Mỗi ngày, thế giới tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ lên tới 2,5 quintillion byte, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các công cụ phân tích trực tuyến, dữ liệu và phân tích chưa bao giờ dễ tiếp cận đến thế. Tuy nhiên, đi kèm với những cơ hội là không ít thách thức. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý thông tin một cách hiệu quả. Thực tế, dữ liệu thu thập và sử dụng thường rời rạc và thiếu đồng nhất, dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Đây chính là lúc quản lý chất lượng dữ liệu (Data Quality Management) trở nên cần thiết. Vậy, Data Quality Management là gì, và doanh nghiệp cần làm gì sau khi đã tích hợp dữ liệu (Data Integration)? Hãy cùng khám phá trong bài viết này.

Xem thêm: Tích hợp dữ liệu (Data Integration) là gì? Doanh nghiệp ứng dụng vào tổ chức của mình ra sao?

Data Quality Management (quản lý chất lượng dữ liệu) là gì?

Data Quality Management (quản lý chất lượng dữ liệu) là tập hợp các phương pháp nhằm đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và nhất quán của thông tin. Quá trình này bao gồm thu thập, xử lý, và phân phối dữ liệu một cách hiệu quả, đồng thời đòi hỏi sự giám sát chặt chẽ từ phía quản lý.

Chất lượng dữ liệu là nền tảng vững chắc cho kết quả đầu ra của quá trình phân tích dữ liệu. Chỉ với dữ liệu chính xác, doanh nghiệp mới có thể đưa ra những quyết định đúng đắn và hiệu quả.

Tại sao doanh nghiệp cần Data Quality Management?

Mặc dù kỷ nguyên số đã thúc đẩy đổi mới trên toàn cầu, nhưng nó cũng góp phần tạo ra một vấn đề nghiêm trọng được gọi là “khủng hoảng dữ liệu” – tình trạng dữ liệu kém chất lượng.

Ngày nay, hầu hết các hoạt động và quyết định chiến lược của một công ty đều phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, do đó, chất lượng dữ liệu trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Thực tế, những quyết định sai lầm dựa trên dữ liệu không chính xác không chỉ gây phiền toái mà còn dẫn đến tổn thất nghiêm trọng. Nghiên cứu của Gartner chỉ ra rằng chất lượng dữ liệu kém có thể gây thiệt hại trung bình 9,7 triệu đô la mỗi năm cho doanh nghiệp. Thậm chí còn nghiêm trọng hơn, IBM ước tính rằng các doanh nghiệp tại Mỹ mất tới 3,1 nghìn tỷ đô la hàng năm do vấn đề này. Nói cách khác, dữ liệu kém chất lượng có thể ảnh hưởng đến năng suất, lợi nhuận và hiệu quả đầu tư (ROI) của doanh nghiệp.

Mục tiêu của quản trị chất lượng dữ liệu không chỉ đơn thuần là hiểu về khái niệm Data Quality Management là gì mà giúp tổ chức tránh rơi vào bẫy “dữ liệu chất lượng cao”. Thay vào đó, tổ chức cần hướng tới việc tối đa hóa giá trị kinh doanh bằng cách cải thiện chất lượng dữ liệu. Điều này đồng nghĩa với việc tăng lợi nhuận từ đầu tư, nâng cao hiệu quả hoạt động và hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn. Song song với đó, DQM cũng có thể:

Nâng cao hiệu quả ra quyết định: Từ quản lý khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng đến hoạch định tài nguyên doanh nghiệp, tác động tích cực của dữ liệu chất lượng mang lại ý nghĩa quan trong cho mọi phòng ban trong một tổ chức. Với dữ liệu chính xác, doanh nghiệp có thể xây dựng kho dữ liệu để phân tích xu hướng và hoạch định chiến lược phát triển. Theo khảo sát của Accenture, 92% lãnh đạo doanh nghiệp đánh giá cao hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu lớn, và 89% đánh giá dữ liệu là “rất” hoặc “cực kỳ” quan trọng, vì nó có khả năng “cải cách hoạt động tương tự như sự xuất hiện của Internet”

Tiết kiệm thời gian và chi phí: Sử dụng dữ liệu kém chất lượng để ra quyết định kinh doanh có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng, bao gồm lãng phí thời gian, tài chính và nguồn lực. Do đó, việc đầu tư vào các hệ thống và quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu là vô cùng quan trọng. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí đáng kể mà còn tạo nền tảng vững chắc cho việc ra quyết định dựa trên thông tin chính xác, từ đó thúc đẩy sự tăng trưởng và thành công.

Tăng lợi thế cạnh tranh: Dữ liệu chất lượng cao là yếu tố quan trọng thúc đẩy hiệu suất toàn diện của doanh nghiệp, từ chăm sóc khách hàng, marketing, bán hàng đến tài chính,…. Khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác là chìa khóa thành công trong môi trường kinh doanh cạnh tranh hiện nay. Xác định rõ các bước cần thiết để đạt được mục tiêu sẽ giúp doanh nghiệp tạo dựng lợi thế cạnh tranh vượt trội.

Khi doanh nghiệp đã có cái nhìn rõ hơn về những lợi ích mà việc triển khai quy trình này trong tổ chức mang lại, hãy cùng OES khám phá khái niệm Data Quality Management là gì một cách chi tiết hơn.

Xem thêm: Một số ứng dụng khai phá dữ liệu trong kinh doanh phổ biến

Năm yếu tố cốt lõi của Data Quality Management là gì

Dưới đây là 05 yếu tố cốt lõi của Data Quality Management: 

Con người 

Hiệu quả của công nghệ phụ thuộc vào khả năng vận dụng của con người. Mặc dù đang sống trong thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ, vai trò của con người trong giám sát và thực hiện quy trình vẫn vô cùng quan trọng. Do đó, nếu muốn phát triển chiến lược quản lý chất lượng dữ liệu, tổ chức có thể cần đến các vị trí Giám đốc quản lý chất lượng dữ liệu (DQM Program Manager), chuyên viên phân tích dữ liệu/kinh doanh (Business/Data Analyst),….

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một quy trình thiết yếu trong vòng đời quản lý chất lượng dữ liệu. Nó bao gồm:

• Xem xét dữ liệu chi tiết: Phân tích và đánh giá dữ liệu hiện có một cách kỹ lưỡng.
• So sánh và đối chiếu dữ liệu với siêu dữ liệu của chính nó: Đối chiếu dữ liệu với các thuộc tính và thông tin liên quan của nó để phát hiện sự không phù hợp.
• Khởi chạy các mô hình thống kê: Áp dụng các phương pháp thống kê để phân tích và đánh giá chất lượng dữ liệu.
• Báo cáo chất lượng dữ liệu: Tạo các báo cáo về chất lượng dữ liệu để xác định các vấn đề và cơ hội cải thiện.

Quy trình này được khởi tạo để phát triển cái nhìn sâu sắc về về dữ liệu hiện có và so sánh nó với các mục tiêu chất lượng. Nó giúp doanh nghiệp xác định điểm khởi đầu trong quá trình quản lý chất lượng dữ liệu và đặt ra tiêu chuẩn để cải thiện chất lượng thông tin. Các chỉ số phân tích chất lượng dữ liệu về dữ liệu đầy đủ và chính xác là điều bắt buộc đối với bước này. Dữ liệu chính xác tìm kiếm các số liệu không tương xứng, và dữ liệu đầy đủ xác định phạm vi và đảm bảo rằng tất cả các điểm dữ liệu đều hoàn chỉnh. 

Xác định chất lượng dữ liệu

Yếu tố cốt lõi thứ ba trong quản lý chất lượng dữ liệu là chính chất lượng dữ liệu. Các quy tắc đảm bảo chất lượng cần được xây dựng dựa trên mục tiêu và yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Đây là những tiêu chuẩn kỹ thuật và nghiệp vụ mà dữ liệu phải đáp ứng để được coi là hợp lệ.

Trong giai đoạn này, các yêu cầu kinh doanh thường đóng vai trò quan trọng, bởi các yếu tố dữ liệu quan trọng thường khác nhau tùy theo ngành. Thiết lập các quy tắc chất lượng là bước không thể thiếu trong bất kỳ quy trình quản lý chất lượng dữ liệu nào, vì chúng giúp phát hiện và ngăn chặn dữ liệu sai lệch ảnh hưởng đến toàn bộ tập dữ liệu.

Tương tự như kháng thể bảo vệ cơ thể khỏi vi rút, các quy tắc này giúp phát hiện và sửa chữa những điểm không nhất quán trong dữ liệu. Khi kết hợp với công cụ phân tích dữ liệu trực tuyến, các quy tắc này có thể trở thành yếu tố chính trong việc dự đoán xu hướng và báo cáo phân tích.

Báo cáo dữ liệu

Báo cáo chất lượng dữ liệu là quá trình ghi nhận và loại bỏ toàn bộ dữ liệu không đáp ứng tiêu chuẩn. Quá trình này cần được thiết kế dựa trên quy trình kiểm soát dữ liệu theo quy tắc. Khi phát hiện và thu thập các trường hợp ngoại lệ, hệ thống sẽ tổng hợp dữ liệu để xác định các mẫu chất lượng.

Dữ liệu thu thập được phân loại và định nghĩa dựa trên các đặc tính như quy tắc, ngày, nguồn dữ liệu, v.v. Sau khi tổng hợp, dữ liệu được kết nối với phần mềm báo cáo trực tuyến để hiển thị tình trạng chất lượng và các trường hợp ngoại lệ trên bảng điều khiển. Hệ thống báo cáo tự động và theo yêu cầu giúp cập nhật thông tin trên bảng điều khiển theo thời gian thực.

Báo cáo và giám sát là yếu tố quyết định hiệu quả đầu tư vào quản lý chất lượng dữ liệu doanh nghiệp, vì chúng cung cấp cái nhìn tổng quan về tình trạng dữ liệu tại bất kỳ thời điểm nào. Việc xác định vị trí và nguồn gốc các lỗi dữ liệu giúp các chuyên gia dữ liệu xây dựng kế hoạch khắc phục.

Xác định được điểm bắt đầu cho việc điều chỉnh dữ liệu chủ động giúp doanh nghiệp giảm thiểu tổn thất do chất lượng dữ liệu thấp, vốn lên tới 9,7 tỷ đô la mỗi năm.

Sửa chữa dữ liệu

Sửa chữa dữ liệu gồm hai bước chính: xác định phương pháp khắc phục tối ưu và cách triển khai hiệu quả nhất.

Bước quan trọng nhất trong quá trình sửa chữa là tìm hiểu “nguyên nhân gốc rễ” của lỗi dữ liệu, bao gồm thời điểm, vị trí và cách thức phát sinh lỗi. Sau khi xác định được nguyên nhân, kế hoạch khắc phục được bắt đầu.

Các quy trình dữ liệu phụ thuộc vào dữ liệu bị lỗi trước đó có thể cần phải được khởi động lại, đặc biệt nếu chức năng của chúng bị ảnh hưởng hoặc bị tổn hại do dữ liệu bị lỗi. Các quy trình này có thể bao gồm báo cáo, chiến dịch hoặc tài liệu tài chính.

Đây cũng là lúc đánh giá lại các quy tắc đảm bảo chất lượng dữ liệu để điều chỉnh hoặc cập nhật cho phù hợp. Quá trình này góp phần vào sự phát triển của dữ liệu.Khi dữ liệu được đánh giá là chất lượng cao, các quy trình và hoạt động kinh doanh quan trọng sẽ diễn ra hiệu quả và chính xác hơn, dẫn đến lợi nhuận đầu tư cao hơn và chi phí thấp hơn.

Xem thêm: Data driven decision making là gì? Doanh nghiệp chưa có CSDL nên bắt đầu từ đâu

Những tác động tiêu cực khi chất lượng dữ liệu không đảm bảo

Chất lượng dữ liệu kém ảnh hưởng tiêu cực đến mọi hoạt động của doanh nghiệp, bao gồm:

• Hiệu quả và chi phí của các chiến dịch marketing
• Độ chính xác trong việc hiểu biết về khách hàng của doanh nghiệp
• Tốc độ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng chính thức
• Độ chính xác trong quá trình ra quyết định kinh doanh

Theo nghiên cứu của Gartner, chất lượng dữ liệu kém gây thiệt hại trung bình 12,9 triệu đô la mỗi năm cho doanh nghiệp. Điều này không chỉ dẫn đến giảm doanh thu mà còn gây ra những hậu quả khó đo lường khác do quyết định sai lầm, cùng với nhiều chi phí không thể đo lường được

Các giải pháp và công cụ đảm bảo chất lượng dữ liệu

Chúng ta đã cùng tìm hiểu về tất tần tật về quản lý chất lượng dữ liệu, bao gồm lợi ích, các yếu tố cốt lõi và rủi ro cụ thể. Chắc hẳn doanh nghiệp đang băn khoăn làm thế nào để áp dụng những kiến thức này vào thực tế. Câu trả lời nằm ở các công cụ quản lý chất lượng dữ liệu. Có rất nhiều giải pháp giúp doanh nghiệp đánh giá độ chính xác và nhất quán của dữ liệu. Để lựa chọn đúng công cụ, hãy chú ý đến 5 tính năng quan trọng sau đây:

• Khả năng kết nối: Tích hợp và kết nối dễ dàng với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu nội bộ, bên ngoài, đám mây và tại chỗ.
• Phân tích dữ liệu: Có khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả để xác định các vấn đề về chất lượng dựa trên các tiêu chí chất lượng đã định.
• Giám sát và trực quan hóa: Theo dõi chặt chẽ chất lượng dữ liệu thông qua các bảng điều khiển tương tác, giúp đánh giá tình hình một cách trực quan.
• Quản lý siêu dữ liệu: Quản lý thông tin về dữ liệu (dữ liệu lớn) đầy đủ, bao gồm ý nghĩa, nguồn gốc, định dạng, để đảm bảo hiểu rõ và sử dụng dữ liệu chính xác.
• Tính thân thiện và khả năng hợp tác: Giao diện dễ sử dụng và hỗ trợ làm việc nhóm, giúp nhiều người cùng tham gia quản lý chất lượng dữ liệu.

Xem thêm: Dịch vụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu cho doanh nghiệp

Kết luận

OES hy vọng bài viết này đã cung cấp những thông tin và công cụ hữu ích để doanh nghiệp hiểu rõ Data Quality Management là gì. Quản lý chất lượng dữ liệu (DQM) không chỉ là một yếu tố quan trọng mà còn là một chiến lược thiết yếu để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và ra quyết định trong doanh nghiệp. Sau khi tích hợp dữ liệu, việc duy trì và cải thiện chất lượng dữ liệu là nhiệm vụ không thể thiếu để đảm bảo rằng thông tin được sử dụng là chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy. Việc áp dụng các quy trình DQM hiệu quả, từ phân tích dữ liệu đến khắc phục lỗi và báo cáo, sẽ giúp doanh nghiệp phát hiện và xử lý các vấn đề về dữ liệu, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất tổng thể.

Quản lý chất lượng dữ liệu là nền tảng vững chắc cho việc tạo ra những thông tin sâu sắc, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và phát triển bền vững. Hiện nay, OES cung cấp giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp phân tích và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả với đội ngũ chuyên môn giàu kinh nghiệm, cùng công nghệ hiện đại với dịch vụ tận tâm.

Hãy LIÊN HỆ NGAY với OES để được tư vấn miên phí từ chuyên gia!