Data science – khoa học dữ liệu ngày càng được nhắc đến nhiều hơn với vai trò hữu dụng ở nhiều lĩnh vực. Vậy ở góc độ kinh doanh hay vận hành doanh nghiệp thì ứng dụng của data science là gì? Hãy cùng trường quản lý SOM tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!
Mối quan hệ giữa Data Science và kinh doanh
Data science là lĩnh vực kết hợp giữa khoa học máy tính và thống kê, phân tích để biến các dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, hỗ trợ cho việc ra quyết định trong đa dạng lĩnh vực. Nhờ vậy, data science thường được ứng dụng vào các tập đoàn, doanh nghiệp sở hữu nguồn dữ liệu lớn, để tìm kiếm cơ hội, cảnh báo rủi ro. Chẳng hạn như:
- Phân tích rủi ro trong ngành tài chính;
- Dự đoán tỉ lệ chốt hợp đồng thành công của từng đối tượng;
- Điều phối hệ thống vận hành trong nhóm ngành sản xuất.
Nhìn chung, nếu doanh nghiệp có một câu hỏi và có thể giải quyết bằng dữ liệu, vai trò của data science là tìm thấy câu trả lời đang ẩn dấu từ việc kết nối các thông tin đang có hoặc xây dựng hệ thống dữ liệu ‘đủ khả năng’ trả lời câu hỏi đặt ra.
Không chỉ ứng dụng số liệu để đi tìm lời giải cho các vấn đề cụ thể, data science còn có thể áp dụng trong tổng thể doanh nghiệp ở các khía cạnh như tối ưu và tự động hóa vận hành, marketing, phân tích tình hình kinh doanh và hỗ trợ lên chiến lược.
Vậy cụ thể ứng dụng của data science trong kinh doanh?
Ứng dụng của Data Science trong kinh doanh là gì?
1. Chuyển đổi dữ liệu phức tạp cơ sở ra quyết định cho cấp quản lý
Ở góc độ kinh doanh, data science chính là lời giải cho doanh nghiệp giúp cho các doanh nghiệp vững vàng hơn trong bối cảnh dữ liệu lớn (big data) đang là trọng tâm của sự phát triển của thời đại. Để hiểu rõ hơn về ứng dụng này, hãy cùng bắt đầu với mô hình DIKW (data, information, knowledge, wisdom) hay còn gọi là mô hình dữ liệu:
- Thông tin hóa dữ liệu:
Ở bước đầu tiên, sau khi thu thập được dữ liệu đầu vào, data science sẽ phân loại, cấu trúc hóa các dữ liệu này theo từng nhóm để chúng trở thành những thông tin giá trị. Dựa trên bối cảnh cụ thể data science sẽ phân nhóm các dữ liệu để trả lời cho các câu hỏi như “who”, “what”, “where” và “when”. Quá trình sắp xếp lại các dữ liệu này giúp cho nhà quản lý hiểu được ý nghĩa của các dữ liệu đầu vào và mối quan hệ của các nhóm dữ liệu với nhau.
- Lý giải thông tin qua nhiều ‘lớp lang’:
Từ những thông tin đã được hệ thống, vai trò của data science là tiếp tục lý giải những nguyên nhân từ những thông tin trên. Nhà quản lý sẽ được cung cấp bức tranh tổng thể về các vấn đề trong doanh nghiệp bởi những insight đúc kết được sau quá trình ‘ngấu nghiến nghiền ngẫm dữ liệu’.
- Vắt kiệt thông tin cho những quyết định quan trọng:
Ở tầng trên cùng của mô hình dữ liệu thì data science giúp nhà điều hành đưa ra quyết định nhanh chóng, hiệu quả,và hạ thấp rủi ro khi cần giải tức thời. Có thể kết quả trả về không quá toàn diện bởi giới hạn trong lượng thông tin truy xuất, thu thập được, nhưng đây sẽ là những kết quả phản ánh gần sát nhất với thực tế. Data đầu vào càng đầy đủ và chất lượng, độ tin cậy của kết quả trả ra sẽ càng cao.
Mặc dù, việc quyết định sẽ còn phụ thuộc vào khả năng tư duy nhà quản lý nhưng việc được trang bị bởi những dữ liệu rõ ràng, cụ thể sẽ giúp họ đi đến những quyết định có tỷ lệ thành công cao hơn việc phụ thuộc vào cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân.
2. Tối đa hóa hiệu suất kinh doanh
Phát hiện vấn đề từ sớm: data science giúp cho các doanh nghiệp dễ dàng rà soát các hoạt động của doanh nghiệp, kể cả những vấn đề phức tạp. Từ đây, data scientist phối hợp với các nhà quản lý hệ thống được các vấn đề tắc nghẽn trong doanh nghiệp một cách tổng quát từ gốc rễ vấn đề cho đến dự báo tác động của nó.
Nắm bắt xu hướng: ứng dụng của khoa học dữ liệu cũng có thể chỉ ra những xu hướng mới trên thị trường, thị hiếu của người tiêu dùng. Dựa trên cơ sở này, nhà quản lý có thể điều hướng doanh nghiệp sớm theo nắm bắt và thậm chí dẫn đầu xu hướng.
Cải thiện sản phẩm, dịch vụ và cơ cấu tổ chức: data science mang lại cái nhìn tổng quan về các điểm giao nhau của nội tại doanh nghiệp đến thị hiếu người tiêu dùng, thị trường. Những dữ liệu trực quan mà data science cung cấp sẽ giúp doanh nghiệp có xác định được định hướng điều chỉnh phù hợp với bối cảnh và thõa các điểm giao trên.
Thúc đẩy ý tưởng mới và thâm nhập thị trường: những ý tưởng dựa trên những insight giá trị mà các đối thủ cạnh tranh chưa khai thác được chính là cơ hội để các doanh nghiệp dẫn đầu trong một sân chơi mới.
Hỗ trợ quá trình thử nghiệm sản phẩm: đối với 1 thị trường, sản phẩm mới các nhà quản lý phải đối mặt với những biến số khác nhau từ các vấn đề khách quan. Ứng dụng của data science sẽ được phát huy để dự báo những nguy cơ, ghi nhận phản ứng của thị trường, xác định vấn đề chưa đạt được như kỳ vọng… để gia tăng khả năng thành công cho quá trình thử nghiệm.
Hoàn thiện trải nghiệm khách hàng: data science giúp ghi nhận những điểm hài lòng của khách hàng về sản phẩm/ dịch vụ, những vấn đề còn ghi nhận phản ứng không tốt. Qua đó, nhà quản lý biết được đâu là điểm chạm cần cải thiện và hoàn thiện tổng thể trải nghiệm khách hàng để tạo ra lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh thị trường .
Bảo mật thông tin: data science kết hợp với data analytics nâng cao tính hiệu quả của quá trình ngăn ngừa sự tấn công bảo mật thông tin trong doanh nghiệp. Vì khoa học dữ liệu nhanh chóng ghi nhận được các dữ liệu bất thường và loại bỏ được nguy cơ các vấn đề gây hại đến quá trình vận hành của doanh nghiệp.
Như vậy, ứng dụng của data science trong thời đại mới không những mang lại khả năng nhìn nhận vấn đề một cách toàn diện, giúp xác định đường hướng giải quyết vấn đề ít rủi ro mà còn bao trùm lên tổng thể các hoạt động kinh doanh. Và làm thế nào để khai thác hiệu quả các ứng dụng này chính là bài toán lớn cho những các nhà quản lý.
Để trang bị đủ từ kỹ năng công nghệ đến khả năng phân tích để tạo ra sức bật, nâng tầm doanh nghiệp cùng SOM tham khảo thêm các chủ đề dưới đây nhé!
