Sự phát triển của dữ liệu không có điểm dừng, và hoạt động kinh doanh cũng vậy. Dưới ảnh hưởng bởi sự rung lắc của nền kinh tế toàn cầu hiện tại, Business Analytics đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các nền tảng phân tích đã đi một chặng đường dài với vô số những biến đổi nhanh chóng, và dưới đây là các trọng tâm mà Business Analytics sẽ tập trung phát triển trong tương lai gần.
3 trọng tâm của Business Analytics 2023
Dự kiến vào năm 2023, các doanh nghiệp đang ứng dụng phân tích dữ liệu kinh doanh sẽ tập trung vào những trọng tâm sau:
1. Hệ thống hóa kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu kinh doanh
Các công ty đang bắt đầu hiểu tầm quan trọng của việc triển khai phân tích dữ liệu trong toàn bộ tổ chức của họ. Các doanh nghiệp đang tìm cách vận hành dựa trên những kết luận chặt chẽ từ dữ liệu. Họ muốn nguồn dữ liệu quý giá sẽ là cơ sở cho mọi quyết định của họ, từ việc đặt mục tiêu đến phát triển chiến lược và cuối cùng là hành động.
Nhưng để làm như vậy, trước tiên họ phải thiết lập và xây dựng một nền tảng vững chắc về kiến thức dữ liệu. Kiến thức về dữ liệu ở đây chính là khả năng đọc, viết và giao tiếp dữ liệu trong ngữ cảnh. Nói một cách đơn giản, đó là khả năng “nói dữ liệu”. Nó là chìa khóa để tăng mức độ chấp nhận của người dùng và tối đa hóa hiệu quả của các công cụ phân tích.
Kiến thức về dữ liệu là quan trọng đối với tất cả các cá nhân, bất kể hồ sơ công việc và doanh nghiệp của họ.Khi nắm vững kiến thức dữ liệu, nhân viên có thể diễn giải dữ liệu, khám phá thông tin chi tiết và đặt câu hỏi phù hợp là những kỹ năng có thể thúc đẩy sự thay đổi trong mọi vai trò ở bất kỳ cấp độ nào. Các chủ doanh nghiệp phải loại bỏ khoảng cách về kiến thức dữ liệu giữa các nhà phân tích dữ liệu và người dùng không chuyên về kỹ thuật.
Cũng phải nói thêm, việc thiết kế và thực hiện các báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và phân tích không phải lúc nào cũng cần yêu cầu bằng cấp về khoa học máy tính. Ngược lại, doanh nghiệp phải thúc đẩy văn hóa ưu tiên dữ liệu để khuyến khích sự hiểu biết về dữ liệu. Các nhóm trong các tổ chức cần học cách phân tích dữ liệu và áp dụng thông tin chi tiết vào nhiệm vụ của họ thông qua đào tạo và sáng kiến.
Mặc dù có thể tốn nhiều thời gian và khó khăn, nhưng việc đầu tư vào nhân viên có kỹ năng tốt sẽ được đền đáp. Một nghiên cứu từ Data Literacy Index về dữ liệu cho biết rằng việc cải thiện kỹ năng dữ liệu của doanh nghiệp sẽ dẫn đến giá trị doanh nghiệp cao hơn 320 triệu – 534 triệu USD so với các tổ chức có tỷ lệ biết đọc dữ liệu thấp hơn.
2. Trao quyền truy cập và phân tích dữ liệu cho nhân viên
sau khi đã giúp nhân viên toàn tổ chức có kiến thức vững chắc về dữ liệu, điều quan trọng tiếp theo là trao quyền “tận dụng data” cho toàn bộ lực lượng lao động thay vì chỉ tập trung vào các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Quá trình này được gọi là dân chủ hóa dữ liệu.
Tất nhiên, điều này sẽ dẫn đến nhu cầu phát sinh các hình thức làm việc mới. Nó đòi hỏi doanh nghiệp phải trang bị nhiều công cụ, ứng dụng trao đổi thông tin đến các nhân viên để họ tiện truy cập và sử dụng dữ liệu.
Sở dĩ như vậy là vì càng ngày, các doanh nghiệp càng hiểu rằng dữ liệu là chìa khóa để hiểu khách hàng, để phát triển các sản phẩm và dịch vụ, đồng thời hợp lý hóa các hoạt động nội bộ để giảm chi phí. Tuy nhiên, điều này sẽ không thể xảy ra cho đến khi có quyền sử dụng dữ liệu được trao cho các tuyến nhân viên, gồm cả nhân viên tuyến đầu, khu vực cửa hàng, nhân viên phi kỹ thuật cũng như các chức năng như tiếp thị và tài chính.
Một số ví dụ tuyệt vời về dân chủ hóa dữ liệu trong thực tế bao gồm luật sư sử dụng công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để quét các trang tài liệu về án lệ hoặc trợ lý bán lẻ sử dụng thiết bị đầu cuối cầm tay có thể truy cập lịch sử mua hàng của khách hàng trong thời gian thực và đề xuất sản phẩm để bán thêm và bán chéo. Theo nghiên cứu của McKinsey, các công ty cung cấp quyền truy cập dữ liệu cho toàn bộ lực lượng lao động của họ có doanh thu cao gấp 40 lần.
3. Tăng cường bảo mật dữ liệu
Theo Tạp chí InfoSecurity, tổng cộng 108,9 triệu tài khoản đã bị xâm phạm trong quý 3 năm 2022 (tăng 70% so với quý 2 cùng năm). Khi các doanh nghiệp ngày càng ứng dụng phân tích để phát triển, nguy cơ rò rỉ thông tin mạng càng trở nên lớn hơn.
Đó là lý do tại sao chúng ta sẽ chứng kiến sự thay đổi lớn về các cơ chế bảo mật dữ liệu vào năm 2023. Nhiều chính phủ ban hành luật được thiết kế để điều chỉnh việc sử dụng dữ liệu cá nhân và các loại dữ liệu khác. Theo sau GDPR của Châu Âu, PIPEDA của Canada và PIPL của Trung Quốc, các quốc gia khác có thể sẽ làm theo và đưa ra luật bảo vệ dữ liệu của công dân họ.
Trên thực tế, các nhà phân tích tại Gartner đã dự đoán rằng vào năm 2023, 65% dân số thế giới sẽ phải tuân theo các quy định tương tự như GDPR. Nhiều công cụ ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) được tạo ra để đáp ứng nhu cầu bảo mật này. Ngoài ra, việc tập trung sử dụng các mẫu lịch sử và thông tin theo thời gian thực (real-time) cũng sẽ giúp chúng ta dự báo các mối đe dọa an ninh mạng trong tương lai.
Điều này có nghĩa là quản trị sẽ là một nhiệm vụ quan trọng đối với các doanh nghiệp trong 12 tháng tới. Bất kể họ ở đâu trên thế giới, họ cần đảm bảo rằng các quy trình xử lý và xử lý dữ liệu nội bộ của họ được ghi chép đầy đủ và hiểu rõ. Mọi doanh nghiệp cần kiểm tra chính xác thông tin họ có, cách thức thu thập thông tin, nơi lưu trữ và những gì được thực hiện với thông tin đó.
Về lâu dài, mọi người sẽ được hưởng lợi vì người tiêu dùng sẽ sẵn sàng tin tưởng giao dữ liệu của họ hơn cho các tổ chức nếu họ chắc chắn rằng dữ liệu đó sẽ được chăm sóc tốt. Sau đó, các tổ chức đó sẽ có thể sử dụng dữ liệu này để phát triển các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn với những gì chúng ta cần với mức giá mà chúng ta có thể mua được.
Làm sao để đứng vững trước những trọng tâm Phân tích dữ liệu kinh doanh 2023
Với những trọng tâm trên, dù là bất kì nhân viên nào, ở cấp bậc nào, cũng nên trang bị cho mình những kiến thức và kỹ năng cần thiết, bao gồm:
- Hiểu rõ cơ chế vận hàng của những công nghệ liên quan mật thiết đến việc thu thập, phân tích, quản lý dữ liệu như Machine Learning, Cloud, AI
- Trau dồi khả năng thu thập, chọn lọc dữ liệu; khả năng đọc hiểu, phân tích những dữ liệu. Nhân viên chưa nắm về Business Analytics có thể bắt đầu từ những dữ liệu đơn giản, sau đó tập “đọc” những dữ liệu phức tạp hơn.
- Trau dồi tư duy và các công cụ trực quan hoá dữ liệu bằng biểu đồ
- Cải thiện khả năng giao tiếp dựa trên dữ liệu, trình bày ý nghĩa và kết luận từ dữ liệu dễ hiểu nhất cho tất cả các bên liên quan.
- Hiểu rõ về các điều luật An ninh mạng và Bảo toàn dữ liệu; củng cố ý thức về việc bảo vệ dữ liệu cá nhân lẫn tôn trọng dữ liệu của khách hàng.
- Tham gia các khóa đào tạo, các hội thảo, tìm tòi các tài liệu liên quan đến ứng dụng Data vào doanh nghiệp để không bị “lỗi thời” trước dòng chảy tốc độ của công nghệ.
Có thể bạn quan tâm:
- 4 xu hướng ứng dụng phân tích dữ liệu kinh doanh, 2023
- Khóa học thạc sỹ về Phân tích kinh doanh giữa thời chuyển đổi số