Một silo thông tin, dữ liệu, hoặc một nhóm các silo như vậy, là một hệ thống quản lý nội bộ trong đó một hệ thống thông tin hoặc hệ thống con không có khả năng hoạt động đối ứng với những hệ thống khác. Do đó, thông tin không được chia sẻ đầy đủ mà vẫn được cô lập trong mỗi hệ thống hoặc hệ thống con, bị mắc kẹt trong một thùng chứa giống như các hạt ngũ cốc bị mắc kẹt trong một silo: có thể có rất nhiều thông tin, nhưng nó có thể bị xếp chồng lên nhau khá cao và có sẵn trong các giới hạn đó, nhưng nó không có tác dụng ngoài những giới hạn đó. Các silo dữ liệu như vậy đang chứng tỏ là một trở ngại cho các doanh nghiệp muốn sử dụng khai thác dữ liệu để sử dụng hiệu quả dữ liệu của họ.
Để làm cho một công ty dựa trên dữ liệu có thể phân tích một cách hiệu quả những dữ liệu mà họ có, trước tiên cần phá vỡ các rào cản hiện có của các silo dữ liệu. Tuy nhiên, đây không phải là nhiệm vụ dễ dàng. Các doanh nghiệp không chỉ phải chịu một khoảng cách về kỹ năng - mà còn phải đối mặt với cuộc chiến phân chia kiến thức dữ liệu ngày nay. Theo các báo cáo của Gartner nhấn mạnh rằng vào năm 2020, 50% các tổ chức sẽ thiếu kỹ năng về trí tuệ nhân tạo và dữ liệu để đạt được giá trị kinh doanh.
Dữ liệu là một trong những công cụ mạnh nhất mà các doanh nghiệp có trong thế giới kinh doanh. Để có khả năng mở khóa những tiềm năng kinh doanh lớn nhất, các doanh nghiệp nên phân tích dữ liệu của mình để có được những hiểu biết sâu sắc nhất có thể. Tuy nhiên, tại thời điểm này, có thể thấy những hiểu biết về dữ liệu chỉ ở trong tay một số ít - chứ không phải nhiều người.
Dữ liệu: từ số ít đến số nhiều
Trong khi dữ liệu trong tay một số chuyên gia có thể trở nên mạnh mẽ, các doanh nghiệp phải đặt câu hỏi liệu điều này có đủ để tạo điều kiện cho sự thay đổi tích cực hay không. Hãy nghĩ về nó như thế này. Người dùng doanh nghiệp làm việc với dữ liệu mỗi ngày, nhưng hiện bị giới hạn trong các báo cáo cơ bản, phụ thuộc vào việc đưa ra yêu cầu cho các nhà khoa học dữ liệu trong tổ chức khi cần phân tích và giải thích. Điều này là do họ không được trang bị các kỹ năng, kiến thức hoặc công cụ cần thiết để phân tích ý nghĩa của dữ liệu.
Các doanh nghiệp cần từ bỏ những suy nghĩ hiện có rằng họ chỉ cần dựa vào các nhà khoa học dữ liệu để trở nên thành công. Trên thực tế, Gartner hy vọng đến năm 2020, 80% các tổ chức sẽ khởi xướng phát triển năng lực có chủ ý trong lĩnh vực hiểu biết dữ liệu để khắc phục những thiếu sót nghiêm trọng. Giá trị thực của dữ liệu có thể được tìm thấy khi dữ liệu được cung cấp ở định dạng có thể sử dụng được - và đặc biệt, có thể truy cập được bởi các nhân viên trên mọi bộ phận và chức năng kinh doanh.
Silo dữ liệu khiến các doanh nghiệp hoạt động không hiệu quả. Cuối cùng, trong bất kỳ doanh nghiệp nào, không thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không có dữ liệu chất lượng cao. Trong mỗi doanh nghiệp, các nhóm quản lý cần được tập trung vào việc phá vỡ các silo dữ liệu có sẵn, đảm bảo rằng thông tin có thể truy cập được bởi nhân viên trên toàn công ty. Những hiểu biết về dữ liệu càng dễ tiếp cận đối với người dùng doanh nghiệp, giá trị toàn doanh nghiệp họ có thể nhận được càng cao.
Phá vỡ các silo dữ liệu
Cuối cùng, bất kỳ tổ chức nào cũng chỉ có thể bắt đầu phá vỡ các silo dữ liệu bằng cách triển khai một chiến lược dữ liệu tổng thể. Phân tích dữ liệu tốt đến từ một nền tảng quản lý dữ liệu vững chắc. Điều này có nghĩa là hiểu việc dữ liệu tồn tại và tồn tại trong các hệ thống nào. Bằng cách quản lý, xử lý và kết hợp dữ liệu đúng cách, doanh nghiệp có thể lấy đúng dữ liệu cho đúng người, vào đúng thời điểm.
Hiện tại, một trong những rào cản lớn nhất đối với điều này chính là thiếu chiến lược dữ liệu. Điều này thường dẫn đến một cách tiếp cận khác nhau, có nghĩa là các câu hỏi kinh doanh cơ bản không thể được trả lời mà không có công việc chuẩn bị dữ liệu quan trọng hoặc không có các nhà khoa học dữ liệu tham gia vào quá trình này. Việc quản lý dữ liệu tốt sẽ phá vỡ các silo này và cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về dữ liệu, giúp mọi người có thể truy cập được. Điều này thường được gọi là dân chủ hóa dữ liệu (democratisation of data).
Để đạt được sự dân chủ hóa dữ liệu thực sự, trước tiên các doanh nghiệp cần hiểu các lĩnh vực họ cần thực hiện thay đổi.
- Kỹ năng - Các doanh nghiệp cần suy nghĩ về việc họ có nhân viên có kỹ năng quản lý dữ liệu vững chắc hay không, trước khi họ bắt đầu nghĩ đến việc tuyển dụng nhiều nhà khoa học dữ liệu hơn. Đó là việc xây dựng một nền tảng vững chắc trước khi xây dựng các tầng cao tiếp theo.
- Công nghệ - Công cụ phù hợp cho người dùng phù hợp là điều cần thiết. Hầu hết các câu hỏi không yêu cầu một mô hình deep learning phức tạp để trả lời chúng. Chúng chỉ đơn giản yêu cầu các công cụ có thể xử lý bề mặt dữ liệu có cấu trúc tốt. Trong khi luôn luôn có một số câu hỏi đòi hỏi được xử lý bởi một nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao và được đào tạo, tuy nhiên điều này không phải lúc nào cũng cần thiết.
- Dữ liệu - Các hệ thống khác nhau, các dữ liệu giao dịch lộn xộn, kho dữ liệu không phù hợp với mong đợi đang trở thành tiêu chuẩn. Đây là thời gian để quay trở lại vấn đề cơ bản. Các doanh nghiệp cần suy nghĩ về những câu hỏi mà họ cần câu trả lời và bắt đầu từ đó. Điều này có nghĩa là quan tâm đến việc chăm sóc dữ liệu - nếu các doanh nghiệp muốn gặt hái kết quả.
- Quy trình toàn công ty - Hiểu quy trình của doanh nghiệp là bước đầu tiên. Tuy nhiên, để đưa nó lên cấp độ tiếp theo, các doanh nghiệp cần hệ thống dữ liệu làm nền tảng cho các quá trình đó. Dữ liệu đến từ đâu và nó ở định dạng nào? Liệu việc này sẽ đem lại kết quả như mong muốn?
- Thay đổi văn hóa - Ngày nay, dữ liệu không còn là một chuyên môn. Nó là một kỹ năng cơ bản được mong đợi của bất cứ doanh nghiệp nào trong thế giới kinh doanh.
Không phải ai cũng là các nhà khoa học dữ liệu. Nhưng, tất cả chúng ta có thể hiểu các nguyên tắc cơ bản. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên tận dụng cơ hội để làm việc với công nghệ thông tin để phá vỡ các silo dữ liệu và đưa dữ liệu tới tay nhiều người. Và cuối cùng, hai bộ não tốt vẫn tốt hơn một. Đã đến lúc các doanh nghiệp ghi nhớ rằng dữ liệu là tài sản quý giá nhất trong bất kỳ tổ chức nào - và trong quá trình dân chủ hóa dữ liệu, các doanh nghiệp cần giải phóng bản thân để làm nhiều hơn với những hiểu biết sâu sắc.
