QUY TRÌNH XÂY DỰNG NĂNG LỰC DỮ LIỆU GIÚP SME CHUYỂN ĐỔI SỐ HIỆU QUẢ

Trong thời đại số, năng lực dữ liệu trở thành yếu tố quan trọng quyết định sự thành công và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Việc hiểu, phân tích và ứng dụng dữ liệu hiệu quả không chỉ giúp ra quyết định chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Cùng AI First tìm hiểu các nâng cao năng lực dữ liệu, tận dụng tối đa giá trị từ thông tin và công nghệ hiện đại.

Những nội dung chính trong bài:

• Giải thích năng lực dữ liệu là gì?
• Tầm quan trọng của năng lực dữ liệu.
• Các yếu tố cấu thành năng lực dữ liệu: Cơ sở hạ tầng dữ liệu, kỹ năng phân tích dữ liệu, quy trình & chiến lược phân tích dữ liệu, chất lượng dữ liệu, khả năng phân tích & trực quan hoá dữ liệu.
• Quy trình xây dựng năng lực dữ liệu: Từ thu thập dữ liệu, chuẩn hoá dữ liệu, xây dựng cơ sở dữ liệu. phân tích và khai thác dữ liệu, tích hợp dữ liệu, đào tạo năng lực, xây dựng văn hoá dữ liệu đến đánh giá và từng bước số hoá.
• Giải pháp giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực dữ liệu.
• Các công cụ và nền tảng hỗ trợ phát triển năng lực dữ liệu.
• Những thách thức khi xây dựng năng lực dữ liệu.

1. Năng lực dữ liệu là gì?

Năng lực dữ liệu (Data Literacy) là khả năng hiểu, phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả trong các tình huống ra quyết định. Đây là một kỹ năng quan trọng trong thời đại số, khi mà lượng dữ liệu ngày càng tăng và đóng vai trò then chốt trong việc đưa ra các chiến lược kinh doanh, cải tiến quy trình và tối ưu hóa kết quả công việc.

Năng lực dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh mà còn giúp doanh nghiệp phát triển kỹ năng phân tích và xử lý thông tin trong môi trường làm việc ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu. Việc nâng cao năng lực này sẽ giúp doanh nghiệp ngày càng tăng khả năng cạnh tranh trong thị trường hiện nay.

2. Tầm quan trọng của năng lực dữ liệu đối với doanh nghiệp 

Trong thời đại chuyển đổi số, năng lực dữ liệu (Data Literacy) trở thành yếu tố then chốt quyết định hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Khả năng hiểu, phân tích và sử dụng dữ liệu giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác, tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

• Tối ưu hóa quy trình ra quyết định: Năng lực dữ liệu giúp các nhà lãnh đạo và quản lý doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng. Khi doanh nghiệp có khả năng phân tích và hiểu rõ dữ liệu, họ có thể nhận diện các cơ hội và thách thức kịp thời, từ đó ra quyết định dựa trên thông tin thực tế thay vì cảm tính.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của họ. Điều này giúp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, nâng cao trải nghiệm khách hàng và xây dựng mối quan hệ bền vững. 
• Tăng cường khả năng cạnh tranh: Doanh nghiệp sở hữu năng lực dữ liệu sẽ có lợi thế trong việc phân tích thị trường và hiểu rõ đối thủ. Qua đó, doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược cạnh tranh hiệu quả hơn, nhắm đến các phân khúc thị trường chưa được khai thác hoặc cải tiến sản phẩm/dịch vụ để vượt lên đối thủ.
• Tăng cường hiệu quả hoạt động: Việc ứng dụng dữ liệu vào quy trình hoạt động giúp doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí và tối ưu hóa các nguồn lực. Năng lực dữ liệu giúp doanh nghiệp theo dõi và phân tích hiệu suất công việc, từ đó phát hiện các điểm yếu trong quy trình và cải thiện hiệu quả công việc, giảm chi phí và nâng cao năng suất.
• Dự báo và quản lý rủi ro: Với năng lực dữ liệu, doanh nghiệp có thể dự báo các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời. Việc phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau giúp doanh nghiệp nhận diện các dấu hiệu nguy cơ và chuẩn bị các chiến lược ứng phó, giảm thiểu rủi ro trong kinh doanh.
• Thúc đẩy đổi mới sáng tạo: Dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình mà còn là nguồn cảm hứng cho đổi mới sáng tạo. Bằng cách phân tích các xu hướng mới và nhu cầu thị trường, doanh nghiệp có thể phát triển sản phẩm, dịch vụ hoặc giải pháp mới, đáp ứng nhu cầu của khách hàng và tạo ra những đột phá trong ngành.

3. Các yếu tố cấu thành năng lực dữ liệu 

Năng lực dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào việc thu thập và xử lý thông tin mà còn liên quan đến nhiều yếu tố quan trọng khác, từ cơ sở hạ tầng đến quy trình và chiến lược. Để xây dựng và duy trì năng lực dữ liệu mạnh mẽ, doanh nghiệp cần chú trọng đến 5 yếu tố cốt lõi.

Các yếu tố cấu thành năng lực dữ liệu:

• Cơ sở hạ tầng dữ liệu: Bao gồm các công nghệ và hệ thống hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả. 
• Kỹ năng và năng lực phân tích dữ liệu: là yếu tố quyết định trong việc chuyển đổi dữ liệu thành những thông tin giá trị cho doanh nghiệp. Kỹ năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp cũng rất quan trọng trong việc khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu.
• Quy trình và chiến lược dữ liệu: Giúp doanh nghiệp tổ chức và sử dụng dữ liệu một cách có hệ thống và hiệu quả. 
• Chất lượng dữ liệu: Là một trong những yếu tố quyết định đến hiệu quả của các phân tích và quyết định kinh doanh. 
• Khả năng phân tích và trực quan hoá dữ liệu: Là yếu tố quan trọng giúp người dùng dễ dàng hiểu và giải thích các kết quả phân tích phức tạp. 

3.1. Cơ sở hạ tầng dữ liệu

Cơ sở hạ tầng dữ liệu là nền tảng kỹ thuật và công nghệ giúp thu thập, lưu trữ, và quản lý dữ liệu hiệu quả. Một hệ thống hạ tầng dữ liệu vững mạnh cho phép doanh nghiệp tiếp cận và xử lý dữ liệu nhanh chóng, giúp các quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên thông tin chính xác và kịp thời.

• Hệ thống lưu trữ dữ liệu: Sử dụng các công nghệ lưu trữ tiên tiến như cloud computing để dễ dàng mở rộng và bảo mật dữ liệu.
• Công cụ quản lý dữ liệu: Các phần mềm quản lý dữ liệu giúp tổ chức và truy xuất dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Hạ tầng bảo mật: Đảm bảo an toàn cho dữ liệu thông qua các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa và kiểm soát truy cập.

3.2. Kỹ năng và năng lực phân tích dữ liệu

Kỹ năng phân tích dữ liệu là một yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp chuyển hóa dữ liệu thành thông tin có giá trị. Nhân viên và đội ngũ phân tích dữ liệu cần có khả năng áp dụng các phương pháp và công cụ phân tích để giải thích dữ liệu và rút ra các kết luận có thể ứng dụng trong kinh doanh.

• Phân tích thống kê và mô hình hóa dữ liệu: Sử dụng các phương pháp phân tích như hồi quy, phân tích tương quan để đưa ra các dự đoán chính xác.
• Kỹ năng xử lý dữ liệu lớn: Kỹ năng làm việc với dữ liệu lớn và phức tạp giúp doanh nghiệp khai thác được tối đa giá trị từ dữ liệu.
• Kỹ thuật máy học và trí tuệ nhân tạo: Áp dụng machine learning và AI để phân tích dữ liệu và tự động hóa quá trình ra quyết định.

3.3. Quy trình và chiến lược dữ liệu

Quy trình và chiến lược dữ liệu giúp đảm bảo việc thu thập, xử lý và ứng dụng dữ liệu diễn ra một cách có hệ thống và hiệu quả. Việc xây dựng chiến lược dữ liệu rõ ràng giúp doanh nghiệp xác định mục tiêu sử dụng dữ liệu và cách thức triển khai.

• Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu: Đảm bảo các quy trình này được thực hiện chuẩn hóa và tuân thủ các quy định, giúp dữ liệu luôn chính xác và dễ sử dụng.
• Chiến lược khai thác dữ liệu: Xác định mục tiêu rõ ràng và cách thức sử dụng dữ liệu để tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.
• Quản lý dữ liệu theo chu kỳ: Dữ liệu cần được cập nhật và quản lý liên tục để duy trì tính chính xác và độ tin cậy.

3.4. Chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định đến độ chính xác và hiệu quả của các phân tích dữ liệu. Dữ liệu phải đầy đủ, nhất quán, chính xác và được kiểm tra thường xuyên để tránh sai sót trong quá trình ra quyết định.

• Dữ liệu đầy đủ và chính xác: Đảm bảo dữ liệu thu thập được là đầy đủ và chính xác, không bị thiếu sót hoặc sai lệch.
• Dữ liệu nhất quán: Dữ liệu phải thống nhất giữa các hệ thống và các nguồn dữ liệu khác nhau.
• Dữ liệu sạch: Loại bỏ dữ liệu không cần thiết hoặc dữ liệu bị lỗi để đảm bảo chất lượng cao.

3.5. Khả năng phân tích và trực quan hoá dữ liệu

Khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu giúp người dùng hiểu rõ hơn về thông tin ẩn sau các con số. Việc trực quan hóa dữ liệu giúp chuyển những kết quả phức tạp thành hình ảnh dễ hiểu, hỗ trợ quá trình ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

• Biểu đồ và đồ thị trực quan: Sử dụng các công cụ như biểu đồ thanh, biểu đồ tròn, heatmap để hiển thị dữ liệu một cách rõ ràng.
• Công cụ trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các phần mềm như Tableau, Power BI giúp doanh nghiệp trực quan hóa dữ liệu một cách sinh động và dễ hiểu.
• Khả năng truyền đạt thông tin: Giúp các bên liên quan trong doanh nghiệp dễ dàng hiểu được kết quả phân tích và ứng dụng vào các chiến lược.

4. Các bước xây dựng năng lực dữ liệu cho SME hướng đến chuyển đổi số

Chuyển đổi số là một quá trình quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và tăng trưởng bền vững. Để đạt được điều này, xây dựng năng lực dữ liệu là một yếu tố then chốt. 

Các bước xây dựng năng lực dữ liệu:

1. Bước 1: Thu thập và số hoá dữ liệu
2. Bước 2: Chuẩn hoá và quản trị dữ liệu
3. Bước 3: Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu
4. Bước 4: Phân tích và khai thác dữ liệu
5. Bước 5: Tích hợp dữ liệu với các hệ thống khác trong doanh nghiệp
6. Bước 6: Đào tạo năng lực phân tích dữ liệu và AI
7. Bước 7: Xây dựng văn hoá dữ liệu trong doanh nghiệp
8. Bước 8: Đánh giá và từng bước số hoá doanh nghiệp

Bước 1: Thu thập và số hoá dữ liệu

Thu thập và số hoá dữ liệu là bước đầu tiên quan trọng trong quá trình chuyển đổi số. Doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuyển đổi thông tin từ dạng truyền thống sang dạng số. Việc này giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng lưu trữ, truy xuất và phân tích dữ liệu.

• Thu thập dữ liệu từ các kênh khác nhau: Bao gồm dữ liệu từ khách hàng, quy trình sản xuất, và các hệ thống quản lý hiện có.
• Số hoá tài liệu và quy trình: Chuyển đổi các tài liệu giấy, hồ sơ, thông tin vào hệ thống điện tử để dễ dàng truy cập và quản lý.
• Tạo cơ sở dữ liệu ban đầu: Lưu trữ dữ liệu số hoá trong hệ thống có thể truy xuất và quản lý hiệu quả.

Bước 2: Chuẩn hoá và quản trị dữ liệu

Sau khi thu thập và số hoá dữ liệu, doanh nghiệp cần chuẩn hoá và quản trị dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và dễ sử dụng. Quy trình này giúp duy trì chất lượng dữ liệu và tránh những sai sót trong việc phân tích và ra quyết định.

• Chuẩn hoá dữ liệu: Đảm bảo tất cả dữ liệu được định dạng đồng nhất, dễ dàng so sánh và kết hợp.
• Quản trị dữ liệu hiệu quả: Thiết lập hệ thống quản lý dữ liệu giúp tổ chức và phân loại dữ liệu một cách khoa học.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Kiểm tra và loại bỏ dữ liệu sai lệch, lỗi thời để bảo vệ độ chính xác của dữ liệu.

Bước 3: Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu

Cơ sở hạ tầng dữ liệu là nền tảng để doanh nghiệp lưu trữ, truy cập và phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp cần xây dựng một hệ thống hạ tầng mạnh mẽ và linh hoạt để hỗ trợ việc xử lý dữ liệu khối lượng lớn và nâng cao hiệu quả công việc.

• Đầu tư vào hệ thống lưu trữ dữ liệu: Sử dụng các giải pháp như điện toán đám mây (cloud computing) để lưu trữ dữ liệu an toàn và dễ dàng mở rộng.
• Thiết lập các công cụ phân tích dữ liệu: Chọn các công cụ phù hợp như Power BI, Tableau, hoặc các phần mềm phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
• Đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu: Thiết lập các biện pháp bảo mật như mã hóa và kiểm soát quyền truy cập dữ liệu.

Bước 4: Phân tích và khai thác dữ liệu

Sau khi xây dựng hạ tầng dữ liệu, doanh nghiệp cần tiến hành phân tích và khai thác dữ liệu để tạo ra thông tin có giá trị. Việc này giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh và tối ưu hóa quy trình làm việc.

• Áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê, phân tích dự báo, và mô hình hóa dữ liệu để rút ra thông tin quan trọng.
• Khai thác dữ liệu lớn: Xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ các nguồn khác nhau để phát hiện các xu hướng và mô hình.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Dựa vào kết quả phân tích để đưa ra các quyết định chiến lược, tăng hiệu quả hoạt động.

Bước 5: Tích hợp dữ liệu với các hệ thống khác trong doanh nghiệp

Tích hợp dữ liệu giúp các bộ phận trong doanh nghiệp có thể truy cập và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Việc tích hợp này giúp thông tin được chia sẻ xuyên suốt, từ đó tạo ra sự đồng bộ trong các hoạt động.

• Tích hợp dữ liệu từ các phòng ban: Kết nối dữ liệu từ các hệ thống khác nhau như hệ thống CRM, hệ thống ERP, hệ thống quản lý tài chính, giúp cải thiện sự liên kết giữa các bộ phận.
• Đảm bảo tính đồng nhất: Tích hợp dữ liệu phải đảm bảo tính đồng nhất và chính xác trong mọi hệ thống.
• Sử dụng công cụ tích hợp: Sử dụng các phần mềm và API để dễ dàng tích hợp và đồng bộ dữ liệu giữa các hệ thống.

Bước 6: Đào tạo năng lực phân tích dữ liệu và AI

Để khai thác tối đa giá trị dữ liệu, doanh nghiệp cần đào tạo đội ngũ nhân viên về các kỹ năng phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Đầu tư vào đào tạo giúp nhân viên hiểu và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.

• Đào tạo về phân tích dữ liệu: Cung cấp các khóa học về phân tích dữ liệu, thống kê và các công cụ phân tích.
• Đào tạo về AI và Machine Learning: Hướng dẫn nhân viên sử dụng AI và machine learning trong việc phân tích dữ liệu và tự động hóa các quy trình.
• Khuyến khích việc học liên tục: Tạo điều kiện để nhân viên luôn cập nhật các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới nhất.

Bước 7: Xây dựng văn hoá dữ liệu trong doanh nghiệp

Xây dựng văn hoá dữ liệu trong doanh nghiệp giúp mọi thành viên hiểu và coi trọng dữ liệu trong công việc hàng ngày. Một môi trường dữ liệu mạnh mẽ giúp tăng cường khả năng ra quyết định dựa trên thông tin thay vì cảm tính.

• Khuyến khích sử dụng dữ liệu: Đảm bảo tất cả các phòng ban trong doanh nghiệp đều sử dụng dữ liệu trong các quyết định công việc.
• Tạo môi trường chia sẻ dữ liệu: Thiết lập các công cụ và quy trình để mọi người trong doanh nghiệp dễ dàng chia sẻ và truy cập dữ liệu.
• Xây dựng tầm nhìn về dữ liệu: Lãnh đạo doanh nghiệp cần tạo ra tầm nhìn và chiến lược về dữ liệu rõ ràng và dễ hiểu.

Bước 8: Đánh giá và từng bước số hoá doanh nghiệp

Cuối cùng, doanh nghiệp cần thực hiện đánh giá định kỳ và từng bước số hoá các quy trình trong tổ chức. Việc này giúp doanh nghiệp liên tục cải tiến và chuyển đổi số một cách hiệu quả, tối ưu hoá các quy trình và hoạt động.

• Đánh giá tiến độ chuyển đổi số: Xác định mức độ chuyển đổi số đã đạt được và các bước cần cải thiện.
• Cải tiến quy trình: Liên tục số hoá và tối ưu hoá các quy trình làm việc để nâng cao hiệu quả công việc.
• Tối ưu hóa công nghệ: Đánh giá và cập nhật công nghệ mới để đảm bảo doanh nghiệp luôn ở vị thế cạnh tranh.

5. Giải pháp giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực dữ liệu

Trong thời đại chuyển đổi số, việc nâng cao năng lực dữ liệu trở thành yếu tố quan trọng để doanh nghiệp phát triển bền vững và cạnh tranh hiệu quả. Dưới đây là các giải pháp giúp doanh nghiệp xây dựng một nền tảng dữ liệu vững mạnh và tận dụng tối đa giá trị từ dữ liệu. 

8 giải pháp giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực dữ liệu:

1. Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và tự động hóa quá trình thu thập để đảm bảo chính xác và tiết kiệm thời gian.
2. Tổ chức và lưu trữ dữ liệu có hệ thống: Sắp xếp dữ liệu theo cấu trúc rõ ràng và lưu trữ trên nền tảng đám mây để dễ truy xuất và bảo mật.
3. Tăng cường khả năng phân tích dữ liệu: Trang bị kỹ năng phân tích để chuyển dữ liệu thô thành thông tin giá trị phục vụ chiến lược và dự báo xu hướng.
4. Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Kiểm tra, làm sạch và duy trì tính nhất quán của dữ liệu giữa các hệ thống.
5. Sử dụng dữ liệu để ra quyết định kinh doanh: Ứng dụng dữ liệu trong việc phát triển sản phẩm, tối ưu quy trình và đưa ra quyết định chiến lược.
6. Đào tạo nhân viên phát triển năng lực dữ liệu: Cung cấp đào tạo về phân tích dữ liệu, AI, machine learning và khuyến khích học hỏi liên tục.
7. Đầu tư vào phần mềm và giải pháp công nghệ phù hợp: Sử dụng các công cụ và phần mềm hỗ trợ thu thập, phân tích và quản lý dữ liệu hiệu quả.
8. Xây dựng văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp: Khuyến khích sử dụng dữ liệu trong mọi quyết định để mọi thành viên trở thành người dùng dữ liệu thông thạo.

 1 - Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả

Hệ thống thu thập dữ liệu là bước đầu tiên để doanh nghiệp có thể khai thác thông tin hữu ích. Việc thiết lập một hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả giúp doanh nghiệp thu thập thông tin chính xác từ các nguồn khác nhau, đảm bảo việc ra quyết định dựa trên dữ liệu tin cậy.

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: Sử dụng các công cụ và phương pháp để thu thập dữ liệu từ các kênh khác nhau như khách hàng, hoạt động kinh doanh và mạng xã hội.
• Tự động hóa thu thập dữ liệu: Áp dụng công nghệ để tự động hoá quá trình thu thập dữ liệu, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian.

2 - Tổ chức và lưu trữ dữ liệu một cách có hệ thống

Tổ chức và lưu trữ dữ liệu một cách khoa học giúp doanh nghiệp dễ dàng truy xuất và quản lý dữ liệu. Cấu trúc dữ liệu rõ ràng sẽ giúp các bộ phận trong doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

• Tạo cơ sở dữ liệu có cấu trúc: Sắp xếp dữ liệu theo các loại, nhóm và chủ đề rõ ràng để dễ dàng tìm kiếm và sử dụng.
• Sử dụng giải pháp lưu trữ đám mây: Lưu trữ dữ liệu trên nền tảng điện toán đám mây để dễ dàng mở rộng và bảo mật.

3 - Tăng cường khả năng phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là bước quan trọng giúp doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. Việc trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các xu hướng và nhu cầu thị trường.

4 - Đảm bảo chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu đóng vai trò quyết định trong hiệu quả phân tích và ra quyết định. Doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu thu thập được là chính xác, đầy đủ và nhất quán.

• Kiểm tra và làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu không cần thiết và kiểm tra tính chính xác của dữ liệu thường xuyên.
• Đảm bảo tính nhất quán: Dữ liệu phải đồng nhất giữa các hệ thống và dễ dàng so sánh, phân tích.

5 - Sử dụng dữ liệu để ra quyết định kinh doanh

 Dữ liệu phải được sử dụng để đưa ra quyết định chiến lược, từ việc phát triển sản phẩm đến việc tối ưu hóa quy trình vận hành. Doanh nghiệp cần tạo ra một hệ thống giúp dữ liệu phục vụ trực tiếp cho các quyết định kinh doanh.

6 - Đào tạo nhân viên để phát triển năng lực dữ liệu

Đào tạo nhân viên là một trong những yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực dữ liệu. Việc trang bị cho đội ngũ các kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu sẽ giúp họ sử dụng hiệu quả các công cụ phân tích trong công việc hàng ngày.

• Cung cấp khóa đào tạo chuyên sâu: Đảm bảo đội ngũ nhân viên được đào tạo về các công cụ phân tích dữ liệu, AI và kỹ thuật học máy (machine learning).
• Khuyến khích học hỏi liên tục: Tạo cơ hội học hỏi và nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu để theo kịp các xu hướng công nghệ mới.

7 -  Đầu tư vào các phần mềm và giải pháp công nghệ phù hợp

Đầu tư vào các phần mềm và giải pháp công nghệ là một cách giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực dữ liệu. Các công cụ và phần mềm hỗ trợ sẽ giúp tổ chức thu thập, phân tích và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả hơn.

8 - Xây dựng văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp

Xây dựng một văn hóa dữ liệu mạnh mẽ là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị từ dữ liệu. Khi doanh nghiệp khuyến khích việc sử dụng dữ liệu trong mọi quyết định, sẽ giúp mọi thành viên trong tổ chức trở thành những người sử dụng dữ liệu thông thạo.

• Khuyến khích sử dụng dữ liệu trong mọi quy trình: Tạo thói quen sử dụng dữ liệu trong việc ra quyết định và cải tiến quy trình công việc.
• Lãnh đạo dẫn đầu: Lãnh đạo doanh nghiệp cần là tấm gương trong việc sử dụng dữ liệu và khuyến khích các nhân viên làm theo.

6. Các công cụ và nền tảng hỗ trợ phát triển năng lực dữ liệu

Để nâng cao năng lực dữ liệu, doanh nghiệp cần lựa chọn các công cụ và nền tảng phù hợp giúp thu thập, phân tích và quản lý dữ liệu hiệu quả. Dưới đây là bảng tổng hợp một số công cụ và nền tảng phổ biến hỗ trợ phát triển năng lực dữ liệu. 

7. Những thách thức doanh nghiệp gặp phải khi xây dựng năng lực dữ liệu

Xây dựng năng lực dữ liệu là một bước quan trọng để doanh nghiệp chuyển đổi số và nâng cao hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, quá trình này không hề đơn giản và đi kèm nhiều thách thức mà doanh nghiệp cần nhận diện và giải quyết để khai thác tối đa giá trị dữ liệu.

• Dữ liệu rời rạc và thiếu chuẩn hóa: Một trong những thách thức lớn là dữ liệu thường được lưu trữ rời rạc ở nhiều hệ thống khác nhau và chưa được chuẩn hóa. Doanh nghiệp cần áp dụng các quy trình chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng khai thác.
• Thiếu nguồn lực và kỹ năng quản lý dữ liệu: Việc quản lý và phân tích dữ liệu đòi hỏi nhân sự có kỹ năng chuyên môn cao. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn vì thiếu đội ngũ chuyên gia dữ liệu hoặc kỹ năng phân tích còn hạn chế. 
• Cơ sở hạ tầng công nghệ không đáp ứng: Một hệ thống hạ tầng dữ liệu yếu kém sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng lưu trữ, truy xuất và phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng hiện đại nhằm đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp.
• Vấn đề bảo mật và tuân thủ quy định pháp lý: Dữ liệu là tài sản quan trọng của doanh nghiệp và cần được bảo mật tuyệt đối. Việc tuân thủ các quy định pháp lý về dữ liệu như GDPR hay các luật bảo vệ thông tin cá nhân là thách thức lớn. 
• Chi phí cao trong việc triển khai công nghệ và hạ tầng dữ liệu: Đầu tư vào công nghệ, phần mềm, hạ tầng và đội ngũ quản lý dữ liệu thường đi kèm chi phí lớn, đặc biệt đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ. Doanh nghiệp cần cân nhắc chiến lược đầu tư hiệu quả, lựa chọn công cụ phù hợp với quy mô và nhu cầu, đồng thời tận dụng các giải pháp cloud hoặc phần mềm mã nguồn mở để tối ưu chi phí.

Xây dựng và phát triển năng lực dữ liệu là bước then chốt giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh, tối ưu hoạt động và tăng sức cạnh tranh trên thị trường. Qua bài viết trên, AI First mong rằng có thể giúp doanh nghiệp cải thiện được năng lực dữ liệu, từ đó khai thác dữ liệu hiệu quả, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.