DATA SILO LÀ GÌ? CÁCH GIẢI QUYẾT DATA SILO ĐỂ TỐI ƯU HÓA DỮ LIỆU

Trong bối cảnh chuyển đổi số ngày nay, việc khai thác và sử dụng dữ liệu hiệu quả là yếu tố quyết định thành công của mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, tình trạng dữ liệu bị tách biệt và cô lập trong các hệ thống hoặc bộ phận khác nhau đã trở thành một thách thức lớn. Bài viết dưới đây, AI First sẽ chỉ ra cho bạn đọc các nguyên nhân chính gây ra data silo và giải pháp khắc phục hiệu quả.
Những điểm chính trong bài viết: 

• Giải thích Data Silo là gì?
• Nguyên nhân gây ra tình trạng Data silo: Do hệ thống không tương thích, thiếu chiến lược quản lý dữ liệu tập trung, chính sách bảo mật hạn chế và cấu trúc tổ chức phân mảnh.
• Tác động của Data silo tới doanh nghiệp: Giảm hiệu quả ứng dụng AI, khó áp dụng công nghệ mới, tăng chi phí và cản trở ra quyết định chiến lược.
• Giải pháp khắc phục Data Silo: Tích hợp hệ thống dữ liệu, chuẩn hóa quy trình, khuyến khích chia sẻ dữ liệu, trực quan hóa và kiểm tra chất lượng.
• Vai trò lãnh đạo trong giải quyết Data Silo: Xây dựng văn hóa chia sẻ dữ liệu, chọn công cụ tích hợp, triển khai quản lý dữ liệu tập trung và đào tạo nhân sự.
• Công cụ và nền tảng hỗ trợ giảm Data Silo: Microsoft Power BI, Salesforce, Tableau, Zapier và Google Data Studio giúp đồng bộ, trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu.

1. Data Silo là gì?

Data Silo là thuật ngữ dùng để chỉ tình trạng dữ liệu bị tách biệt hoặc phân tách trong các hệ thống, bộ phận hoặc cơ sở dữ liệu khác nhau mà không thể chia sẻ hoặc truy cập dễ dàng giữa chúng. Điều này có thể xảy ra trong các tổ chức khi mỗi bộ phận (ví dụ: marketing, bán hàng, tài chính, nhân sự) quản lý và lưu trữ dữ liệu riêng biệt mà không có sự kết nối hoặc tích hợp với các hệ thống khác.

2. Nguyên nhân gây ra tình trạng data Silo

Dưới đây là những nguyên nhân chính gây ra data silo mà hầu hết các doanh nghiệp đang mắc phải tình trạng này:

• Hệ thống và công nghệ không tương thích: Các bộ phận trong doanh nghiệp sử dụng các phần mềm và công cụ khác nhau để quản lý dữ liệu mà không có khả năng tích hợp hoặc kết nối với nhau. Điều này tạo ra các silo dữ liệu, khiến thông tin không thể chia sẻ hoặc sử dụng chung giữa các phòng ban.
• Thiếu chiến lược quản lý dữ liệu tập trung: Khi không có chiến lược quản lý dữ liệu đồng bộ và tập trung, các bộ phận sẽ tự quản lý dữ liệu riêng, không có kế hoạch tích hợp hoặc kết nối dữ liệu giữa các hệ thống. Điều này dẫn đến việc dữ liệu không thể dễ dàng chia sẻ hoặc cập nhật đồng bộ, khiến các quyết định dựa trên dữ liệu bị thiếu chính xác hoặc không đầy đủ.
• Chính sách bảo mật và quyền truy cập: Các chính sách bảo mật, quyền truy cập và phân quyền nghiêm ngặt thường được thiết lập để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong tổ chức. Việc hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu giữa các phòng ban khiến việc phối hợp và chia sẻ thông tin trở nên khó khăn, dẫn đến tình trạng data silo.
• Cấu trúc tổ chức phân mảnh: Một tổ chức có cấu trúc phân mảnh, với nhiều phòng ban hoặc đơn vị kinh doanh hoạt động độc lập, có thể dẫn đến việc dữ liệu bị chia cắt. Các phòng ban này thường có cách tiếp cận khác nhau đối với việc thu thập và lưu trữ dữ liệu, và không chia sẻ hoặc thống nhất các nguồn dữ liệu.

3. Tác động của Data Silo đối với doanh nghiệp trong bối ứng dụng công nghệ

Trong bối cảnh ứng dụng công nghệ ngày càng phát triển, data silo (phân mảnh dữ liệu) có thể gây ra những tác động nghiêm trọng đối với doanh nghiệp. Dưới đây là các tác động chính của data silo đối với doanh nghiệp khi ứng dụng công nghệ:

• Giảm khả năng tận dụng công nghệ AI và phân tích dữ liệu
• Khó khăn trong việc ứng dụng công nghệ mới
• Ảnh hưởng đến khả năng tối ưu hóa quy trình và tự động hóa
• Tăng chi phí và phức tạp trong quản lý hạ tầng công nghệ
• Khó khăn trong việc ra quyết định chiến lược

1 - Giảm khả năng tận dụng công nghệ AI và phân tích dữ liệu

Data silo ngăn cản việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, làm giảm khả năng khai thác toàn bộ tiềm năng của AI và các công cụ phân tích dữ liệu. Các hệ thống AI yêu cầu dữ liệu đa dạng và toàn diện để tạo ra các mô hình chính xác và đáng tin cậy. Khi dữ liệu bị phân tách, AI không thể học từ toàn bộ dữ liệu doanh nghiệp, dẫn đến việc đưa ra các dự đoán thiếu chính xác hoặc không đầy đủ.

2 - Khó khăn trong việc ứng dụng công nghệ mới

Data silo làm cho việc tích hợp công nghệ mới trở nên khó khăn. Các hệ thống công nghệ trong doanh nghiệp (như phần mềm CRM, ERP, hay các nền tảng phân tích) có thể không tương thích với nhau, khiến doanh nghiệp phải tốn nhiều thời gian và chi phí để điều chỉnh và tích hợp các công nghệ mới. Điều này không chỉ làm giảm hiệu quả mà còn làm tăng chi phí đầu tư công nghệ.

3 - Ảnh hưởng đến khả năng tối ưu hóa quy trình và tự động hóa

Một trong những lợi ích lớn của việc áp dụng công nghệ là tối ưu hóa quy trình và tự động hóa công việc. Tuy nhiên, khi dữ liệu bị phân tách trong các silo, việc tự động hóa trở nên khó khăn, vì các công cụ không thể truy cập và xử lý dữ liệu từ các bộ phận khác nhau. Điều này dẫn đến việc quy trình công việc không thể được tối ưu hóa một cách hiệu quả, ảnh hưởng đến năng suất và hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp.

4. Tăng chi phí và phức tạp trong quản lý hạ tầng công nghệ

Với data silo, doanh nghiệp phải duy trì nhiều hệ thống và công cụ khác nhau cho từng bộ phận, làm tăng chi phí cho việc duy trì hạ tầng công nghệ thông tin. Điều này không chỉ gây lãng phí tài nguyên mà còn tạo ra sự phức tạp trong việc quản lý và bảo trì các hệ thống công nghệ. Doanh nghiệp phải đầu tư vào các công nghệ tích hợp để giải quyết vấn đề này, nhưng lại gặp khó khăn do các hệ thống không tương thích.

5 - Khó khăn trong việc ra quyết định chiến lược

Data silo gây cản trở trong việc đưa ra các quyết định chiến lược vì các phòng ban không thể truy cập được dữ liệu của nhau. Các công cụ phân tích dữ liệu cần dữ liệu từ nhiều bộ phận để đưa ra các báo cáo và dự đoán chính xác. Khi dữ liệu bị phân tách, các quyết định chiến lược có thể dựa trên thông tin không đầy đủ hoặc không chính xác, làm giảm hiệu quả và độ chính xác của các chiến lược dài hạn.

4. Làm sao để doanh nghiệp giải quyết được tình trạng data Silo

Để giải quyết tình trạng data silo, doanh nghiệp cần áp dụng một số chiến lược và công cụ giúp tích hợp và chia sẻ dữ liệu một cách hiệu quả giữa các phòng ban và hệ thống. Dưới đây là các cách thức doanh nghiệp có thể triển khai:

• Tích hợp các hệ thống dữ liệu
• Đồng bộ hóa quy trình và tiêu chuẩn dữ liệu
• Khuyến khích văn hóa chia sẻ dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu
• Ứng dụng data integration tool
• Kiểm tra chất lượng dữ liệu

4.1. Tích hợp các hệ thống dữ liệu

Để giải quyết tình trạng data silo, doanh nghiệp cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một nền tảng dữ liệu chung. Data Lakes và Data Warehouses là những công cụ phổ biến giúp tập trung dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
Việc sử dụng nền tảng dữ liệu chung không chỉ giúp loại bỏ sự phân tách giữa các bộ phận mà còn cung cấp khả năng truy cập và phân tích dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. 

4.2. Đồng bộ hóa quy trình và tiêu chuẩn dữ liệu

Doanh nghiệp cần định nghĩa rõ ràng cách thức thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu, chẳng hạn như chuẩn hóa dữ liệu quy chuẩn về định dạng dữ liệu (ngày tháng, tên khách hàng) hay cách phân loại các nhóm dữ liệu (dữ liệu khách hàng, dữ liệu bán hàng). Việc này giúp tất cả các bộ phận trong doanh nghiệp đều làm việc với cùng một loại dữ liệu, tránh tình trạng hiểu sai hoặc sử dụng dữ liệu không chính xác.

4.3. Khuyến khích văn hóa chia sẻ dữ liệu

Văn hóa chia sẻ dữ liệu bắt đầu từ sự hợp tác giữa các phòng ban trong doanh nghiệp. Các bộ phận cần được khuyến khích giao tiếp và hợp tác thường xuyên để chia sẻ dữ liệu, thông tin và tài nguyên. Điều này có thể được thực hiện qua các cuộc họp, buổi hội thảo chia sẻ dữ liệu hoặc các nhóm làm việc liên phòng ban.

Khi các bộ phận hiểu rõ về dữ liệu mà các bộ phận khác đang sử dụng, họ có thể phối hợp tốt hơn và đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác, đồng thời tối ưu hóa các chiến lược và quy trình làm việc.

4.4. Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là phương pháp sử dụng đồ họa để trình bày thông tin và dữ liệu phức tạp, giúp người dùng dễ dàng hiểu và phân tích dữ liệu. Bằng cách sử dụng biểu đồ, đồ thị và bản đồ, trực quan hóa dữ liệu cho phép người sử dụng nhanh chóng nhận diện các xu hướng, mối liên hệ và điểm nổi bật trong dữ liệu.

Khi dữ liệu từ các phòng ban được trình bày một cách trực quan qua biểu đồ và đồ thị, nó sẽ dễ dàng được chia sẻ và sử dụng bởi tất cả các bộ phận trong tổ chức. Điều này không chỉ giúp giải quyết vấn đề silo dữ liệu mà còn thúc đẩy sự hợp tác và minh bạch trong việc ra quyết định.

4.5. Ứng dụng data integration tool

Công cụ tích hợp dữ liệu như Fivetran, Azure Data Factory, hay Talend là giải pháp trực tiếp để giải quyết data silo. Các công cụ này kết nối và đồng bộ hóa dữ liệu từ các hệ thống và bộ phận khác nhau, giúp dữ liệu được lưu trữ và truy cập tại một nền tảng chung. Điều này loại bỏ tình trạng dữ liệu bị "cô lập" trong từng bộ phận và tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu đồng nhất, dễ dàng chia sẻ và sử dụng giữa các phòng ban.

4.6. Kiểm tra chất lượng dữ liệu

Việc kiểm tra chất lượng dữ liệu đảm bảo rằng thông tin được sử dụng giữa các bộ phận trong doanh nghiệp luôn chính xác, nhất quán và đầy đủ. Khi dữ liệu bị cô lập trong từng bộ phận mà không có quy trình kiểm tra chất lượng chặt chẽ, các phòng ban có thể làm việc với dữ liệu sai hoặc không đồng nhất, dẫn đến quyết định sai lầm. 

5. Vai trò của lãnh đạo trong việc giải quyết data Silo

Lãnh đạo không chỉ là người đưa ra chiến lược, mà còn là người thiết lập văn hóa doanh nghiệp và định hướng sự thay đổi cần thiết để khắc phục các vấn đề liên quan đến Data Silo. Dưới đây là các yếu tố mà lãnh đạo cần tập trung vào để giải quyết tình trạng Data Silo trong doanh nghiệp:

• Xây dựng văn hóa chia sẻ dữ liệu
• Lựa chọn công cụ và công nghệ tích hợp dữ liệu
• Định hướng chính sách quản lý dữ liệu tập trung
• Đưa ra chiến lược quản trị dữ liệu
• Đảm bảo sự chuyển đổi và đào tạo nhân sự

5.1. Xây dựng văn hóa chia sẻ dữ liệu (Data-Driven Culture)

Lãnh đạo cần xây dựng một văn hóa dữ liệu (data driven culture) trong toàn bộ tổ chức, trong đó việc chia sẻ thông tin và hợp tác giữa các bộ phận được coi là một ưu tiên chiến lược. Khi lãnh đạo thúc đẩy việc chia sẻ dữ liệu, các bộ phận sẽ hiểu rằng việc không chia sẻ dữ liệu có thể làm giảm hiệu quả và ảnh hưởng đến quyết định chiến lược.

• Khuyến khích giao tiếp giữa các phòng ban: Lãnh đạo nên tổ chức các buổi họp và hội thảo thường xuyên để tạo cơ hội cho các bộ phận chia sẻ thông tin và dữ liệu, từ đó xây dựng sự hợp tác mạnh mẽ.
• Thúc đẩy tinh thần cộng tác: Bằng cách tạo ra một môi trường làm việc nơi dữ liệu là một tài sản chung, không phải của riêng bộ phận nào, lãnh đạo có thể giúp phá bỏ các Data Silo tồn tại trong tổ chức.

5.2. Lựa chọn công cụ và công nghệ tích hợp dữ liệu

Một trong những yếu tố quan trọng để giải quyết Data Silo là việc lựa chọn và triển khai các công cụ tích hợp dữ liệu hiệu quả. Lãnh đạo đóng vai trò quyết định trong việc chọn các nền tảng công nghệ phù hợp để tích hợp dữ liệu từ các bộ phận khác nhau.

• Đầu tư vào công nghệ tích hợp: Các công cụ như Data Warehouses, Data Lakes, và các nền tảng tích hợp dữ liệu (như Microsoft Power BI, Salesforce) giúp kết nối và chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận một cách dễ dàng.
• Đảm bảo tính tương thích công nghệ: Lãnh đạo cần đảm bảo rằng các công cụ và hệ thống công nghệ trong tổ chức có thể tương thích với nhau, giúp dữ liệu được chia sẻ mà không gặp phải rào cản kỹ thuật.

5.3. Định hướng chính sách quản lý dữ liệu tập trung

Lãnh đạo cần xác định và triển khai các chính sách quản lý dữ liệu rõ ràng, giúp các bộ phận trong doanh nghiệp có thể chia sẻ và sử dụng dữ liệu chung một cách hiệu quả. Các chính sách này bao gồm việc định nghĩa cách thức thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu trong doanh nghiệp.

• Chính sách về quyền truy cập và bảo mật dữ liệu: Mặc dù bảo mật dữ liệu là rất quan trọng, lãnh đạo cần thiết lập các chính sách bảo mật hợp lý để không cản trở việc chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận.
• Đảm bảo tính nhất quán và chất lượng dữ liệu: Các bộ phận phải tuân thủ một hệ thống quản lý dữ liệu chung để đảm bảo tính nhất quán, chính xác và đầy đủ của dữ liệu.

5.4. Đưa ra chiến lược quản trị dữ liệu

Data Governance là quá trình thiết lập các tiêu chuẩn và quy tắc quản lý dữ liệu trong tổ chức. Lãnh đạo đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai chiến lược Data Governance, giúp doanh nghiệp đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý và chia sẻ một cách hiệu quả và tuân thủ các quy định bảo mật.

• Chỉ định người chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu: Lãnh đạo cần chỉ định các vai trò như Data Steward hoặc Chief Data Officer (CDO) để đảm bảo rằng việc quản lý và chia sẻ dữ liệu diễn ra hiệu quả.
• Xây dựng các quy trình quản lý dữ liệu: Cần có các quy trình rõ ràng và chuẩn hóa trong việc thu thập, xử lý và chia sẻ dữ liệu, giúp giảm thiểu tình trạng Data Silo.

5.5. Đảm bảo sự chuyển đổi và đào tạo nhân sự

Lãnh đạo cần đảm bảo rằng chuyển đổi văn hóa và công nghệ diễn ra thành công bằng cách cung cấp đào tạo cho nhân viên. Để phá vỡ Data Silo, nhân viên cần hiểu tầm quan trọng của việc chia sẻ dữ liệu và biết cách sử dụng các công cụ công nghệ mới.

• Đào tạo về công cụ và quy trình chia sẻ dữ liệu: Cung cấp các khóa đào tạo cho nhân viên về cách sử dụng các công cụ dữ liệu, và các quy trình chia sẻ thông tin trong doanh nghiệp.
• Khuyến khích sự thay đổi trong thái độ làm việc: Lãnh đạo cần khuyến khích nhân viên thay đổi tư duy từ việc bảo vệ dữ liệu cá nhân của phòng ban sang chia sẻ và làm việc với dữ liệu chung của tổ chức.

6. Các công cụ và nền tảng giúp giảm thiểu tình trạng data Silo

Dưới đây là một số công cụ và nền tảng giúp giảm thiểu tình trạng Data Silo, giúp các tổ chức tích hợp, chia sẻ và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn:

• Microsoft Power BI
• Salesforce
• Tableau
• Zapier
• Google Data Studio

6.1. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI là công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tạo báo cáo và dashboard trực quan, dễ dàng chia sẻ và truy cập.

• Tích hợp dữ liệu: Kết nối dữ liệu từ các hệ thống CRM, ERP, và cơ sở dữ liệu khác.
• Trực quan hóa báo cáo: Tạo báo cáo và dashboard trực quan từ nhiều nguồn dữ liệu.
• Chia sẻ và cộng tác: Dễ dàng chia sẻ báo cáo giữa các nhóm trong doanh nghiệp.
• Phân tích nâng cao: Sử dụng các tính năng AI và Machine Learning để phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng.

6.2. Salesforce

Salesforce là nền tảng CRM giúp tích hợp và quản lý dữ liệu khách hàng, bán hàng và marketing vào một hệ thống duy nhất, tối ưu hóa mối quan hệ với khách hàng.

• Tích hợp dữ liệu toàn diện: Kết nối dữ liệu từ bán hàng, marketing và dịch vụ khách hàng.
• Công cụ phân tích và báo cáo: Theo dõi hiệu quả chiến dịch và các chỉ số quan trọng.
• Tùy chỉnh linh hoạt: Điều chỉnh Salesforce phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp.
• Chia sẻ thông tin dễ dàng: Giúp các bộ phận trong doanh nghiệp giao tiếp và cộng tác hiệu quả.

6.3. Tableau

Tableau là công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, cho phép doanh nghiệp kết nối và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, tạo báo cáo và đồ thị trực quan.

• Kết nối nhiều nguồn dữ liệu: Hỗ trợ kết nối với các hệ thống CRM, ERP, và các dịch vụ đám mây.
• Trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ: Tạo báo cáo, biểu đồ, và dashboard tùy chỉnh dễ hiểu.
• Khám phá và phân tích dữ liệu: Cung cấp các công cụ phân tích trực quan và drill-down sâu.
• Chia sẻ và cộng tác: Dễ dàng chia sẻ báo cáo giữa các phòng ban để hỗ trợ ra quyết định.

6.4. Zapier

Zapier là nền tảng tự động hóa quy trình công việc cho phép kết nối hàng nghìn ứng dụng mà không cần viết mã lập trình. Nó hoạt động theo nguyên lý "Zap", giúp tự động thực hiện các tác vụ giữa các ứng dụng, như đồng bộ hóa dữ liệu, gửi thông báo, hoặc tạo báo cáo khi có sự kiện nhất định xảy ra. 

• Tự động kết nối và đồng bộ hóa dữ liệu: Zapier cho phép tự động hóa kết nối và chuyển giao dữ liệu giữa các ứng dụng như Google Sheets, Salesforce, HubSpot, Mailchimp, và hàng nghìn công cụ khác mà doanh nghiệp đang sử dụng.
• Giảm thiểu silo dữ liệu: Dữ liệu sẽ được tự động đồng bộ và chia sẻ giữa các phòng ban mà không cần người dùng phải nhập liệu thủ công, giúp giải quyết tình trạng data silo.
• Tăng năng suất và hiệu quả: Zapier giúp tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa các quy trình công việc thường xuyên như gửi email, đồng bộ hóa dữ liệu, và tạo báo cáo, từ đó tăng cường năng suất và giảm thiểu sai sót do con người.

6.5. Google Data Studio

Google Data Studio là công cụ miễn phí của Google giúp tạo báo cáo và dashboard trực quan từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Data Studio giúp doanh nghiệp tập trình bày một cách trực quan và dễ hiểu để phục vụ cho quá trình ra quyết định và chia sẻ thông tin giữa các nhóm.

• Kết nối dễ dàng với các nguồn dữ liệu: Google Data Studio hỗ trợ kết nối dữ liệu từ các công cụ Google như Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, và các nền tảng bên thứ ba như Facebook, MySQL, hoặc BigQuery, giúp tạo ra cái nhìn tổng quan về dữ liệu từ nhiều kênh.
• Tạo báo cáo và dashboard trực quan: Người dùng có thể dễ dàng thiết kế báo cáo và dashboard tùy chỉnh, giúp trực quan hóa dữ liệu, phân tích hiệu quả chiến dịch marketing, theo dõi doanh thu, hay bất kỳ chỉ số quan trọng nào.
• Dễ dàng chia sẻ và cộng tác: Với khả năng chia sẻ trực tiếp báo cáo qua Google Drive, Google Data Studio cho phép các nhóm và bộ phận khác nhau truy cập vào dữ liệu, cải thiện sự cộng tác và ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.
• Công cụ miễn phí và dễ sử dụng: Google Data Studio miễn phí và dễ sử dụng, phù hợp với các doanh nghiệp có ngân sách hạn chế hoặc mới bắt đầu sử dụng các công cụ phân tích.

Bài viết trên AI First đã cung cấp cho người đọc cái nhìn toàn diện về data silo, từ nguyên nhân đến tác động tiêu cực đối với doanh nghiệp trong bối cảnh ứng dụng công nghệ. Để giải quyết data silo, các doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược dữ liệu tập trung, áp dụng công nghệ tích hợp và thúc đẩy sự hợp tác giữa các phòng ban. Chỉ khi dữ liệu được chia sẻ và sử dụng một cách đồng bộ, doanh nghiệp mới có thể tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và phát triển bền vững.