Các phương thức thay đổi cách làm việc với dữ liệu

Một trong những loại tài sản có giá trị nhất trong kinh doanh hiện nay là dữ liệu. Bằng cách khai thác các luồng dữ liệu đến, các tổ chức có thể rút ra những hiểu biết chủ động, có thể giúp hợp lý hóa quy trình hoạt động, thiết kế các sản phẩm và dịch vụ một cách hiệu quả hơn và dự đoán tốt hơn nhu cầu thị trường.

Hầu hết các tổ chức đã nhận ra những lợi ích kinh doanh rõ ràng mà việc tận dụng dữ liệu hiện có có thể mang lại. Nhiều doanh nghiệp đang làm việc không mệt mỏi để kết hợp một loạt các công cụ lưu trữ và phân tích khác nhau, để nhanh chóng tối đa hóa giá trị từ ​​dữ liệu của họ. Mặc dù giá trị của dữ liệu đã được công nhận rộng rãi và số lượng phần mềm liên quan đến dữ liệu ngày càng tăng, nhiều tổ chức - đặc biệt là các tổ chức lớn – đang vật lộn để đạt được sự linh hoạt và tổ chức dữ liệu.

Để thực sự gặt hái những lợi ích lâu dài của phân tích dữ liệu, doanh nghiệp phải suy nghĩ lại về cơ sở dữ liệu và quy trình hệ thống công nghệ thông tin truyền thống của họ, ưu tiên sự nhanh nhẹn, khả năng tái sử dụng và phân phối ứng dụng nhanh hơn. Bằng cách bỏ qua các thực hành tốt nhất về tổ chức và tính nhanh nhẹn, các doanh nghiệp đang đối mặt với nguy cơ lãng phí dữ liệu của mình. Điều này có thể khiến doanh nghiệp đánh mất cơ hội tăng doanh thu, hiệu quả hoạt động và năng suất thấp hơn, gặp các vấn đề về chất lượng sản phẩm và/hoặc dịch vụ, những vấn đề về chi phí lưu trữ dữ liệu không cần thiết và hơn thế nữa.

Sáu thách thức phổ biến để đạt được sự linh hoạt về dữ liệu

Nghiên cứu từ Forrester chỉ ra rằng từ 60 đến 73% tất cả dữ liệu trong doanh nghiệp không được sử dụng để phân tích. Có một số yếu tố góp phần vào vấn đề thực tế này, bao gồm sáu thách thức liên quan đến dữ liệu sau đây đang phổ biến ở khắp các doanh nghiệp:

• Cấu trúc công ty lỗi thời: Các bộ phận công nghệ thông tin thường có bản chất bảo thủ, luôn cố gắng giảm chi phí và chống lại các thay đổi đối với các hệ thống đang chạy. Trong lịch sử, bộ phận này đã bị tách khỏi phần còn lại của tổ chức, tuy nhiên tất cả các cơ sở dữ liệu và/hoặc kho dữ liệu vẫn nằm trong phạm vi quyền hạn của bộ phận công nghệ thông tin. Do đó, có thể rất khó để kích thích sự thay đổi và thúc đẩy các bộ phận công nghệ thông tin có xu hướng bảo thủ nắm lấy các phương pháp dữ liệu mới hơn, linh hoạt hơn. Các tổ chức nên xem xét việc tạo một đơn vị BI (Business Intelligence)/Analytics chuyên biệt. Các đơn vị này nên nhận sự chỉ đạo trực tiếp từ các Giám đốc tài chính hoặc trong một bộ phận kỹ thuật số riêng biệt - để mở ra không gian để chuyển đổi môi trường dữ liệu và tăng tính linh hoạt hơn.
• Cơ sở hạ tầng CNTT kế thừa: Theo thời gian, những nguồn lực và đầu tư cần thiết để cập nhật các hệ thống lớn, quan trọng, cơ sở hạ tầng CNTT kế thừa vẫn còn tồn tại trong hầu hết các doanh nghiệp. Tuy nhiên, do cơ sở hạ tầng kế thừa không được xây dựng để xử lý các nhu cầu cao của khối lượng công việc tính toán và dữ liệu ngày nay, nó tạo ra các tắc nghẽn kinh niên ảnh hưởng đáng kể đến các đường ống dữ liệu và hiệu suất phân tích. Do đó, mọi báo cáo dữ liệu liên quan thường chậm trễ và không hữu ích cho việc ra quyết định chủ động.
• Sợ thay đổi: Một trong những rào cản lớn nhất để đạt được sự linh hoạt và tổ chức dữ liệu tối ưu là văn hóa chống lại sự thay đổi tự nhiên. Trong hầu hết các doanh nghiệp, nhân viên thường không quen thuộc với các công nghệ hoặc phương pháp mới, được thiết kế để tối ưu hóa cho sự linh hoạt và tổ chức, chẳng hạn như DevOps, container hoặc microservice. Có thể rất khó để vượt qua nỗi sợ thay đổi này và trong một số trường hợp, việc toàn bộ tổ chức áp dụng các phương pháp linh hoạt mới có thể khiến nhân viên mất một thời gian dài để làm quen.
• Phân mảnh dữ liệu: Nhiều tổ chức không biết chính xác dữ liệu có giá trị của họ nằm ở đâu, vì nó thường nằm rải rác trong các silo dữ liệu trên nhiều hệ thống kế thừa khác nhau. Điều này khiến cho việc kết hợp các luồng dữ liệu cho mục đích phân tích gần như không thể, và có thể dẫn đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu kém.
• Quá trình phân tích quá đơn giản: Để giải quyết khối lượng dữ liệu khổng lồ với các hạn chế của những hệ thống CNTT cũ, nhiều công cụ phân tích dữ liệu đơn giản hóa dữ liệu đang được sử dụng để tăng tốc độ ra kết quả. Báo cáo tổng hợp hoặc báo cáo dựa trên dữ liệu có thể được tạo một cách nhanh chóng và đôi khi cung cấp một cái nhìn tổng quan đúng đắn về tình hình kinh doanh hiện tại, tuy nhiên chúng không cung cấp sự hiểu biết thực sự về các hoạt động của tổ chức và/hoặc thị trường mà nó hoạt động, mà đây lại là trường hợp sử dụng quan trọng nhất của phân tích dữ liệu.
• Quy định bảo mật dữ liệu: Sự gia tăng của các quy định về quản trị và chất lượng dữ liệu như GDPR (Quy định bảo vệ dữ liệu chung) và Đạo luật bảo mật người tiêu dùng California đã khiến việc thiết lập các chiến lược dữ liệu rõ ràng trở nên cần thiết. Có một đội ngũ chuyên trách chịu trách nhiệm đảm bảo tất cả dữ liệu có liên quan, chính xác và tuân thủ cũng rất quan trọng; tuy nhiên, điều này đặt ra một thách thức lớn đối với hầu hết các tổ chức. Nhiều nỗ lực đã được thực hiện để theo kịp với số lượng dữ liệu ngày càng tăng và tuân thủ những quy định nghiêm ngặt, và điều đó thậm chí còn khó khăn hơn đối với các tổ chức có nguồn nhân lực và kỹ thuật hạn chế. Đó là lý do tại sao việc xây dựng một đội ngũ chuyên trách để hỗ trợ một chiến lược dữ liệu rõ ràng và quá trình thực hiện chiến lược đó là điều cực kỳ quan trọng.

Sự trưởng thành dữ liệu yêu cầu những gì?

Để vượt qua các thách thức phổ biến về tính linh hoạt dữ liệu và đạt đến mức độ trưởng thành phân tích mong muốn, các tổ chức nên xem xét lựa chọn đám mây. Đám mây giúp doanh nghiệp dễ dàng bắt đầu một vấn đề gì đó từ đầu. Các nền tảng đám mây cũng có thể cho phép các tổ chức dễ dàng hiện đại hóa cơ sở hạ tầng kế thừa hiện có của mình và tập hợp các silo dữ liệu trước đó, do đó tránh mọi sự phức tạp vốn có và giảm sự phụ thuộc vào các bộ phận CNTT vốn đã quá tải.

Cùng với việc thực hiện các cải tiến kỹ thuật dựa trên đám mây, các tổ chức cũng nên đào tạo nhân viên của mình về giá trị của sự linh hoạt dữ liệu và phác thảo rõ ràng lý do tại sao nó lại rất quan trọng. Đưa bài học này vào cuộc sống bằng cách thực hiện các chương trình đào tạo định kỳ hoặc các dự án nghiên cứu nhỏ có thể mang lại hiệu quả. Một điều cũng quan trọng chính là việc tuyển dụng những nhân viên mới, những người có kinh nghiệm và có hiểu biết về sự linh hoạt.

Sử dụng các công cụ dữ liệu nhanh, thực hành tốt để đạt được thành công lâu dài

Để phát triển mạnh mẽ trong bối cảnh kinh doanh cạnh tranh ngày nay, dữ liệu phải là trung tâm của mọi tổ chức, trong bất kể ngành công nghiệp nào. Thay vì chỉ tập trung vào tốc độ thu thập dữ liệu hoặc kết quả phân tích tức thời, hãy ưu tiên những suy nghĩ khác biệt và sửa đổi các quy trình liên quan đến dữ liệu bất cứ khi nào cần thiết, để khắc phục các vấn đề tồn tại lâu dài. Trên tất cả, tư tưởng thiên về tính linh hoạt và thấm nhuần văn hóa linh hoạt vào cả công ty là điều tối quan trọng để thành công.

Công nghệ dựa trên đám mây lai năng động có tầm quan trọng không thể phủ nhận trong nỗ lực đạt được sự trưởng thành dữ liệu; tuy nhiên, nó không thể tự mình giải quyết mọi vấn đề về tính linh hoạt của dữ liệu. Các doanh nghiệp cần xem xét các công nghệ như cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ, bộ chứa và microservice như các công cụ hữu ích trong nhiệm vụ lớn hơn để thấm nhuần văn hóa linh hoạt. Khi làm như vậy, các tổ chức có thể thiết lập các hệ thống và nhóm có khả năng thu thập và hành động dựa trên các phân tích dữ liệu có giá trị vô hạn.

Với các công cụ dữ liệu linh hoạt và các thực hành tốt nhất được áp dụng, các tổ chức sẽ không bị buộc phải nâng cấp và thay thế hệ thống của họ sau mỗi vài năm. Thay vào đó, họ có thể tập trung nỗ lực vào những gì quan trọng nhất: đưa ra quyết định chủ động, mang lại lợi thế cạnh tranh và tối đa hóa cơ hội thị trường.

Hợp Trương