Ba điều cần nhớ khi chọn lọc dữ liệu

08:46 PM 23/04/2019 In bài viết

The three considerations of data: standardise data, data strategy and data culture image

Greg Hanson là giám đốc công nghệ của Informatica trên khắp EMEA (bao gồm Châu Âu, Trung Đông và Châu Phi) và Châu Mỹ Latinh. Một trong những công ty quản lý dữ liệu đám mây doanh nghiệp hàng đầu thế giới.

Greg Hanson cho biết, không có gì tệ hơn là trải nghiệm dữ liệu kém chất lượng hoặc dữ liệu không phù hợp trong một ứng dụng.

Vì vậy, làm thế nào để các tổ chức sử dụng đúng dữ liệu cần thiết? Dưới đây là ba khía cạnh mà các doanh nghiệp cần xem xét.

Khía cạnh đầu tiên: tiêu chuẩn hóa dữ liệu

Các tổ chức luôn muốn công nghệ trong thế giới kỹ thuật số phải thực sự nhanh, đáp ứng mọi nhu cầu trong thời gian thực. Tuy nhiên, để đáp ứng được nhu cầu trên phải là trách nhiệm của dữ liệu, công nghệ chỉ là phương tiện hỗ trợ. Vì vậy, chuẩn hóa dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng.

Nếu doanh nghiệp không thực hiện điều này thì sự phân mảnh các kỹ năng sẽ cản trở tổ chức trong khả năng thúc đẩy sự đổi mới.

Khía cạnh thứ hai: chiến lược dữ liệu

Nếu bạn nói chuyện với giám đốc về dữ liệu hoặc rủi ro tại nhiều tổ chức theo phong cách B2C, các giám đốc sẽ không biết tất cả dữ liệu khách hàng nằm ở đâu.

Vì vậy, làm thế nào doanh nghiệp có thể xây dựng một bức tranh chính xác về cách khách hàng  đã ứng xử trong quá khứ và làm thế nào doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin đó một cách thông minh vào những chiến lược tiếp theo của doanh nghiệp?

Doanh nghiệp cần xử lý những yếu tố sau:

  • Khám phá dữ liệu: Điểm khởi đầu là một bài tập khám phá. Điều này liên quan đến việc biết được nơi dữ liệu được lưu trữ
  • Phân loại dữ liệu: Công việc này thường đòi hỏi phải áp dụng trí tuệ nhân tạo với mục đích nhanh chóng xây dựng một danh mục dựa trên phần khám phá ở trên. Cách này sẽ giúp các tổ chức phát triển các tiêu chuẩn xung quanh những gì họ hiểu về khách hàng, sau đó đưa ra những điều kiện bổ sung phù hợp.
  • Danh mục dữ liệu: một khi doanh nghiệp đã có một danh mục thông tin tập trung, doanh nghiệp có thể bắt đầu làm những việc như kết hợp dữ liệu khách hàng lại với nhau.
  • Chế độ xem dữ liệu: Khi doanh nghiệp kết hợp những dữ liệu của khách hàng lại với nhau, sẽ có một loạt các thông tin trùng lặp mà doanh nghiệp cần chuẩn hóa. Sau đó, doanh nghiệp sẽ có một bản ghi chính không bị trùng lặp thông tin.
  • Tuyến dữ liệu: Sau khi phát hiện và phân loại dữ liệu, doanh nghiệp bắt đầu xây dựng một tuyến dữ liệu bao gồm dữ liệu có chất lượng tốt và kém. Sau đó, doanh nghiệp sẽ xây dựng quy trình giúp khắc phục dữ liệu kém một cách tự động. 
  • Tận dụng dữ liệu: Khi chúng ta có cách tiếp cận với lượng dữ liệu chất lượng, chúng ta có thể tận dụng nó.
  • Nhà khoa học dữ liệu: Danh mục thông tin dữ liệu của các doanh nghiệp là tài sản vô giá. Dữ liệu có thể mang lại nhiều giá trị cho một tổ chức, nhưng chỉ khi nó được cung cấp cho những người có thể chuyển nó thành giá trị. Vì vậy, không ai khác đó là  các nhà khoa học dữ liệu. Ví dụ:  các nhà quản lý doanh nghiệp, những người thực sự có thể tận dụng dữ liệu đó để cung cấp các dịch vụ sáng tạo trong thời gian thực như là sản phẩm, giá cả, khuyến mãi, địa điểm.
  • Giao diện dữ liệu: Cần thiết kế giao diện giống như Google vì nó thân thiện với các doanh nghiệp, có thể giúp tìm kiếm các tài sản dữ liệu và các danh mục dữ liệu. Người dùng có thể truy cập, truy vấn và tìm dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán sau đó đưa ra các quyết định mang lại hiệu quả về mặt doanh thu và thu hút được nhiều khách hàng.

Khía cạnh thứ ba: văn hóa dữ liệu

Các công ty nên bắt đầu xây dựng một chiến lược văn hóa dữ liệu thành DNA của công ty. GDPR và các cân nhắc tuân thủ quy định khác đã giúp thắt chặt vấn đề này. Công việc quản trị dữ liệu chất lượng và bảo mật dữ liệu đã trở thành một phần quan trọng của một tổ chức. Do đó, các nhiệm vụ như trích xuất dữ liệu vào thẻ nhớ USB hoặc lấy dữ liệu ra và chia sẻ nó trên các máy chủ tệp không an toàn bắt đầu trở thành một thứ không thể chấp nhận được về mặt văn hóa. Cách để xây dựng một nền văn hóa dữ liệu cần phải làm ngay từ đầu.

Số liệu thống kê định lượng cũng là một vấn đề. Thế hệ X và thế hệ Y ngày càng nhận thức được bảo mật. Các thế hệ này thường xem các tổ chức là người giám sát dữ liệu của họ và hoàn toàn không phải là chủ sở hữu. Các tổ chức như một người giám sát dữ liệu nên được xây dựng thành DNA. Nếu bạn không đóng vai trò là người giám sát tốt dữ liệu của một khách hàng cá nhân, thì khách hàng sẽ không muốn giao dịch với bạn nữa. Điều mà khách hàng cần sẽ là muốn giao dịch với các công ty có chính sách quản trị và bảo mật tốt.

Các công ty đã thấy các ví dụ điển hình hiện nay về việc quản trị dữ liệu kém là yếu tố chính trong các hành vi vi phạm dữ liệu. Việc quản lý dữ liệu có tác động trực đến việc bán hàng và giá cổ phiếu của các công ty.

Greg nói: “Hiện nay  ngày càng có nhiều doanh nghiệp nhận thấy việc triển khai văn hóa dữ liệu và quản trị dữ liệu tốt là một nhiệm vụ vô cùng quan trọng. Các doanh nghiệp đã và đang bắt đầu khắc phục các nhược điểm trong việc quản lý dữ liệu”.

Ngọc Phượng