Hành trình xây dựng dữ liệu tin cậy
Trong bối cảnh lấy dữ liệu làm trung tâm ngày nay, tin cậy dữ liệu là điều không thể thương lượng. Chất lượng, sự tuân thủ và độ tin cậy của dữ liệu là nền tảng của việc ra quyết định, lập kế hoạch chiến lược và tạo ra hiệu quả hoạt động.
Tóm tắt:
- Việc kiếm tiền từ dữ liệu là hoạt động kinh doanh cốt lõi của cả tổ chức thương mại và phi thương mại.
- Tin cậy dữ liệu giảm sút sẽ cản trở hành trình hướng tới dữ liệu của doanh nghiệp (DN).
- Tin cậy dữ liệu nhằm giải quyết những thách thức trong việc quản lý dữ liệu trong các DN ngày nay.
- Độ tin cậy của dữ liệu phải đảm bảo tính chính xác, đáng tin cậy, công bằng và tuân thủ quy định của dữ liệu.
- Các thách thức đối với tin cậy của dữ liệu rất đa dạng, xuất phát từ sự phức tạp, các tác nhân độc hại và trình độ hiểu biết không đầy đủ về khoa học dữ liệu.
Thiết lập một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ với danh mục được quản lý tập trung, vai trò được xác định rõ ràng cho
người tạo và người tiêu dùng dữ liệu cũng như chia sẻ trách nhiệm là rất quan trọng.
Con đường đạt được sự tin cậy dữ liệu: Trách nhiệm giải trình về chất lượng và quản trị dữ liệu; cách tiếp cận hợp tác là cần thiết.
Khi dữ liệu bị xâm phạm, các DN gặp rủi ro về mọi thứ, từ chiến lược sai sót đến các hình phạt theo quy định và có thể trở lại với những quan điểm không đáng tin cậy về những hiểu biết dựa trên dữ liệu.
Theo Barbara H. Wixom, Cynthia M. Beath, Leslie Owens - các tác giả của cuốn “Dữ liệu là việc kinh doanh của mọi người”, dữ liệu phải được “chuyển đổi thành tài sản dữ liệu mà mọi người có thể tìm thấy, tin cậy và sử dụng để giải quyết các nhu cầu kinh doanh chưa được đáp ứng mà không cần phải tạo các quy trình và kiểm soát thủ công, riêng biệt”.
Hiện tại, hầu hết các tổ chức đều xem việc kiếm tiền từ dữ liệu - chuyển đổi dữ liệu thành tiền - chỉ đơn thuần là bán các bộ dữ liệu. Tuy nhiên, việc kiếm tiền từ dữ liệu là hoạt động kinh doanh cốt lõi của cả tổ chức thương mại và phi thương mại, đồng thời trong các tổ chức, điều quan trọng là phải có sự hỗ trợ trên phạm vi rộng cho việc theo đuổi mục tiêu này.
Vậy làm cách nào mà các công ty có thể định hình xu hướng này khi mà tin cậy (niềm tin) dữ liệu giảm sút sẽ cản trở hành trình hướng tới dữ liệu của DN?
Tin cậy dữ liệu
Các chuyên gia trong ngành nhấn mạnh bản chất quan trọng của tin cậy dữ liệu, nhấn mạnh vai trò của nó trong việc đảm bảo nền tảng chung cho kết quả chung. CIO Jim Russell của Đại học Manhattanville cho biết: “Dữ liệu đóng vai trò là yếu tố nền tảng của các quyết định, phân tích và dự đoán kinh doanh. Nếu tổ chức không thể tin tưởng vào nền tảng này thì mỗi yếu tố đó sẽ trở nên không đáng kể và có nhiều khả năng dẫn đến kết quả và kế hoạch sai lầm”.
Tin cậy dữ liệu nhằm giải quyết những thách thức trong việc quản lý dữ liệu trong các doanh nghiệp ngày nay. Sự tin cậy này phải giải quyết vấn đề dữ liệu bị mắc kẹt trong các hệ thống đóng kín, thường bị trùng lặp và thiếu chính xác cũng như định nghĩa chưa đầy đủ (kém). Để giải quyết những vấn đề này, độ tin cậy của dữ liệu phải đảm bảo tính chính xác, đáng tin cậy, công bằng và tuân thủ quy định của dữ liệu.
Tin cậy về dữ liệu phải làm cho dữ liệu có thể dễ dàng tìm thấy, được cập nhật và quản lý hợp lý. Việc thực hiện các nguyên tắc này giúp các tổ chức có thể đổi mới và chuyển đổi trải nghiệm khách hàng, cũng như đề xuất giá trị thị trường của doanh nghiệp.
Các thách thức đối với tin cậy của dữ liệu rất đa dạng, xuất phát từ sự phức tạp, các tác nhân độc hại và trình độ hiểu biết không đầy đủ về khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, các DN xác minh và tin cậy dữ liệu của họ sẽ có lợi thế cạnh tranh. Nếu không có tin cậy dữ liệu, hậu quả sẽ rất nghiêm trọng, kéo dài dẫn đến thiệt hại về danh tiếng, tổn thất tài chính và hơn thế nữa.
Martin Davis, CIO và đối tác quản lý tại Dunelm Associates, đưa ra những gợi ý sau: “Nếu dữ liệu sai thì các quyết định, hành động và kết quả sẽ không đạt như ý định ban đầu. Vì vậy, điều quan trọng là dữ liệu phải đáng tin cậy, vì nếu không có sự tin cậy, DN sẽ dựa vào bản năng để đưa ra quyết định chứ không phải dữ liệu”.
Phó Chủ tịch Constellation Research, Dion Hinchcliffe cho biết thêm, “Tin cậy vào dữ liệu là yếu tố cơ bản của kinh doanh. Không có nó, sẽ không có nền tảng hoặc khả năng để tạo ra các kết quả một cách đáng tin cậy. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên kỹ thuật số không chắc chắn, niềm tin vào dữ liệu ngày càng khó đạt được. Nguyên nhân là do sự phức tạp của dữ liệu cộng với tác nhân xấu. Đối với tôi, các vấn đề về niềm tin xảy ra trong quá trình thu thập, tranh luận dữ liệu, phân tích/công nghệ AI hoặc trình độ hiểu biết về khoa học dữ liệu kém. Nhưng những người không sẵn lòng tin tưởng hoặc sử dụng dữ liệu có thể xác minh sẽ phải chịu sự cạnh tranh của những người làm như vậy”.
Tác động của độ tin cậy dữ liệu thấp
Sự tin cậy vào dữ liệu giảm sút cản trở hành trình hướng tới dữ liệu, đặc biệt ảnh hưởng đến các bộ phận tiếp thị và tài chính trong DN. Khi đó các nhóm tiếp thị có thể đưa ra những quyết định chiến lược kém và phân bổ sai quỹ do dự báo tiếp thị chất lượng thấp. Các nhóm tài chính, những người luôn coi dữ liệu là nền tảng cho mọi hoạt động, thậm chí còn phải đối mặt với những hậu quả nghiêm trọng hơn vì niềm tin của họ vào trật tự logic và độ tin cậy của dữ liệu là nền tảng cơ bản.
Sự cố về tính toàn vẹn dữ liệu có thể dẫn đến rối loạn chức năng trên diện rộng, buộc phải xác minh và điều chỉnh liên tục. Joanne Friedman, CIO Smart Manufacturing, cho biết những hậu quả đáng chú ý: “Bao gồm thiệt hại đối với giá trị thương hiệu, được chứng minh bằng kinh nghiệm của Air Canada và sự gián đoạn đối với các biện pháp tài chính quan trọng như ngân quỹ, dòng tiền và số liệu khách hàng”.
Air Canada là một trong những DN đã thiết lập một chatbot AI trên trang web của mình để hỗ trợ khách hàng giải đáp các thắc mắc và mối quan tâm. Nhưng bây giờ, sau một vụ kiện mang tính bước ngoặt về những tác động pháp lý do các lỗi của AI gây ra, đã buộc công ty phải chấp nhận giảm giá trái với chính sách hiện hành của công ty.
Air Canada dường như đang suy nghĩ lại chiến lược của mình sau phán quyết của một tòa án Canada buộc Air Canada phải tôn trọng khoản giảm giá mà chatbot AI của Air Canada đã hứa. Rasmus Hauch, CTO tại Boost.ai cho biết, sự cố của Air Canada nhấn mạnh những hạn chế quan trọng trong công nghệ AI hiện tại dành cho trải nghiệm khách hàng CX, đặc biệt là trong việc hiểu các chính sách phức tạp, nhiều sắc thái và chuyển tiếp chính xác thông tin cụ thể của công ty.
Có sự khác biệt rõ ràng về tác động của sự tin cậy dữ liệu giữa tiếp thị và tài chính. Tài chính yêu cầu độ tin cậy của dữ liệu gần như tuyệt đối, trong khi hoạt động tiếp thị, mặc dù bị ảnh hưởng bất lợi bởi độ tin cậy thấp, vẫn có thể chịu được một số khác biệt. Cuối cùng, độ tin cậy dữ liệu thấp có thể khiến các nhóm lãng phí thời gian vào việc quản lý bảng tính dễ xảy ra lỗi và có thể dẫn đến kết quả tiêu cực nghiêm trọng, từ thiệt hại về danh tiếng đến tổn thất tài chính.
Hinchcliffe lập luận, “Việc chấp nhận độ tin cậy thấp đối với dữ liệu giữa tiếp thị và tài chính về cơ bản sẽ xác định hình ảnh”. Nói một cách đơn giản, theo Joe Sabado Phó CIO của UC Santa Barbara: “Tính toàn vẹn của dữ liệu có ảnh hưởng. Đối với một người, niềm tin/tin cậy là nền tảng cho sự thành công của một doanh nghiệp. Ngoài ra, có thể có những kết quả tiêu cực (danh tiếng, tài chính, chính trị...) từ dữ liệu sai sót”.
Hành trình để có độ tin cậy dữ liệu cao
Nhằm mục đích thúc đẩy niềm tin kinh doanh phải cân bằng khả năng truy cập dữ liệu và bảo mật. Thiết lập một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ với danh mục được quản lý tập trung, vai trò được xác định rõ ràng cho người tạo và người tiêu dùng dữ liệu cũng như chia sẻ trách nhiệm là rất quan trọng. Ngay cả khi có danh mục, 50% người dùng vẫn gặp khó khăn khi truy cập dữ liệu họ tìm thấy. Vấn đề này phải được giải quyết và các tổ chức cần khuyến khích việc sử dụng lại các bộ dữ liệu và đảm bảo các kết quả dựa trên dữ liệu được xây dựng trên nền tảng đáng tin cậy.
Với sự phức tạp ngày càng tăng của việc bảo vệ và quản lý dữ liệu, điều cần thiết là phải làm sáng tỏ và quản lý các lĩnh vực ngoài phạm vi kiểm toán, bảo mật dữ liệu trước khi đưa nó vào hoạt động khám phá đổi mới.
Hơn nữa, việc lựa chọn kiến trúc và tuân thủ các quy định như HIPAA (HIPAA viết tắt của cụm từ “Federal Health Insurance Portability and Accountability Act”. Đây là đạo luật nổi tiếng do chính phủ Liên bang Hoa Kỳ ban hành năm 1996 nhằm thiết lập các quy tắc cho việc truy cập, xác thực, lưu trữ, kiểm toán thông tin và chuyển đổi hồ sơ y tế điện tử) định hình sự tin cậy của dữ liệu, nhưng yếu tố con người vẫn là yếu tố then chốt.
Đào tạo liên tục để nâng cao nhận thức của nhân viên về bảo vệ dữ liệu là điều không thể thiếu. Trong khi tính minh bạch thúc đẩy tin cậy và cho phép xác minh, các CIO phải coi dữ liệu là tài sản hàng đầu và triển khai danh mục và mô hình truy cập mới. Mô hình này phải dựa trên “quy tắc sử dụng” cho phép tự do truy cập, đồng thời thực thi các hạn chế sử dụng, đảm bảo khai thác tài sản dữ liệu một cách chiến lược và an toàn.
Friedman kết luận: “CIO nên coi dữ liệu là một trong những tài sản quý giá nhất mà công ty có, làm tiền đề chiến lược. Cần có một danh mục và mô hình truy cập mới dựa trên quy tắc sử dụng có thể áp dụng cho cả người tiêu dùng và người tiêu dùng dữ liệu, do đó quyền truy cập được tự do hơn nhưng việc sử dụng bị hạn chế.”
Các CIO tin rằng sự tin cậy kinh doanh cao sẽ đạt được thông qua việc quản lý dữ liệu có kỷ luật và có thể dự đoán được. CIO cho biết, con đường đạt được sự tin cậy cao trong kinh doanh bao gồm một số hành động chính:
- Đầu tiên, trách nhiệm giải trình về chất lượng và quản trị dữ liệu. Các nhà sản xuất, lý tưởng nhất là các chuyên gia về lĩnh vực, phải có khả năng nhanh chóng xác định và sửa chữa bất kỳ dữ liệu nào không đáp ứng được các tiêu chuẩn đã đặt ra. Việc áp dụng tư duy sản phẩm sẽ thúc đẩy văn hóa quản lý và cải tiến liên tục.
- Thứ hai, một cách tiếp cận hợp tác là cần thiết. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các quy trình kinh doanh được căn chỉnh, quản trị dữ liệu hoàn thiện và nhân viên được đào tạo bài bản về thực hành dữ liệu. Các hệ thống không chỉ phải hiện hành mà còn phải được đánh giá và cải tiến liên tục. Các yêu cầu thực tế cơ bản, do Hinchcliffe đề xuất để thiết lập tin cậy vào dữ liệu số bao gồm:
- Thu thập dữ liệu chính xác.
- Kiểm tra chất lượng nhất quán.
- Theo dõi/lọc nguồn dữ liệu.
- Cân bằng giữa dữ liệu an toàn và có thể truy cập được.
- Kiểm soát chặt chẽ + xác minh thường xuyên.
- Chủ động loại bỏ các hậu quả dữ liệu ngoài ý muốn.
Đồng thời, việc tập trung vào tính bất biến của dữ liệu, bảo mật gói và xuất xứ dữ liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tạo ra một phiên bản sự thật không thể thay đổi. Điều này liên quan đến việc đảm bảo rằng dòng dữ liệu rõ ràng và tất cả việc xử lý dữ liệu đều được bảo mật, củng cố khung quản trị tổng thể.
Đạt được sự tin cậy cao trong kinh doanh là một thách thức nhưng hoàn toàn có thể đạt được bằng những nỗ lực phối hợp về độ chính xác, bảo mật, quyền sở hữu, kiểm soát và quản trị. Điểm khởi đầu cho việc này là: “Lắng nghe và tích hợp công việc với từng đơn vị kinh doanh. Các quy trình có được liên kết và tối ưu hóa không? Cấu trúc quản trị dữ liệu trưởng thành đến mức nào? Người dân có trình độ học vấn như thế nào? Hệ thống có hiện hành không?” Hinchcliffe tuyên bố, “Tất cả những điều này đều khó khăn nhưng có thể thực hiện được”.
Kết luận
Trong bối cảnh phức tạp của tin cậy dữ liệu, các doanh nghiệp phải đạt được sự cân bằng tinh tế giữa việc đảm bảo chất lượng và quản trị dữ liệu, đồng thời cho phép đổi mới và truy cập. Các chuyên gia và CIO nhấn mạnh trách nhiệm giải trình, kiểm tra chất lượng nhất quán, dữ liệu an toàn nhưng có thể truy cập được và đào tạo liên tục là nền tảng của độ tin cậy dữ liệu cao. CIO và CDO có nhiệm vụ tạo ra một chiến lược dữ liệu dành riêng cho danh mục được quản lý tập trung và xác định các vai trò rõ ràng, đảm bảo dữ liệu vừa được bảo vệ vừa sẵn sàng tạo ra giá trị.
Mục tiêu cuối cùng là có một hệ sinh thái dữ liệu linh hoạt, trong đó tin cậy đồng nghĩa với cả tính minh bạch và chiến lược hạn chế, cho phép DN không chỉ bảo vệ dữ liệu mà còn tận dụng dữ liệu đó để duy trì lợi thế cạnh tranh.
(Bài viết đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT số 9 tháng 9/2024)