Dù quy mô doanh nghiệp của bạn là lớn hay nhỏ, Data luôn đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển và định hướng sự thành công. Đặc biệt, trong bối cảnh cuộc cách mạng về công nghệ số đang bùng nổ, data được coi là một nguồn tài nguyên vô giá.
Data không chỉ là các thông tin và con số thô cứng. Chúng còn có khả năng phản ánh thực trạng doanh nghiệp và nhờ đó các quyết định sẽ được đưa ra nhanh chóng và chính xác. Vậy Data là gì? Data có vai trò thế nào đối với doanh nghiệp? Hãy cùng Base Blog tìm lời giải đáp thông qua bài viết dưới đây.
1. Data là gì?
Data (dữ liệu) là một thuật ngữ được sử dụng để chỉ các tập hợp thông tin và sự kiện khác nhau, được thu thập, lưu trữ, xử lý và chia sẻ nhằm thu được các thông tin hữu ích. Dữ liệu có thể tồn tại dưới nhiều dạng khác nhau như chữ, số viết trên văn bản, hoặc các byte trong bộ nhớ máy tính, hoặc các sự kiện ghi lại trong trong trí nhớ con người.
Data mang nhiều ý nghĩa và giá trị sử dụng tùy thuộc vào cách nó được khai thác. Khi data được xử lý và phân tích một cách logic và có hệ thống, chúng giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và thông minh hơn.
Sẽ có nhiều người nhầm lẫn giữa data (dữ liệu) với thông tin (information). Để giải thích một cách dễ hiểu, thông tin là những dữ liệu đã được phân loại, sắp xếp phù hợp và có giá trị ý nghĩa đối với người dùng.Thông tin còn là những dữ liệu đã được hoàn thiện và đưa vào quy trình, nhằm hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện hành động và đưa ra quyết định.
Dữ liệu cần đảm bảo được 3 yếu tố sau để trở thành thông tin:
- Tính chính xác: Thông tin bắt buộc phải chính xác
- Tính hoàn thiện: Thông tin cần phải hoàn thiện trước khi sử dụng
- Tính thời điểm: Thông tin cần phải đáp ứng kịp thời khi cần
2. Phân loại Data
Hiểu về dữ liệu là một chuyện, để phân loại chúng và ứng dụng sao cho phù hợp và hữu ích trong doanh nghiệp lại là một chuyện khác. Thông thường, data sẽ được chia thành các các loại chính như sau:
2.1 Phân loại dữ liệu theo cấu trúc
Dữ liệu có thể được phân loại theo hai dạng cấu trúc chính, bao gồm: dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.
Dữ liệu cấu trúc (Structured data):
Dữ liệu cấu trúc thường có các quy tắc rõ ràng về định dạng, nhằm giúp người dùng dễ dàng truy cập, tìm kiếm và phân tích thông tin. Ví dụ, một dạng dữ liệu cấu trúc liên quan đến chăm sóc khách hàng sẽ có bảng thông tin khách hàng với các cột như tên, địa chỉ, số điện thoại và email,…
Dữ liệu cấu trúc thường được lưu trữ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database Management System) và được truy xuất bằng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc(Structured Query Language).
Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured data)
Đây là dạng dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng hoặc không được tổ chức theo một mô hình truyền thống. Dữ liệu phi cấu trúc thường bao gồm văn bản, các dạng media, email, tài liệu PDF,…
Dữ liệu phi cấu trúc không có quy tắc cụ thể nên thường khiến cho việc truy cập và phân tích trở nên khó khăn hơn. Tuy nhiên, để khai thác những thông tin giá trị, người dùng sẽ xử lý bằng ngôn ngữ tự nhiên, phân loại hình ảnh hoặc các cách phân tích phù hợp.
Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured data)
Dữ liệu bán cấu trúc là loại dữ liệu trung gian, có cấu trúc không đầy đủ. Chúng có thể chứa các thành phần cấu tạo như trường, tên hoặc thẻ nhưng không tuân theo một mô hình cụ thể. Dữ liệu bán cấu trúc phổ biến có thể kể đến là tài liệu XML, JSON, CSV, và các tập tin log.
2.2 Phân loại dữ liệu theo nguồn gốc
Dữ liệu còn được phân loại theo các nguồn gốc khác nhau. Sau đây là một số loại dữ liệu được biết đến nhiều nhất:
Dữ liệu nguồn mở (Open data)
Dữ liệu nguồn mở là tổng hợp data mà bất kì ai cũng có quyền truy cập, sử dụng và chia sẻ một cách tự do. Đây thường là loại dữ liệu được cung cấp bởi các cơ quan chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận hoặc cộng đồng.
Ví dụ: Các bảng thống kê dân số, dự đoán thời tiết, thông tin về giao thông công cộng và tài liệu nghiên cứu tăng trưởng kinh tế,…
Dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise data)
Dữ liệu doanh nghiệp là dữ liệu được tạo ra và quản lý bởi các tổ chức hoặc doanh nghiệp cụ thể. Chúng bao gồm mô hình vận hành, thông tin về hoạt động kinh doanh, thông tin về khách hàng, chiến lược, sản phẩm,…
Dữ liệu doanh nghiệp sẽ được lưu trữ và sử dụng trong hệ thống cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, cụ thể như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), hệ thống quản trị nhân sự (HRM), hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP),…
Dữ liệu người dùng (User-generated data)
Dữ liệu người dùng là dữ liệu được tạo ra và chia sẻ bởi người dùng cuối. Chúng có thể là các thông tin cá nhân, các bài đăng trên mạng xã hội, những đánh giá sản phẩm, bình luận bằng hình ảnh, video,…
Loại dữ liệu này thường được dùng cho hoạt động phân tích hành vi người dùng, cá nhân hóa trải nghiệm và xây dựng hành trình khách hàng (Customer Journey).
Dữ liệu nghiên cứu (Research data)
Dữ liệu nghiên cứu là dạng dữ liệu được thu thập và ứng dụng trong quá trình nghiên cứu khoa học và công nghệ. Chúng bao gồm dữ liệu từ các thí nghiệm, khảo sát, bài phân tích chuyên môn, tài liệu nghiên cứu và các nguồn thông tin sẵn có từ nhà nghiên cứu đi trước.
3. 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.
6. Tổng kết
Data luôn là một bánh răng quan trọng trong bộ máy vận hành kinh doanh và sự phát triển chung của doanh nghiệp. Hiểu và biết cách ứng dụng dữ liệu vào doanh nghiệp trong lộ trình phù hợp sẽ là yếu tố tiên quyết giúp doanh nghiệp dẫn đầu trên thị trường và tạo sự khác biệt so với đối thủ cùng ngành.
Và nếu bạn đang muốn trở thành một doanh nghiệp data-driven, Base.vn sẵn sàng đồng hành cùng bạn từ những bước đầu tiên. Hi vọng bạn sẽ sớm có môi trường dữ liệu số đầy thông minh và ưng ý.
