DỮ LIỆU AI LÀ GÌ? VÌ SAO DỮ LIỆU LÀ NHIÊN LIỆU CỦA MỌI HỆ THỐNG AI?

Trong thời đại AI bùng nổ, dữ liệu AI đang trở thành yếu tố sống còn giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác, nhanh chóng và tối ưu hóa vận hành. Không chỉ là nguồn thông tin, dữ liệu AI chính là “nhiên liệu” để trí tuệ nhân tạo phát huy sức mạnh toàn diện. Trong bài viết này, hãy cùng AI FIRST tìm hiểu dữ liệu AI là gì và làm sao để doanh nghiệp vừa và nhỏ khai thác hiệu quả trong kỷ nguyên số.

1. Dữ liệu AI là gì?

Dữ liệu AI (Artificial Intelligence Data) là tập hợp các thông tin được thu thập, xử lý và sử dụng để huấn luyện, vận hành hoặc tối ưu các mô hình trí tuệ nhân tạo. Đây có thể là dữ liệu dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc dữ liệu hành vi người dùng, tùy vào mục đích ứng dụng. Nói cách khác, dữ liệu chính là "nhiên liệu" đầu vào giúp các hệ thống AI học hỏi, phân tích và đưa ra dự đoán hoặc quyết định chính xác hơn theo thời gian.

Trong môi trường doanh nghiệp, dữ liệu AI thường được lấy từ hệ thống bán hàng, CRM, website, mạng xã hội, chatbot hay phần mềm quản trị nội bộ. Khi được xử lý đúng cách, loại dữ liệu này giúp AI tạo ra giá trị thực tiễn: từ cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu chuỗi cung ứng cho đến dự đoán nhu cầu thị trường. Do đó, hiểu và khai thác dữ liệu AI đúng cách đang trở thành một lợi thế cạnh tranh lớn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong thời kỳ chuyển đổi số.

2. Vai trò của dữ liệu AI trong doanh nghiệp

Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu không còn chỉ là thứ để lưu trữ mà đã trở thành nguồn tài sản chiến lược của doanh nghiệp. Khi được kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu mang lại khả năng phân tích sâu, dự báo chính xác và tự động hóa thông minh. Dưới đây là những vai trò quan trọng nhất của dữ liệu AI đối với doanh nghiệp hiện đại:

• Ra quyết định nhanh và chính xác hơn: AI sử dụng dữ liệu thời gian thực và lịch sử để phân tích, từ đó hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định đúng đắn hơn, thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc dự báo nhu cầu, điều chỉnh chiến lược marketing hay tối ưu dòng tiền.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu AI cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hành vi, sở thích và thói quen tiêu dùng của từng khách hàng, từ đó tạo ra những trải nghiệm, chương trình ưu đãi và nội dung tiếp thị phù hợp với từng cá nhân. Kết quả là tăng tỷ lệ chuyển đổi và mức độ trung thành của khách hàng.

• Tự động hóa quy trình vận hành: Khi dữ liệu được tổ chức tốt, AI có thể tự động hóa nhiều công đoạn như xử lý đơn hàng, chăm sóc khách hàng, quản lý kho bãi, chấm công hay báo cáo tài chính. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, giảm sai sót và nâng cao hiệu suất hoạt động.

• Dự báo xu hướng thị trường và hành vi tiêu dùng: AI phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn như mạng xã hội, Google Trends, báo cáo bán hàng... để đưa ra dự đoán về xu hướng tiêu dùng mới, sản phẩm tiềm năng hoặc biến động thị trường. Đây là công cụ đắc lực giúp doanh nghiệp SME đón đầu cơ hội và giảm thiểu rủi ro.

• Cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ: Dữ liệu phản hồi từ khách hàng được AI xử lý để phát hiện lỗi lặp lại, nhận diện điểm yếu trong dịch vụ hoặc tính năng sản phẩm. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng sản phẩm, điều chỉnh chiến lược sản xuất và gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng.

3. Các loại dữ liệu AI 

Dữ liệu phục vụ cho trí tuệ nhân tạo không chỉ khác nhau về lĩnh vực mà còn đa dạng về hình thức và cấu trúc. Việc hiểu rõ các loại dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp lựa chọn phương pháp thu thập, lưu trữ và xử lý phù hợp, từ đó tận dụng tối đa sức mạnh của AI. Dưới đây là 3 nhóm dữ liệu phổ biến nhất trong hệ sinh thái AI:

3.1. Dữ liệu cấu trúc

Dữ liệu cấu trúc là loại dữ liệu đã được tổ chức rõ ràng theo hàng, cột trong bảng (giống như Excel hoặc cơ sở dữ liệu SQL). Nó dễ lưu trữ, dễ truy xuất và phân tích bởi các hệ thống AI.

Ví dụ:

• Danh sách khách hàng: họ tên, email, số điện thoại, độ tuổi

• Lịch sử đơn hàng: mã đơn, thời gian đặt hàng, giá trị đơn hàng

• Dữ liệu tài chính: doanh thu theo tháng, chi phí, tồn kho

Lợi ích: Dữ liệu cấu trúc là loại dễ khai thác nhất, phù hợp với các bài toán AI như phân tích hành vi, dự đoán doanh số, phân khúc khách hàng...

3.2. Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là loại không có định dạng cụ thể, không thể đưa vào bảng một cách trực tiếp và đòi hỏi AI phải xử lý bằng các thuật toán nâng cao như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision)...

Ví dụ:

• Văn bản: email, đánh giá sản phẩm, bình luận khách hàng

• Hình ảnh: ảnh sản phẩm, ảnh khách hàng sử dụng dịch vụ

• Âm thanh: cuộc gọi chăm sóc khách hàng, phản hồi qua voice

• Video: livestream, video feedback

Lợi ích: Dữ liệu phi cấu trúc thường chứa thông tin sâu và giàu cảm xúc, rất hữu ích để AI phân tích cảm xúc khách hàng, gợi ý nội dung cá nhân hóa hoặc đánh giá chất lượng dịch vụ.

3.3. Dữ liệu bán cấu trúc

Đây là loại dữ liệu nằm ở giữa hai loại trên, có cấu trúc nhưng không hoàn toàn theo hàng, cột truyền thống. Nó thường có định dạng linh hoạt như JSON, XML hoặc log file, và rất phổ biến trong các hệ thống công nghệ hiện nay.

Ví dụ:

• Dữ liệu từ chatbot, form khảo sát có nhiều lựa chọn mở

• Dữ liệu theo dõi hành vi người dùng trên website (tracking data)

• API dữ liệu từ bên thứ ba (Google Maps, Zalo, Facebook...)

Lợi ích: Dữ liệu bán cấu trúc giúp doanh nghiệp hiểu hành vi khách hàng đa kênh, kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau và hỗ trợ AI đưa ra dự đoán sát thực tế hơn.

4. Các chuẩn dữ liệu cần có nếu muốn triển khai AI hiệu quả

Đối với doanh nghiệp SMEs, việc triển khai AI hiệu quả không thể chỉ trông chờ vào phần mềm hay công nghệ, mà phải bắt đầu từ việc xây dựng hệ thống dữ liệu đạt chuẩn từ cách thu thập, tổ chức, xử lý cho đến bảo vệ. Dưới đây là 8 chuẩn dữ liệu thiết yếu mà doanh nghiệp cần đảm bảo nếu muốn ứng dụng AI thành công.

4.1. Dữ liệu phải được số hóa và có cấu trúc rõ ràng

Điều kiện tiên quyết để AI có thể xử lý dữ liệu là dữ liệu đó phải được số hóa và tổ chức dưới dạng có cấu trúc. Điều này nghĩa là mọi thông tin cần được lưu trữ ở dạng bảng biểu rõ ràng, với các trường dữ liệu được phân loại và đặt tên mạch lạc (ví dụ: Họ tên, Email, Ngày giao dịch, Sản phẩm, Trạng thái đơn hàng,…). 

Việc số hóa dữ liệu không chỉ giúp loại bỏ tình trạng ghi chép thủ công rời rạc mà còn mở đường cho việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như CRM, POS, website, mạng xã hội,... Nếu dữ liệu vẫn nằm trong Excel rải rác hoặc trên giấy tờ, AI sẽ không thể tiếp cận và học hỏi hiệu quả.

4.2. Dữ liệu cần đầy đủ và nhất quán trong toàn hệ thống

Sự thiếu đồng nhất hoặc không đầy đủ trong dữ liệu là một trong những nguyên nhân hàng đầu khiến AI đưa ra dự đoán sai lệch. Trong thực tế, nhiều doanh nghiệp nhập dữ liệu thủ công từ nhiều bộ phận khác nhau, dẫn đến việc cùng một trường thông tin nhưng lại có nhiều cách biểu diễn khác nhau (ví dụ: “Hoàn thành”, “xong”, “đã xử lý”…). Điều này khiến AI không thể hiểu đúng và học chính xác. 

Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng bộ quy chuẩn dữ liệu áp dụng đồng bộ trên toàn hệ thống, đảm bảo mọi trường thông tin đều được ghi nhận đầy đủ và nhất quán từ lúc nhập liệu đến lúc phân tích.

4.3. Dữ liệu phải được làm sạch và loại bỏ sai sót

Một trong những nguyên tắc quan trọng khi triển khai AI là "garbage in – garbage out" (dữ liệu đầu vào kém chất lượng sẽ dẫn đến đầu ra vô giá trị). Dữ liệu bị lỗi như sai định dạng, thiếu trường, trùng lặp, hay chứa thông tin không liên quan sẽ khiến AI học sai, dẫn đến các phân tích sai lệch. 

Việc làm sạch dữ liệu (data cleansing) cần được thực hiện thường xuyên, bao gồm: chuẩn hóa định dạng, loại bỏ thông tin trùng lặp, xử lý các trường bị thiếu hoặc bất thường (outliers), và xác minh lại các thông tin nhạy cảm như số điện thoại, email, ngày tháng… Đây là bước quan trọng giúp tăng độ chính xác của mô hình AI.

4.4. Dữ liệu nên được cập nhật theo thời gian thực hoặc định kỳ

AI sẽ chỉ hoạt động hiệu quả nếu dữ liệu được cập nhật thường xuyên. Nhiều doanh nghiệp chỉ thu thập và tổng hợp dữ liệu theo tháng hoặc quý, điều này khiến AI không thể phản ứng kịp với biến động thị trường hay hành vi khách hàng mới. 

Việc cập nhật theo thời gian thực, hoặc ít nhất là hàng ngày, sẽ giúp hệ thống AI luôn được “nuôi” bằng thông tin mới nhất, từ đó cho ra các dự đoán chính xác và phản hồi linh hoạt. Việc kết nối dữ liệu từ các hệ thống như POS, CRM, chatbot, website… về kho dữ liệu trung tâm là yếu tố then chốt để hiện thực hóa điều này.

4.5. Doanh nghiệp cần thiết lập hệ thống quản trị dữ liệu rõ ràng

Quản trị dữ liệu (Data Governance) là một phần không thể thiếu trong quá trình triển khai AI, đặc biệt khi dữ liệu ngày càng nhiều và nhạy cảm. Doanh nghiệp cần xác định rõ: ai có quyền nhập, sửa, xem hoặc xóa dữ liệu? Những thao tác nào cần ghi log và kiểm duyệt? 

Nếu không có hệ thống kiểm soát quyền truy cập chặt chẽ, dữ liệu có thể bị thay đổi sai lệch, gây ra hậu quả nghiêm trọng trong quá trình AI đưa ra quyết định. Việc phân quyền rõ ràng theo phòng ban, vị trí và mức độ bảo mật sẽ giúp đảm bảo an toàn cho cả hệ thống dữ liệu và quá trình xử lý AI.

4.6. Tên gọi và định danh dữ liệu cần được chuẩn hóa

Việc đặt tên file, trường dữ liệu hoặc biến số một cách tùy tiện sẽ khiến AI và cả con người gặp khó khăn khi xử lý, tìm kiếm hay phân tích. Một hệ thống dữ liệu tốt phải có quy ước đặt tên thống nhất, dễ hiểu và dễ phân loại. 

Điều này không chỉ giúp việc huấn luyện mô hình AI thuận lợi hơn mà còn tạo điều kiện cho việc tích hợp với các hệ thống phần mềm khác trong tương lai.

4.7. Dữ liệu đầu vào cần có định dạng chuẩn

Ngoài tên gọi, định dạng dữ liệu cũng phải được chuẩn hóa để đảm bảo khả năng xử lý. Điều này đặc biệt quan trọng khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. 

Ví dụ, định dạng ngày tháng nên thống nhất là YYYY-MM-DD, số tiền không nên chứa dấu chấm hay phẩy tùy tiện (nên dùng định dạng chuẩn quốc tế như 10000.50 thay vì 10.000,50). 

Các trường email, số điện thoại cần được kiểm tra hợp lệ bằng các biểu thức chính quy (regex). Nếu không chuẩn hóa, AI sẽ khó hiểu và dễ gặp lỗi khi chạy mô hình.

4.8. Cần có kho lưu trữ dữ liệu tập trung

Một vấn đề lớn của nhiều doanh nghiệp SMEs là dữ liệu bị phân tán: mỗi phòng ban lưu ở một nơi, mỗi nhân viên dùng một file khác nhau. Điều này không chỉ gây khó khăn trong việc phân tích mà còn cản trở việc huấn luyện AI. 

Việc xây dựng một kho dữ liệu trung tâm có thể đơn giản là Google Sheets được đồng bộ theo phòng ban, hoặc nâng cao hơn là sử dụng Data Warehouse sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn cảnh, dễ dàng trích xuất, kết nối và phân tích dữ liệu từ mọi bộ phận. Đây là nền tảng để doanh nghiệp có thể triển khai các công cụ AI mạnh mẽ trong tương lai.

5. Ứng dụng của dữ liệu AI trong doanh nghiệp

Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được chuyển hóa thành hành động cụ thể phục vụ mục tiêu kinh doanh. Với sự hỗ trợ của AI, doanh nghiệp có thể khai thác dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, từ chăm sóc khách hàng đến tối ưu vận hành, tuyển dụng và dự báo thị trường. Dưới đây là các ứng dụng nổi bật nhất của dữ liệu AI trong doanh nghiệp:

5.1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Một trong những ứng dụng hiệu quả và rõ ràng nhất của dữ liệu AI là khả năng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực. Thay vì đưa ra các chiến dịch marketing đại trà, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để thấu hiểu từng khách hàng, từ đó thiết kế hành trình trải nghiệm riêng biệt.

• AI phân tích hành vi mua hàng, lượt truy cập website, thời gian xem sản phẩm để dự đoán nhu cầu tiềm ẩn của từng người.

• Dựa trên thông tin như giới tính, độ tuổi, lịch sử mua sắm, AI có thể đề xuất sản phẩm hoặc gợi ý chương trình khuyến mãi phù hợp.

• Trên các kênh như email, SMS, Zalo, AI có thể tự động gửi nội dung được "đo ni đóng giày" theo tệp khách hàng.

5.2. Tự động hóa chăm sóc khách hàng bằng AI Chatbot

Chatbot tích hợp AI đang là một trong những giải pháp phổ biến nhất để giảm tải chi phí chăm sóc khách hàng, đồng thời đảm bảo tốc độ phản hồi tức thì 24/7. Khi được huấn luyện từ dữ liệu hội thoại, câu hỏi thường gặp và hành vi người dùng, chatbot có thể ngày càng thông minh và cá nhân hóa phản hồi.

• AI chatbot có thể xử lý hàng ngàn cuộc hội thoại cùng lúc, đảm bảo khách hàng luôn được phản hồi kịp thời.

• Khả năng ghi nhớ lịch sử trò chuyện giúp chatbot cung cấp nội dung đúng ngữ cảnh, nâng cao sự hài lòng.

• Với khách hàng tiềm năng, chatbot có thể thu thập thông tin, gửi đề xuất sản phẩm và thậm chí hỗ trợ đặt hàng.

5.3. Tối ưu hóa quy trình bán hàng và quản lý đơn hàng

Dữ liệu từ hệ thống bán hàng, kho vận và lịch sử mua sắm giúp AI dự đoán và tự động hóa nhiều khâu trong quy trình bán hàng, giúp giảm thiểu thất thoát, tăng hiệu quả vận hành.

• AI phân tích số lượng đơn hàng theo thời gian thực để phát hiện sản phẩm bán chạy hoặc tồn đọng.

• Hệ thống có thể dự báo hàng sắp hết kho, tự động đề xuất nhập thêm trước khi xảy ra thiếu hụt.

• AI cũng có thể tự động phân loại đơn hàng theo mức độ ưu tiên: khách hàng VIP, giá trị cao, hay đơn hàng lặp lại thường xuyên.

5.4. Phân tích cảm xúc & đánh giá thương hiệu

AI có khả năng xử lý dữ liệu từ mạng xã hội, bình luận sản phẩm, đánh giá trên sàn TMĐT để phân tích cảm xúc của khách hàng là tích cực, tiêu cực hay trung lập. Đây là cơ sở quan trọng giúp doanh nghiệp đo lường sức khỏe thương hiệu theo thời gian thực.

• Các mô hình NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) giúp AI hiểu được sắc thái trong phản hồi khách hàng, kể cả khi dùng tiếng lóng, emoji hoặc ngôn ngữ không chuẩn mực.

• AI có thể tổng hợp và thống kê tỷ lệ phản hồi tích cực/tiêu cực theo sản phẩm, chiến dịch hoặc thời điểm cụ thể.

• Doanh nghiệp dễ dàng phát hiện khủng hoảng truyền thông sớm và điều chỉnh nội dung marketing hoặc dịch vụ.

5.5. Dự báo doanh thu và nhu cầu thị trường

Dựa trên dữ liệu lịch sử, yếu tố mùa vụ, xu hướng tìm kiếm và hành vi tiêu dùng, AI có thể giúp doanh nghiệp dự báo chính xác doanh thu và nhu cầu trong tương lai gần.

• AI phân tích doanh số theo thời gian để dự đoán mức tăng trưởng theo từng tháng/quý.

• Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (Google Trends, thời tiết, sự kiện xã hội...) để đưa ra kịch bản dự báo linh hoạt.

• Dự báo giúp doanh nghiệp chủ động kế hoạch tài chính, hàng tồn kho và nhân sự.

5.6. Tuyển dụng và quản trị nhân sự bằng AI

AI không chỉ phục vụ cho marketing và bán hàng mà còn là trợ thủ đắc lực trong việc quản trị nhân sự, từ tuyển dụng, đào tạo đến giữ chân nhân tài.

• Dữ liệu từ CV, phỏng vấn, bài kiểm tra giúp AI đánh giá độ phù hợp của ứng viên với vị trí đang tuyển.

• AI có thể dự báo nguy cơ nghỉ việc của nhân viên dựa trên thời gian làm việc, năng suất, mức độ tương tác nội bộ…

• Hệ thống đề xuất kế hoạch đào tạo cá nhân hóa dựa trên năng lực và vị trí công việc, tăng hiệu quả phát triển nội bộ.

6. Các bước triển khai dữ liệu AI hiệu quả

Việc triển khai dữ liệu AI không đơn thuần là câu chuyện kỹ thuật mà cần đi từ tư duy chiến lược, đến quy trình triển khai bài bản. Đối với SMEs, việc bắt đầu nhỏ, đi đúng hướng và hiệu quả, chính là cách làm thông minh nhất. Dưới đây là lộ trình 6 bước giúp doanh nghiệp ứng dụng dữ liệu AI một cách hiệu quả:

6.1. Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Trước khi nghĩ đến việc dùng dữ liệu hay triển khai mô hình AI nào, doanh nghiệp cần xác định chính xác mục tiêu kinh doanh mà mình đang hướng đến. Đây là bước quan trọng giúp tránh việc "làm AI cho có", dẫn đến lãng phí thời gian, tiền bạc và nguồn lực.

• Doanh nghiệp cần đặt ra những câu hỏi cụ thể: Mình muốn AI giúp tăng doanh thu, tối ưu chi phí, giữ chân khách hàng hay cải thiện vận hành?

• Mục tiêu càng cụ thể, thì loại dữ liệu cần thu thập, cách xử lý và lựa chọn mô hình AI sẽ càng rõ ràng và hiệu quả.

• Tránh tình trạng thu thập dữ liệu tràn lan mà không biết sử dụng để làm gì.

Ví dụ: Nếu doanh nghiệp bán lẻ đặt mục tiêu tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng từ website, thì trọng tâm dữ liệu cần thu thập sẽ là hành vi khách truy cập: xem sản phẩm gì, ở lại bao lâu, thoát ở bước nào,...

6.2. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn đáng tin cậy

Sau khi xác định được mục tiêu, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu phù hợp từ các nguồn có sẵn trong và ngoài doanh nghiệp. Dữ liệu càng đa dạng, hệ thống AI càng có cái nhìn toàn diện và đưa ra kết quả sát thực tế hơn.

• Nguồn dữ liệu nội bộ có thể bao gồm:

• CRM: dữ liệu khách hàng, lịch sử tương tác

• POS: dữ liệu bán hàng tại cửa hàng

• Website, App: hành vi người dùng

• Mạng xã hội: bình luận, tương tác, inbox

• Chatbot, Call Center: phản hồi, câu hỏi thường gặp

• Nguồn dữ liệu bên ngoài có thể đến từ:

• Google Trends, báo cáo ngành

• Dữ liệu API từ các nền tảng quảng cáo (Meta, Google Ads)

• Đối tác liên kết hoặc bên thứ ba (third-party data)

Lưu ý quan trọng: Dữ liệu phải được thu thập một cách hợp pháp, có sự đồng ý của người dùng và đảm bảo tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân như Nghị định 13/2023 tại Việt Nam.

6.3. Làm sạch và xử lý dữ liệu

Dữ liệu thô khi thu thập từ nhiều nguồn thường không đồng nhất, dễ bị lỗi, thiếu thông tin hoặc trùng lặp. Nếu không được làm sạch, dữ liệu sẽ khiến mô hình AI học sai lệch, đưa ra kết quả thiếu chính xác và làm mất niềm tin vào hệ thống. Vì vậy, đây là bước cực kỳ quan trọng để đảm bảo hiệu quả toàn bộ quá trình triển khai.

• Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning):

• Xóa dữ liệu trùng lặp (duplicate)

• Loại bỏ dữ liệu bị thiếu nghiêm trọng hoặc sai định dạng

• Sửa lỗi chính tả, chuẩn hóa đơn vị đo, ngày giờ, ký hiệu

• Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing):

• Chuẩn hóa định dạng cho các trường dữ liệu quan trọng (số điện thoại, email, mã đơn hàng, v.v.)

• Gắn nhãn dữ liệu nếu dùng cho mô hình supervised learning

• Biến đổi dữ liệu nếu cần (ví dụ: chuyển text thành số hoặc mã hóa nhị phân)

Lưu ý cho SMEs: Có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ như Google Sheets (kết hợp Add-on), Python (Pandas), hoặc các phần mềm BI như Power BI để xử lý dữ liệu cơ bản mà không cần kỹ thuật phức tạp.

6.4. Tổ chức và lưu trữ dữ liệu thông minh

Một hệ thống dữ liệu tốt không chỉ để "cất giữ" mà còn phải dễ truy cập, phân quyền và tích hợp linh hoạt với các phần mềm AI. Việc lưu trữ dữ liệu một cách thông minh giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tránh mất mát và tạo nền tảng để mở rộng khi quy mô tăng trưởng.

• Thiết lập hệ thống lưu trữ tập trung:

• Tạo một kho dữ liệu (data warehouse hoặc data lake) dùng chung toàn doanh nghiệp

• Dùng công cụ lưu trữ cloud như Google BigQuery, Amazon S3, hoặc Google Drive cho doanh nghiệp nhỏ

• Phân loại và đặt quyền truy cập:

• Phân nhóm dữ liệu theo chức năng: bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng, tài chính…

• Phân quyền theo phòng ban để đảm bảo bảo mật dữ liệu và trách nhiệm rõ ràng

• Kết nối với các nền tảng khác:

• Dễ dàng đồng bộ với CRM, chatbot, hệ thống email marketing, hệ thống BI…

• Giúp dữ liệu luôn được cập nhật theo thời gian thực (real-time) hoặc gần real-time

Bổ sung quan trọng: Hãy luôn có chính sách sao lưu dữ liệu định kỳ (backup) và mã hóa dữ liệu nhạy cảm để bảo vệ trước rủi ro mất dữ liệu hoặc bị tấn công.

6.5. Đào tạo nhân sự triển khai dữ liệu AI

Công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi đi kèm với con người hiểu cách sử dụng. Một trong những rào cản lớn nhất khiến doanh nghiệp SMEs thất bại khi ứng dụng dữ liệu AI không phải vì thiếu công cụ, mà vì đội ngũ chưa được chuẩn bị đầy đủ về tư duy, kỹ năng và quy trình khai thác dữ liệu.

• Trang bị tư duy “data-driven”:

• Nhân sự các phòng ban cần hiểu rằng ra quyết định dựa trên dữ liệu không phải là việc của riêng IT.

• Các bộ phận như marketing, bán hàng, vận hành cần được làm quen với việc sử dụng dashboard, chỉ số đo lường và biểu đồ để đưa ra chiến lược.

• Đào tạo kỹ năng sử dụng công cụ hỗ trợ AI:

• Tổ chức các buổi hướng dẫn nội bộ sử dụng CRM, phần mềm BI, công cụ phân tích hành vi khách hàng…

• Khuyến khích nhân viên thử nghiệm và đưa ra phản hồi để cải tiến quy trình dữ liệu liên phòng ban.

• Xây dựng nhóm “Data Champion”:

• Mỗi phòng ban nên có 1-2 người được đào tạo sâu hơn để làm đầu mối triển khai và giám sát hiệu quả khai thác dữ liệu.

• Nhóm này giúp lan tỏa văn hóa sử dụng dữ liệu trong toàn doanh nghiệp.

6.6. Triển khai mô hình AI và tối ưu liên tục

Sau khi có dữ liệu chất lượng, hạ tầng ổn định và nhân sự sẵn sàng, doanh nghiệp có thể bắt đầu triển khai các mô hình AI thực tiễn theo mục tiêu kinh doanh đã xác định từ đầu. Tuy nhiên, quan trọng hơn cả việc “khởi động” là phải tối ưu mô hình liên tục theo thời gian.

• Triển khai mô hình AI theo từng giai đoạn:

• Bắt đầu từ những bài toán đơn giản, dễ đo lường như: gợi ý sản phẩm, phân nhóm khách hàng, chatbot tự động.

• Dần mở rộng sang các bài toán phức tạp hơn như dự báo doanh thu, phân tích cảm xúc khách hàng, tối ưu chuỗi cung ứng.

• Tích hợp AI vào quy trình hiện có: Đảm bảo mô hình AI không hoạt động rời rạc, mà được gắn với CRM, hệ thống bán hàng, chăm sóc khách hàng hoặc báo cáo nội bộ.

• Theo dõi hiệu suất và cải tiến liên tục:

• Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs) như tỷ lệ chuyển đổi, độ chính xác của dự đoán, mức độ hài lòng của khách hàng...

• Cập nhật dữ liệu mới để huấn luyện lại mô hình (retraining), giúp AI thích nghi với sự thay đổi của thị trường.

7. Cách để khai thác dữ liệu AI tối ưu nhất

Dữ liệu AI sẽ không tự tạo ra giá trị nếu không được khai thác đúng cách. Đối với các doanh nghiệp SMEs, điều quan trọng không nằm ở việc sở hữu thật nhiều dữ liệu, mà là biết tận dụng dữ liệu phù hợp, đúng mục tiêu và đúng thời điểm. Dưới đây là 4 cách thực tiễn giúp doanh nghiệp khai thác tối ưu giá trị từ dữ liệu AI:

1 - Ưu tiên khai thác dữ liệu đang có sẵn

Thay vì tốn chi phí thu thập thêm dữ liệu mới, doanh nghiệp nên bắt đầu từ các dữ liệu nội bộ đã có, thường là “mỏ vàng bị lãng quên”.

• Dữ liệu từ hệ thống bán hàng, CRM, phản hồi khách hàng, đơn hàng, lịch sử email marketing… là những kho dữ liệu vô cùng giá trị để AI học hỏi.

• Việc tận dụng dữ liệu có sẵn giúp tiết kiệm thời gian và dễ kiểm soát độ chính xác so với dữ liệu thu thập bên ngoài.

• Hơn nữa, đây là những dữ liệu phản ánh trực tiếp khách hàng thật của doanh nghiệp, rất phù hợp để cá nhân hóa chiến lược marketing hoặc chăm sóc khách hàng.

2 - Tận dụng công cụ AI No-code

Doanh nghiệp không cần lập trình viên để bắt đầu với dữ liệu AI. Có rất nhiều công cụ AI no-code/low-code giúp SMEs dễ dàng xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu ngay cả khi không có kỹ năng kỹ thuật.

• Một số công cụ phổ biến:

• ChatGPT + dữ liệu nội bộ: phân tích văn bản, tóm tắt báo cáo, trả lời thông minh

• Looker Studio / Power BI: trực quan hóa dữ liệu và tạo dashboard theo thời gian thực

• MonkeyLearn, Pictory, SheetAI: phân loại cảm xúc, sinh nội dung, phân tích hành vi

• Ưu điểm của AI No-code:

• Giao diện kéo - thả dễ sử dụng

• Tích hợp sẵn các mẫu AI đã huấn luyện

• Tiết kiệm chi phí nhân sự và thời gian triển khai

3 - Kết hợp dữ liệu từ nhiều kênh để ra quyết định toàn diện

Một sai lầm phổ biến là chỉ nhìn vào dữ liệu đơn lẻ, ví dụ như số đơn hàng, mà bỏ qua bức tranh lớn. AI chỉ thực sự phát huy sức mạnh khi doanh nghiệp tổng hợp dữ liệu từ nhiều điểm chạm (touchpoints) để có góc nhìn toàn diện.

• Kết nối dữ liệu từ:

• CRM → hành vi khách hàng

• Mạng xã hội → cảm xúc, xu hướng

• Website → hành vi truy cập

• POS → thói quen mua sắm offline

• Chatbot → phản hồi, câu hỏi lặp lại

• Khi dữ liệu được tổng hợp đa chiều, AI có thể đưa ra các phân tích sát với hành vi thực tế và đề xuất hành động hiệu quả hơn.

4 - Xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Công cụ có thể mua, nhưng tư duy cần được nuôi dưỡng từ bên trong. Nếu lãnh đạo và nhân viên vẫn quen ra quyết định dựa trên cảm tính hoặc thói quen, thì dù có AI, dữ liệu vẫn bị bỏ phí.

• Doanh nghiệp nên:

• Khuyến khích nhân sự sử dụng dữ liệu khi đề xuất kế hoạch hoặc trình bày chiến lược

• Giao KPI gắn liền với chỉ số dữ liệu thực tế

• Đào tạo thường xuyên về cách đọc hiểu biểu đồ, bảng phân tích, và sử dụng dashboard

• Một tổ chức data-driven sẽ linh hoạt hơn trong cạnh tranh, phản ứng nhanh hơn với thị trường, và tối ưu vận hành chính xác hơn.

8. Lãnh đạo cần làm gì để thúc đẩy chiến lược dữ liệu trong doanh nghiệp?

Dữ liệu không tự nhiên trở thành tài sản. Nó chỉ thực sự mang lại giá trị khi có sự định hướng, dẫn dắt và cam kết từ chính những người đứng đầu doanh nghiệp. Trong hành trình chuyển đổi số và ứng dụng AI, vai trò của lãnh đạo, đặc biệt là CEO và các cấp quản lý là yếu tố quyết định việc xây dựng và triển khai chiến lược dữ liệu thành công hay thất bại.

Dưới đây là những hành động thiết thực mà lãnh đạo doanh nghiệp SMEs cần thực hiện để thúc đẩy chiến lược dữ liệu mạnh mẽ và bền vững.

1 - Xác định rõ tầm nhìn dữ liệu gắn liền với mục tiêu kinh doanh

Trước khi đầu tư vào bất kỳ công nghệ nào, lãnh đạo cần trả lời được câu hỏi: Doanh nghiệp cần dữ liệu để làm gì? Mục tiêu có thể là nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quy trình vận hành, dự báo nhu cầu thị trường hay cá nhân hóa marketing. Khi có tầm nhìn dữ liệu rõ ràng và gắn liền với mục tiêu chiến lược, toàn bộ tổ chức sẽ có định hướng hành động chung.

2 - Trao quyền và yêu cầu nhân sự ra quyết định dựa trên dữ liệu

Thay vì ra quyết định dựa trên cảm tính hay kinh nghiệm chủ quan, doanh nghiệp cần khuyến khích nhân sự sử dụng dữ liệu như một công cụ phản biện và đề xuất. Lãnh đạo cần yêu cầu mọi đề xuất, từ marketing, bán hàng đến vận hành,... đều gắn với dữ liệu cụ thể. Đây không chỉ là thay đổi trong kỹ năng, mà còn là một bước chuyển về văn hóa ra quyết định.

3 - Đầu tư từ nhỏ, nhưng đều đặn vào năng lực dữ liệu

Lãnh đạo hoàn toàn có thể khởi động từ những đầu việc đơn giản: một file Excel phân tích khách hàng, một bảng khảo sát phản hồi dịch vụ, hay một dashboard bán hàng theo thời gian thực. Đầu tư nhỏ, nhưng đều đặn, từ công cụ, con người đến quy trình sẽ tạo ra nền móng vững chắc cho chiến lược dữ liệu lâu dài.

4 - Trở thành người dẫn đầu văn hóa dữ liệu

Khi CEO bắt đầu các cuộc họp bằng câu hỏi “Chỉ số nào đang thay đổi?”, “Có dữ liệu nào chứng minh điều này không?”, thì cả tổ chức sẽ học cách suy nghĩ và hành động dựa trên số liệu. Khi lãnh đạo ra quyết định dựa vào dữ liệu, các phòng ban khác cũng sẽ bắt đầu hành xử tương tự.

5 - Xây dựng văn hóa dữ liệu trong tổ chức

Một chiến lược dữ liệu bền vững không thể chỉ nằm ở phòng IT hay marketing, mà phải trở thành văn hóa làm việc xuyên suốt toàn doanh nghiệp. Lãnh đạo cần tạo ra một môi trường nơi mọi quyết định đều được khuyến khích dựa trên số liệu, không phải theo cảm tính. Điều này có thể được thực hiện thông qua việc đưa dữ liệu vào các cuộc họp, báo cáo KPI, đào tạo nhân sự về cách đọc – hiểu – khai thác dữ liệu, và khen thưởng những hành vi ra quyết định dựa trên phân tích số liệu.

Dữ liệu AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà là nền tảng chiến lược giúp doanh nghiệp bứt phá trong thời đại số. Hãy bắt đầu từ việc hiểu và khai thác dữ liệu một cách bài bản. Đừng quên theo dõi AI FIRST để cập nhật kiến thức, công cụ và giải pháp AI mới nhất dành cho doanh nghiệp.