4 CÂU HỎI GIÚP LÃNH ĐẠO RA QUYẾT ĐỊNH DỰA TRÊN DỮ LIỆU HIỆU QUẢ

Trong bối cảnh thị trường biến động và thông tin quá tải, việc ra quyết định là một trong những thử thách lớn nhất đối với mọi nhà lãnh đạo. Thay vì dựa vào cảm tính hay phỏng đoán, việc sử dụng dữ liệu một cách có hệ thống sẽ giúp lãnh đạo đưa ra những quyết định sắc bén, giảm thiểu rủi ro và tăng cơ hội thành công. Bài viết này Trường Doanh Nhân HBR sẽ cung cấp các nội dung dành cho lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu như sau:  

• Định nghĩa và các lợi ích về ra quyết định dựa trên dữ liệu 

• Tìm hiểu chi tiết 4 câu hỏi cốt lõi giúp lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu

• Các thách thức cần giải quyết khi lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu

• Tương lai của việc lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu

• Câu hỏi thường gặp về ra quyết định dựa trên dữ liệu 

1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu là gì?

Một nghiên cứu năm 2018 của IDC cũng lưu ý rằng các tổ chức đã đầu tư hàng nghìn tỷ đô la để hiện đại hóa doanh nghiệp, nhưng 70% trong số các sáng kiến ​​này thất bại vì họ ưu tiên đầu tư công nghệ mà không xây dựng một nền văn hóa dữ liệu hỗ trợ.

Theo định nghĩa từ coursera: “Ra quyết định dựa trên dữ liệu hay Data-driven decision-making (DDDM) đơn giản có nghĩa là sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.”

Trong mô hình này, dữ liệu trở thành nền tảng chính giúp lãnh đạo hiểu rõ tình hình doanh nghiệp, khách hàng và thị trường. 

Điểm cốt lõi của ra quyết định dựa trên dữ liệu là chuyển hóa thông tin thô thành insight giá trị, từ đó lãnh đạo có thể đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và giảm thiểu rủi ro. Nói một cách dễ hiểu, thay vì lãnh đạo nói “tôi nghĩ” thì ra quyết định dựa trên dữ liệu sẽ giúp các nhà lãnh đạo bắt đầu nói “ dữ liệu cho thấy…”

2. Lợi ích khi lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu là gì? 

Ra quyết định dựa trên dữ liệu không chỉ là một phương pháp hiện đại mà còn là “vũ khí” cạnh tranh giúp lãnh đạo nâng cao năng lực quản trị, tối ưu hiệu suất và dẫn dắt doanh nghiệp đi đúng hướng trong thời kỳ biến động. 

Các lợi ích dễ nhận thấy khi lãnh đạo sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định có thể thấy như: 

1 - Quyết định chính xác và bớt cảm tính

Dữ liệu phản ánh thực tế khách quan, giúp lãnh đạo nhìn nhận vấn đề toàn diện. Khi dựa trên bằng chứng, các quyết định sẽ bớt cảm tính, hạn chế sai lầm và giảm thiểu chi phí do lựa chọn sai lầm gây ra.

2 - Tăng tốc độ phản ứng với thị trường 

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt, tốc độ ra quyết định là lợi thế. Nhờ dữ liệu cập nhật theo thời gian thực, lãnh đạo có thể nhanh chóng nắm bắt xu hướng mới, điều chỉnh chiến lược marketing, bán hàng hay vận hành kịp thời.

3 - Nâng cao hiệu quả vận hành và quản trị nhân sự

Phân tích dữ liệu nội bộ giúp xác định bộ phận nào hoạt động hiệu quả, đâu là điểm nghẽn trong quy trình, và đâu cần tối ưu nguồn lực. Đồng thời, dữ liệu nhân sự cho phép lãnh đạo đánh giá chính xác hiệu suất, xây dựng cơ chế khen thưởng – đào tạo phù hợp.

4 - Hỗ trợ lãnh đạo xây dựng chiến lược dài hạn

Những dữ liệu được phân tích theo thời gian dài giúp lãnh đạo phát hiện xu hướng, dự đoán rủi ro và cơ hội trong tương lai. Đây là nền tảng quan trọng để hoạch định chiến lược phát triển bền vững.

3. 4 câu hỏi giúp lãnh đạo thành công trong ra quyết định dựa trên dữ liệu

Theo nghiên cứu của Eric Haller and Greg Satell ở bài viết Data-Driven Decisions Start with These 4 Questions ở trang Harvard Business Review về quyết định dựa trên dữ liệu, Trường doanh nhân HBR đưa ra gợi ý về 4 câu hỏi giúp lãnh đạo có thể ra quyết định dựa trên dữ liệu thành công bao gồm:

• Vấn đề lãnh đạo cần ra quyết định là gì? 

• Lãnh đạo cần những dữ liệu nào để trả lời các câu hỏi đó?

• Dữ liệu cho lãnh đạo biết điều gì? 

• Quyết định dựa trên dữ liệu này mang lại tác động gì?

Vậy làm thế nào để lãnh đạo có thể áp dụng vào thực tế trong việc ra quyết định, hãy cùng tìm hiểu chi tiết dưới đây: 

Câu hỏi 1: Vấn đề chính lãnh đạo cần ra quyết định là gì?

Để ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả, người lãnh đạo cần bắt đầu bằng việc đặt một câu hỏi rõ ràng, cụ thể về vấn đề hoặc mục tiêu kinh doanh đang gặp phải. Đây là bước quan trọng nhất định hình toàn bộ quá trình phân tích và hành động.

Nhiều lãnh đạo thường vội vàng phân tích dữ liệu khi gặp một triệu chứng như "doanh số sụt giảm" hay "lượng truy cập website giảm". Tuy nhiên, đây chỉ là bề nổi của vấn đề. Thay vì tìm hiểu xem "Doanh số giảm bao nhiêu?", câu hỏi đúng hơn phải là "Tại sao doanh số lại giảm?". 

Bằng cách đào sâu, bạn có thể khám phá ra nguyên nhân gốc rễ, ví dụ như "Tỷ lệ chuyển đổi từ giỏ hàng sang thanh toán đang thấp", "Chiến dịch marketing gần đây không hiệu quả", hoặc "Sự cạnh tranh từ đối thủ mới". 

Việc xác định chính xác vấn đề ngay từ đầu sẽ giúp bạn tập trung nguồn lực vào đúng chỗ, tránh lãng phí thời gian và công sức vào việc phân tích dữ liệu không liên quan. Một phương pháp hiệu quả để làm rõ vấn đề là áp dụng nguyên tắc SMART, biến một ý tưởng chung chung thành một câu hỏi cụ thể, đo lường được, có thể đạt được, phù hợp và có thời hạn.

Câu hỏi 2: Lãnh đạo cần những dữ liệu nào để trả lời câu hỏi đó?

Sau khi đã có câu hỏi trọng tâm, bước tiếp theo là xác định các loại dữ liệu cần thiết để tìm ra câu trả lời chính xác nhất. Việc thu thập dữ liệu đúng và đủ là nền tảng để có những phân tích sâu sắc.

Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau. Đối với các vấn đề nội bộ, bạn có thể thu thập:

• Dữ liệu khách hàng (nhân khẩu học, hành vi mua sắm)
• Dữ liệu hoạt động (tồn kho, chuỗi cung ứng)
• Dữ liệu tài chính (doanh thu, chi phí). 

Để có cái nhìn toàn cảnh, bạn cần tìm kiếm dữ liệu bên ngoài như:

• Báo cáo thị trường
• Xu hướng ngành
• Dữ liệu hành vi người tiêu dùng từ các đơn vị nghiên cứu uy tín
• Thông tin về đối thủ cạnh tranh. 

Việc lựa chọn dữ liệu cần có sự cân nhắc kỹ lưỡng về chất lượng. Dữ liệu phải sạch, đáng tin cậy và có liên quan trực tiếp đến câu hỏi bạn đã đặt ra ở bước 1. Theo báo cáo từ các tổ chức tư vấn hàng đầu thế giới như McKinsey và Gartner, các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu lớn (big data) một cách hiệu quả thường có lợi thế cạnh tranh vượt trội.

Ở câu hỏi thứ 2 này, khi xem xét thu thập dữ liệu cần hiểu rõ thêm “ Dữ liệu được lấy từ nguồn nào?” và “Dữ liệu được phân tích như thế nào?”. Chúng ta cùng đi phân tích chi tiết 2 câu hỏi này: 

1 - Dữ liệu được lấy từ nguồn nào? 

Dữ liệu vốn xuất phát từ các sự kiện thực tế như giao dịch, chẩn đoán hay kiểm kê, rồi được lưu trữ trong những hệ thống khổng lồ. Tuy vậy, ít ai để ý đến nguồn gốc của dữ liệu, trong khi chất lượng thu thập lại rất khác nhau. 

Theo Gartner, doanh nghiệp trung bình mất 15 triệu USD mỗi năm vì dữ liệu kém chất lượng. Sai sót có thể đến từ con người (ví dụ nhân viên bán lẻ nhập sai tồn kho) hoặc từ hệ thống (mất điện, lỗi giao dịch tài chính...).

Dữ liệu sai còn nguy hiểm hơn là không có dữ liệu. Có nghiên cứu cho thấy 65% dữ liệu tồn kho của một nhà bán lẻ là không chính xác. Ngoài ra, còn có vấn đề pháp lý: dữ liệu có được thu thập với sự đồng ý hợp lệ hay không (theo chuẩn GDPR của EU).

Vì vậy, đừng mặc định dữ liệu luôn đúng. Hãy luôn hỏi: dữ liệu đến từ đâu, được thu thập và lưu trữ thế nào? Cũng như tài chính cần kiểm toán, dữ liệu cũng cần được kiểm tra kỹ lưỡng.

2 - Dữ liệu được phân tích ra sao để tạo ra kết quả?

Ngay cả khi dữ liệu chính xác, mô hình phân tích vẫn có thể sai lệch. Nhiều mô hình lấy từ nguồn mở rồi được dùng lại mà không ai nhớ rõ chúng được xây dựng ra sao. Điều này dễ dẫn đến sai sót nghiêm trọng, như trường hợp hai nhà kinh tế học mắc lỗi Excel khi nghiên cứu về nợ công Mỹ, gây ảnh hưởng lớn đến chính sách.

Khi mô hình ngày càng phức tạp, rủi ro như quá khớp (overfitting) hay rò rỉ dữ liệu càng dễ xảy ra. Ngay cả những “ông lớn” như Amazon, Google cũng từng gặp bê bối vì sai lệch mô hình.

Vì vậy, điều quan trọng là luôn đặt câu hỏi: mô hình này có phù hợp với mục tiêu không, có tính đúng yếu tố cần thiết không, và kết quả có phản ánh thực tế không?

Câu hỏi 3: Dữ liệu cho lãnh đạo biết điều gì?

Câu hỏi thứ 3 này là giai đoạn chuyển đổi dữ liệu thô thành những insight (thông tin tin chi tiết) có giá trị, cung cấp cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định. Nó đòi hỏi tư duy phân tích để tìm ra các xu hướng, mối liên hệ và câu chuyện ẩn sau các con số.

Một tệp dữ liệu lớn có thể vô nghĩa nếu không được phân tích đúng cách. Bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích, bạn có thể khám phá ra những sự thật bất ngờ. Ví dụ, dữ liệu bán hàng có thể cho thấy khách hàng ở độ tuổi 25-35 có tỷ lệ mua lại cao nhất, trong khi chiến dịch marketing của bạn lại đang tập trung vào nhóm khách hàng trẻ tuổi hơn.

Insight này giúp bạn đưa ra quyết định chiến lược: chuyển hướng ngân sách tiếp thị sang phân khúc khách hàng tiềm năng này. Để việc phân tích dễ dàng hơn, việc trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ, đồ thị rõ ràng là rất quan trọng. 

Điều này giúp bạn và đội ngũ nhanh chóng nắm bắt các xu hướng phức tạp mà không cần phải xem xét từng con số riêng lẻ.

Câu hỏi 4: Quyết định dựa trên dữ liệu này sẽ mang lại tác động gì? 

Sau khi đã có insight từ dữ liệu, người lãnh đạo phải:

• Đánh giá rủi ro
• Dự đoán kết quả 
• Lên kế hoạch đo lường tác động của quyết định.

Bước cuối cùng này là để đảm bảo quyết định đưa ra không chỉ đúng mà còn mang lại hiệu quả bền vững. 

Ra quyết định dựa trên dữ liệu không có nghĩa là loại bỏ hoàn toàn kinh nghiệm hay trực giác của người lãnh đạo. Thay vào đó, nó là sự kết hợp giữa các insight có được từ dữ liệu và kinh nghiệm thực tiễn để đưa ra lựa chọn tối ưu nhất. 

Trước khi thực thi, hãy đặt câu hỏi về tác động tiềm năng: "Quyết định này sẽ giúp tăng doanh thu bao nhiêu?", "Rủi ro là gì và làm thế nào để giảm thiểu?". Quan trọng hơn, bạn cần thiết lập các chỉ số KPI cụ thể để đo lường hiệu quả sau khi quyết định được thực hiện. 

Đây là bước then chốt để đảm bảo quyết định đã đưa ra thực sự thành công. Hơn nữa, quá trình này là một vòng lặp cải tiến liên tục. Dữ liệu từ kết quả của quyết định sẽ trở thành đầu vào cho các phân tích và quyết định tiếp theo trong tương lai.

Hãy nhớ rằng, sức mạnh của dữ liệu nằm ở cách chúng ta đặt câu hỏi. Một khi đã làm chủ được quy trình này, bạn không chỉ giảm thiểu rủi ro mà còn mở khóa tiềm năng tăng trưởng to lớn cho doanh nghiệp của mình. 

4. Những thách thức khi lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu

Không thể phủ nhận ra quyết định dựa trên dữ liệu mang lại nhiều lợi ích nhưng đây không phải là việc dễ dàng. Các nhà lãnh đạo thường phải đối mặt với một loạt thách thức từ chất lượng dữ liệu đến khả năng phân tích của đội ngũ. 

1 - Chất lượng dữ liệu thấp

Một trong những rào cản lớn nhất là chất lượng dữ liệu kém. Dữ liệu không chính xác, thiếu sót hoặc lỗi thời sẽ dẫn đến phân tích sai lệch và cuối cùng là quyết định sai lầm. Phương châm "rác vào, rác ra" (garbage in, garbage out) luôn đúng trong trường hợp này

2 - Thiếu kỹ năng phân tích chuyên sâu

Bên cạnh đó, thiếu hụt kỹ năng phân tích cũng là một vấn đề phổ biến. Nhiều lãnh đạo và nhân viên có thể chưa được trang bị kiến thức chuyên sâu để xử lý và diễn giải các bộ dữ liệu phức tạp. Để giải quyết, doanh nghiệp cần đầu tư vào đào tạo hoặc tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu

3 - Tình trạng quá tải dữ liệu

Ngoài ra, tình trạng quá tải dữ liệu cũng gây khó khăn. Trong kỷ nguyên big data, việc có quá nhiều thông tin có thể gây ra hiện tượng "tê liệt phân tích", khiến các nhà lãnh đạo bối rối và không thể đưa ra lựa chọn kịp thời.

4 - Thiếu bối cảnh cụ thể

Cuối cùng, một thách thức lớn khác là thiếu bối cảnh. Dữ liệu chỉ phản ánh các con số trong quá khứ, chúng không thể dự đoán chính xác những thay đổi bất ngờ của thị trường hay các yếu tố con người. 

Do đó, người lãnh đạo vẫn phải kết hợp các insight từ dữ liệu với kinh nghiệm, trực giác và sự hiểu biết về bối cảnh thực tế để có được quyết định toàn diện nhất.

5. Tương lai của việc lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu 

Tương lai của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu không chỉ là một xu hướng, mà là một cuộc cách mạng toàn diện trong phong cách lãnh đạo, nơi dữ liệu được tích hợp sâu hơn và thông minh hơn vào mọi khía cạnh của doanh nghiệp.

Trong tương lai gần, sự kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) sẽ đóng vai trò then chốt. Thay vì chỉ phân tích dữ liệu quá khứ, các công cụ AI sẽ cung cấp các dự đoán chính xác về xu hướng thị trường, hành vi khách hàng và hiệu suất hoạt động. 

Điều này giúp các nhà lãnh đạo chuyển từ việc phản ứng bị động sang chủ động đưa ra các chiến lược mang tính tiên đoán. Một xu hướng khác là sự phát triển của phân tích thời gian thực. Dữ liệu sẽ không còn là một báo cáo định kỳ mà là một luồng thông tin liên tục, giúp lãnh đạo đưa ra các quyết định linh hoạt ngay khi thị trường có biến động. 

Hơn nữa, với các nền tảng dữ liệu hợp nhất, những "kho chứa dữ liệu" riêng lẻ trong doanh nghiệp sẽ dần biến mất. Mọi thông tin sẽ được tập trung vào một hệ thống duy nhất, cung cấp một cái nhìn tổng thể, liền mạch về toàn bộ hoạt động kinh doanh.

Tóm lại, tương lai của lãnh đạo dựa trên dữ liệu là một tương lai của sự chính xác, tốc độ và khả năng chiến lược vượt trội.

Trong một thế giới đầy rẫy sự không chắc chắn, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu không còn là một lựa chọn, mà là một yêu cầu bắt buộc đối với mọi nhà lãnh đạo. Bằng cách tuân theo bốn câu hỏi cốt lõi này, bạn sẽ thiết lập một quy trình tư duy khoa học, biến dữ liệu thô thành những quyết định chiến lược có khả năng định hình tương lai.

Lãnh đạo cần có những kỹ năng gì để ra quyết định dựa trên dữ liệu?