Data driven là gì? Cách thức triển khai áp dụng Data-Driven

Theo McKinsey (2023), tổ chức áp dụng phương pháp Data Driven tăng 23% hiệu quả kinh doanh so với các tổ chức sử dụng phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, không phải tổ chức nào cũng biết cách khai thác tối đa sức mạnh từ dữ liệu để đưa ra  quyết định chiến lược và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Đây chính là lúc phương pháp Data Driven – ra quyết định dựa trên dữ liệu – trở thành xu hướng tất yếu cho các doanh nghiệp hiện đại.

Bài viết này Lạc Việt sẽ giúp bạn hiểu rõ khái niệm Data Driven, lý do tại sao doanh nghiệp nên áp dụng phương pháp này, từng bước triển khai hiệu quả để tối đa hóa giá trị từ dữ liệu, từ đó tạo bước đột phá trong hoạt động kinh doanh.

1. Data Driven là gì?

“Data driven” – hay còn gọi là hướng dữ liệu – là cách tiếp cận trong quản trị doanh nghiệp, trong đó mọi quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu thực tế thay vì dựa trên cảm tính kinh nghiệm cá nhân hay các giả định chủ quan. Đây là nền tảng giúp doanh nghiệp vận hành bài bản hơn, phản ứng nhanh hơn với thay đổi của thị trường đặc biệt là giảm thiểu rủi ro trong các quyết định chiến lược.

Một doanh nghiệp được xem là Data driven khi họ có khả năng:

• Thu thập dữ liệu liên tục từ các điểm chạm trong hệ thống: bán hàng, khách hàng, tài chính, nhân sự…
• Phân tích dữ liệu để tìm ra mối quan hệ, xu hướng, nguyên nhân của vấn đề
• Ra quyết định dựa trên bằng chứng số liệu, chứ không chỉ dựa trên cảm nhận hoặc suy đoán

Điều này không có nghĩa là doanh nghiệp phải có hệ thống phân tích phức tạp hay dùng AI ở mức cao. Ngay cả những bước đầu như tổng hợp báo cáo từ file Excel theo tuần, lập dashboard đơn giản theo dõi KPI, hay phân tích tỷ lệ chuyển đổi khách hàng cũng là biểu hiện rõ nét của tư duy hướng dữ liệu.

2. Vì sao doanh nghiệp cần chuyển mình theo hướng Data driven?

Trong một thời gian dài, rất nhiều doanh nghiệp – đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ – đã quen với việc ra quyết định dựa trên kinh nghiệm cá nhân hoặc cảm tính của người điều hành. Dù điều này đôi khi mang lại hiệu quả trong ngắn hạn nhưng khi thị trường trở nên biến động, hành vi khách hàng thay đổi nhanh chóng, cạnh tranh ngày càng khốc liệt thì những quyết định thiếu dữ liệu hỗ trợ dễ dẫn đến hệ quả nghiêm trọng: đầu tư sai hướng, lãng phí ngân sách, chậm phản ứng với rủi ro và bỏ lỡ cơ hội phát triển.

Trong bối cảnh đó, việc chuyển đổi sang mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu không còn là xu hướng thời thượng mà là một chiến lược sống còn. Doanh nghiệp ngày nay cần ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn có cơ sở rõ ràng hơn bởi vì chỉ một sai lầm nhỏ về giá, sản lượng hay thị trường cũng có thể khiến toàn bộ kế hoạch kinh doanh bị ảnh hưởng.

Khái niệm “Data is the new oil” (Dữ liệu là tài nguyên quý như dầu mỏ) không phải là một câu nói hình tượng. Trong nền kinh tế số, dữ liệu chính là nhiên liệu cho đổi mới, kim chỉ nam cho mọi quyết định và là nền tảng cho tăng trưởng bền vững. Các tập đoàn hàng đầu thế giới như Amazon, Google, Unilever hay P&G đều đã ứng dụng dữ liệu không chỉ để vận hành mà còn để thiết kế sản phẩm, tối ưu chiến lược tiếp thị, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho từng khách hàng.

Ngay tại Việt Nam, không ít doanh nghiệp đã bắt đầu hành trình chuyển đổi: từ việc sử dụng dashboard để theo dõi doanh số hằng ngày, đến ứng dụng AI phân tích hành vi khách hàng để đưa ra chương trình khuyến mãi đúng thời điểm. Những doanh nghiệp này không chỉ sống sót qua khủng hoảng, mà còn tăng trưởng nhanh chóng nhờ khả năng phản ứng linh hoạt dựa trên dữ liệu.

Tóm lại, trong kỷ nguyên mà mọi hành vi đều có thể số hóa, mọi tương tác đều để lại dấu vết dữ liệu thì doanh nghiệp nào biết tận dụng và ra quyết định dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp đó sẽ có lợi thế vượt trội cả về hiệu quả vận hành lẫn khả năng tăng trưởng dài hạn.

3. Các cấp độ Data driven trong doanh nghiệp hiện đại

Chuyển đổi sang mô hình doanh nghiệp Data driven không phải là một bước nhảy vọt trong một đêm, mà là quá trình phát triển theo từng cấp độ, từ cơ bản đến nâng cao. Việc hiểu rõ các cấp độ này giúp doanh nghiệp xác định mình đang ở đâu, cần chuẩn bị gì để tiến xa hơn, và đầu tư đúng chỗ – đúng thời điểm.

Dưới đây là 4 cấp độ chính của Data-driven cho doanh nghiệp

3.1. Cấp độ 1: Data Collection – Thu thập dữ liệu có cấu trúc

Đây là cấp độ nền tảng đầu tiên trong hành trình xây dựng doanh nghiệp Data driven. Thay vì để thông tin nằm rải rác ở nhiều nơi như sổ sách, email, file Excel riêng lẻ, doanh nghiệp bắt đầu thu thập lưu trữ dữ liệu có hệ thống, theo định dạng dễ truy xuất, dễ phân loại, sẵn sàng sử dụng khi cần.

Ví dụ: Một công ty phân phối hàng tiêu dùng quy mô nhỏ trước đây thường ghi chép đơn hàng bằng tay, lưu file Excel riêng cho từng khách, dữ liệu về tồn kho được nhân viên cập nhật thủ công mỗi tuần. Khi bắt đầu sử dụng phần mềm bán hàng có chức năng lưu trữ thông tin khách hàng, sản phẩm và đơn hàng theo thời gian thực, họ đã chuyển đổi từ việc “có dữ liệu nhưng không quản lý được” sang “có hệ thống dữ liệu rõ ràng, tập trung”.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Giảm rủi ro thất thoát dữ liệu: Khi thông tin được lưu trữ tập trung, doanh nghiệp không còn lo bị mất dữ liệu do máy tính hỏng, email thất lạc hoặc nhân viên nghỉ việc.
• Tiết kiệm thời gian tổng hợp: Các bộ phận kế toán, kinh doanh hoặc kho không cần “lục tung” các file cũ để lấy số liệu vì dữ liệu đã được lưu sẵn, có thể xuất báo cáo bất cứ lúc nào.
• Tạo nền tảng cho các cấp độ cao hơn: Muốn phân tích hay dự báo chính xác, điều kiện tiên quyết là dữ liệu phải đầy đủ, sạch và có tổ chức. Đây là bước đầu nhưng cũng là yếu tố sống còn trong chiến lược Data driven.

3.2. Cấp độ 2: Data Analytics – Phân tích báo cáo thủ công

Khi doanh nghiệp đã có nguồn dữ liệu được tổ chức hợp lý, bước tiếp theo là bắt đầu phân tích số liệu để hiểu hiệu suất hoạt động. Ở cấp độ này, dữ liệu thường được xử lý thủ công bằng các công cụ phổ biến như Excel, Google Sheets hoặc phần mềm kế toán cơ bản.

Ví dụ: Một phòng kinh doanh lập báo cáo doanh thu hàng tuần bằng cách lọc dữ liệu bán hàng theo từng khu vực và nhóm sản phẩm. Nhờ đó, họ nhận ra rằng các sản phẩm giá trung bình bán chạy hơn vào giữa tháng, hoặc nhóm khách hàng doanh nghiệp mua hàng với giá trị đơn cao hơn hẳn so với khách lẻ.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Phát hiện xu hướng rõ ràng hơn: Thay vì nhìn dữ liệu rời rạc, việc tổng hợp giúp nhận ra mô hình tiêu dùng, chu kỳ bán hàng, biến động theo thời gian.
• Tối ưu hoạt động sớm hơn: Khi nhận thấy nhóm sản phẩm nào đang hoạt động kém, doanh nghiệp có thể điều chỉnh giá, khuyến mãi hoặc phân bổ lại nguồn lực để cải thiện hiệu quả.
• Gắn dữ liệu với ra quyết định: Đây là bước đầu tiên giúp nhà quản lý chuyển từ “tôi nghĩ rằng” sang “dữ liệu cho thấy rằng”. Dù vẫn còn thủ công nhưng tư duy hướng dữ liệu bắt đầu hình thành và lan tỏa.

3.3. Cấp độ 3: Data Automation – Tự động hóa phân tích dự báo

Khi doanh nghiệp đã vượt qua giai đoạn thu thập phân tích thủ công, bước tiếp theo là ứng dụng công cụ công nghệ để tự động hóa quy trình báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và bắt đầu dự báo xu hướng. Đây là giai đoạn mà dữ liệu không chỉ được “nhìn thấy” mà còn được hệ thống tự động xử lý chuyển hóa thành thông tin hành động kịp thời.

Ví dụ: Một doanh nghiệp sản xuất sử dụng Power BI để xây dựng bảng điều khiển (dashboard) theo dõi doanh thu, tồn kho, tỷ lệ lỗi sản phẩm theo từng ngày. Nhờ kết nối trực tiếp với phần mềm quản lý kho – bán hàng, số liệu được cập nhật tự động mỗi giờ mà không cần nhân sự xuất báo cáo.

Khi tỷ lệ hàng lỗi tăng bất thường trong tuần, hệ thống tự động gửi cảnh báo tới quản lý chất lượng và giám đốc sản xuất để kịp thời điều chỉnh dây chuyền.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Tiết kiệm thời gian, giảm phụ thuộc vào thao tác thủ công: Không còn phải chờ cuối tháng để xem báo cáo, lãnh đạo có thể nắm bắt tình hình từng giờ và hành động ngay nếu cần.
• Ra quyết định nhanh bám sát thực tiễn: Với dữ liệu được cập nhật liên tục, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược marketing, sản xuất hay bán hàng chỉ trong vòng một buổi họp.
• Dự báo xu hướng chính xác hơn: Khi có lịch sử dữ liệu đủ lớn được hệ thống hóa, doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu sản phẩm, hành vi mua hàng, hoặc tình trạng tồn kho sắp tới – từ đó lên kế hoạch sản xuất hoặc nhập hàng hiệu quả hơn.
• Giảm rủi ro trong quản trị: Các cảnh báo tự động (ví dụ: chi phí vượt mức, doanh thu sụt giảm, hàng tồn cao bất thường) giúp nhà quản lý không bỏ sót những vấn đề tiềm ẩn.

3.4. Cấp độ 4: Data Culture – Văn hóa dữ liệu ở mọi cấp

Đây là cấp độ cao nhất trong hành trình chuyển đổi Data driven. Tại giai đoạn này, dữ liệu không còn là công cụ dành riêng cho một bộ phận IT hay tài chính mà trở thành nền tảng văn hóa vận hành của toàn doanh nghiệp. Mọi cấp độ – từ nhân viên đến quản lý – đều sử dụng dữ liệu như một phần trong quy trình ra quyết định hàng ngày.

Ví dụ: Tại một doanh nghiệp thương mại điện tử, mỗi bộ phận có bộ chỉ số riêng: marketing theo dõi chi phí/đơn hàng, logistics theo dõi tỷ lệ giao đúng hẹn, chăm sóc khách hàng theo dõi mức độ hài lòng. Mỗi tuần, các bộ phận đều trình bày báo cáo dựa trên dữ liệu và đề xuất kế hoạch hành động. Không có quyết định nào được đưa ra nếu không có số liệu đi kèm.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Tăng tính minh bạch và trách nhiệm cá nhân: Khi dữ liệu là trung tâm, mọi quyết định đều có căn cứ rõ ràng. Nhân viên không bị đánh giá dựa trên cảm tính mà dựa vào kết quả thực tế.
• Thúc đẩy cải tiến liên tục: Các phòng ban thấy được chỉ số hiệu quả để chủ động đưa ra đề xuất cải thiện. Tạo ra vòng phản hồi nhanh giúp doanh nghiệp vận hành linh hoạt, thích ứng tốt hơn.
• Hỗ trợ chiến lược dài hạn: Doanh nghiệp có thể dùng dữ liệu để hoạch định kế hoạch 3–5 năm, tính toán lợi nhuận kỳ vọng, xác định thị trường tiềm năng hoặc đánh giá rủi ro đầu tư.

Tạo nền tảng cho tự động hóa nâng cao và AI: Khi dữ liệu đã thấm vào mọi quy trình, việc triển khai các giải pháp như phân tích nâng cao, AI – machine learning sẽ trở nên hiệu quả có giá trị hơn.

4. Các bước để triển khai áp dụng Data-Driven cho doanh nghiệp

Việc trở thành một doanh nghiệp hướng dữ liệu không đơn thuần là áp dụng công nghệ, mà là cả một quá trình thay đổi từ tư duy đến vận hành. Dưới đây là mô hình 5 bước triển khai Data driven được nhiều doanh nghiệp áp dụng thành công, đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp Việt Nam quy mô vừa và nhỏ đang bắt đầu chuyển đổi.

Bước 1: Xây dựng nền tảng thu thập dữ liệu

Đây là bước đặt nền móng. Doanh nghiệp cần triển khai các hệ thống có khả năng thu thập ghi nhận dữ liệu theo thời gian thực, bao gồm:

• Phần mềm CRM (quản lý quan hệ khách hàng) để lưu lịch sử tương tác, hành vi mua hàng.
• Phần mềm bán hàng, kế toán, quản lý kho giúp thu thập dữ liệu giao dịch vận hành.
• Thiết bị IoT hoặc cảm biến nếu doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, logistics.

Thay vì chỉ biết “doanh thu hôm nay là bao nhiêu”, doanh nghiệp có thể hiểu rõ doanh thu đến từ đâu, khách nào mang lại giá trị cao, sản phẩm nào đang tăng trưởng hay chững lại, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn.

Bước 2: Chuẩn hóa – lưu trữ dữ liệu tập trung

Khi đã có nhiều nguồn dữ liệu, doanh nghiệp cần thống nhất cách lưu trữ để tránh dữ liệu bị phân mảnh, trùng lặp hoặc thiếu nhất quán. Lúc này, việc xây dựng một kho dữ liệu tập trung (data warehouse) là rất quan trọng.

Điều này không nhất thiết phải đầu tư phức tạp. Với doanh nghiệp vừa, có thể bắt đầu bằng hệ thống lưu trữ dùng chung như Google BigQuery, Microsoft SQL Server hoặc một hệ thống cơ sở dữ liệu đơn giản nhưng đồng bộ.

Toàn bộ dữ liệu được “gom về một chỗ” giúp các phòng ban không còn tranh cãi vì số liệu lệch nhau. Ban lãnh đạo cũng dễ dàng truy xuất kiểm tra số liệu khi cần mà không phụ thuộc vào nhân sự kỹ thuật.

Bước 3: Ứng dụng công cụ phân tích

Sau khi đã có dữ liệu sạch – tập trung, doanh nghiệp bắt đầu sử dụng các công cụ phân tích trực quan hóa dữ liệu để phát hiện xu hướng, điểm bất thường, hoặc cơ hội tiềm năng.

Một số công cụ phổ biến, dễ triển khai:

• Power BI (phù hợp với doanh nghiệp đã dùng Microsoft 365)
• Google Looker Studio (miễn phí, thân thiện với người mới)
• Tableau (phân tích nâng cao, phù hợp doanh nghiệp lớn)

Quản lý không còn phải đợi báo cáo cuối tháng. Mọi chỉ số quan trọng như doanh thu, hiệu suất nhân viên, chi phí marketing… đều hiển thị real-time trên dashboard giúp ra quyết định nhanh chính xác hơn.

Bước 4: Đào tạo tư duy dữ liệu cho đội ngũ

Công nghệ có thể triển khai nhanh nhưng tư duy dữ liệu (data mindset) mới là yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp vận hành theo mô hình Data driven thật sự.

Doanh nghiệp cần tổ chức các buổi đào tạo cơ bản cho đội ngũ quản lý và nhân viên chủ chốt để:

• Biết đọc hiểu báo cáo, phân tích số liệu cơ bản
• Biết cách đặt câu hỏi dựa trên dữ liệu, thay vì cảm tính
• Hiểu dữ liệu không phải của riêng phòng IT, mà là tài sản chung

Khi từng phòng ban đều biết cách sử dụng dữ liệu, đề xuất từ nhân viên sẽ có tính thuyết phục cao hơn, đồng thời tinh thần cải tiến cũng lan tỏa mạnh mẽ trong tổ chức.

Bước 5: Đặt KPI, đo lường hiệu quả chuyển đổi

Một hệ thống Data driven hiệu quả cần có cơ chế đánh giá minh bạch. Doanh nghiệp nên xây dựng bộ chỉ số đo lường hiệu quả dựa trên dữ liệu, ví dụ:

• Tỷ lệ đơn hàng đúng hẹn theo từng tuần
• Chi phí marketing / đơn hàng
• Tỷ lệ chuyển đổi theo từng kênh bán hàng
• Thời gian xử lý khiếu nại khách hàng

Đồng thời, có thể theo dõi tốc độ truy cập dashboard, số lần sử dụng dữ liệu trong họp như một thước đo mức độ “thấm” của văn hóa dữ liệu. Giúp doanh nghiệp biết rõ mình đang ở đâu trong hành trình Data driven, bộ phận nào đã thực hành tốt và đâu là khâu cần cải tiến.

5. Các công cụ công nghệ hỗ trợ ra quyết định trên dữ liệu

5.1 Google Analytics: Đo lường hiệu quả chiến lược marketing

Google Analytics là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi để đo lường và đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing. Công cụ này cho phép doanh nghiệp theo dõi hành vi người dùng trên website, từ đó phân tích chi tiết về:

• Nguồn lưu lượng truy cập: Hiểu rõ khách hàng đến từ đâu (SEO, quảng cáo, mạng xã hội).
• Hành vi người dùng: Thời gian trên trang, tỷ lệ thoát, các trang được truy cập nhiều nhất.
• Chuyển đổi: Theo dõi hành trình khách hàng từ khi truy cập đến lúc mua hàng.

Lợi ích nổi bật:

• Giúp tối ưu hóa chiến dịch marketing bằng cách phân tích dữ liệu thực tế.
• Đưa ra các quyết định dựa trên xu hướng hành vi khách hàng.

5.2 Tableau: Trực quan hóa dữ liệu

Tableau là công cụ hàng đầu trong việc trực quan hóa dữ liệu, giúp biến con số khô khan thành biểu đồ, bảng điều khiển dễ hiểu, sinh động.

Các tính năng chính:

• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Tạo biểu đồ, đồ thị, dashboard trực quan trong thời gian thực.
• Hỗ trợ kéo thả, dễ sử dụng ngay cả với người không chuyên về dữ liệu.

Lợi ích nổi bật:

• Tăng hiệu quả phân tích nhờ trực quan hóa dữ liệu phức tạp.
• Giúp lãnh đạo nhanh chóng nắm bắt thông tin, ra quyết định.

5.3 Power BI: Tổng hợp và phân tích dữ liệu toàn diện

Power BI là công cụ của Microsoft được thiết kế để tổng hợp, phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện cho doanh nghiệp.

Các tính năng chính:

• Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Microsoft (Excel, Azure).
• Hỗ trợ phân tích dữ liệu phức tạp với tính năng AI tích hợp.
• Tạo báo cáo động với khả năng tùy chỉnh cao.

Lợi ích nổi bật:

• Đưa ra các phân tích chi tiết, dự đoán xu hướng kinh doanh.
• Hỗ trợ quản lý tối ưu hóa hiệu suất doanh nghiệp.

5.4. AI và Machine Learning

Theo một báo cáo từ PwC (2023), doanh nghiệp sử dụng AI để dự đoán xu hướng tăng trưởng có khả năng đạt doanh thu cao hơn 21% so với doanh nghiệp không áp dụng.

Tự động hóa phân tích dữ liệu lớn: AI và Machine Learning đóng vai trò cốt lõi trong việc xử lý phân tích dữ liệu lớn (Big Data). Các thuật toán tự động học từ dữ liệu giúp giảm thiểu thời gian phân tích tăng độ chính xác.

Ứng dụng cụ thể:

• Phân tích hành vi khách hàng: AI phát hiện các mẫu hành vi mua sắm, dự đoán nhu cầu trong tương lai.
• Dự đoán xu hướng: Machine Learning dự đoán thay đổi trên thị trường dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Tối ưu hóa quy trình: AI tự động hóa tác vụ lặp đi lặp lại, tiết kiệm thời gian nguồn lực.

AI dự đoán xu hướng kinh doanh tương lai chính xác hơn: AI không chỉ dừng lại ở việc phân tích mà còn giúp doanh nghiệp dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại. Điều này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực như tài chính, marketing, quản lý chuỗi cung ứng.

Các lĩnh vực ứng dụng:

• Tài chính: AI dự đoán biến động giá cổ phiếu hoặc rủi ro tín dụng.
• Marketing: AI xác định xu hướng thị trường, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo.
• Chuỗi cung ứng: Machine Learning dự đoán nhu cầu sản phẩm để tối ưu hóa tồn kho.

6. Case Studies: Doanh nghiệp thành công với Data Driven

Amazon: Cá nhân hóa sản phẩm dựa trên dữ liệu khách hàng

Amazon sử dụng các thuật toán Machine Learning để phân tích dữ liệu từ lịch sử mua sắm, lượt xem, đánh giá của khách hàng. Từ đó, hệ thống gợi ý sản phẩm mà khách hàng có khả năng quan tâm nhất.

Kết quả đạt được:

• Tăng 35% doanh thu: Các đề xuất sản phẩm dựa trên dữ liệu đóng góp lớn vào doanh thu bán hàng của Amazon.
• Tăng trải nghiệm khách hàng: Cá nhân hóa sản phẩm giúp giữ chân khách hàng lâu dài.

Việc hiểu rõ nhu cầu – hành vi khách hàng qua dữ liệu giúp Amazon duy trì vị trí dẫn đầu trên thị trường thương mại điện tử.

Netflix: Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng bằng phân tích dữ liệu

Netflix sử dụng dữ liệu người dùng, bao gồm lịch sử xem phim, thời gian dừng lại, xếp hạng của khách hàng, để xây dựng thuật toán đề xuất nội dung.

Kết quả đạt được:

• Tỷ lệ giữ chân khách hàng tăng 25%: Nhờ vào các đề xuất phim chính xác, phù hợp với sở thích người xem.
• Hiệu quả nội dung cao hơn: Netflix phân tích dữ liệu để quyết định sản xuất phim hoặc series dựa trên sở thích phổ biến của người dùng.

Ví dụ điển hình: Series nổi tiếng House of Cards được sản xuất sau khi Netflix nhận thấy nhu cầu lớn từ người xem về thể loại chính trị dựa trên phân tích dữ liệu.

7. Những thách thức khi triển khai

7.1. Thiếu kỹ năng phân tích dữ liệu trong tổ chức

Một trong những rào cản lớn nhất đối với doanh nghiệp khi triển khai Data Driven là thiếu đội ngũ nhân sự có kỹ năng phân tích dữ liệu. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc:

• Hiểu và khai thác dữ liệu đúng cách.
• Sử dụng các công cụ phân tích như Tableau, Power BI, hoặc Python.
• Diễn giải dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Nguyên nhân:

• Thiếu đào tạo về phân tích dữ liệu trong các tổ chức.
• Nhân viên thường ngại thay đổi hoặc chưa quen với việc sử dụng công cụ công nghệ mới.
• Không có chuyên gia dữ liệu (Data Scientist) hoặc chuyên gia phân tích dữ liệu trong nội bộ.

Giải pháp:

• Đào tạo nội bộ: Tổ chức khóa học chuyên sâu về phân tích dữ liệu cho nhân viên.
• Thuê chuyên gia: Tuyển dụng các chuyên gia phân tích dữ liệu để hướng dẫn và phát triển chiến lược Data Driven.
• Sử dụng công cụ đơn giản: Bắt đầu bằng các công cụ thân thiện với người dùng như Google Analytics hoặc Power BI trước khi mở rộng sang giải pháp phức tạp hơn.

7.2. Vấn đề về bảo mật quyền riêng tư dữ liệu

Khi thu thập phân tích dữ liệu, doanh nghiệp phải đối mặt với vấn đề liên quan đến:

• Rò rỉ dữ liệu: Dữ liệu nhạy cảm của khách hàng hoặc doanh nghiệp bị truy cập trái phép.
• Quyền riêng tư: Đảm bảo rằng việc thu thập và sử dụng dữ liệu tuân thủ  quy định về bảo mật, như GDPR (Châu Âu) hoặc Nghị định 13/2023/NĐ-CP tại Việt Nam.

Nguyên nhân:

• Hạ tầng bảo mật yếu, không đủ khả năng bảo vệ dữ liệu.
• Thiếu hiểu biết về các quy định pháp lý liên quan đến dữ liệu.
• Sử dụng các giải pháp phân tích không đảm bảo an toàn.

Giải pháp:

• Đầu tư vào bảo mật: Xây dựng hệ thống mã hóa dữ liệu tường lửa để bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công.
• Đảm bảo tuân thủ pháp luật: Làm việc với chuyên gia pháp lý để đảm bảo rằng quy trình xử lý dữ liệu của doanh nghiệp tuân thủ quy định hiện hành.
• Chọn nền tảng an toàn: Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu được chứng nhận bảo mật, như AWS hoặc Google Cloud.

7.3. Đầu tư ban đầu cao đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ

Thách thức: Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) thường gặp khó khăn về ngân sách khi bắt đầu triển khai. Các chi phí bao gồm:

• Mua sắm công cụ phần mềm phân tích.
• Tuyển dụng hoặc đào tạo đội ngũ nhân viên.
• Nâng cấp hạ tầng công nghệ để lưu trữ, xử lý dữ liệu lớn.

Nguyên nhân:

• Quy mô nhỏ nên ngân sách hạn chế.
• Chưa thấy rõ lợi ích tức thì từ việc đầu tư vào dữ liệu.

Giải pháp:

• Bắt đầu nhỏ: Tập trung vào một hoặc hai lĩnh vực kinh doanh để triển khai trước khi mở rộng quy mô.
• Sử dụng giải pháp đám mây: Giảm chi phí hạ tầng bằng cách sử dụng các dịch vụ đám mây như Google Cloud hoặc Azure.
• Tìm đối tác công nghệ: Hợp tác với các công ty công nghệ để nhận hỗ trợ triển khai và vận hành.

Data Driven không chỉ là một phương pháp mà đã trở thành một trong những yếu tố quyết định thành công trong môi trường kinh doanh cạnh tranh khốc liệt hiện nay. Việc áp dụng phương pháp này không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa nguồn lực mà còn mở ra cơ hội nắm bắt xu hướng, đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách chính xác.