Theo báo cáo của hội nghị CDOIQ (tạm dịch Hội nghị chuyên đề về Giám đốc Dữ liệu và Chất lượng Thông tin) năm 2023, những doanh nghiệp liên tục đầu tư phân tích dữ liệu dạng mới có lợi nhuận cao hơn 240 điểm so với các công ty cùng ngành.
Bởi thế, không chỉ cần đem chuyển đổi số vào tổ chức, mà các lãnh đạo còn phải cập nhật những thay đổi trong các phương pháp và công cụ ứng dụng dữ liệu. Từ đó, chúng thúc đẩy doanh nghiệp phát triển bứt phá và vượt trội.
7 cách ứng dụng dữ liệu trong môi trường kinh doanh hiện đại
1. Tái cấu trúc thành một tổ chức ưu tiên dữ liệu
Trước đây, phân tích dữ liệu còn khá mới mẻ với các doanh nghiệp ngoài lĩnh vực công nghệ. Bởi thế, nhiều tổ chức thường chọn data hóa một bộ phận, một quy trình hoặc chỉ triển khai trong thời gian ngắn để kiểm định thử. Tuy nhiên, chính vì sự không đồng bộ và ngắt quãng này mà kế hoạch không mang lại giá trị lớn, khiến lãng phí nguồn lực.
Vậy nên, hiện nay các tập đoàn trên thế giới bắt đầu sử dụng data analysis để chuyển đổi số toàn diện cho tổ chức. Họ cho phép tất cả nhân viên dùng dữ liệu, kỹ thuật phân tích để thực hiện công việc, xử lý vấn đề. Một số công ty còn triển khai các khóa đào tạo, nhằm đẩy nhanh năng lực, gia tăng hiệu suất cho doanh nghiệp.
2. Tăng cường công nghệ dữ liệu
Đây có thể xem là một hệ quả của bước tái cấu trúc phía trên. Khi toàn bộ tổ chức được data hóa, doanh nghiệp cần đầu tư thay đổi các giải pháp công nghệ mới để đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ. Chúng cần có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, truy vấn nhanh, lưu trữ tốt, phân tich đa dạng…
Ngoài ra, lãnh đạo cũng nên ưu tiên các công cụ dễ sử dụng, phù hợp đại chúng nhằm rút ngắn thời gian đào tạo nhân sự, nhanh chóng triển khai kế hoạch chuyển đổi số.
3. Tạo các sản phẩm dữ liệu động và có thể tái sử dụng
Trong bối cảnh số lượng dữ liệu tăng lên nhưng chất lượng vẫn cần đảm bảo, phòng kỹ thuật sẽ chịu trách nhiệm cao hơn và áp lực hơn. Để hỗ trợ nhóm nhân sự này làm việc thuận lợi, công ty có thể tạo ra các nhóm dữ liệu động, và khuyến khích tái sử dụng data một cách sáng tạo và linh hoạt.
Nhờ đó, các kỹ thuật viên sẽ không cần mất nhiều thời gian để sắp xếp, quản lý, phân bổ thông tin theo từng trường hợp, tình huống. Họ có thể tập trung vào công việc phân tích dữ liệu chuyên sâu và đề xuất các giải pháp chính xác cho lãnh đạo.
4. Coi dữ liệu như một sản phẩm
Một cách ứng dụng mới để hỗ trợ nhóm kỹ thuật nữa là xem “dữ liệu như một sản phẩm”. Thay vì để dữ liệu tràn lan và trùng lặp, hãy phân chủ sở hữu và tạo đội chuyên phụ trách cho chúng. Họ có thể phát triển data đó như một sản phẩm thông thường, nhằm đáp ứng nhu cầu người sử dụng, đồng thời thúc đẩy doanh nghiệp theo thời điểm.
Điều này còn góp phần tăng cường bảo mật ở mức tối đa, cũng như dễ dàng kiểm định và giải quyết khi có vấn đề.
5. Mở rộng vai trò của giám đốc dữ liệu
Trước đây, giám đốc bộ phận này chủ yếu chịu trách nhiệm quản lý, xử lý, phân tích dữ liệu và đánh giá, còn lại gửi sang các phòng ban khác hoặc lãnh đạo để xây dựng kế hoạch. Nhưng hiện tại, nhiều doanh nghiệp quốc tế bắt đầu “quan tâm” hơn đến tư duy chuyển đổi số trong mô hình kinh doanh.
Họ ưu tiên các đề xuất, giải pháp, chiến lược từ giám đốc dữ liệu. Bởi đấy là những người hiểu sâu, hiểu đúng, kết hợp cân bằng được data và lợi nhuận. Thậm chí, họ được khuyến khích để nghĩ ra các phương pháp, chiến lược phát triển data, tận dụng chúng để tạo ra các nguồn doanh thu mới.
6. Tích hợp hệ sinh thái dữ liệu
Dữ liệu từng là nền tảng tạo lợi thế cạnh tranh khác biệt cho các doanh nghiệp. Nhưng giờ đây chúng có thể là cầu nối liên kết các tổ chức lại với nhau, mang đến các dự án hợp tác bền vững và có giá trị cao. Đương nhiên, những dữ liệu cá nhân vẫn phải được bảo mật.
7. Ưu tiên và tự động hóa quản lý dữ liệu
Nếu đã tận dụng dữ liệu như một cách chuyển đổi mô hình kinh doanh, thì những công nghệ tự động hóa là cần thiết để thúc đẩy hiệu quả của sự tái cấu trúc này. Đây là lúc doanh nghiệp cần cắt bỏ các quy trình truyền thống, thao tác thủ công gây khó khăn và ùn tắc cho việc quản lý, bảo vệ data.
Để đuổi kịp xu hướng thậm chí đi trước các doanh nghiệp cùng ngành, tổ chức cần đưa trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật mới… vào phân tích dữ liệu, mang đến giải pháp toàn diện, kịp thời và hiệu quả.
Bên cạnh các phương pháp, công cụ phân tích dữ liệu cũng có nhiều đổi mới tính đến năm 2023. Dưới đây là một số nội dụng được cập nhật mà SOM sưu tầm được. Cùng tham khảo nhé!
Tính năng mới của các công cụ phân tích dữ liệu 2023
Snowflake
Snowflake là công cụ phân tích dữ liệu với khả năng lưu trữ gần như là vô hạn. Trong nửa đầu năm 2023, phần mềm vừa cập nhật một số tính năng mới:
- Bổ sung định dạng bảng cho kết quả từ Java, Scala
- Cập nhật hàm mới cho việc xử lý dữ liệu SQL
- Xử lý các lỗi trong Snowpipe, SF Tasks
- Ra mắt tính năng Data » Governance để giám sát việc quản trị
Databricks
Databricks dùng để xử lý lượng thông tin khổng lồ một cách linh hoạt và bảo mật cao. Vừa qua, công cụ được thông báo đổi mới để đáp ứng tốt hơn nhu cầu người dùng:
- Bổ sung tính năng điều khiển từ xa
- Thay đổi giao diện bố cục ma trận trong phân tích data
- Tăng trải nghiệm mượt mà cho Visual Studio Code
DBT (Data Build Tool)
DBT là cách nhiều analyst sử dụng để chuyển hóa tài liệu dễ dàng, với hiệu suất không kém một data engineer. Để gia tăng “năng lực”, các thứ được thay đổi là:
- Cho phép truy cập dữ liệu toàn cầu ở cùng 1 nguồn khi mua phần mềm Transform
- Tự động kích hoạt từ ứng dụng ngoài bằng Webhook
BigQuery
BigQueru được phát triển bởi Google và Machine Learning, được những doanh nghiệp vừa và nhỏ ưa chuộng. Nếu chọn mua trong năm 2023, tổ chức sẽ có thêm các cập nhật:
- Tích hợp Google Dataplex giúp tự động theo dõi quy trình sử dụng
- Nâng cấp lên phiên bản Enterprise
Ngoài ra, còn nhiều công cụ phân tích dữ liệu được đổi mới khác, mời bạn đọc tìm hiểu thêm: Những cập nhập mới về các công cụ phân tích dữ liệu đáng lưu ý trong thời gian qua
Công nghệ luôn thay đổi không ngừng, phân tích dữ liệu cũng không ngoại lệ. Vậy nên, để đứng vững trong thời đại số, các doanh nghiệp hãy thường xuyên cập nhật xu hướng, ứng dụng vào tổ chức kịp thời giúp đáp ứng nhu cầu, phát triển mạnh mẽ.
*Nguồn tham khảo: Mckinsey
