XÂY DỰNG NĂNG LỰC DỮ LIỆU - LỘ TRÌNH CHO DOANH NGHIỆP MUỐN MỞ RỘNG AI

Trong kỷ nguyên số, xây dựng năng lực dữ liệu là một bước quan trọng giúp doanh nghiệp SME tận dụng tối đa sức mạnh của AI, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững. Tuy nhiên, không ít doanh nghiệp gặp phải những khó khăn trong quá trình xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc. Vậy làm sao để khắc phục các thách thức và ứng dụng AI hiệu quả? Cùng tìm hiểu trong bài viết này với Trường Doanh Nhân HBR:

Dưới đây là nội dung chính của bài viết:

• Những thách thức trong xây dựng năng lực dữ liệu: Dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa và vấn đề thiếu nhân sự.

• Lộ trình xây dựng năng lực dữ liệu cho doanh nghiệp SME: Từ thu thập dữ liệu đến triển khai AI.

• Các công cụ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc xây dựng năng lực dữ liệu: CRM, ERP, BI tools, AI.
• Giải pháp giúp SME vượt qua các thách thức: Đào tạo nhân sự, lựa chọn công cụ phù hợp và bảo mật dữ liệu.

1. Năng lực dữ liệu là gì?

Năng lực dữ liệu (Data Capability) là khả năng doanh nghiệp thu thập - quản lý - phân tích - khai thác dữ liệu một cách có hệ thống, nhằm biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích cho việc ra quyết định và phát triển kinh doanh.

Đối với doanh nghiệp SME, năng lực dữ liệu không chỉ dừng lại ở việc có nhiều dữ liệu khách hàng hay doanh thu, mà còn bao gồm:

• Hạ tầng dữ liệu: hệ thống lưu trữ, công cụ quản trị (CRM, ERP, Data Warehouse).
• Chất lượng dữ liệu: dữ liệu phải đầy đủ, chính xác, cập nhật và nhất quán.
• Quy trình quản trị dữ liệu: có người chịu trách nhiệm, có quy định nhập liệu, kiểm tra và khai thác.
• Kỹ năng phân tích dữ liệu: đội ngũ biết sử dụng dữ liệu để lập báo cáo, phân tích hành vi khách hàng, tối ưu bán hàng – marketing.
• Khả năng ứng dụng công nghệ: biết cách tích hợp AI, BI (Business Intelligence), Machine Learning vào khai thác dữ liệu.

Nói cách khác, năng lực dữ liệu là “nền móng” để doanh nghiệp mở rộng AI. Nếu không có năng lực dữ liệu, AI chỉ giống như “ngôi nhà xây trên cát” – dễ sụp đổ, tốn chi phí nhưng không mang lại giá trị.

2. Vì sao “năng lực dữ liệu” là điều kiện cần để mở rộng AI?

AI không thể hoạt động trong “chân không”. Mọi thuật toán AI, từ đơn giản như chatbot đến phức tạp như hệ thống dự đoán doanh thu, đều dựa vào dữ liệu để học và ra quyết định. Vì vậy, để doanh nghiệp có thể mở rộng AI thành công, việc đầu tiên cần làm là xây dựng năng lực dữ liệu vững chắc.

Dưới đây là những lý do then chốt:

• Dữ liệu quyết định độ chính xác của AI
• Năng lực dữ liệu giúp giảm chi phí, tránh thất bại khi triển khai AI
• Dữ liệu là nền tảng để AI mở rộng trên toàn bộ doanh nghiệp
• AI giúp doanh nghiệp “biến dữ liệu thành tài sản chiến lược”

1 - Dữ liệu quyết định độ chính xác của AI

AI chỉ thông minh khi được “nuôi” bằng dữ liệu chất lượng.

• Nếu dữ liệu sai, thiếu, hoặc không đồng bộ → AI sẽ đưa ra kết quả sai lệch.
• Ngược lại, dữ liệu chính xác và được chuẩn hóa giúp AI phân tích hành vi khách hàng, dự báo xu hướng và đề xuất giải pháp đúng đắn.

2 - Năng lực dữ liệu giúp giảm chi phí, tránh thất bại khi triển khai AI

Nhiều doanh nghiệp SME “nhảy” vào ứng dụng AI (ví dụ: chạy quảng cáo bằng AI, dùng chatbot chăm sóc khách hàng) nhưng thất bại vì dữ liệu khách hàng rời rạc và lộn xộn.

• Hệ quả: chi phí tốn kém, hệ thống AI không mang lại hiệu quả → mất niềm tin vào công nghệ.
• Có năng lực dữ liệu trước sẽ giúp doanh nghiệp tránh thử nghiệm sai lầm, tiết kiệm nguồn lực và triển khai AI đúng hướng.

3 - Dữ liệu là nền tảng để AI mở rộng trên toàn bộ doanh nghiệp

Một doanh nghiệp không thể chỉ áp dụng AI ở một phòng ban rồi dừng lại. Để AI thật sự tạo ra sức bật, nó cần được mở rộng sang:

• Marketing: cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
• Bán hàng: dự đoán hành vi mua, tự động gợi ý sản phẩm.
• Nhân sự: phân tích năng suất, dự đoán tỷ lệ nghỉ việc.
• Tài chính – vận hành: tối ưu dòng tiền, quản lý tồn kho.

Tất cả các ứng dụng này đều cần hệ thống dữ liệu sạch, chuẩn hóa và được kết nối xuyên suốt.

4 - AI giúp doanh nghiệp “biến dữ liệu thành tài sản chiến lược”

Dữ liệu rời rạc chỉ là con số vô nghĩa. Nhưng khi doanh nghiệp xây dựng năng lực dữ liệu và kết hợp với AI, dữ liệu sẽ trở thành:

• Tài sản cạnh tranh: hiểu khách hàng sâu sắc hơn đối thủ.
• Công cụ tối ưu chi phí: biết chính xác nên đầu tư, nên cắt giảm ở đâu.
• Đòn bẩy tăng trưởng: đưa ra quyết định nhanh chóng, dựa trên dự báo thị trường thay vì cảm tính.

Doanh nghiệp muốn AI mang lại hiệu quả thật sự phải bắt đầu từ việc xây dựng hệ thống dữ liệu bài bản, coi dữ liệu như “máu” nuôi sống trí tuệ nhân tạo.

3. Lộ trình xây dựng năng lực dữ liệu cho doanh nghiệp SME muốn mở rộng AI

Một trong những sai lầm lớn nhất của doanh nghiệp SME khi muốn ứng dụng AI là “nhảy cóc” - nghĩa là chưa có dữ liệu chuẩn nhưng đã triển khai AI. Điều này dẫn đến chi phí cao, kết quả không chính xác, thậm chí thất bại hoàn toàn.
Do đó, doanh nghiệp cần đi theo một lộ trình 6 bước bài bản:

• Bước 1: Thu thập và số hóa dữ liệu
• Bước 2: Chuẩn hóa và quản trị dữ liệu (Data Governance)
• Bước 3: Xây dựng kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse / Data Lake)
• Bước 4: Phân tích dữ liệu và ứng dụng Business Intelligence (BI)
• Bước 5: Triển khai AI thử nghiệm (AI Pilot Projects)
• Bước 6: Mở rộng AI trên toàn doanh nghiệp (AI at Scale)

Bước 1: Thu thập và số hóa dữ liệu

Phần lớn SME tại Việt Nam vẫn đang vận hành theo cách truyền thống: quản lý khách hàng bằng sổ sách, nhập doanh thu vào Excel, không có hệ thống theo dõi toàn diện. Điều này khiến dữ liệu rời rạc, phân tán, dễ thất lạc.

Trong giai đoạn này, doanh nghiệp cần:

• Xác định nguồn dữ liệu hiện có: khách hàng, nhân sự, bán hàng, marketing, tài chính, tồn kho, sản xuất.
• Số hóa toàn bộ dữ liệu: loại bỏ giấy tờ, thay bằng dữ liệu số hóa. Ví dụ: thay vì viết tay đơn hàng, hãy nhập trực tiếp vào POS hoặc CRM.
• Chuẩn hóa cách thu thập: tất cả nhân viên đều dùng một quy trình nhập liệu thống nhất để đảm bảo tính đồng bộ.
• Chọn công cụ phù hợp: SME có thể bắt đầu từ các giải pháp chi phí thấp như Google Sheets nâng cao, CRM miễn phí, rồi nâng cấp dần lên ERP hoặc Data Warehouse.

Kết quả: doanh nghiệp có một nền tảng dữ liệu cơ bản, dễ dàng truy xuất, thay vì dữ liệu rải rác khó quản lý.

Bước 2: Chuẩn hóa và quản trị dữ liệu (Data Governance)

Có dữ liệu chưa đủ, vì dữ liệu thô thường chứa nhiều “rác”: thông tin sai, trùng lặp, thiếu cập nhật. Nếu đưa vào AI, dữ liệu xấu sẽ tạo ra kết quả sai lệch.

Trong bước này, doanh nghiệp SME cần:

• Xác định tiêu chuẩn dữ liệu: ví dụ, số điện thoại khách hàng phải có đủ 10 chữ số, email phải hợp lệ.
• Làm sạch dữ liệu: xóa trùng lặp, bổ sung thông tin còn thiếu, cập nhật thường xuyên.
• Thiết lập quy trình quản trị dữ liệu: ai nhập liệu, ai kiểm tra, ai chịu trách nhiệm cuối cùng.
• Phân quyền dữ liệu: đảm bảo dữ liệu nhạy cảm (ví dụ: lương nhân sự, thông tin khách hàng VIP) chỉ có người có thẩm quyền truy cập.
• Xây dựng chính sách bảo mật: tuân thủ các quy định pháp lý (ví dụ: bảo mật dữ liệu cá nhân theo luật VN, GDPR nếu kinh doanh quốc tế).

Kết quả: dữ liệu trở nên “sạch” và đáng tin cậy, sẵn sàng để khai thác.

Bước 3: Xây dựng kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse / Data Lake)

Sau khi dữ liệu đã được làm sạch, doanh nghiệp cần tập trung hóa dữ liệu. Đây là giai đoạn biến dữ liệu rải rác thành một “trung tâm dữ liệu” thống nhất.

Cụ thể:

• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: website, mạng xã hội, sàn thương mại điện tử (Shopee, Lazada, TikTok Shop), hệ thống bán hàng offline.
• Xây dựng hệ thống lưu trữ tập trung: một kho dữ liệu (Data Warehouse) hoặc hồ dữ liệu (Data Lake) để lưu tất cả thông tin.
• Kết nối các phòng ban: thay vì mỗi bộ phận giữ dữ liệu riêng, tất cả đều truy cập một nguồn duy nhất.
• Đảm bảo khả năng mở rộng: chọn công nghệ lưu trữ trên cloud (AWS, Google Cloud, Azure) để dễ dàng nâng cấp khi dữ liệu tăng trưởng.

Bước 4: Phân tích dữ liệu và ứng dụng Business Intelligence (BI)

Khi có kho dữ liệu tập trung, doanh nghiệp bước vào giai đoạn khai thác dữ liệu để ra quyết định. Đây là lúc dữ liệu thực sự trở thành “tài sản chiến lược”.

Các bước cụ thể:

• Xây dựng dashboard trực quan: hiển thị doanh thu theo kênh bán hàng, hiệu quả từng chiến dịch marketing, tỷ lệ chuyển đổi khách hàng, vòng đời khách hàng.
• Phân tích xu hướng: từ dữ liệu lịch sử để dự đoán hành vi tương lai, ví dụ: tháng nào bán chạy nhất, nhóm khách hàng nào trung thành nhất.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making): lãnh đạo không còn “quyết định theo cảm tính” mà dựa vào con số cụ thể.
• Xác định các chỉ số KPI quan trọng: LTV (giá trị vòng đời khách hàng), CAC (chi phí thu hút khách hàng), ROI marketing.

Kết quả: doanh nghiệp có khả năng tối ưu hoạt động dựa trên dữ liệu, thay vì “chạy theo cảm xúc”.

Bước 5: Triển khai AI thử nghiệm (AI Pilot Projects)

Đây là bước “thử sức” với AI. Doanh nghiệp SME không nên áp dụng AI trên diện rộng ngay, mà cần bắt đầu từ những dự án nhỏ, dễ kiểm soát, dễ đo lường.

Ví dụ ứng dụng AI cho SME:

• Marketing: dùng AI phân tích hành vi khách hàng để cá nhân hóa email, quảng cáo Google/Facebook.
• Chăm sóc khách hàng: chatbot AI hoạt động 24/7, giảm tải cho nhân sự.
• Bán hàng: AI gợi ý sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử mua hàng.
• Quản lý tồn kho: AI dự đoán sản phẩm nào bán chạy, giúp nhập hàng hợp lý.

Kết quả: doanh nghiệp có trải nghiệm thực tế, đo lường hiệu quả (giảm chi phí, tăng doanh thu, tăng hài lòng khách hàng). Nếu thành công, có thể mở rộng.

Bước 6: Mở rộng AI trên toàn doanh nghiệp (AI at Scale)

Khi dữ liệu đã đủ mạnh và AI thử nghiệm thành công, doanh nghiệp có thể mở rộng AI sang toàn bộ hệ thống. Đây là lúc AI trở thành năng lực cốt lõi.

Các ứng dụng AI toàn diện:

• Marketing & bán hàng: AI tự động tối ưu chiến dịch, dự đoán khách hàng sắp rời bỏ để có giải pháp giữ chân.
• Nhân sự: AI phân tích năng suất nhân viên, dự đoán tỷ lệ nghỉ việc, đề xuất đào tạo.
• Tài chính: AI dự báo dòng tiền, phân tích chi phí, phát hiện gian lận tài chính.
• Chuỗi cung ứng & sản xuất: AI tối ưu logistics, dự đoán nhu cầu thị trường, giảm chi phí tồn kho.
• Trải nghiệm khách hàng: AI cá nhân hóa toàn bộ hành trình mua hàng, từ quảng cáo đến chăm sóc sau bán.

Kết quả: AI không chỉ giúp tăng năng suất mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn, giúp doanh nghiệp bứt phá so với đối thủ.

4. Những công cụ giúp doanh nghiệp xây dựng năng lực dữ liệu hiệu quả

Để xây dựng năng lực dữ liệu thành công, doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào con người hay quy trình, mà cần trang bị các công cụ hỗ trợ nhằm thu thập, quản trị, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách khoa học.

Dưới đây là nhóm công cụ quan trọng SME nên cân nhắc triển khai:

5. Những thách thức doanh nghiệp gặp phải khi xây dựng năng lực dữ liệu

Xây dựng năng lực dữ liệu là một bước quan trọng để doanh nghiệp SME có thể tận dụng tối đa sức mạnh của AI và chuyển đổi số. Tuy nhiên, trong quá trình triển khai, không ít doanh nghiệp gặp phải những thách thức lớn. 

Dưới đây là các vấn đề phổ biến mà SME cần lưu ý và tìm cách giải quyết:

• Dữ liệu rời rạc và thiếu chuẩn hóa
• Thiếu nguồn lực và kỹ năng quản lý dữ liệu
• Chi phí cao trong việc triển khai công nghệ và hạ tầng dữ liệu
• Thiếu chiến lược quản trị dữ liệu và phân quyền rõ ràng
• Thiếu sự cam kết và nhận thức từ lãnh đạo
• Vấn đề bảo mật và tuân thủ quy định pháp lý

1 - Dữ liệu rời rạc và thiếu chuẩn hóa

Một trong những thách thức đầu tiên khi bắt tay vào xây dựng năng lực dữ liệu là dữ liệu phân tán. Các phòng ban khác nhau (bán hàng, marketing, tài chính, nhân sự) thường lưu trữ dữ liệu một cách riêng biệt và không đồng bộ. Điều này dẫn đến tình trạng dữ liệu không nhất quán, thiếu chuẩn hóa.

Hệ quả:

• Doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc kết nối và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
• Việc đưa ra các quyết định chính xác trở nên khó khăn vì thiếu một bức tranh tổng thể.

Giải pháp:

• Xây dựng quy trình nhập liệu chuẩn hóa, sử dụng CRM và ERP để thu thập dữ liệu đồng bộ từ mọi phòng ban.
• Đảm bảo mọi dữ liệu đều được nhập vào hệ thống tập trung và có tiêu chuẩn định dạng rõ ràng.

2 - Thiếu nguồn lực và kỹ năng quản lý dữ liệu

Việc quản trị dữ liệu không phải là công việc dễ dàng, đặc biệt với các doanh nghiệp SME có ngân sách và nhân lực hạn chế. Doanh nghiệp cần có đội ngũ nhân sự có kiến thức về dữ liệu, quản lý quy trình nhập liệu, bảo mật dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Hệ quả:

• Dữ liệu có thể bị xử lý sai, hoặc không được sử dụng hiệu quả.
• Các quyết định quan trọng có thể bị ảnh hưởng tiêu cực do thiếu sự chính xác trong việc phân tích dữ liệu.

Giải pháp:

• Doanh nghiệp có thể đào tạo nội bộ về quản lý dữ liệu và sử dụng công cụ phân tích cơ bản như Google Data Studio hay Power BI.
• Cân nhắc việc thuê chuyên gia tư vấn hoặc hợp tác với các công ty chuyên cung cấp giải pháp dữ liệu nếu ngân sách cho phép.

3 - Chi phí cao trong việc triển khai công nghệ và hạ tầng dữ liệu

Một rào cản lớn đối với các doanh nghiệp SME là chi phí đầu tư ban đầu cho công nghệ và hạ tầng dữ liệu. Các công cụ như CRM, ERP, Data Warehouse và Business Intelligence có thể đòi hỏi chi phí không nhỏ, đặc biệt khi SME chưa có nền tảng dữ liệu vững chắc.

Hệ quả:

• Nếu không có nguồn vốn đủ mạnh, các doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc đầu tư vào công nghệ mới, dẫn đến chậm trễ trong quá trình chuyển đổi số.
• Việc triển khai công nghệ không phù hợp có thể gây ra lãng phí, khi mà dữ liệu không được sử dụng hiệu quả.

Giải pháp:

• Bắt đầu từ những công cụ miễn phí hoặc chi phí thấp như Google Analytics, Google Data Studio và Zoho CRM.
• Tìm kiếm các giải pháp SaaS (Software as a Service) có chi phí linh hoạt và dễ dàng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển.
• Cân nhắc việc hợp tác với các đối tác cung cấp công nghệ hoặc sử dụng giải pháp mã nguồn mở (như Odoo ERP, Apache Superset) để giảm chi phí.

4 - Thiếu chiến lược quản trị dữ liệu và phân quyền rõ ràng

Một vấn đề thường gặp ở các SME là việc thiếu chiến lược quản trị dữ liệu rõ ràng. Các bộ phận có thể không tuân thủ các quy tắc chuẩn hóa dữ liệu, và quyền truy cập dữ liệu không được phân chia rõ ràng.

Hệ quả:

• Dữ liệu có thể bị sử dụng sai mục đích hoặc bị lạm dụng, dẫn đến vi phạm bảo mật.
• Việc khai thác dữ liệu không hiệu quả có thể làm giảm tính chính xác của các quyết định kinh doanh.

Giải pháp:

• Xây dựng và thực hiện chính sách bảo mật và quyền truy cập dữ liệu rõ ràng cho từng bộ phận trong doanh nghiệp.
• Đào tạo nhân viên về cách quản lý dữ liệu và đảm bảo tính bảo mật trong suốt quá trình xử lý.
• Triển khai công cụ quản trị dữ liệu như Talend hoặc Collibra để giám sát và quản lý dữ liệu dễ dàng hơn.

5 - Thiếu sự cam kết và nhận thức từ lãnh đạo

Để xây dựng năng lực dữ liệu thành công, cần có sự cam kết mạnh mẽ từ lãnh đạo. Tuy nhiên, không phải lúc nào các lãnh đạo doanh nghiệp cũng hiểu rõ vai trò của dữ liệu trong việc phát triển kinh doanh và chuyển đổi số.

Hệ quả:

• Các chiến lược xây dựng năng lực dữ liệu có thể bị bỏ dở giữa chừng.
• Doanh nghiệp thiếu định hướng và không thể khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.

Giải pháp:

• Lãnh đạo doanh nghiệp cần tham gia trực tiếp vào quá trình xây dựng chiến lược dữ liệu, đặt mục tiêu rõ ràng và cam kết hỗ trợ tài chính cho các sáng kiến này.
• Tổ chức các khóa đào tạo nội bộ cho lãnh đạo và nhân viên để giúp họ hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu trong thời đại AI và chuyển đổi số.

6 - Vấn đề bảo mật và tuân thủ quy định pháp lý

Với việc dữ liệu khách hàng và các thông tin nhạy cảm ngày càng trở nên quan trọng, doanh nghiệp cần phải chú trọng vào bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đặc biệt là trong bối cảnh GDPR (Châu Âu) và các quy định tại Việt Nam.

Hệ quả:

• Vi phạm bảo mật dữ liệu có thể gây thiệt hại nghiêm trọng về tài chính và uy tín.
• Doanh nghiệp có thể phải đối mặt với các mức phạt lớn nếu không tuân thủ các quy định pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Giải pháp:

• Triển khai hệ thống bảo mật dữ liệu mạnh mẽ, đảm bảo tuân thủ các quy định bảo mật như GDPR hoặc các luật bảo vệ dữ liệu cá nhân tại Việt Nam.
• Sử dụng các công cụ bảo mật dữ liệu chuyên dụng và thực hiện kiểm tra bảo mật định kỳ để phát hiện lỗ hổng bảo mật.

Xây dựng năng lực dữ liệu là một hành trình dài và đầy thử thách đối với doanh nghiệp SME, nhưng nếu vượt qua được những thách thức trên, doanh nghiệp sẽ có thể tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu và ứng dụng AI một cách hiệu quả. Điều quan trọng là SME phải có chiến lược rõ ràng, công cụ phù hợp, và đặc biệt là cam kết mạnh mẽ từ lãnh đạo để đảm bảo quá trình này diễn ra thành công.

Xây dựng năng lực dữ liệu là nền tảng không thể thiếu cho doanh nghiệp SME muốn mở rộng ứng dụng AI và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Tuy nhiên, doanh nghiệp cần nhận thức rõ những thách thức trong việc quản lý và chuẩn hóa dữ liệu, đồng thời có lộ trình rõ ràng từ thu thập, phân tích, đến áp dụng AI. Việc chọn lựa đúng công cụ quản trị dữ liệu và các giải pháp hỗ trợ sẽ giúp SME vượt qua khó khăn và tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu trong quá trình chuyển đổi số. Nếu thực hiện đúng cách, doanh nghiệp sẽ không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn gia tăng lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số.