Sự thành bại của mỗi tổ chức được hình thành từ tất cả những quyết định lớn – nhỏ của họ. Các nhà lãnh đạo càng có tầm thì càng nhận ra sự quan trọng trong việc suy xét, đưa quyết định trong doanh nghiệp. Vì thế, không ít chuyên gia đã bỏ công xây dựng một quy trình ra quyết định (Decision making process) hiệu quả cho toàn bộ hệ thống.
Giữa thời đại “quyết định dựa trên dữ liệu”, các nhà lãnh đạo trong khâu phân tích dữ liệu kinh doanh (Data and Analytics – D&A) nghiễm nhiên trở thành những nhân tố trọng yếu trong việc xây dựng và đánh giá quy trình ra quyết định của tổ chức.
Nhưng làm thế nào để tối ưu quá trình đưa ra quyết định trở thành trăn trở hàng đầu của các Giám đốc phân tích dữ liệu kinh doanh. 5 gợi ý xây từ Gartner sẽ là hành trang đắt giá để các chuyên gia làm tốt nhiệm vụ này. Cùng SOM đi sâu tìm hiểu nhé!
1. Xác định những điểm cần cải thiện trong “quá trình ra quyết định” và lý do vì sao
Xác định tầm nhìn cụ thể
Trước tiên, bạn cần làm rõ những mong đợi từ việc “tái cấu trúc quá trình ra quyết định”. Nó sẽ giúp tổ chức của bạn phát triển hơn như thế nào? Liệu nó có thúc đẩy sự chuyển đổi số hóa hay mang lại lợi thế cạnh tranh không? Đồng thời, hãy cố gắng hình dung một quá trình ra quyết định chuẩn chỉnh của tổ chức vào năm 2025 hoặc vài năm sau đó, sau khi đã tái cấu trúc thành công.
Xác định lý do
Lãnh đạo nên cân nhắc xem quá trình ra quyết định nào nên được tái cấu trúc trước. Thử ứng dụng quy trình lên một vài trường hợp cụ thể xem có đạt được mục tiêu mong muốn không. Cách tiếp cận này giúp bạn nắm vững nghệ thuật tái cấu trúc quyết định trước khi ứng dụng mô hình này lên toàn tổ chức.
Nắm rõ quy trình quyết định hiện tại
“Chuẩn đoán” tình trạng hiện tại của quá trình ra quyết định trong tổ chức của bạn. Xác định đâu là những quyết định chưa hiệu quả trong doanh nghiệp, ví dụ như những quyết định dẫn đến hậu quả phức tạp không thể giải quyết, những quyết định dẫn đến hàng loạt dữ liệu lớn nhỏ nhưng thiếu các thông tin hữu ích, và đặc biệt là điểm mấu chốt để liên kết nhiều quyết định lại với nhau,…
Để làm được điều này, bạn nên theo dõi các cuộc họp đưa quyết định; tìm hiểu các tài liệu dẫn đến việc đưa quyết định, hỏi thăm các bên liên quan và nhờ họ hướng dẫn bạn qua một số ví dụ về cách họ ra quyết định.
Tất cả những nỗ lực rà soát này sẽ giúp bạn rút ra những bài học về các yếu tố dẫn đến một quyết định nào đó của tổ chức. Từ đó, bạn có thể nâng cấp bộ nguyên tắc và thói quen ra quyết định hiệu quả hơn cho doanh nghiệp.
“Chuẩn đoán” vấn đề của quy trình
Sau khi thu thập thông tin, hãy đánh giá cụ thể từng quyết định. Đối với các quyết định đúng, hãy xem xét quá trình dẫn đến chúng và nghiên cứu cách mở rộng quá trình đó. Đối với các quyết định chưa thỏa đáng, tìm hiểu mẫu chốt dẫn đến điểm sai và xem xét để cải thiện chúng
2. Ưu tiên quyết định, phân tích và dữ liệu
Trong lúc lên chiến lược, các giám phòng ban dữ liệu cần giúp lãnh đạo kinh doanh khác nhận ra tầm quan trọng trong việc thu thập và ứng dụng các loại dữ liệu mới để đưa ra quyết định. Trong khâu thực thi, các nhà lãnh đạo D&A đóng vai trò quan trọng trong việc thuyết phục tổ chức ưu tiên hóa các động thái liên quan đến việc đưa ra quyết định.
Ưu tiên quyết định (Prioritize Decisions):
Đầu tiên, xác định và đánh giá những quyết định quan trọng nhất cần được tập trung và cải thiện. Điều này bao gồm việc xác định các quyết định có ảnh hưởng lớn, đặc biệt là những quyết định không kết nối đầy đủ, không có bối cảnh hoặc không liên tục. Đây là bước đầu tiên trong việc tạo ra danh sách ưu tiên về quyết định.
Ưu tiên phân tích (Prioritize Analytics):
Sau đó, kiểm tra các giải pháp phân tích hiện có. Đối với mỗi giải pháp, xác định mức độ sử dụng, hiệu quả của nó và tìm hiểu tại sao nó được sử dụng. Đặc biệt, xem xét liệu thông tin từ các giải pháp này có cung cấp đủ bối cảnh cho quyết định không và làm thế nào các yếu tố hành vi hoặc xã hội ảnh hưởng đến quyết định. Dựa trên đánh giá này, ưu tiên các giải pháp phân tích cần cải thiện, bằng cách bổ sung chúng bằng phân tích tăng cường, chẩn đoán, hoặc dự đoán, hoặc cải thiện kỹ năng về dữ liệu cho những người đưa ra quyết định.
Ưu tiên dữ liệu (Prioritize Data):
Cuối cùng, lãnh đạo cần tập trung vào việc ưu tiên dữ liệu. Thực hiện các sáng kiến để cải thiện chất lượng dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu chung và quản lý siêu dữ liệu, bao gồm danh mục dữ liệu và từ điển kinh doanh hoặc tri thức. Sử dụng ảo hóa dữ liệu để tối ưu hóa quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu nội hoặc ngoại. Bổ sung khả năng dữ liệu trực tiếp (streaming data) để hỗ trợ thông tin liên tục và phân tích thời gian thực.
3. Xem xét mức độ bổ sung cần thiết từ phân tích nâng cao và Trí tuệ Nhân tạo (AI):
Ở bước này, lãnh đạo cần xem xét mức ứng dụng các công nghệ thông minh trong khâu đưa ra quyết định cuối cùng. Những nhóm quyết định nào nếu làm bởi con người, những nhóm nào được thực hiện bởi máy tính, và nhóm nào cần cả 2.
Có thể chia mức độ tham gia của người – máy thành 3 mức độ như sau:
Máy móc hỗ trợ ra quyết định:
Ở mức này, quyết định chính vẫn do con người đưa ra, dựa trên các nguyên tắc và đạo đức, kinh nghiệm, lý thuyết và lập luận, cảm xúc, kỹ năng và phong cách làm việc của bản thân (làm việc độc lập, ủy quyền, cộng tác).
Các công cụ máy móc chỉ cung cấp hình ảnh minh họa, khám phá, cảnh báo và hỗ trợ khác cho người đưa ra quyết định.
Bổ sung Quyết định (Decision Augmentation):
Ở mức độ này, có nhiều hình thức cho phép máy móc tham gia vào quyết định: máy móc đề xuất; con người quyết định. Con người đề xuất; máy móc quyết định. Con người và máy móc quyết định cùng nhau.
Mỗi lựa chọn đều có động thái riêng của nó, nhưng nhìn chung, máy móc sử dụng Ai – Trí tuệ Nhân tạo để tạo ra các đề xuất và có thể cung cấp phân tích chẩn đoán để con người xem xét.
Tự động hóa Quyết định (Decision Automation):
Với nhóm quyết định hoàn toàn phụ thuộc vào máy móc. Máy móc tự động hóa đưa ra quyết định và thực hiện, sử dụng dự đoán, dự báo, mô phỏng, quy tắc, tối ưu hóa,… Tuy nhiên, phải có các biện pháp quản lý rủi ro hoặc sự giám sát, can thiệp của con người.
→ Xem thêm về khóa học lãnh đạo dự án chuyển đổi số doanh nghiệp để khai thác hiệu quả các xu hướng công nghệ hiện nay và tạo ra tính hiệu quả thực tiễn
4. Hiểu về vai trò của “data fabric” (kiến trúc dữ liệu linh hoạt)
Để giải phóng dữ liệu khỏi các kho lưu trữ độc lập và kết hợp hiệu quả giữa ưu điểm của con người và máy móc trong quá trình ra quyết định, bạn cần phải giả định rằng tất cả dữ liệu sẽ được sử dụng lại trong nhiều tình huống khác nhau – và bạn sẽ cần một cơ sở hạ tầng hỗ trợ phương pháp “tích hợp liên tục” này.
“Data fabric” (kiến trúc dữ liệu) sẽ đảm bảo cho bạn sự linh hoạt đó. Cụ thể, Data fabric là một kiến trúc quản lý dữ liệu được trang bị trí tuệ nhân tạo (AI) liên tục áp dụng phân tích vào dữ liệu của bạn để xác định mối quan hệ dữ liệu và tìm kiếm các liên kết giữa chúng để hỗ trợ phân tích dữ liệu, ứng dụng kinh doanh và quyết định.
Data fabric có thể tìm thấy các mối kết nối giữa dữ liệu liên quan chứ không chỉ tập trung vào những nhóm dữ liệu có sẵn. Điều này đem lại nhiều cơ hội kinh doanh hơn nhờ vào việc quản lý dữ liệu hiệu quả lẫn bắt đầu xây dựng thông tin cơ bản một cách tự động.
Ngoài ra, Data fabric cũng có thể quét việc sử dụng thực tế của dữ liệu để tìm ra các mẫu mới, các loại thông tin về dữ liệu mới và các hình thức mới của tổ chức dữ liệu, cho phép máy móc suy luận và bổ sung thông tin, cũng như báo cáo dữ liệu.
Tóm lại, Data fabric mang lại cho các chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh cơ hội phát huy năng lực “con người”. Khi cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu được triển khai và duy trì riêng biệt, công sức bỏ ra lẫn sai sót của con người đều được giảm đáng kể. Chúng ta sẽ có thời gian hơn cho việc đưa vào quyết định những yếu tố sáng tạo mà máy móc thiếu.
5. Giám đốc công nghệ cần xây dựng kỹ năng, thói quen và năng lực trong quá trình ra quyết định
Dữ liệu rất quan trọng, nhưng tất nhiên nó không phải là yếu tố duy nhất trong quá trình ra quyết định tốt. Các chuyên gia Dữ liệu cần ý thức và thúc đẩy kỹ năng và năng lực của tổ chức và các cá nhân khác để cải thiện quá trình ra quyết định.
Có bốn điểm cần tập trung:
Tăng cường kiến thức về dữ liệu trong toàn bộ doanh nghiệp:
Để ra quyết định tốt, tất cả các bên liên quan cần phải biết đọc dữ liệu, thể hiện và truyền đạt dữ liệu trong ngữ cảnh cụ thể.
Tạo ra các thói quen mới trong quá trình ra quyết định
Lãnh đạo cần phổ biến và đốc thúc tổ chức sử dụng hệ thống hợp lý để đưa ra các quyết định phù hợp. Đồng thời, tất cả cá nhân tham gia quyết định đều cần học cách điều hướng cảm xúc một cách hiệu quả cũng như tích lũy kinh nghiệm trong việc dự đoán hậu quả của quyết định.
Xem xét việc tách rời quá trình ra quyết định.
Một lựa chọn tối ưu nhất là thiết lập một Trung tâm Dữ liệu và Phân tích (COE). Nhiệm vụ chính của trung tâm này là hợp tác, thỏa thuận với các bên liên quan để đưa ra quyết định phù hợp.
Bổ nhiệm các vị trí phân tích dữ liệu để đưa quyết định
Nếu có đủ nguồn lực, tổ chức có thể bổ nhiệm các nhà phân tích dữ liệu vào vị trí “kỹ sư ra quyết định”. Những chuyên gia này mang nhiệm vụ chẩn đoán và suy nghĩ lại quy trình ra quyết định, tối ưu hóa vai trò của con người và trí tuệ nhân tạo. Những chuyên gia này sẽ thiết kế các quy trình ra quyết định, sử dụng các kỹ thuật như phân tích danh mục, phân tích Monte Carlo, mô phỏng, mô hình quyết định, mô hình hệ thống, thống kê và mô hình tối ưu hóa,… để đưa ra các quyết định tối ưu nhất.
Trên đây là những gợi ý để xây dựng một mô hình đưa quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả nhất. Tất nhiên, việc xây dựng một quy trình (thậm chí là một phòng ban riêng biệt) để đề xuất quyết định đòi hỏi tâm huyết của rất nhiều người.
Dù vậy, việc quyết định chính xác và hành động đúng thời điểm có thể là bước ngoặc để các doanh nghiệp vươn mình dẫn đầu trong dòng chảy số hóa. Vì thế, hãy cố gắng chắt lọc những gợi ý trên và xây dựng một tư duy ra quyết định hiệu quả nhất cho doanh nghiệp nhé!
