CÁCH ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG KHAI THÁC DỮ LIỆU CỦA DOANH NGHIỆP HIỆU QUẢ

Trong kỷ nguyên 4.0, dữ liệu không chỉ là con số thô mà là tài sản chiến lược quyết định lợi thế cạnh tranh. Bài viết này Trường Doanh Nhân HBR sẽ chỉ ra cách đánh giá khả năng khai thác dữ liệu của doanh nghiệp thông qua các tiêu chí, quy trình và thách thức thực tiễn, giúp lãnh đạo tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

Những điểm chính trong bài viết bao gồm:

• 4 lý do doanh nghiệp cần đánh giá khả năng khai thác dữ liệu

• 3 tiêu chí đánh giá khả năng khai thác dữ liệu trong doanh nghiệp

• 8 bước để doanh nghiệp đánh giá khả năng khai thác dữ liệu
• 5 cách để nâng cao khả năng khai thác dữ liệu của doanh nghiệp

1. Tại sao doanh nghiệp cần đánh giá khả năng khai thác dữ liệu?

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu không chỉ là thông tin lưu trữ mà đã trở thành “tài sản chiến lược” quyết định sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Tuy nhiên, để biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh thực sự, việc đánh giá khả năng khai thác dữ liệu là bước đi không thể bỏ qua.

Dưới đây là 4 lý do chính doanh nghiệp cần đánh giá khả năng khai thác dữ liệu:

• Dữ liệu dẫn đường cho quyết định chiến lược
• Gia tăng lợi thế cạnh tranh & hiệu quả kinh doanh
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng và giữ chân khách hàng
• Phát hiện điểm nghẽn và lập lộ trình cải thiện rõ ràng

1 - Dữ liệu dẫn đường cho quyết định chiến lược
Theo khảo sát của Gartner, khoảng 90% các doanh nghiệp hiện nay xem “thông tin & phân tích” là yếu tố then chốt trong chiến lược kinh doanh. Đánh giá khả năng khai thác dữ liệu giúp xác định xem doanh nghiệp đã thực sự đưa dữ liệu vào trung tâm của mọi quyết định hay chưa. 

2 - Gia tăng lợi thế cạnh tranh & hiệu quả kinh doanh
Theo báo cáo “Data Analytics Statistics” do Gitnux công bố năm 2025 cho thấy khoảng 78-92% doanh nghiệp nói rằng phân tích dữ liệu mang lại lợi nhuận cao hơn, hoặc ít nhất giúp họ đạt được hiệu quả kinh doanh vượt trội so với đối thủ. 

3 - Cải thiện trải nghiệm khách hàng và giữ chân khách hàng
Các sáng kiến phân tích dữ liệu (data analytics) thường giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm, từ đó tăng khả năng giữ chân khách và nâng cao thỏa mãn khách hàng. 

4 - Phát hiện điểm nghẽn và lập lộ trình cải thiện rõ ràng
Nếu không đánh giá khả năng khai thác dữ liệu, doanh nghiệp không thể biết được: dữ liệu đã đầy đủ chưa, chất lượng như thế nào, hệ thống hỗ trợ ra quyết định có hiệu suất hay không. Việc đo lường theo tiêu chí cụ thể giúp xác định các điểm yếu – ví dụ dữ liệu thiếu, sai, hoặc không được sử dụng - từ đó lập kế hoạch cải thiện có lộ trình (ngắn hạn, trung hạn, dài hạn).

2. Các tiêu chí đánh giá khả năng khai thác dữ liệu trong doanh nghiệp

Để biết doanh nghiệp có đang khai thác dữ liệu hiệu quả hay không, cần có hệ thống đo lường cụ thể. Tương tự như chỉ số OEE (Overall Equipment Effectiveness) dùng trong sản xuất để đo lường hiệu quả thiết bị, nghiên cứu của Giovanni Miragliotta và cộng sự đã đề xuất Chỉ số Năng suất Dữ liệu (Data Productivity Index).

Chỉ số này dựa trên ba tiêu chí then chốt là: 

• Tính sẵn sàng của dữ liệu 
• Chất lượng dữ liệu 
• Hiệu suất hệ thống hỗ trợ ra quyết định

2.1. Tính sẵn sàng của dữ liệu (Data Availability)

Tính sẵn sàng phản ánh khả năng doanh nghiệp có thể nhận diện và tiếp cận toàn bộ dữ liệu cần thiết cho quá trình ra quyết định.

• Bao gồm cả dữ liệu được tạo ra (generated data) và dữ liệu thực sự hữu ích (interesting data).
• Những thất thoát thường gặp:
• Thiếu hạ tầng CNTT phù hợp (ví dụ: không có cảm biến theo dõi, hệ thống lưu trữ không đầy đủ).
• Dữ liệu tồn tại nhưng không được kết nối hoặc không thể truy cập khi cần thiết.

Một hệ thống dữ liệu có tính sẵn sàng cao sẽ giúp nhà quản trị có bức tranh toàn diện để đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

2.2. Chất lượng dữ liệu (Data Quality)

Chất lượng dữ liệu là nền tảng quyết định mức độ tin cậy của thông tin rút ra từ dữ liệu.

• Ba đặc tính cốt lõi: đúng hạn - đầy đủ - chính xác.
• Các trường hợp gây suy giảm chất lượng:
• Dữ liệu được tạo ra nhưng thu thập quá chậm, không kịp phục vụ cho quá trình ra quyết định.
• Dữ liệu thiếu sót, không đầy đủ hoặc có sai lệch trong quá trình ghi nhận.

Chất lượng dữ liệu cao đồng nghĩa với việc các phòng ban có thể sử dụng dữ liệu mà không cần nhiều bước làm sạch hoặc hiệu chỉnh, từ đó tăng tốc độ và độ chính xác trong quyết định kinh doanh.

2.3. Hiệu suất hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS Performance)

Tiêu chí này đánh giá mức độ mà doanh nghiệp quản lý, xử lý và khai thác dữ liệu thông qua hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision Support Systems – DSS).

• Dữ liệu được gia tăng giá trị (valorized data): dữ liệu được xử lý bằng thuật toán, mô hình phân tích hoặc AI để trở nên hữu ích hơn.
• Dữ liệu tích hợp (integrated data): dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, giúp loại bỏ tình trạng phân mảnh thông tin.
• Dữ liệu sử dụng (used data): dữ liệu thực sự được áp dụng vào quyết định, chứ không chỉ tồn tại dưới dạng báo cáo.

Một hệ thống DSS hiệu quả giúp dữ liệu chuyển hóa thành tri thức và thành hành động cụ thể, thay vì chỉ dừng lại ở con số.

Công thức tổng hợp

Theo nghiên cứu “Data driven management in Industry 4.0: a method to measure Data Productivity”  của Giovanni Miragliotta và cộng sự thì ba tiêu chí trên kết hợp lại tạo thành Chỉ số Năng suất Dữ liệu (Data Productivity Index), được tính theo công thức sau:

Ý nghĩa công thức:

• Nếu một yếu tố bằng 0 → toàn bộ chỉ số bằng 0. Nghĩa là, dữ liệu có sẵn nhưng kém chất lượng hoặc không được dùng trong quyết định thì coi như vô nghĩa.
• Khi cả ba yếu tố đều cao → dữ liệu được coi là tài sản sinh lợi thực sự, tạo giá trị kinh tế và lợi thế cạnh tranh.
• Doanh nghiệp có thể sử dụng công thức này để tính toán mức độ hiệu quả khai thác dữ liệu theo từng quy trình, từ đó phát hiện điểm nghẽn: dữ liệu có đầy đủ nhưng không chính xác, hay dữ liệu tốt nhưng không được tích hợp vào quyết định.

Công thức này không chỉ là phép tính, mà là khung chuẩn để doanh nghiệp tự soi chiếu và cải thiện liên tục.

3. Quy trình đánh giá khả năng khai thác dữ liệu của doanh nghiệp

Để đánh giá khả năng khai thác dữ liệu trong doanh nghiệp hiệu quả, doanh nghiệp cần triển khai theo 8 bước dưới đây:

• Xác định mục tiêu và nhu cầu dữ liệu
• Đánh giá nguồn dữ liệu
• Đánh giá khả năng phân tích dữ liệu
• Đánh giá cơ sở hạ tầng dữ liệu
• Đánh giá quy trình quản lý dữ liệu
• Phân tích khả năng tạo giá trị từ dữ liệu
• Đánh giá khả năng mở rộng và tăng cường
• Tạo lập kế hoạch và hành động

Dưới đây là phân tích chi tiết 8 bước trên, bạn có thể tham khảo cho doanh nghiệp của mình:

3.1. Xác định mục tiêu và nhu cầu dữ liệu

1 - Xác định mục tiêu:
Trước hết, doanh nghiệp cần làm rõ: mình muốn dùng dữ liệu để làm gì. Có thể là:

• Tối ưu quy trình làm việc để tiết kiệm chi phí và thời gian.
• Hiểu rõ khách hàng để bán hàng hiệu quả hơn.
• Dự báo xu hướng thị trường để đi trước đối thủ.
• Cải thiện sản phẩm/dịch vụ.
• Tăng trưởng doanh thu bền vững.

2 - Xác định nhu cầu dữ liệu: Để đạt mục tiêu trên, cần biết chính xác loại dữ liệu nào mình cần thu thập, ví dụ:

• Dữ liệu khách hàng: Ai mua, mua khi nào, mua bao nhiêu, hành vi trên website/mạng xã hội.
• Dữ liệu vận hành: Chi phí sản xuất, hiệu suất nhân sự, tốc độ xử lý đơn hàng.
• Dữ liệu thị trường: Xu hướng ngành, thông tin đối thủ, biến động giá cả.

3.2. Đánh giá nguồn dữ liệu

1 - Nguồn dữ liệu nội bộ (dữ liệu trong doanh nghiệp):

• Kiểm tra hệ thống CRM, ERP, phần mềm bán hàng.
• Xem dữ liệu có đầy đủ, chính xác, cập nhật chưa.
• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, thiếu sót.

2 - Nguồn dữ liệu bên ngoài (dữ liệu thị trường):

• Báo cáo ngành, dữ liệu thị trường từ cơ quan nghiên cứu.
• Dữ liệu từ Google, Facebook Ads, TikTok Ads.
• Phân tích xu hướng từ mạng xã hội hoặc Google Trends.

3 - Khả năng kết nối:

• Các hệ thống có “nói chuyện” được với nhau không?
• Doanh nghiệp đã dùng nền tảng lưu trữ tập trung (cloud, kho dữ liệu) chưa?
• Nếu không, dữ liệu sẽ rời rạc và khó khai thác hiệu quả.

3.3. Đánh giá khả năng phân tích dữ liệu

1 - Công cụ phân tích:
Hãy xem doanh nghiệp hiện đang dùng công cụ nào để đọc và hiểu dữ liệu. 

Ví dụ: Google Data Studio, Power BI, Tableau, hoặc các công cụ có ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI, Machine Learning). Nếu chưa có, đây là lúc cân nhắc đầu tư để phân tích dữ liệu trực quan và chính xác hơn.

2 - Năng lực nhân sự:
Đội ngũ có biết cách đọc báo cáo, khai thác dữ liệu hay chưa? Nếu chưa đủ kỹ năng, có hai hướng:

• Đào tạo nhân sự hiện tại để nâng cao năng lực.
• Thuê ngoài chuyên gia hoặc cộng tác với đơn vị có kinh nghiệm.

3 - Khả năng tự động hóa và AI: 

Hãy kiểm tra xem dữ liệu có được phân tích tự động chưa. Ví dụ:

• Báo cáo có tự động cập nhật hay phải làm thủ công?
• Có công cụ phân khúc khách hàng tự động không?
• Có ứng dụng AI để dự đoán nhu cầu, gợi ý sản phẩm hoặc hỗ trợ ra quyết định chưa?

3.4. Đánh giá cơ sở hạ tầng dữ liệu

1 - Hệ thống lưu trữ:

Dữ liệu của doanh nghiệp hiện đang được lưu ở đâu? Trên máy tính nội bộ (on-premise), trên nền tảng đám mây (cloud), hay kết hợp cả hai (hybrid)? Cần xem hệ thống này có đủ dung lượng, tốc độ xử lý và khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu tương lai không.

2 - Bảo mật dữ liệu:
Dữ liệu chính là tài sản quan trọng. Doanh nghiệp cần kiểm tra:

• Có phân quyền truy cập rõ ràng cho từng bộ phận chưa?
• Có sao lưu dữ liệu định kỳ để tránh mất mát không?
• Có giải pháp bảo mật để ngăn chặn rò rỉ hoặc tấn công mạng không?

3.5. Đánh giá quy trình quản lý dữ liệu

1 - Quy trình thu thập và cập nhật: 

Dữ liệu chỉ có giá trị khi được cập nhật thường xuyên. Doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu được thu thập đúng chuẩn, hạn chế tối đa nhập liệu thủ công để tránh sai sót.

2 - Quản lý chất lượng dữ liệu: 

Dữ liệu thiếu, sai định dạng hoặc trùng lặp sẽ khiến phân tích sai lệch. Doanh nghiệp nên có quy trình kiểm tra và công cụ “làm sạch dữ liệu” để đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và nhất quán.

3 - Chia sẻ và cộng tác dữ liệu: 

Một doanh nghiệp mạnh là doanh nghiệp có thể khai thác dữ liệu đồng bộ. Vì vậy, cần đánh giá khả năng chia sẻ dữ liệu giữa các phòng ban, đồng thời xây dựng hệ thống báo cáo trực quan giúp ban lãnh đạo và nhân sự dễ dàng ra quyết định nhanh chóng.

3.6. Phân tích khả năng tạo giá trị từ dữ liệu

1 - Ứng dụng trong chiến lược: 

Dữ liệu không chỉ là thứ để lưu trữ mà cần được sử dụng để hỗ trợ các quyết định quan trọng trong doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần xem liệu dữ liệu đã được sử dụng để:

• Phát triển sản phẩm mới, phù hợp nhu cầu thị trường chưa?
• Định giá sản phẩm sao cho hợp lý và cạnh tranh?
• Mở rộng thị trường hay tìm kiếm khách hàng tiềm năng ở đâu?
• Xây dựng chiến lược dài hạn để phát triển bền vững không?

2 - Ứng dụng trong vận hành: 

Dữ liệu còn giúp doanh nghiệp cải thiện hoạt động hàng ngày. Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để:

• Dự báo nhu cầu khách hàng, giúp tối ưu hóa sản xuất và cung ứng.
• Tối ưu chuỗi cung ứng, giảm chi phí vận chuyển, lưu kho.
• Quản lý tồn kho, đảm bảo không thiếu hàng hay dư thừa sản phẩm.
• Phân tích hành vi mua sắm để tạo ra các chiến dịch marketing phù hợp và tăng trưởng doanh thu.

3.7. Đánh giá khả năng mở rộng và tăng cường

1 - Mở rộng hệ thống: 

Khi doanh nghiệp phát triển, nhu cầu dữ liệu sẽ ngày càng tăng. Vì vậy, doanh nghiệp cần chuẩn bị sẵn sàng cho việc mở rộng hệ thống dữ liệu. Điều này bao gồm:

• Nâng cấp phần cứng, chẳng hạn như máy chủ và ổ lưu trữ, để đáp ứng với lượng dữ liệu ngày càng lớn.
• Nâng cấp phần mềm, như các công cụ phân tích dữ liệu, sao cho có thể xử lý được khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp.
• Cập nhật nền tảng AI, giúp tự động hóa các quy trình phân tích và đưa ra quyết định nhanh chóng.

2 - Cải tiến công nghệ và nhân lực: 

Ngoài việc nâng cấp hệ thống, doanh nghiệp còn cần cải thiện năng lực của đội ngũ. Điều này có thể thực hiện bằng cách:

• Đào tạo nhân sự hiện có để nâng cao kỹ năng làm việc với dữ liệu.
• Tuyển dụng chuyên gia trong các lĩnh vực như dữ liệu, công nghệ và AI.
• Hợp tác với đối tác bên ngoài để áp dụng các công nghệ tiên tiến và giúp doanh nghiệp tiếp cận nhanh chóng với các giải pháp hiện đại như Machine Learning và phân tích dữ liệu nâng cao.

3.8. Tạo lập kế hoạch và hành động

1 - Xây dựng kế hoạch:

Doanh nghiệp cần tạo một kế hoạch triển khai chi tiết để tối ưu hóa việc khai thác dữ liệu. Các bước cần có trong kế hoạch gồm:

• Rà soát lại hệ thống hiện tại, đảm bảo dữ liệu được thu thập đầy đủ.
• Tích hợp và làm sạch dữ liệu để tránh sai sót, trùng lặp.
• Lựa chọn công cụ phân tích phù hợp và triển khai vào công việc.
• Đào tạo nhân sự để sử dụng các công cụ mới.
• Theo dõi và cải tiến liên tục để tối ưu hóa hiệu quả.

2 - Đo lường và đánh giá:

Để đánh giá hiệu quả, doanh nghiệp cần thiết lập các KPI (chỉ số đánh giá hiệu quả) cho từng bộ phận liên quan đến việc khai thác và sử dụng dữ liệu. 

Ví dụ: doanh thu tăng bao nhiêu, chi phí giảm ra sao, hiệu quả chiến dịch marketing như thế nào. Việc đánh giá định kỳ giúp điều chỉnh kế hoạch, đảm bảo chiến lược khai thác dữ liệu luôn phù hợp với mục tiêu phát triển của doanh nghiệp.

4. Cách nâng cao năng lực khai thác dữ liệu của doanh nghiệp

Trong thời đại số, dữ liệu trở thành tài sản quan trọng của mỗi doanh nghiệp. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng tận dụng được hết tiềm năng của dữ liệu. Việc khai thác và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả có thể giúp doanh nghiệp tăng trưởng nhanh chóng, tối ưu chi phí và cải thiện quyết định chiến lược. 

Dưới đây là 5 cách mà doanh nghiệp có thể nâng cao năng lực khai thác dữ liệu của mình:

• Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu đồng bộ
• Phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu cho đội ngũ
• Xây dựng quy trình thử nghiệm và đánh giá dữ liệu
• Tận dụng AI và Machine Learning trong phân tích dữ liệu
• Tạo ra báo cáo và dashboard dễ hiểu cho mọi bộ phận

4.1. Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu đồng bộ

Để khai thác dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng một cơ sở hạ tầng dữ liệu đồng bộ. Điều này bao gồm việc kết nối tất cả các nguồn dữ liệu như CRM, hệ thống POS, website, ứng dụng di động, và các nền tảng marketing (Facebook Ads, Google Ads, etc.). Khi dữ liệu được đồng bộ, việc phân tích và ra quyết định trở nên chính xác và nhanh chóng hơn.

Cách thực hiện:

• Xây dựng hệ thống API để kết nối các nền tảng khác nhau.
• Sử dụng các công cụ BI (Business Intelligence) như Power BI hoặc Tableau để tạo báo cáo và dashboard.

4.2. Phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu cho đội ngũ

Không chỉ là công cụ, yếu tố con người cũng quyết định thành công trong việc khai thác dữ liệu. Đào tạo đội ngũ nhân viên về Data Literacy (khả năng đọc hiểu và phân tích dữ liệu) là bước quan trọng để tối ưu hóa quy trình làm việc.

Cách thực hiện:

• Cung cấp các khóa học về phân tích dữ liệu cho đội ngũ.
• Đưa ra các chương trình đào tạo về cách đọc hiểu báo cáo và các chỉ số quan trọng.

4.3. Xây dựng quy trình thử nghiệm và đánh giá dữ liệu

Mỗi chiến lược marketing hoặc bán hàng đều cần có một cơ chế A/B Testing để kiểm tra tính hiệu quả của các chiến dịch. Việc thử nghiệm và đánh giá giúp doanh nghiệp biết được chiến lược nào đang hoạt động tốt và có thể tối ưu hơn nữa.

Cách thực hiện:

• Triển khai các thử nghiệm A/B trong các chiến dịch quảng cáo.
• Sử dụng các công cụ như Google Optimize hoặc Optimizely để dễ dàng theo dõi và phân tích kết quả thử nghiệm.

4.4. Tận dụng AI và Machine Learning trong phân tích dữ liệu

AI và Machine Learning không còn là công nghệ xa lạ đối với các doanh nghiệp. Các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu lớn nhanh chóng, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu.

Cách thực hiện:

• Áp dụng AI vào phân tích dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa các chiến lược cá nhân hóa.
• Sử dụng các công cụ AI như Google Cloud AI hoặc IBM Watson để hỗ trợ phân tích.

4.5. Tạo ra báo cáo và dashboard dễ hiểu cho mọi bộ phận

Một trong những cách hiệu quả nhất để tối ưu hóa khai thác dữ liệu là việc tạo ra các báo cáo và dashboard trực quan, dễ hiểu cho từng bộ phận trong doanh nghiệp. Điều này giúp tất cả các phòng ban có thể theo dõi và đánh giá hiệu quả công việc dựa trên dữ liệu thực tế.

Cách thực hiện:

• Sử dụng các công cụ BI (Business Intelligence) như Tableau, Power BI để tạo báo cáo.
• Đảm bảo các báo cáo được tối ưu hóa cho người dùng cuối, dễ đọc và dễ hiểu.

Việc đánh giá khả năng khai thác dữ liệu là một bước đi quan trọng giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa hoạt động mà còn nâng cao lợi thế cạnh tranh trong thời đại số. Dữ liệu không chỉ là tài nguyên mà còn là chìa khóa quyết định cho những chiến lược kinh doanh hiệu quả, trải nghiệm khách hàng tốt hơn và tăng trưởng bền vững.

Bằng cách xác định mục tiêu rõ ràng, cải thiện quy trình quản lý dữ liệu, và áp dụng các công nghệ tiên tiến như AI, Machine Learning, doanh nghiệp có thể tối đa hóa giá trị từ dữ liệu. Khi thực hiện các bước đánh giá và cải tiến liên tục, doanh nghiệp sẽ tạo ra nền tảng vững chắc cho sự phát triển lâu dài, đồng thời duy trì sự linh hoạt trong việc thích nghi với thay đổi của thị trường.