TỪ DATA-DRIVEN TỚI DATA-LED ORGANIZATION ĐỂ DẪN DẮT CHIẾN LƯỢC, ĐỊNH HƯỚNG TƯƠNG LAI

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu không chỉ hỗ trợ mà còn dẫn dắt chiến lược phát triển của doanh nghiệp. Việc chuyển từ mô hình data-driven sang data-led organization sẽ giúp tổ chức tối ưu hóa quyết định và mở ra cơ hội mới. Khám phá chi tiết về xu hướng này ngay dưới đây!

1. Bối cảnh chuyển đổi từ Data-Driven sang Data-Led Organization

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, sự gia tăng chóng mặt của dữ liệu đã tạo ra một yêu cầu cấp thiết cho các doanh nghiệp phải tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả để đạt được lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng. Các công nghệ trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu đã trở thành động lực chủ chốt cho sự thành công của các tổ chức trong kỷ nguyên số. 

Các tổ chức data-driven đã chứng minh được lợi thế cạnh tranh rõ rệt trong những năm gần đây. Thực tế, McKinsey đã khẳng định, theo báo cáo của Forbes, rằng "các tổ chức dựa trên dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng gấp 23 lần, giữ chân khách hàng gấp 6 lần và có khả năng sinh lời gấp 19 lần so với các tổ chức khác." 

Theo Mr. Tony Dzung chia sẻ, data-driven có nghĩa là tổ chức của bạn thành thạo trong việc sử dụng dữ liệu và đội ngũ phân tích dữ liệu có một vị trí trong bàn ra quyết định. Trong một tổ chức data-driven (data-driven organization), các thông tin từ dữ liệu sẽ chiếm ưu thế so với các quyết định dựa trên kinh nghiệm cá nhân hay các dự án yêu thích (ít nhất là phần lớn thời gian).

Ngược lại, data-led organizations (tổ chức dữ liệu dẫn dắt) đi một bước xa hơn. Trong loại tổ chức này, dữ liệu thẩm thấu vào công việc ở mọi cấp độ và đối với mọi vai trò trong doanh nghiệp. Dữ liệu được thảo luận trong mọi cuộc họp và được tích hợp vào cả quy trình làm việc đồng bộ và không đồng bộ.

Trong thập kỷ tới, việc trở thành data-led sẽ quyết định sự tồn tại của một doanh nghiệp — và có thể giúp doanh nghiệp phòng tránh các cuộc suy thoái trong tương lai. Điều này đặc biệt đúng với các doanh nghiệp có sự phức tạp lớn về hoạt động hoặc tài chính.

So sánh Tổ chức Data-Driven và Data-Led

>>> Xem thêm: TỪ DATA-DRIVEN ĐẾN AI-DRIVEN - BÍ QUYẾT CHUYỂN ĐỔI HIỆU QUẢ CHO DOANH NGHIỆP

2. Các nguyên tắc cốt lõi của Data-Led Organization

Theo Mr. Tony Dzung, trong thời đại chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo AI đang thay đổi mạnh mẽ cách các doanh nghiệp vận hành và phát triển, mỏ vàng dữ liệu được xem là yếu tố cốt lõi quyết định giá trị và sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Theo đó, một tổ chức lấy dữ liệu làm trung tâm hoạt động phải dựa trên các nguyên tắc cốt lõi sau:  

• Văn hóa lấy dữ liệu làm trung tâm: 

Dữ liệu được coi là một tài sản chiến lược và nhân viên ở mọi cấp độ sử dụng nó để ra quyết định. Nguyên tắc này nhấn mạnh tầm quan trọng cơ bản của một tư duy coi trọng và tận dụng dữ liệu. Đó không chỉ là về công cụ và quy trình mà còn là về niềm tin cơ bản vào sức mạnh của dữ liệu.  

• Chiến lược dữ liệu toàn diện

Một "chiến lược dữ liệu toàn diện" đảm bảo rằng việc thu thập, lưu trữ, phân tích và sử dụng dữ liệu đều được phối hợp và tập trung vào việc hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn của tổ chức. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết rõ ràng về cả nhu cầu kinh doanh và khả năng dữ liệu .  

• Quy trình làm việc tích hợp: 

Việc tích hợp dữ liệu một cách liền mạch vào các hoạt động và quy trình hàng ngày. Nguyên tắc này làm nổi bật tầm quan trọng của việc biến dữ liệu thành một phần tự nhiên trong cách công việc được thực hiện, thay vì một hoạt động bổ sung hoặc riêng biệt. Khi dữ liệu được "tích hợp liền mạch" vào quy trình làm việc, điều đó có nghĩa là nhân viên có thể dễ dàng truy cập thông tin liên quan trong các quy trình hiện có của họ, cho phép họ đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu như một phần của các nhiệm vụ thường lệ .  

• Hợp tác đa chức năng: 

Nguyên tắc này nhấn mạnh vai trò của dữ liệu trong việc phá vỡ các rào cản và thúc đẩy một cách tiếp cận thống nhất và có hiểu biết hơn đối với việc giải quyết vấn đề và đổi mới. Sự "hợp tác đa chức năng" được thúc đẩy bởi dữ liệu cho phép các nhóm khác nhau chia sẻ thông tin chi tiết và quan điểm, dẫn đến sự hiểu biết toàn diện hơn về các vấn đề và việc phát triển các giải pháp hiệu quả hơn .  

• Thích ứng linh hoạt: 

Sử dụng dữ liệu để theo dõi các thay đổi, phát hiện xu hướng và thực hiện các điều chỉnh kịp thời đối với chiến lược và chiến thuật. Nguyên tắc này nhấn mạnh tầm quan trọng của khả năng phản hồi và tính linh hoạt, được hỗ trợ bởi khả năng nhanh chóng thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp. "Thích ứng linh hoạt" có nghĩa là tổ chức có thể phản ứng nhanh chóng với thông tin mới và các điều kiện thị trường thay đổi, tận dụng dữ liệu để xác định cơ hội và giảm thiểu rủi ro một cách kịp thời .  

• Học tập liên tục: 

Học hỏi từ dữ liệu (thành công và thất bại) để thúc đẩy sự cải tiến và đổi mới không ngừng. Nguyên tắc này làm nổi bật một tư duy phát triển, trong đó dữ liệu được sử dụng không chỉ để đưa ra quyết định mà còn để học hỏi và phát triển theo thời gian. Cam kết "học tập liên tục" từ dữ liệu ngụ ý một nền văn hóa thử nghiệm và phản ánh, trong đó cả kết quả tích cực và tiêu cực đều được phân tích để xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đổi mới .  

• Đạo đức và quản trị dữ liệu:

"Đạo đức và quản trị dữ liệu" rất quan trọng để xây dựng và duy trì niềm tin với khách hàng, đối tác và cơ quan quản lý. Nó đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách công bằng, minh bạch và tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và đạo đức .  

Các nguyên tắc này cùng nhau hướng đến một tổ chức mà dữ liệu không chỉ là một nguồn lực mà còn là một phần cơ bản trong DNA hoạt động và chiến lược của nó, trao quyền cho nhân viên và thúc đẩy sự cải tiến liên tục một cách có trách nhiệm. 

3. Lộ trình chuyển đổi Data-Led Organization thành công cho doanh nghiệp

Lộ trình xây dựng một tổ chức data-led hiệu quả yêu cầu một chiến lược toàn diện, từ việc xác định mục tiêu kinh doanh cho đến triển khai công nghệ và văn hóa dữ liệu trong toàn bộ tổ chức. Dưới đây là lộ trình chi tiết và hợp lý để tổ chức chuyển đổi thành công sang mô hình data-led:

3.1. Xây dựng chiến lược dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh

Một chiến lược dữ liệu rõ ràng và thống nhất là nền tảng để tổ chức có thể chuyển đổi thành công sang mô hình data-led. Lãnh đạo cần phải bắt đầu bằng việc:

• Xác định mục tiêu kinh doanh cụ thể: Đảm bảo rằng các sáng kiến dữ liệu hỗ trợ trực tiếp các mục tiêu chiến lược của tổ chức (tăng trưởng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa chi phí).
• Lựa chọn bộ dữ liệu quan trọng: Xác định dữ liệu cần thiết cho từng mục tiêu chiến lược, bao gồm dữ liệu khách hàng, dữ liệu sản phẩm, và dữ liệu vận hành.
• Xây dựng kế hoạch chi tiết: Lập kế hoạch về cách thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh, đảm bảo tính nhất quán và phù hợp với các ưu tiên tổ chức.
• Đảm bảo sự liên kết với chiến lược tổ chức: Đảm bảo rằng chiến lược dữ liệu đồng nhất với chiến lược kinh doanh tổng thể để có thể tối ưu hóa các sáng kiến dữ liệu.

Một chiến lược rõ ràng và có sự tham gia đầy đủ từ các cấp quản lý sẽ tạo ra sự đồng nhất trong toàn tổ chức, tránh được tình trạng các sáng kiến dữ liệu riêng lẻ và không hiệu quả.

3.2. Nuôi dưỡng văn hóa dữ liệu từ trên xuống

Để chuyển đổi thành công thành một tổ chức data-led, doanh nghiệp cần có sự hưởng ứng từ trên xuống dưới, đặc biệt là các lãnh đạo cần thể hiện rõ ràng sự cam kết của mình trong việc áp dụng dữ liệu vào các quyết định chiến lược. 

• Lãnh đạo làm gương: Lãnh đạo phải chủ động sử dụng dữ liệu trong quyết định kinh doanh và thể hiện rõ cam kết về tầm quan trọng của dữ liệu.
• Khuyến khích tư duy dựa trên bằng chứng: Khuyến khích tất cả nhân viên sử dụng dữ liệu trong công việc hàng ngày, thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay giả định.
• Truyền thông về giá trị dữ liệu: Lãnh đạo cần truyền thông về giá trị của dữ liệu đối với tổ chức, đồng thời giải thích cách dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất và quyết định.
• Tạo điều kiện hỗ trợ đổi mới: Cung cấp môi trường để nhân viên có thể khám phá và thử nghiệm các phương pháp sử dụng dữ liệu sáng tạo.

Khi văn hóa dữ liệu đã được xây dựng vững chắc, nó sẽ là động lực chính cho sự chuyển đổi lâu dài.

3.3. Đào tạo và nâng cao hiểu biết về dữ liệu cho toàn bộ nhân viên

Để tổ chức thực sự trở thành data-led, đào tạo nhân viên là một yếu tố không thể thiếu. 

• Xây dựng chương trình đào tạo dữ liệu: Thiết kế các khóa đào tạo về cách sử dụng các công cụ phân tích, thu thập và xử lý dữ liệu cho tất cả các cấp trong tổ chức.
• Cung cấp công cụ dữ liệu dễ sử dụng: Đảm bảo mọi nhân viên đều có quyền truy cập vào các công cụ dữ liệu cần thiết và dễ dàng sử dụng.
• Tạo chương trình đào tạo liên tục: Cập nhật và nâng cao kỹ năng về dữ liệu cho nhân viên theo thời gian, đáp ứng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ dữ liệu.
• Khuyến khích học hỏi và chia sẻ kiến thức: Tạo cơ hội cho các nhân viên chia sẻ kinh nghiệm và kiến thức về dữ liệu với nhau.

Hãy nhớ rằng, chỉ khi mọi nhân viên có thể tiếp cận và làm việc với dữ liệu, họ mới có thể đóng góp vào các quyết định dựa trên dữ liệu. Đào tạo không chỉ giúp nhân viên nâng cao kỹ năng sử dụng công nghệ, mà còn giúp họ hiểu được cách thức phân tích và đưa ra quyết định thông minh hơn. Đặc biệt, đối với các công ty đang chuyển đổi số, việc phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu và áp dụng AI vào công việc sẽ trở thành một yếu tố quan trọng để tạo ra sự khác biệt cạnh tranh trên thị trường.

3.4. Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt

Một trong những yếu tố quyết định để tổ chức có thể trở thành data-led là việc xây dựng một cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ.

• Lựa chọn công nghệ phù hợp: Đầu tư vào các công nghệ hạ tầng dữ liệu hiện đại, bao gồm phần mềm phân tích dữ liệu, lưu trữ đám mây, và hệ thống AI.
• Tích hợp nguồn dữ liệu: Thiết lập các hệ thống để thu thập và tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau (CRM, ERP, mạng xã hội, v.v.) thành một hệ thống duy nhất.
• Tối ưu hóa quy trình dữ liệu: Đảm bảo hệ thống có thể xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng, hỗ trợ các quyết định kinh doanh kịp thời.
• Đảm bảo khả năng mở rộng và linh hoạt: Đảm bảo rằng hệ thống có thể mở rộng khi dữ liệu ngày càng tăng và phù hợp với các thay đổi trong yêu cầu kinh doanh.

Lãnh đạo cần đầu tư vào các công nghệ phù hợp, đảm bảo rằng hệ thống dữ liệu có thể hỗ trợ các nhu cầu dài hạn của tổ chức mà không bị giới hạn bởi công nghệ cũ hoặc hạ tầng không tương thích. Một cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện đại sẽ giúp các bộ phận trong tổ chức có thể truy cập dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, từ đó đưa ra các quyết định kịp thời và chính xác. 

Đặc biệt, việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ là yếu tố cốt lõi để phục vụ co việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI vào các hoạt động hàng ngày, ví dụ như chăm sóc khách hàng, theo dõi chuỗi cung ứng,....

3.5. Quản trị và quản lý chất lượng dữ liệu

Không có dữ liệu chất lượng, tổ chức sẽ không thể dựa vào dữ liệu để đưa ra các quyết định chính xác. Lãnh đạo cần xây dựng và triển khai:

• Xác định quy trình quản trị dữ liệu: Thiết lập các quy trình để đảm bảo dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng một cách hiệu quả, bảo mật và tuân thủ các quy định pháp lý.
• Xây dựng các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu: Đảm bảo rằng tất cả dữ liệu được làm sạch, xác thực và chuẩn hóa trước khi sử dụng cho các quyết định.
• Đảm bảo tính nhất quán dữ liệu: Xây dựng các quy trình để đảm bảo dữ liệu có tính nhất quán và chính xác trong toàn bộ tổ chức.
• Giám sát và cải tiến chất lượng dữ liệu liên tục: Đánh giá chất lượng dữ liệu định kỳ và thực hiện các biện pháp cải tiến khi cần thiết.

Khi dữ liệu không được kiểm soát tốt, dễ bị sai lệch hoặc không đáng tin cậy, nhân viên sẽ ngần ngại sử dụng dữ liệu trong quyết định của họ. Vì vậy, lãnh đạo cần đầu tư vào việc thiết lập các quy trình như làm sạch dữ liệu, xác thực dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo dữ liệu luôn ở trạng thái chính xác và có thể tin cậy. Điều này sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc để mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu đáng tin cậy.

3.6. Khuyến khích hợp tác và giao tiếp đa chức năng

Một trong những thách thức lớn của tổ chức khi áp dụng dữ liệu là sự phân mảnh dữ liệu giữa các phòng ban. Để tổ chức trở thành data-led, lãnh đạo cần khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban, đảm bảo rằng dữ liệu và các thông tin chi tiết được chia sẻ rộng rãi giữa các nhóm. 

• Thiết lập các kênh chia sẻ dữ liệu: Xây dựng các nền tảng và kênh giao tiếp giữa các phòng ban để chia sẻ dữ liệu và insights.
• Khuyến khích hợp tác qua các dự án dữ liệu chung: Tạo cơ hội cho các nhóm chức năng khác nhau làm việc cùng nhau trong các dự án dữ liệu để có cái nhìn toàn diện về doanh nghiệp.
• Đảm bảo tính minh bạch trong chia sẻ dữ liệu: Cung cấp quyền truy cập dữ liệu cho tất cả các phòng ban liên quan, giúp thúc đẩy sự minh bạch và phối hợp hiệu quả hơn.
• Xây dựng đội ngũ hỗ trợ hợp tác: Tạo ra các nhóm liên ngành hỗ trợ việc chia sẻ và phân tích dữ liệu giữa các phòng ban khác nhau.

Lãnh đạo cần tạo ra các kênh giao tiếp hiệu quả và xây dựng các nền tảng chia sẻ dữ liệu, đảm bảo rằng mọi người trong tổ chức đều có quyền truy cập vào dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định đúng đắn.

3.7. Áp dụng phương pháp Agile và cải tiến liên tục

Phương pháp Agile, với khả năng linh hoạt và lặp đi lặp lại, là một công cụ mạnh mẽ để quản lý các dự án dữ liệu. 

• Chia dự án dữ liệu thành các giai đoạn nhỏ: Sử dụng phương pháp Agile để chia các dự án dữ liệu lớn thành các giai đoạn nhỏ, dễ quản lý và có thể điều chỉnh nhanh chóng.
• Theo dõi tiến độ liên tục: Đánh giá thường xuyên tiến độ của các sáng kiến dữ liệu và điều chỉnh chiến lược dựa trên các phản hồi thực tế.
• Cải tiến dựa trên hiệu suất: Sau mỗi chu kỳ dự án, tiến hành đánh giá và tối ưu hóa các dự án dữ liệu để cải thiện hiệu quả trong các chu kỳ tiếp theo.
• Linh hoạt trong phương pháp triển khai: Đảm bảo rằng tổ chức có khả năng thích ứng nhanh chóng với sự thay đổi và phản hồi từ thị trường.

3.8. Đảm bảo bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Khi tổ chức chuyển đổi sang mô hình data-led, việc bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định bảo mật là vấn đề tối quan trọng. 

• Xây dựng chính sách bảo mật dữ liệu: Triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và đảm bảo tuân thủ các quy định bảo mật và quyền riêng tư.
• Tích hợp bảo mật trong mọi quy trình dữ liệu: Đảm bảo bảo mật và quyền riêng tư được tích hợp từ lúc thu thập dữ liệu cho đến khi sử dụng trong các quyết định.
• Giám sát và kiểm soát quyền truy cập dữ liệu: Thiết lập các cơ chế kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu để bảo vệ dữ liệu khỏi các mối đe dọa bên ngoài và bên trong.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý: Theo dõi và thực hiện các chính sách bảo mật và quyền riêng tư theo quy định của pháp luật, bao gồm GDPR và các luật bảo vệ dữ liệu khác.

Điều này không chỉ bảo vệ tổ chức khỏi các vi phạm dữ liệu và rủi ro pháp lý mà còn tăng cường niềm tin của khách hàng và các bên liên quan. Triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin giúp xây dựng nền tảng vững chắc, từ đó hỗ trợ tổ chức phát triển và mở rộng mà không gặp phải các vấn đề về bảo mật.

3.9. Đo lường tiến độ và hiệu quả của quá trình chuyển đổi

Cuối cùng, để theo dõi tiến độ và đo lường hiệu quả của việc chuyển đổi sang data-led, lãnh đạo cần:

• Thiết lập các chỉ số KPI rõ ràng: Xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI) để đo lường tiến độ và thành công của các sáng kiến dữ liệu.
• Theo dõi và đánh giá định kỳ: Thực hiện việc theo dõi và đánh giá thường xuyên các kết quả của sáng kiến dữ liệu và xác định các khu vực cần cải tiến.
• Điều chỉnh chiến lược dựa trên kết quả: Dựa trên các chỉ số KPI và phản hồi thực tế, điều chỉnh chiến lược dữ liệu để tối ưu hóa kết quả.
• Tạo báo cáo minh bạch: Chia sẻ các kết quả và tiến độ với các bên liên quan trong tổ chức để củng cố sự tin tưởng vào quá trình chuyển đổi.

3.10. Truyền đạt kết quả và ăn mừng thành công

Một bước cuối cùng quan trọng là chia sẻ các kết quả từ việc chuyển đổi sang tổ chức data-led trong toàn bộ tổ chức. Lãnh đạo cần truyền đạt kết quả từ các sáng kiến dữ liệu để củng cố giá trị của dữ liệu và xây dựng động lực cho các dự án tiếp theo. Ăn mừng thành công, ghi nhận đóng góp của các cá nhân và nhóm sử dụng dữ liệu hiệu quả không chỉ giúp tạo động lực mà còn khuyến khích mọi người tiếp tục đổi mới và sáng tạo trong việc sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất công việc.

4. Tương lai của Data-Led Organization - Tổ chức được dẫn dắt bởi dữ liệu

Tương lai của các tổ chức data-led sẽ chứng kiến một sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu thông minh, tự động hóa và dân chủ hóa dữ liệu. Những xu hướng này sẽ mở ra nhiều cơ hội và thách thức cho các tổ chức trong việc tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu. Dưới đây là một số phân tích chi tiết về tương lai của các tổ chức data-led:

4.1. Dữ liệu thông minh và phân tích thời gian thực

Trong tương lai, phân tích dữ liệu theo thời gian thực sẽ trở thành yếu tố cốt lõi trong việc đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Với sự phát triển của các công nghệ dữ liệu tiên tiến, các tổ chức sẽ có khả năng giám sát và phân tích dữ liệu ngay lập tức khi chúng được tạo ra, cho phép họ phản ứng kịp thời với các thay đổi trên thị trường, trong hành vi khách hàng, hoặc trong các yếu tố kinh doanh khác.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành yêu cầu quyết định nhanh chóng như tài chính, bán lẻ và chăm sóc sức khỏe, nơi thời gian là yếu tố sống còn. Phân tích dữ liệu theo thời gian thực giúp tổ chức không chỉ nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý mà còn tạo ra các cơ hội tối ưu hóa quy trình và sản phẩm.

4.2. Ứng dụng AI và Machine Learning mở rộng

Tương lai của các tổ chức data-led sẽ chứng kiến sự phổ biến hơn nữa của AI và máy học trong mọi mặt của hoạt động. AI và ML sẽ không chỉ tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu mà còn nâng cao khả năng dự đoán và phân tích sâu sắc hơn. Chẳng hạn, AI có thể giúp các tổ chức dự báo xu hướng thị trường, phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa chiến lược marketing theo thời gian thực. 

Điều này cho phép tổ chức không chỉ dự đoán và ứng phó với biến động mà còn chủ động tạo ra các chiến lược phù hợp trước khi các thay đổi xảy ra. Tự động hóa sẽ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả trong các quy trình kinh doanh.

4.3. Data Mesh và quản trị dữ liệu phi tập trung

Một xu hướng nổi bật trong tương lai là sự chuyển từ quản trị dữ liệu tập trung sang quản trị dữ liệu phi tập trung, hay còn gọi là data mesh. Mô hình này giúp cải thiện khả năng truy cập dữ liệu, cho phép các bộ phận trong tổ chức cộng tác hiệu quả hơn trong việc quản lý và chia sẻ dữ liệu.

Thay vì có một kho dữ liệu tập trung duy nhất, các tổ chức sẽ sử dụng các data domains (miền dữ liệu) được phân tán, nơi mỗi nhóm có thể sở hữu và quản lý dữ liệu của riêng mình nhưng vẫn dễ dàng truy cập và chia sẻ dữ liệu với các nhóm khác. Điều này giúp tổ chức phản ứng nhanh hơn với thay đổi và cải thiện khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả.

4.4. Đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu

Với sự gia tăng của các sáng kiến dữ liệu, việc đảm bảo đạo đức và quyền riêng tư sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Các tổ chức sẽ phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật và quyền riêng tư, đồng thời xây dựng niềm tin với khách hàng bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách có trách nhiệm. 

Những vấn đề về quyền riêng tư, đặc biệt là với dữ liệu cá nhân, sẽ cần phải được giải quyết thấu đáo để tránh các vụ vi phạm bảo mật có thể gây tổn hại đến danh tiếng của tổ chức và sự tin tưởng của khách hàng. Việc duy trì chính sách bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ các quy định pháp lý sẽ là một trong những yếu tố quyết định sự thành công của tổ chức trong tương lai.

4.5. Dân chủ hóa dữ liệu

Trong tương lai, các tổ chức sẽ tiếp tục dân chủ hóa dữ liệu, tức là trao quyền cho mọi người, kể cả những người không chuyên về kỹ thuật, để truy cập và sử dụng dữ liệu. Điều này sẽ được thực hiện thông qua các công cụ phân tích dễ sử dụng và giao diện người dùng thân thiện. 

Mục tiêu là giúp mọi người trong tổ chức, từ các quản lý cấp cao đến nhân viên các bộ phận khác nhau, có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không cần phải có chuyên môn sâu về phân tích. Việc cung cấp khả năng phân tích dữ liệu cho người dùng không chuyên sẽ giúp tăng tính linh hoạt và cải thiện khả năng ra quyết định của toàn bộ tổ chức. Tổ chức sẽ trở thành nơi mà dữ liệu không chỉ được lưu trữ, mà còn được khám phá, phân tích và sử dụng để cải thiện mọi khía cạnh trong hoạt động kinh doanh.

4.6. Tích hợp dữ liệu với các công nghệ mới nổi

Các tổ chức data-led sẽ không chỉ tận dụng dữ liệu hiện tại mà còn tích hợp dữ liệu với các công nghệ mới nổi như IoT, điện toán biên và blockchain. 

• Việc tích hợp IoT vào hệ thống dữ liệu sẽ giúp các tổ chức thu thập thông tin theo thời gian thực từ các thiết bị và cảm biến, mở ra những cơ hội mới để tối ưu hóa hoạt động và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và kịp thời. 
• Điện toán biên sẽ giúp xử lý dữ liệu gần với nguồn gốc của nó, giảm độ trễ và tăng tốc độ ra quyết định. 
• Blockchain có thể đảm bảo tính minh bạch và bảo mật trong việc quản lý dữ liệu, đặc biệt là trong các giao dịch hoặc chuỗi cung ứng, giúp tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu an toàn và tin cậy.

4.7. Phát triển nền tảng và công cụ phân tích dữ liệu

Các nền tảng và công cụ phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục được cải tiến để đơn giản hóa việc sử dụng, tự động hóa nhiều quy trình và tích hợp các khả năng phân tích mạnh mẽ. 

Những công cụ này sẽ cung cấp khả năng phân tích tiên tiến và dễ sử dụng, giúp người dùng không chuyên cũng có thể thực hiện các tác vụ phân tích phức tạp mà không gặp khó khăn. Các công cụ này sẽ tích hợp với các hệ thống khác trong tổ chức, giúp dữ liệu trở thành một phần không thể thiếu trong mọi quyết định và quy trình kinh doanh.

4.8. Dữ liệu phổ biến vào năm 2030

Đến năm 2030, nhiều tổ chức sẽ đạt đến trạng thái "dữ liệu phổ biến", nơi dữ liệu được nhúng vào mọi hệ thống, quy trình và điểm ra quyết định. Dữ liệu sẽ không chỉ là công cụ hỗ trợ mà sẽ thúc đẩy hành động tự động trong tổ chức. Điều này có nghĩa là, các hệ thống sẽ có khả năng đưa ra quyết định hoặc hành động mà không cần sự can thiệp của con người, dựa trên các phân tích dữ liệu được thực hiện từ trước. 

Vai trò phân tích dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, khi các chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ có vai trò then chốt trong việc phát triển và duy trì các hệ thống phân tích dữ liệu tự động.

Data-Led Organization - Tương lai của các tổ chức sẽ không thể thiếu sự dẫn dắt từ dữ liệu, khi mỗi quyết định đều được xây dựng dựa trên những hiểu biết sâu sắc, chính xác và kịp thời. Sự chuyển mình này sẽ là chìa khóa để các tổ chức vững bước tiến vào tương lai.