CHIẾN LƯỢC GIÚP DOANH NGHIỆP KHAI THÁC TỐI ĐA GIÁ TRỊ CỦA DỮ LIỆU

Mục lục [Ẩn]

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành tài sản cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của mọi doanh nghiệp, bất kể quy mô lớn hay nhỏ. Giá trị của dữ liệu không chỉ nằm ở con số hay báo cáo, mà ở khả năng chuyển hóa những thông tin thô thành căn cứ giúp doanh nghiệp hiểu rõ thị trường, tối ưu quy trình và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Bài viết dưới đây, AI First sẽ giúp bạn hiểu rõ dữ liệu mang lại những giá trị gì và cách doanh nghiệp có thể khai thác giá trị của dữ liệu hiệu quả.

1. Giá trị của dữ liệu là gì?

Giá trị của dữ liệu là lợi ích thực tế mà dữ liệu mang lại cho doanh nghiệp trong quá trình vận hành và ra quyết định. Khi dữ liệu được thu thập chính xác và phân tích đúng cách, các thông tin thô sẽ được chuyển hóa thành những hiểu biết có ý nghĩa và có thể áp dụng trực tiếp vào hoạt động kinh doanh.

Ví dụ: Netflix phân tích dữ liệu hành vi xem phim của người dùng để đề xuất nội dung phù hợp. Nhờ tận dụng dữ liệu này, Netflix giữ chân khách hàng tốt hơn và tăng mạnh tỷ lệ xem, góp phần nâng cao doanh thu.

2. Tầm quan trọng của giá trị dữ liệu trong kỷ nguyên AI

Trong kỷ nguyên AI, dữ liệu trở thành yếu tố trung tâm quyết định hiệu quả vận hành và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. AI chỉ phát huy giá trị khi được nuôi bằng dữ liệu chính xác, đầy đủ và có cấu trúc. Vì vậy, dữ liệu không chỉ phục vụ phân tích tình huống hiện tại mà còn là nền tảng để xây dựng mô hình dự đoán, tự động hóa và tối ưu hóa quy trình. Dưới đây là những yếu tố thể hiện tầm quan trọng của giá trị dữ liệu trong doanh nghiệp thời đại AI.

Nền tảng để AI hoạt động chính xác: dữ liệu chất lượng cao giúp các mô hình AI phân tích đúng, dự đoán chính xác và đưa ra gợi ý phù hợp cho từng tình huống kinh doanh.
Tăng tốc độ và độ chính xác trong ra quyết định: AI xử lý dữ liệu lớn trong thời gian ngắn, cung cấp phân tích đa chiều, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh hơn và giảm rủi ro.
Tự động hóa quy trình và tối ưu vận hành: doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI thực hiện các tác vụ như phân loại khách hàng, dự báo tồn kho hoặc nhận diện bất thường trong hệ thống.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua cá nhân hóa: dữ liệu được AI phân tích để hiểu sở thích, hành vi, lịch sử tương tác nhằm tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa ở mọi điểm chạm.
Tạo lợi thế cạnh tranh bền vững: doanh nghiệp sở hữu hệ thống dữ liệu chất lượng cao có khả năng xây dựng mô hình AI riêng, từ đó hình thành lợi thế cạnh tranh khó sao chép.
Thúc đẩy đổi mới và phát triển sản phẩm: AI sử dụng dữ liệu thị trường và dữ liệu khách hàng để gợi ý cải tiến sản phẩm, dự đoán xu hướng và tạo ra cơ hội kinh doanh mới.

3. Ứng dụng của dữ liệu trong các bộ phận doanh nghiệp

Dữ liệu được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các bộ phận của doanh nghiệp, giúp tối ưu hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và nâng cao chất lượng ra quyết định. Khi được phân tích đúng cách, dữ liệu trở thành nền tảng quan trọng hỗ trợ từng phòng ban vận hành chính xác và linh hoạt hơn.

3.1. Ứng dụng của dữ liệu trong bộ phận Marketing

Dữ liệu giúp bộ phận Marketing xây dựng chiến lược dựa trên các phân tích chính xác thay vì cảm tính. Việc khai thác dữ liệu hành vi và hiệu suất chiến dịch cho phép đội ngũ tối ưu nội dung, ngân sách và điểm chạm khách hàng một cách hiệu quả.

Phân khúc khách hàng chính xác: chia nhóm khách hàng theo hành vi, nhân khẩu học và nhu cầu để triển khai chiến dịch phù hợp hơn.
Tối ưu hiệu quả quảng cáo: phân tích tỷ lệ nhấp, chi phí cho mỗi khách hàng và hiệu suất kênh để phân bổ ngân sách hợp lý.
Cá nhân hóa nội dung truyền thông: sử dụng thông tin hành vi để tạo thông điệp phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Theo dõi hành trình khách hàng: xác định điểm chạm quan trọng nhằm cải thiện trải nghiệm và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi.

3.2. Ứng dụng của dữ liệu trong bộ phận bán hàng

Dữ liệu giúp đội ngũ bán hàng dự đoán nhu cầu khách hàng, theo dõi hiệu suất và xác định phương pháp tiếp cận hiệu quả nhất. Điều này góp phần nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và tối ưu chiến lược bán hàng.

Xác định khách hàng tiềm năng: phân tích lịch sử tương tác và hành vi để nhận diện nhóm khách có khả năng mua cao.
Theo dõi hiệu suất bán hàng: đo lường kết quả bán hàng của từng nhân viên và từng sản phẩm để điều chỉnh kịp thời.
Dự báo doanh số: sử dụng dữ liệu giao dịch và xu hướng mua hàng để ước tính doanh thu trong các giai đoạn tiếp theo.
Cải thiện quy trình chăm sóc khách hàng: dựa trên phản hồi và lịch sử mua để lựa chọn phương thức chăm sóc phù hợp.

3.3. Ứng dụng của dữ liệu trong bộ phận tài chính

Dữ liệu hỗ trợ bộ phận tài chính trong việc kiểm soát chi phí, dự báo dòng tiền và quản trị rủi ro. Nhờ phân tích chính xác, doanh nghiệp có thể xây dựng kế hoạch tài chính ổn định và bền vững.

Kiểm soát chi phí: theo dõi chi tiêu theo từng hạng mục để phát hiện lãng phí và tối ưu ngân sách.
Dự báo tài chính: phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán dòng tiền, doanh thu và nhu cầu vốn.
Quản trị rủi ro tài chính: phát hiện giao dịch bất thường và đánh giá mức độ rủi ro nhằm hạn chế thiệt hại.
Đánh giá hiệu quả đầu tư: phân tích lợi nhuận của từng dự án để xác định mức độ khả thi và ưu tiên đầu tư.

3.4. Ứng dụng của dữ liệu trong bộ phận vận hành

Dữ liệu giúp bộ phận vận hành theo dõi quy trình nội bộ, phát hiện điểm nghẽn và nâng cao hiệu suất hoạt động. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu trong vận hành giúp giảm lãng phí và tăng mức độ chính xác.

Tối ưu quy trình làm việc: phân tích thời gian và chi phí của từng công đoạn để điều chỉnh phương pháp thực hiện.
Theo dõi hiệu suất thiết bị: sử dụng dữ liệu hoạt động của thiết bị để dự đoán thời điểm bảo trì, hạn chế hỏng hóc.
Quản lý tồn kho hiệu quả: dự báo nhu cầu dựa trên dữ liệu bán hàng và mùa vụ để duy trì lượng tồn kho hợp lý.
Giảm thiểu lỗi vận hành: phát hiện các sai lệch trong quy trình để ngăn ngừa rủi ro và tổn thất.

3.5. Ứng dụng của dữ liệu trong bộ phận nhân sự

Dữ liệu giúp bộ phận nhân sự đánh giá hiệu suất, tối ưu tuyển dụng và xây dựng chính sách phát triển nguồn lực. Việc phân tích dữ liệu nhân sự giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng quản lý và tăng mức độ gắn kết của đội ngũ.

Đánh giá hiệu suất nhân viên: dựa trên số liệu kết quả làm việc thay cho đánh giá cảm tính.
Tối ưu tuyển dụng: phân tích nguồn ứng viên và hiệu quả kênh tuyển dụng để lựa chọn phương thức phù hợp.
Dự báo nhu cầu nhân sự: dựa trên tốc độ tăng trưởng và khối lượng công việc để lên kế hoạch nhân lực.
Xây dựng chính sách giữ chân nhân tài: phân tích dữ liệu nghỉ việc, mức độ hài lòng và hiệu suất để đề xuất giải pháp phù hợp.

4. Chiến lược khai thác giá trị của dữ liệu thành công

Một chiến lược dữ liệu thành công không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hoạt động mà còn tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong bối cảnh thị trường thay đổi nhanh chóng. Dưới đây là các trụ cột quan trọng giúp doanh nghiệp triển khai chiến lược khai thác dữ liệu một cách bài bản và hiệu quả.

4.1. Thiết lập nền tảng dữ liệu chất lượng và quản trị

Nền tảng của mọi chiến lược dữ liệu thành công là đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và nhất quán của dữ liệu. Dữ liệu kém chất lượng dẫn đến quyết định sai lầm và làm giảm sự tin cậy vào kết quả phân tích. Tổ chức cần đầu tư vào quy trình quản lý dữ liệu (Data Governance) nghiêm ngặt.

Thực thi quản trị dữ liệu toàn diện: Xác định rõ ràng quyền sở hữu dữ liệu, các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu, và các chính sách bảo mật để đảm bảo tính tuân thủ và độ tin cậy của tài sản dữ liệu.
Đảm bảo độ sạch và độ chính xác của dữ liệu: Áp dụng các công cụ và quy trình để kiểm tra, làm sạch, và chuẩn hóa dữ liệu định kỳ, loại bỏ các lỗi, trùng lặp hoặc thiếu sót tại nguồn.
Xây dựng kiến trúc dữ liệu hiện đại và tích hợp: Thiết lập một kiến trúc linh hoạt (như Data Lake hoặc Data Mesh) cho phép thu thập, lưu trữ, và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách dễ dàng và mở rộng.

4.2. Định hướng giá trị theo mục tiêu kinh doanh

Dữ liệu phải được khai thác để giải quyết các thách thức kinh doanh cụ thể và đo lường được. Việc liên kết chặt chẽ giữa các dự án dữ liệu và các mục tiêu chiến lược của công ty là tối quan trọng để chứng minh giá trị đầu tư.

Liên kết phân tích với mục tiêu kinh doanh chiến lược: Đảm bảo mọi hoạt động thu thập và phân tích dữ liệu đều hướng tới việc giải quyết các vấn đề kinh doanh cốt lõi (ví dụ: tối ưu hóa lợi nhuận, giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ) thay vì chỉ tạo ra các báo cáo chung chung.
Ưu tiên các trường hợp sử dụng có tác động cao: Xác định và tập trung nguồn lực vào các dự án dữ liệu có tiềm năng mang lại lợi tức đầu tư (ROI) lớn nhất và nhanh nhất cho tổ chức.
Đo lường giá trị kinh doanh một cách định lượng: Thiết lập các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) rõ ràng để đo lường trực tiếp sự đóng góp của các sáng kiến dữ liệu vào kết quả cuối cùng của doanh nghiệp.

4.3. Áp dụng phân tích dự đoán và định hướng

Giá trị thực sự của dữ liệu được tạo ra khi nó được chuyển đổi từ mô tả (điều gì đã xảy ra) sang dự đoán (điều gì sẽ xảy ra) và định hướng (chúng ta nên làm gì). Khai thác giá trị đòi hỏi việc sử dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến để tạo ra thông tin chi tiết có thể hành động được.

Triển khai phân tích dự đoán và định hướng: Sử dụng các mô hình học máy (Machine Learning) và AI để dự báo xu hướng tương lai, rủi ro, hoặc nhu cầu khách hàng, từ đó đưa ra các đề xuất hành động tối ưu.
Xây dựng và tinh chỉnh các mô hình học máy: Tập trung vào việc phát triển các mô hình có độ chính xác cao và có khả năng giải thích được (Explainability) để tăng cường sự tin tưởng và khả năng áp dụng vào quyết định kinh doanh.
Thực hiện phân tích theo thời gian thực: Xử lý dữ liệu ngay khi nó được tạo ra để cho phép phản ứng tức thì với các sự kiện quan trọng (ví dụ: phát hiện gian lận, cá nhân hóa trải nghiệm web).

4.4. Đổi mới bằng dữ liệu và khai phá sản phẩm mới

Dữ liệu không chỉ dùng để tối ưu hóa quy trình hiện tại mà còn là tài sản cốt lõi để tạo ra các mô hình kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ hoàn toàn mới, mở ra các nguồn doanh thu bổ sung.

Sử dụng dữ liệu để thiết kế trải nghiệm Khách hàng: Phân tích hành vi và phản hồi của khách hàng để tái thiết kế các tương tác, sản phẩm hoặc dịch vụ nhằm mang lại sự hài lòng và gắn kết cao hơn.
Phát triển sản phẩm dữ liệu mới: Tạo ra các sản phẩm hoặc tính năng mà bản thân dữ liệu là thành phần cốt lõi (ví dụ: hệ thống đề xuất cá nhân, dịch vụ dự báo thị trường).
Thúc đẩy thử nghiệm và đổi mới dựa trên dữ liệu: Thiết lập quy trình thử nghiệm các giả thuyết kinh doanh bằng dữ liệu một cách nhanh chóng và có hệ thống để khám phá các cơ hội tăng trưởng mới.

4.5. Xây dựng văn hóa dữ liệu và kỹ năng dữ liệu

Dữ liệu chỉ có giá trị khi nó được sử dụng để thúc đẩy hành động. Một chiến lược thành công yêu cầu tổ chức phải phát triển một văn hóa nơi mọi cấp độ nhân viên đều hiểu, tin tưởng và sử dụng dữ liệu trong các quyết định hàng ngày. Khi nhân sự hiểu cách đọc và sử dụng dữ liệu, các quyết định trong doanh nghiệp trở nên chính xác hơn và có căn cứ rõ ràng.

Đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu cho nhân sự: trang bị kiến thức về đọc báo cáo, phân tích chỉ số và sử dụng công cụ dữ liệu trong công việc hằng ngày.
Xây dựng đội ngũ hoặc vị trí phụ trách dữ liệu: triển khai các vai trò như phân tích dữ liệu, quản trị dữ liệu hoặc chuyên viên BI tùy theo quy mô doanh nghiệp.
Khuyến khích văn hóa làm việc dựa trên dữ liệu: thúc đẩy các bộ phận sử dụng dữ liệu trong quá trình lập kế hoạch, đánh giá và ra quyết định.
Thúc đẩy tư duy thử nghiệm và học hỏi từ thất bại: Xây dựng môi trường khuyến khích nhân viên sử dụng dữ liệu để đưa ra các giả thuyết, thử nghiệm chúng, và coi thất bại là nguồn học tập quan trọng để cải tiến.

4.6. Đầu tư công nghệ phân tích và AI phù hợp

Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng khả năng khai thác dữ liệu. Doanh nghiệp cần lựa chọn các công cụ phù hợp với quy mô nhằm nâng cao hiệu suất phân tích và đạt được insight có giá trị.

Lựa chọn công cụ phân tích phù hợp nhu cầu: sử dụng các nền tảng BI, báo cáo tự động hoặc mô hình dự đoán để phân tích dữ liệu sâu hơn.
Ứng dụng AI để nâng cao khả năng dự báo: áp dụng mô hình AI trong dự báo nhu cầu, phân loại khách hàng hoặc nhận diện rủi ro.
Kết nối công nghệ với hệ thống hiện tại: bảo đảm các công cụ mới có thể tích hợp vào hệ thống đang dùng để tránh gián đoạn vận hành.

5. Lộ trình 5 bước giúp doanh nghiệp tối ưu giá trị dữ liệu

Để tối ưu giá trị dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thô thành nguồn lực chiến lược phục vụ hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp cần tuân theo một lộ trình rõ ràng và nhất quán. Dưới đây là 5 bước quan trọng giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu một cách bài bản, có hệ thống và đạt hiệu quả cao.

Bước 1: Thu thập dữ liệu có hệ thống

Bước thu thập dữ liệu yêu cầu doanh nghiệp xác định rõ loại dữ liệu cần thu thập và phương thức ghi nhận để tạo ra nguồn dữ liệu đầu vào có độ tin cậy. Việc thiết lập quy trình thu thập chuẩn giúp doanh nghiệp hạn chế sai lệch, đảm bảo dữ liệu phục vụ tốt cho các giai đoạn xử lý và phân tích.

Xác định nguồn dữ liệu chính: lựa chọn dữ liệu từ hệ thống bán hàng, nền tảng marketing, CRM, website, ứng dụng hoặc dữ liệu vận hành phù hợp với mục tiêu kinh doanh và mục đích phân tích.
Thiết lập phương pháp thu thập chuẩn hóa: quy định thống nhất về cách nhập liệu, cấu trúc thông tin và thời điểm thu thập nhằm hạn chế sự khác biệt trong dữ liệu từ nhiều bộ phận.
Kiểm soát tính nhất quán của dữ liệu đầu vào: đảm bảo các phòng ban tuân thủ cùng một tiêu chuẩn ghi nhận để dữ liệu không bị sai lệch, thiếu hoặc mâu thuẫn giữa các hệ thống.

Bước 2: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Giai đoạn làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu nhằm loại bỏ sai sót và thiếu sót trong dữ liệu thô, giúp dữ liệu có độ chính xác và tính tin cậy cao hơn. Đây là điều kiện cần thiết để quá trình phân tích tạo ra kết quả chính xác và có giá trị ứng dụng.

Loại bỏ dữ liệu trùng lặp: quét và phát hiện các bản ghi được nhập nhiều lần, bản ghi giống nhau ở nhiều hệ thống hoặc dữ liệu bị lặp trong cùng một nguồn nhằm đảm bảo số liệu phản ánh đúng thực tế.
Hiệu chỉnh các giá trị bất thường: xử lý các trường dữ liệu bị nhập sai định dạng, dữ liệu thiếu thông tin quan trọng hoặc các giá trị vượt ngoài phạm vi hợp lý để tránh gây sai lệch trong phân tích.
Tiêu chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu: thống nhất cách ghi thời gian, định dạng số liệu, đơn vị đo lường, tên trường dữ liệu và quy tắc mã hóa để dữ liệu có thể kết nối, đối chiếu và phân tích dễ dàng hơn giữa các hệ thống.

Bước 3: Lưu trữ dữ liệu khoa học

Việc lưu trữ dữ liệu yêu cầu một hệ thống có tính ổn định, bảo mật và khả năng truy xuất nhanh chóng. Khi dữ liệu được tổ chức khoa học, doanh nghiệp có thể sử dụng linh hoạt cho nhiều mục đích khác nhau, đồng thời giảm thời gian tìm kiếm và hạn chế sai sót trong các quy trình xử lý.

Thiết lập kho dữ liệu tập trung: sử dụng hệ thống lưu trữ thống nhất như data warehouse hoặc data lake để các bộ phận truy cập và sử dụng dữ liệu theo phân quyền, tránh phân tán thông tin ở nhiều nguồn.
Xây dựng cấu trúc lưu trữ rõ ràng: phân loại dữ liệu theo nhóm nghiệp vụ, thời gian hoặc tính chất để đảm bảo dữ liệu có thể truy xuất dễ dàng và phục vụ hiệu quả cho phân tích.
Đảm bảo tính bảo mật và an toàn dữ liệu: áp dụng cơ chế phân quyền, mã hóa, sao lưu định kỳ và giám sát truy cập nhằm bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép hoặc thất thoát.

Bước 4: Phân tích và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin

Ở bước này, dữ liệu thô được chuyển đổi thành thông tin có cấu trúc và insight phục vụ cho việc ra quyết định. Doanh nghiệp sử dụng các mô hình và công cụ phân tích để nhận diện xu hướng, đánh giá hiệu suất và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn trong hoạt động.

Áp dụng công cụ và phương pháp phân tích phù hợp: sử dụng BI, dashboard, mô hình thống kê hoặc phân tích nâng cao tùy theo nhu cầu quản trị và mục tiêu kinh doanh.
Trích xuất insight có giá trị: nhận diện xu hướng hành vi khách hàng, hiệu xuất quy trình, mức độ hiệu quả của từng kênh hoặc chỉ số vận hành quan trọng.
Chuyển thông tin thành khuyến nghị cụ thể: tổng hợp kết quả phân tích thành báo cáo, biểu đồ và đề xuất hành động rõ ràng cho các bộ phận nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động.

Bước 5: Ứng dụng dữ liệu vào vận hành và chiến lược

Đây là bước chuyển hóa dữ liệu thành giá trị thực tế thông qua việc áp dụng các insight vào hoạt động kinh doanh. Khi kết quả phân tích được triển khai đồng bộ, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất, tối ưu chi phí và nâng cao khả năng cạnh tranh.

Tối ưu quy trình vận hành: điều chỉnh quy trình dựa trên dữ liệu để giảm thời gian xử lý, giảm lãng phí và nâng cao độ chính xác trong các hoạt động nội bộ.
Nâng cao hiệu quả marketing và bán hàng: sử dụng dữ liệu để phân khúc khách hàng, tối ưu thông điệp, dự báo nhu cầu và xây dựng các chiến dịch có tỷ lệ chuyển đổi cao.
Hỗ trợ hoạch định chiến lược dài hạn: ứng dụng dữ liệu trong việc dự báo thị trường, phân tích đối thủ, xác định cơ hội tăng trưởng và phân bổ nguồn lực hiệu quả.

Bước 6: Đánh giá, tối ưu và mở rộng giá trị dữ liệu

Bước cuối cùng giúp doanh nghiệp duy trì chất lượng dữ liệu, đánh giá mức độ hiệu quả của việc ứng dụng và liên tục cải tiến để mở rộng lợi ích trong dài hạn. Việc đánh giá định kỳ giúp doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh, từ đó tạo ra hệ thống dữ liệu bền vững và phù hợp với sự phát triển của tổ chức.

Đánh giá hiệu quả của dữ liệu trong vận hành: theo dõi mức độ cải thiện về năng suất, chi phí và hiệu quả công việc để xác định mức độ đóng góp của dữ liệu.
Đo lường các chỉ số liên quan đến dữ liệu: sử dụng các chỉ số như độ chính xác, tính đầy đủ, tốc độ truy xuất hoặc mức độ sử dụng dữ liệu để đánh giá chất lượng thực tế.
Tối ưu quy trình thu thập và phân tích: cải thiện phương pháp ghi nhận, chuẩn hóa hoặc mô hình phân tích dựa trên phản hồi của các bộ phận liên quan.
Cập nhật công nghệ và công cụ phù hợp: triển khai các giải pháp mới về phân tích, lưu trữ hoặc bảo mật để đáp ứng nhu cầu mở rộng dữ liệu theo quy mô.
Xây dựng văn hóa sử dụng dữ liệu trong doanh nghiệp: khuyến khích các bộ phận dựa vào dữ liệu khi ra quyết định nhằm tăng mức độ ứng dụng và tối ưu hóa hiệu quả dài hạn.

6. Rào cản lớn của doanh nghiệp SME khi khai thác dữ liệu

Doanh nghiệp SME thường nhận thức được tầm quan trọng của dữ liệu nhưng lại gặp nhiều rào cản trong quá trình triển khai thực tế. Những hạn chế về nguồn lực, quy trình và công nghệ khiến việc khai thác dữ liệu không đạt hiệu quả như mong đợi. Dưới đây là các rào cản phổ biến mà SME thường gặp khi ứng dụng dữ liệu vào hoạt động kinh doanh.

Thiếu nhân sự chuyên môn về dữ liệu: phần lớn SME không có đội ngũ chuyên trách về phân tích dữ liệu hoặc thiếu kỹ năng xử lý và đọc hiểu dữ liệu, dẫn đến dữ liệu không được khai thác đúng cách hoặc không được sử dụng tối ưu.
Hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu còn hạn chế: doanh nghiệp sử dụng nhiều công cụ rời rạc, dữ liệu phân tán ở nhiều nguồn khác nhau như file Excel, phần mềm bán hàng hoặc công cụ marketing, gây khó khăn cho việc tổng hợp và phân tích
Quy trình thu thập dữ liệu thiếu chuẩn hóa: dữ liệu được ghi nhận thủ công, không đồng nhất giữa các bộ phận, dễ dẫn đến sai lệch, thiếu trường thông tin hoặc trùng lặp, làm giảm chất lượng dữ liệu đầu vào.
Hạn chế về ngân sách đầu tư công nghệ: SME khó đầu tư vào các giải pháp phân tích hoặc hệ thống dữ liệu chuyên nghiệp, khiến doanh nghiệp phụ thuộc vào công cụ cơ bản, dẫn đến khả năng phân tích bị giới hạn.
Thiếu nhận thức về giá trị dài hạn của dữ liệu: nhiều doanh nghiệp tập trung vào mục tiêu ngắn hạn và chưa coi dữ liệu là tài sản chiến lược, dẫn đến việc thu thập và khai thác dữ liệu không được ưu tiên đúng mức.

Bài viết trên AI First đã chia sẻ với bạn đọc về giá trị của dữ liệu đối với doanh nghiệp, từ tầm quan trọng, ứng dụng thực tế, chiến lược khai thác, lộ trình triển khai cho đến các rào cản và giải pháp giúp tối ưu hiệu quả dữ liệu. Việc đầu tư vào dữ liệu không còn là lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu chiến lược giúp doanh nghiệp xây dựng lợi thế bền vững và sẵn sàng thích ứng với mọi biến động của thị trường.