DATA FIRST CULTURE - LÀM SAO ĐỂ XÂY DỰNG VĂN HÓA DỮ LIỆU CHO DOANH NGHIỆP

Trong thời đại mà dữ liệu trở thành nguồn tài nguyên quý giá, văn hóa dữ liệu không chỉ là một thuật ngữ, mà là trụ cột quan trọng để định hình sự phát triển bền vững của mọi tổ chức. Nhưng thực tế, văn hóa dữ liệu là gì, và làm thế nào để xây dựng tổ chức định hướng dữ liệu thành công? Tất cả sẽ được giải đáp trong bài viết dưới đây.

1. Data First Culture - Văn hóa dữ liệu là gì?

Văn hóa dữ liệu, theo định nghĩa từ chuyên gia Tony Dzung, là một môi trường trong tổ chức nơi dữ liệu không chỉ được sử dụng thường xuyên mà còn trở thành kim chỉ nam cho mọi quyết định, từ chiến lược đến vận hành.

"Văn hóa dữ liệu không phải là một bộ công cụ hay một dự án ngắn hạn, mà là sự thay đổi sâu sắc trong cách tư duy và vận hành của toàn bộ tổ chức. Đây chính là điều tạo nên khác biệt giữa doanh nghiệp dẫn đầu và doanh nghiệp theo sau." ông Tony Dzung nhấn mạnh.

Cụ thể hơn, văn hóa dữ liệu là:

• Hệ thống niềm tin và thói quen: Dữ liệu không chỉ tồn tại trong tổ chức mà còn được tin tưởng và sử dụng để đưa ra các quyết định.
• Phương pháp ra quyết định dựa trên thực tế: Loại bỏ cảm tính, giảm thiểu sai lầm và tăng tính khách quan thông qua việc sử dụng thông tin chính xác.
• Sự phổ biến dữ liệu trong mọi cấp bậc: Không chỉ đội ngũ phân tích dữ liệu mà toàn bộ nhân viên trong tổ chức đều được tiếp cận và sử dụng dữ liệu.

2. Các trụ cột chính của Data First Culture - Văn hóa dữ liệu

Trong kỷ nguyên số, nơi mà dữ liệu trở thành nền tảng của mọi hoạt động chiến lược, việc xây dựng một văn hóa dữ liệu mạnh mẽ đã không còn là lựa chọn mà trở thành yêu cầu bắt buộc. Nhưng làm thế nào để một tổ chức có thể chuyển đổi từ cách làm việc truyền thống sang định hướng dữ liệu? Theo chuyên gia Tony Dzung, để xây dựng và duy trì văn hóa dữ liệu, doanh nghiệp cần tập trung vào sáu trụ cột chính. Đây là những yếu tố cốt lõi tạo nên sự gắn kết và sức mạnh của văn hóa dữ liệu trong tổ chức.

2.1. Coi dữ liệu là tài sản cốt lõi

Dữ liệu không chỉ được xem là công cụ hỗ trợ mà là một tài sản quý giá, định hình chiến lược và vận hành. Trong văn hóa dữ liệu, mọi thông tin thu thập được đều có giá trị thực tiễn và cần được khai thác hiệu quả.

Tony Dzung nhận định: "Nếu bạn không xem dữ liệu là tài sản, doanh nghiệp của bạn sẽ tụt lại trong cuộc đua cạnh tranh. Dữ liệu không biết nói, nhưng khi được khai thác đúng cách, nó sẽ 'kể' cho bạn cách đưa ra các quyết định sáng suốt."

2.2. Kiến thức về dữ liệu (data literacy)

Một tổ chức không thể xây dựng văn hóa dữ liệu nếu đội ngũ nhân sự không hiểu cách sử dụng dữ liệu. Kiến thức về dữ liệu là kỹ năng cơ bản, yêu cầu mọi nhân viên - không chỉ đội ngũ chuyên gia dữ liệu - phải biết cách đọc, phân tích và áp dụng dữ liệu trong công việc hằng ngày.

Theo Tony Dzung, việc phát triển hiểu biết về dữ liệu không chỉ là nâng cao kỹ năng mà còn là thay đổi tư duy. "Kiến thức về dữ liệu giúp nhân viên từ mọi cấp độ hiểu được giá trị thực sự của thông tin mà họ đang có. Đây là kỹ năng nền tảng để một tổ chức không chỉ tồn tại mà còn phát triển bền vững trong thời đại số," ông nhận định.

Những yếu tố cốt lõi của kiến thức về dữ liệu bao gồm:

• Hiểu ngôn ngữ của dữ liệu: Nhân viên cần được đào tạo để hiểu ý nghĩa của các chỉ số, báo cáo, và dữ liệu đầu ra từ các công cụ phân tích.
• Kỹ năng phân tích và diễn giải dữ liệu: Khả năng đưa ra quyết định hoặc hành động dựa trên phân tích dữ liệu là yếu tố quyết định để tăng hiệu suất làm việc.
• Tư duy khám phá: Không chỉ sử dụng dữ liệu hiện có, mà còn biết đặt câu hỏi để tìm kiếm các thông tin giá trị hơn từ dữ liệu.

2.3. Quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making)

Trụ cột thứ ba của văn hóa dữ liệu là khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu. Trong một tổ chức định hướng dữ liệu, các chiến lược, kế hoạch và hành động không dựa trên cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân mà được dẫn dắt bởi các thông tin thực tế từ dữ liệu.

Lợi ích của quyết định dựa trên dữ liệu:

• Giảm thiểu rủi ro: Mọi chiến lược đều dựa trên cơ sở thực tiễn, giảm khả năng mắc sai lầm.
• Tăng hiệu quả: Dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết, giúp các chiến lược trở nên sắc bén hơn và mang lại hiệu quả cao hơn.
• Cải thiện kết quả dài hạn: Các quyết định dựa trên dữ liệu thường mang tính bền vững và tạo ra giá trị lâu dài.

Ví dụ, Netflix sử dụng dữ liệu hành vi người dùng để đưa ra quyết định sản xuất nội dung. Dựa trên phân tích dữ liệu từ lượt xem, sở thích và thói quen của khách hàng, Netflix không chỉ tối ưu hóa chi phí sản xuất mà còn tạo ra các chương trình thu hút lượng lớn người xem.

2.4. Dân chủ hóa dữ liệu (Data Democratization)

Một tổ chức định hướng dữ liệu không thể chỉ phụ thuộc vào một nhóm nhỏ chuyên gia dữ liệu. Văn hóa dữ liệu yêu cầu mọi nhân viên trong tổ chức đều có quyền truy cập và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Điều này được gọi là dân chủ hóa dữ liệu, và nó đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.

Tony Dzung chia sẻ: "Dữ liệu cần được tiếp cận bởi tất cả mọi người trong tổ chức, không phải chỉ một số ít phòng ban. Khi mọi nhân viên đều có khả năng sử dụng dữ liệu, tổ chức sẽ tận dụng được sức mạnh tập thể để đổi mới và phát triển."

2.5. Tin cậy vào dữ liệu (Data Trust)

Niềm tin vào dữ liệu là yếu tố quan trọng để thúc đẩy văn hóa dữ liệu trong tổ chức. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đáng tin cậy, nó sẽ làm mất niềm tin của nhân viên và ảnh hưởng đến hiệu quả quyết định. Dữ liệu không chính xác giống như một chiếc bản đồ sai. Nó không chỉ khiến bạn đi lạc mà còn làm mất thời gian và cơ hội quý giá.

Để tạo dựng được niềm tin vào dữ liệu và tính toàn vẹn của dữ liệu, doanh nghiệp cần:

• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Dữ liệu phải chính xác, nhất quán, và được cập nhật liên tục.
• Quản trị dữ liệu mạnh mẽ: Các hệ thống kiểm soát và làm sạch dữ liệu cần được triển khai để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.
• Minh bạch hóa quy trình xử lý: Nhân viên cần hiểu cách dữ liệu được thu thập và xử lý để tăng niềm tin.

2.6. Cam kết từ lãnh đạo (Leadership Commitment)

Cuối cùng, một văn hóa dữ liệu chỉ có thể thành công nếu lãnh đạo tổ chức cam kết và làm gương trong việc sử dụng dữ liệu. Theo Tony Dzung, lãnh đạo là nhân tố quyết định giúp lan tỏa văn hóa này đến từng phòng ban và nhân viên.

"Nếu lãnh đạo không cam kết sử dụng dữ liệu, mọi sáng kiến về văn hóa dữ liệu sẽ chỉ dừng lại ở khẩu hiệu." - Mr. Tony Dzung.

Vai trò của lãnh đạo trong văn hóa dữ liệu:

• Làm gương: Lãnh đạo cần sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược, từ đó tạo tiền lệ cho tổ chức.
• Truyền cảm hứng: Xây dựng tầm nhìn rõ ràng và giải thích lý do tại sao dữ liệu quan trọng đối với doanh nghiệp.
• Đầu tư vào dữ liệu: Đảm bảo tổ chức có đủ nguồn lực và công cụ để triển khai các sáng kiến liên quan đến dữ liệu.

HBR Holdings - hệ sinh thái giáo dục được dẫn dắt bởi Mr. Tony Dzung là một trong những tổ chức đầu tiên tại Việt Nam xây dựng văn hóa dữ liệu cho toàn bộ doanh nghiệp, gồm hơn 1400+ nhân sự, đặc biệt cho hơn 120+ nhân sự phòng marketing. Cho tới nay, HBR Holdings đã đạt được những thành tích đáng tự hào:

• Sở hữu hệ thống 6 website giáo dục uy tín với trung bình khoảng 2.000.000 lượt truy cập/tháng
• Xây dựng & quản lý 10 fanpage, đạt 28 triệu follow trên nền tảng Facebook
• 3 triệu follow trên nền tảng Tik Tok
• 12 triệu subscribe trên nền tảng Youtube. Đặc biệt, HBR Holdings hiện sở hữu 1 nút vàng của Tiếng Anh Giao Tiếp Langmaster và sắp tới là 1 nút kim cương của Tiếng Anh Trẻ Em BingGo Leaders

3. Tại sao doanh nghiệp phải có văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm?

Dưới đây là những lý do quan trọng giải thích tại sao doanh nghiệp cần xây dựng văn hóa dữ liệu, dựa trên những chia sẻ và phân tích từ chuyên gia Tony Dzung.

3.1. Ra quyết định chính xác và tối ưu hóa hiệu quả

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc xây dựng văn hóa dữ liệu là giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên cơ sở thực tiễn, thay vì dựa trên cảm giác hoặc trực giác.

Tony Dzung chia sẻ: "Dữ liệu giống như chiếc la bàn trong môi trường kinh doanh đầy biến động. Nó giúp chúng ta hiểu rõ hiện trạng, dự đoán tương lai và đưa ra những bước đi đúng đắn nhất."

Ví dụ:

• Trong lĩnh vực sản xuất, dữ liệu về hiệu suất máy móc và lỗi sản phẩm có thể giúp doanh nghiệp dự đoán thời điểm bảo trì thiết bị, từ đó giảm thiểu thời gian chết và tối ưu hóa chi phí.
• Trong ngành bán lẻ, dữ liệu bán hàng theo thời gian thực giúp nhà quản lý nhận biết sản phẩm bán chạy để tái cung ứng kịp thời.

Kết quả của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu không chỉ là hiệu quả ngắn hạn mà còn tạo ra giá trị lâu dài, từ việc tiết kiệm chi phí đến tăng doanh thu và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

3.2. Thúc đẩy sự đổi mới và tạo ra lợi thế cạnh tranh

Dữ liệu không chỉ phản ánh thực trạng mà còn là nguồn cảm hứng cho những ý tưởng đổi mới. Doanh nghiệp biết cách khai thác dữ liệu có thể tìm ra cơ hội mới và đi trước đối thủ.

Tony Dzung cùng các chuyên gia về AI khẳng định rằng: "Trong một thế giới mà thị trường thay đổi nhanh chóng, chỉ những doanh nghiệp biết khai thác dữ liệu để dự đoán xu hướng và phát hiện cơ hội mới có thể tồn tại và bứt phá."

Ví dụ:

• Netflix: Dựa vào dữ liệu về hành vi người dùng, Netflix quyết định đầu tư sản xuất loạt phim House of Cards. Kết quả, bộ phim trở thành một hiện tượng toàn cầu, củng cố vị thế của Netflix trong ngành giải trí trực tuyến.
• Amazon: Sử dụng dữ liệu lớn để tối ưu hóa quy trình logistics, giúp giao hàng nhanh hơn và giảm chi phí vận hành.

Những đổi mới dựa trên dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm và dịch vụ mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh vượt trội, giúp họ dẫn đầu trong ngành.

3.3. Cải thiện trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng

Khách hàng ngày nay kỳ vọng vào những trải nghiệm cá nhân hóa và dịch vụ nhanh chóng. Dữ liệu là chìa khóa để hiểu rõ khách hàng và cung cấp trải nghiệm vượt mong đợi.

Ví dụ:

• Spotify sử dụng dữ liệu nghe nhạc để cá nhân hóa danh sách phát cho từng người dùng, tạo ra trải nghiệm độc đáo và giữ chân khách hàng.
• Starbucks phân tích dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa các chương trình khuyến mãi, từ đó tăng doanh thu từ khách hàng trung thành.

Khi khách hàng cảm nhận được sự thấu hiểu và chăm sóc từ doanh nghiệp, họ sẽ gắn bó lâu dài hơn, đồng thời trở thành đại sứ thương hiệu tự nhiên.

3.4. Tăng hiệu suất nhân viên và sự gắn kết trong tổ chức

Văn hóa dữ liệu không chỉ mang lại lợi ích ở cấp chiến lược mà còn tăng hiệu suất làm việc và sự gắn kết của nhân viên. Khi dữ liệu được chia sẻ minh bạch và sử dụng đúng cách, nhân viên sẽ hiểu rõ hơn về vai trò của họ trong tổ chức và cách họ có thể đóng góp.

Ví dụ:

• Dữ liệu phân tích hiệu suất giúp nhân viên nhận biết điểm mạnh, điểm yếu của mình và có kế hoạch phát triển cá nhân.
• Các công cụ dữ liệu tự phục vụ như Power BI hoặc Tableau giúp nhân viên tự truy cập và phân tích thông tin liên quan đến công việc, từ đó tăng tính chủ động và sáng tạo.

Một môi trường làm việc minh bạch, nơi mọi người đều tiếp cận và sử dụng dữ liệu, sẽ tạo ra sự gắn kết và động lực mạnh mẽ, thúc đẩy hiệu quả chung.

3.5. Hỗ trợ thích ứng và ra quyết định trong thời kỳ biến động

Thế giới kinh doanh ngày nay đầy biến động và không thể đoán trước. Trong bối cảnh này, dữ liệu chính là nguồn thông tin quan trọng nhất giúp doanh nghiệp thích ứng nhanh chóng với thay đổi.

Với kinh nghiệm hơn 15 năm điều hành doanh nghiệp và 7 năm đồng hành cùng 35.000+ lãnh đạo, chủ doanh nghiệp, Mr. Tony Dzung chắc chắn một niềm tin rằng không ai có thể kiểm soát được những biến động từ thị trường, nhưng dữ liệu giúp chúng ta chuẩn bị và phản ứng kịp thời.

Ví dụ:

• Trong đại dịch COVID-19, nhiều doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và chuyển đổi sang các kênh bán hàng trực tuyến, giúp họ vượt qua khủng hoảng.
• Các công ty như Zara sử dụng dữ liệu thời gian thực để điều chỉnh sản phẩm theo xu hướng thời trang và nhu cầu khách hàng ngay khi chúng thay đổi.

Dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp đối phó với biến động mà còn tìm kiếm cơ hội trong khủng hoảng, giữ vững vị thế trên thị trường.

3.6. Tăng tính minh bạch và niềm tin nội bộ

Một tổ chức có văn hóa dữ liệu mạnh mẽ thường minh bạch hơn trong cách ra quyết định, từ đó tạo dựng niềm tin nội bộ và sự đồng thuận từ nhân viên.

Khi nhân viên hiểu được các quyết định của lãnh đạo dựa trên dữ liệu, họ sẽ cảm thấy mình là một phần của tổ chức và sẵn sàng đóng góp hơn. Văn hóa dữ liệu không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là nền tảng giúp doanh nghiệp vượt qua thách thức, tận dụng cơ hội và phát triển bền vững.

4. Làm thế nào để nuôi dưỡng văn hóa dữ liệu đồng bộ trong toàn tổ chức?

Việc nuôi dưỡng văn hóa dữ liệu (Data First Culture) không chỉ là một sáng kiến mang tính nhất thời, mà là quá trình chuyển đổi toàn diện từ tư duy, hành vi đến cách vận hành của tổ chức. Văn hóa này đòi hỏi doanh nghiệp phải có cam kết mạnh mẽ từ lãnh đạo, sự tham gia của toàn thể nhân viên và một chiến lược dài hạn, bài bản.

Theo chuyên gia Tony Dzung, việc xây dựng văn hóa dữ liệu phải tập trung vào sáu yếu tố then chốt, triển khai một cách đồng bộ để đảm bảo sự gắn kết và hiệu quả trên toàn tổ chức.

4.1. Cam kết mạnh mẽ từ lãnh đạo: Đi đầu làm gương

Bất kỳ sự thay đổi văn hóa nào cũng phải bắt đầu từ cấp lãnh đạo cao nhất. Nếu lãnh đạo không chủ động và kiên định với việc áp dụng văn hóa dữ liệu, tổ chức sẽ gặp khó khăn trong việc triển khai và lan tỏa nó đến các cấp bậc khác.

Tony Dzung nhận định: "Lãnh đạo chính là người 'thắp sáng ngọn đuốc' văn hóa dữ liệu. Khi họ làm gương, sử dụng dữ liệu trong mọi quyết định, tổ chức sẽ nhìn vào đó mà học hỏi và hành động theo."

Cách Thực Hiện:

• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Lãnh đạo cần thể hiện rõ vai trò tiên phong bằng cách yêu cầu và sử dụng dữ liệu trong mọi cuộc họp và quyết định chiến lược.
• Cam kết nguồn lực: Đảm bảo đầu tư đủ ngân sách, thời gian và nhân sự để xây dựng hệ thống dữ liệu.
• Truyền cảm hứng: Thông qua các buổi chia sẻ hoặc hành động thực tế, lãnh đạo cần giải thích tầm quan trọng của dữ liệu với chiến lược dài hạn của tổ chức.

Ví dụ: CEO của Microsoft, Satya Nadella, không chỉ nhấn mạnh vai trò của dữ liệu trong các cuộc họp chiến lược mà còn cam kết đầu tư mạnh vào công nghệ dữ liệu, từ đó biến Microsoft thành một trong những doanh nghiệp dẫn đầu về chuyển đổi số.

4.2. Đặt rõ ràng mục tiêu và lợi ích cụ thể

Một trong những lý do khiến nhiều doanh nghiệp thất bại khi triển khai văn hóa dữ liệu là không xác định rõ mục tiêu và lợi ích mà tổ chức sẽ đạt được. Việc này dẫn đến tình trạng nhân viên coi dữ liệu như "nhiệm vụ phải làm" thay vì "công cụ hỗ trợ."

Cách Thực Hiện:

• Xác định mục tiêu ngắn hạn và dài hạn: Ví dụ, doanh nghiệp có thể đặt mục tiêu giảm 20% thời gian xử lý dữ liệu hoặc tăng 15% doanh thu nhờ phân tích dữ liệu khách hàng.
• Truyền thông về lợi ích cá nhân và tổ chức: Giải thích cách dữ liệu giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn, giảm sai sót, hoặc cải thiện quyết định hàng ngày.
• Liên kết văn hóa dữ liệu với mục tiêu kinh doanh: Đảm bảo rằng mọi người hiểu rằng văn hóa dữ liệu không chỉ là nhiệm vụ mà là yếu tố cốt lõi giúp tổ chức đạt được tầm nhìn và chiến lược dài hạn.

4.3. Đào tạo và phát triển kiến thức về dữ liệu (data literacy)

Một trong những thách thức lớn nhất khi xây dựng văn hóa dữ liệu là khoảng cách về kiến thức dữ liệu giữa các cấp nhân viên. Để dữ liệu trở thành một phần trong hoạt động hàng ngày, nhân viên cần được trang bị kỹ năng và sự tự tin để sử dụng dữ liệu.

Cách Thực Hiện:

• Đánh giá hiện trạng kỹ năng dữ liệu: Xác định nhóm nhân viên nào cần kỹ năng cơ bản (đọc dữ liệu), và nhóm nào cần kỹ năng chuyên sâu (phân tích hoặc lập mô hình dữ liệu).
• Tổ chức các khóa đào tạo:
• Cơ bản: Hướng dẫn cách đọc báo cáo, sử dụng công cụ dữ liệu trực quan.
• Nâng cao: Dạy cách phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng hoặc tối ưu hóa chiến lược dựa trên dữ liệu.
• Đào tạo liên tục: Văn hóa dữ liệu không phải là điều có thể dạy trong một khóa học ngắn hạn. Tổ chức cần cam kết đào tạo định kỳ và cập nhật các kỹ năng mới.

Ví dụ: Allianz, một tập đoàn bảo hiểm, đã triển khai chương trình đào tạo dữ liệu quy mô nhỏ và dần mở rộng đến toàn bộ tổ chức. Kết quả, đội ngũ nhân sự không chỉ thành thạo hơn trong việc phân tích dữ liệu mà còn tăng 20% hiệu quả công việc.

4.4. Dân chủ hóa dữ liệu: Dữ liệu dễ tiếp cận cho mọi người

Dữ liệu chỉ có giá trị khi nó được sử dụng. Tuy nhiên, nếu dữ liệu chỉ tập trung ở một số phòng ban hoặc khó tiếp cận, nó sẽ không thể phát huy tác dụng. Dân chủ hóa dữ liệu đảm bảo rằng mọi nhân viên đều có quyền truy cập dữ liệu phù hợp với vai trò của họ.

Cách Thực Hiện:

• Đầu tư công cụ phân tích trực quan: Sử dụng các nền tảng như Power BI, Tableau hoặc Google Data Studio để nhân viên có thể dễ dàng truy cập và phân tích dữ liệu.
• Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu tập trung: Tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau để tạo ra nguồn thông tin đồng nhất.
• Đảm bảo bảo mật: Thiết lập quyền truy cập theo vai trò, đồng thời bảo vệ dữ liệu nhạy cảm để tránh rủi ro bảo mật.

4.5. Thúc đẩy ra quyết định dựa trên dữ liệu

Ra quyết định dựa trên dữ liệu cần trở thành chuẩn mực trong tổ chức, không chỉ ở cấp lãnh đạo mà còn ở mọi cấp độ vận hành. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu thực sự là yếu tố dẫn dắt trong mọi hoạt động.

Cách Thực Hiện:

• Yêu cầu mọi báo cáo phải có cơ sở dữ liệu: Khuyến khích nhân viên sử dụng dữ liệu để đưa ra các đề xuất, thay vì dựa trên trực giác.
• Đặt KPI liên quan đến dữ liệu: Ví dụ, yêu cầu tăng tỷ lệ sử dụng dữ liệu trong các báo cáo và quyết định lên 80% trong vòng 1 năm.
• Chia sẻ câu chuyện thành công: Nhân rộng những ví dụ thực tế về việc sử dụng dữ liệu để đạt được kết quả tốt.

4.6. Ghi nhận và ăn mừng thành công

Để văn hóa dữ liệu thực sự lan tỏa, doanh nghiệp cần ghi nhận và khen thưởng những cá nhân hoặc nhóm đã sử dụng dữ liệu hiệu quả trong công việc.

Tony Dzung chia sẻ: "Mỗi lần thành công từ dữ liệu được ghi nhận, bạn không chỉ thúc đẩy cá nhân mà còn khẳng định giá trị của văn hóa dữ liệu với toàn tổ chức."

Cách Thực Hiện:

• Khen thưởng cá nhân hoặc nhóm xuất sắc: Công nhận những sáng kiến hoặc dự án mang lại hiệu quả cao nhờ sử dụng dữ liệu.
• Truyền thông nội bộ: Chia sẻ các câu chuyện thành công qua email, bản tin nội bộ hoặc sự kiện công ty.
• Tổ chức các buổi chia sẻ: Mời các nhóm thành công trình bày cách họ sử dụng dữ liệu để đạt kết quả, từ đó truyền cảm hứng cho các bộ phận khác.

Văn hóa dữ liệu không phải là điều bạn có thể hoàn thành trong một đêm. Nó là một hành trình, đòi hỏi sự cam kết, tư duy chiến lược và sự tham gia từ mọi thành viên. Nhưng nếu làm đúng, nó sẽ trở thành nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững của tổ chức.

5. Những thách thức khi doanh nghiệp xây dựng văn hóa dữ liệu

Việc xây dựng văn hóa dữ liệu (Data First Culture) trong doanh nghiệp không phải là một quá trình dễ dàng. Nó đòi hỏi tổ chức phải vượt qua nhiều thách thức từ tư duy con người, cơ cấu tổ chức đến công nghệ và quy trình. Nếu không được giải quyết triệt để, các rào cản này có thể làm chậm hoặc thậm chí phá hỏng nỗ lực của doanh nghiệp trong việc chuyển đổi thành tổ chức định hướng dữ liệu.

Theo chuyên gia Tony Dzung, nhận diện và vượt qua những thách thức này chính là chìa khóa để văn hóa dữ liệu trở thành một phần không thể thiếu trong tổ chức.

5.1. Sự kháng cự từ nhân viên với sự thay đổi

Con người vốn có xu hướng kháng cự với sự thay đổi, đặc biệt khi văn hóa dữ liệu yêu cầu họ từ bỏ những thói quen làm việc cũ và học hỏi các kỹ năng mới. Nhiều nhân viên có thể cảm thấy lo lắng vì thiếu kiến thức về dữ liệu hoặc sợ rằng công việc của họ sẽ bị thay thế bởi công nghệ.

Tony Dzung nhận định: "Sự kháng cự đến từ tâm lý sợ hãi và sự thiếu hiểu biết về lợi ích của dữ liệu. Đây là một trong những rào cản lớn nhất mà doanh nghiệp cần giải quyết ngay từ đầu."

Giải pháp từ chuyên gia Tony Dzung:

• Giao tiếp và truyền thông nội bộ:
• Lãnh đạo cần giải thích rõ ràng tại sao văn hóa dữ liệu là cần thiết và những lợi ích mà nó mang lại cho tổ chức và cá nhân.
• Chia sẻ các ví dụ thực tế về cách dữ liệu đã giúp doanh nghiệp đạt được thành công.
• Đào tạo và nâng cao kỹ năng:
• Tổ chức các buổi đào tạo và hội thảo để nhân viên hiểu và làm quen với cách sử dụng dữ liệu trong công việc.
• Đảm bảo rằng các chương trình đào tạo được thiết kế phù hợp với từng vai trò và mức độ kỹ năng.
• Xây dựng các "champion" dữ liệu:
• Chọn những nhân viên tích cực ủng hộ và có khả năng truyền cảm hứng làm đại sứ cho văn hóa dữ liệu trong tổ chức.

5.2. Thiếu kiến thức và kỹ năng về dữ liệu

Không chỉ nhân viên mà nhiều lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt ở các doanh nghiệp truyền thống, không có đủ kiến thức và kỹ năng để hiểu, phân tích và sử dụng dữ liệu. Điều này khiến họ cảm thấy bị "choáng ngợp" và dẫn đến việc không tận dụng được sức mạnh của dữ liệu.

Giải pháp từ chuyên gia Tony Dzung:

• Xây dựng chương trình đào tạo toàn diện:
• Phân cấp độ đào tạo từ cơ bản đến nâng cao, giúp mọi nhân viên từ các cấp bậc khác nhau đều có thể tiếp cận dữ liệu.
• Sử dụng các công cụ dễ hiểu và trực quan như Tableau, Power BI, hoặc Excel để đào tạo kỹ năng cơ bản.
• Tạo điều kiện học hỏi liên tục:
• Tích hợp các chương trình đào tạo dữ liệu vào kế hoạch phát triển nhân viên.
• Tạo các nhóm chia sẻ kiến thức để nhân viên có thể học hỏi từ những đồng nghiệp giỏi hơn về dữ liệu.
• Xây dựng hệ thống hỗ trợ:
• Thành lập đội ngũ chuyên gia dữ liệu nội bộ (Data Analysts hoặc Data Engineers) sẵn sàng hỗ trợ nhân viên trong việc sử dụng dữ liệu.

5.3. Dữ liệu phân tán, không đồng bộ

Nhiều doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu tại các hệ thống khác nhau mà không có sự tích hợp, dẫn đến tình trạng dữ liệu bị phân mảnh, không đồng nhất, thậm chí không chính xác. Điều này làm giảm lòng tin vào dữ liệu và gây khó khăn trong việc sử dụng chúng để ra quyết định.

Tony Dzung nhấn mạnh: "Một tổ chức có dữ liệu phân tán giống như một đoàn tàu không đầu. Dữ liệu không kết nối sẽ không thể dẫn đến hành động thống nhất."

Giải pháp từ chuyên gia Tony Dzung:

• Tích hợp dữ liệu:
• Xây dựng một nền tảng dữ liệu tập trung (Data Warehouse hoặc Data Lake) để tổng hợp và đồng bộ hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
• Áp dụng các công cụ quản trị dữ liệu:
• Sử dụng các công cụ quản trị dữ liệu (Data Governance) để đảm bảo dữ liệu luôn chính xác, đáng tin cậy và nhất quán.
• Kiểm tra và làm sạch dữ liệu định kỳ:
• Thiết lập quy trình kiểm tra, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo chất lượng.

5.4. Thiếu cam kết từ lãnh đạo

Nếu lãnh đạo không coi trọng dữ liệu hoặc không áp dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định, nhân viên sẽ không cảm thấy văn hóa dữ liệu là cần thiết. Điều này dẫn đến tình trạng văn hóa dữ liệu chỉ tồn tại trên lý thuyết.

Tony Dzung nhấn mạnh: "Lãnh đạo không chỉ là người vạch ra tầm nhìn mà còn phải làm gương trong việc sử dụng dữ liệu. Nếu lãnh đạo không cam kết, tổ chức sẽ không có động lực để thay đổi."

Giải pháp từ chuyên gia Tony Dzung:

• Lãnh đạo làm gương:
• Lãnh đạo cần tích cực sử dụng dữ liệu trong các cuộc họp và quyết định.
• Yêu cầu mọi kế hoạch hoặc báo cáo đều phải đi kèm dữ liệu phân tích.
• Đặt mục tiêu rõ ràng:
• Xác định và truyền đạt các mục tiêu liên quan đến văn hóa dữ liệu, như tăng tỷ lệ sử dụng dữ liệu trong các quyết định lên 80% trong năm.
• Thúc đẩy qua các câu chuyện thành công:
• Lãnh đạo nên chia sẻ những ví dụ thực tế về cách dữ liệu đã giúp tổ chức đạt được thành công lớn.

5.5. Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Trong thời đại mà các vụ vi phạm dữ liệu trở nên phổ biến, nhiều doanh nghiệp lo ngại về việc chia sẻ và sử dụng dữ liệu có thể gây rủi ro bảo mật. Điều này khiến các phòng ban hoặc cá nhân e ngại trong việc ứng dụng dữ liệu.

Giải pháp từ chuyên gia Tony Dzung:

• Thiết lập chính sách bảo mật dữ liệu:
• Xác định rõ quyền truy cập dữ liệu của từng vai trò trong tổ chức.
• Sử dụng mã hóa và kiểm soát truy cập để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
• Đầu tư vào công nghệ bảo mật:
• Sử dụng các công cụ bảo mật dữ liệu tiên tiến như mã hóa, tường lửa và hệ thống giám sát dữ liệu.
• Đào tạo nhân viên về bảo mật dữ liệu:
• Tổ chức các buổi đào tạo để nhân viên hiểu về tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu và cách xử lý dữ liệu an toàn.

5.6. Đánh giá hiệu quả văn hóa dữ liệu không rõ ràng

Nếu không có cách đo lường cụ thể, doanh nghiệp sẽ không biết liệu những nỗ lực xây dựng văn hóa dữ liệu có thực sự hiệu quả hay không.

Giải pháp từ chuyên gia Tony Dzung:

• Đặt các KPI rõ ràng:
• Ví dụ: Tỷ lệ sử dụng dữ liệu trong báo cáo, số lượng nhân viên tham gia đào tạo dữ liệu, hoặc thời gian xử lý dữ liệu giảm xuống bao nhiêu.
• Theo dõi tiến độ định kỳ:
• Thường xuyên đánh giá các chỉ số liên quan đến việc áp dụng văn hóa dữ liệu và điều chỉnh chiến lược nếu cần.
• Phản hồi từ nhân viên:
• Thu thập ý kiến từ nhân viên về mức độ hiệu quả của các công cụ và chương trình đào tạo để cải thiện liên tục.

Xây dựng văn hóa dữ liệu không chỉ là việc đầu tư vào công nghệ mà còn là quá trình chuyển đổi tư duy và thay đổi hành vi của cả tổ chức. Hãy bắt đầu hành trình xây dựng văn hóa dữ liệu ngay hôm nay để dẫn dắt doanh nghiệp của bạn bước vào kỷ nguyên thành công dựa trên nền tảng dữ liệu.