CHIẾN LƯỢC DATA-DRIVEN: TỪ DỮ LIỆU ĐẾN QUYẾT ĐỊNH THÔNG MINH

Data-driven không chỉ là xu hướng mà còn là yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp ra những quyết định kinh doanh sáng suốt dựa trên dữ liệu thực tế. Trong bài viết này, Trường Doanh Nhân HBR sẽ phân tích chi tiết về khái niệm data-driven là gì và cách ứng dụng chiến lược này để tối ưu hiệu quả marketing, kinh doanh của doanh nghiệp. 

1. Data-Driven là gì?

Data-driven là phương pháp quản lý và ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. Đây là một quy trình mà doanh nghiệp sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để phân tích, từ đó đưa ra các suy luận và quyết định, thay vì dựa vào cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân. 

Việc triển khai data-driven bao gồm các bước quan trọng từ xác định vấn đề, thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích, cuối cùng là sử dụng các thông tin thu được để xây dựng chiến lược và quyết định.

Hiện nay, phương pháp data-driven đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ và kinh doanh. Với khả năng đưa ra quyết định dựa vào dữ liệu thực tế, doanh nghiệp có thể đạt được các mục tiêu kinh doanh hiệu quả và chính xác hơn. 

Tuy nhiên, triển khai data-driven thường là một quy trình phức tạp, đòi hỏi doanh nghiệp phải có nguồn dữ liệu lớn và đội ngũ chuyên môn để xử lý. Chính vì vậy, mô hình này thường phổ biến hơn tại các tập đoàn quy mô lớn, nơi có lượng dữ liệu khách hàng phong phú từ nhiều nguồn.

2. Tầm quan trọng của data-driven đối với doanh nghiệp

Một trong những vấn đề phổ biến ở các doanh nghiệp hiện nay là đưa ra quyết định chủ yếu dựa vào cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân thay vì dựa vào dữ liệu thực tế. Mặc dù kinh nghiệm có thể giúp ích ở một mức độ nhất định nhưng việc ra quyết định mà không có dữ liệu hỗ trợ dễ dẫn đến những sai lầm nghiêm trọng.

Ngoài ra, Mr. Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings nhận định: “Một số doanh nghiệp hiện nay đã có ý thức dựa vào dữ liệu nhưng lại chưa triển khai hệ thống CRM để quản lý dữ liệu đồng bộ. Không có dữ liệu chất lượng để nắm bắt chính xác insight khách hàng. Hệ quả là đưa ra những quyết định kinh doanh thiếu sáng suốt, làm giảm khả năng cạnh tranh trên thị trường.”

Từ thực trạng trên, Mr. Tony Dzung nhấn mạnh, dữ liệu chính là mỏ vàng đen mà doanh nghiệp phải biết cách thu thập và khai thác hiệu quả. Theo đó, data-driven mang lại những lợi ích nổi bật sau cho doanh nghiệp:

• Đưa ra các quyết định nhanh chóng, sáng suốt: Data-driven giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về các vấn đề nội bộ và bên ngoài thông qua phân tích dữ liệu. Việc tiếp cận thông tin chi tiết giúp các nhà lãnh đạo nhận diện các vấn đề cụ thể và hiểu rõ hơn về tình hình thực tế của doanh nghiệp, từ đó xây dựng chiến lược đúng đắn và đưa ra các quyết định nhanh chóng, sáng suốt. 
• Hiểu rõ hơn về khách hàng: Dữ liệu khách hàng là một tài sản vô giá. Bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích, insight khách hàng. Các thông tin này không chỉ giúp doanh nghiệp điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ sao cho phù hợp hơn mà còn tối ưu hóa chiến lược marketing, bán hàng và dịch vụ khách hàng. 
• Tối ưu hiệu quả hoạt động: Data-driven cho phép doanh nghiệp phân tích các khâu hoạt động, phát hiện những điểm gây lãng phí hoặc không hiệu quả trong quy trình. Việc nhận diện các “điểm nóng” giúp doanh nghiệp cải tiến quy trình, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành. 
• Dự báo và nắm bắt các xu hướng mới: Data-driven không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu quá khứ mà còn giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng tương lai. Việc phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp nhận diện các xu hướng mới, từ đó xây dựng các chiến lược “đi trước đón đầu.” 
• Quản trị rủi ro hiệu quả: Data-driven giúp doanh nghiệp phân tích và đánh giá rủi ro dựa trên dữ liệu thực tế. Các rủi ro tiềm ẩn trong quá trình kinh doanh như rủi ro tài chính, rủi ro pháp lý có thể được nhận diện sớm, cho phép doanh nghiệp chuẩn bị các biện pháp phòng ngừa và quản lý rủi ro hiệu quả.

3. Những ứng dụng nổi bật của data-driven trong doanh nghiệp 

Data-driven đã trở thành nền tảng quan trọng để các doanh nghiệp ra quyết định trong quản lý nhân sự, marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng. Dưới đây là những ứng dụng cụ thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các hoạt động qua việc phân tích và tận dụng dữ liệu một cách khoa học.

3.1. Ứng dụng data-driven trong quản lý nhân sự

Ứng dụng data-driven trong quản trị nhân sự giúp doanh nghiệp không chỉ nâng cao hiệu quả phân bổ và quản lý nguồn lực mà còn tạo nên một môi trường làm việc có sự gắn kết cao và phù hợp với từng cá nhân. Các ứng dụng cụ thể bao gồm:

• Phân bổ nguồn lực hiệu quả: Thông qua phân tích dữ liệu về xu hướng nghỉ việc và dự báo nhân sự, doanh nghiệp có thể xác định các rủi ro tiềm ẩn và lên kế hoạch dự phòng, từ đó đảm bảo một lực lượng lao động ổn định và hiệu quả. Điều này giúp giảm thiểu tình trạng thiếu hụt nhân sự đột ngột và giảm chi phí tuyển dụng không cần thiết.
• Tuyển dụng nhân sự thông minh: Dữ liệu về ứng viên, hiệu suất làm việc của nhân viên hiện tại và xu hướng thị trường giúp doanh nghiệp lựa chọn nguồn ứng viên phù hợp và cải thiện quy trình tuyển dụng. 
• Quản lý hiệu suất nhân viên: Các chỉ số hiệu suất cá nhân và nhóm, KPI và mục tiêu công việc giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về năng lực của nhân viên, từ đó dễ dàng đưa ra các điều chỉnh về công việc, mục tiêu, hay đào tạo.
• Nâng cao trải nghiệm nhân viên: Thông qua dữ liệu về sự hài lòng, mức độ gắn kết của nhân viên, doanh nghiệp có thể thiết lập các hoạt động cải thiện môi trường làm việc như tổ chức chương trình đào tạo, xây dựng lộ trình thăng tiến, cải thiện các chế độ đãi ngộ nhằm tăng sự hài lòng và trung thành của nhân viên.

3.2. Ứng dụng data-driven trong marketing

Data-driven là cơ sở quan trọng để các nhà tiếp thị tối ưu hóa hiệu quả và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Một hệ thống phân tích dữ liệu marketing toàn diện sẽ đem lại lợi ích lớn trong việc:

• Cá nhân hóa nội dung tiếp thị: Dựa vào các dữ liệu về nhân khẩu học, sở thích, và hành vi duyệt web của khách hàng, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa – từ việc đề xuất các sản phẩm phù hợp đến việc gửi email đúng nhu cầu. Điều này giúp xây dựng mối quan hệ gần gũi và gắn kết lâu dài với khách hàng.
• Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo: Dữ liệu hỗ trợ doanh nghiệp xác định chính xác nhóm khách hàng mục tiêu, từ đó tối ưu hóa chi phí quảng cáo và tăng cường hiệu quả tiếp cận. Các chỉ số về ROI và mức độ tương tác cũng giúp doanh nghiệp dễ dàng theo dõi, điều chỉnh và đánh giá hiệu quả của từng chiến dịch.
• Dự đoán xu hướng thị trường: Phân tích dữ liệu từ các công cụ như CRM, email marketing, mạng xã hội, website cho phép doanh nghiệp nhận biết sớm các xu hướng thị trường mới. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp giữ vững vị thế cạnh tranh mà còn sẵn sàng đáp ứng những thay đổi về nhu cầu và thị hiếu của khách hàng.

Hiện nay, Trường Doanh Nhân HBR đang triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI vào hệ thống CRM (quản lý quan hệ khách hàng) để phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng, hiệu quả hơn. Dựa vào dữ liệu này, đội ngũ marketing có thể nắm bắt chính xác insight khách hàng, từ đó tối ưu chiến lược marketing. Điển hình là việc sử dụng dữ liệu khách hàng để xây dựng hệ thống digital marketing đa kênh đồng bộ, nhất quán nhằm phát huy tối đa các điểm chạm với khách hàng trên mọi mặt trận. 

3.3. Ứng dụng data-driven trong bán hàng

Data-driven trong bán hàng hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng các chiến lược bán hàng hiệu quả, đáp ứng đúng nhu cầu và mong đợi của khách hàng. Những ứng dụng điển hình bao gồm:

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi: Dựa vào dữ liệu khách hàng, đội ngũ sale sẽ biết rõ nhu cầu, vấn đề của khách hàng. Từ đó đề xuất các sản phẩm/dịch vụ phù hợp, giúp gia tăng tỷ lệ chốt đơn. 
• Dự báo nhu cầu khách hàng, quản lý tồn kho hiệu quả: Dữ liệu bán hàng lịch sử cùng các xu hướng thị trường giúp doanh nghiệp dự báo được sự thay đổi trong nhu cầu khách hàng, từ đó quản lý tồn kho phù hợp để tránh tình trạng thừa hoặc thiếu hàng. Từ đó tối ưu hóa quy trình cung ứng.
• Đo lường hiệu suất bán hàng: Các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, doanh số theo kênh, hiệu suất cá nhân và nhóm giúp các nhà quản lý nhận diện được điểm yếu trong quy trình bán hàng. Từ đó đưa ra các quyết định nhằm cải thiện hiệu suất, nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng.

3.4. Ứng dụng data-driven trong chăm sóc khách hàng

Việc phân tích dữ liệu về hành vi, lịch sử mua sắm và sở thích giúp doanh nghiệp hiểu sâu sắc về từng khách hàng và xây dựng hành trình trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Một số ứng dụng nổi bật bao gồm:

• Cải thiện dịch vụ chăm sóc và cá nhân hóa trải nghiệm: Dữ liệu về khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ chân dung và hành trình trải nghiệm của khách hàng, từ đó cải tiến dịch vụ chăm sóc và cá nhân hóa giải pháp, giúp tạo ấn tượng tích cực và tăng cường sự hài lòng.
• Tối ưu hóa các kênh chăm sóc khách hàng: Phân tích dữ liệu hiệu suất của từng kênh chăm sóc khách hàng như livechat, email, điện thoại giúp doanh nghiệp biết đâu là kênh hiệu quả nhất, từ đó phân bổ nguồn lực hợp lý và đảm bảo khách hàng nhận được sự hỗ trợ nhanh chóng.
• Đo lường hiệu quả dịch vụ: Các chỉ số như tỷ lệ phản hồi, thời gian phản hồi trung bình và mức độ hài lòng của khách hàng cung cấp thông tin giúp doanh nghiệp đánh giá và cải thiện quy trình chăm sóc khách hàng liên tục.

4. Quy trình triển khai data-driven trong Sales & Marketing doanh nghiệp

Mặc dù data-driven được ứng dụng trong nhiều khía cạnh khác nhau nhưng nổi bật nhất là trong lĩnh vực Sales & Marketing. Đây là chìa khóa để doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng, dự đoán xu hướng và đáp ứng kịp thời nhu cầu của khách hàng. Quy trình này không chỉ yêu cầu sự đầu tư vào công nghệ mà còn đòi hỏi một sự thay đổi sâu sắc trong tư duy quản lý và văn hóa doanh nghiệp. 

Dưới đây là một quy trình chuyên sâu để triển khai hiệu quả:

4.1. Xác định mục tiêu kinh doanh và chiến lược

Mọi hoạt động data-driven cần được xây dựng dựa trên mục tiêu rõ ràng, vì dữ liệu chỉ có giá trị khi được sử dụng để giải quyết đúng vấn đề. 

Theo đó, doanh nghiệp cần xác định mục tiêu kinh doanh tổng thể khi triển khai quy trình data-driven trong Sales & Marketing. Ví dụ như:

• Tăng trưởng doanh thu bao nhiêu %?
• Thu hút bao nhiêu khách hàng mới?
• Giữ chân khách hàng cũ ra sao?

Sau đó, liên kết mục tiêu với các bộ phận:

• Marketing: Tăng tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate), giảm chi phí quảng cáo (Cost Per Lead), tăng lưu lượng truy cập trang web (Traffic).
• Sales: Tăng tỷ lệ chốt đơn, giảm thời gian bán hàng.

4.2. Xây dựng đội ngũ phân tích dữ liệu

Dữ liệu chỉ trở nên có giá trị khi được phân tích và diễn giải một cách chính xác. Đội ngũ phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị.

Nhóm này cần quy tụ những cá nhân có năng lực phân tích dữ liệu đã được thu thập, với thành viên có thể đến từ các phòng ban khác nhau như: marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng.

Đặc biệt, trong phòng marketing, các bộ phận cần phối hợp chặt chẽ với nhau. Các nhân viên truyền thông, chuyên gia phân tích dữ liệu và nhân viên nghiên cứu dữ liệu nên hợp tác để đánh giá cách từng hành động (như lượt nhấp chuột, đăng ký nhận bản tin,...) tác động đến hành vi của khách hàng.

4.3. Xác định loại dữ liệu cần thu thập

Không phải tất cả dữ liệu đều hữu ích. Doanh nghiệp cần xác định rõ loại dữ liệu nào quan trọng nhất để đạt được mục tiêu.

Các loại dữ liệu phổ biến:

• Dữ liệu website: Thời gian truy cập, lượt click, nguồn truy cập.
• Dữ liệu từ CRM: Thông tin liên hệ, lịch sử giao dịch, phản hồi từ khách hàng.
• Dữ liệu mạng xã hội: Chỉ số tương tác (likes, shares, comments), xu hướng thảo luận.

4.4. Tự động hóa các quy trình

Việc xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu thu thập được có thể tốn rất nhiều thời gian và nguồn lực. Thay vì tiêu tốn nhân lực và thời gian, doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ tự động để hỗ trợ xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong chiến lược marketing dựa trên dữ liệu. Những công nghệ này không chỉ giúp doanh nghiệp thực hiện các phân tích dự đoán mà còn nâng cao hiệu quả tương tác với khách hàng, ví dụ như thông qua việc sử dụng chatbot.

4.5. Tiến hành thu thập dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của data-driven. Chất lượng và độ chính xác của dữ liệu quyết định hiệu quả của các quyết định và chiến lược.

Cụ thể, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu từ các nguồn sau:

1 - Internal data (dữ liệu nội bộ):

• CRM: Thông tin nhân cá nhân (họ tên, tuổi, giới tính, số điện thoại…), lịch sử giao dịch, hành vi khách hàng.
• Website Analytics: Thống kê lượt truy cập website, thời gian khách hàng ở lại trang, hoặc sản phẩm nào được xem nhiều nhất.
• Social media: Độ tuổi, giới tính, vị trí của đối tượng tương tác; số lượt thích, chia sẻ, bình luận; nội dung khách hàng quan tâm nhất.
• ERP (Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp): Theo dõi hiệu suất kinh doanh, ví dụ như quản lý tồn kho, dòng tiền hoặc năng suất lao động.

2 - External data (dữ liệu bên ngoài): Nghiên cứu thị trường, xu hướng ngành, dữ liệu từ các bên thứ ba.

4.6. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu 

Trong quá trình thu thập, dữ liệu có thể bị thiếu thông tin, sai định dạng, hoặc trùng lặp. Nếu không xử lý, các vấn đề này sẽ làm sai lệch kết quả phân tích và dẫn đến những quyết định sai lầm.

Các bước thực hiện cụ thể như sau:

1 - Kiểm tra và xử lý dữ liệu thô:

• Xóa dữ liệu trùng lặp: Loại bỏ những dòng dữ liệu bị lặp để tránh kết quả sai lệch.
• Xử lý thông tin bị thiếu (missing values): Bổ sung đầy đủ về thông tin cá nhân của khách hàng như họ tên, số điện thoại, email, vấn đề, mong muốn của khách hàng và lịch sử các lần chăm sóc. Với các dữ liệu không thể sử dụng được, doanh nghiệp có thể loại bỏ hoàn toàn.

2 - Chuẩn hóa định dạng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu thống nhất về cách ghi (ví dụ: ngày tháng nên có định dạng chung như DD/MM/YYYY, các số liệu nên sử dụng cùng đơn vị đo lường).

4.7. Phân tích dữ liệu 

Phân tích giúp chuyển dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi và xu hướng của khách hàng. Từ đó triển khai các chiến lược Marketing & Sales phù hợp. 

Các cách phân tích dữ liệu:

• Descriptive Analytics (Phân tích mô tả): Phân tích những gì đã xảy ra. Ví dụ: "Có bao nhiêu khách hàng đã hoàn tất mua hàng trong tháng qua?"
• Predictive Analytics (Phân tích dự đoán): Sử dụng Machine Learning để dự đoán hành vi khách hàng trong tương lai. Ví dụ: Dự đoán thời điểm khách hàng sẽ mua lại sản phẩm.
• Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất): Đưa ra giải pháp cụ thể dựa trên dữ liệu. Ví dụ: Gợi ý tăng ngân sách quảng cáo cho kênh mang lại ROI cao nhất.

4.8. Xây dựng chân dung khách hàng từ dữ liệu

Chân dung khách hàng (Customer Persona) là hình mẫu chi tiết về khách hàng mục tiêu, được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập được. 

Các nguồn dữ liệu để xây dựng chân dung khách hàng:

• Hành vi trực tuyến: Lượt truy cập website, tỷ lệ click (CTR), thời gian trên trang.
• Dữ liệu mạng xã hội: Số lượt tương tác, sở thích, phản hồi từ khách hàng.
• Lịch sử mua hàng: Tần suất mua sắm, giá trị đơn hàng, sản phẩm yêu thích.

Ứng dụng của việc xây dựng chân dung khách hàng:

• Marketing: Phân khúc khách hàng theo hành vi để cá nhân hóa chiến dịch marketing. Ví dụ: Khách hàng quan tâm đến mỹ phẩm thiên nhiên sẽ nhận được các email marketing giới thiệu về mỹ phẩm hữu cơ.
• Sales: Tập trung vào nhóm khách hàng có tỷ lệ chuyển đổi cao để xây dựng phương án tiếp cận khách hàng phù hợp, ưu tiên các lead chất lượng.

4.9. Đo lường và tối ưu hóa 

Đo lường hiệu quả là bước cần thiết để biết chiến dịch của doanh nghiệp có hoạt động tốt hay không. Đây là cách để phát hiện những gì cần phát huy và những gì cần cải thiện.

Cách đo lường:

• Theo dõi các chỉ số quan trọng (KPI): chỉ số ROI , tỷ lệ chuyển đổi, mức độ tăng trưởng doanh số theo thời gian, tỷ lệ Lead Conversion Rate (tỷ lệ khách hàng tiềm năng chuyển đổi thành khách hàng thực tế)
• Tạo báo cáo định kỳ: Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Google Data Studio hoặc Microsoft Power BI để tạo các báo cáo trực quan và theo dõi kết quả thường xuyên.
• Hành động dựa trên dữ liệu: Ngừng triển khai các chiến dịch không mang lại kết quả như mong đợi để tiết kiệm ngân sách.
• Không ngừng cải tiến dữ liệu: Liên tục cập nhật dư liệu mới để đảm bảo đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác. 

5. Làm thế nào để xây dựng văn hóa data-driven trong doanh nghiệp?

Để xây dựng văn hóa data-driven trong doanh nghiệp, cần tuân thủ một số nguyên tắc cơ bản:

• Thay đổi tư duy lãnh đạo: Ban lãnh đạo cần tiên phong và làm gương trong việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định. Điều này giúp xây dựng tư duy Data-Driven và truyền cảm hứng cho toàn bộ nhân viên.
• Đầu tư vào hạ tầng công nghệ và hệ thống dữ liệu: Doanh nghiệp cần tích hợp các nguồn dữ liệu và triển khai hệ thống lưu trữ tập trung như CRM. Hệ thống này cần minh bạch, dễ truy cập để phục vụ cho việc phân tích và ra quyết định.
• Đào tạo và phát triển đội ngũ nhân sự: Nhân viên cần được đào tạo kỹ năng đọc hiểu dữ liệu, sử dụng công cụ phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các chương trình đào tạo cần phù hợp với vai trò của từng bộ phận để tối ưu hiệu quả.
• Đưa dữ liệu vào các hoạt động hàng ngày: Dữ liệu cần trở thành công cụ hỗ trợ thường xuyên trong công việc như báo cáo, họp nhóm, đánh giá hiệu suất. Sử dụng dashboard theo thời gian thực để giám sát các chỉ số quan trọng.
• Xây dựng chính sách bảo mật dữ liệu: Doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu được bảo mật với các công cụ mã hóa và quyền truy cập phân cấp. Đào tạo nhân viên về an ninh mạng và tuân thủ các quy định bảo mật như GDPR.
• Liên tục cải tiến và thích ứng: Đánh giá và cập nhật các công cụ, hệ thống dữ liệu để phù hợp với nhu cầu mới. Theo dõi các xu hướng công nghệ như AI, Machine Learning để nâng cao năng lực phân tích.

6. Xu hướng phát triển data-driven trong tương lai

Data-driven đang không ngừng phát triển, và những xu hướng mới sẽ tiếp tục thay đổi cách doanh nghiệp thu thập, xử lý và ứng dụng dữ liệu. Dưới đây là một số xu hướng data-driven nổi bật trong tương lai:

• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML): AI và ML sẽ trở thành công cụ không thể thiếu trong các giải pháp data-driven. Chúng giúp tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu, đưa ra các mô hình dự đoán chính xác và phát hiện ra các mẫu hành vi mà con người khó nhận ra. Việc ứng dụng AI và ML sẽ giúp các doanh nghiệp khai thác triệt để dữ liệu, nâng cao khả năng dự báo và tối ưu hóa các quyết định kinh doanh.
• Phân tích dữ liệu thời gian thực: Trong nhiều lĩnh vực, dữ liệu thời gian thực ngày càng trở nên quan trọng. Các doanh nghiệp sẽ ngày càng đầu tư vào hệ thống phân tích dữ liệu tức thì, đặc biệt trong các ngành đòi hỏi phản ứng nhanh như tài chính, y tế và bán lẻ. Dữ liệu thời gian thực giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kịp thời, đáp ứng nhanh với các thay đổi của thị trường và nhu cầu khách hàng.
• Chú trọng vào bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Với sự gia tăng các mối đe dọa an ninh mạng, quyền riêng tư dữ liệu sẽ trở thành ưu tiên hàng đầu. Các quy định như GDPR và các công nghệ bảo mật như mã hóa dữ liệu và blockchain sẽ tiếp tục phát triển, yêu cầu doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn cao hơn về bảo mật và quản lý dữ liệu cá nhân, xây dựng lòng tin với khách hàng.
• Phát triển dữ liệu từ Internet of Things (IoT): IoT tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các thiết bị kết nối, như cảm biến và thiết bị đeo. Doanh nghiệp có thể tận dụng dữ liệu IoT để tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý tài sản và tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Các ngành như logistics, năng lượng và y tế sẽ đặc biệt hưởng lợi từ dữ liệu thu thập từ IoT.
• Sử dụng các nền tảng đám mây và công nghệ Big Data: Các nền tảng đám mây như Google Cloud, AWS và các công cụ Big Data như Hadoop, Spark sẽ ngày càng phổ biến. Những công nghệ này không chỉ giúp tăng khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu mà còn cung cấp tính linh hoạt và dễ dàng mở rộng, đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu ngày càng lớn của các doanh nghiệp.

Data-driven là chìa khóa để doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, đưa ra quyết định sáng suốt và cạnh tranh bền vững trong thị trường. Để triển khai thành công chiến lược này, doanh nghiệp cần hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu và xây dựng văn hóa định hướng dữ liệu từ cấp lãnh đạo đến toàn bộ tổ chức. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng bài viết này sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc hơn về data-driven, từ đó áp dụng hiệu quả vào hoạt động kinh doanh.