Click here for English version.
Trong vài năm trở lại đây, data-driven gần như đã trở thành mục tiêu của mọi doanh nghiệp. Mặc dù doanh nghiệp đầu tư nhiều vào hạ tầng cloud, AI và phân tích dữ liệu nhưng vẫn rơi vào cùng một nghịch lý: dữ liệu ngày càng nhiều, nhưng chất lượng quyết định lại không cải thiện tương xứng. Không ít doanh nghiệp vẫn xem dashboard, báo cáo hay một hệ thống dữ liệu hiện đại là dấu hiệu của sự trưởng thành về dữ liệu, trong khi thách thức thực sự nằm ở việc liệu dữ liệu có được tin tưởng và sử dụng trong quá trình ra quyết định hay không.
Trong buổi trò chuyện cùng ITviec, ông Bivash Devjee, Head of Data and Analytics tại GoTymeX, đã đưa ra một góc nhìn khác. Theo ông, trở thành một doanh nghiệp data-driven không phải là bài toán của riêng công nghệ hay đội ngũ dữ liệu. Điều tạo nên sự khác biệt không nằm ở việc doanh nghiệp sở hữu nền tảng hiện đại đến đâu, mà ở việc dữ liệu có thực sự trở thành cơ sở cho các quyết định ở mọi cấp độ của tổ chức hay không.
Data-driven không phải là có nhiều dữ liệu hơn, mà là ra quyết định tốt hơn
Khi nhắc đến data-driven, nhiều doanh nghiệp thường nghĩ ngay đến việc đầu tư vào công nghệ. Các nền tảng dữ liệu hiện đại, công cụ Business Intelligence hay các giải pháp phân tích ứng dụng AI giúp doanh nghiệp nhìn thấy nhiều thông tin hơn về hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, nhìn thấy nhiều hơn không đồng nghĩa với việc đưa ra quyết định tốt hơn.
Khi được hỏi điều gì tạo nên một doanh nghiệp data-driven, ông Bivash đưa ra một định nghĩa rất ngắn gọn nhưng cũng rất đáng suy ngẫm:
“Trở thành một doanh nghiệp data-driven không nằm ở việc có bao nhiêu dashboard. Điều quan trọng là dữ liệu phải được sử dụng để đưa ra quyết định ở mọi cấp độ trong tổ chức.”
Định nghĩa này thay đổi hoàn toàn cách nhìn về vai trò của dữ liệu. Dashboard, báo cáo hay các công cụ phân tích chưa bao giờ là đích đến cuối cùng, mà chỉ là phương tiện hỗ trợ quá trình ra quyết định. Giá trị của dữ liệu không nằm ở việc doanh nghiệp có thể trực quan hóa bao nhiêu chỉ số, mà ở việc những chỉ số đó có giúp xác thực giả định, xác định ưu tiên hay giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể hay không.
Điều đó cũng có nghĩa rằng xây dựng một doanh nghiệp data-driven không phải là trách nhiệm riêng của đội ngũ dữ liệu. Họ có thể xây dựng hạ tầng, công cụ và quy trình, nhưng thành công chỉ thực sự đến khi dữ liệu trở thành một phần trong cách cả tổ chức suy nghĩ và hành động. Khi mọi quyết định, từ sản phẩm, vận hành đến chiến lược kinh doanh, đều được đưa ra dựa trên bằng chứng thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm hay trực giác, dữ liệu mới thực sự trở thành lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Dữ liệu chỉ tạo ra giá trị khi đáng tin cậy, đáng tin dùng và sẵn sàng để khai thác
Một trong những thông điệp xuyên suốt cuộc trò chuyện là dữ liệu không tự tạo ra giá trị chỉ vì doanh nghiệp thu thập được nhiều hơn hoặc xây dựng được hệ thống phân tích tốt hơn. Để dữ liệu có thể hỗ trợ việc ra quyết định, trước hết nó phải đảm bảo ba yếu tố: Reliable, Trustworthy và Usable, nghĩa là đáng tin cậy, đáng tin dùng và sẵn sàng để khai thác.
Theo ông Bivash, đây chính là vai trò cốt lõi của Data Governance. Thay vì coi governance là một tập hợp các quy trình nhằm đáp ứng yêu cầu tuân thủ, GoTymeX xem đây là nền tảng giúp mọi người trong tổ chức cùng làm việc trên một nguồn dữ liệu thống nhất. Muốn làm được điều đó, chất lượng dữ liệu phải được đảm bảo ngay từ nơi dữ liệu được tạo ra, các vấn đề cần được phát hiện sớm trong toàn bộ pipeline và trách nhiệm duy trì chất lượng dữ liệu không thể chỉ thuộc về đội ngũ dữ liệu.
Ông chia sẻ: “Chất lượng dữ liệu là trách nhiệm chung của cả tổ chức. Mỗi người đều cần có trách nhiệm với dữ liệu mình tạo ra và hiểu rõ ý nghĩa của dữ liệu đó.”
Khái niệm shared ownership là một điểm đáng chú ý trong cách GoTymeX tiếp cận governance. Chất lượng dữ liệu không còn là nhiệm vụ của riêng Data Engineer hay Data Analyst mà là trách nhiệm của tất cả những người tham gia tạo ra, sử dụng và khai thác dữ liệu. Khi mọi người đều hiểu dữ liệu mình đang làm việc có ý nghĩa gì và chịu trách nhiệm về chất lượng của nó, doanh nghiệp sẽ giảm đáng kể thời gian đối chiếu số liệu hay xử lý các báo cáo mâu thuẫn.
Lúc đó, các cuộc thảo luận không còn xoay quanh câu hỏi “Con số nào đúng?” mà chuyển sang “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?”. Đó cũng là lúc governance phát huy đúng vai trò của mình: không phải để kiểm soát, mà để giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh và tự tin hơn.
Đội ngũ dữ liệu chỉ tạo ra giá trị khi đồng hành cùng hoạt động kinh doanh
Một hệ thống dữ liệu mạnh chưa đủ để tạo nên một doanh nghiệp data-driven. Cách đội ngũ dữ liệu làm việc với các bộ phận kinh doanh cũng quan trọng không kém.
Tại GoTymeX, các ưu tiên của đội ngũ dữ liệu luôn được xây dựng từ ưu tiên của doanh nghiệp. Thay vì xử lý mọi yêu cầu theo thứ tự phát sinh, các sáng kiến được đánh giá dựa trên tác động đối với khách hàng và mục tiêu của tổ chức. Điều này giúp nguồn lực được tập trung vào những bài toán tạo ra giá trị thực sự thay vì trở thành một danh sách dài các yêu cầu báo cáo.
Triết lý đó cũng được phản ánh trong cách tổ chức nhân sự. Bên cạnh các nhóm phát triển nền tảng dữ liệu tập trung, GoTymeX bố trí Analytics Engineer và Data Scientist làm việc trực tiếp cùng các Product team và từng thị trường. Việc ở gần hoạt động kinh doanh giúp đội ngũ dữ liệu hiểu rõ hơn bối cảnh sản phẩm, hành vi khách hàng cũng như những thách thức mà các nhóm kinh doanh đang đối mặt. Chính bối cảnh đó giúp dữ liệu được sử dụng đúng cách và tạo ra những insight có giá trị hơn.
Tuy nhiên, hiểu bài toán kinh doanh mới chỉ là một nửa công việc. Theo ông Bivash, chuyên gia dữ liệu còn phải biết cách truyền tải insight bằng ngôn ngữ mà các nhà quản lý có thể hiểu và hành động. Kể chuyện bằng dữ liệu không phải là trình bày những biểu đồ đẹp hơn, mà là giúp người ra quyết định hiểu điều gì đang diễn ra, vì sao điều đó quan trọng và doanh nghiệp nên hành động như thế nào.
AI thay đổi vai trò của chuyên gia dữ liệu, chứ không làm giảm giá trị của họ
Sự phát triển của AI khiến nhiều người đặt câu hỏi liệu các chuyên gia dữ liệu có còn giữ vai trò quan trọng khi máy móc ngày càng có thể tự động viết mã, xây dựng dashboard hay tạo ra các phân tích chỉ trong vài phút. Theo ông Devjee, AI không thay thế con người mà đang thay đổi cách con người tạo ra giá trị.
Tại GoTymeX, AI đã giúp rút ngắn đáng kể thời gian thực hiện nhiều công việc vốn mang tính lặp lại, từ chuẩn bị dữ liệu đến xây dựng các phân tích ban đầu. Nhờ đó, đội ngũ dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho những công việc tạo ra tác động lớn hơn đối với doanh nghiệp.
Như ông chia sẻ: “AI có thể đảm nhận phần lớn những công việc vốn trước đây tiêu tốn rất nhiều thời gian. Điều quan trọng bây giờ là hiểu được những kết quả mà AI tạo ra, đánh giá xem chúng có thực sự hợp lý hay không trước khi đưa vào phục vụ hoạt động kinh doanh.”
Điều đó đồng nghĩa với việc giá trị của chuyên gia dữ liệu không còn nằm ở tốc độ tạo ra báo cáo mà ở khả năng đánh giá chất lượng của kết quả, phản biện các giả định và đặt chúng vào đúng bối cảnh kinh doanh. Khi AI có thể tạo ra câu trả lời gần như tức thì, tư duy phản biện, khả năng phán đoán và hiểu biết về doanh nghiệp mới là những yếu tố tạo nên sự khác biệt.
Xây dựng doanh nghiệp data-driven cũng là xây dựng đúng văn hóa
Nếu công nghệ là nền móng và dữ liệu là nguyên liệu, thì con người chính là yếu tố quyết định liệu doanh nghiệp có thực sự trở thành data-driven hay không.
Trong xuyên suốt cuộc trò chuyện, ông Bivash nhiều lần nhấn mạnh đến vai trò của những con người luôn tò mò, sẵn sàng học hỏi và không ngại thử nghiệm với các công nghệ mới. Tuy nhiên, chỉ tuyển đúng người là chưa đủ. Doanh nghiệp còn cần tạo ra một môi trường nơi mọi người cảm thấy an toàn khi đặt câu hỏi, phản biện ý tưởng và chịu trách nhiệm cho quyết định của mình.
Đó là lý do GoTymeX khuyến khích trao quyền sở hữu từ đầu đến cuối và giúp mỗi cá nhân hiểu rõ ý nghĩa công việc mình đang làm. Khi nhân viên được khuyến khích đưa ra quan điểm, dám thử nghiệm và chịu trách nhiệm với kết quả, việc học hỏi sẽ diễn ra liên tục. Văn hóa đó không chỉ giúp đội ngũ phát triển tốt hơn mà còn giúp chất lượng các quyết định của doanh nghiệp ngày càng được cải thiện.
Suy cho cùng, trở thành một doanh nghiệp data-driven không phải là xây dựng thêm nhiều dashboard hay triển khai thêm một nền tảng công nghệ mới. Đó là việc xây dựng một tổ chức nơi mọi người tin vào dữ liệu, hiểu dữ liệu và biết cách biến dữ liệu thành những quyết định đúng đắn.
Kết luận
Hành trình trở thành một doanh nghiệp data-driven không bắt đầu từ công nghệ mà bắt đầu từ cách doanh nghiệp ra quyết định. Công nghệ, AI hay nền tảng dữ liệu hiện đại đều là những yếu tố quan trọng, nhưng chúng chỉ thực sự phát huy giá trị khi được đặt trong một tổ chức có dữ liệu đáng tin cậy, có sự đồng hành giữa đội ngũ dữ liệu và các đơn vị kinh doanh, đồng thời xây dựng được một văn hóa khuyến khích học hỏi và ra quyết định dựa trên bằng chứng.
Như những gì GoTymeX đang theo đuổi, một doanh nghiệp không trở thành data-driven vì sở hữu nhiều dữ liệu hay nhiều dashboard hơn. Doanh nghiệp chỉ thực sự data-driven khi dữ liệu hiện diện trong mọi quyết định, từ những lựa chọn nhỏ trong vận hành hằng ngày đến các quyết định chiến lược định hình tương lai của tổ chức.
