DATA-DRIVEN LEADERSHIP - LÃNH ĐẠO DỰA TRÊN DỮ LIỆU ĐỂ XÂY DỰNG TỔ CHỨC LINH HOẠT, HIỆU QUẢ

Lãnh đạo dựa trên dữ liệu (Data-Driven Leadership) đã và đang thay đổi cách thức hoạt động của các tổ chức, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả hơn. Trong bài viết này, Trường Doanh Nhân HBR sẽ chia sẻ những xu hướng và công cụ quan trọng mà các nhà lãnh đạo cần nắm bắt để xây dựng một tổ chức linh hoạt, sáng tạo và sẵn sàng đối phó với thay đổi.

1. Lãnh đạo dựa trên dữ liệu (Data-driven leadership) là gì?

Một nghiên cứu từ McKinsey đã chỉ ra rằng các tổ chức áp dụng hiệu quả phương pháp lãnh đạo dựa trên dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng cao hơn gấp 23 lần, giữ chân khách hàng tốt hơn gấp 6 lần và đạt lợi nhuận cao hơn gấp 19 lần so với các đối thủ cạnh tranh.

Trong kỷ nguyên AI, chuyên gia Tony Dzung nhận định rằng: “Với lượng dữ liệu ngày càng tăng, một phương pháp lãnh đạo có khả năng xử lý và tận dụng hiệu quả nguồn tài nguyên này là vô cùng cần thiết. Doanh nghiệp nào không thể thích ứng sẽ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau bởi những đối thủ cạnh tranh đang ngày càng thông minh hơn nhờ dữ liệu.”

Vậy, lãnh đạo dựa trên dữ liệu (Data-Driven Leadership) là gì? Đây là một cách tiếp cận chiến lược, tập trung vào việc sử dụng các hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu để cải thiện quá trình ra quyết định và đạt được các mục tiêu của tổ chức. Nó bao gồm việc đưa ra các quyết định và xây dựng các chiến lược dựa trên bằng chứng thực nghiệm và phân tích dữ liệu liên quan, thay vì chỉ dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm của nhà lãnh đạo.  

Cách tiếp cận này cho phép các nhà lãnh đạo có được những thông tin giá trị, dự đoán các thay đổi của thị trường và hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng. Nó giúp vượt qua "thiên kiến xác nhận", một hiện tượng tâm lý khiến các nhà lãnh đạo có xu hướng chỉ tìm kiếm dữ liệu để củng cố những niềm tin sẵn có của mình. 

Mặc dù trực giác vẫn có thể đóng một vai trò nhất định, nhưng Data-Driven Leadership ưu tiên bằng chứng khách quan để dẫn dắt các quyết định, hoạt động như một "bộ lọc" hiệu quả đối với những thành kiến cá nhân.

2. Tầm quan trọng của lãnh đạo dựa trên dữ liệu 

Mr. Tony Dzung nhấn mạnh: “Lãnh đạo dựa trên dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hiệu quả hoạt động của tổ chức và linh hoạt thích ứng với biến đổi của thị trường. Điều này đặc biệt quan trọng trong kỷ nguyên AI, khi trí tuệ nhân tạo phụ thuộc lớn vào dữ liệu.”

Dưới đây là những lợi ích mà lãnh đạo dựa trên dữ liệu mang lại cho doanh nghiệp:

• Ra quyết định nhanh chóng và sáng suốt hơn: Dữ liệu cung cấp những thông tin rõ ràng giúp lãnh đạo hiểu sâu về các tình huống phức tạp, giảm thiểu sự mơ hồ, từ đó nhanh chóng đưa ra các quyết định chính xác hơn. 

• Khả năng thích ứng với những thay đổi của thị trường: Phân tích dữ liệu cho phép dự đoán các thay đổi của thị trường và đối thủ cạnh tranh, giúp tổ chức nhanh chóng điều chỉnh chiến lược và hoạt động của mình theo thời gian thực, từ đó duy trì sự linh hoạt và sẵn sàng ứng phó với các xu hướng mới.

• Phản hồi tốt hơn đối với nhu cầu của khách hàng: Dữ liệu khách hàng giúp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của họ, từ đó điều chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ sao cho phù hợp. Điều này giúp tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành của họ.

• Tối ưu hóa phân bổ nguồn lực: Lãnh đạo dựa trên dữ liệu giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, quản lý chuỗi cung ứng và phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả. những hiểu biết từ dữ liệu giúp xác định các lĩnh vực cần đầu tư và phân bổ tài nguyên hợp lý, tránh lãng phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.
• Đảm bảo quản trị dữ liệu đúng cách: Lãnh đạo dựa trên dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập và duy trì các thực hành dữ liệu có đạo đức trong doanh nghiệp. Từ đó đảm bảo an ninh dữ liệu và tuân thủ các quy định pháp lý.

3. Các yếu tố cốt lõi để xây dựng khuôn khổ lãnh đạo dựa trên dữ liệu 

Để xây dựng một khuôn khổ lãnh đạo dựa trên dữ liệu hiệu quả, Mr. Tony Dzung cho rằng có năm yếu tố cốt lõi mà chủ doanh nghiệp không thể bỏ qua. Những yếu tố này không chỉ giúp khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu mà còn đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu mang lại giá trị thực sự cho tổ chức.

3.1. Tầm nhìn và chiến lược rõ ràng

Yếu tố đầu tiên và quan trọng nhất là một tầm nhìn và chiến lược rõ ràng về cách dữ liệu có thể đóng góp vào việc đạt được các mục tiêu của tổ chức. Lãnh đạo cần phải phác thảo một chiến lược cụ thể, trong đó các sáng kiến dữ liệu phải được liên kết chặt chẽ với các mục tiêu kinh doanh và sứ mệnh tổng thể của công ty. 

Điều này đảm bảo rằng mọi nỗ lực liên quan đến dữ liệu đều hướng đến việc thực hiện những mục tiêu kinh doanh quan trọng nhất, thay vì chỉ thu thập và phân tích dữ liệu một cách rời rạ. 

3.2. Quản trị dữ liệu

Việc thiết lập các chính sách quản trị dữ liệu mạnh mẽ là điều cần thiết để đảm bảo việc sử dụng dữ liệu một cách đạo đức và có trách nhiệm. Điều này bao gồm việc xác định rõ ai có quyền truy cập vào dữ liệu nào, dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng như thế nào, đồng thời tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư.

Quản trị dữ liệu hiệu quả giúp xây dựng niềm tin vào dữ liệu và đảm bảo rằng các quyết định được đưa ra dựa trên thông tin đáng tin cậy và tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý.  

>>> Xem thêm: THIẾT KẾ QUY TRÌNH QUẢN TRỊ DỮ LIỆU HIỆU QUẢ CHO DATA-DRIVEN ORGANIZATION

3.3. Cơ sở hạ tầng dữ liệu

Một khung lãnh đạo dựa trên dữ liệu vững chắc đòi hỏi một cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng và đáng tin cậy. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu phù hợp là nền tảng để khai thác tiềm năng của dữ liệu và hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên bằng chứng xác thực.  

Điều này bao gồm các kho dữ liệu hiện đại, các công cụ phân tích mạnh mẽ và khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Cơ sở hạ tầng này phải hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, cho phép tổ chức nhanh chóng biến dữ liệu thô thành những hiểu biết có giá trị.  

3.4. Năng lực và kỹ năng về dữ liệu

Việc nâng cao hiểu biết hay kiến thức về dữ liệu trong toàn bộ lực lượng lao động là vô cùng quan trọng. Khi bản thân lãnh đạo và nhân viên có khả năng khai thác và diễn giải dữ liệu, họ sẽ đưa ra những quyết định sáng suốt hơn và đóng góp tích cực hơn vào mục tiêu chung của tổ chức .  

Lãnh đạo cần đầu tư vào các chương trình đào tạo để trang bị cho nhân viên những kỹ năng cần thiết để hiểu, phân tích và áp dụng dữ liệu một cách hiệu quả trong công việc của họ.  

3.5. Quy trình ra quyết định linh hoạt

Lãnh đạo nên áp dụng các quy trình ra quyết định linh hoạt, cho phép thực hiện các điều chỉnh và cải tiến nhanh chóng dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu theo thời gian thực . 

Thay vì tuân theo các quy trình cứng nhắc, các tổ chức linh hoạt sẽ sử dụng dữ liệu để liên tục đánh giá hiệu quả của các quyết định và sẵn sàng thay đổi hướng đi khi cần thiết.  

4. Vai trò của dữ liệu lớn (Big Data) và phân tích dữ liệu (Analytics) trong lãnh đạo dựa trên dữ liệu 

Trong bối cảnh lãnh dựa trên dữ liệu, big data (dữ liệu lớn) đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ mà các tổ chức tạo ra và có quyền truy cập. Đặc điểm nổi bật của big data thường được mô tả bằng 4 chữ V (mô hình 4Vs) như sau:

• Volume (Khối lượng): Đây là yếu tố mô tả lượng dữ liệu mà một tổ chức thu thập được. Dữ liệu này có thể rất lớn và không ngừng tăng lên với thời gian. Khối lượng dữ liệu lớn yêu cầu các hệ thống lưu trữ mạnh mẽ và khả năng phân tích hiệu quả để xử lý thông tin.
• Velocity (Tốc độ): Yếu tố này đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra và sử dụng. Dữ liệu được tạo ra và cần được xử lý với tốc độ rất nhanh, thường là theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực .  
• Variety (Sự đa dạng): Sự đa dạng phản ánh các loại dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (structured), dữ liệu không có cấu trúc (unstructured), hình ảnh, video, và văn bản. Khả năng xử lý các loại dữ liệu đa dạng này giúp tổ chức có cái nhìn toàn diện hơn và đưa ra các quyết định chính xác.
• Veracity (Tính xác thực): Tính xác thực đề cập đến chất lượng dữ liệu, ví dụ như thông tin giá trị giúp phân tích kết quả. Dữ liệu cần phải đáng tin cậy và cần được kiểm chứng để các quyết định được đưa ra các quyết định sáng suốt.

Trong khi đó, phân tích dữ liệu (analytics) liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật thống kê và tính toán tiên tiến để phân tích dữ liệu này, khám phá các mô hình có ý nghĩa và rút ra các thông tin quan trọng. 

Như vậy, phân tích dữ liệu lớn (Big Data analytics) giúp các nhà lãnh đạo hiểu rõ hơn về các xu hướng thị trường, bối cảnh cạnh tranh và động lực của ngành. Điều này giúp lãnh đạo đưa ra quyết định chiến lược chính xác, phù hợp với thực tế thị trường. Ngoài ra, nó cho phép mô phỏng và phân tích các kịch bản khác nhau trước khi triển khai. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và đưa ra những chiến lược có khả năng thành công cao hơn.

Tóm lại, big data cung cấp nguồn nguyên liệu thô phong phú, còn phân tích dữ liệu là công cụ giúp các nhà lãnh đạo "chế biến" nguồn nguyên liệu đó thành những thông tin giá trị. Nhờ đó, đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên bằng chứng cụ thể, giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng thành công cho tổ chức .

5. Gợi ý một số công cụ và kỹ thuật hỗ trợ lãnh đạo dựa trên dữ liệu hiệu quả

Dưới đây là các công cụ và kỹ thuật mà Mr. Tony Dzung gợi ý giúp các nhà quản lý hiểu và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, đồng thời tăng cường khả năng ra quyết định trong một tổ chức định hướng dữ liệu:

• Công cụ hình ảnh hoá dữ liệu (Data Visualisation Tools): Bằng cách chuyển đổi các bộ dữ liệu phức tạp thành biểu đồ, đồ thị trực quan, các công cụ này giúp người dùng dễ dàng nhận diện mô hình, xu hướng và điểm bất thường trong dữ liệu. Ví dụ một số công cụ như Tableau, Power BI, và Google Data Studio.

• Nền tảng phân tích thời gian thực (Real-Time Analytics Platforms): Các nền tảng phân tích thời gian thực giúp các nhà quản lý tiếp cận dữ liệu cập nhật liên tục, giúp họ phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trong điều kiện kinh doanh.

• Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP): Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp đơn giản hóa quá trình giải thích dữ liệu, làm cho việc sử dụng dữ liệu trở nên dễ dàng và dễ tiếp cận ngay cả với những người không có nền tảng kỹ thuật. 
• Tích hợp công cụ giải thích dữ liệu với hệ thống thông tin kinh doanh (Business Intelligence - BI Systems): Tích hợp các công cụ giải thích dữ liệu với hệ thống thông tin kinh doanh giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng thể về hiệu suất tổ chức. 

6. Phân biệt Data-driven với Data-informed. Lãnh đạo nên lựa chọn phương pháp nào?

Trong bối cảnh lãnh đạo dựa trên dữ liệu, Mr. Tony Dzung cho rằng các nhà lãnh đạo phải phân biệt được hai khái niệm quan trọng sau: "dựa trên dữ liệu" (data-driven) và "dựa trên thông tin dữ liệu" (data-informed). 

1 - Lãnh đạo "Data-Driven" (Dựa trên dữ liệu): Khi dữ liệu là kim chỉ nam duy nhất

Cách tiếp cận "data-driven" có nghĩa là mọi quyết định và hành động của nhà lãnh đạo đều được thúc đẩy và xác định hoàn toàn bởi dữ liệu. Dữ liệu ở đây không chỉ là một yếu tố tham khảo mà là nền tảng duy nhất để lãnh đạo đưa ra quyết định.  

Ưu điểm:

• Tính khách quan cao: Loại bỏ yếu tố cảm tính, trực giác hoặc ý kiến cá nhân, đảm bảo quyết định dựa trên bằng chứng thực tế.  
• Độ tin cậy cao: Khi dữ liệu được thu thập và phân tích chính xác, nó có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc và dự đoán đáng tin cậy.  
• Giảm thiểu rủi ro: Bằng cách dựa vào dữ liệu lịch sử và các mô hình phân tích, lãnh đạo có thể dự đoán các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa .  

Nhược điểm:

• Thiếu bối cảnh: Dữ liệu có thể cho biết điều gì đang xảy ra nhưng không phải lúc nào cũng giải thích được tại sao . Việc thiếu hiểu biết về bối cảnh có thể dẫn đến những quyết định thiển cận.  
• Bỏ qua yếu tố con người: Trong nhiều trường hợp, đặc biệt là liên quan đến khách hàng hoặc nhân viên, cảm xúc, ý kiến chủ quan và những yếu tố định tính khác cũng rất quan trọng và không thể chỉ dựa vào số liệu .  
• Khó khăn khi thiếu dữ liệu: Nếu lãnh đạo đang đối mặt với một tình huống xa lạ hoặc một thị trường chưa được khám phá, có thể không có đủ dữ liệu để đưa ra quyết định hoàn toàn dựa trên nó.  
• Nguy cơ "mù dữ liệu": Quá tập trung vào dữ liệu có thể khiến lãnh đạo bỏ lỡ những cơ hội hoặc những dấu hiệu quan trọng khác không được phản ánh trong dữ liệu hiện có .  

Vậy khi nào nên chọn "data-driven"?

• Khi cần đưa ra các quyết định mang tính kỹ thuật, logic và có thể đo lường được một cách chính xác.  
• Khi mục tiêu là tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí hoặc cải thiện hiệu quả một cách trực tiếp.
• Khi có lượng dữ liệu đầy đủ, chất lượng cao và có thể tin cậy để đưa ra kết luận .  

2 - Lãnh đạo "Data-Informed" (Dựa trên thông tin dữ liệu): Khi dữ liệu là một trong nhiều yếu tố cân nhắc

Cách tiếp cận "data-informed" có nghĩa là sử dụng dữ liệu như một nguồn thông tin quan trọng để hỗ trợ quá trình ra quyết định, nhưng không phải là yếu tố duy nhất. Lãnh đạo sẽ cân nhắc dữ liệu cùng với các yếu tố khác như kinh nghiệm, trực giác, mục tiêu chiến lược, bối cảnh thị trường và ý kiến của các bên liên quan .  

Ưu điểm:

• Cân bằng giữa khách quan và chủ quan: Kết hợp bằng chứng từ dữ liệu với sự hiểu biết, kinh nghiệm và tầm nhìn của con người .  
• Linh hoạt và toàn diện: Cho phép xem xét nhiều khía cạnh của vấn đề, đặc biệt là những yếu tố định tính khó đo lường .  
• Phù hợp với nhiều tình huống: Thích hợp cho cả các quyết định chiến lược dài hạn và các quyết định tác nghiệp hàng ngày .  
• Khuyến khích sự sáng tạo và đổi mới: Không bị giới hạn bởi những gì dữ liệu hiện có, cho phép khám phá những ý tưởng mới .  

Nhược điểm:

• Dễ bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan: Việc cân nhắc nhiều yếu tố có thể dẫn đến việc ưu tiên những thông tin phù hợp với ý kiến cá nhân .  
• Quyết định có thể chậm hơn: Việc thu thập và phân tích nhiều loại thông tin khác nhau có thể tốn thời gian hơn so với việc chỉ dựa vào dữ liệu .  
• Đòi hỏi kỹ năng phân tích và đánh giá cao: Nhà lãnh đạo cần có khả năng đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố và đưa ra quyết định sáng suốt .  

Vậy khi nào nên chọn "data-informed"?

• Khi cần đưa ra các quyết định chiến lược quan trọng, có tác động lâu dài đến tổ chức .  
• Khi cần cân nhắc các yếu tố định tính như sự hài lòng của khách hàng, tinh thần của nhân viên hoặc giá trị thương hiệu .  
• Khi đối mặt với những tình huống phức tạp, mơ hồ, chưa từng có tiền lệ và không có nhiều thông tin rõ ràng.

7. Dự đoán xu hướng tương lai của lãnh đạo dựa trên dữ liệu

Mr. Tony Dzung nhận định: “Tương lai của lãnh đạo dựa trên dữ liệu hứa hẹn sẽ có những thay đổi mạnh mẽ, tác động lớn đến cách thức hoạt động và ra quyết định trong các doanh nghiệp.”

Dưới đây là những xu hướng quan trọng mà các nhà lãnh đạo cần chú ý trong thời gian tới:

7.1. Phát triển các giải pháp AI và học máy

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Các mô hình học sâu (deep learning) đã có những bước tiến vượt bậc, sử dụng mạng nơ-ron để tự động hóa quá trình ra quyết định và đưa ra các kết quả gợi ý. 

Trong tương lai, các mô hình học sâu sẽ ngày càng chính xác hơn, cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn giúp các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh chóng thích ứng với thị trường. AI sẽ không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là đối tác quan trọng trong việc dự báo và đưa ra quyết định chiến lược.

7.2. Quản trị dữ liệu có đạo đức

Một xu hướng quan trọng khác là quản trị dữ liệu có đạo đức. Các công ty thu thập và sử dụng dữ liệu đang đối mặt với những thách thức lớn về quyền riêng tư và bảo mật. Những vụ kiện và tranh chấp liên quan đến việc sử dụng dữ liệu không hợp pháp đã xảy ra và vẫn đang diễn ra. 

Chính vì thế, các nhà lãnh đạo sẽ phải chú trọng hơn đến việc xây dựng các chính sách quản trị dữ liệu minh bạch và có đạo đức, đảm bảo tuân thủ các quy định và luật lệ về bảo mật dữ liệu. Điều này không chỉ giúp bảo vệ doanh nghiệp khỏi các rủi ro pháp lý mà còn xây dựng lòng tin với khách hàng và đối tác.

7.3. Dân chủ hóa dữ liệu (Data Democratisation)

Tương lai của lãnh đạo định hướng dữ liệu cũng mang đến cơ hội về dân chủ hóa dữ liệu, tức là tạo cơ hội tiếp cận dữ liệu rộng rãi hơn trong tổ chức. Dữ liệu ngày càng dễ tiếp cận và với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, lượng dữ liệu tạo ra mỗi ngày tiếp tục tăng trưởng. 

Các công ty sẽ đầu tư vào các công cụ và nền tảng giúp nhân viên kỹ thuật có thể truy cập và giải thích dữ liệu dễ dàng hơn. Điều này không chỉ giúp nâng cao năng lực dữ liệu của lực lượng lao động mà còn tạo ra một văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu, nơi mọi quyết định đều dựa trên những thông tin đáng tin cậy.

7.4. Tích hợp thiết bị Iot và dữ liệu cảm biến

Với sự phát triển của Internet of Things (IoT), dữ liệu từ các thiết bị kết nối và cảm biến sẽ tiếp tục mở rộng, tạo ra những dòng dữ liệu thời gian thực khổng lồ. Việc khai thác và sử dụng những dữ liệu này sẽ giúp tăng cường hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa quy trình sản xuất, và hỗ trợ bảo trì dự báo (predictive maintenance). 

Các nhà lãnh đạo sẽ cần ứng dụng dữ liệu từ IoT để cải thiện hiệu suất của tổ chức, từ việc quản lý chuỗi cung ứng đến việc giám sát và duy trì thiết bị, giúp giảm chi phí và tăng năng suất.

Lãnh đạo dựa trên dữ liệu (Data-Driven Leadership) không chỉ mang lại lợi ích về việc ra quyết định chính xác mà còn giúp xây dựng một tổ chức linh hoạt và sẵn sàng thích ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng rằng với những thông tin trong bài viết này, các nhà lãnh đạo sẽ có thêm động lực và kiến thức để đưa tổ chức của mình lên một tầm cao mới.