Trong thời đại ngày nay, dữ liệu đang được tạo ra và thu thập với tốc độ nhanh chóng, trở thành một tài nguyên vô cùng quý giá đối với các doanh nghiệp. Data driven decision making (DDDM – ra quyết định dựa trên dữ liệu) không chỉ là một khái niệm, mà còn là yếu tố then chốt trong chiến lược của mọi tổ chức, không phân biệt quy mô hay lĩnh vực hoạt động. Thay vì dựa vào trực giác hay kinh nghiệm cá nhân, DDDM sử dụng các kỹ thuật phân tích từ dữ liệu thực tế giúp các nhà lãnh đạo, quản lý đưa ra quyết định sáng suốt và hiệu quả hơn. Tuy nhiê, nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa, vẫn gặp khó khăn trong việc áp dụng DDDM do thiếu hụt cơ sở dữ liệu. Vậy, data driven decision making là gì và làm thế nào để bắt đầu áp dụng DDDM khi doanh nghiệp chưa có CSDL? Hãy cùng OES tìm hiểu trong bài viết dưới đây!

Xem thêm: Business Analytics là gì? Phân biệt giữa Business Analytics và Data Analytics 

Data driven decision making là gì?

Vậy, Data driven decision making là gì? Data driven decision making (DDDM) là việc sử dụng các dữ kiện, số liệu và dữ liệu để đưa ra quyết định mang tính chiến lượcphù hợp với mục tiêu của tổ chức,doanh nghiệp. Thay vì dựa vào cảm tính hoặc trực giác, các quyết định được đưa ra dựa trên phân tích các dữ liệu và thông tin liên quan. 

Ví dụ, một công ty truyền thông xã hội sử dụng dữ liệu người dùng dựa trên những thông tin mà người dùng này tương tác hay tìm kiếm để cá nhân hóa nội dung bằng cách hiện lên những bài đăng tương tự, cùng chủ đề và cho hiện những quảng cáo phù hợp với những nội dung người dùng tìm kiếm. Có thể thấy, công ty này đã sử dụng DDDM bằng cách thu thập data của khách hàng (những nội dung ưa chuộng của người dùng), để từ đó đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp (hiện bài đăng và quảng cáo phù hợp).

Tầm quan trọng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu

Nhờ vào trí tuệ kinh doanh hiện đại, các tổ chức đang ngày càng tiến gần hơn đến việc hiểu rõ giá trị của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu bao gồm tăng hiệu quả hoạt động, giảm thiểu rủi ro, tăng cường lợi thế cạnh tranh và nâng cao trải nghiệm nghiệm khách hàng trong mọi bộ phận của tổ chức. Ví dụ, Netflix – Nền tảng xem phim trực tuyến này sử dụng dữ liệu người dùng để đề xuất phim, chương trình truyền hình và nội dung gốc phù hợp với sở thích cá nhân của từng người. Nhờ DDDM, Netflix đã thu hút được lượng lớn người đăng ký và trở thành một trong những dịch vụ phát trực tuyến thành công nhất thế giới.

Hiện nay, các tổ chức và doanh nghiệp có thể dễ dàng thu thập lượng lớn dữ liệu và coi đây như một mỏ vàng, tuy nhiên, họ cũng đối mặt với thách thức trong việc quản lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ này. Việc phân biệt giữa “vàng” (dữ liệu hữu ích) và “rác” (dữ liệu không cần thiết) cùng với việc sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả là những vấn đề phức tạp. Theo báo cáo gần đây của NewVantage Partners, 98,6% các nhà lãnh đạo điều hành cho biết tổ chức của họ mong muốn xây dựng một văn hóa dựa trên dữ liệu, nhưng chỉ 32,4% đã đạt được thành công. Một nghiên cứu năm 2018 của IDC cũng chỉ ra rằng, mặc dù các tổ chức đã đầu tư hàng nghìn tỷ đô la để hiện đại hóa doanh nghiệp, 70% trong số các sáng kiến này vẫn thất bại do ưu tiên đầu tư vào công nghệ mà không xây dựng được văn hóa dữ liệu hỗ trợ.

Việc thay đổi cách thức ra quyết định của doanh nghiệp không phải là nhiệm vụ dễ dàng, nhưng việc tích hợp dữ liệu và phân tích vào chu trình ra quyết định sẽ mang lại tác động chuyển đổi mạnh mẽ nhất cho tổ chức. Để thực hiện quá trình này, doanh nghiệp cần có chiến lược dữ liệu chuyên sâu và kế hoạch hướng dẫn dài hạn, xác định rõ con người, quy trình và công nghệ cần thiết nhằm giải quyết các thách thức về dữ liệu và hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh.

Xem thêm: Data visualization là gì? Tầm quan trọng của data visualization với doanh nghiệp 

Doanh nghiệp chưa có cơ sở dữ liệu nên bắt đầu từ đâu?

Việc thiếu cơ sở dữ liệu ban đầu không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp không thể áp dụng  Data driven decision making. Dưới đây là những bước để doanh nghiệp bắt đầu hành trình DDDM:

Xác định mục tiêu

Bước này đòi hỏi phải hiểu rõ các mục tiêu chiến lược và chi tiết của tổ chức, nhà lãnh đạo. Mục tiêu này có thể sẽ xuất phát từ những vấn đề đang tồn đọng trong doanh nghiệp cần được xử lý. Doanh nghiệp nên chia nhỏ vấn đề lớn thành những vấn đề nhỏ, từ đó có thể nhìn được vấn đề một cách toàn cảnh, không bỏ lỡ bất kỳ yếu tố nhỏ nào. Việc chia nhỏ vấn đề cũng giúp doanh nghiệp có thể nhận thấy được đâu là vấn đề cốt lõi, và từ đó giúp doanh nghiệp có thể đưa ra được mục tiêu chính. 

Chẳng hạn, nếu một chiến dịch tiếp thị tập trung vào việc tăng lưu lượng truy cập trang web, một KPI có thể liên quan đến số lượng biểu mẫu liên hệ được thu thập để bộ phận bán hàng có thể theo dõi các khách hàng tiềm năng.

Bên cạnh đó, mục tiêu này nên được đo bằng mô hình SMART, cần đáp ứng được 5 tiêu chí của mô hình: cụ thể (specific), đo lường được (measurable), khả thi (achievable), thực tế (realistic) và có thời hạn (timebound).

Từ đó, doanh nghiệp có thể xác định dữ liệu cần phân tích và các câu hỏi cần đặt ra sao cho kết quả phân tích hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh then chốt.

Thu thập và xây dựng cơ sở dữ liệu:

Sau khi đã xác định được mục tiêu, doanh nghiệp cần xác định các nguồn dữ liệu có thể giúp họ đạt được mục tiêu đó. Một trong những việc cần thiết chính là lập các quy trình để thu thập dữ liệu từ các nguồn đã xác định. Quy trình này cần hiệu quả, tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và đảm bảo dữ liệu được thu thập một cách chính xác, cũng như cần xác định được độ tin cậy của thông tin thu thập. Có 3 nguồn dữ liệu mà doanh nghiệp có thể khai thác: 

• Hệ thống quản lý khách hàng (CRM data): đây là nguồn dữ liệu hữu ích mà doanh nghiệp có thể tự thu thập trong quá trình hoạt động. Thông tin có thể bao gồm các thông tin cá nhân của khách hàng, thông tin liên hệ, nhu cầu mua, sở thích mua, v.v.
• Các kênh doanh nghiệp (Owned channel data): là những kênh tương tác với khách hàng như website, fanpage, tương tác với quảng cáo, hay những kênh nội bộ như nhà cung cấp và chi phí hoạt động nội bộ.
• Bên thứ 3: doanh nghiệp có thể thuê 1 bên thứ ba chuyên cung cấp những sản phẩm, giải pháp quản lý, tìm hiểu insight thị trường và từ đó thu thập được thông tin.

Sau khi thu thập dữ liệu, doanh nghiệp cần xây dựng cơ sở dữ liệu phù hợp với quy mô hoạt động để tối ưu hóa việc truy cập và phân tích thông tin.

Đối với doanh nghiệp nhỏ, Google Sheet có thể là lựa chọn lưu trữ ban đầu. Tuy nhiên, giải pháp này sẽ gặp hạn chế khi lưu trữ lượng dữ liệu lớn, đáp ứng nhu cầu chuyên biệt của từng phòng ban hoặc triển khai hệ thống tự động hóa phân tích dữ liệu.

Do đó, việc lựa chọn giải pháp lưu trữ phù hợp như hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) là điều cần thiết để đảm bảo khả năng mở rộng, bảo mật và hiệu quả hoạt động khi doanh nghiệp phát triển.

Xử lý và phân tích dữ liệu

Dù nguồn dữ liệu đã được chọn lọc kỹ càng trước khi xây dựng cơ sở dữ liệu, nhưng những dữ liệu này chưa hoàn toàn “sạch”. Việc tiếp theo mà doanh nghiệp cần làm chính là chọn lọc, hay “làm sạch” dữ liệu, chỉ lọc lấy những dữ liệu cần thiết để đáp ứng mục tiêu đề ra, và loại bỏ dữ liệu “rác”. Mục đích của bước này chính là để tránh dẫn đến kết quả phân tích sai lệch, bảo đảm tính chính xác của kết quả phân tích dữ liệu.

Sau khi xử lý dữ liệu, doanh nghiệp sẽ tiến hành phân tích để khám phá và hiểu sâu về dữ liệu. Trong quá trình này, doanh nghiệp nên tận dụng các công cụ như Power BI, Tableau, Google Data Studio, và các công cụ tương tự để tối ưu hóa việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là bước quan trọng sau khi phân tích dữ liệu, giúp chuyển đổi thông tin phức tạp thành hình ảnh dễ hiểu, từ đó hỗ trợ việc tiếp thu và đưa ra quyết định hiệu quả. Nếu sau khi phân tích mà dữ liệu không được trực quan hóa, điều này có thể dẫn đến bỏ sót những thông tin quan trọng. 

Doanh nghiệp nên lựa chọn phương pháp trực quan hóa phù hợp. Một số phương pháp trực quan hóa dữ liệu phổ biến có thể kể đến như dựa theo loại dữ liệu (dữ liệu định lượng hay định tính, liên tục hay rời rạc,v.v.); mục đích trực quan hóa (muốn truyền đạt thông tin gì), đối tượng mục tiêu (Ai sẽ xem trực quan hóa dữ liệu), sử dụng công cụ và nguồn lực sẵn có.

Thực hiện hành động

Khi đã khai thác được các thông tin có giá trị (insights) doanh nghiệp nên hành động hoặc chia sẻ chúng với các bộ phận, phòng ban liên quan. Tổ chức có thể sử dựng các bảng điều khiển (Dashboards) để tối ưu quá trình này.

Với các văn bản mô tả thông tin và hình ảnh trực quan tương tác, doanh nghiệp có thể làm nổi bật những phân tích quan trọng, tác động đến quyết định của người xem (người tiếp nhận kết quả phân tích dữ liệu) và giúp họ đưa ra những hành động sáng suốt hơn trong công việc.

Kết

Bằng việc tuân thủ các bước hướng dẫn cụ thể từ việc xác định mục tiêu đến phân tích dữ liệu và thực hiện hành động trong bài viết trên, doanh nghiệp có thể xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc và tiến xa hơn trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Trong tương lai, việc sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần không thể thiếu của môi trường kinh doanh. Hiểu được giá trị của DDDM, doanh nghiệp cần đầu tư vào phát triển khả năng này để tồn tại và thành công trong thị trường ngày càng cạnh tranh.

Nếu doanh nghiệp đang có nhu cầu tìm hiểu thêm về dịch vụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu, hãy LIÊN HỆ NGAY với OES – Công ty Cổ phần Dịch vụ Đào tạo Trực tuyến để được tư vấn chi tiết!