Xây dựng chiến lược phân tích dữ liệu vững chắc giúp tổ chức thuận lợi khai thác data, tận dụng chúng thông minh để thúc đẩy doanh nghiệp phát triển. Trong bài viết trước, SOM đã tập trung vào bước Data Assessment – đánh giá tình trạng hiện tại và đề ra các sáng kiến thay đổi để đạt được mục tiêu.
Tiếp theo ở bài viết này, SOM đi sâu vào Data strategy roadmap – Lộ trình chiến lược dữ liệu. Cùng chúng tôi tìm hiểu cách phân bổ nguồn lực, xây dựng quy trình, thuyết phục các bên… sao cho đảm bảo chiến lược dữ liệu thành công.
Data strategy roadmap – Lộ trình chiến lược phân tích dữ liệu là gì?
“Lộ trình chiến lược phân tích dữ liệu” hiểu đơn giản là xây dựng kế hoạch triển khai cho dự án Data analysis. Ở bước này, tổ chức cần thiết lập quy trình thực hiện, cách thức quản lý, lịch trình/tiến độ/thời hạn, phân bổ nguồn lực, KPI…
Data strategy roadmap cần có sự liên đới với các kết quả thu được sau bước 1 – Data Assessment. Ví dụ như sử dụng trạng thái lý tưởng để làm thước đo đánh giá mức độ hiệu quả; hoặc lựa chọn các sáng kiến đã được đề xuất sao cho đạt mục tiêu tốt nhất.
Nhà lãnh đạo được khuyến khích chọn nhiều giải pháp và sắp xếp chúng sao cho hợp lý, hài hòa. Những phương pháp tuy đơn giản nhưng biết cách kết hợp sẽ tạo ra tác động lớn, đưa tổ chức đến “đích” nhanh hơn.
Một tips để chọn giải pháp hiệu quả đó là gom nhóm chúng theo các yếu tố đã thống kê ở bước 1 – Data Assessment. Dựa vào khía cạnh cần ưu tiên giải quyết, bạn có thể chọn ngay những hướng đi đáp ứng nhu cầu, hoặc bao hàm được nhiều vấn đề để tối ưu hiệu suất.
Một số nhóm yếu tố phổ biến trong chiến lược dữ liệu bạn có thể tham khảo:
- Dữ liệu: chất lượng, thuộc tính, phân cấp, bảo mật…
- Nhân sự: năng lực, kỹ thuật, số lượng, tuyển dụng…
- Quy trình: khai thác, phân tích, quản lý dữ liệu.
- Công nghệ: công cụ, phương pháp, cơ sở hạ tầng, chức năng nhập/lưu trữ/truy cập…
Xem lại Bước 1 – Data Assessment: Cách đánh giá các yếu tố trong chiến lược phân tích dữ liệu
Lợi ích của việc xây dựng lộ trình chiến lược dữ liệu
Ngoài các ưu điểm nêu trên, có một vài trường hợp cụ thể mà việc phát triển Data strategy roadmap đặc biệt có lợi, thậm chí trở thành “vi cứu tinh” cho các doanh nghiệp. Nếu tổ chức của bạn đang gặp phải một trong những tình huống sau, hãy cân nhắc xây dựng lộ trình để tìm hướng đi nhé.
- Bị mắc kẹt hoặc vướng vòng lặp mãi một vấn đề trong tiến trình thực hiện.
- Khó khăn khi thử nghiệp một điều mới: giải pháp, công cụ, sản phẩm, dịch vụ, thị trường mới…
- Chưa tìm ra cách cải thiện quá trình vận hành phù hợp.
- Không có phương hướng để đề ra các sáng kiến hữu ích.
Với ưu điểm theo sát các nhu cầu thực tế, tính chi tiết và có thứ tự rõ ràng, kế hoạch phân tích dữ liệu hoàn toàn có thể khắc phục tốt các trường hợp trên. Những vướng mắc về lựa chọn ưu tiên sẽ trở nên rõ ràng, giúp bạn dễ dàng sắp xếp. Thậm chí nhìn thấy được đâu là đáp án phù hợp với mục tiêu kinh doanh và nguồn lực hiện có.
Bên cạnh đó, lộ trình giúp bạn đánh giá nhanh chóng mức độ hiệu quả trong từng giai đoạn, từ đó kịp thời điều chỉnh để tối ưu giải pháp có giá trị hơn. Ví dụ như cập nhật các xu hướng/công cụ mới, hoặc bổ sung thêm data thị trường tạo ra các dự đoán cơ hội và thách thức chính xác hơn.
Cách xây dựng lộ trình chiến lược Data Analysis
1. Xác định những điểm cần nhanh chóng đạt được và các sáng kiến cấp thiết
Để đẩy nhanh tiến độ đạt mục tiêu, có một điều quan trọng được nhắc đi nhắc lại xuyên suốt bài đó là phải xác định được danh sách sáng kiến phân tích dữ liệu cần ưu tiên. Các đặc điểm có thể cân nhắc ở đây là giải pháp nào dễ thực hiện, vấn đề nào là cấp bách hoặc phương pháp nào giải quyết được 2-3 thách thức cùng lúc…
Hệ thống lại những điểm ưu tiên giúp nhắc nhớ mục tiêu cuối cùng, đảm bảo kế hoạch không đi chệch hướng. Điều này “buộc” các phòng ban đồng lòng tập trung các khía cạnh quan trọng, tránh gây bất đồng không đáng có. Ngoài ra, xác định được những yếu tố trọng tâm cho phép tổ chức phân bổ nguồn lực chính xác và phù hợp hơn, giao đúng người đúng việc.
Một lưu ý nhỏ là danh sách này nên được tổng hợp trên một văn bản rõ ràng, để đảm bảo toàn bộ đội ngũ hiểu đầy đủ những điều kế hoạch muốn truyền đạt.
2. Xác định các mốc thời điểm quan trọng
Thông thường, các sáng kiến mới đều khiến doanh nghiệp ít nhiều có sự thay đổi. Do đó, để không làm ảnh hưởng đến tiến độ dự án, tổ chức cần xác định các mốc thời hạn kỳ vọng hoàn thành. Như thế, mục tiêu cuối cùng mới có thể đạt được trong thời gian mong muốn.
Trong đó, những điểm bạn cần quan tâm khi thiết kế timeline cho lộ trình phân tích dữ liệu như sau:
- Những giải pháp/mục tiêu nhỏ nào cần ưu tiên?
- Dự đoán thời gian hoàn thành những điểm đó.
- Xác nhận lại với đội ngũ phụ trách và chốt chính xác.
- Có yếu tố nào cần triển khai theo mùa, hoặc phải hoàn thành vào sự kiện cụ thể nào không?
- Những kế hoạch hiện tại/tương lai của công ty có thể ảnh hưởng tiến độ: ra mắt sản phẩm mới, thay đổi nhân sự…
- Năng lực đội ngũ và cơ sở hạ tầng có cần điều chỉnh để đạt mốc kỳ vọng hay không?
3. Sắp xếp giải pháp/bước thay đổi vào timeline
Sau khi trả lời hàng loạt câu hỏi phía trên, tổ chức sẽ xác định được các cột mốc cần thiết. Từ đó, điền các sáng kiến vào lộ trình Data analysis để hoàn thiện kế hoạch triển khai. Một điểm mà các nhà lãnh đạo cần cân nhắc là không phải giải pháp nào cũng chỉ thực hiện một lần là xong.
Có những phương pháp cần lặp lại định kỳ như đào tạo đội ngũ sử dụng các thiết bị/tính năng mới; hoặc nhận tư vấn từ chuyên gia phân tích dữ liệu… Đây dường như là những hoạt động tất yếu để nâng cao hiệu quả, giúp doanh nghiệp không ngừng tìm ra hướng đi tối ưu và nhanh chóng nhất. Vậy nên, tổ chức cần ghi nhớ để tránh bỏ sót những điều này khi lên timeline dài hạn.
4. Cân nhắc các yếu tố phụ
Để đảm bảo rằng lộ trình chiến lược dữ liệu có thể thực hiện suôn sẻ, kế hoạch phải được tính luôn các vấn đề sau:
- Nguồn lực: phân bổ vai trò và thời hạn rõ ràng, cân nhắc tìm kiếm đối tác hoặc nhà cung cấp bên ngoài.
- Sự liên đới giữa các sáng kiến: có cái nào bị phụ thuộc lẫn nhau, cần thực hiện trước mới tiến hành những cái sau được…
- Ngân sách: quy định, chính sách, giới hạn…
Dù là yếu tố phụ nhưng nó cũng ảnh hưởng khá nhiều đến chất lượng Data strategy roadmap, nên đừng quên cho chúng vào kế hoạch của mình.
5. Trình bày với công ty và thuyết phục các bên
Sau khi hoàn thành lộ trình, điều quan trọng là bạn phải chia sẻ được nó một cách đầy đủ và chính xác đến toàn doanh nghiệp. Tất cả phải cảm thấy thuyết phục, thì mới có thể đồng lòng triển khai để đạt hiệu quả.
Thông thường, bài thuyết trình của bạn sẽ nhận đánh giá từ đội ngũ quản trị, phòng công nghệ thông tin, kinh doanh, marketing… và cả các cố vấn, chuyên gia nếu có. Do đó, hãy đảm bảo bạn thể hiện được lộ trình mang lại lợi ích cho doanh nghiệp, đáp ứng nhu cầu những bên tham gia, đặc biệt dễ hiểu cho cả những người ngoài ngành. Như vậy, tỉ lệ được duyệt sẽ cao hơn, có thể bắt tay vào triển khai ngay để đảm bảo tiến độ.
Lộ trình chiến lược phân tích dữ liệu tốt ngoài sở hữu các điểm nêu trên, còn cần linh hoạt và dễ thích nghi với những biến động. Data sẽ luôn được cập nhật mỗi ngày, và những dự đoán cũng không thể tuyệt đối chính xác, nên sự thay đổi là tất yếu. Hãy đảm bảo kế hoạch logic, chặt chẽ nhưng không quá cứng nhắc, rập khuôn để thuận lợi đạt hiệu quả trong mọi tình huống nhé.
