Ngày nay, khi kinh doanh phát triển với tốc độ chóng mặt và dữ liệu trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng, nhiều doanh nghiệp bắt đầu tự hỏi: liệu cách họ quản lý dữ liệu có còn phù hợp với chiến lược kinh doanh không? Đặc biệt là khi họ cần xử lý dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau để phục vụ phân tích thời gian thực và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo nội dung hoặc dự đoán xu hướng.

• Dữ liệu có giúp họ linh hoạt nắm bắt cơ hội mới?
• Họ có đủ thông tin để ra quyết định chính xác?
• Hay dữ liệu vẫn rời rạc, gây khó khăn trong kiểm soát chất lượng và chi phí?

Nếu chưa có câu trả lời rõ ràng, đã đến lúc doanh nghiệp cần điều chỉnh chiến lược dữ liệu!

I. TỔNG QUAN VỀ CHIẾN LƯỢC DỮ LIỆU

1. Chiến lược Dữ liệu là gì?

Chiến lược dữ liệu là một kế hoạch tổng thể mô tả cách doanh nghiệp thu thập, quản lý, kiểm soát, khai thác và tận dụng dữ liệu để tạo ra giá trị. Nó đóng vai trò như một bản đồ định hướng, giúp các hoạt động liên quan đến dữ liệu đi đúng hướng với mục tiêu kinh doanh chung. Đồng thời, chiến lược này cũng thúc đẩy việc chia sẻ dữ liệu trong doanh nghiệp và ưu tiên các kế hoạch quản lý tối ưu.

2. Mục đích của chiến lược dữ liệu là gì?

Chiến lược dữ liệu phải linh hoạt để thích ứng với mục tiêu kinh doanh. Doanh nghiệp muốn tăng hiệu suất và doanh thu sẽ có cách tiếp cận khác so với khi hướng đến mô hình lấy dữ liệu làm trung tâm. Dù theo hướng nào, vẫn cần một chiến lược thống nhất để thu thập, quản lý, bảo mật và phân tích dữ liệu hiệu quả.

3. Sự khác biệt giữa quản lý dữ liệu và chiến lược dữ liệu

Xem thêm: TỰ ĐỘNG HÓA BÁO CÁO VỚI VERSATICA: GIẢI PHÁP TỐI ƯU THỜI GIAN VÀ HIỆU SUẤT CHO DOANH NGHIỆP

4. Vì sao doanh nghiệp cần có chiến lược dữ liệu?

Chiến lược dữ liệu tác động đến toàn bộ doanh nghiệp và chỉ tạo ra giá trị khi dữ liệu được chia sẻ rộng rãi, nhân viên được đào tạo và khai thác hiệu quả.

Phổ cập dữ liệu (data democratization) xảy ra khi mọi người trong doanh nghiệp đều có công cụ và kỹ năng cần thiết để truy cập và hiểu dữ liệu. Điều này giúp nhân viên chủ động khai thác thông tin mà không cần phụ thuộc quá nhiều vào đội ngũ kỹ thuật.

Để chiến lược dữ liệu hoạt động tốt, doanh nghiệp cần có sự đồng thuận từ lãnh đạo đến nhân viên, cùng với quy trình dữ liệu rõ ràng—từ thu thập, lưu trữ đến khai thác. Khi dữ liệu và AI trở nên dễ tiếp cận, doanh nghiệp không chỉ giảm tải cho đội ngũ kỹ thuật mà còn xây dựng văn hóa làm việc minh bạch, hợp tác và kiểm soát dữ liệu chặt chẽ hơn.

Quản trị dữ liệu và AI luôn đi đôi với nhau. Để xây dựng các mô hình AI lớn (LLM) hiệu quả, doanh nghiệp cần có dữ liệu chất lượng cao và được bảo mật tốt. Nếu không có dữ liệu đáng tin cậy, AI sẽ không thể hoạt động chính xác.

• Nếu dữ liệu và AI được quản lý trên hai nền tảng tách biệt, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc giám sát và giải thích cách AI đưa ra kết quả. Điều này dẫn đến tình trạng dữ liệu bị phân mảnh, khó kiểm soát.
• Một chiến lược dữ liệu vững chắc không chỉ giúp doanh nghiệp tận dụng AI hiệu quả mà còn điều chỉnh quy trình làm việc, giúp nhân viên khai thác dữ liệu tốt hơn. Tuy nhiên, khi mở rộng quyền truy cập dữ liệu, rủi ro cũng tăng. Vì vậy, doanh nghiệp cần quy định rõ quyền sở hữu, truy cập và xác định các lỗ hổng để tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng.
• Ngoài việc thiết lập tiêu chí đánh giá hiệu quả, chiến lược dữ liệu còn giúp doanh nghiệp có kế hoạch thử nghiệm và đầu tư vào các sáng kiến AI trong tương lai.

5. Lợi ích của một chiến lược dữ liệu hiệu quả

Chiến lược dữ liệu hiệu quả giúp doanh nghiệp khai thác machine learning (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) tối đa

Nếu không có kế hoạch quản trị dữ liệu và chia sẻ linh hoạt, doanh nghiệp khó tận dụng công nghệ tiên tiến để đổi mới và tạo giá trị. Một chiến lược dữ liệu tốt không chỉ loại bỏ rào cản, giúp truy cập dữ liệu dễ dàng mà còn giảm tải công việc lặp lại cho đội ngũ kỹ thuật, giúp họ tập trung vào machine learning (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI).

🔹 Ra quyết định chính xác hơn

Phân tích dữ liệu theo thời gian thực giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội và xử lý thách thức hiệu quả.

🔹 Tăng hiệu suất, giảm chi phí

Loại bỏ quy trình rườm rà, tăng tốc độ ra quyết định và tránh sai lầm tốn kém.

🔹 Xây dựng văn hóa dữ liệu

Định hướng chung cho toàn doanh nghiệp, nâng cao kỹ năng phân tích và nhận thức về dữ liệu.

🔹 Quản trị dữ liệu, giảm rủi ro

Đảm bảo tuân thủ quy định (GDPR, HIPAA), tăng bảo mật và hạn chế rủi ro pháp lý.

🔹 Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Phân tích dữ liệu hành vi theo thời gian thực để cá nhân hóa dịch vụ, nâng cao sự hài lòng và gắn kết.

6. Chiến lược dữ liệu giúp doanh nghiệp phát triển phân tích và AI như thế nào?

Xác định chiến lược dữ liệu phù hợp với mức độ phát triển của doanh nghiệp

Trước khi xây dựng chiến lược dữ liệu cho tương lai, doanh nghiệp cần đánh giá xem mình đang ở đâu trong hành trình phân tích dữ liệu.

• Giai đoạn sơ khai: Nếu doanh nghiệp chỉ lưu trữ dữ liệu thô, chưa có hệ thống phân tích bài bản, thì gần như chỉ có thể rút ra thông tin từ các bảng tính Excel. Dữ liệu có thể bị phân mảnh giữa các phòng ban, và nhân sự chưa có kỹ năng xử lý dữ liệu chuyên sâu. Ở giai đoạn này, điều quan trọng nhất là xác định các câu hỏi cần đặt ra để khai thác giá trị từ dữ liệu.
• Giai đoạn nâng cao: Khi doanh nghiệp bắt đầu phát triển khả năng phân tích, họ sẽ học cách sử dụng SQL nâng cao và mô hình dự đoán để dự báo xu hướng. Các công cụ mô hình hóa dữ liệu giúp tự động hóa việc tổng hợp và xử lý thông tin, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
• Giai đoạn trưởng thành: Ở cấp độ cao nhất, doanh nghiệp có thể không chỉ hiểu điều gì đã thay đổi, mà còn biết tại sao nó thay đổi và cách phản ứng phù hợp. Đây là giai đoạn phân tích dự đoán và phân tích đề xuất, tận dụng dữ liệu lớn, machine learning (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) để đưa ra quyết định mang tính chiến lược.

Để đạt đến mức độ này, doanh nghiệp thường tập trung vào việc tạo một nguồn dữ liệu thống nhất (“single source of truth”). Các phòng ban có thể sử dụng cùng một tập dữ liệu nhưng tùy chỉnh theo nhu cầu của mình bằng cách thêm nhãn (metadata) và tạo báo cáo phù hợp với từng mục tiêu cụ thể.

Hiểu rõ mức độ trưởng thành trong phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp xác định mình đang ở đâu, cần tập trung vào đâu và phải loại bỏ những rào cản nào để khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu. Và đó chính là lý do chiến lược dữ liệu đóng vai trò quan trọng.

7. Cách xây dựng chiến lược dữ liệu hiệu quả

Chọn chiến lược dữ liệu phù hợp cho doanh nghiệp của bạn

Việc lựa chọn đúng loại chiến lược dữ liệu cũng là một thách thức. Nếu quá tập trung vào độ tin cậy, bảo mật và tuân thủ quy định, doanh nghiệp có thể vô tình kìm hãm sự thử nghiệm và đổi mới. Một chiến lược dữ liệu hiệu quả cần tìm được sự cân bằng giữa việc đảm bảo an toàn cho dữ liệu và tạo điều kiện để khám phá những cơ hội mới, từ đó thúc đẩy sự sáng tạo và cải tiến trong tổ chức.

II. GIẢI PHÁP DỮ LIỆU VERSATICA CỦA MH SOLUTION

Được phát triển bởi MH Solution, Versatica là giải pháp công nghệ toàn trình về phân tích dữ liệu và Business Intelligence/BI, bao gồm quá trình: Tiếp nhận yêu cầu về dữ liệu (Data requirement gathering), Thu thập dữ liệu (Data Collection), Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning), Phân tích dữ liệu (Data Analysis) và Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization).

Với những tính năng trên, Versatica giúp doanh nghiệp: 

• Xây dựng lộ trình dữ liệu rõ ràng: Từ thu thập, làm sạch đến phân tích và trực quan hóa, giúp doanh nghiệp tận dụng dữ liệu hiệu quả.
• Kho dữ liệu tập trung: Xóa bỏ dữ liệu rời rạc, liên thông thông tin giữa các phòng ban, tạo bức tranh tổng thể về doanh nghiệp.
• Dữ liệu đáng tin cậy: Làm sạch, chuẩn hóa, đảm bảo tính chính xác, nâng cao độ tin cậy khi ra quyết định.
• Báo cáo trực quan, cập nhật thời gian thực: Không còn báo cáo rời rạc, thay vào đó là những insight rõ ràng, dễ hiểu.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu, không đoán mò: Tối ưu quy trình, thay đổi mô hình kinh doanh và khai phá tiềm năng dữ liệu để tạo lợi thế cạnh tranh.
  III. KẾT LUẬN

Trong kỷ nguyên dữ liệu, một chiến lược dữ liệu bài bản không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả mà còn tạo nền tảng vững chắc cho ứng dụng AI và phân tích chuyên sâu. Khi dữ liệu trở thành yếu tố cốt lõi trong mọi quyết định kinh doanh, việc xây dựng một lộ trình dữ liệu rõ ràng, đảm bảo tính bảo mật và tối ưu hóa khả năng khai thác thông tin sẽ là chìa khóa giúp doanh nghiệp bứt phá.

Với giải pháp Versatica của MH Solution, doanh nghiệp có thể đơn giản hóa quá trình thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, từ đó ra quyết định chính xác, tối ưu vận hành và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Đầu tư vào chiến lược dữ liệu ngay hôm nay chính là bước đi quan trọng để sẵn sàng cho tương lai số hóa.

Đã đến lúc tối ưu quy trình và khai thác sức mạnh của dữ liệu một cách thông minh hơn với Versatica!

Tìm hiểu thêm về Versatica tại đâ

Chúng ta đều biết rằng các công ty công nghệ luôn tìm cách tối ưu hóa lợi nhuận, nhưng đôi khi họ đi quá xa, khiến khách hàng cảm thấy mình bị lợi dụng. Hôm nay, chúng ta sẽ điểm qua ba ví dụ điển hình về cách các "ông lớn" trong ngành công nghệ đã làm khó khách hàng chỉ để kiếm thêm lợi nhuận.

Nintendo – Bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ đến mức gây tranh cãi

Nintendo là một trong những công ty game được yêu thích nhất, nhưng họ cũng nổi tiếng với việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ một cách cứng rắn, thậm chí đến mức gây phản cảm.

Một ví dụ điển hình xảy ra vào năm 2020, khi Nintendo gửi thư yêu cầu ngừng hoạt động một giải đấu trực tuyến của Super Smash Bros. Melee. Lý do là gì? Ban tổ chức sử dụng trình giả lập không được cấp phép. Điều đáng nói là giải đấu này được tổ chức trực tuyến do đại dịch COVID-19, khiến cộng đồng game thủ không còn lựa chọn nào khác. 

Thay vì hỗ trợ cộng đồng, Nintendo lại chọn cách "đóng cửa" giải đấu mà không đưa ra bất kỳ cách giải quyết hợp pháp nào để có thể chơi Melee online.

Không dừng lại ở đó, Nintendo còn nổi tiếng với việc xóa bỏ các dự án fanmade phi lợi nhuận và hạn chế nội dung liên quan đến game của họ trên YouTube. Năm 2013, trong khi các công ty game khác cho phép YouTuber kiếm tiền từ video chơi game, Nintendo lại chiếm toàn bộ doanh thu quảng cáo từ những video này. Sau đó, họ tung ra “chương trình Sáng tạo Nội dung Nintendo”, nhưng vì công ty lấy tới 40% doanh thu, chương trình này nhanh chóng bị phản đối và buộc phải dẹp bỏ vào năm 2018.

Amazon – Thiết kế "mê cung" để giữ chân khách hàng

Amazon được biết đến với dịch vụ giao hàng nhanh, giá cả cạnh tranh và chính sách hoàn trả linh hoạt. Nhưng đằng sau những tiện ích đó lại là một loạt chiêu trò khiến khách hàng phải trả giá.

Năm 2023, Ủy ban Thương mại Liên bang Hoa Kỳ (FTC) đã kiện Amazon vì sử dụng dark patterns – những thiết kế giao diện đánh lừa người dùng – để khiến họ vô tình đăng ký dịch vụ Amazon Prime. Điều đáng nói là quá trình hủy đăng ký lại cực kỳ phức tạp. Khách hàng sẽ phải trải qua 4 trang, 6 lần nhấp chuột và 15 tùy chọn mới có thể tìm thấy nút "Hủy thành viên".

Nội bộ Amazon thậm chí còn đặt tên cho quy trình này là Iliad Flow, ám chỉ bài sử thi Iliad dài hơn 110.000 từ về cuộc chiến thành Troy. Điều này cho thấy Amazon cố tình làm cho việc hủy Prime trở nên khó khăn, chứ không phải là một trường hợp thiết kế giao diện kém cỏi.

Ngoài ra, Amazon còn liên tục đưa ra các lời nhắc tham gia Prime khi khách hàng thanh toán, nhưng không thông báo rõ ràng rằng họ đang đăng ký gói tự động gia hạn. Dù sau đó Amazon đã đơn giản hóa quy trình này, vụ kiện vẫn đang tiếp diễn, vì FTC muốn dùng Amazon làm bài học cảnh báo cho các công ty công nghệ khác.

Tesla – "Full Self Driving" nhưng không bao giờ hoàn thiện

Tesla, dưới sự lãnh đạo của Elon Musk, luôn là một công ty công nghệ gây tranh cãi. Một trong những vấn đề lớn nhất của họ là tính năng Full Self-Driving (FSD) – thứ được quảng cáo là sẽ biến xe Tesla thành phương tiện tự lái hoàn toàn.

Từ năm 2016, Tesla đã bán FSD dù tính năng này chưa hoàn thiện, hứa hẹn rằng khách hàng sẽ nhận được bản cập nhật phần mềm trong tương lai. Tuy nhiên, Tesla sau đó thừa nhận rằng phần cứng trên xe không đủ để chạy FSD như quảng cáo. 

Elon Musk cũng nhiều lần tuyên bố rằng FSD sẽ hoàn thiện "trong vài năm tới", nhưng đến năm 2024, xe Tesla vẫn không thể tự lái mà không cần sự can thiệp của con người. Điều đáng nói là Tesla liên tục tăng giá FSD, có thời điểm lên đến 15.000 USD. Nhưng nếu khách hàng muốn đổi sang một chiếc Tesla mới, họ không thể chuyển FSD sang xe mới – đồng nghĩa với việc họ đã chi một khoản tiền khổng lồ cho một tính năng chưa bao giờ hoạt động đầy đủ và bị mất trắng số tiền đó nếu đổi xe. Dù Tesla đôi lúc cho phép chuyển FSD trong "sự kiện đặc biệt", điều này cũng chẳng khác gì việc bán bánh McRib – xuất hiện một thời gian rồi lại biến mất.

Các công ty công nghệ luôn tìm cách tối ưu hóa lợi nhuận, nhưng đôi khi họ đi quá xa, khiến khách hàng cảm thấy mình bị lợi dụng. Từ Nintendo với cách bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ cứng nhắc, Amazon với những chiêu trò dark patterns, đến Tesla với lời hứa Full Self-Driving chưa bao giờ thành hiện thực, những câu chuyện này là lời nhắc nhở rằng: với tư cách là người tiêu dùng, chúng ta cần tỉnh táo và hiểu rõ những gì mình đang trả tiền.