Chiến lược dữ liệu: Tận dụng tối đa dữ liệu từ Mô hình chiến lược toàn diện

Đằng sau mỗi chuyển đổi kinh doanh là một chiến lược dữ liệu tốt và lộ trình dài hạn nhằm xác định con người, quy trình, công nghệ và dữ liệu cần thiết để đạt được các mục tiêu của công ty

Chiến lược dữ liệu là nền tảng cho tất các hoạt động dữ liệu của doanh nghiệp, và nó còn giải quyết nhiều vấn đề hơn chỉ là dữ liệu. Chiến lược dữ liệu còn là một kế hoạch hướng dẫn dài hạn xác định con người, quy trình và công nghệ cần thiết để giải quyết các thách thức về dữ liệu và hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh. Tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định và xác định những nguồn lực để biến hiện kế hoạch thành hiện thực.

Hiểu được giá trị của dữ liệu là rất tốt, nhưng nếu doanh nghiệp chỉ tập trung vào xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu thì giá trị của dữ liệu sẽ giảm đi đáng kể. Có chiến lược kinh doanh để đảm bảo được giá trị của dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp. 

Để tạo ra được một chiến lược dữ liệu  thành công đòi hỏi ở người đứng đầu doanh nghiệp phải có một góc nhìn thận trọng – và khách quan qua lăng kính dữ liệu chính xác, dự đoán xu hướng và đưa ra mục tiêu kinh doanh. Trong phân tích dưới đây, Taca sẽ giúp các doanh nghiệp có được góc nhìn toàn diện về một chiến lược dữ liệu và đặc biệt là cách xây dựng.

Khi nào doanh nghiệp cần một chiến lược dữ liệu? 

Theo Viện Phân Tích Quốc Tế (International Institution for Analytics), các doanh nghiệp tiên phong trong việc sử dụng dữ liệu đã nhận thấy lợi ích đáng kể về năng suất, ước tính đạt 430 tỷ đô la so với các đối thủ không sử dụng dữ liệu.Hơn nữa, sự phát triển của dữ liệu mở từ nhiều nguồn khác nhau cũng đang mở rộng tiềm năng trong việc khai thác thông tin. Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (International Data Corporation) cũng dữ báo rằng các công ty cần thực hiện chuyển đổi dữ liệu trên quy mô lớn trong 3-5 năm tới, bao gồm cả văn hóa và hoạt động cơ bản, để không chỉ áp dụng công nghệ mới vào các nhiệm vụ cũ mà còn tạo ra các chức năng hoàn toàn mới.

Các tập đoàn lớn như Google, Facebook và Amazon đã chứng minh rằng thành công không chỉ đến từ việc thu thập dữ liệu mà còn từ khả năng sử dụng & sáng tạo những dữ liệu đó.

Tuy nhiên, việc sở hữu dữ liệu mà không có chiến lược sử dụng hiệu quả sẽ  biến dữ liệu thành tài nguyên không hiệu quả và tốn kém. Để tránh tình trạng này, các doanh nghiệp cần phát triển chiến lược dữ liệu tập trung vào các mục tiêu cụ thể. Điều này phụ thuộc vào việc doanh nghiệp đang muốn trả lời câu hỏi kinh doanh nào. 

Dữ liệu thường được sử dụng để trả lời 3 khía cạnh mũi nhọn sau: nâng cao chất lượng ra quyết định, cải thiện hoạt động kinh doanh và tăng trưởng doanh thu. 

Mục tiêu 1: Cải thiện các quyết định kinh doanh

Dữ liệu phải được xem là trung tâm trong quá trình ra quyết định của bất kỳ doanh nghiệp nào, không phân biệt quy mô hay ngành nghề. 

Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh khốc liệt hiện nay, dù kinh nghiệm và trực giác quan trọng, chúng không còn đủ để đảm bảo thành công. Dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ mức độ hài lòng của khách hàng với sản phẩm hay dịch vụ, mà còn cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể dẫn đến những quyết định và hành động chiến lược nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững. 

Ví dụ nhân viên bán hàng chỉ dựa trên kinh nghiệm, họ sẽ chỉ tập trung vào những loại cơ hội và khách hàng mà họ đã QUEN THUỘC. Họ e ngại thách thức mới và dễ dàng bỏ qua những cơ hội ĐỘT PHÁ, ví dụ như giải pháp có tính đổi mới cho khách hàng tiềm năng. Câu chuyện sẽ khác đi nếu team bán hàng của bạn có được dữ liệu, họ sẽ có căn cứ, hay nói đúng hơn là “dũng khí” để mở ra cơ hội mới cho doanh nghiệp của bạn.

Việc thấu hiểu và áp dụng dữ liệu một cách hiệu quả sẽ không chỉ cải thiện khả năng ra quyết định mà còn giúp tạo ra lợi thế cạnh tranh, khai thác tối đa các cơ hội thị trường và giảm thiểu rủi ro khi doanh nghiệp quyết định dấn thân vào thị trường mới. 

Mục tiêu 2: Cải thiện các hoạt động kinh doanh

Dữ liệu cũng giúp các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả và nhịp nhàng hơn. Trong thời gian đầu, con người sẽ tương tác với trực tiếp dữ liệu để quy trình hoạt động diễn ra nhanh hơn, tối ưu quy trình bằng sức người. Tuy nhiên, ở mức độ cao hơn, chiến lược dữ liệu hướng đến việc sử dụng máy móc ngày càng nhiều, giảm bớt sự phụ thuộc vào con người.

Dữ liệu có thể tăng cường hoạt động kinh doanh qua hướng:

1. Tối ưu hóa quy trình hàng ngày, giúp cải thiện cách thức điều hành doanh nghiệp mỗi ngày.
2. Định hướng phát triển sản phẩm: Cải thiện sản phẩm và dịch vụ, qua việc giới thiệu các sản phẩm mới hoặc nâng cao chất lượng sản phẩm hiện có. 

Ví dụ dữ liệu cải thiện các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp:  

Dữ liệu cải thiện quy trình sản xuất

Dữ liệu có thể giúp loại bỏ sản phẩm lỗi,  thúc đẩy quá trình cải tiến liên tục, từ đó gia tăng sản lượng sản xuất. Một trong những ứng dụng hiệu quả nhất của dữ liệu trong sản xuất là theo dõi năng suất sản xuất. Cụ thể, nếu có thể tích hợp cảm biến vào thiết bị sản xuất, các doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu máy, đánh giá tình hình hoạt động của máy. Công nghệ này đã được nhiều nhà sản xuất trên toàn cầu áp dụng để quản lý hoạt động một cách hiệu quả hơn, giảm thiểu thời gian chết của thiết bị, và vì thế, giúp họ đạt được các mục tiêu năng suất mong muốn.

Dữ liệu cải tiến hoạt động kho bãi và phân phối

Dữ liệu  hàng tồn kho, quản lý chuỗi cung ứng, và tối ưu hóa các tuyến đường phân phối. Các ngành nghề truyền thống cũng đang dần thích nghi với việc tích hợp dữ liệu vào hoạt động hàng ngày để nâng cao hiệu quả.

Lấy ví dụ từ kho hàng của Amazon, dữ liệu và phân tích được ứng dụng để tự động hóa quy trình lựa chọn và đóng gói hàng hóa. Các thuật toán tại đây giúp xác định kích thước đóng gói lý tưởng cho từng sản phẩm, không những tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu tổn thất do bao bì không phù hợp. Amazon còn tiến hành thử nghiệm giao hàng bằng máy bay không người lái, nhằm mục đích tự động hóa hơn nữa quy trình phân phối của họ.

Dữ liệu có thể tăng cường quy trình bán hàng và marketing 

Về mặt bán hàng và marketing, dữ liệu và phân tích cũng có tác động mạnh mẽ. Chúng giúp tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình như đề xuất sản phẩm cá nhân hóa và định giá năng động. Trong đó, việc áp dụng chiến lược giảm giá dựa trên dữ liệu cho phép các công ty điều chỉnh giá cả linh hoạt, phù hợp với nhu cầu thay đổi của thị trường, từ đó tăng doanh thu.

>>> Xem thêm: Phân tích dữ liệu bán hàng: hiểu mình, hiểu khách hàng và bứt phá trên thị trường

Mục tiêu 3: Cải thiện việc cung ứng hàng hoá

Dữ liệu không chỉ cải thiện hoạt động kinh doanh mà còn giúp nâng cao chất lượng cung ứng hàng hóa và dịch vụ. Việc sử dụng dữ liệu có thể làm tăng giá trị cho khách hàng bằng cách cải thiện các sản phẩm hoặc dịch vụ hiện có. Đồng thời, dữ liệu cũng mở ra cơ hội để doanh nghiệp có thể đưa ra các đề xuất giá trị mới, độc đáo cho khách hàng, từ đó tạo ra sự khác biệt trên thị trường.

>>> Xem thêm: Định hướng phát triển sản phẩm vượt qua thách thức

Xây dựng chiến lược dữ liệu cho doanh nghiệp

Bước 1: Xác định vấn đề của doanh nghiệp – Chiến lược dữ liệu phù hợp với chiến lược kinh doanh 

Thay vì tiêu tốn thời gian và nỗ lực vào việc thu thập dữ liệu một cách không mục đích, việc tập trung vào những thông tin liên quan trực tiếp đến mục tiêu sẽ mang lại hiệu quả cao hơn. Điều này đảm bảo rằng các hoạt động phân tích dữ liệu không chỉ là việc “lấp đầy” bằng các con số mà còn hỗ trợ trực tiếp cho việc đạt được mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp. 

Dưới đây là một số hướng cụ thể để doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược dữ liệu với chiến lược kinh doanh:

• Xác định các động lực kinh doanh có liên quan – lớn hay nhỏ – có thể bị tác động tích cực bởi dữ liệu và phân tích.
• Tìm hiểu sâu hơn về hoạt động của các phòng ban và cách chúng đồng bộ với mục tiêu kinh doanh.
• Hoàn thành quy trình phỏng vấn bắt đầu từ cấp điều hành và tiếp tục xuống cấp lãnh đạo bộ phận. Hướng dẫn các cuộc trò chuyện để khám phá những gì họ đang cố gắng hoàn thành, cũng như công việc hàng ngày của họ như thế nào và cách cải thiện nó.
• Lưu ý những gì họ đang cố gắng đo lường, những câu hỏi họ muốn được trả lời và cuối cùng là KPI để trả lời những câu hỏi đó.
• So sánh những phát hiện với các tiêu chuẩn ngành và lưu ý cách dữ liệu của tổ chức bạn đang phục vụ từng động lực kinh doanh và những lĩnh vực nào đang thiếu thông tin chi tiết về dữ liệu.

Doanh nghiệp đang ở trong giai đoạn trưởng thành dữ liệu nào?

Bước 2: Xác định các cột mốc cấp cao dựa trên mục tiêu kinh doanh hoặc những thay đổi dự kiến ​​đối với doanh nghiệp

Bước tiếp theo là xác định các cột mốc cấp cao dựa trên mục tiêu kinh doanh hoặc những thay đổi dự kiến ​​đối với doanh nghiệp. Những cột mốc quan trọng này sẽ giúp xác định tốc độ cần thiết để hoàn thành các sáng kiến ​​​​dữ liệu nhằm hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh trong khung thời gian mong muốn.

Đặt những câu hỏi như:

• Các mục tiêu tổng thể hay “những tảng đá lớn” của công ty tôi là gì và những mục tiêu đó được đặt ra trong khung thời gian nào?
• Những sự kiện quan trọng nào của công ty hoặc các yếu tố theo mùa cần phải có trên dòng thời gian?
• Có bất kỳ thay đổi quan trọng nào đã biết đối với công ty cần được đưa vào dòng thời gian như ra mắt sản phẩm mới, mua lại theo kế hoạch hoặc ngày đưa hệ thống ERP mới vào hoạt động không?
• Sự trưởng thành về dữ liệu và phân tích của chúng tôi sẽ cần ở mức độ nào ở mỗi cột mốc này trên dòng thời gian?

Bước 3: Điền vào dòng thời gian các sáng kiến

Với các cột mốc cấp cao đã sẵn sàng, bước tiếp theo là điền vào dòng thời gian các sáng kiến ​​cần thiết để xây dựng kiến ​​trúc dữ liệu và các yêu cầu khác trong các lần lặp lại nhằm tăng dần mức độ trưởng thành của dữ liệu và phân tích đồng thời mang lại giá trị. Trong lần lặp lại đầu tiên, hãy đặt những câu hỏi như:

• Chúng ta có cần thiết lập các công cụ hoặc công nghệ mới không? Nếu vậy, chúng ta có đối tác thực hiện hay chúng ta cần thuê một đối tác?
• Chúng ta có cần tạo đường dẫn dữ liệu mới không? Chúng ta có đủ nhân tài nội bộ để làm việc này không?
• Các định nghĩa của chúng ta có nhất quán trong toàn tổ chức không? Chúng ta có sẵn chương trình quản trị dữ liệu để giải quyết vấn đề này trong tương lai không?
• Hãy nhớ tính đến tất cả các bước cần thiết cho lần lặp đầu tiên, ngay cả khi chúng có vẻ nhỏ nhặt. Việc bỏ qua một nhiệm vụ nhỏ ban đầu có thể dẫn đến việc phải quay lại và thu hút lại một người hiện có những ưu tiên khác. Điều quan trọng là phải xem xét cách mỗi công cụ, công nghệ hoặc quy trình phù hợp với kiến ​​trúc dữ liệu rộng hơn và tiếp cận việc triển khai theo từng giai đoạn.

Bước 4: Bổ sung các chi tiết và hành động

Tìm nguồn cung ứng và thu thập dữ liệu

Trước tiên, bạn cần hiểu rõ các loại dữ liệu khác nhau mà công ty bạn có thể đã lưu trữ trong một thời gian dài, từ hồ sơ giao dịch đến dữ liệu từ các máy tính lớn và các trung tâm dữ liệu. Trong quá khứ, chúng ta chủ yếu làm việc với dữ liệu có cấu trúc, dễ dàng truy vấn từ bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu.

Tuy nhiên, để đạt được cái nhìn toàn diện, có thể bạn sẽ cần kết hợp dữ liệu nội bộ có cấu trúc như dữ liệu bán hàng với dữ liệu ngoài có cấu trúc như dữ liệu nhân khẩu học, cũng như dữ liệu phi cấu trúc như phản hồi của khách hàng. Dữ liệu bên ngoài và phi cấu trúc có thể tốn kém hơn để thu thập và xử lý nhưng lại cực kỳ giá trị trong việc cung cấp cái nhìn sâu rộng hơn về thị trường và hành vi khách hàng.

Thu thập dữ liệu nội bộ 

Khi xác định nhu cầu dữ liệu, điều quan trọng là xem xét liệu dữ liệu đã tồn tại trong tổ chức của bạn hay không, hoặc liệu bạn có khả năng tự tạo ra dữ liệu đó. Có thể thu thập dữ liệu từ các hệ thống doanh nghiệp, sản phẩm, khách hàng hoặc nhân viên của bạn. Hầu như mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh có thể được theo dõi và phân tích, cho phép bạn thu thập dữ liệu từ nhiều ứng dụng và phần mềm khác nhau một cách dễ dàng.

Bạn có thể thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu cho mọi khía cạnh của sản phẩm hoặc dịch vụ của mình. Bất cứ nơi nào có cuộc trò chuyện, đều là cơ hội để thu thập dữ liệu từ cuộc trò chuyện đó. Ngoài ra, bạn cũng có thể chủ động tạo ra dữ liệu bằng cách tổ chức các cuộc khảo sát hoặc phỏng vấn nhóm, thu thập dữ liệu từ câu trả lời để phân tích và sử dụng. Việc này giúp tạo ra nguồn dữ liệu phong phú và đa dạng, hỗ trợ tốt cho việc phân tích và ra quyết định trong doanh nghiệp.

Thu thập dữ liệu bên ngoài

Dữ liệu đã trở thành một mặt hàng kinh doanh. Có nhiều nhà cung cấp dữ liệu chuyên biệt tập trung vào ngành cụ thể, vì vậy ngay cả khi bạn cần dữ liệu chuyên sâu, khả năng cao là bạn có thể tìm thấy nó từ các bên đang thu thập dữ liệu chuyên ngành đó. Ngoài ra, có nhiều dữ liệu giá trị được chia sẻ bởi các sáng kiến dữ liệu mở của chính phủ, các tổ chức nghiên cứu khoa học và các tổ chức phi lợi nhuận. Các nền tảng truyền thông xã hội cũng là nguồn dữ liệu phong phú, cung cấp thông tin sâu rộng về hành vi và sở thích của khách hàng.

Ngày nay, có hàng nghìn lựa chọn để truy cập vào dữ liệu bên ngoài, và số lượng các tùy chọn này đang tăng lên mỗi ngày. Điều này giúp nhiều tổ chức kinh doanh nhận ra rằng dữ liệu họ cần có thể đã sẵn có từ các nguồn khác nhau, làm giảm đáng kể nhu cầu thu thập và lưu trữ dữ liệu nội bộ. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải tập trung vào việc tìm kiếm và sử dụng dữ liệu phù hợp nhất với chiến lược và mục tiêu cụ thể của doanh nghiệp.

Khi dữ liệu bạn cần không tồn tại?

Khi dữ liệu bạn cần chưa tồn tại, bạn phải chủ động tạo ra và thu thập nó. Để thu thập dữ liệu chuyên biệt này, bạn cần đến một hệ thống công nghệ và thiết bị tinh vi, bao gồm mạng không dây, điện thoại thông minh, cảm biến IoT, và các giao thức truyền thông linh hoạt. Trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề, các doanh nghiệp đang nỗ lực trở thành những người đầu tiên thu thập và khai thác giá trị từ dữ liệu mới.

Các công ty có tầm nhìn xa và tính sáng tạo trong việc phát triển cơ sở hạ tầng để thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu chưa từng được khai thác sẽ có lợi thế lớn. Đầu tư vào công nghệ tiên tiến không chỉ giúp thu thập dữ liệu mà còn cung cấp cơ hội biến dữ liệu đó thành giá trị thực sự cho doanh nghiệp.

Xác định các phương pháp phân tích dữ liệu

Loại phân tích phù hợp với doanh nghiệp sẽ phụ thuộc vào các mục tiêu chiến lược cụ thể của công ty. Trong bối cảnh phân tích, trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính đang phát triển nhanh chóng, các phương pháp mới và hiệu quả hơn trong việc trích xuất giá trị từ dữ liệu sẽ liên tục xuất hiện. Vì thế, việc qua trọng là doanh nghiệp có thể hiểu rõ những gì bạn đang sở hữu và đánh giá tính khả thi của các phương pháp 

Lập báo cáo và trình bày Insights từ dữ liệu

Hệ thống báo cáo quản trị để nắm bắt dữ liệu doanh nghiệp

Phương thức lưu trữ dữ liệu

Chọn đúng phương pháp lưu trữ dữ liệu là quyết định cốt lõi để bảo đảm rằng dữ liệu luôn có sẵn và hoạt động hiệu quả khi cần. Các tổ chức cần cân nhắc các yếu tố như dung lượng lưu trữ, tốc độ truy cập, chi phí và yêu cầu bảo mật để chọn lựa phương án lưu trữ tối ưu nhất. Ngoài ra, việc đánh giá các lựa chọn công nghệ, xem xét các yêu cầu kinh doanh đặc thù và phát triển một hệ thống bảo mật dữ liệu mạnh mẽ là những bước không thể thiếu trong việc xác định phương thức lưu trữ dữ liệu phù hợp nhất.

Bước 5: Kế hoạch truyền thông nội bộ 

Sau khi lộ trình chiến lược dữ liệu đã được phát triển, điều quan trọng là phải truyền đạt lộ trình đó tới công ty để xây dựng sự đồng tình và đảm bảo rằng mọi người đều nhất trí và cùng làm việc hướng tới các mục tiêu giống nhau. Để giao tiếp hiệu quả:

• Truyền đạt rõ ràng và chính xác tầm nhìn và mục tiêu của lộ trình chiến lược dữ liệu, nêu bật cách nó sẽ hỗ trợ đạt được các mục tiêu kinh doanh chính và phù hợp với chiến lược kinh doanh tổng thể.
• Chia sẻ tiến trình và các mốc quan trọng với công ty, đồng thời giải thích rõ ràng mục đích và tầm quan trọng của từng sáng kiến.
• Thường xuyên tương tác với các bên liên quan để thu thập phản hồi và đầu vào về lộ trình chiến lược dữ liệu, đảm bảo rằng lộ trình đó thực tế và giải quyết được nhu cầu cũng như mối quan tâm của tất cả các bên liên quan.
• Cung cấp thông tin cập nhật về tiến độ của lộ trình, giải quyết mọi vấn đề hoặc thách thức phát sinh và điều chỉnh khi cần thiết để phản ánh các ưu tiên hoặc hoàn cảnh đang thay đổi.
• Đảm bảo rằng hoạt động giao tiếp được minh bạch và cởi mở, khuyến khích sự hợp tác và tham gia từ tất cả các bên liên quan.

>>>> Khuyến nghị:

Trách nghiệm quản trị dữ liệu không phải là một công việc riêng lẻ do đội ngũ IT đảm nhận và thực hiện. Quản trị dữ liệu hiệu quả nghĩa là các dữ liệu mà doanh nghiệp thu thập được đều có ý nghĩa và mang lại lợi ích, mà để làm được điều này một cách hiệu quả nhất thì chiến lược sử dụng dữ liệu cần được gắn chặt với chiến lược kinh doanh và quy trình ra quyết định của doanh nghiệp. Tất cả những trọng trách cao cả liên quan đến vấn đề “chiến lược” sẽ luôn cần đến tầm nhìn sáng suốt, năng lực lãnh đạo của những người đứng đầu doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, tìm đến sự giúp sức và đồng hành của các chuyên gia cũng là một giải pháp nhiều nhà lãnh đạo hàng đầu hướng tới khi cần đến một hướng đi mới trong các chiến lược dữ liệu nói riêng và chiến lược kinh doanh nói chung của doanh nghiệp.

Tham khảo dịch vụ của chúng tôi tại: 

• Dịch vụ xây dựng và triển khai báo cáo quản trị
• Dịch vụ tư vấn chiến lược kinh doanh doanh nghiệp