DN, Dn tiêu biểu

Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều doanh nghiệp đang đầu tư mạnh vào công nghệ, hệ thống báo cáo, tự động hóa và AI mà chưa đặt ra một câu hỏi nền tảng: Dữ liệu mà hoạt động vận hành và các quyết định chiến lược đang dựa vào có thực sự đáng tin cậy hay không?

Đây không còn là câu hỏi của riêng bộ phận công nghệ thông tin. Đó là vấn đề mà Hội đồng quản trị, Ban điều hành và các nhà quản lý cần xem xét trước khi quyết định đầu tư vào bất kỳ chương trình chuyển đổi nào.

Dữ liệu trùng lặp, định nghĩa không thống nhất giữa các phòng ban, hệ thống rời rạc hay báo cáo mâu thuẫn có thể ban đầu chỉ được xem là những vấn đề kỹ thuật nhỏ. Nhưng khi kéo dài, chúng có thể làm chậm quá trình ra quyết định và ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thực thi chiến lược của toàn doanh nghiệp.

Dữ liệu “không khỏe mạnh” hiếm khi xuất hiện dưới dạng một sự cố kỹ thuật rõ ràng. Thay vào đó, nó thường bộc lộ qua những câu hỏi quen thuộc trong các cuộc họp vận hành: Tại sao hai báo cáo lại cho ra hai con số khác nhau? Chúng ta nên tin vào hệ thống nào? Vì sao phải mất nhiều ngày mới tổng hợp được báo cáo quản trị? Các phòng ban có đang sử dụng cùng một định nghĩa về khách hàng, doanh thu hay đơn hàng không?

Khi những câu hỏi này xuất hiện thường xuyên, vấn đề không còn nằm ở một báo cáo hay một phần mềm cụ thể. Nó phản ánh năng lực quản trị, kết nối và sử dụng dữ liệu của toàn tổ chức.

Đối với các doanh nghiệp có nhiều đơn vị hoặc chi nhánh, thách thức này càng rõ ràng. Nhiều hệ thống được triển khai vào những thời điểm khác nhau để phục vụ những mục đích khác nhau. Vì vậy, cùng một khách hàng, giao dịch hoặc dịch vụ có thể được ghi nhận theo nhiều cách, khiến quá trình tổng hợp thông tin và ra quyết định trở nên phức tạp.

Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, nơi tính chính xác, khả năng truy vết và tính kịp thời đặc biệt quan trọng, dữ liệu không được kết nối giữa hệ thống ngân hàng lõi, CRM, cho vay hay thanh toán có thể ảnh hưởng đến quản trị rủi ro, tuân thủ, phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng và trải nghiệm khách hàng.

Các doanh nghiệp tăng trưởng nhanh cũng gặp một bài toán tương tự. Khi CRM, ERP, thương mại điện tử, logistics, cổng thanh toán và nhiều nền tảng khác cùng tồn tại, một khách hàng có thể xuất hiện dưới nhiều mã định danh, trong khi cùng một đơn hàng lại có trạng thái khác nhau giữa các phòng ban.

Kết quả là doanh nghiệp sở hữu nhiều dữ liệu và nhiều báo cáo hơn bao giờ hết, nhưng vẫn thiếu thứ quan trọng nhất: một phiên bản thông tin vận hành thống nhất và đáng tin cậy để hỗ trợ ra quyết định.

Để đánh giá nền tảng dữ liệu của mình, lãnh đạo không nhất thiết phải rà soát toàn bộ hệ thống. Có thể bắt đầu bằng một số câu hỏi đơn giản: Chúng ta có biết dữ liệu quan trọng đang nằm ở đâu và ai chịu trách nhiệm không? Cùng một chỉ số có cho ra cùng kết quả giữa các phòng ban không? Một con số trong báo cáo có thể truy ngược về nguồn không? Khi dữ liệu sai lệch, có chủ sở hữu dữ liệu rõ ràng hay vấn đề luôn được chuyển về bộ phận CNTT? Và các phòng ban có thể sử dụng dữ liệu trực tiếp hay vẫn phải mất nhiều thời gian đối chiếu thủ công?

Nếu doanh nghiệp gặp khó khăn khi trả lời những câu hỏi này, vấn đề có thể không phải là thiếu dữ liệu, mà là mô hình vận hành dữ liệu chưa đủ vững để hỗ trợ việc ra quyết định một cách tự tin.

Sức khỏe dữ liệu vì thế không đơn thuần đồng nghĩa với “dữ liệu sạch”. Một môi trường dữ liệu lành mạnh cần kết hợp nhiều yếu tố: chất lượng dữ liệu, cơ chế quản trị và trách nhiệm rõ ràng, khả năng tích hợp giữa các phòng ban, khả năng truy vết và quan trọng nhất là khả năng đưa dữ liệu vào sử dụng thực tế.

Một doanh nghiệp có thể sở hữu công nghệ hiện đại nhưng vẫn vận hành trên dữ liệu không đáng tin cậy. Doanh nghiệp cũng có thể ban hành nhiều quy định quản trị nhưng không áp dụng được vào hoạt động hằng ngày.

Công nghệ, tự thân nó, không thể tạo ra một nền tảng dữ liệu lành mạnh. Điều đó cần đến sự kết hợp giữa chiến lược, cơ cấu quản trị, trách nhiệm và cách tổ chức vận hành thực tế.

Điều này càng trở nên quan trọng khi AI và tự động hóa đang được doanh nghiệp quan tâm mạnh mẽ. Nhiều tổ chức bắt đầu bằng câu hỏi: “Chúng ta nên ứng dụng AI vào đâu?” Trong khi một câu hỏi cần được đặt ra trước đó là: “Dữ liệu của chúng ta đã đủ đáng tin cậy để AI dựa vào hay chưa?”

Một hệ thống AI hay tự động hóa, dù mạnh đến đâu, vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu phía sau. Nếu dữ liệu nguồn lỗi thời, trùng lặp, không nhất quán hoặc thiếu kiểm soát, việc tự động hóa có thể khiến những vấn đề đó lan rộng nhanh hơn.

Vì vậy, một lộ trình bền vững cần đi theo trình tự: Dữ liệu đáng tin cậy → Dữ liệu được quản trị → Dữ liệu được kết nối → Dữ liệu sẵn sàng cho tự động hóa và AI.

Không có một mô hình dữ liệu tiêu chuẩn phù hợp với mọi doanh nghiệp. Câu hỏi đầu tiên của một dự án dữ liệu vì thế không nên là “Chúng ta nên sử dụng công nghệ nào?”, mà là “Chúng ta đang muốn giải quyết vấn đề vận hành hoặc chiến lược nào?”

Công nghệ cần đi theo cơ cấu vận hành, yêu cầu bảo mật, môi trường pháp lý, tốc độ tăng trưởng và mô hình quản trị của từng doanh nghiệp, chứ không phải ngược lại.

Thay vì bắt đầu bằng một chương trình chuyển đổi trên toàn bộ tổ chức, doanh nghiệp có thể lựa chọn một luồng vận hành quan trọng và thực hiện từng bước.

Trước tiên là xác định dữ liệu trọng yếu đang nằm ở đâu, di chuyển như thế nào giữa các phòng ban và điểm nào đang tạo ra rủi ro lớn nhất. Tiếp theo, doanh nghiệp cần thiết lập các quy tắc chất lượng và kiểm soát đối với những luồng dữ liệu quan trọng, ưu tiên xử lý vấn đề ngay từ nguồn phát sinh.

Song song với đó, quyền sở hữu và trách nhiệm cần được xác định rõ ràng. Khi các luồng dữ liệu trọng yếu đã ổn định, doanh nghiệp mới nên mở rộng việc tích hợp giữa các hệ thống, tạo ra nguồn dữ liệu đáng tin cậy phục vụ báo cáo, phân tích, tự động hóa và AI.

Một trong những nguyên nhân khiến nhiều chương trình quản trị dữ liệu thất bại là doanh nghiệp cố gắng thay đổi mọi thứ cùng lúc. Cách tiếp cận thực tế hơn là bắt đầu từ một quy trình nơi dữ liệu đang ảnh hưởng rõ ràng đến hiệu quả kinh doanh, xác định người chịu trách nhiệm, đo lường chất lượng, giải quyết các điểm nghẽn và chứng minh giá trị trước khi nhân rộng.

Khi các phòng ban bắt đầu cảm nhận được những lợi ích cụ thể như báo cáo nhanh hơn, giảm đối chiếu thủ công và ra quyết định nhất quán hơn, quản trị dữ liệu sẽ không còn được nhìn nhận như một yêu cầu tuân thủ. Nó trở thành một năng lực vận hành cốt lõi.

AI, tự động hóa hay bất kỳ nền tảng công nghệ nào đều có thể thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Nhưng không công nghệ nào có thể thay thế một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy.

Vì vậy, trước khi hỏi “AI có thể làm gì cho doanh nghiệp?”, có lẽ câu hỏi quan trọng hơn là:

“Dữ liệu của chúng ta đã đủ khỏe để sẵn sàng cho AI chưa?”

Lợi thế cạnh tranh trong giai đoạn tiếp theo sẽ không nhất thiết thuộc về doanh nghiệp sở hữu nhiều dữ liệu nhất. Nó sẽ thuộc về doanh nghiệp biết cách quản trị, kết nối và biến dữ liệu thành những quyết định nhất quán, có thể hành động trên toàn tổ chức.

DataHouse hiện hỗ trợ các tổ chức tại Hoa Kỳ và khu vực châu Á – Thái Bình Dương xây dựng và nâng cao năng lực dữ liệu thông qua chiến lược, quản trị, tích hợp, phân tích và các giải pháp công nghệ phù hợp.

Từ đánh giá sức khỏe dữ liệu đến xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại, DataHouse hướng tới giúp doanh nghiệp tạo lập một nền tảng đáng tin cậy cho tăng trưởng dựa trên dữ liệu, tự động hóa và ứng dụng AI.

Trước sáng kiến AI hoặc dữ liệu tiếp theo, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc hiểu rõ sức khỏe của nền tảng dữ liệu hiện tại.

Liên hệ DataHouse để tìm hiểu thêm về Data Health Assessment: info@datahouse.com

Hàn Lương