Data-informed và Data-driven: Đâu là phương pháp tiếp cận dữ liệu phù hợp với doanh nghiệp?

Sự bùng nổ của Big Data đi kèm xu hướng số hóa doanh nghiệp đã tạo ra nhiều điểm chạm kỹ thuật số (digital touchpoint) trên không gian internet. Vì thế, vai trò của phân tích dữ liệu ngày càng quan trọng trong các quyết định kinh doanh. Dựa vào mức độ ảnh hưởng của dữ liệu, có 2 cách tiếp cận dữ liệu tiêu biểu hiện nay là Data-driven và Data-informed

Data-driven: Quyết định dựa trên dữ liệu

Data-driven là gì?

Data-driven là một thuật ngữ đề cập đến phương pháp ra quyết định căn cứ trên dữ liệu. Trong phương pháp này, dữ liệu là căn cứ duy nhất cho quyết định mà không cần cân nhắc đến các yếu tố chủ quan khác.

Có thể nói, dữ liệu giữ vị trí tối thượng trong phương pháp Data-driven. Con người gần như chỉ giữ vai trò phát ngôn và thi hành thay dữ liệu.

Bàn về thế mạnh và bất cập trong Data-driven.

Tại hội thảo MBA Talk #83 với chủ đề Digital Transformation – Impact on Customer Journey, bà Lê Thị Anh Phượng đã khẳng định tầm quan trọng của phân tích dữ liệu khách hàng trong hoạt động nắm bắt nhu cầu, mong muốn và cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ.

Báo cáo của McKinsey về Hoạt động Phân tích Dữ liệu khách hàng từ lâu đã cho thấy phương pháp Data-driven có khả năng tác động lên hành trình khách hàng và  thúc đẩy hiệu quả kinh doanh đáng kể. Thông qua khảo sát 400 nhà quản lý đại diện, các doanh nghiệp thực hành phân tích dữ liệu khách hàng có khả năng thu hút khách hàng mới gấp 23 lần; khả năng cải thiện lòng trung thành gấp 9 lần; khả năng đạt lợi nhuận trên mức trung bình gấp 19 lần so với những doanh nghiệp không tận dụng dữ liệu.

Điểm chung của những tập đoàn theo đuổi văn hóa Data-driven là họ đều sở hữu hệ thống quản trị dữ liệu hoàn thiện và mạnh mẽ. Kho dữ liệu lớn giúp họ cải tiến rất nhiều trong hoạt động kinh doanh, từ tối ưu hóa trải nghiệm dịch vụ, dự đoán nhu cầu khách hàng đến quản lý chuỗi cung ứng, quản trị nhân sự.

Nhìn chung, các doanh nghiệp định hướng theo đuổi văn hóa Data-driven nhờ dữ liệu giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt. Điều này có ý nghĩa như hình tượng “giấy trắng mực đen”. Quyết định có căn cứ vững chắc là dữ liệu, một yếu tố xác thực khó có thể bác bỏ. Vì bản chất của dữ liệu là thông tin được số hóa và loại bỏ các yếu tố chủ quan từ con người. Từ đó, Data-driven với tiêu chí “thuần dữ liệu” đã hoàn thành tốt sứ mệnh hỗ trợ các nhà hoạch định có quyết định – hành động chính xác trong khi rút ngắn được thời gian cân nhắc.

Tuy nhiên, Data-driven vẫn tồn tại một số bất cập trong trường hợp công ty không có đủ số lượng dữ liệu, đồng nghĩa với việc dữ liệu bạn có không thể phát ngôn. Nếu chỉ vận hành dựa trên một lượng dữ liệu giới hạn, nhiều khả năng là dữ liệu không đại diện cho thị trường. Kết quả, quyết định được đưa ra mà thiếu đi bước suy xét trên bức tranh toàn cảnh.

Data-informed: Quyết định tham khảo dữ liệu

Data-informed là gì?

Trái với Data-driven, Data-informed là phương pháp ra quyết định sử dụng dữ liệu như một yếu tố cân nhắc. Vì thế, dữ liệu không hoàn toàn làm biến đổi kết quả của quyết định. Để có được quyết định cuối cùng, nhà hoạch định cần cân nhắc thêm các yếu tố như kinh nghiệm, cảm tính,…

Với Data-informed, con người giữ vai trò chủ chốt trong quyết định, dữ liệu có vị trí ngang bằng các yếu tố cân nhắc khác.

Bàn về thế mạnh và bất cập của Data-informed

Đối với Data-informed, dữ liệu vẫn có vai trò quan trọng nhưng không tuyệt đối. Dữ liệu giúp nhà hoạch định nắm bắt rõ tình hình thị trường, hoạt động doanh nghiệp và khách hàng. Data-informed hướng đến các quyết định mang tính tổng quát vì nó chỉ xem dữ liệu như một biến số và không bỏ qua yếu tố phi dữ liệu.

Trách nhiệm quyết định vẫn là con người. Sức mạnh con người được phát huy khi những quyết định sẽ được bổ sung thêm yếu tố kinh nghiệm, khả năng sáng tạo, cảm xúc,… Nhờ đó, những kết luận không chỉ dừng lại ở dạng quyết định kinh doanh, mà còn là ý tưởng kinh doanh, một lựa chọn cần thiết nếu bạn mong muốn dẫn dắt doanh nghiệp của bạn đến những thành tựu táo bạo và đột phá.

Những doanh nghiệp vận hành theo hướng Data-informed có thế mạnh về mặt con người. Người đưa ra quyết định tại các tổ chức này có năng lực làm việc với dữ liệu tốt kèm theo tầm nhìn nhạy bén trong khi đưa ra quyết định kinh doanh.

Một vấn đề lớn của Data-Informed là cần đưa ra quyết định làm hài lòng các bên liên quan. Đó có thể là sự xung đột ý kiến trong nội bộ, hoặc cân bằng quyền lợi giữa tổ chức và đối tác,… Hệ quả dễ thấy nhất của phương pháp này là doanh nghiệp cần trải qua một hành trình dài hơi để đi đến kết luận cuối cùng.

Cần làm gì để nuôi dưỡng văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp?

Cả Data-driven và Data-Informed đều cho thấy những điểm mạnh và điểm yếu tương đối. Không tồn tại văn hóa dữ liệu toàn diện cho doanh nghiệp. Giải pháp khả thi có thể thực hiện nhằm giúp doanh nghiệp theo đuổi xu hướng dữ liệu và xây dựng văn hóa làm việc với dữ liệu trong doanh nghiệp.

Thứ nhất, cần thiết lập nền tảng dữ liệu ổn định.

Tuy khó có thể tham gia đường đua công nghệ với các ông lớn, nhưng một nền tảng dữ liệu chỉn chu là yếu tố bắt buộc để bắt đầu xây dựng văn hóa dữ liệu. Xây dựng hệ thống dữ liệu là hành trình đòi hỏi cải tiến liên tục đến khi hệ thống hoạt động ổn định và sẵn sàng đưa vào vận hành. Hệ thống dữ liệu cần đảm bảo khả năng tiếp cận. Nghĩa là tất cả nhân viên có thể truy cập dữ liệu theo quyền hạn và áp dụng các biện pháp bảo mật và quản trị dữ liệu phù hợp.

Thứ hai, xây dựng năng lực làm việc dữ liệu cho toàn bộ đội ngũ.

Không chỉ cấp lãnh đạo hay người ra quyết định mới cần trang bị năng lực dữ liệu. Văn hóa dữ liệu cần được lan tỏa cho toàn bộ đội ngũ bằng cách đẩy mạnh đào tạo hiểu biết về dữ liệu. Năng lực dữ liệu hoàn thiện sẽ bao gồm hiểu dữ liệu, diễn giải các phân tích thống kê và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tùy vào vị trí việc làm và phòng ban công tác, nhân viên nên lựa chọn rèn luyện tối thiểu một năng lực lõi trong 3 năng lực kể trên.

Cuối cùng, trao quyền cho con người là thiết yếu.

Hãy cân nhắc nguyên tắc sau trong quá trình sử dụng dữ liệu: Dữ liệu cung cấp thông tin chứ không phải ra lệnh cho các quyết định.

Hơn nữa, dữ liệu quá khứ không hoàn toàn đúng cho tình hình hiện tại, dữ liệu thời gian thực không biểu hiện cho tình hình tương lai. Biểu hiện cao nhất của dữ liệu căn bản chỉ gói gọn trong “dự báo” thế nên vẫn tiềm ẩn xác suất sai lệch.

Đó là lý do vì sao nên trao quyền cho con người trong các bước quyết định cuối cùng. Chính kinh nghiệm, năng lực tiếp nhận dữ liệu và khả năng cân chỉnh những yếu tố phi dữ liệu (bối cảnh, cảm tính,…) của con người sẽ giúp quyết định được chính xác, bao quát và hài hòa hơn.

KẾT

Để trả lời cho câu hỏi: Đâu là phương pháp tiếp cận dữ liệu phù hợp với tổ chức của bạn? Điều này còn phụ thuộc vào các yếu tố như lĩnh vực hoạt động, nguồn lực công nghệ, nguồn lực con người,…

Tuy nhiên, xem xét trên mặt bằng doanh nghiệp hiện nay, Data-driven chỉ nên là một bộ phận trong văn hóa dữ liệu. Các kết luận cuối cùng vẫn cần được nhà hoạch định cân nhắc kết quả dữ liệu trong nhiều hệ quy chiếu khác nhau,… như cách văn hóa Data-informed vận hành.

Xem thêm Chương trình học Thạc sĩ Kinh doanh PSO MBA để không bỏ qua những nội dung chuyên sâu liên quan đến Kiến thức quản lý, Kỹ năng lãnh đạo, Tư duy chiến lược & Ứng dụng công nghệ!