CHUẨN HÓA DỮ LIỆU CHO AI: 10 BƯỚC LÃNH ĐẠO DOANH NGHIỆP CẦN LÀM

Trong thời đại AI bùng nổ, dữ liệu chính là tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp. Nếu AI được ví như một bộ não, thì dữ liệu chính là “dòng máu” nuôi dưỡng và quyết định trí tuệ của bộ não đó. Thế nhưng, theo nghiên cứu của Gartner (2023), có tới 80% dự án AI thất bại do dữ liệu thiếu chuẩn hóa hoặc không đáng tin cậy. Điều này cho thấy: muốn AI thực sự mang lại lợi thế cạnh tranh, lãnh đạo cần bắt đầu từ gốc rễ chuẩn bị dữ liệu cho AI.

Bài viết này sẽ giúp lãnh đạo doanh nghiệp:

• Hiểu tại sao dữ liệu là yếu tố đầu tiên cần quan tâm khi triển khai AI.
• Phân biệt các loại dữ liệu cần thiết cho AI (Fast Data & Big Data).
• Nhận thức được các sai lầm thường gặp khi chuẩn bị dữ liệu cho AI
• Nắm được 10 bước cụ thể để xây dựng dữ liệu cho AI, từ thiết lập chiến lược dữ liệu, kiểm định chất lượng, bảo mật đến tối ưu hạ tầng lưu trữ.

1. Mối quan hệ chặt chẽ giữa Dữ liệu và AI là gì? 

“AI chỉ thông minh đến mức dữ liệu mà nó được huấn luyện, chất lượng dữ liệu quyết định trực tiếp đến hiệu quả của mô hình AI” (MIT Sloan Management Review, 2021), nguyên tắc “Garbage In, Garbage Out” cho thấy nếu dữ liệu sai lệch hoặc không nhất quán thì kết quả từ mô hình AI cũng sẽ thiếu tin cậy, thậm chí gây hại trong những quyết định quan trọng như chẩn đoán y tế hay dự đoán tài chính. 

Theo Gartner (2023), chất lượng dữ liệu kém khiến doanh nghiệp toàn cầu thiệt hại trung bình 12,9 triệu USD mỗi năm. Nghiên cứu của McKinsey (2022) cũng chỉ ra rằng các tổ chức có chiến lược dữ liệu bài bản tạo ra giá trị từ AI cao gấp 3 lần so với các doanh nghiệp chạy theo xu hướng mà thiếu chuẩn bị.

Vì vậy, thay vì áp dụng AI theo phong trào (FOMO), lãnh đạo cần bắt đầu từ việc xây dựng chiến lược dữ liệu rõ ràng, đảm bảo dữ liệu sạch, chuẩn hóa và gắn liền với mục tiêu kinh doanh. Đây mới là nền tảng để AI mang lại giá trị bền vững cho doanh nghiệp (Harvard Business Review, 2021).

Nếu dữ liệu này không chính xác, không đầy đủ, sai lệch hoặc không nhất quán, đầu ra của mô hình sẽ không đáng tin cậy, không chính xác, hoặc thậm chí có hại. Đặc biệt là đối với các hệ thống AI ngày càng được tích hợp vào các quy trình ra quyết định quan trọng, chẳng hạn như AI trong chẩn đoán y tế hoặc AI dự đoán tài chính, những sự không chính xác có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. 

Mọi người thường chỉ nói về các mô hình AI, nhưng giá trị thật sự lại nằm ở cách doanh nghiệp tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh. Điều này đòi hỏi một chiến lược rõ ràng, thay vì chỉ chạy theo xu hướng. Nhiều doanh nghiệp thất bại khi đầu tư vào AI chỉ vì sợ bị bỏ lỡ (FOMO). Tuy nhiên để thành công, AI phải là một phần của chiến lược chuyển đổi kinh doanh, có mục tiêu rõ ràng và đánh giá được mức độ sẵn sàng của tổ chức.

2. Các loại dữ liệu cho AI

Tất cả các loại AI đều cần dữ liệu để hoạt động và dữ liệu đóng vai trò cốt lõi. AI có thể được so sánh với sự phát triển của con người, từ khi mới sinh đến khi trưởng thành. Kiến thức và thông tin được dạy từ gia đình, trường học và bạn bè, sau đó được sử dụng để đưa ra các quyết định độc lập trong tương lai. 

Đối với AI, lượng dữ liệu càng lớn thì nó sẽ càng thông minh hơn, có khả năng đưa ra quyết định và hành động chính xác hơn.

Dựa vào từng loại AI, dữ liệu có thể chia ra làm 2 dạng:

1- Dữ liệu nhanh (Fast Data)

Fast Data là các dòng dữ liệu phát sinh và xử lý theo thời gian thực. Chúng thường có dung lượng nhỏ nhưng khối lượng rất lớn, đòi hỏi tốc độ xử lý tức thì.

Ví dụ:

• Cảm biến và camera trên xe tự hành liên tục cung cấp thông tin về khoảng cách, tốc độ, tình trạng giao thông để xe kịp thời ra quyết định (PwC, 2025).
• Robot trong dây chuyền sản xuất phân tích hình ảnh sản phẩm trong mili-giây để phát hiện lỗi chất lượng.

Fast Data yêu cầu độ trễ thấp, do đó thường được xử lý ngay trên thiết bị hoặc hệ thống cục bộ (edge computing). Công nghệ lưu trữ phù hợp là NAND Flash như SSD, thẻ nhớ, bộ nhớ nhúng.

2 - Dữ liệu lớn (Big Data):

Big Data là tập hợp khổng lồ các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, được thu thập từ nhiều nguồn: hệ thống IoT, giao dịch thương mại điện tử, mạng xã hội, cảm biến công nghiệp…

AI sẽ phân tích Big Data để:

• Dự báo rủi ro trong tài chính.
• Phát hiện gian lận trong an ninh mạng.
• Phân tích hành vi khách hàng trong bán lẻ và thương mại điện tử.

Theo IDC (2023), khối lượng dữ liệu toàn cầu sẽ đạt 175 zettabyte vào năm 2025, trong đó Big Data chiếm tỷ trọng lớn cho các ứng dụng AI.

Big Data đòi hỏi dung lượng khổng lồ, độ bền cao và chi phí tối ưu. Vì vậy, ổ cứng HDD với công nghệ tiết kiệm điện năng là lựa chọn phổ biến trong các trung tâm dữ liệu.

Fast Data và Big Data đều đóng vai trò quan trọng trong quá trình “huấn luyện” và vận hành AI. Nếu Fast Data giúp hệ thống đưa ra phản ứng tức thì, thì Big Data lại cung cấp nền tảng học hỏi dài hạn và dự báo. 

Do đó, lãnh đạo doanh nghiệp cần có chiến lược dữ liệu toàn diện, vừa chú trọng tốc độ, vừa đảm bảo khả năng lưu trữ lâu dài. Đây là nền tảng để AI mang lại giá trị bền vững và lợi thế cạnh tranh.

3. Thách thức và sai lầm phổ biến lãnh đạo gặp khi triển khai dữ liệu cho AI

Mặc dù tiềm năng của AI là rất lớn, con đường triển khai lại không hề dễ dàng. Các nhà lãnh đạo thường vấp phải những rào cản và hiểu lầm phổ biến, có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực và thất bại. Những sai lầm thường gặp có thể kể đến là:

Sai lầm 1: Dữ liệu không quan trọng bằng thuật toán: Nhiều doanh nghiệp thường tập trung vào việc mua các giải pháp AI đắt tiền hoặc các mô hình phức tạp mà bỏ qua chất lượng của dữ liệu đầu vào. Tuy nhiên, dữ liệu kém chất lượng, thiếu sót, không chính xác hoặc bị thiên lệch sẽ dẫn đến kết quả sai lệch và ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất của AI. 

Sai lầm 2: Kỳ vọng quá cao vào AI: Các nhà lãnh đạo có thể xem AI như một "giải pháp thần kỳ" có thể giải quyết mọi vấn đề. Sự kỳ vọng thiếu thực tế này, kết hợp với việc thiếu kế hoạch triển khai và quản lý rủi ro rõ ràng, có thể dẫn đến sự gián đoạn hoạt động, tổn thất tài chính và thất bại trong việc ứng dụng công nghệ mới.

Doanh nghiệp cần hiểu rằng AI chỉ là một công cụ hỗ trợ, và cần có một lộ trình thực hiện toàn diện để đạt được mục tiêu.  

Sai lầm 3: AI sẽ thay thế con người:  Đây là một nỗi sợ hãi phổ biến nhưng thực tế AI không thay thế hoàn toàn con người mà đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ, giúp nhân sự được giải phóng khỏi các tác vụ lặp lại để tập trung vào những công việc mang tính sáng tạo và chiến lược hơn.

Sự tập trung vào việc áp dụng công nghệ mà thiếu đi sự chuẩn bị về dữ liệu và quy trình là một vấn đề cốt lõi. Điều này cho thấy rằng thách thức không nằm ở bản thân công nghệ AI, mà ở cách tiếp cận của lãnh đạo. Khi thiếu một chiến lược rõ ràng và kỳ vọng quá cao, doanh nghiệp sẽ đối mặt với rủi ro và thất bại. Giải pháp không phải là tìm kiếm một công nghệ tốt hơn, mà là xây dựng năng lực dữ liệu vững chắc. 

Một khía cạnh quan trọng khác là quản trị dữ liệu, vốn thường bị coi là một thủ tục phức tạp. Tuy nhiên, việc chủ động giải quyết các vấn đề như đạo đức, quyền riêng tư dữ liệu, và tính minh bạch thông qua quản trị dữ liệu chặt chẽ sẽ xây dựng lòng tin từ khách hàng và nhân viên. 

3. 10 bước lãnh đạo cần làm để chuẩn bị dữ liệu cho AI 

Việc chuyển đổi sang một doanh nghiệp lấy dữ liệu làm trung tâm đòi hỏi một lộ trình chiến lược có hệ thống, không thể thực hiện một cách vội vã. Dưới đây 10 bước hành động cụ thể mà các nhà lãnh đạo cần triển khai để xây dựng nền móng dữ liệu vững chắc cho sự thành công của AI: 

Bước 1: Gắn AI vào các mục tiêu kinh doanh cụ thể

Thay vì hỏi "AI có thể làm gì?", các nhà lãnh đạo cần bắt đầu bằng câu hỏi "Doanh nghiệp của chúng ta đang đối mặt với vấn đề gì cần giải quyết?". Mục tiêu có thể là tăng trưởng doanh thu, tối ưu hóa quy trình sản xuất, hay cải thiện dịch vụ khách hàng.

Việc xác định mục tiêu cụ thể này sẽ là kim chỉ nam cho toàn bộ quá trình, đảm bảo mọi khoản đầu tư vào dữ liệu và AI đều mang lại giá trị kinh doanh rõ rệt.

Bước 2: Đánh giá năng lực dữ liệu hiện tại 

Sau khi xác định mục tiêu, bước tiếp theo là đánh giá dữ liệu hiện có. Dữ liệu là cốt lõi của mọi ứng dụng AI, do đó, doanh nghiệp cần kiểm tra kỹ lưỡng số lượng, chất lượng và tính đầy đủ của các nguồn dữ liệu nội bộ như hệ thống CRM, ERP, và các dữ liệu bên ngoài như dữ liệu thị trường. Nếu cần, doanh nghiệp nên xem xét việc thu thập thêm hoặc cải thiện chất lượng dữ liệu hiện tại để tối ưu hóa chiến lược

Bước 3: Thiết lập khung quản trị dữ liệu

Sự thiếu hụt các chính sách về quyền riêng tư, bảo mật và đạo đức dữ liệu có thể làm giảm lòng tin của khách hàng và nhân viên, đồng thời tiềm ẩn rủi ro pháp lý.

Quản trị dữ liệu là quá trình thiết lập các chính sách, tiêu chuẩn và quy trình để quản lý và bảo vệ dữ liệu. Điều này bao gồm việc xác định ai có quyền truy cập dữ liệu, trong hoàn cảnh nào, và cách giải thích, áp dụng các quy định liên quan. Việc xây dựng một khung quản trị chặt chẽ là điều tối quan trọng để bảo vệ tài sản trí tuệ, dữ liệu khách hàng và quyền riêng tư của nhân viên. 

Bước 4: Lập kế hoạch thu thập dữ liệu có hệ thống

Việc thu thập dữ liệu một cách ngẫu hứng và không có chiến lược rõ ràng dẫn đến nguồn dữ liệu thiếu tính đa dạng và không đủ chất lượng để huấn luyện các mô hình AI phức tạp.

Để đảm bảo mô hình AI hoạt động chính xác, cần có dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và được gắn nhãn. Doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu, bao gồm crowdsourcing, thu thập dữ liệu từ web (web scraping), sử dụng các bộ dữ liệu mở hoặc tạo dữ liệu tổng hợp. Kế hoạch này cần xác định rõ nguồn dữ liệu, phương pháp thu thập và công cụ phù hợp để đảm bảo dữ liệu có liên quan đến mục tiêu đã đề ra

Bước 5: Làm sạch và ghi nhãn cho dữ liệu

Dữ liệu đầu vào không đủ chất lượng, thiếu sót, hoặc bị thiên lệch là nguyên nhân chính gây ra các kết quả sai lệch và ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất của AI, dẫn đến lãng phí đầu tư. 

Đây là giai đoạn quan trọng nhất, vì dữ liệu đầu vào không đủ chất lượng, thiếu sót, hoặc bị thiên lệch sẽ dẫn đến kết quả sai lệch và ảnh hưởng đến hiệu suất của AI. Quá trình này bao gồm việc loại bỏ lỗi hoặc sự không nhất quán, chuẩn hóa các tính năng số và ghi nhãn dữ liệu một cách chính xác.   

Bước 6: Xây dựng chiến lược dữ liệu tổng thể

Một chiến lược dữ liệu thành công đòi hỏi sự cân bằng giữa hai phương pháp tiếp cận chính: tập trung và phi tập trung. Phương pháp tập trung bao gồm một nguồn đáng tin cậy duy nhất cho các danh mục dữ liệu lớn, phù hợp với các bộ phận như tài chính và pháp chế, nơi tính tuân thủ và bảo mật là ưu tiên hàng đầu. Ngược lại, phương pháp phi tập trung bổ sung tính linh hoạt, cho phép các bộ phận như marketing và bán hàng diễn giải cùng một dữ liệu theo những cách khác nhau để đáp ứng nhu cầu khách hàng tốt hơn.

Bước 7: Lựa chọn giải pháp và công nghệ AI phù hợp

Doanh nghiệp có xu hướng đầu tư vào các giải pháp AI quy mô lớn và đắt tiền, không phù hợp với mục tiêu kinh doanh cụ thể và khả năng tài chính, dẫn đến rủi ro lớn và lãng phí nguồn lực.

Dựa trên mục tiêu kinh doanh và dữ liệu sẵn có, doanh nghiệp cần lựa chọn các giải pháp AI phù hợp. Việc này không nhất thiết phải là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) quy mô khổng lồ, mà có thể là các mô hình nhỏ hơn (SLM) hoặc các giải pháp tùy chỉnh, hợp lý và tiết kiệm chi phí hơn.

Bước 8: Thử nghiệm trên quy mô nhỏ

Việc triển khai AI đồng loạt trên toàn bộ hệ thống mà không có thử nghiệm có thể dẫn đến rủi ro lớn, gây gián đoạn hoạt động và khó khăn trong việc khắc phục lỗi.

Trước khi triển khai đầy đủ, doanh nghiệp nên thử nghiệm giải pháp AI trên quy mô nhỏ. Ví dụ áp dụng AI trong xây dựng kịch bản sale cho phòng kinh doanh để đánh giá hiệu quả của AI trong công việc.

Việc triển khai từng bước giúp đánh giá hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và thực hiện các điều chỉnh cần thiết. Phương pháp này cho phép doanh nghiệp học hỏi và thích nghi một cách linh hoạt.

Bước 9: Đào tạo nhân sự và tích hợp văn hoá doanh nghiệp

Con người là yếu tố then chốt để chuyển đổi từ việc áp dụng công nghệ đơn thuần sang một văn hóa doanh nghiệp lấy dữ liệu làm trung tâm. Việc triển khai AI đòi hỏi nhân viên phải có kỹ năng và kiến thức mới. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các chương trình đào tạo để nâng cao năng lực cho lực lượng lao động.

Theo báo cáo “Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong Thương mại Điện tử tại Đông Nam Á” cho thấy 68% người tiêu dùng Việt sẵn sàng mua hàng nếu nhận được phản hồi ngay lập tức từ chatbot AI. 

Các nhà lãnh đạo phải giải quyết những lo ngại của nhân viên về khả năng bị tự động hóa thay thế công việc một cách minh bạch và nhấn mạnh rằng AI không thay thế con người mà nâng cao vai trò của họ, giải phóng họ khỏi các tác vụ nhàm chán để tập trung vào các công việc có giá trị cao hơn 

Bước 10: Đo lường và tối ưu hoá

Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần thiết lập các chỉ số đo lường thành công (KPIs) rõ ràng để đánh giá hiệu quả của các dự án AI. Các chỉ số này có thể bao gồm:

•  Lợi tức tài chính (ROI)
• Hiệu quả hoạt động
• Sự hài lòng của khách hàng
• Mức độ gắn kết của nhân viên

Nếu không có các chỉ số đo lường rõ ràng, doanh nghiệp sẽ không thể đánh giá được giá trị thực sự mà các dự án AI mang lại, dẫn đến việc không thể tối ưu hóa hiệu quả và khó khăn trong việc thuyết phục các bên liên quan về ROI của các khoản đầu tư.

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu chính là “nhiên liệu” cốt lõi cho AI. Doanh nghiệp nào biết cách chuẩn hóa, quản trị và khai thác dữ liệu một cách chiến lược sẽ sở hữu lợi thế cạnh tranh vượt trội trong đổi mới, tối ưu vận hành và ra quyết định chính xác.

Với vai trò là lãnh đạo, 10 bước chuẩn hóa dữ liệu cho AI không chỉ là một lộ trình kỹ thuật, mà còn là nền tảng để xây dựng năng lực AI bền vững, giúp doanh nghiệp của bạn dẫn đầu thay vì bị bỏ lại phía sau.

Để đi sâu hơn vào chiến lược, lộ trình và các case study thực tế từ doanh nghiệp tiên phong, mời anh/chị tham khảo khóa học “AI for Business Leaders: Chiến Lược & Lộ Trình Ứng Dụng AI Vào Doanh Nghiệp” của Trường Doanh Nhân HBR. Đây sẽ là cẩm nang giúp lãnh đạo biến dữ liệu thành tài sản chiến lược và đưa AI vào thực tiễn kinh doanh một cách hiệu quả.