VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ VĂN HOÁ DATA DRIVEN

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu không chỉ là tài sản mà còn là "nền móng vận hành" của doanh nghiệp. Vai trò của dữ liệu trong chuyển đổi số ngày càng trở nên quan trọng, đặc biệt với các doanh nghiệp SME đang cần tối ưu hoá vận hành và ra quyết định nhanh chóng. Bài viết này AI FIRST sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách khai thác và ứng dụng dữ liệu hiệu quả để bứt phá trong thời đại số.

1. Thách thức khi doanh nghiệp chưa biết cách khai thác triệt để dữ liệu

Dữ liệu đang trở thành "tài sản chiến lược" trong quá trình chuyển đổi số. Tuy nhiên, rất nhiều doanh nghiệp SME dù có dữ liệu nhưng lại không thể tận dụng hiệu quả do thiếu tư duy, công cụ và lộ trình triển khai rõ ràng. Việc này dẫn đến lãng phí tài nguyên và bỏ lỡ cơ hội cạnh tranh trên thị trường. Dưới đây là những thách thức phổ biến mà doanh nghiệp đang gặp phải khi chưa khai thác triệt để dữ liệu.

• Dữ liệu bị phân mảnh, thiếu tính kết nối giữa các bộ phận: Hệ thống CRM, kế toán, marketing, bán hàng hoạt động tách rời khiến dữ liệu bị cắt khúc, không thể tổng hợp thành một cái nhìn toàn cảnh. Khi thông tin không được liên thông, doanh nghiệp khó đưa ra quyết định mang tính chiến lược và bị giới hạn khả năng vận hành đồng bộ.

• Chất lượng dữ liệu thấp, không đủ tin cậy để phân tích: Nhiều doanh nghiệp đang sử dụng dữ liệu bị lỗi, trùng lặp, sai định dạng hoặc thiếu cập nhật thường xuyên. Việc dựa trên nguồn dữ liệu không chính xác để phân tích và dự báo sẽ dẫn đến những quyết định sai lệch, gây lãng phí ngân sách và mất cơ hội thị trường.

• Thiếu công cụ và nền tảng để phân tích dữ liệu chuyên sâu: Phần lớn doanh nghiệp SME vẫn đang dùng các phương pháp thủ công như Excel để tổng hợp số liệu, trong khi không có hệ thống phân tích hoặc dashboard hiển thị realtime. Dữ liệu không được xử lý và trực quan hoá đúng cách sẽ không mang lại giá trị sử dụng trong thực tế vận hành.

• Đội ngũ chưa có tư duy dữ liệu và kỹ năng khai thác thông tin: Doanh nghiệp có thể đã thu thập nhiều dữ liệu, nhưng nhân sự lại chưa được đào tạo để hiểu cách phân tích và ứng dụng chúng vào công việc hàng ngày. Điều này khiến dữ liệu bị bỏ ngỏ, không được chuyển hoá thành hành động cụ thể, làm giảm hiệu suất tổng thể của tổ chức.

• Không có chiến lược quản trị và bảo vệ dữ liệu rõ ràng: Việc thiếu quy định về sở hữu dữ liệu, quy trình nhập liệu, lưu trữ hay phân quyền truy cập khiến dữ liệu dễ bị mất mát, rò rỉ hoặc bị khai thác sai mục đích. Ngoài ra, điều này còn gây cản trở khi doanh nghiệp muốn mở rộng hệ thống hoặc tích hợp thêm các công nghệ số mới.

2. Vì sao dữ liệu là nền tảng cốt lõi của chuyển đổi số?

Chuyển đổi số trong doanh nghiệp không chỉ đơn thuần là ứng dụng công nghệ, mà là một quá trình tái cấu trúc toàn diện cách vận hành và ra quyết định trong doanh nghiệp. Trong hành trình này, dữ liệu chính là nguyên liệu gốc, không có dữ liệu đúng và đủ, chuyển đổi số chỉ dừng lại ở hình thức. Dưới đây là những lý do dữ liệu đóng vai trò sống còn trong chiến lược chuyển đổi số của mọi doanh nghiệp.

• Dữ liệu giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên thực tế thay vì cảm tính: Trong môi trường kinh doanh biến động, dữ liệu là căn cứ vững chắc giúp ban lãnh đạo đưa ra các quyết định nhanh, chính xác và phù hợp với thị trường. Việc ứng dụng dữ liệu vào phân tích xu hướng, đo lường hiệu suất hay đánh giá hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp hạn chế rủi ro và tối ưu hóa nguồn lực.

• Dữ liệu tạo nên trải nghiệm khách hàng cá nhân hoá, gia tăng giá trị lâu dài: Nhờ dữ liệu từ các kênh tương tác, hành vi mua hàng, lịch sử chăm sóc… doanh nghiệp có thể hiểu rõ chân dung khách hàng để cung cấp nội dung, sản phẩm, dịch vụ phù hợp theo từng cá nhân. Trải nghiệm càng được cá nhân hoá thì tỷ lệ chuyển đổi, mức độ hài lòng và khả năng quay lại càng cao.

• Dữ liệu là chất xúc tác cho tự động hoá và tối ưu vận hành: Từ quy trình bán hàng, chăm sóc khách hàng đến quản lý kho, tài chính,... tất cả đều cần dữ liệu chính xác để tự động hóa hoạt động. Khi dữ liệu được cập nhật theo thời gian thực, hệ thống có thể tự động xử lý, cảnh báo hoặc đưa ra gợi ý hành động, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm đáng kể thời gian vận hành thủ công.

• Dữ liệu giúp đo lường hiệu quả, phát hiện vấn đề và cải tiến liên tục: Một trong những điểm yếu lớn của doanh nghiệp truyền thống là không thể theo dõi hiệu quả hoạt động một cách minh bạch và liên tục. Khi ứng dụng dữ liệu, mọi chỉ số (KPI, ROI, tỷ lệ chuyển đổi...) đều được đo lường rõ ràng, giúp nhà quản lý dễ dàng đánh giá và cải tiến quy trình để tăng hiệu suất từng ngày.

• Dữ liệu mở ra cơ hội ứng dụng các công nghệ tiên tiến như AI, machine learning: Các công nghệ hiện đại không thể hoạt động nếu không có dữ liệu đầu vào chất lượng. Doanh nghiệp càng có dữ liệu phong phú, đa chiều, thì việc ứng dụng AI vào dự đoán xu hướng, tối ưu chiến dịch hay hỗ trợ khách hàng tự động sẽ càng chính xác và mang lại giá trị vượt trội.

3. Vai trò then chốt của dữ liệu trong chuyển đổi số

Trong mọi mô hình chuyển đổi số thành công, dữ liệu đóng vai trò như "nền móng vận hành thông minh". Dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hiện trạng, mà còn là cơ sở để dự đoán tương lai và tạo ra những cải tiến mang tính chiến lược. Việc khai thác đúng và đủ dữ liệu giúp doanh nghiệp chuyển từ phản ứng thụ động sang hành động chủ động và tối ưu hoá từng quyết định.

• Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making): Dữ liệu cho phép doanh nghiệp loại bỏ yếu tố cảm tính trong quá trình ra quyết định, thay thế bằng những phân tích định lượng có độ chính xác cao. Thông qua việc khai thác dữ liệu hành vi khách hàng, doanh nghiệp có thể tối ưu chiến dịch marketing, xác định đúng thời điểm, đúng thông điệp và đúng tệp khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư và giảm lãng phí ngân sách.

• Tăng tốc quá trình số hoá và tự động hóa hoạt động: Các hệ thống công nghệ như ERP, CRM, Chatbot, RPA… đều cần dữ liệu để vận hành trơn tru. Dữ liệu chính là nguyên liệu đầu vào để các quy trình được tự động hóa, giảm thiểu thao tác thủ công, tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực: Dữ liệu thu thập từ hành vi người dùng giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu, sở thích và hành trình mua hàng của từng khách hàng. Từ đó, có thể đưa ra thông điệp, sản phẩm hoặc ưu đãi phù hợp tại đúng thời điểm, giúp tăng tỉ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.

• Dự báo xu hướng và phát hiện cơ hội kinh doanh mới: Khi được phân tích bằng các công cụ hiện đại, dữ liệu giúp doanh nghiệp nhận diện sớm các thay đổi của thị trường, hành vi tiêu dùng hoặc rủi ro tiềm ẩn. Đây là cơ sở để doanh nghiệp đưa ra những chiến lược đón đầu, sáng tạo sản phẩm mới hoặc điều chỉnh kênh phân phối kịp thời.

• Tối ưu nguồn lực và nâng cao hiệu suất vận hành: Dữ liệu nội bộ từ sản xuất, bán hàng, kho vận, tài chính,... khi được tổng hợp và phân tích sẽ chỉ ra những điểm nghẽn, lãng phí trong hệ thống. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể ra quyết định cải tiến quy trình, tái cấu trúc nguồn lực hoặc tái phân bổ chi phí một cách khoa học.

4. Lộ trình tận dụng dữ liệu hiệu quả cho chuyển đổi số

Việc tận dụng dữ liệu để chuyển đổi số không thể diễn ra một cách rời rạc hay cảm tính. Doanh nghiệp cần một lộ trình bài bản, có hệ thống từ việc xác định mục tiêu cho đến triển khai các công nghệ nâng cao như AI. Dưới đây là 7 bước quan trọng để đảm bảo dữ liệu thực sự trở thành “đòn bẩy chiến lược” cho quá trình chuyển đổi số.

4.1. Xác định mục tiêu kinh doanh gắn với dữ liệu

Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong hành trình tận dụng dữ liệu là xác định rõ mục tiêu kinh doanh mà dữ liệu cần phục vụ. Thay vì thu thập dữ liệu một cách dàn trải, doanh nghiệp cần đặt ra câu hỏi: “Chúng ta muốn cải thiện điều gì trong vận hành, tiếp thị hoặc ra quyết định?” Khi xác định được mục tiêu cụ thể, doanh nghiệp mới có thể tổ chức thu thập, phân tích và khai thác dữ liệu một cách có định hướng.

Một số mục tiêu phổ biến mà dữ liệu có thể hỗ trợ:

• Tối ưu hiệu suất vận hành: Dữ liệu giúp đo lường chính xác năng suất làm việc, thời gian xử lý, tỷ lệ lỗi... từ đó cải tiến quy trình và giảm chi phí nội bộ.

• Tăng trưởng doanh thu: Phân tích hành vi khách hàng, xu hướng mua sắm và hiệu quả các kênh bán hàng giúp doanh nghiệp đưa ra chiến lược thúc đẩy bán hàng tốt hơn.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu từ hành vi tiêu dùng, lịch sử giao dịch, phản hồi dịch vụ giúp doanh nghiệp xây dựng các chương trình chăm sóc và nội dung phù hợp theo từng đối tượng.

• Dự báo thị trường và nhu cầu sản phẩm: Phân tích dữ liệu từ thị trường, mạng xã hội hoặc phản hồi khách hàng giúp dự báo xu hướng và ra quyết định phát triển sản phẩm nhanh hơn đối thủ.

• Tối ưu hóa chi phí marketing: Theo dõi dữ liệu chiến dịch giúp biết rõ kênh nào đang mang lại hiệu quả, từ đó phân bổ ngân sách đúng nơi đúng thời điểm.

4.2. Xây dựng hạ tầng thu thập và lưu trữ dữ liệu

Sau khi xác định được mục tiêu cụ thể, doanh nghiệp cần thiết lập hạ tầng phù hợp để thu thập và lưu trữ dữ liệu một cách bài bản, an toàn và dễ truy xuất. Hạ tầng này không chỉ là nền móng công nghệ mà còn là hệ sinh thái kết nối các điểm chạm trong hoạt động kinh doanh.

Các yếu tố doanh nghiệp cần xây dựng trong hạ tầng dữ liệu gồm:

• Hệ thống thu thập dữ liệu đa kênh: Bao gồm các phần mềm như CRM (quản lý khách hàng), ERP (quản lý tài chính và vận hành), POS (bán lẻ), nền tảng website, app mobile, chatbot, hệ thống chăm sóc khách hàng, IoT hoặc mạng xã hội. Đây là nơi tạo ra dữ liệu đầu vào liên tục từ mọi điểm chạm của khách hàng và hoạt động nội bộ.

• Nền tảng lưu trữ dữ liệu an toàn, mở rộng, linh hoạt: Doanh nghiệp nên lựa chọn hình thức lưu trữ phù hợp:

• Cloud storage (AWS, Google Cloud, Azure…) để dễ mở rộng và tiết kiệm chi phí đầu tư hạ tầng vật lý.

• Data warehouse để lưu trữ dữ liệu đã xử lý, phục vụ phân tích chuyên sâu.

• Data lake để lưu trữ dữ liệu thô, đa dạng định dạng và dung lượng lớn (phù hợp với AI, ML).

• Thiết lập kết nối dữ liệu giữa các hệ thống: Hạ tầng phải đảm bảo khả năng đồng bộ dữ liệu theo thời gian thực, tránh tình trạng phân mảnh hoặc cập nhật chậm. Có thể dùng API, hệ thống ETL hoặc nền tảng tích hợp trung gian để dữ liệu được đẩy về một trung tâm chung.

• Tính bảo mật và phân quyền truy cập: Lưu trữ dữ liệu cần đi kèm với chiến lược bảo vệ, phân quyền, mã hoá, sao lưu để tránh mất mát dữ liệu, rò rỉ thông tin nhạy cảm và đảm bảo tuân thủ quy định pháp lý (như Nghị định 13/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân tại Việt Nam).

4.3. Chuẩn hóa và đảm bảo chất lượng dữ liệu

Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi nó chính xác, đồng nhất và có thể phân tích được. Tuy nhiên, trong thực tế, nhiều doanh nghiệp lại thu thập dữ liệu theo cách tự phát, thiếu quy tắc, dẫn đến tình trạng dữ liệu sai lệch, trùng lặp, thiếu cập nhật hoặc không sử dụng được cho các công cụ phân tích. Việc chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu là bước nền quan trọng để đảm bảo tính hiệu quả trong toàn bộ hệ thống chuyển đổi số.

Những việc doanh nghiệp cần thực hiện để chuẩn hóa dữ liệu:

• Thiết lập quy chuẩn dữ liệu chung cho toàn hệ thống: Thống nhất các định dạng như tên, số điện thoại, mã sản phẩm, địa chỉ, đơn vị đo lường… giúp tránh sai lệch trong nhập liệu và đảm bảo dữ liệu đồng bộ.

• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp và không còn giá trị sử dụng: Thường xuyên kiểm tra và xóa các dữ liệu đã lỗi thời, không đầy đủ hoặc bị nhập sai. Điều này giúp hệ thống gọn nhẹ, dễ phân tích và tránh gây nhiễu khi ra quyết định.

• Thiết lập quy trình kiểm tra và kiểm duyệt dữ liệu đầu vào: Trước khi dữ liệu được lưu trữ hoặc đồng bộ sang hệ thống trung tâm, cần có bước kiểm tra tự động hoặc thủ công để đảm bảo tính chính xác ngay từ đầu.

• Tự động hóa quy trình làm sạch dữ liệu bằng công cụ hỗ trợ: Sử dụng các phần mềm hoặc tính năng tích hợp trên CRM, ERP hoặc nền tảng quản trị dữ liệu (Data Quality Tools) để chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu theo chu kỳ.

• Đào tạo nhân sự hiểu về tầm quan trọng của dữ liệu sạch: Việc làm sạch và duy trì chất lượng dữ liệu không chỉ là việc của bộ phận IT mà cần sự phối hợp của toàn bộ tổ chức. Đặc biệt là các bộ phận trực tiếp nhập liệu như bán hàng, chăm sóc khách hàng, kế toán,…

4.4. Tích hợp và kết nối dữ liệu liên phòng ban

Một trong những rào cản lớn nhất khiến doanh nghiệp không khai thác được hết giá trị dữ liệu là tình trạng silo dữ liệu, tức dữ liệu bị "giam giữ" trong từng phòng ban riêng lẻ, không được chia sẻ hoặc kết nối để tạo ra bức tranh toàn diện. Để chuyển đổi số thành công, doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống kết nối dữ liệu xuyên suốt giữa các bộ phận.

Một số giải pháp doanh nghiệp có thể áp dụng:

• Sử dụng nền tảng trung tâm tích hợp dữ liệu (data hub hoặc middleware) để kết nối CRM, ERP, kế toán, POS, hệ thống website,... và đồng bộ dữ liệu thời gian thực.

• Áp dụng các công nghệ ETL (Extract, Transform, Load) giúp trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, xử lý định dạng và nhập về kho dữ liệu trung tâm.

• Đảm bảo hệ thống có khả năng mở rộng và tích hợp API linh hoạt, hỗ trợ việc kết nối với các ứng dụng hiện tại và trong tương lai.

• Thiết lập cơ chế phân quyền rõ ràng, đảm bảo phòng ban nào có quyền truy cập vào phần dữ liệu phù hợp với chức năng và trách nhiệm.

Tích hợp dữ liệu không chỉ giúp vận hành trơn tru mà còn là nền tảng để doanh nghiệp bước sang giai đoạn sử dụng công cụ phân tích nâng cao, AI, hoặc tự động hóa quy trình ra quyết định.

4.5. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu

Sau khi dữ liệu được chuẩn hóa và kết nối đầy đủ, bước tiếp theo là phân tích để tìm ra những “insight” có giá trị và hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng, chính xác. Tuy nhiên, nếu dữ liệu chỉ ở dạng bảng tính khô khan, sẽ rất khó để lãnh đạo hoặc các bộ phận nắm bắt thông tin quan trọng. Lúc này, việc trực quan hóa dữ liệu thông qua biểu đồ, dashboard, biểu diễn thời gian thực sẽ giúp chuyển đổi dữ liệu thành một công cụ chiến lược.

Một số hoạt động phân tích và trực quan hóa dữ liệu cần triển khai:

• Sử dụng dashboard để theo dõi hiệu suất theo thời gian thực: Ví dụ như theo dõi số lượng đơn hàng, doanh thu theo khu vực, tỷ lệ chuyển đổi marketing hoặc mức độ hài lòng khách hàng ngay tại một bảng điều khiển tổng hợp.

• Áp dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu chuyên nghiệp: Doanh nghiệp nên sử dụng các công cụ như Power BI, Google Data Studio, Tableau,... để giúp dữ liệu trở nên sinh động, dễ hiểu và có thể “kể chuyện” một cách trực quan.

• Phân tích dữ liệu theo chiều sâu và theo ngữ cảnh: Không chỉ tổng hợp số liệu mà còn đi sâu vào phân tích theo từng phân khúc khách hàng, sản phẩm, chiến dịch,... giúp phát hiện vấn đề, cơ hội tiềm ẩn và ra quyết định mang tính chiến lược.

• Xây dựng báo cáo định kỳ hoặc tự động: Thay vì nhân sự phải làm báo cáo thủ công mỗi tuần, hệ thống phân tích và trực quan hóa có thể thiết lập báo cáo định kỳ, gửi email tự động hoặc cảnh báo khi có số liệu bất thường.

4.6. Ứng dụng AI và Machine Learning vào khai thác dữ liệu

Ở giai đoạn phát triển cao hơn, khi dữ liệu đã đủ lớn và đủ chất lượng, doanh nghiệp có thể bắt đầu ứng dụng các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) để khai thác sâu hơn và mở ra những năng lực hoàn toàn mới. Đây là bước chuyển từ dữ liệu thuần túy sang dữ liệu “tự động tạo giá trị”.

Một số ứng dụng AI/ML doanh nghiệp SME có thể triển khai:

• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Sử dụng mô hình học máy để dự đoán hành vi khách hàng, xu hướng thị trường, nhu cầu sản phẩm,... từ đó điều chỉnh kế hoạch kinh doanh và marketing hiệu quả hơn.

• Tự động hóa quy trình kinh doanh: AI có thể hỗ trợ xử lý đơn hàng, phản hồi khách hàng, gợi ý sản phẩm, tối ưu kho vận... mà không cần can thiệp thủ công, tiết kiệm thời gian và nhân sự.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Thuật toán AI phân tích hành vi người dùng theo thời gian thực để đưa ra nội dung, sản phẩm hoặc chương trình khuyến mãi phù hợp nhất với từng cá nhân.

• Phát hiện bất thường và quản lý rủi ro: AI có khả năng phát hiện các dấu hiệu bất thường trong dòng tiền, dữ liệu hành vi hoặc quy trình vận hành, từ đó cảnh báo sớm rủi ro giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh.

• Tối ưu chiến dịch marketing và bán hàng: Dựa trên dữ liệu lịch sử, AI giúp xác định khách hàng tiềm năng, thời điểm mua hàng và kênh tiếp cận hiệu quả nhất để tăng tỷ lệ chuyển đổi.

4.7. Phát triển văn hóa dữ liệu trong tổ chức

Không có công nghệ nào bền vững nếu văn hoá tổ chức không thay đổi. Dữ liệu chỉ thật sự phát huy vai trò khi nó được đưa vào thói quen ra quyết định hàng ngày, không chỉ ở cấp lãnh đạo mà còn trong từng bộ phận và cá nhân. Việc phát triển văn hóa dữ liệu là yếu tố “con người” quan trọng, đảm bảo mọi nỗ lực số hóa sẽ mang lại kết quả lâu dài.

Các yếu tố cần thiết để xây dựng văn hóa dữ liệu:

• Đào tạo toàn bộ đội ngũ hiểu và sử dụng dữ liệu trong công việc: Nhân viên cần được hướng dẫn cách truy xuất, đọc hiểu và ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không chỉ làm việc theo cảm tính hoặc kinh nghiệm.

• Lãnh đạo cần làm gương trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu: Khi các quyết định cấp cao dựa trên báo cáo và phân tích cụ thể, điều này sẽ lan tỏa tư duy “data-driven” xuống toàn tổ chức.

• Thiết lập chính sách và quy trình quản trị dữ liệu rõ ràng: Bao gồm quy định nhập liệu, phân quyền truy cập, bảo mật dữ liệu và trách nhiệm của từng bộ phận liên quan.

• Khuyến khích tinh thần cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu thực tế: Các bộ phận nên sử dụng dữ liệu để đề xuất sáng kiến, cải thiện hiệu suất và chia sẻ các phân tích hữu ích cho các nhóm khác trong doanh nghiệp.

• Tích hợp dữ liệu vào mục tiêu và đánh giá KPI: Khi dữ liệu là một phần của đánh giá hiệu quả công việc, nhân sự sẽ chủ động cập nhật, theo dõi và sử dụng dữ liệu thường xuyên hơn.

5. Giải pháp giúp doanh nghiệp chuẩn bị dữ liệu cho chuyển đổi số

Trước khi dữ liệu có thể trở thành “vũ khí chiến lược”, doanh nghiệp cần chuẩn bị một nền tảng dữ liệu vững chắc, bao gồm cả về hệ thống, con người lẫn tư duy. Dưới đây là một số giải pháp thiết thực và khả thi giúp các doanh nghiệp, đặc biệt là khối SME, từng bước làm chủ dữ liệu và sẵn sàng chuyển đổi số một cách hiệu quả.

1 - Xây dựng data governance rõ ràng

Một trong những rào cản lớn nhất khiến dữ liệu bị phân tán, kém hiệu quả là thiếu hệ thống quản trị dữ liệu (data governance). Doanh nghiệp cần có khung quản trị dữ liệu rõ ràng để xác định:

• Ai là người sở hữu từng loại dữ liệu trong doanh nghiệp?

• Ai có quyền truy cập, chỉnh sửa, phân tích?

• Dữ liệu được lưu trữ, sử dụng, kiểm duyệt và bảo vệ như thế nào?

Ngoài ra, cần quy định quy trình xử lý dữ liệu từ lúc thu thập đến phân tích để tránh mâu thuẫn và sai lệch trong khai thác. Đây là nền tảng để mở rộng dữ liệu theo chiều sâu và áp dụng công nghệ mới như AI, machine learning.

2 - Chuẩn hoá và làm sạch dữ liệu

Không có dữ liệu “sạch”, chuyển đổi số chỉ là hình thức. Trước khi đưa vào phân tích, dữ liệu cần được chuẩn hóa về định dạng, loại bỏ trùng lặp, làm đầy những trường thông tin còn thiếu và đảm bảo tính chính xác.

Các bước cần thực hiện gồm:

• Thiết lập quy chuẩn dữ liệu chung: ví dụ về định dạng ngày, số điện thoại, mã sản phẩm, danh mục khách hàng.

• Tự động phát hiện và xử lý lỗi dữ liệu bằng các công cụ như OpenRefine, Trifacta, hoặc các tính năng tích hợp trong phần mềm ERP/CRM.

• Xây dựng quy trình kiểm duyệt dữ liệu định kỳ theo tháng/quý/năm để đảm bảo dữ liệu luôn “sống” và có thể khai thác ngay khi cần.

3 - Tích hợp dữ liệu toàn hệ thống

Dữ liệu nằm rải rác ở các bộ phận, file excel, phần mềm rời rạc sẽ khiến doanh nghiệp không thể có được bức tranh tổng thể. Giải pháp ở đây là:

• Kết nối các phần mềm như CRM, ERP, kế toán, bán hàng, kho vận, chăm sóc khách hàng... thành một hệ sinh thái dữ liệu đồng bộ.

• Sử dụng nền tảng Data Integration Platform hoặc các công cụ ETL để thu thập, chuyển đổi, đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn.

• Ưu tiên các phần mềm có khả năng mở API để dễ tích hợp và mở rộng trong tương lai.

Việc tích hợp giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu liên phòng ban, thay vì chỉ nhìn từ một khía cạnh riêng lẻ.

4 - Tận dụng công nghệ hiện đại

Công nghệ là cánh tay đắc lực giúp dữ liệu phát huy tối đa giá trị. Doanh nghiệp cần xem xét đầu tư hoặc tận dụng các giải pháp công nghệ sau:

• Cloud Storage: linh hoạt, mở rộng, dễ truy cập từ mọi nơi (Google Cloud, AWS, Azure...).

• Data Warehouse / Data Lake: phù hợp với lưu trữ dữ liệu lớn, hỗ trợ phân tích sâu.

• Dashboard & phân tích dữ liệu: sử dụng Power BI, Tableau, Google Data Studio... để trực quan hóa dữ liệu.

• AI & Machine Learning: để dự báo hành vi khách hàng, tự động phân khúc thị trường, tối ưu hoạt động marketing hoặc phát hiện rủi ro.

Lưu ý: không nhất thiết đầu tư quá lớn từ đầu, có thể bắt đầu từ những công cụ cơ bản, miễn là có định hướng rõ ràng và từng bước mở rộng.

5 - Xây dựng văn hoá dữ liệu trong tổ chức

Công nghệ chỉ là một phần, con người mới là yếu tố quyết định dữ liệu có được khai thác hiệu quả hay không. Xây dựng văn hoá dữ liệu đồng nghĩa với việc:

• Toàn bộ nhân sự, không chỉ đội kỹ thuật đều cần hiểu và coi trọng dữ liệu trong công việc.

• Các quyết định đều dựa trên dữ liệu, không chỉ dựa vào cảm tính hay thói quen cũ.

• Đào tạo đội ngũ về kỹ năng đọc hiểu dashboard, báo cáo, cũng như cách nhập liệu đúng chuẩn.

• Khuyến khích chia sẻ dữ liệu liên phòng ban, cùng chịu trách nhiệm với độ chính xác và đầy đủ của dữ liệu nội bộ.

Văn hóa dữ liệu là yếu tố đảm bảo doanh nghiệp không chỉ “có hệ thống” mà còn “biết dùng” và “dám dùng” dữ liệu trong mọi hoạt động vận hành.

6. Một số lưu ý khi khai thác dữ liệu để chuyển đổi số

Dữ liệu mang lại nhiều giá trị, nhưng nếu không được khai thác đúng cách, doanh nghiệp có thể rơi vào trạng thái “thu thập thì nhiều, sử dụng thì ít”. Để tránh lãng phí nguồn lực và đảm bảo dữ liệu thực sự phục vụ chuyển đổi số, dưới đây là những lưu ý quan trọng mà các doanh nghiệp cần đặc biệt quan tâm:

• Không chạy theo số lượng, hãy tập trung vào dữ liệu chất lượng: Doanh nghiệp thường thu thập quá nhiều dữ liệu nhưng lại không biết dùng vào đâu. Thay vì cố gom mọi thứ, hãy ưu tiên các loại dữ liệu “có thể hành động được”, tức có thể phân tích, áp dụng để ra quyết định hoặc cải tiến hoạt động cụ thể.

• Không đợi đủ dữ liệu mới bắt đầu phân tích: Nhiều doanh nghiệp chần chừ vì nghĩ cần có “big data” mới triển khai phân tích. Thực tế, doanh nghiệp hoàn toàn có thể bắt đầu với những tập dữ liệu nhỏ, miễn là đúng mục tiêu, đúng bối cảnh. Phân tích nhỏ nhưng đúng hướng sẽ giúp bạn cải tiến nhanh và mở rộng sau.

• Không nên tách biệt dữ liệu ra khỏi chiến lược kinh doanh: Một sai lầm phổ biến là coi dữ liệu là chuyện của IT hoặc bộ phận kỹ thuật. Dữ liệu chỉ phát huy hiệu quả khi được gắn chặt với mục tiêu kinh doanh, từ marketing, bán hàng đến chăm sóc khách hàng, tài chính. Nếu không, dữ liệu sẽ nằm yên mà không tạo ra giá trị thực.

• Dữ liệu không thể thay thế tư duy lãnh đạo: Dữ liệu giỏi trong việc cung cấp bức tranh quá khứ và hiện tại, nhưng không thể thay thế tầm nhìn và khả năng phán đoán của con người. Việc khai thác dữ liệu nên hỗ trợ quá trình ra quyết định, không bị lệ thuộc hoàn toàn vào con số mà thiếu đi sự linh hoạt, sáng tạo.

• Cần xây dựng kế hoạch bảo mật và tuân thủ pháp lý từ đầu: Dữ liệu khách hàng, tài chính và vận hành đều là tài sản nhạy cảm. Doanh nghiệp cần sớm có chiến lược bảo mật, phân quyền truy cập, mã hoá và tuân thủ các quy định pháp lý như Nghị định 13/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Việc này giúp bảo vệ uy tín và tránh rủi ro pháp lý.

Vai trò của dữ liệu trong chuyển đổi số không còn là xu hướng mà đã trở thành yếu tố sống còn của doanh nghiệp. Khai thác đúng dữ liệu là chìa khóa để tối ưu vận hành, nâng cao năng lực cạnh tranh. Theo dõi AI FIRST để cập nhật thêm giải pháp và chiến lược dữ liệu ứng dụng AI dành cho doanh nghiệp.