Trong thời đại chuyển đổi số, dữ liệu được coi là một trong những tài sản vô giá của doanh nghiệp. Data-driven không phải là một thuật ngữ quá mới mẻ, nhưng liệu có biết bao nhiêu doanh nghiệp đang áp dụng quy trình này một cách hiệu quả, tận dụng triệt để những giá trị mà dữ liệu mang lại?
Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Base.vn tìm hiểu về khái niệm data-driven, cũng như chỉ ra hướng đi phù hợp cho doanh nghiệp trên hành trình “chuyển mình” trở thành một doanh nghiệp hướng dữ liệu (data-driven business).
1. Data Driven là gì?
Data-driven (tạm dịch là “dựa trên dữ liệu” hay “định hướng dữ liệu”) là một thuật ngữ hay phương pháp dùng để mô tả quá trình đưa ra các chiến lược hoặc quyết định dựa trên việc thu thập và phân tích, xử lý dữ liệu.
Data-driven được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực (giáo dục, y tế, kinh doanh, môi trường,…). Đặc biệt, hiện nay, data-driven đã hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc đưa ra các chiến lược nhằm tối ưu hoạt động kinh doanh.
Data-driven business (doanh nghiệp định hướng dữ liệu) là một tổ chức sử dụng dữ liệu hiệu quả để hỗ trợ quá trình đưa ra các chiến lược, quyết định kinh doanh.
Thay vì dựa vào cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân, doanh nghiệp áp dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để đảm bảo tính minh bạch, chính xác trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh.
Để trở thành một “data-driven business”, doanh nghiệp cần đầu tư vào hệ thống, công nghệ cũng như chú trọng phát triển năng lực và tư duy của toàn bộ nhân viên trong việc sử dụng và hiểu biết về dữ liệu.
2. Lợi ích khi áp dụng data-driven vào doanh nghiệp
Theo Mc.Kinsey: Các tổ chức định hướng dữ liệu không chỉ có khả năng thu hút khách hàng cao hơn 23 lần, mà còn có khả năng giữ chân khách hàng cao gấp 6 lần và có khả năng sinh lời cao hơn 19 lần. Việc tận dụng dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Kết quả là khách hàng hài lòng và tiếp tục quay lại mua hàng.
Theo nghiên cứu của BARCA: Những doanh nghiệp sử dụng big data có mức tăng lợi nhuận 8% và giảm chi phí 10%. Ngoài ra, các công ty này cũng liệt kê những lợi ích từ việc giám sát dữ liệu, đó là: 69% cho biết đưa ra quyết định chiến lược tốt hơn; 54% cho rằng big data cải thiện kiểm soát quy trình vận hành hiệu quả; và 52% tuyên bố hiểu sâu sắc hơn về khách hàng của họ.
Như vậy, có thể thấy việc khai thác và xử lý tốt dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Cùng phân tích một vài lợi ích cụ thể của data-driven đối với doanh nghiệp:
2.1 Đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời
Việc phân tích và hiểu rõ về dữ liệu giúp cho các nhà quản lý, lãnh đạo nắm được thông tin chi tiết và hiểu rõ hơn về các vấn đề tồn tại bên trong cũng như bên ngoài doanh nghiệp. Từ đó có thể xây dựng chiến lược hiệu quả và đưa ra các quyết định sáng suốt.
2.2 Hiểu rõ hơn về khách hàng
Dữ liệu khách hàng chính là tài sản quý giá của doanh nghiệp. Ứng dụng data-driven giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, nhu cầu, insight của khách hàng. Các thông tin trên không chỉ giúp cho doanh nghiệp cải thiện các sản phẩm, dịch vụ để đáp ứng nhu cầu khách hàng, mà còn giúp đưa ra các chiến lược về marketing, bán hàng, dịch vụ khách hàng,…một cách hiệu quả.
2.3 Tối ưu hiệu quả hoạt động
Phân tích dữ liệu chi tiết giúp doanh nghiệp phát hiện các khâu gây lãng phí nguồn lực, cũng như xác định được vấn đề trong quá trình sản xuất, kinh doanh. Bằng cách nhận diện những “điểm nóng” đó, doanh nghiệp có thể đưa ra giải pháp, điều chỉnh kịp thời nhằm giảm thiểu chi phí và vận hành hiệu quả hơn.
2.4 Dự báo các xu hướng mới
Data-driven giúp phân tích xu hướng và mô hình hóa thông tin nhằm dựu báo và dự đoán về các xu hướng mới. Nhờ vào đó, doanh nghiệp sẽ sớm nhìn ra những cơ hội để “đi trước đón đầu”, chuẩn bị kỹ lưỡng cho các kế hoạch phát triển trong tương lai.
2.5 Cảnh báo và đề phòng rủi ro
Dữ liệu còn là một phương thức giúp doanh nghiệp phân tích và đánh giá rủi ro, phát hiện những thách thức có thể xảy đến, từ đó sớm đưa ra các biện pháp phòng ngừa và quản lý rủi ro một cách hiệu quả.
Đọc thêm: Data là gì? Vai trò quan trọng của Dữ liệu đối với doanh nghiệp
3. Doanh nghiệp có thể ứng dụng data-driven như thế nào?
3.1 Data-driven trong quản lý nhân sự
Các dữ liệu nhân sự cho phép nhà lãnh đạo và quản lý nhận diện các xu hướng, lỗ hổng trong hệ thống quản trị nhân sự, giúp đưa ra các quyết định, chiến lược tổng hể để triển khai toàn bộ hoạt động nhân sự một cách hiệu quả nhất.
Các ứng dụng cụ thể của data-driven trong quản trị nhân sự bao gồm:
Phân bổ nguồn lực hiệu quả
Thông qua hệ thống quản lý dữ liệu nhân sự, các nhà quản trị có thể phân tích được xu hướng nghỉ việc, dự báo về nhân sự trong tương lai, từ đó xác định các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra chiến lược toàn diện để đảm bảo một lực lượng lao động tinh gọn, bền vững.
Tuyển dụng nhân sự
Phân tích dữ liệu về ứng viên, CV, các chỉ số hiệu suất,…để cải thiện quy trình tuyển dụng, xác định nguồn hiệu quả, lựa chọn ứng viên phù hợp, giúp giảm thiểu chi phí và tối ưu quy trình tuyển dụng trong doanh nghiệp.
Base E-Hiring là một trong những ví dụ điển hình về công cụ tích hợp data-driven vào hoạt động tuyển dụng nhân sự. Đây là một phần mềm quản trị tuyển dụng ATS toàn diện và thông minh. Với khả năng kết nối trực tuyến với các nền tảng tuyển dụng, cũng như khả năng thu thập và cung cấp các báo cáo dữ liệu trực quan, Base E-Hiring giúp doanh nghiệp tiết kiệm lên tới 85% thời gian và tận dụng nguồn dữ liệu ứng viên sẵn có một cách hiệu quả nhất.
Quản lý hiệu suất làm việc của nhân viên
Các dữ liệu về hiệu suất cá nhân, hiệu suất nhóm, tỷ lệ hoàn thành KPI/mục tiêu,…giúp những nhà quản lý có một cái nhìn khách quan hơn về từng nhân sự, phòng ban.
Tăng sự gắn kết và nâng cao trải nghiệm nhân viên
Với dữ liệu nhân sự, các tổ chức có thể xác định các yếu tố góp phần vào sự hài lòng, gắn kết và hạnh phúc của nhân viên: dữ liệu khảo sát nhân viên, phản hồi và tỷ lệ nghỉ việc… Tất cả những thông tin trên giúp doanh nghiệp hiểu rõ các động lực thúc đẩy sự gắn kết và giữ chân nhân viên, xác định những “điểm nóng” cần cải thiện trong trải nghiệm nhân viên.
Ngoài ra, triển khai các hoạt động nhằm tăng sự hài lòng và lòng trung thành của nhân viên (các chương trình đào tạo, lộ trình nghề nghiệp, cải thiện môi trường làm việc,…).
3.2 Data-driven trong marketing
Khái niệm data-driven marketing là quy trình thu thập và sử dụng dữ liệu về nhân khẩu học, sở thích, hành vi,… để đưa ra các quyết định marketing nhằm tăng cường cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Việc ứng dụng marketing dựa trên dữ liệu cho phép các marketer thu thập và phân tích dữ liệu với quy mô lớn, giám sát dữ liệu real-time, đồng thời triển khai các hoạt động tự động hóa dựa trên dữ liệu.
Với một hệ thống phân tích dữ liệu marketing chi tiết, doanh nghiệp có thể cải thiện toàn bộ hoạt động marketing của mình, bao gồm:
- Cá nhân hóa các nội dung tiếp thị: đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử duyệt web, gửi email phù hợp nhu cầu cá nhân,…
- Tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo: chọn lọc đối tượng để đối ưu chi phí và nâng cao hiệu quả tiếp cận, đo lường và tính toán ROI để điều chỉnh và đánh giá mức độ thành công của chiến dịch.
- Phân tích và dự đoán các xu hướng thị trường.
Các nguồn dữ liệu phổ biến trong marketing thường đến từ các công cụ như phần mềm CRM, các nền tảng email marketing, các nền tảng social media (Instagram, Facebook,…), công cụ phân tích website (Google Analytics,…), công cụ nghiên cứu thị trường (Market Explorer),…
3.3 Data-driven trong bán hàng
Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu của khách hàng chính xác hơn, từ đó quản lý tồn kho hiệu quả hơn. Ngoài ra, dữ liệu lịch sử bán hàng cũng như các số liệu báo cáo về xu hướng thị trường cũng thường được các công ty sử dụng để dự báo các đợt tăng/giảm về nhu cầu, từ đó đưa ra những giải pháp để duy trì mức tồn kho phù hợp, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc thừa nguồn cung quá mức.
Doanh nghiêp còn có thể đo lường hiệu suất các hoạt động bán hàng, từ đó xác định các vấn đề chưa tốt, cần cải thiện. Các chỉ số về tỷ lệ chuyển đổi, doanh số bán hàng theo kênh, hiệu suất bán hàng của nhóm/cá nhân,…cũng là những thông tin quan trọng góp phần giúp nhà quản lý đưa ra những quyết định chính xác nhằm tăng cường hiệu quả bán hàng.
3.4 Data-driven trong chăm sóc khách hàng
Bằng việc phân tích lịch sử mua sắm, hành vi và sở thích khách hàng, doanh nghiệp có thể có bức tranh toàn cảnh về chân dung và hành trình trải nghiệm của từng nhóm khách hàng. Đây là chìa khóa then chốt giúp doanh nghiệp cải tiến các dịch vụ chăm sóc và giải pháp cá nhân hóa, giúp tạo ấn tượng sâu sắc trong lòng khách hàng.
Khi phân tích hiệu suất dựa trên từng kênh chăm sóc khách hàng (livechat, email, điện thoại,…), đội ngũ chăm sóc khách hàng có thể xác định được những kênh hiệu quả nhất, từ đó tối phân bổ nguồn lực sao cho phù hợp. Việc tìm ra đúng kênh chăm sóc không chỉ giúp giải quyết vấn đề của khách hàng nhanh chóng hơn, mà nó còn hỗ trợ tăng cường tương tác và kết nối giữa doanh nghiệp với khách hàng.
Các chỉ số thường được sử dụng để đo lường hiệu quả tổng quan của hoạt động chăm sóc khách hàng thường được sử dụng bao gồm: tỷ lệ phản hồi khách hàng, thời gian phản hồi trung bình, mức độ hài lòng của khách hàng,…
4. Lộ trình 5 bước triển khai data-driven cho doanh nghiệp
Bước 1: Xác định mục tiêu chiến lược
Trước khi triển khai bất cứ một chiến lược nào trong doanh nghiệp, các lãnh đạo phải là người “thấm nhuần tư tưởng” đầu tiên tiên. Điều này có nghĩa là bạn phải là người tiên phong, hiểu và xác định được rõ vai trò của dữ liệu, từ đó phát triển chiến lược với những mục tiêu rõ ràng.
Mục tiêu chiến lược cần được phổ biến rộng rãi đến toàn bộ doanh nghiệp, qua đó truyền tải tinh thần “định hướng dữ liệu” đến nhân viên, giúp họ hiểu hơn về tầm quan trọng cũng như lợi ích của dữ liệu trong công việc.
Vậy làm sao để phát triển văn hóa “định hướng dữ liệu”? – Câu trả lời chính là sự thay đổi tư duy đến từ các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Để một tổ chức có thể thành công “chuyển mình” trở thành doanh nghiệp định hướng dữ liệu, tư duy (mindset) của các nhà lãnh đạo chính là yếu tố hàng đầu.
Data-driven mindset (tư duy định hướng dữ liệu) không chỉ đơn giản là việc ứng dụng công nghệ, sử dụng các công cụ để phân tích dữ liệu, mà nó còn liên quan đến việc phát triển văn hóa tổ chức – nơi mà dữ liệu được coi trọng và tất cả mọi người đều có ý thức sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
Để thống nhất về tư duy định hướng dữ liệu, cần cả một quá trình dài, cũng như sự đồng lòng, gắn kết của toàn bộ tổ chức mới có thể thành công.
Bước 2: Thu thập dữ liệu và xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung
Sau khi đã thống nhất được tư duy định hướng dữ liệu (data-driven mindset), doanh nghiệp cần tập trung vào việc thu thập và xây dựng hệ thống dữ liệu.
Quá trình này bao gồm việc tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, ứng dụng các công cụ, phần mềm để xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung, minh bạch.
Việc thu thập dữ liệu chính xác rất cần thiết để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt cho doanh nghiệp. Trong quá trình thu thập dữ liệu, cần phải xác định được các loại dữ liệu, nguồn dữ liệu và các phương pháp thu thập.
Có hai phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến, đó là phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp và thứ cấp.
- Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp: là phương pháp thu thập dữ liệu gốc trực tiếp hoặc thông qua tương tác trực tiếp với người trả lời. Một số kỹ thuật thu thập dữ liệu sơ cấp đó là: khảo sát, phỏng vấn, quan sát, làm thí nghiệm, nghiên cứu theo nhóm đối tượng.
- Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp: là phương pháp sử dụng các dữ liệu đã có, dữ liệu thứ cấp có thể thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm: các thống kê uy tín, dữ liệu lịch sử, các dữ liệu trên nền tảng online,..
Bước 3: Trực quan hóa và phân tích dữ liệu
Nếu như chỉ thu thập dữ liệu ở dạng thô, sẽ rất khó cho các nhà quản lý trong việc nhìn nhận và đánh giá dữ liệu đó. Vì vậy, sau khi thu thập, dữ liệu cần phải được “trực quan hóa” thành những thông tin dễ hiểu và có giá trị. Điều này giúp cho các bên liên quan dễ dàng nắm bắt và phân tích thông tin.
Trực quan hóa chính là quá trình trình bày dữ liệu thông qua các hình thức thể hiện như biểu đồ, đồ thị, bảng biểu, bảng điều khiển tổng hợp,…
Phân tích dữ liệu là quá trình biến dữ liệu thành insight, thông tin có giá trị thông qua việc phân chia, sàng lọc và đánh giá. Nhờ vào kết quả phân tích, doanh nghiệp có thể phát hiện ra các vấn đề tồn đọng, từ đó đưa ra giải pháp phù hợp; hoặc nhìn ra các xu hướng để đưa ra dự đoán cho tương lai.
Đọc thêm: Dashboard là gì? Lợi ích của dashboard trong doanh nghiệp
Bước 4: Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Trong môi trường kinh doanh, data-driven decision making (ra quyết định dựa trên dữ liệu) là quá trình ra quyết định dựa trên việc thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp cho doanh nghiệp tránh tình trạng ra quyết định dựa trên cảm xúc hoặc trên đánh giá chủ quan của một số cá nhân.
Để có thể đưa ra các quyết định một cách sáng suốt nhất, ngoài các yếu tố cần đảm bảo như tính chính xác của dữ liệu, phạm vi và giới hạn của dữ liệu, thì người đưa ra quyết định phải dựa trên ngữ cảnh cụ thể, và có đủ hiểu biết, kiến thức chuyên môn về lĩnh vực đó.
Ngoài ra, khi áp dụng data-driven, không có nghĩa là chúng ta phải bài trừ hoàn toàn các phán đoán dựa trên kinh nghiệm. Thực tế, cần có sự cân bằng hợp lý giữa dữ liệu và các kinh nghiệm, trải nghiệm để đưa ra quyết định có tính linh hoạt, đáp ứng được các yếu tố động của môi trường kinh doanh.
Bước 5: Cập nhật và cải tiến quy trình định hướng dữ liệu
Dữ liệu và thị trường là những yếu tố thay đổi liên tục. Các thông số, xu hướng,…không còn phản ánh chính xác tình hình hiện tại nếu như không được cập nhật thường xuyên.
Việc cập nhật mới giúp giảm thiểu các rủi ro gây ra bởi những dữ liệu cũ không phù hợp, từ đó ngăn chặn những quyết định sai lầm gây ảnh hưởng xấu tới doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, hoạt động điều chỉnh, cải tiến cũng giúp tổ chức trau dồi và phát triển thêm nữa, nâng cao khả năng cạnh tranh và hiệu suất làm việc.
Tóm lại, việc điều chỉnh và cập nhật quy trình là những hoạt động quan trọng giúp duy trì và nâng cao tính chính xác của data-driven decision making trong môi trường kinh doanh liên tục biến đổi. Điều này đóng vai trò quan trọng trong sự linh hoạt và khả năng thích ứng của doanh nghiệp đối với những biến động thị trường.
5. Xu hướng phát triển của data-driven trong tương lai
5.1 Tăng cường tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning)
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, hệ thống phân tích dữ liệu data-driven có xu hướng tích hợp thêm các tính năng về AI và máy học, giúp tự động hóa các hoạt động thu thập và phân tích, đồng thời tạo ra các mô hình dự đoán chính xác hơn.
Rất nhiều doanh nghiệp lớn trên thế giới đều đang hướng tới mục tiêu trong tương lai, tất cả các nhân viên đều có thể tận dụng dữ liệu một cách thường xuyên để hỗ trợ công việc. Điều này cũng đòi hỏi các công ty cần phải chú trọng hơn nữa công tác đào tạo, nâng cao kiến thức, kỹ năng cho nhân viên về cách sử dụng dữ liệu và AI.
5.2 Phân tích và xử lý dữ liệu trong thời gian thực
Trong bối cảnh hiện tại, do giới hạn về các công nghệ, nhiều dữ liệu chưa được thu thập và xử lý kịp thời, điều này có thể làm trì hoãn quá trình phân tích và triển khai các quyết định trong doanh nghiệp.
Tuy nhiên, xu hướng data-driven trong tương lai được dự báo sẽ có nhiều cải tiến đáng kể. Mạng lưới lớn gồm các thiết bị được kết nối để thu thập và xử lý dữ liệu sẽ được thực hiện trong thời gian thực, nhằm cung cấp các thông tin hữu ích một cách kịp thời cho doanh nghiệp.
5.3 Gia tăng tính báo mật của dữ liệu
Dữ liệu là tài nguyên quan trọng của doanh nghiệp. Việc để thất thoát và rò rỉ dữ liệu có thể gây ra nhiều ảnh hưởng lớn. Với việc sử dụng dữ liệu ngày một nhiều, thì yêu cầu về tính bảo mật ngày càng được chú trọng.
Để tăng cường bảo mật, dữ liệu quan trọng cần được mã hóa cả khi truyền tải và lưu trữ. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần đạo tạo nhân viên các kiến thức cần thiết để bảo mật thông tin cũng như nhận diện các mối đe dọa rò rỉ dữ liệu ra bên ngoài.
6. Case-study định hướng dữ liệu thành công của các doanh nghiệp lớn
6.1 Data-driven giúp Google cải thiện chính sách nhân sự
Google – ông lớn công nghệ chính là một ví dụ điển hình trong việc ứng dụng data-driven trong việc đưa ra các chính sách nhân sự hiệu quả. Doanh nghiệp này đã tập trung thu thập và phân tích sâu khối dữ liệu liên quan đến con người để nâng cao hiệu quả hoạt động, thông qua việc khảo sát hiệu suất, mong muốn của người lao động về người lãnh đạo lý tưởng.
Nhờ những dữ liệu quý giá, Google đã tìm ra phương hướng đổi mới phong cách làm việc của các nhà lãnh đạo cho phù hợp, đồng thời cải thiện tới 75% hiệu suất làm việc của đội ngũ nhân sự. Ngoài ra, sự thay đổi tích cực này còn giúp Google tạo nên một môi trường làm việc đáng mơ ước và giữ chân nhân viên.
6.2 Coca–Cola ứng dụng dữ liệu để tối ưu chiến dịch quảng cáo
Coca-Cola sở hữu hơn 105 triệu lượt người theo dõi trên Facebook và 2,7 triệu lượt trên Instagram (2018). Điều này đồng nghĩa với việc Coca-cola đang nắm trong tay một kho dữ liệu khổng lồ từ các khách hàng mục tiêu.
Doanh nghiệp này đã ứng dụng những công nghệ tiên tiến về nhận diện hình ảnh, phân tích dữ liệu khách hàng để tạo ra các chiến dịch quảng cáo phù hợp với từng đối tượng. Việc phân phối quảng cáo phù hợp giúp Coca-Cola thành công rực rỡ, các quảng cáo đạt tỷ lệ nhấp chuột cao gáp 4 lần so với quảng cáo cũ, đối ưu hóa ROI của toàn bộ chiến dịch.
6.3 Netflix tạo nên những bom tấn nhờ tận dụng dữ liệu triệt để
Như đã phân tích ở trên, một trong những lợi ích quan trọng của dữ liệu đó chính là giúp doanh nghiệp đưa ra các dự đoán về những cơ hội, thách thức trong kinh doanh. Nắm vững nguyên lý này, Netflix – doanh nghiệp với 4 triệu người đăng ký, 3 triệu lượt tìm kiếm và hơn 30 triệu lượt xem mỗi ngày đã phát huy sức mạnh của dữ liệu để dự đoán xu hướng và hinh thức giải trí mà khách hàng yêu thích.
Nhờ đó, Netflix đã thành công khai thác được các dòng phim, thể loại mà khách hàng yêu thích, giúp doanh nghiệp này tăng trưởng và phát triển mạnh mẽ hơn.
6.4 Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thành công với Spotify
Tân dụng các dữ liệu thu thập từ thông tinh và hành vi người dùng, Spotify đã cực kỳ thông minh khi biến chúng thành “những con số biết nói”, giúp doanh nghiệp này tạo ra các nội dung, đề xuất cá nhân hóa, phù hợp với từng người dùng khác nhau.
7. Kết bài
Data-driven trở thành một trong những yếu tố then chốt góp phần tạo nên thành công của nhiều doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số. Để thực sự ứng dụng dữ liệu một cách hiệu quả, doanh nghiệp sẽ phải trải qua một hành trình dài, đối mặt với nhiều khó khăn và thách thức. Những lựa chọn sai về mặt tư duy, công nghệ, con người,…hoàn toàn có thể khiến doanh nghiệp đi chệch hướng, lãng phí nguồn lực và thời gian, thậm chí gây ra những hậu quả khó lường.
Tuy nhiên, nếu thực sự nghiêm túc triển khai, có chiến lược và kế hoạch bài bản, doanh nghiệp hoàn toàn có thể “chuyển mình”, tạo ra những bước đột phá lớn thông qua việc tận dụng kho dữ liệu của mình.
