Trong thời đại mà dữ liệu được xem như “dầu mỏ mới” của doanh nghiệp, việc khai thác đúng và hiệu quả nguồn tài nguyên này quyết định trực tiếp đến lợi thế cạnh tranh. Thế nhưng, không phải mọi dữ liệu đều mang lại giá trị. Một lượng lớn dữ liệu trong các hệ thống hiện nay bị sai lệch, thiếu hụt hoặc trùng lặp. Khi doanh nghiệp phân tích dựa trên những dữ liệu kém chất lượng đó, kết quả không chỉ thiếu chính xác mà còn dẫn đến những quyết định sai lầm, gây thiệt hại cả về chi phí lẫn uy tín.
Vậy dữ liệu kém chất lượng ảnh hưởng đến phân tích dữ liệu kinh doanh như thế nào, và doanh nghiệp cần làm gì để khắc phục? Bài viết sau sẽ giải đáp giúp bạn!
Dữ liệu kém chất lượng trong phân tích dữ liệu là gì?
Dữ liệu kém chất lượng là dữ liệu thiếu chính xác, không đầy đủ, không nhất quán hoặc đã lỗi thời. Khi dữ liệu bị “bẩn” từ khâu thu thập, nhập liệu, chuyển đổi hoặc lưu trữ, thì phân tích dựa trên dữ liệu đó sẽ bị sai lệch. Khi các quyết định kinh doanh được xây dựng trên những phân tích dữ liệu đó, doanh nghiệp sẽ gặp rủi ro lớn.
Ví dụ, nếu hệ thống khách hàng lưu trữ địa chỉ sai hoặc thiếu thông tin, doanh nghiệp gửi thư mời hoặc khuyến mãi tới khách hàng không còn sử dụng, không chỉ lãng phí chi phí mà còn ảnh hưởng trải nghiệm khách hàng. Dữ liệu kém chất lượng có thể dẫn đến mối quan hệ khách hàng yếu kém, phân tích sai lệch và các quyết định thiếu chính xác, gây thiệt hại cho hiệu quả kinh doanh.
Tại sao dữ liệu kém chất lượng lại nguy hiểm khi phân tích dữ liệu kinh doanh
Dữ liệu là nền tảng cho mọi phân tích, báo cáo, mô hình dự báo và ra quyết định chiến lược. Khi nền tảng này bị suy yếu, nghĩa là dữ liệu thiếu tin cậy, thì toàn bộ chuỗi phân tích số liệu bị ảnh hưởng. Cụ thể:
- Dự báo bán hàng sẽ sai lệch nếu dữ liệu lịch sử không chính xác hoặc có nhiều giá trị trùng hoặc thiếu. Doanh nghiệp trung bình có thể mất hàng triệu USD mỗi năm vì dữ liệu kém chất lượng.
- Các chiến dịch marketing có thể nhắm sai nhóm khách hàng, gửi thông điệp không phù hợp dẫn tới khách hàng cảm thấy bị “làm phiền” hoặc rời bỏ thương hiệu.
- Quyết định chiến lược như mở rộng thị trường, phát triển sản phẩm mới có thể dựa trên phân tích sai và dẫn tới thất bại lớn.
- Dữ liệu kém còn có thể gây ra mất uy tín, thậm chí vi phạm quy định trong các ngành yêu cầu tính chính xác cao như tài chính, bảo hiểm, dược phẩm nếu thông tin khách hàng hoặc dữ liệu vận hành không được quản lý tốt.
Những nguyên nhân chính dẫn đến dữ liệu kém chất lượng khi tự học data analysis
Nhận biết rõ nguyên nhân giúp doanh nghiệp xây dựng giải pháp phù hợp. Các nguyên nhân phổ biến dẫn đến lỗi sai khi tự học data analysis gồm:
- Chuyển đổi dữ liệu (data migration hoặc integration) kém: Khi dữ liệu được chuyển từ hệ thống cũ sang hệ thống mới hoặc từ nhiều nguồn khác nhau, nếu không đồng bộ chuẩn sẽ xảy ra sai sót.
- Nhập liệu và thu thập dữ liệu thiếu kiểm soát: Các bộ phận khác nhau sử dụng định dạng khác nhau, dữ liệu không đồng nhất khiến nguồn dữ liệu cuối cùng bị nhiễu.
- Dữ liệu lỗi thời (data decay): Ví dụ thông tin khách hàng thay đổi nhưng dữ liệu không được cập nhật, dẫn đến việc phân tích sai hành vi hiện tại.
- Dữ liệu trùng lặp hoặc thiếu nhất quán: Khi có nhiều bản ghi đại diện cùng một thực thể hoặc thông tin khác nhau cho cùng một người, kết quả phân tích số liệu sẽ bị méo mó.
→ Có thể bạn quan tâm: 9 sai lầm phổ biến trong phân tích số liệu
Giải pháp khắc phục dữ liệu kém chất lượng phần mềm phân tích dữ liệu
Để biến dữ liệu thành tài sản thay vì rủi ro, doanh nghiệp cần xây dựng quy trình và văn hóa dữ liệu chất lượng. Những bước sau đây rất thiết thực khi phân tích dữ liệu:
1. Đánh giá tình trạng dữ liệu hiện tại: Thực hiện data profiling để kiểm tra độ đầy đủ, độ chính xác, tính nhất quán của dữ liệu. Xác định các chỉ số đánh giá chất lượng dữ liệu như tỷ lệ trường dữ liệu trống, số bản ghi trùng, thời gian cập nhật gần nhất.
2. Xác định các thành phần dữ liệu quan trọng (Critical Data Elements – CDEs): Chọn ra 10 đến 30 thành phần dữ liệu có ảnh hưởng lớn tới hoạt động kinh doanh, ví dụ thông tin khách hàng, đơn hàng, sản phẩm. Đảm bảo mỗi CDE có định nghĩa rõ ràng và được sử dụng thống nhất trong toàn tổ chức.
3. Thiết lập chuẩn dữ liệu và quy tắc kiểm soát: Đặt quy tắc nhập liệu (validation), chuẩn hóa định dạng, đảm bảo dữ liệu từ các hệ thống khác nhau tuân theo cùng một chuẩn. Xây dựng hệ thống chuyển đổi dữ liệu (ETL) có bước kiểm tra lỗi và cảnh báo khi dữ liệu vi phạm chuẩn.
4. Xây dựng chương trình quản lý và văn hóa dữ liệu: Giao trách nhiệm rõ ràng cho người quản lý dữ liệu hoặc đội ngũ quản trị dữ liệu & đào tạo nhân sự về tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng và tác động của dữ liệu kém. Đồng thời, đặt việc duy trì chất lượng dữ liệu như một phần của quy trình vận hành, không chỉ là việc “sửa lỗi” khi có sự cố.
5. Theo dõi, đo lường và cải tiến liên tục: Cần thiết lập bảng điều khiển (dashboard) chất lượng dữ liệu với các chỉ số như số lỗi ghi nhận mỗi tháng, thời gian xử lý lỗi, tỷ lệ bản ghi đạt chất lượng. Khi phát hiện lỗi, phân tích nguyên nhân, điều chỉnh quy trình và lưu lại bài học để tránh lặp lại.
Dữ liệu chất lượng không chỉ là nền tảng của phân tích kinh doanh mà còn là tài sản chiến lược quyết định sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Dữ liệu kém chất lượng làm sai lệch nhận thức, gây lãng phí nguồn lực và làm suy giảm niềm tin vào hệ thống.
Để tránh rơi vào tình trạng “ra quyết định dựa trên ảo tưởng”, doanh nghiệp cần đầu tư nghiêm túc vào việc quản lý, chuẩn hóa và giám sát chất lượng dữ liệu. Đây không phải là công việc nhất thời mà là một quá trình liên tục, gắn liền với chiến lược phát triển dài hạn. Khi dữ liệu đủ sạch, chính xác và nhất quán, phân tích mới thật sự có ý nghĩa, giúp doanh nghiệp nhìn thấy rõ con đường phía trước và tự tin hành động.
→ Có thể bạn quan tâm: Thành thạo phân tích dữ liệu mức chuyên sâu qua chương trình Thạc Sĩ Chuyên Nghiệp về Phân Tích Kinh Doanh và Chuyển Đổi Số
