Dữ liệu là một tài nguyên quý giá nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức cho doanh nghiệp để có thể tận dụng và phát triển kinh doanh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về 4 vấn đề dữ liệu hàng đầu mà các doanh nghiệp phải đối mặt, cũng như gợi ý số giải pháp để vượt qua những thách thức này.
1. Dữ liệu bị phân mảnh thiếu tập trung
Nguyên nhân của vấn đề này là rất khó có thể dùng một phần mềm duy nhất để đáp ứng được mọi yêu cầu của doanh nghiệp. Phần mềm X có tính năng A tốt, tính năng B lại kém và thiếu tính năng C. Phần mềm Y có tính năng B thuận tiện, tính năng C tạm ok, nhưng thiếu tính năng A. Chưa kể công nghệ phát triển cập nhật liên tục, tương lại sẽ ra đời phần mềm Z với tính năng D nào đó mà bạn rất cần.
Do đó doanh nghiệp phải chấp nhận sử dụng một lúc nhiều phần mềm. Đa số các phần mềm thường khó tích hợp và kết nối với nhau, mà kể cả có đi chăng nữa thì cũng không thể đồng bộ 100% được. Đồng nghĩa với việc dữ liệu của bạn sẽ ở rải rác ở khắp nơi gây ra các vấn đề như thiếu tính nhất quán, rất khó khăn cho việc ra thống kê tổng hợp chung và phân tích. Ví dụ tính toán doanh thu, dòng tiền, phân tích khách hàng.
Giải pháp cho vấn đề này, đầu tiên ý thức được dữ liệu tập trung là rất quan trọng, cần có hoạt động tổ chức tập trung lại dữ liệu. Một dòng đơn giản như vậy thôi nhưng mình nghĩ là khó nhất vì còn tùy thuộc vào mindset của lãnh đạo và mức độ ưu tiên của doanh nghiệp. Có những giai đoạn tăng trưởng hoặc data còn ít thì tập trung vào cày cuốc, dù biết có vấn đề nhưng thôi cứ có số để sinh tồn đã. Đến giai đoạn chững lại, trải qua nhiều đau thương thì mới bắt đầu lưu tâm các vấn đề hệ thống để tối ưu.
Tư duy đã thông thì bước tiếp theo cần rà soát với mỗi nguồn dữ liệu cần lấy những loại thông tin gì. Các loại thông tin đó có nếu điểm chung thì quy hoạch lại cùng 1 định dạng, cấu trúc dữ liệu. Sau đó lưu trữ lại ở một kho dữ liệu (data warehouse) độc lập, đáng tin cậy, có thể mở rộng được và dễ dàng truy xuất.
2. Chất lượng dữ liệu kém do xử lý thủ công
Vấn đề 1 phát sinh thì đa số sẽ tiếp cận giải quyết bằng phương pháp thủ công, tức là để nhân viên lấy data từ chỗ A nhập vào chỗ B. Cách này dễ dàng mang lại kết quả ngay (mình cũng vẫn hay dùng cho một số luồng đơn giản), tuy nhiên sẽ tiềm ẩn nhiều nguy cơ khác. Liệu nhân viên nhập liệu đúng đủ không? Nhân viên nghỉ thì ai làm thay thế? Nhân viên bận nên quên thì sao? Vậy lại tốn thêm nhiều công sức để kiểm tra, hướng dẫn + 1 loạt quy trình cồng kềnh ra đời. Nếu không, bạn phải chấp nhận có sự rủi ro sai lệch trong dữ liệu của mình.
Giải pháp đó là xây dựng các luồng ETL để luân chuyển data tự động. Khi đó các bước lấy (extract) từ nguồn, biến đổi (transform) và nhập (load) vào vị trí đích. ETL được tính toán và kiểm tra cẩn thận sao cho dữ liệu đầu ra đạt được đúng yêu cầu.
3. Thời gian tổng hợp ra báo cáo quá lâu
Cùng chính từ vấn đề 2 mà thông thường việc tổng hợp được số liệu để cho các quản lý nắm bắt và ra quyết định tốn thời gian rất lâu, phải tính theo tháng, cố gắng lắm được theo tuần. Với tốc độ kinh doanh nhiều ngành như hiện nay, đặc biệt như bán lẻ thì có khi phải theo dõi theo ngày theo giờ. Thậm chí là theo thời gian thực, vì dụ khi chạy các chiến dịch sale đặc biệt, livestream, cần các số liệu về sản phẩm, doanh thu, chi phí quảng cáo để nhanh chóng đẩy được sản phẩm phù hợp.
Khác với con người nhập liệu, ETL có thể chạy hàng ngày, hàng giờ, hàng phút hay thậm thì thời gian thực tính bằng mili giây. Khi yêu cầu dữ liệu tức thời thì xuất hiện một khái niệm mới về data đó là streaming – dòng chảy. Xử lý streaming rất khác với xử lý batch – theo lô, đòi hỏi hạ tầng và kỹ thuật phức tạp hơn.
Dữ liệu được thu thập, làm sạch và tập trung một chỗ sẽ giúp cho doanh nghiệp có những thông tin hữu ích mới vào đúng thời điểm họ cần. Thời gian là yếu tố rất quan trọng vì một số thông tin nếu đến muộn thì không còn có ích gì nữa, đã quá trễ để có thể can thiệp. Ví dụ theo dõi tình trạng vận chuyển của đơn hàng, nếu đơn gặp sự cố không giao được thì chỉ có 1 khoảng thời gian tính bằng giờ để có thể xử lý với khách hàng và vận chuyển trước khi bị hoàn về.
4. Không làm chủ được dữ liệu
Với những doanh nghiệp nhỏ, việc quản lý vận hành dựa trên các giải pháp phần mềm có sẵn gần như là tất yếu. Rất khó có đủ nguồn lực để triển khai các hệ thống tự quản lý. Mà cả kể các giải pháp tự triển khai đó cũng khó lòng đáp ứng hết được mong muốn của doanh nghiệp (vấn đề 1).
Nếu không sớm giải quyết vấn đề 1 sớm thì dần dần gặp tình trạng bị phụ thuộc vào các giải pháp này do dữ liệu thuộc kiểm soát của họ. App bảo lưu trữ theo kiểu A thì làm A, không cho phép kết nối đến phần mềm X mà phải kết nối đến Y thuộc hệ sinh thái của app thì cũng đành chơi Y. Việc có một hệ thống cơ sở dữ liệu độc lập sẽ giúp bạn sẽ chủ động và linh hoạt hơn trong mọi hoàn cảnh, dễ dàng tích hợp vào bất kì các giải pháp cũ mới khác nhau.
—
Vấn đề về dữ liệu không chỉ là thách thức mà còn là cơ hội cho sự phát triển của các doanh nghiệp. Để vượt qua những khó khăn liên quan đến dữ liệu, trước tiên cần có nhận thức đúng đắn về việc tổ chức hệ thống dữ liệu bài bản. Từ đó có những hoạt động cải thiện và tối ưu phù hợp.
Ngoài ra, sự đổi mới trong việc quản lý và phân tích dữ liệu cũng đóng vai trò quan trọng. Các công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu hiện đại có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và đưa ra các quyết định chiến lược thông minh.
Tóm lại, dữ liệu là nguồn tài nguyên to lớn và việc xử lý, bảo mật và sử dụng nó một cách thông minh và hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp đạt được sức mạnh cạnh tranh to lớn trong thời đại số hóa ngày nay.
Leave a Reply