Chuyển đổi dữ liệu: Làm thế nào để chuyển dữ liệu thành thông tin kinh doanh có giá trị

Taca
Kiến thức kinh doanh
Cập nhật: 1 Tháng 5, 2024

Dữ liệu đang trở thành tài sản chiến lược cốt lõi và quản lý dữ liệu đang là ưu tiên của nhiều lãnh đạo của nhiều tổ chức hàng đầu. Trên thực tế, doanh nghiệp thu được rất nhiều dữ liệu, nhưng không phải tất cả đều đáng tin cậy, đều liên quan đến vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải, đều gãi đúng chỗ ngứa. Đại đa số doanh nghiệp đều thất bại ở khâu này: chuyển đổi dữ liệu – đưa những dữ liệu “khô khan” thành các thông tin kinh doanh có ý nghĩa, đưa ra quyết định và hành động theo đó.

Vậy làm cách nào doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa nguồn dữ liệu thu thập được và chuyển đổi dữ liệu “thô sơ” thành những “thông tin quản trị” một cách nhanh chóng và hiệu quả, sẽ được giải đáp trong bài phân tích dưới đây.

Cách tiếp cận và quản trị dữ liệu đúng đắn sẽ “bàn đạp” hoàn hảo cho hành trình từ dữ liệu thô sơ cho đến thông tin quản trị quan trọng

Nếu hiểu đúng về dữ liệu trong kinh doanh và có phương pháp quản trị dữ liệu phù hợp thì doanh nghiệp gần như đã nắm chắc phần thắng trong cuộc chiến dữ liệu, theo đó những phương pháp chuyển đổi dữ liệu mà tôi chia sẻ bên dưới sẽ dễ áp dụng và thực hiện hơn nhiều. Ngược lại, nếu doanh nghiệp bạn đang chưa hiểu đúng về dữ liệu kinh doanh và chưa xác định được một phương pháp quản trị phù hợp thì những cách tăng tốc quy trình chuyển đổi dữ liệu phía dưới sẽ rất khó thành công. Bản chất là “chuốt đuôi lấy ngọn” chưa nhìn thẳng vào gốc rễ của vấn đề, khó mà mang lại hiệu quả lâu dài.

Vậy nên trước khi xem xét áp dựng các tips bên dưới hãy đánh giá xem việc quản trị dữ liệu của doanh nghiệp bạn đang ở mức độ nào trước đã.

>>> Xem thêm:

Bước đầu của mô hình quản trị dữ liệu hiệu quả: tiếp cận và quản lý dữ liệu như một “sản phẩm”

Một số công ty hàng đầu đang sử dụng phương pháp tiếp cận và quản lý dữ liệu như một “sản phẩm”. Đây là một phương pháp đã được thử nghiệm rộng rãi (thường được sử dụng nhất là trong các tổ chức CNTT để xây dựng phần mềm hoặc quản lý quy trình hiệu quả hơn). Trong cách tiếp cận này, các nhóm chức năng chéo thiết kế và xây dựng các sản phẩm và tính năng có hiệu quả tối thiểu (MVP) một cách nhanh chóng, thử nghiệm chúng với khách hàng cũng như tinh chỉnh và nâng cao chúng trong các lần lặp lại nhanh chóng.

Tương tự, dữ liệu linh hoạt dựa trên cách tiếp cận tương tự để phát triển và phân phối: các nhóm chức năng chéo bao gồm các thành viên kinh doanh và CNTT làm việc trong “phòng thí nghiệm dữ liệu” tập trung vào việc tạo ra những hiểu biết đáng tin cậy cho phép công ty giải quyết các ưu tiên kinh doanh cao nhất của mình và nhận ra kết quả tích cực nhanh chóng.

>>> Xem thêm: Chiến lược dữ liệu: tận dụng dữ liệu tối đa từ mô hình chiến lược toàn diện

Chuyển đổi dữ liệu – mở rộng góc nhìn thông tin quản trị quan trọng từ những con số “khô khan”

Tích hợp yếu tố kinh doanh vào dữ liệu

Cách tiếp cận dữ liệu linh hoạt nhất thiết phải dựa trên một số nguyên tắc cốt lõi và khả năng liên kế của tổ chức.

Đầu tiên là cách tiếp cận theo định hướng kinh doanh đối với chuyển đổi kỹ thuật số và do đó, đối với việc di chuyển và quản lý dữ liệu. Theo cách tiếp cận này, các công ty tạo ra một danh sách tổng thể các trường hợp sử dụng kinh doanh có thể có cho phân tích nâng cao, cũng như các cơ hội cho các sản phẩm và quy trình mới hoặc nâng cao. Họ kiểm kê các loại dữ liệu khác nhau liên quan đến các trường hợp và cơ hội sử dụng. Trong quá trình này,doanh nghiệp xác định các đặc điểm và hoạt động quan trọng nhất của khách hàng trên nhiều lĩnh vực kinh doanh. Ví dụ: một công ty bảo hiểm phải đối mặt với sự gián đoạn từ những người tham gia kỹ thuật số có thể xem xét các cách để tiến hành phân tích chi tiết hơn về các yếu tố như hành vi mua hàng của khách hàng hoặc thời gian phục vụ khách hàng. Bằng cách này, nó có thể cải thiện quy trình bảo lãnh phát hành, giảm chi phí và tăng chất lượng dịch vụ.

Sau đó, các nhóm sẽ sắp xếp thứ tự các cơ hội được xác định và xem xét, đối với từng cơ hội, cấp độ quản trị dữ liệu , kiến trúc và chất lượng được yêu cầu—ví dụ: các kênh tiêu dùng ưa thích của khách hàng hoặc các nguồn dữ liệu “vàng” (hoặc không thể bác bỏ), được yêu cầu, hoặc độ trễ của dữ liệu. Kết quả sẽ là hai bản đồ đường đi chi tiết, được căn chỉnh—một bản đồ nêu bật các mục tiêu, ngân sách, khung thời gian và các cột mốc quan trọng của hoạt động kinh doanh kỹ thuật số; phần còn lại xác định các yêu cầu dữ liệu để xây dựng kiến trúc dữ liệu lớn hiệu quả và cung cấp hỗ trợ phân tích liền mạch.

Một nguyên tắc quan trọng khác của dữ liệu linh hoạt là quyền sở hữu chung. Tương tác giữa các đơn vị kinh doanh và phòng CNTT ở hầu hết các công ty thường bị giới hạn ở các yêu cầu kinh doanh và các giải pháp CNTT được “ném qua lại qua” bức tường ngăn cách giữa hai bên. Để triển khai thành công phương pháp tiếp cận dữ liệu linh hoạt, đại diện từ phía doanh nghiệp cần phải ngồi trực tiếp với các thành viên của tổ chức CNTT. Việc họ ở cùng một phòng có thể giúp phá bỏ rào cản văn hóa—doanh nhân có thể tìm hiểu thêm về công nghệ và các nhà quản lý CNTT có thể tiếp xúc với nhiều yếu tố hơn của doanh nghiệp.

Có lẽ quan trọng hơn, quyền sở hữu chung các giao thức quản lý dữ liệu và phân phối dữ liệu có thể giúp tổ chức xác định các yêu cầu dữ liệu kịp thời, nhanh chóng xác thực trường hợp kinh doanh của các giải pháp được đề xuất (thay vì chờ phê duyệt để phân tầng qua các kênh truyền thống) và đảm bảo chất lượng của giải pháp (thông qua giám sát chung liên tục). Khi cách tiếp cận linh hoạt được áp dụng trong công ty, các nhóm phân tán có thể sử dụng các công nghệ cộng tác và mạng xã hội để đạt được những hiệu quả tương tự như khi họ làm việc cùng vị trí.

Việc xây dựng các nhóm đa chức năng hoặc theo dự án (SCRUM) cũng rất quan trọng. Các công ty có thể hưởng lợi từ việc chỉ định các nhóm chuyên trách thực hiện nỗ lực chuyển đổi dữ liệu của họ. Các nhóm dự án sử dụng dữ liệu này có thể bao gồm đại diện từ các đơn vị kinh doanh và CNTT—ví dụ: nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, chủ sở hữu thông tin doanh nghiệp, nhà phát triển CNTT và chuyên gia kiểm soát chất lượng. Theo kinh nghiệm của chúng tôi, các nhóm này hoạt động tốt nhất khi họ có thể tách biệt khỏi tổ chức và khi 100% thời gian của họ được phân bổ cho việc quản lý dữ liệu linh hoạt. Các nhóm scrum này sẽ tập trung vào việc phát triển và cung cấp các sản phẩm cũng như quy trình n dữ liệu có tính khả thi tối thiểu mà có thể được phát hành, thử nghiệm và tinh chỉnh nhanh chóng—từ đó tăng tốc khả năng của các công ty trong việc thu được thông tin chi tiết và giá trị kinh doanh từ dữ liệu mà họ có thể tùy ý sử dụng.

Khi các chương trình chuyển đổi dữ liệu bao gồm ngày càng nhiều các “yếu tố kinh doanh”, nhiều phòng thí nghiệm dữ liệu có thể hợp nhất thành một “nhà máy” dữ liệu. Các hệ thống hỗ trợ bổ sung, chẳng hạn như văn phòng quản lý dự án, có thể hữu ích trong việc giám sát hoạt động của nhóm scrum và đảm bảo rằng các nỗ lực di chuyển dữ liệu diễn ra theo đúng kế hoạch (theo các mốc quan trọng được xác định trước) và mọi vấn đề liên quan đến dữ liệu đều được giải quyết nhanh chóng.

chuyen-doi-du-lieu-hieu-du-lieu-linh-hoat

Tận dụng hồ dữ liệu khổng lồ (Công cụ phân tích dữ liệu kinh doanh nâng cao)

Các công ty sẽ cần áp dụng các công nghệ mới liên tục để quản lý dữ liệu . Hồ dữ liệu là kho lưu trữ tất cả thông tin kinh doanh có cấu trúc và phi cấu trúc được thu thập từ vô số hệ thống nằm ở các đơn vị và chức năng kinh doanh khác nhau trong một công ty. Nó sẽ bao gồm dữ liệu hiện tại và được lưu trữ, đồng thời thông qua việc sử dụng API (Application Programming Interface- ứng dụng chung) , có thể được làm phong phú thêm thông tin từ các nhà cung cấp bên ngoài—ví dụ: dữ liệu xã hội từ Facebook hoặc Twitter—hoặc bằng dữ liệu mở, chẳng hạn như tọa độ GPS.

Không giống như kho dữ liệu truyền thống, hồ dữ liệu không lưu trữ dữ liệu trong các tệp và thư mục; dữ liệu vẫn ở định dạng ban đầu của chúng. Do đó, chi phí để lưu trữ những dữ liệu này vẫn ở mức thấp và khả năng định cấu hình hoặc cấu hình lại dữ liệu một cách nhanh chóng vẫn ở mức cao. Ngoài khả năng lưu trữ hiệu quả, hồ dữ liệu sẽ tương thích với các công cụ khám phá dữ liệu tiêu chuẩn, giúp đội CNTT và doanh nghiệp dễ dàng tìm thấy thông tin họ cần. Hồ dữ liệu ban đầu có thể được xây dựng riêng biệt với các hệ thống CNTT cốt lõi của doanh nghiệp, để có thể thực hiện cập nhật dễ dàng hơn khi công nghệ dữ liệu phát triển. Tuy nhiên, cuối cùng, hồ dữ liệu phải được tích hợp trong kiến trúc dữ liệu hiện có của công ty và đóng vai trò là nguồn thông tin chính.

Ban đầu dữ liệu trong hồ sẽ được tập hợp cho từng trường hợp sử dụng cụ thể; theo thời gian,công ty sẽ hình thành một kho dữ liệu đáng tin cậy hỗ trợ các ứng dụng liên quan

Duy trì quá trình chuyển đổi dữ liệu linh hoạt để nắm bắt cơ hội kinh doanh mới

Các công ty có thể nhận ra giá trị ngay lập tức từ việc phát hành thường xuyên các giải pháp quản lý dữ liệu khả thi ở mức tối thiểu (MVP) và khai thác dữ liệu được thực hiện nhờ sự phát triển của hồ dữ liệu toàn diện: các cơ hội kinh doanh mới. Các yếu tố kinh doanh tham gia vào việc phân phối dữ liệu ngay từ đầu,doanh nghiệp có thể nắm bắt những cơ hội mới nổi này nhanh hơn.

chuyen-doi-du-lieu-can-goc-nhin-thong-tin-da-dang

Cách tiếp cận này đã có tác động tích cực đến các công ty thuộc nhiều ngành công nghiệp.

Ví dụ, một ngân hàng lớn ở châu Âu đã có thể triển khai một số sáng kiến kỹ thuật số đúng thời gian, phù hợp với ngân sách và phù hợp với các yêu cầu và thời hạn quy định, một phần là nhờ việc áp dụng dữ liệu linh hoạt. Ngân hàng đã thiết kế và triển khai các dịch vụ mới hướng tới khách hàng nhanh hơn (trong vòng vài tuần thay vì vài tháng). Cụ thể ngân hàng này đã thành lập một phòng thí nghiệm dữ liệu bao gồm hơn 100 nhân viên, thực hiện các dự án theo từng đợt sáu tháng. Liên tục cập nhật cơ sở hạ tầng công nghệ của mình bằng một hồ dữ liệu chứa khoảng 100.000 thành phần dữ liệu mà nhiều đơn vị kinh doanh có thể phân tích và sử dụng.

Nhóm CNTT và doanh nghiệp chung đã phát triển một lộ trình rõ ràng để đảm bảo rằng dữ liệu làm nền tảng cho việc cung cấp các dịch vụ hướng tới khách hàng luôn có sẵn và có chất lượng cao nhất. Đồng thời, ngân hàng đã thành lập dịch vụ “khoa học dữ liệu” nội bộ để giúp các đơn vị kinh doanh riêng lẻ thiết kế các chương trình phân tích và mô hình học máy. Hơn 200 nhân viên ở nhiều bộ phận đã tham gia vào chương trình chuyển đổi dữ liệu và họ bày tỏ sự hài lòng cao với “văn hóa dữ liệu lớn” mới của công ty. Ngoài ra, ngân hàng đã có thể xây dựng một thư viện gồm hơn 300 mục đích sử dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau của người dùng nội bộ và bên ngoài—một hoạt động cuối cùng sẽ giúp ngân hàng đạt được những lợi ích đáng kể về hiệu quả.

Ví dụ về một công ty dược phẩm lớn khác, họ đang thực hiện chương trình chuyển đổi dữ liệu kéo dài hai năm. Mục tiêu chính của họ là sử dụng các phân tích nâng cao để cải thiện hoạt động ở nhiều chức năng và bộ phận;họ cũng hy vọng sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh từ việc sử dụng phân tích. Công ty đã triển khai các phương pháp dữ liệu linh hoạt trên nhiều luồng công việc khác nhau (chẳng hạn như thực tiễn thương mại, R&D và chuỗi cung ứng) để xây dựng cái nhìn nhất quán, mạch lạc về dữ liệu khách hàng. Nó đã thành lập một số nhóm nhỏ, đa chức năng để tạo và triển khai các công cụ và dịch vụ tích hợp dữ liệu.

Trong một khoảng thời gian tương đối ngắn, các nhóm scrum này đã có thể thu thập thông tin quan trọng về sản phẩm, mức giá, hợp đồng và dữ liệu khách hàng khác từ các hệ thống và lĩnh vực kinh doanh khác nhau về một nơi. Như một nhà lãnh đạo đã nói với chúng tôi, dữ liệu đã được dân chủ hóa; giờ đây người dùng từ các bộ phận khác nhau của công ty có thể truy cập chúng và dữ liệu đang được cập nhật theo thời gian thực và do đó có thể hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng tốt hơn. Công ty hy vọng sẽ giảm đáng kể thời gian tung ra thị trường các sản phẩm mới trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ quy định. Hơn nữa, dữ liệu giờ đây có thể được khai thác để có những hiểu biết sâu sắc liên quan đến việc mua bán và sáp nhập trong tương lai cũng như ra mắt sản phẩm trong tương lai.

Bắt đầu quy trình chuyển đổi dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả…

Doanh nghiệp đã hiểu về dữ liệu và có phương pháp quản trị dữ liệu tương đối phù hợp, thì đây là lúc tìm kiếm nhiều giá trị hơn nữa từ dữ liệu mà doanh nghiệp thu thập được. Áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao để nắm bắt những cơ hội kinh doanh đang đến gần.

Lợi ích của dữ liệu linh hoạt là rõ ràng. Nhưng việc thuyết phục các nhà lãnh đạo kinh doanh và CNTT chuyển sang tư duy chuyển đổi dữ liệu linh hoạt có thể là một thách thức, giống như bất kỳ hình thức thay đổi tổ chức nào. Nhân viên CNTT có thể sẽ không quen với việc sử dụng các nguyên tắc linh hoạt trong việc quản lý dữ liệu. Họ có thể phản đối ý tưởng thoát khỏi hiện trạng—tức là không còn sử dụng các phương pháp tuyến tính để xây dựng kho dữ liệu truyền thống, thường cần nhiều năm phát triển trước khi các công ty có thể thu được giá trị từ chúng. Về phần mình, các nhóm kinh doanh có thể thận trọng trong việc nắm quyền sở hữu các tài sản phức tạp về mặt kỹ thuật như dữ liệu, vốn từ lâu đã là lĩnh vực của CNTT. Để thay đổi những động lực này, các công ty nên cân nhắc thực hiện những việc sau:

Sử dụng các dự án thí điểm để xây dựng sự chấp nhận dần dần. Dự án thí điểm là cách tốt nhất để chứng minh cho bộ phận CNTT rằng có thể thay đổi phương pháp quản lý dữ liệu và làm sáng tỏ dữ liệu cho các đơn vị kinh doanh đồng thời chỉ ra giá trị tiềm năng của dữ liệu linh hoạt cho cả hai bên. Các nhà lãnh đạo CNTT và lãnh đạo kinh doanh nên xác định một dự án xuyên suốt và có giá trị rất cao đối với doanh nghiệp—ví dụ: một dịch vụ dựa trên dữ liệu sẽ giúp giảm bớt tình trạng rời bỏ khách hàng hoặc cải thiện các biện pháp bảo vệ chống gian lận. Những thành công và thất bại, các cột mốc đạt được và tác động nhận được phải được thông báo rõ ràng và thường xuyên trong toàn công ty khi quá trình thí điểm tiến triển và dịch vụ cuối cùng được phát hành. Bằng cách này, các phương pháp thực hành tốt nhất có thể được hệ thống hóa và những người đứng đầu dự án mạnh mẽ có thể được xác định và khuyến khích.
Trao quyền cho các nhóm dữ liệu linh hoạt. Các nhà lãnh đạo cấp cao nên trao quyền cho các nhóm dữ liệu linh hoạt đa chức năng để đưa ra các quyết định quan trọng liên quan đến kiến trúc và di chuyển dữ liệu. Nhóm Scrum phải hoàn toàn tập trung vào các hoạt động diễn ra trong phòng thí nghiệm dữ liệu và cam kết thực hiện phương pháp thử nghiệm và học hỏi; họ không thể là 50–50 người chơi, cũng như không thể chờ đợi sự chấp thuận từ đồng nghiệp hoặc ông chủ bên ngoài phòng thí nghiệm dữ liệu. Do đó, các công ty nên thiết lập các kênh liên lạc trực tiếp giữa các nhóm scrum và các lãnh đạo cấp cao và xác định kế hoạch leo thang: khi có câu hỏi hoặc trở ngại nảy sinh, các nhóm scrum sẽ chia sẻ mối quan ngại của họ với văn phòng quản lý dự án và các lãnh đạo cấp cao được chỉ định, những người phải trả lời trong vòng vài giờ hoặc vài ngày, không phải tuần.
Cập nhật cơ sở hạ tầng công nghệ. Việc triển khai chương trình chuyển đổi dữ liệu tạo cơ hội cho các công ty xem xét các cách cải thiện hệ thống và công nghệ hiện tại. Ví dụ: việc tạo hồ dữ liệu có thể yêu cầu các nền tảng, công cụ và bộ kỹ năng mới phải tương thích với kiến trúc CNTT tổng thể của doanh nghiệp. Nó cũng có thể nhắc nhở các nhà lãnh đạo CNTT xem xét lại chiến lược CNTT của doanh nghiệp họ, đặt ra các câu hỏi như: Làm cách nào chúng ta có thể tích hợp hồ dữ liệu với các hệ thống hiện có? Làm cách nào để tận dụng các công cụ và nền tảng được sử dụng để hỗ trợ dữ liệu linh hoạt trong các trường hợp khác? Chúng ta có nên giới thiệu các công nghệ nguồn mở không?
Nhấn mạnh các hình thức giao tiếp mới. Các phương thức giao tiếp được sử dụng trong phòng thí nghiệm dữ liệu linh hoạt khác với các phương thức được sử dụng trong phần còn lại của tổ chức và phải được quản lý theo cách đó. Kết quả cần được theo dõi chặt chẽ và có thể được hiển thị bằng đồ họa bằng cách sử dụng biểu đồ “đốt cháy”.5 Nhóm Scrum không nên chỉ chia sẻ những kết quả này với người giám sát trực tiếp của họ; họ cũng nên chia sẻ chúng với các bên liên quan từ các đơn vị kinh doanh. Nhiều người cũng thành lập các diễn đàn bán thường xuyên, trong đó các nhà lãnh đạo CNTT và doanh nghiệp có thể triệu tập để thảo luận về các xu hướng và chủ đề quan trọng của ngành—chẳng hạn như trong các lĩnh vực chuyên môn kỹ thuật hoặc phân tích cạnh tranh—và tiến hành khám nghiệm tử thi các dự án thí điểm. Các kênh liên lạc này có thể giúp đảm bảo rằng mọi người (trong và ngoài phòng thí nghiệm dữ liệu) hiểu tầm quan trọng của dữ liệu linh hoạt, cách triển khai các cách làm việc linh hoạt và cách giải quyết mọi vấn đề.
Phát triển và giới thiệu các chỉ số hiệu suất chính (KPIs). Các số liệu gắn trực tiếp với cách làm việc linh hoạt cần được phản ánh trong các cơ chế đánh giá hiệu suất và trong các cuộc thảo luận đánh giá hiệu suất. Chúng rất quan trọng để duy trì cam kết lâu dài đối với dữ liệu linh hoạt. Trong hầu hết các phòng thí nghiệm dữ liệu, kế hoạch làm việc (còn được gọi là hồ sơ tồn đọng) dựa trên lịch trình hàng tuần hoặc hai tuần một lần được gọi là chạy nước rút. Những lịch trình này được giám sát chặt chẽ bởi văn phòng quản lý dự án. Các thành viên nhóm Scrum có trách nhiệm cá nhân rõ ràng; và một số vai trò nhất định được liên kết với các kết quả cụ thể. Khả năng hoàn thành các hạng mục công việc của toàn nhóm, thường được gọi là câu chuyện của người dùng, được đo lường và hiển thị cho lãnh đạo cấp cao. Các chỉ số và số liệu quan trọng—ví dụ: tỷ lệ phần trăm dữ liệu được ánh xạ hoặc lượng thông tin kinh doanh mới được đưa vào hồ dữ liệu—được thu thập hàng tuần, vì vậy, nếu có vấn đề, bạn có thể thực hiện điều chỉnh ngay lập tức. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và CNTT nhận được báo cáo thường xuyên và có được thông tin rõ ràng mà họ cần để thay đổi hướng đi.

>>>> Với quyền truy cập tốt hơn vào nhóm dữ liệu tốt hơn, các công ty có thể triển khai các chiến lược phân khúc tốt hơn. Doanh nghiệp có thể tìm thêm được các cơ hội giao dịch, có thể tự động hóa các quy trình, mang lại hiệu quả hoạt động cao hơn; có thể cạnh tranh hiệu quả hơn với các đối thủ và có thể tìm ra những nguồn tăng trưởng mới. Tuy nhiên, hầu hết các tổ chức mà chúng tôi đã từng tiếp xúc vẫn đang gặp khó khăn trong việc khai thác giá trị từ dữ liệu một cách có hệ thống. Nếu nội lực của doanh nghiệp hiện tại chưa đủ để thực hiện chuyển đổi dữ liệu thành các thông tin có giá trị, thì đây là lúc tìm đến sự trợ giúp của các chuyên gia dữ liệu.

Tham khảo dịch vụ của chúng tôi tại: