LỘ TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG BIG DATA CHO DOANH NGHIỆP SME

Mục lục [Ẩn]

Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để ra quyết định và phát triển bền vững, xây dựng hệ thống Big Data không còn là xu hướng mà đã trở thành nhu cầu cấp thiết. Tuy nhiên, không ít doanh nghiệp vẫn loay hoay trong việc bắt đầu từ đâu. Trong bài viết này, AI First chia sẻ lộ trình triển khai hệ thống Big Data từng bước một cách rõ ràng, thực tiễn và phù hợp với nguồn lực của SME tại Việt Nam.

Những ý chính trong bài viết:

Tìm hiểu khái niệm hệ thống Big Data.

Lợi ích khi doanh nghiệp xây dựng hệ thống Big Data.

Kiến trúc cơ bản của một hệ thống Big Data: Nguồn dữ liệu đầu vào, Ingestion Layer, lưu trữ dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu, bảo mật và quản trị dữ liệu, lớp ứng dụng và khai thác dữ liệu.

Quy trình xây dựng hệ thống Big Data hiệu quả: Từ định hình chiến lược Big Data, xác định các nguồn Big Data cần thiết, thiết kế kiến trúc hệ thống Big Data, triển khai thu thập và lưu trữ dữ liệu, trực quan hoá và thai thác dữ liệu đến vận hành, bảo trì và tối ưu liên tục

Gợi ý 5 lộ trình xây dựng hệ thống Big Data.

Thách thức khi doanh nghiệp xây dựng Big Data.

1. Hệ thống Big Data là gì?

Hệ thống Big Data (dữ liệu lớn) là tập hợp các công nghệ, quy trình và công cụ giúp thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích một khối lượng dữ liệu rất lớn, có tốc độ cao và nhiều dạng khác nhau (có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc) nhằm hỗ trợ ra quyết định, dự báo và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.

2. Lợi ích khi doanh nghiệp xây dựng hệ thống Big Data

Việc xây dựng hệ thống Big Data mang lại nhiều giá trị chiến lược cho doanh nghiệp, không chỉ ở khía cạnh công nghệ mà còn ở khả năng tăng trưởng, tối ưu vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà doanh nghiệp có thể đạt được khi đầu tư vào hệ thống dữ liệu lớn:

Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Thay vì dựa vào cảm tính, hệ thống Big Data giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu thực tế, đa chiều và theo thời gian thực, từ đó đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và thị trường thay đổi liên tục.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Big Data giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của từng nhóm khách hàng. Từ đó, có thể tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hoá, nội dung phù hợp và ưu đãi đúng thời điểm, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.
Tối ưu hóa vận hành và giảm chi phí hoạt động: Thông qua việc phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng, sản xuất, tồn kho, nhân sự,... doanh nghiệp có thể phát hiện điểm nghẽn, giảm lãng phí và tự động hóa quy trình, từ đó tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành.
Phát hiện sớm rủi ro và gian lận: Hệ thống Big Data giúp phân tích bất thường trong hành vi, giao dịch hoặc hoạt động nội bộ, từ đó cảnh báo sớm các nguy cơ gian lận, thất thoát tài chính hoặc rủi ro trong vận hành. Đây là yếu tố quan trọng để doanh nghiệp bảo vệ tài sản và uy tín thương hiệu.
Hỗ trợ phát triển sản phẩm và cải tiến dịch vụ: Dữ liệu thu thập từ phản hồi người dùng, xu hướng tiêu dùng và hành vi sử dụng sản phẩm giúp doanh nghiệp nắm bắt nhu cầu thị trường nhanh chóng, từ đó phát triển sản phẩm mới hoặc cải tiến dịch vụ hiện có theo đúng kỳ vọng của khách hàng.

3. Kiến trúc cơ bản của một hệ thống Big Data

Để hệ thống Big Data hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp cần triển khai một kiến trúc có khả năng tiếp nhận, xử lý, lưu trữ và khai thác khối lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau. Một kiến trúc chuẩn không chỉ đảm bảo hiệu suất mà còn giúp doanh nghiệp mở rộng linh hoạt, bảo mật thông tin và tối ưu chi phí.

Kiến trúc cơ bản của một hệ thống Big Data:

Nguồn dữ liệu đầu vào (Data Sources)

Ingestion Layer (Lớp thu thập dữ liệu)

Lưu trữ dữ liệu (Storage Layer)

Xử lý & phân tích dữ liệu

Bảo mật & quản trị dữ liệu

Lớp ứng dụng và khai thác dữ liệu (Business Layer)

3.1. Nguồn dữ liệu đầu vào (Data Sources)

Dữ liệu đầu vào là nơi khởi đầu của mọi hệ thống Big Data. Doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cả bên trong và bên ngoài tổ chức, với định dạng đa dạng như có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.

Hệ thống nội bộ: CRM, ERP, phần mềm kế toán, dữ liệu bán hàng, kho, nhân sự.
Dữ liệu khách hàng: Website, app, mạng xã hội, hành vi người dùng, phản hồi khách hàng.
Nguồn dữ liệu bên ngoài: Open data, dữ liệu từ đối tác, sàn thương mại điện tử, API dịch vụ.
Thiết bị IoT và cảm biến: Gửi dữ liệu theo thời gian thực từ môi trường, nhà máy, xe vận chuyển,…

3.2. Ingestion Layer (Lớp thu thập dữ liệu)

Đây là lớp trung gian chịu trách nhiệm thu thập, xử lý ban đầu và đưa dữ liệu vào hệ thống lưu trữ. Lớp này giúp đảm bảo dữ liệu được đưa vào với tốc độ nhanh, đúng định dạng và không mất mát.

Batch Ingestion: Thu thập theo lô, sử dụng cho các dữ liệu lớn nhưng không yêu cầu tức thời.
Stream Ingestion: Thu thập dữ liệu theo thời gian thực từ các thiết bị IoT, web, app.
Các công cụ phổ biến: Apache Kafka, Flume, NiFi giúp truyền tải dữ liệu ổn định, linh hoạt.
Chuyển đổi định dạng (ETL/ELT): Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào lưu trữ.

3.3. Lưu trữ dữ liệu (Storage Layer)

Sau khi thu thập, dữ liệu cần được lưu trữ an toàn và có thể truy cập hiệu quả khi cần xử lý hoặc phân tích. Tùy theo nhu cầu và quy mô, doanh nghiệp có thể lựa chọn các hình thức lưu trữ phù hợp.

Data Lake: Lưu trữ toàn bộ dữ liệu thô, hỗ trợ xử lý dữ liệu đa dạng (phi cấu trúc, có cấu trúc).
Data Warehouse: Lưu trữ dữ liệu đã được xử lý, tối ưu cho việc truy vấn và phân tích.
Hệ thống lưu trữ phân tán: Như Hadoop HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage.
Khả năng mở rộng cao: Giúp lưu trữ hàng tỷ bản ghi dữ liệu với chi phí tối ưu.

3.4. Xử lý & phân tích dữ liệu

Đây là phần quan trọng nhất trong hệ thống Big Data, giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. Doanh nghiệp có thể thực hiện cả xử lý theo thời gian thực hoặc theo lô tùy theo nhu cầu kinh doanh.

Batch Processing: Dùng cho các tác vụ xử lý dữ liệu lớn theo chu kỳ (Apache Hadoop, Spark).
Real-time Processing: Phân tích tức thời (Apache Storm, Apache Flink) để ra quyết định nhanh.
Phân tích nâng cao (Advanced Analytics): Ứng dụng AI, Machine Learning để dự đoán xu hướng, hành vi.
Công cụ trực quan hóa dữ liệu: Như Power BI, Tableau, giúp ban lãnh đạo ra quyết định dễ dàng hơn.

3.5. Bảo mật & quản trị dữ liệu

Dữ liệu lớn đi kèm với trách nhiệm lớn. Doanh nghiệp cần thiết lập các chính sách bảo mật, quyền truy cập và quản trị dữ liệu hiệu quả để đảm bảo tuân thủ pháp luật và tránh rủi ro rò rỉ thông tin.

Phân quyền truy cập dữ liệu: Ai được xem, chỉnh sửa, phân tích dữ liệu gì.
Mã hóa và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm: Bảo vệ thông tin cá nhân, tài chính, hồ sơ khách hàng.
Quản trị vòng đời dữ liệu (Data Governance): Theo dõi, kiểm soát, ghi log mọi thay đổi.
Tuân thủ quy định pháp lý: GDPR, luật bảo vệ dữ liệu cá nhân tại Việt Nam, các tiêu chuẩn ISO.

3.6. Lớp ứng dụng và khai thác dữ liệu (Business Layer)

Đây là lớp cuối cùng trong kiến trúc, nơi dữ liệu đã được xử lý được sử dụng để tạo giá trị cho hoạt động kinh doanh, như phân tích, ra quyết định, cá nhân hóa trải nghiệm, hay tối ưu vận hành.

Báo cáo theo thời gian thực cho lãnh đạo: Hỗ trợ ra quyết định chiến lược kịp thời.
Tích hợp với các phần mềm kinh doanh: Như CRM, ERP, marketing automation.
Phân tích hành vi khách hàng và xu hướng thị trường: Dựa trên AI và dữ liệu đã học.
Tạo đề xuất sản phẩm, cá nhân hóa nội dung: Tăng trải nghiệm và tỷ lệ chuyển đổi.

4. Quy trình xây dựng hệ thống Big Data hiệu quả

Việc xây dựng một hệ thống Big Data hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn ở chiến lược triển khai, tính phù hợp với mô hình kinh doanh và khả năng khai thác dữ liệu phục vụ mục tiêu tăng trưởng.

Các bước xây dựng hệ thống Big Data:

Bước 1: Định hình chiến lược Big Data

Bước 2: Xác định các nguồn Big Data cần thiết

Bước 3: Thiết kế kiến trúc hệ thống Big Data phù hợp

Bước 4: Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data

Bước 5: Trực quan hóa & khai thác dữ liệu để ra quyết định

Bước 6: Vận hành, bảo trì & tối ưu hệ thống liên tục

Bước 1: Định hình chiến lược Big Data

Trước khi đầu tư vào công nghệ, doanh nghiệp cần làm rõ vai trò của hệ thống Big Data trong tổng thể chiến lược tăng trưởng. Dữ liệu sẽ phục vụ cho những quyết định nào? Giải quyết vấn đề gì? Tạo ra giá trị ở đâu? Đây là bước nền tảng để tránh lãng phí nguồn lực và đảm bảo hiệu quả đầu tư.

Xác định mục tiêu sử dụng dữ liệu: Ví dụ như cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng doanh thu, tối ưu vận hành, giảm chi phí,…
Đặt ra các chỉ số đo lường (KPIs) cho việc triển khai hệ thống Big Data: Tốc độ ra quyết định, mức độ chính xác trong dự báo, tăng tỷ lệ chuyển đổi,...
Đánh giá mức độ sẵn sàng nội bộ: Doanh nghiệp có đội ngũ đủ năng lực? Hệ thống cũ có thể tích hợp?
Đảm bảo sự cam kết từ ban lãnh đạo: Đây là yếu tố quan trọng giúp duy trì sự đồng thuận, huy động nguồn lực và đảm bảo quá trình triển khai xuyên suốt.

Bước 2: Xác định các nguồn Big Data cần thiết

Dữ liệu chỉ có giá trị khi doanh nghiệp biết mình đang cần dữ liệu gì và dữ liệu đó đến từ đâu. Trong hệ thống Big Data, nguồn dữ liệu có thể đến từ hàng chục nền tảng và định dạng khác nhau, điều quan trọng là cần có kế hoạch lựa chọn và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.

Xác định các nguồn dữ liệu nội bộ: Như dữ liệu từ phần mềm CRM (quản lý khách hàng), ERP (quản trị doanh nghiệp), dữ liệu bán hàng, kho vận, marketing,...
Tận dụng dữ liệu từ bên ngoài: Bao gồm mạng xã hội, xu hướng tìm kiếm Google, dữ liệu thị trường từ các đối tác hoặc open data.
Phân loại dữ liệu theo cấu trúc: Có cấu trúc (bảng dữ liệu, Excel), bán cấu trúc (XML, JSON), phi cấu trúc (video, ảnh, âm thanh, email…).
Đánh giá chất lượng dữ liệu: Xem xét độ chính xác, độ đầy đủ, tần suất cập nhật và khả năng tích hợp với hệ thống hiện tại.

Bước 3: Thiết kế kiến trúc hệ thống Big Data phù hợp

Kiến trúc hệ thống là phần xương sống đảm bảo khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả, linh hoạt và an toàn. Việc thiết kế kiến trúc phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp vừa giải quyết được bài toán trước mắt, vừa có thể mở rộng dễ dàng trong tương lai khi khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu ngày càng tăng.

Chọn mô hình lưu trữ phù hợp: Data Lake dùng để lưu dữ liệu thô và đa dạng; Data Warehouse dùng để lưu dữ liệu đã được xử lý tùy vào mục tiêu sử dụng, có thể kết hợp cả hai.
Lựa chọn công nghệ và công cụ xử lý dữ liệu: Như Apache Hadoop, Spark cho xử lý batch; Kafka, Flink cho xử lý real-time.
Thiết kế tầng phân quyền và bảo mật: Ai được phép truy cập dữ liệu nào? Làm gì với dữ liệu đó? Cần đảm bảo tính an toàn và minh bạch.
Lên bản đồ hệ thống toàn diện: Bao gồm các lớp: thu thập dữ liệu (ingestion), xử lý, lưu trữ, phân tích, bảo mật và ứng dụng dữ liệu.

Bước 4: Triển khai thu thập, quản lý và lưu trữ dữ liệu

Sau khi có thiết kế kiến trúc phù hợp, doanh nghiệp tiến hành triển khai hệ thống, bắt đầu từ thu thập dữ liệu từ các nguồn đã xác định, sau đó đưa về lưu trữ và quản lý tập trung để chuẩn bị cho các bước xử lý và phân tích tiếp theo.

Thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu theo thời gian thực hoặc theo lô: Dùng công cụ như Apache Kafka, Flume, hoặc tích hợp API từ nền tảng thứ ba.
Lưu trữ dữ liệu vào hệ thống phù hợp: Sử dụng dịch vụ cloud như AWS S3, Google Cloud Storage, hoặc các hệ thống on-premise nếu yêu cầu bảo mật cao.
Xây dựng chính sách quản lý vòng đời dữ liệu (Data Lifecycle): Xác định thời gian lưu trữ, thời điểm cần backup, xoá bỏ hay di chuyển dữ liệu.
Thiết lập cơ chế sao lưu, khôi phục, phân quyền và bảo mật: Đảm bảo dữ liệu không bị rò rỉ, mất mát, sai lệch trong quá trình vận hành.

Bước 5: Trực quan hóa & khai thác dữ liệu để ra quyết định

Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được khai thác hiệu quả. Đây là bước doanh nghiệp sử dụng các công cụ phân tích và trực quan hóa để biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, từ đó hỗ trợ quá trình ra quyết định một cách nhanh chóng và chính xác hơn.

Sử dụng công cụ Business Intelligence (BI): Như Power BI, Tableau, Looker để trình bày dữ liệu dễ hiểu cho lãnh đạo.
Tạo báo cáo & dashboard theo thời gian thực: Giúp các bộ phận nắm bắt hiệu quả kinh doanh và ra quyết định ngay khi cần.
Ứng dụng phân tích nâng cao (Advanced Analytics): Machine Learning, AI để dự báo hành vi khách hàng, xu hướng thị trường, rủi ro trong chuỗi cung ứng…
Cá nhân hoá chiến lược dựa trên dữ liệu: Tối ưu marketing, bán hàng, quản lý tồn kho, chăm sóc khách hàng,…

Bước 6: Vận hành, bảo trì & tối ưu hệ thống liên tục

Hệ thống Big Data không phải là dự án làm một lần rồi thôi mà cần được duy trì, giám sát và cải tiến liên tục. Công nghệ luôn thay đổi, dữ liệu ngày càng nhiều và phức tạp nếu không tối ưu thường xuyên, hệ thống sẽ nhanh chóng lỗi thời và kém hiệu quả.

Thiết lập quy trình vận hành định kỳ: Theo dõi hiệu suất hệ thống, phát hiện sự cố, kiểm tra bảo mật, cập nhật phần mềm.
Đào tạo và nâng cao năng lực cho đội ngũ vận hành: Giúp họ hiểu hệ thống, xử lý sự cố và ứng dụng dữ liệu hiệu quả hơn.
Tối ưu công cụ và thuật toán xử lý: Đảm bảo tốc độ xử lý và chi phí lưu trữ phù hợp với quy mô dữ liệu ngày càng tăng.
Đánh giá lại chiến lược dữ liệu định kỳ: Kiểm tra tính hiệu quả của các mô hình phân tích, độ chính xác của dự báo, khả năng ứng dụng vào thực tế.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

5. Gợi ý lộ trình triển khai Big Data cho SME

Việc xây dựng hệ thống Big Data không cần bắt đầu từ những dự án quy mô lớn, tốn kém. Với doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), một lộ trình triển khai rõ ràng, từng bước, phù hợp với nguồn lực là yếu tố then chốt giúp đảm bảo hiệu quả, tránh lãng phí và giảm thiểu rủi ro.

Lộ trình triển khai hệ thống Big Data:

Giai đoạn 1: Chuẩn bị chiến lược & tư duy dữ liệu

Giai đoạn 2: Thiết kế kiến trúc hệ thống dữ liệu

Giai đoạn 3: Triển khai thử nghiệm (Pilot) trên 1 phòng ban

Giai đoạn 4: Mở rộng toàn doanh nghiệp

Giai đoạn 5: Xây dựng chiến lược bảo mật & quản trị dữ liệu

1 - Giai đoạn 1: Chuẩn bị chiến lược & tư duy dữ liệu

Đây là bước nền tảng giúp doanh nghiệp xác định rõ vai trò của dữ liệu trong chiến lược phát triển tổng thể, đồng thời xây dựng tư duy dữ liệu (data-driven mindset) cho đội ngũ từ cấp lãnh đạo đến nhân viên.

Xác định mục tiêu ứng dụng Big Data: Giải quyết bài toán cụ thể như tối ưu marketing, nâng cao chăm sóc khách hàng, dự báo doanh thu,...
Xây dựng văn hoá dữ liệu trong nội bộ: Thúc đẩy tư duy ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.
Đánh giá mức độ trưởng thành dữ liệu hiện tại: Doanh nghiệp đã có dữ liệu chưa? Đã sử dụng dữ liệu như thế nào?
Đảm bảo cam kết từ ban lãnh đạo: Đây là yếu tố sống còn giúp triển khai thành công, tránh việc nửa vời.

2 - Giai đoạn 2: Thiết kế kiến trúc hệ thống dữ liệu phù hợp

Sau khi có định hướng rõ ràng, doanh nghiệp bước vào giai đoạn thiết kế hệ thống. Mục tiêu là xây dựng kiến trúc dữ liệu phù hợp với quy mô hiện tại, nhưng có thể mở rộng trong tương lai khi nhu cầu phát sinh.

Chọn mô hình lưu trữ phù hợp: Data Lake để lưu dữ liệu thô, Data Warehouse để phục vụ phân tích.
Lựa chọn công cụ phù hợp với ngân sách: Ưu tiên các nền tảng mã nguồn mở hoặc SaaS dễ tích hợp như Google Cloud, AWS, Apache Hadoop,...
Thiết kế kiến trúc hệ thống đơn giản, dễ triển khai: Tách rõ các lớp: thu thập, xử lý, lưu trữ, phân tích và bảo mật.
Lên kế hoạch phân quyền truy cập dữ liệu: Đảm bảo an toàn và tránh rò rỉ thông tin quan trọng.

3 - Giai đoạn 3: Triển khai thử nghiệm (Pilot) trên một phòng ban

Thay vì áp dụng đồng loạt trên toàn doanh nghiệp, SME nên bắt đầu từ một bộ phận cụ thể để kiểm chứng hiệu quả, tối ưu quy trình và rút kinh nghiệm trước khi nhân rộng. Đây là cách tiếp cận thử nhanh, sai nhỏ, học nhanh.

Chọn một phòng ban phù hợp để triển khai thử nghiệm: Thường là Marketing, Kinh doanh hoặc Chăm sóc khách hàng, nơi dữ liệu dễ thu thập và có thể đo lường rõ hiệu quả.
Đo lường KPIs cụ thể cho dự án Pilot: Ví dụ: tỷ lệ chuyển đổi tăng bao nhiêu sau khi phân tích dữ liệu?
Thu thập phản hồi từ nhân viên sử dụng: Để điều chỉnh lại công cụ, quy trình hoặc giao diện cho phù hợp.
Hoàn thiện tài liệu hướng dẫn sử dụng dữ liệu: Giúp các phòng ban khác sau này dễ dàng triển khai.

4 - Giai đoạn 4: Mở rộng toàn doanh nghiệp

Khi giai đoạn thử nghiệm đã chứng minh hiệu quả, doanh nghiệp có thể mở rộng hệ thống Big Data đến các phòng ban còn lại. Đây là lúc cần đồng bộ quy trình, đào tạo đội ngũ và kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc thành một hệ thống tập trung.

Đào tạo nội bộ toàn diện: Giúp nhân viên hiểu vai trò dữ liệu trong công việc và cách khai thác hiệu quả.
Kết nối dữ liệu từ nhiều bộ phận: Tích hợp giữa dữ liệu bán hàng, vận hành, tài chính, chăm sóc khách hàng…
Xây dựng các dashboard và báo cáo dành riêng cho từng phòng ban: Tùy chỉnh theo mục tiêu và vai trò người dùng.
Thiết lập hệ thống giám sát hiệu suất: Theo dõi hoạt động của toàn hệ thống dữ liệu theo thời gian thực.

5 - Giai đoạn 5: Xây dựng chiến lược bảo mật & quản trị dữ liệu lâu dài

Khi dữ liệu đã trở thành một phần trong vận hành hàng ngày, doanh nghiệp cần có kế hoạch quản trị và bảo mật dữ liệu chặt chẽ để đảm bảo an toàn thông tin, tuân thủ quy định pháp luật và sẵn sàng mở rộng.

6. Thách thức khi doanh nghiệp xây dựng hệ thống Big Data

Việc triển khai hệ thống Big Data mang lại nhiều lợi ích chiến lược cho doanh nghiệp, nhưng đi kèm với đó là không ít thách thức. Dưới đây là 5 thách thức phổ biến mà doanh nghiệp thường gặp phải khi bắt đầu hành trình ứng dụng dữ liệu lớn vào kinh doanh.

Thiếu nhân sự có chuyên môn về dữ liệu: Một trong những rào cản lớn nhất khi xây dựng hệ thống Big Data là thiếu đội ngũ có năng lực chuyên sâu về phân tích dữ liệu, quản trị hệ thống và khai thác thông tin giá trị từ dữ liệu. Việc này khiến doanh nghiệp dù có dữ liệu cũng khó khai thác hiệu quả.
Dữ liệu rời rạc, không đồng bộ, thiếu chất lượng: Hầu hết doanh nghiệp SME đều gặp tình trạng dữ liệu được lưu trữ phân tán ở nhiều hệ thống khác nhau, thiếu tiêu chuẩn hóa, dẫn đến việc khai thác gặp khó khăn hoặc sai lệch.
Chi phí đầu tư và duy trì hệ thống: Dù công nghệ ngày nay đã dễ tiếp cận hơn, nhưng chi phí xây dựng và vận hành hệ thống Big Data vẫn là vấn đề khiến nhiều doanh nghiệp e ngại đặc biệt là với các SME có ngân sách hạn chế.
Khó xác định mục tiêu dữ liệu rõ ràng: Nhiều doanh nghiệp bắt đầu thu thập dữ liệu nhưng không xác định được mục tiêu cụ thể, dẫn đến hệ thống không phát huy được giá trị hoặc chỉ dừng ở việc thu thập cho có.
Thiếu chiến lược quản trị dữ liệu (Data Governance): Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được quản lý đúng cách. Nhiều doanh nghiệp chưa có chính sách quản trị dữ liệu rõ ràng, dẫn đến việc sử dụng dữ liệu thiếu hiệu quả, tiềm ẩn nhiều rủi ro về bảo mật và tuân thủ.

Việc xây dựng hệ thống Big Data là hành trình chiến lược giúp doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn, cá nhân hóa dịch vụ và tối ưu vận hành toàn diện. Tuy nhiên, để thành công, doanh nghiệp cần có lộ trình triển khai bài bản, tư duy dữ liệu đúng đắn và sự đồng hành từ đội ngũ có chuyên môn. Qua bài viết trên, AI First mong rằng có thể các doanh nghiệp SME xây dựng hệ thống dữ liệu mạnh mẽ, thông minh và bền vững.