Cho dù là một người khổng lồ về dữ liệu lớn như Facebook hoặc Google hay là một công ty nhỏ, công ty gia đình thì tất cả các doanh nghiệp thông minh đều bắt đầu bằng chiến lược dữ liệu. Và trong bối cảnh hiện nay, mọi công ty dù lớn dù nhỏ, dù hoạt động trong bất cứ ngành nghề nào, đều cần có một chiến lược dữ liệu vững chắc.
Chiến lược dữ liệu là gì?
Chiến lược dữ liệu (Data Strategy) là nền tảng cho mọi hoạt động xử lý dữ liệu. Đó là một kế hoạch dài hạn xác định công nghệ, quy trình, con người và quy tắc cần có để quản lý tài sản thông tin của một tổ chức.
Mọi loại hình doanh nghiệp hiện nay đều thu thập một lượng lớn dữ liệu thô. Tuy nhiên, họ cần một kế hoạch phân tích và quản lý dữ liệu được xây dựng kỹ lưỡng, nếu muốn dùng thông tin này để đưa ra quyết định xác đáng và tạo ra các ứng dụng máy học (ML) hoặc trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh.
Một chiến lược dữ liệu sẽ trình bày tầm nhìn dài hạn của tổ chức về việc thu thập, lưu trữ, chia sẻ và sử dụng dữ liệu của mình. Với chiến lược này, tất cả những người có nhu cầu trong tổ chức bạn sẽ làm việc với dữ liệu dễ dàng hơn trong mỗi bước trên hành trình dữ liệu.
Ý tưởng đằng sau việc phát triển chiến lược dữ liệu là đảm bảo tất cả các tài nguyên dữ liệu được định vị theo cách mà chúng có thể được sử dụng, chia sẻ và di chuyển một cách dễ dàng và hiệu quả.
Chiến lược dữ liệu giúp đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý và sử dụng như một tài sản. Nó cung cấp một tập hợp các mục tiêu và mục tiêu chung giữa các dự án để đảm bảo dữ liệu được sử dụng một cách hiệu quả và hiệu quả. Chiến lược dữ liệu thiết lập các phương pháp, thông lệ và quy trình chung để quản lý, thao tác và chia sẻ dữ liệu trong toàn doanh nghiệp theo cách có thể lặp lại.
Đó là cơ hội để sử dụng dòng sản phẩm hiện tại của bạn và tiếp thị nó tốt hơn, phát triển nó tốt hơn, sử dụng nó để cải thiện dịch vụ khách hàng hoặc có được mức độ hiểu biết chính xác về khách hàng của bạn. Chiến lược dữ liệu được định hướng bởi Chiến lược kinh doanh tổng thể và mô hình kinh doanh của tổ chức bạn.
Chiến lược dữ liệu được định hướng bởi Chiến lược kinh doanh tổng thể và mô hình kinh doanh của tổ chức bạn.
Tại sao chiến lược dữ liệu quan trọng cho doanh nghiệp?
Việc xây dựng một chiến lược dữ liệu đóng vai trò quan trọng giúp các tổ chức duy trì tính phù hợp, cạnh tranh và sáng tạo trong môi trường thay đổi không ngừng. Bạn phải tuyển chọn, hiểu và bảo vệ dữ liệu của bạn để đạt được mục tiêu trong các sáng kiến kinh doanh và khai phá giá trị mới cho tổ chức bạn.
Nếu không có chiến lược dữ liệu, bạn có thể gặp phải những thách thức phổ biến về dữ liệu bao gồm:
- Không có khả năng đưa ra quyết định kịp thời dựa trên dữ liệu.
- Báo cáo về quá khứ nhưng không dự đoán và chuẩn bị cho tương lai.
- Người dùng sử dụng công nghệ thấp.
- Bị khóa vào một nhà cung cấp duy nhất cho các phần khác nhau của vòng đời dữ liệu.
- Các định nghĩa không nhất quán, được xác định kém hoặc không có tài liệu cho các số liệu và KPI.
- Dữ liệu bị mắc kẹt trong các hầm chứa và các phòng ban làm việc từ các “sự thật” khác nhau.
- Tích hợp dữ liệu theo cách thủ công từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
- Tốn quá nhiều thời gian chuẩn bị dữ liệu thô.
- Vấn đề về chất lượng dữ liệu và truy cập dữ liệu.
- Người dùng quá phụ thuộc vào CNTT.
Khung chiến lược dữ liệu đóng vai trò là nền tảng cho tất cả các sáng kiến dữ liệu của bạn và cho phép tổ chức của bạn duy trì sự linh hoạt trước áp lực.
Chiến lược dữ liệu mang đến cho bạn lợi thế cạnh tranh bởi chiến lược này sẽ liên kết quá trình quản lý dữ liệu với chiến lược kinh doanh và quản trị dữ liệu.
7 nguyên lý cơ bản trong chiến lược dữ liệu
Nguyên lý 1: Phù hợp với chiến lược kinh doanh.
Các sáng kiến dữ liệu phải giải quyết các nhu cầu kinh doanh cụ thể để tạo ra giá trị thực – nếu không, bạn có nguy cơ ưu tiên các dự án sai, bỏ lỡ thông tin chi tiết, lãng phí thời gian và nguồn lực, và thậm chí mất hứng thú và niềm tin vào các sáng kiến dữ liệu trong toàn tổ chức.
Việc gắn chiến lược dữ liệu của bạn với chiến lược kinh doanh sẽ giúp bạn thành công. Khi các sáng kiến dữ liệu của bạn hỗ trợ các mục tiêu của công ty, bạn sẽ nhận được sự ủng hộ của doanh nghiệp – có nghĩa là các hoạt động dữ liệu sẽ được ưu tiên nhiều hơn – và toàn bộ tổ chức sẽ thắng.
Dưới đây là những cách để điều chỉnh chiến lược dữ liệu với chiến lược kinh doanh của bạn:
- 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 của bạn 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.
Bây giờ là lúc để mua lại doanh nghiệp. Không có chiến lược dữ liệu nào sẽ thành công nếu không có sự hỗ trợ của nhà điều hành. Chứng minh bằng cách dữ liệu hỗ trợ mục tiêu của họ. Xác định người đứng đầu doanh nghiệp, các bên liên quan quan trọng và các chuyên gia về chủ đề đại diện cho các phòng ban hoặc chức năng cụ thể.
Nguyên lý 2: Đánh giá sự trưởng thành của dữ liệu và phân tích
Bạn cần biết điểm xuất phát của mình – mức độ trưởng thành trong phân tích hiện tại – trước khi phác thảo trạng thái mong muốn trong tương lai. Điều này giúp bạn đặt ra các mục tiêu có thể đạt được và thực hiện các bước tăng dần, thực tế để thu được nhiều dữ liệu hơn.
Để có được bức tranh đầy đủ về phân tích và sự trưởng thành của dữ liệu, bạn cần:
- Bản kiểm kê các công cụ, công nghệ và hệ thống bạn sử dụng ngày nay.
- Tổng quan toàn diện về cơ sở hạ tầng dữ liệu cũng như kiến trúc dữ liệu hiện có của bạn.
- Đánh giá kỹ năng con người và quy trình tổ chức liên quan đến dữ liệu và phân tích.
Chúng tôi sử dụng Mô hình Analytics 8 Maturity để xác định vị trí hiện tại của khách hàng và những gì cần làm để đưa họ tiến lên trên quy mô lớn.
Với sự hiểu biết về trạng thái hiện tại của mình, bạn có thể xác định những khoảng trống ở đâu, ở đâu có những vấn đề đã biết và những gì bạn cần tối ưu hóa – cho dù đó là công nghệ, quy trình, con người hay tất cả – để đáp ứng các mục tiêu kinh doanh trong toàn tổ chức.
Mức độ hoàn thiện về dữ liệu và phân tích của bạn là công cụ giúp bạn ưu tiên các dự án và đóng vai trò là điểm chuẩn để đo lường tiến độ khi bạn tăng cường khả năng và thực hiện các nhiệm vụ từ chiến lược dữ liệu của mình.
3. Kiến trúc và công nghệ dữ liệu
Thật dễ dàng để bị cuốn vào sự cường điệu, các công nghệ mới nhất và có xu hướng muốn chọn công cụ “mới nhất” trên thị trường. Bạn cũng dễ bị choáng ngợp trước số lượng lựa chọn ngày càng tăng và quyết định gắn bó với những gì bạn có hoặc áp dụng phương pháp tiếp cận một nhà cung cấp duy nhất.
Có nhiều cách hiệu quả để vượt qua sự ồn ào của thị trường và chọn công nghệ phù hợp nhất với tình huống của bạn:
Tập trung vào cách các công cụ hiện đại cho phép mọi người của bạn điều khiển nhiều dữ liệu hơn (tức là tránh tư duy hiện đại hóa để hiện đại hóa). Hãy suy nghĩ về mức độ liên quan, khả năng tiếp cận và hiệu suất của công nghệ.
- Mức độ liên quan: Ai sẽ sử dụng công nghệ và nó có đáp ứng nhu cầu của họ không? Công nghệ nên tổ chức và trình bày dữ liệu một cách có ý nghĩa cho người dùng doanh nghiệp.
- Khả năng truy cập: Có rất nhiều trở ngại mà các bộ phận và người dùng doanh nghiệp gặp phải khi truy cập dữ liệu. Hãy xem xét một công cụ cho phép mọi người trong tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Hiệu suất: Có những công nghệ mạnh mẽ trên thị trường giúp tăng tốc quá trình chuyển đổi dữ liệu. Xem xét các công cụ cho phép người dùng doanh nghiệp chủ động và không phản ứng.
Sử dụng các phương pháp đã được thiết lập và kết hợp công nghệ đã được chứng minh.
- Thay vì xác định một cách tiếp cận phổ biến nhất, chúng tôi sử dụng lựa chọn công cụ tùy chỉnh dựa trên mức độ trưởng thành, loại dữ liệu, quy mô và tốc độ, cũng như quy mô và cấu trúc nhóm với khách hàng của chúng tôi.
- Có những kiến trúc dữ liệu và sự kết hợp công nghệ đã được chứng minh là có khả năng phối hợp rất tốt với nhau (ví dụ: BigQuery, dbt, Looker, databricks và AWS/GCP/Azure). Hiểu những gì hoạt động tốt với các công cụ bạn có hoặc dự định áp dụng.
- Địa chỉ công nghệ cho mọi giai đoạn của vòng đời dữ liệu. Dữ liệu trải qua rất nhiều khâu để sẵn sàng phân tích – đảm bảo mỗi giai đoạn đều có công nghệ và quy trình phù hợp để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và tạo ra giá trị cao nhất.
Kiến trúc dữ liệu hiện đại thể hiện tất cả các giai đoạn của vòng đời dữ liệu – hình ảnh này thể hiện một số tùy chọn công cụ cho từng giai đoạn của vòng đời bao gồm trích xuất và nhập, lưu trữ và sao chép dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, kho dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
Khi chọn công cụ và công nghệ, hãy nhớ rằng chúng không phải là các thành phần độc lập mà là các phần tích hợp trong kiến trúc dữ liệu của bạn.
4. Nhóm phân tích dữ liệu
Việc trở thành một tổ chức dựa trên dữ liệu không chỉ đòi hỏi công nghệ mà còn cần đúng người, đúng vai trò để đảm bảo công nghệ và quy trình được áp dụng cũng như đạt được các mục tiêu kinh doanh.
Bước đầu tiên để xây dựng nhóm phân tích dữ liệu hiệu quả là chọn hoặc xác định mô hình hoạt động của bạn. Mô hình hoạt động của bạn quyết định cơ cấu nhóm và các vai trò cần thiết để bạn đạt được mục tiêu của mình.
Có ba loại mô hình hoạt động mà một tổ chức có thể đăng ký: phi tập trung, tập trung và kết hợp. Cái này không tốt hơn cái kia; quyết định phụ thuộc vào quy mô và nguồn lực của tổ chức bạn cũng như nhu cầu dữ liệu hiện tại và tương lai của tổ chức đó.
- Mô hình vận hành phi tập trung phân bổ trách nhiệm giữa các ngành kinh doanh và CNTT khác nhau, dẫn đến cách tiếp cận hợp tác đối với những việc như quản lý dữ liệu, chiến lược dữ liệu và thông tin kinh doanh.
- Mô hình điều hành tập trung có cấu trúc chặt chẽ hơn với mọi thứ thuộc trách nhiệm của một chức năng điều hành cụ thể. Điều này cho phép quản trị dữ liệu dễ dàng hơn và cải thiện việc ra quyết định.
- Mô hình vận hành kết hợp kết hợp các mô hình phi tập trung và tập trung với một cơ quan trung ương quản lý dữ liệu và các nhóm đơn vị kinh doanh phi tập trung trong toàn tổ chức. Mô hình này cho phép quản lý dữ liệu và quản lý dữ liệu nhất quán, đồng thời cho phép mỗi ngành kinh doanh tự do chịu trách nhiệm về dữ liệu và các sáng kiến phân tích của mình.
Sau đó, bạn nên đánh giá các kỹ năng của nhóm bạn. Hãy bắt đầu bằng việc hiểu rõ điểm mạnh của nhân viên và những điểm họ cần hỗ trợ.
- Nếu bạn đang áp dụng công nghệ, kiến trúc mới hoặc thậm chí các tiêu chuẩn về phương pháp phát triển hoặc mô hình hóa dữ liệu, nhân viên của bạn có cần được đào tạo không?
- Mọi người đều có trình độ hiểu biết về dữ liệu ở mức độ nào?
- Bạn có cần thuê thêm người không?
Đánh giá này cũng phải được gắn với mô hình hoạt động của bạn – các nhà phân tích dữ liệu nên liên kết với một đơn vị kinh doanh hay với CNTT? Và CNTT sẽ hỗ trợ doanh nghiệp như thế nào trong nhu cầu phân tích của họ? Ngay cả những chủ đề như đánh giá nhân viên và kế hoạch khuyến khích cũng cần được đánh giá.
Suy cho cùng, những đòn bẩy này có thể được sử dụng để khuyến khích nhân viên sử dụng dữ liệu theo cách mà tổ chức dự định.
Tập trung vào cấp độ kỹ năng của người dùng doanh nghiệp trong các công cụ và năng lực phân tích khác nhau là điều cần cân nhắc quan trọng đối với chiến lược dữ liệu của bạn. Tạo một kế hoạch đào tạo sẽ giải quyết các khoảng trống.
5. Quản trị dữ liệu
Quản trị dữ liệu cuối cùng sẽ dẫn đến dữ liệu chất lượng cao và cho phép chia sẻ dữ liệu ở cấp doanh nghiệp trên toàn doanh nghiệp.
Mặc dù quản trị dữ liệu rất quan trọng đối với chiến lược dữ liệu của bạn, nhưng điều quan trọng là phải hiểu rằng giống như mức độ trưởng thành về dữ liệu và phân tích là duy nhất đối với tổ chức của bạn, nhu cầu quản trị dữ liệu của bạn cũng vậy.
Mặc dù có một số công cụ tuyệt vời trên thị trường để hỗ trợ ứng dụng quản trị hiệu quả, nhưng bản thân quản trị dữ liệu không phải là công cụ hoặc nền tảng mà bạn có thể mua và không có cách nào để tiếp cận nó. Việc triển khai quản trị dữ liệu có nguy cơ cao về khả năng áp dụng thấp nếu không được thực hiện đúng cách và có thể tốn kém một cách vội vàng. Để tránh điều này, chương trình quản trị dữ liệu mà bạn phác thảo phải tính đến nhu cầu, quy mô, mức độ khẩn cấp, sự trưởng thành và khả năng của công ty bạn.
Việc người dùng chấp nhận dữ liệu và phân tích của bạn xảy ra khi việc quản trị dữ liệu trở nên thực tế và có điều gì đó phù hợp với hoạt động hàng ngày của bạn.
Quản trị dữ liệu cần có sự lãnh đạo và đôi khi điều hướng qua các cuộc trò chuyện khó khăn. Phát triển một bảng thuật ngữ kinh doanh là một nơi tốt để bắt đầu. Bảng thuật ngữ kinh doanh là một tài liệu sống trong đó tất cả các thước đo và kích thước có sẵn của người dùng cuối đều được xác định chính thức. Trong những cuộc trò chuyện này, những hiểu lầm về các thuật ngữ sẽ được xác định và sửa chữa.
6. Lộ trình chiến lược dữ liệu
Lộ trình chiến lược dữ liệu là đỉnh cao của tất cả công việc bạn đã thực hiện cho đến thời điểm này và là điều khiến tất cả công việc trước đây của bạn có thể thực hiện được. Bạn đã xác định tất cả những gì cần xảy ra để đưa bạn từ vị trí hiện tại đến nơi bạn muốn đến, nhưng trước khi bắt đầu với bất kỳ thiết kế, xây dựng, đào tạo hoặc tái thiết kế nào cho quy trình kinh doanh, điều quan trọng là phải ưu tiên các hoạt động.
Đối với mỗi đề xuất sẽ giúp thu hẹp khoảng cách từ trạng thái hiện tại đến trạng thái tương lai, hãy xác định tính khả thi và giá trị kinh doanh dự kiến mà nó sẽ mang lại. Kế hoạch nên ưu tiên các hoạt động dễ thực hiện nhất nhưng cũng mang lại chiến thắng nhanh chóng cho doanh nghiệp.
Các yếu tố khác cần đưa vào lộ trình chiến lược dữ liệu là:
- Sự sẵn có của nhân viên và liệu có cần sự trợ giúp từ bên ngoài hay không
- Quy trình lập ngân sách của một công ty, đặc biệt nếu cần đầu tư vốn
- Các dự án cạnh tranh có thể ngăn cản các nguồn lực phù hợp tham gia
- Các cột mốc quan trọng của công ty, chẳng hạn như dự kiến phát hành sản phẩm mới hoặc mua bán và sáp nhập theo kế hoạch
Việc có một mốc thời gian trong lộ trình cho phép ăn mừng những chiến thắng tăng dần đạt được trong suốt chặng đường sẽ giúp nhóm của bạn luôn có động lực và tinh thần cao.
7. Thay đổi và tiếp nhận văn hóa
Bạn đã tạo thành công chiến lược dữ liệu của mình. Được trang bị lộ trình, bạn sẵn sàng tiến hành các sáng kiến dữ liệu.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là giải quyết vấn đề quản lý thay đổi, bởi vì nhóm của bạn sẽ phải đối mặt với rất nhiều thay đổi và có thể có những trách nhiệm cũng như kỳ vọng mới. Nếu không thay đổi văn hóa, những nỗ lực chiến lược dữ liệu của bạn sẽ không phát huy hết tiềm năng của chúng.
Xem xét đào tạo và hỗ trợ, hỗ trợ ngân sách và truyền thông để thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu, tăng cường áp dụng và cải thiện việc ra quyết định.
- Đào tạo và hỗ trợ: Sau khi thực hiện công việc khó khăn trong việc đánh giá các kỹ năng của nhân viên và giải quyết các lỗ hổng, giờ đây bạn cần có kế hoạch để trang bị cho họ kiến thức cần thiết để thành công và làm việc hiệu quả.
- Hỗ trợ ngân sách: Tạo chiến lược dữ liệu không phải là một quá trình được thực hiện một lần. Bạn cần xem xét hỗ trợ ngân sách liên tục cho tất cả các hạng mục trong lộ trình của mình và những thay đổi không lường trước được.
- Giao tiếp: Việc thiếu thông tin liên lạc về lý do và thời điểm xảy ra các thay đổi đối với chiến lược dữ liệu có thể gây bất lợi cho các sáng kiến dữ liệu của bạn. Bạn cần có sẵn một kế hoạch truyền thông nêu chi tiết ai sẽ được thông báo, khi nào và bằng phương pháp nào.
Hãy xem xét những thứ như thay đổi về quy trình hoặc công nghệ, số liệu nào cần được thảo luận, các sáng kiến sắp tới cũng như nội dung giáo dục như kiến thức về dữ liệu.
Luôn nhất quán với thông điệp của bạn, hiển thị số liệu thống kê có ý nghĩa về tiến độ và tác động kinh doanh, đồng thời ăn mừng chiến thắng – dù nhỏ hay lớn. Hỗ trợ điều hành trong giao tiếp sẽ có tác động lớn.
Hãy bắt đầu với khung chiến lược dữ liệu
Chiến lược dữ liệu là nền tảng cho tất cả các nhu cầu về dữ liệu và phân tích của bạn – đặc biệt khi tổ chức của bạn mong muốn trở nên trưởng thành hơn về mặt phân tích. Nó không tập trung vào một dự án ngắn hạn mà là một kế hoạch dài hạn có cái nhìn toàn diện về con người, quy trình và công nghệ.
Khi bạn phát triển khung chiến lược dữ liệu của mình, hãy nhớ bảy yếu tố chính được xác định trong blog này – liên kết với chiến lược kinh doanh, phân tích và đánh giá sự trưởng thành của dữ liệu, kiến trúc và công nghệ dữ liệu, nhóm phân tích dữ liệu, quản trị dữ liệu, lộ trình chiến lược dữ liệu cũng như quản lý và thay đổi văn hóa – đều là những phần quan trọng trong câu đố khi bạn tìm cách vượt qua những thách thức về dữ liệu, cải thiện khả năng ra quyết định và hỗ trợ các nhu cầu kinh doanh của mình.
