Trong bối cảnh chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp gặt hái thành công nhờ tận dụng dữ liệu hiệu quả. Tuy nhiên, không ít các doanh nghiệp loay hoay trong việc tổ chức và phân tích dữ liệu. Trong bài viết dưới đây, trường quản lý SOM-AIT sẽ cung cấp phương pháp phân tích dữ liệu và cách quản trị nguồn tài nguyên này tinh gọn trong 5 bước.
Hãy cùng khám phá nhé!
Lợi ích và những thách thức chung mà các doanh nghiệp gặp phải khi phân tích dữ liệu
Phương pháp quản trị và phân tích dữ liệu phù hợp mang đến lợi ích gì cho doanh nghiệp?
Phương pháp quản trị và phân tích dữ liệu là quy trình gồm 2 bước chính: phân luồng trật tự và các công việc chuyên môn đào sâu thông tin ẩn trong dữ liệu thô. Phân tích dữ liệu hay phân tích data là bàn đạp cho các doanh nghiệp khám phá thấy những thông tin hữu ích, dẫn đến quyết định và chiến lược dễ thành công hơn. Và một hệ thống quản lý dữ liệu khoa học chính là nền tảng để quá trình phân tích được diễn ra thông suốt và kết quả đầu ra được lưu trữ cho những lần phân tích sau đó.
Vậy nên, phương pháp quản trị và phân tích dữ liệu phù hợp giúp cho các bước liền mạch giúp doanh nghiệp sử dụng tối đa nguồn lực này.
Doanh nghiệp có phương pháp quản trị và phân tích data phù hợp giúp cho tổ chức vận hành ứng biến trước sự biến động của thị trường. Các tác động có thể được tính toán trước và ban lãnh đạo có nhanh chóng thay đổi chiến lược theo bối cảnh kinh doanh mà không ảnh hưởng đến kết quả chung.
Theo Gartner- công ty tư vấn và nghiên cứu hàng đầu của Mỹ, 20% doanh nghiệp đầu tư nghiêm túc cho quản trị và phân tích data sẽ dễ thành công trong việc mở rộng quy mô trong bối cảnh chuyển đổi số. Con số này không cao. Thế nhưng trong tình thế tồn tại đã khó thì cơ hội mở rộng quy mô hẳn là 1 thành công lớn.
Thách thức các doanh nghiệp gặp phải khi xây dựng phương pháp quản trị và phân tích data
Bất cập lớn nhất khi quản trị và phân tích data là thiếu tiếng nói chung giữa bộ phận chuyên môn và các phòng, ban khác. 55% doanh nghiệp tham gia khảo sát của Gartner cho rằng không có hệ quy chuẩn chung dẫn đến sự tiếp cận và hợp tác không chặt chẽ trong tổ chức. Bên cạnh đó còn có 1 số lý do khác như không phân chia vai trò rõ ràng, nhân sự thiếu kỹ năng/kinh nghiệm để đưa ra sáng kiến mới…
Theo bảng thống kê trên, các doanh nghiệp đối mặt với không ít thách thức khi không biết cách quản trị và phân tích dữ liệu. Để vượt qua những thách thức này, doanh nghiệp nên làm gì?
5 bước quản trị và phân tích dữ liệu hiệu quả
Mấu chốt của quy trình quản trị và phân tích data nằm ở trình tự thiết lập mục tiêu đến kết quả đầu ra đều có sự phối hợp của các bên liên quan. Khi mục tiêu sử dụng dữ liệu được làm rõ, bộ phận chuyên môn sẽ chọn lọc đường lộ trình tối ưu nhất và về đích nhanh nhất.
Dưới đây là 5 bước cho 1 quy trình quản trị và phân tích dữ liệu tinh giản, giải quyết được những bất cập giữa các phòng ban.
Bước 1. Xây dựng nền tảng
Trước hết, mục tiêu kinh doanh và yêu cầu chi tiết từ các bên sẽ sử dụng kết quả trả ra cần được làm rõ. Sau đó, tất cả các công việc cần làm để đạt mục tiêu, yêu cầu trên sẽ được liệt kê và sắp xếp theo thứ tự ưu tiên.
Các đầu việc sẽ triển khai cần được tính toán trước phạm vi để chuẩn bị công tác quản trị. Dựa trên phạm vi ảnh hưởng của các công việc, phòng phân tích data sẽ lên khung kế hoạch quản trị dữ liệu khi thực thi. Khung kế hoạch này sẽ được gửi đến các bên liên quan, dù mới ở mức sơ bộ nhưng nó sẽ giúp định hình về công việc, kết quả từng giai đoạn và cả mức độ ảnh hưởng khi triển khai.
Bước 2. Phát triển kế hoạch thực thi
Năng lực quản trị và những hạng mục trọng tâm như kế toán, pháp lý… cần được phân tích chi tiết nhằm phát triển kế hoạch phù hợp với bối cảnh doanh nghiệp, tăng khả năng thành công. Tiếp đến, phòng data và phân tích dữ liệu sẽ chọn lựa mô hình quản trị. Kết quả của bước 2 là bản kế hoạch thực thi chi tiết đấu nối từ cách thực thi công việc đến phương thức quản trị dữ liệu.
Bước 3. Triển khai các công việc
Trước khi đi sâu vào các công việc thực thi chi tiết, bộ phận chuyên môn truyền đạt chính sách, tiêu chuẩn quản trị dữ liệu đến các phòng ban. Bước này nhằm thống nhất tinh thần hợp tác chung cũng như hạn chế những xung đột không đáng có về sau.
Khởi động quy trình quản trị và phân tích data tuần tự từng bước. Sau đó, quy trình làm việc được tinh chỉnh và tuân thủ theo quỹ đạo của kế hoạch đã chuẩn bị.
Bước 4. Giám sát
Ngay cả khi, các hạng mục công việc đều đặn trả ra công việc thì hoạt động giám sát vẫn diễn ra liên tục. Bước này nhằm ngăn chặn những vấn tiêu cực ngay khi còn “trong trứng nước”. Như vậy, doanh nghiệp sẽ triệt tiêu được những bất cập từ sớm hoặc nếu phải giải quyết hậu quả cũng ít tốn kém nguồn lực, chi phí và không ảnh hưởng đến kết quả tổng.
Việc giám sát này không những đảm bảo kết quả đầu ra mà còn xác định những vấn vấn đề/phạm vi thường xuyên phát sinh. Phòng data và phân tích dữ liệu sẽ có thêm nền tảng để ngày càng nâng cấp hiệu quả công việc. Song, bước này nên sử dụng các công cụ tự động nhằm tối ưu chi phí và tận dụng nhân sự cho những công việc chuyên môn thực sự quan trọng khác.
Bước 5. Tối ưu
Khi vấn đề về dữ liệu được ghi nhận ở bước giám sát, giải pháp tối ưu cần nhanh chóng được triển khai. Sau đó, các đầu việc khác cũng nên được rà soát tránh giải quyết tình trạng lặp lại. Ở bước này, kết quả cuối cùng đã gần thành hình nên tất cả đầu việc phải hạn chế tối thiểu rủi ro.
Kết quả đã hoàn thiện không có nghĩa hoàn tất công việc. Ban chuyên môn cần đánh giá, kiểm nghiệm đầu ra lần nữa, trước khi áp dụng cho toàn doanh nghiệp.
Những đúc kết từ quá trình quản trị và phân tích data cũng vô cùng quan trọng. Nên khi các phòng ban khác sử dụng kết quả của quá trình phân tích dữ liệu thì phòng data và phân tích dữ liệu tổng kết, đề xuất phương án tối ưu cho những lần triển khai sau.
Trường quản lý SOM-AIT hiểu rằng quản trị và phân tích dữ liệu không phải là công việc đơn giản, nhất là với các doanh nghiệp mới bắt đầu xây dựng và tìm kiếm phương pháp cho riêng mình.
Với nội dung bên trên, trường quản lý SOM-AIT mong rằng sẽ giúp ích cho doanh nghiệp của bạn!
Nguồn tham khảo: Gartner. 2021. Enhance Your Roadmap for Data and Analytics Governance
