơ bản trong lộ trình trở thành một doanh nghiệp data-driven:

5.1 Số hóa dữ liệu – Digitization

Bước đầu tiên để trở thành một doanh nghiệp data-driven là số hóa dữ liệu (Digitization). Ở giai đoạn này, doanh nghiệp cần chuyển đổi các dữ liệu từ dạng vật lý (giấy tờ, văn bản hành chính) thành dạng điện tử (dữ liệu số). Bên cạnh đó, số hoá dữ liệu còn là những hoạt động ứng dụng kỹ thuật như quét, chụp ảnh hoặc nhập liệu dữ liệu từ nguồn vật lý vào hệ thống thông tin.

Việc này đảm bảo rằng dữ liệu có thể được lưu trữ, trích xuất và chia sẻ trên không gian quản trị chung một cách dễ dàng và tiện lợi.

5.2 Tối ưu hoá dữ liệu – Digitalization

Sau khi hoàn thành bước một, data trong bộ nhớ cần được doanh nghiệp tối ưu hoá (Digitalization) thành nguồn thông tin mang tiềm năng và giá trị sử dụng. Quá trình tối ưu hóa này có mối liên hệ mật thiết với việc tổ chức, phân loại và tiêu chuẩn hóa dữ liệu để phục vụ quá trình vận hành.

Một số hoạt động chính của tối ưu hoá dữ liệu bao gồm data cleansing (làm sạch dữ liệu), data integration (tích hợp dữ liệu) và data governance (quản lý dữ liệu),… để đảm bảo thông tin luôn trong trạng thái sẵn sàng sử dụng.

5.3 Chuyển đổi số – Digital Transformation

Bước cuối cùng để hoàn thiện lộ trình chính là chuyển đổi số (Digital Transformation). Đây là giai đoạn khó thực thi và mất nhiều thời gian nhất. Lúc này, doanh nghiệp sẽ sử dụng tất cả dữ liệu và công nghệ ở hai bước trước để thay đổi toàn bộ mô hình hoạt động và quy trình kinh doanh vốn có.

Chuyển đổi số còn là quá trình tái thiết mô hình doanh nghiệp để khai thác tối đa giá trị dữ liệu có sẵn, với mục đích tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Khi đó, CEO dễ dàng đưa ra quyết định chính xác và tạo ra những sản phẩm mới nhờ quan sát bức tranh tổng quát trong doanh nghiệp. Tất cả là dựa trên quy trình tổng hợp và tinh giản dữ liệu một cách thông minh của việc chuyển đổi số.