XÂY DỰNG NỀN TẢNG DATA-FIRST PHÙ HỢP VỚI MỤC TIÊU KINH DOANH

Việc xây dựng nền tảng Data-First phù hợp với mục tiêu kinh doanh là một quá trình không thể thiếu đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn tối ưu hóa chiến lược và duy trì sự cạnh tranh trong môi trường kinh doanh biến động. Vậy làm thế nào để xây dựng nền tảng Data-First phù hợp với mục tiêu kinh doanh hiệu quả? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây của Trường Doanh Nhân HBR.

1. Nền tảng Data-first là gì?

Nền tảng Data-first là một phương pháp quản trị và phát triển doanh nghiệp dựa trên việc thu thập, phân tích và tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược. Điều này có nghĩa là dữ liệu được xem là nguồn tài nguyên cốt lõi trong mọi hoạt động và quyết định của doanh nghiệp, thay vì chỉ là yếu tố bổ sung. 

Nền tảng này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống dữ liệu vững chắc, từ đó khai thác thông tin có giá trị để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, nâng cao hiệu quả marketing, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và phát triển sản phẩm/dịch vụ.

Theo Mr. Tony Dzung - Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings đánh giá: “Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển mạnh mẽ, việc xây dựng một nền tảng Data-First không chỉ là một xu hướng mà là một yêu cầu cấp thiết đối với các doanh nghiệp.” 

AI phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu để học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định tự động. Do đó, một nền tảng dữ liệu vững chắc và được tối ưu hóa cho các ứng dụng AI là yếu tố then chốt để doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa các công nghệ tiên tiến này nhằm đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Sự kiện "AI Business Revolution 2025" do Trường Doanh Nhân HBR tổ chức là cơ hội đặc biệt dành cho các nhà lãnh đạo, chủ doanh nghiệp và những người làm marketing để khám phá cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào doanh nghiệp nhằm tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội trong bối cảnh thị trường ngày càng biến động. 

Tại sự kiện, Mr. Tony Dzung đã chia sẻ những kiến thức và chiến lược đột phá về AI, từ tối ưu hóa quy trình marketing đến phát triển sản phẩm và quản trị nhân sự. Tham gia sự kiện, các doanh nghiệp sẽ được trang bị kiến thức sâu rộng và các công cụ giúp tăng trưởng doanh thu, tối ưu chi phí và phát triển bền vững trong kỷ nguyên AI.

>>> Xem thêm: DATA-DRIVEN ORGANIZATION - LÀM THẾ NÀO ĐỂ XÂY DỰNG TỔ CHỨC HOẠT ĐỘNG DỰA TRÊN DỮ LIỆU?

2. Tại sao cần xây dựng nền tảng data-first phù hợp với mục tiêu kinh doanh?

Trong bối cảnh kinh doanh hiện nay, chuyển đổi số không còn là một sự kiện đơn lẻ mà là một quá trình liên tục của sự thích nghi và phát triển. Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo AI đã và đang thay đổi mạnh mẽ cách các doanh nghiệp vận hành và phát triển. Do đó, các doanh nghiệp cần phải có khả năng phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường để duy trì lợi thế cạnh tranh và phát triển bền vững.  

Theo nhận định của Mr. Tony Dzung: “Để đạt được điều này, một nền tảng dữ liệu được xây dựng từ đầu (Data-First), phù hợp với mục tiêu kinh doanh rõ ràng, chính là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp hoạch định và thực thi kế hoạch chuyển đổi hiệu quả.”

Việc xây dựng nền tảng data-first phù hợp với mục tiêu kinh doanh cho phép doanh nghiệp ưu tiên các dự án dữ liệu dựa trên tác động của chúng đến kết quả kinh doanh. Khi các sáng kiến dữ liệu được đồng bộ với các mục tiêu chiến lược, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng họ đang đầu tư vào các dự án mang lại giá trị thực tiễn và có tác động tích cực đến mục tiêu dài hạn của doanh nghiệp.

Dưới đây là lý do tại sao xây dựng nền tảng data-first phù hợp với mục tiêu kinh doanh là vô cùng quan trọng:

• Tạo ra quyết định chiến lược chính xác: Khi nền tảng dữ liệu được xây dựng phù hợp với mục tiêu kinh doanh, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng các chiến lược và kế hoạch được triển khai đều dựa trên những thông tin cụ thể và đáng tin cậy. Điều này giúp hạn chế những sai sót và phán đoán thiếu căn cứ, từ đó tăng khả năng đạt được mục tiêu kinh doanh.
  
• Tối ưu hóa nguồn lực và chi phí: Khi xây dựng nền tảng data-first phù hợp với mục tiêu kinh doanh, doanh nghiệp có thể phân tích hiệu quả sử dụng các nguồn lực, đặc biệt là trong marketing, bán hàng và quản lý nhân sự thông qua các dữ liệu về chỉ số KPIs. Việc hiểu rõ các dữ liệu này giúp doanh nghiệp phân bổ ngân sách hợp lý, từ đó tối ưu hóa chi phí và gia tăng lợi nhuận nhằm đạt được mục tiêu kinh doanh.
  
• Cải thiện sự linh hoạt trong kinh doanh: Doanh nghiệp sẽ dễ dàng điều chỉnh chiến lược phát triển khi dữ liệu được cập nhật thường xuyên và phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Những thay đổi trong thị trường hoặc nhu cầu của khách hàng sẽ được phản ánh nhanh chóng trong hệ thống dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra những điều chỉnh kịp thời. 
  
• Hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Mục tiêu kinh doanh của nhiều doanh nghiệp là xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng. Khi xây dựng nền tảng data-first phù hợp với mục tiêu ấy, dữ liệu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, từ đó nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.
  
• Phát triển và duy trì lợi thế cạnh tranh: Trong thế giới đầy cạnh tranh, việc xây dựng data-first phù hợp với mục tiêu kinh doanh giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa hoạt động hiện tại mà còn phát hiện các cơ hội mới. Doanh nghiệp có thể dễ dàng phân tích đối thủ, nhận diện các xu hướng thị trường mới và cải thiện sản phẩm/dịch vụ để giữ vững vị thế hoặc mở rộng thị phần.

3. Các bước xây dựng nền tảng Data-First phù hợp với mục tiêu kinh doanh

Để xây dựng một nền tảng Data-First vững chắc và phù hợp với mục tiêu kinh doanh, Mr. Tony Dzung gợi ý doanh nghiệp cần thực hiện theo một quy trình bài bản và toàn diện dưới đây:

3.1. Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Bước đầu tiên là xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng. Doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc xác định những mục tiêu kinh doanh cụ thể mà mình muốn đạt được và sau đó xác định loại dữ liệu nào là cần thiết để hỗ trợ việc đạt được những mục tiêu đó. 

Chiến lược dữ liệu cần phải tập trung vào việc giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể và mang lại những kết quả có thể đo lường được. Việc điều chỉnh chiến lược dữ liệu theo các sáng kiến kinh doanh đã được phê duyệt sẽ đảm bảo rằng mọi nỗ lực liên quan đến dữ liệu đều hướng tới việc thực hiện các mục tiêu chung của doanh nghiệp .  

3.2. Đánh giá hiện trạng dữ liệu và cơ sở hạ tầng hiện tại

Tiếp theo, doanh nghiệp cần đánh giá hiện trạng dữ liệu và cơ sở hạ tầng hiện tại. Điều này bao gồm việc xem xét các hệ thống đang được sử dụng để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. 

Việc nhận diện các thiếu sót trong cơ sở hạ tầng dữ liệu, chẳng hạn như việc thiếu các công cụ phân tích phù hợp hoặc sự không nhất quán trong định dạng dữ liệu, là rất quan trọng để có thể đưa ra các giải pháp cải thiện. Đồng thời, doanh nghiệp cũng cần xác định rõ các nguồn dữ liệu hiện có trong và ngoài tổ chức .  

3.3. Xây dựng một chiến lược dữ liệu toàn diện

Sau khi đã hiểu rõ về mục tiêu kinh doanh và hiện trạng dữ liệu, doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược dữ liệu toàn diện. 

Chiến lược này cần xác định rõ loại dữ liệu nào cần được thu thập (ví dụ: dữ liệu bên thứ nhất, bên thứ hai, bên thứ ba), cũng như lập kế hoạch chi tiết về cách thức thu thập, lưu trữ, quản lý và bảo mật dữ liệu. Việc thiết lập các chính sách và tiêu chuẩn rõ ràng về chất lượng dữ liệu cũng là một phần không thể thiếu của chiến lược này.

3.4. Thu thập và quản lý dữ liệu hiệu quả

Bước quan trọng tiếp theo là thu thập và quản lý dữ liệu hiệu quả. Doanh nghiệp cần lựa chọn và sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp với mục tiêu và nguồn lực của mình, chẳng hạn như sử dụng các công cụ phân tích website, tiến hành khảo sát khách hàng hoặc khai thác dữ liệu từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM). 

Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được luôn chính xác, đầy đủ và được cập nhật kịp thời. Để quản lý dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp nên xây dựng một hệ thống lưu trữ dữ liệu tập trung, chẳng hạn như kho dữ liệu (data warehouse) hoặc hồ dữ liệu (data lake), giúp dễ dàng truy cập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau .  

3.5. Phân tích và khai thác dữ liệu để ra quyết định

Sau khi đã có một lượng dữ liệu chất lượng, doanh nghiệp cần phân tích và khai thác dữ liệu để ra quyết định. Việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp, ví dụ như trí tuệ nhân tạo AI, học máy machine learning sẽ giúp doanh nghiệp khám phá ra những thông tin giá trị ẩn chứa trong dữ liệu. 

Doanh nghiệp có thể áp dụng nhiều loại phân tích khác nhau, từ phân tích mô tả (cho biết điều gì đã xảy ra) đến phân tích chẩn đoán (giúp hiểu tại sao vấn đề lại xảy ra), phân tích dự đoán (dự đoán tương lai) và phân tích đề xuất (đề xuất hành động). 

Một bước quan trọng trong quá trình này là trực quan hóa dữ liệu, sử dụng các biểu đồ, đồ thị và các hình thức trực quan khác để giúp mọi người dễ dàng hiểu được thông tin và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

3.6. Đảm bảo tuân thủ và bảo mật dữ liệu

Trong quá trình xây dựng nền tảng Data-First, việc đảm bảo tuân thủ và bảo mật dữ liệu là vô cùng quan trọng. Doanh nghiệp cần tuân thủ các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như GDPR hoặc CCPA và triển khai các biện pháp bảo mật cần thiết để bảo vệ dữ liệu khỏi các truy cập trái phép, rủi ro mất mát hoặc rò rỉ.

3.7. Liên tục đánh giá và cải tiến nền tảng dữ liệu

Cuối cùng, việc liên tục đánh giá và cải tiến là một yếu tố then chốt để đảm bảo rằng nền tảng Data-First luôn phù hợp với mục tiêu kinh doanh thường xuyên bị thay đổi. Doanh nghiệp cần thường xuyên theo dõi hiệu quả của chiến lược Data-First, thu thập phản hồi từ người dùng và thực hiện các điều chỉnh và cải tiến khi cần thiết 

4. Những thách thức và giải pháp khi xây dựng nền tảng Data-First phù hợp với mục tiêu kinh doanh

Mr. Tony Dzung nhận định, việc xây dựng một nền tảng Data-First không phải là một hành trình dễ dàng và thường đi kèm với nhiều thách thức.

4.1. Thiếu sự hợp tác và giao tiếp giữa các bộ phận

Thách thức: Một trong những thách thức lớn khi xây dựng nền tảng Data-First là sự thiếu hợp tác giữa các bộ phận trong doanh nghiệp, dẫn đến tình trạng dữ liệu bị cô lập trong các silo riêng biệt. Điều này gây khó khăn trong việc tích hợp và phân tích dữ liệu một cách toàn diện.

Giải pháp: Mr. Tony Dzung đề xuất doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược quản trị dữ liệu rõ ràng, thiết lập các quy trình và trách nhiệm cụ thể để đảm bảo mọi bộ phận đều hợp tác và chia sẻ dữ liệu hiệu quả. Các công cụ tích hợp dữ liệu giúp kết nối và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sẽ là giải pháp quan trọng.

4.2. Chất lượng dữ liệu kém

Thách thức: Dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc không nhất quán có thể dẫn đến phân tích sai lệch, từ đó ảnh hưởng đến các quyết định kinh doanh.

Giải pháp: Mr. Tony Dzung khuyên doanh nghiệp cần đầu tư vào các công cụ và quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. Sử dụng các giải pháp công nghệ tự động hóa quá trình kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu sẽ giúp dữ liệu luôn chính xác và đáng tin cậy.

4.3. Thiếu kỹ năng và nhân lực chuyên môn

Thách thức: Việc thiếu hụt kỹ năng chuyên môn về dữ liệu trong đội ngũ nhân viên là một rào cản lớn khi triển khai nền tảng Data-First. Điều này có thể làm giảm hiệu quả của các chiến lược dữ liệu.

Giải pháp: Theo Mr. Tony Dzung, doanh nghiệp nên triển khai các chương trình đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên. Cung cấp các khóa học và hỗ trợ để nhân viên có thể hiểu, phân tích và sử dụng dữ liệu một cách tự tin, góp phần tạo ra một đội ngũ có khả năng làm việc hiệu quả với dữ liệu.

4.4. Cơ sở hạ tầng công nghệ lỗi thời

Thách thức: Các hệ thống công nghệ cũ không đáp ứng được nhu cầu xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn, gây khó khăn trong việc xây dựng nền tảng Data-First.

Giải pháp: Mr. Tony Dzung cho rằng doanh nghiệp cần nâng cấp cơ sở hạ tầng công nghệ, chuyển đổi sang các nền tảng hiện đại và có khả năng mở rộng, như các giải pháp dựa trên điện toán đám mây. Các nền tảng này không chỉ hỗ trợ việc phân tích dữ liệu hiệu quả mà còn giúp giảm thiểu chi phí và tăng tính linh hoạt.

4.5. Chi phí đầu tư cao

Thách thức: Xây dựng nền tảng Data-First đòi hỏi đầu tư lớn cho công nghệ, nhân lực, và đào tạo, điều này có thể là một gánh nặng tài chính đối với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa.

Giải pháp: Mr. Tony Dzung gợi ý doanh nghiệp có thể bắt đầu với các dự án nhỏ, có tác động cao để chứng minh giá trị của Data-First. Việc triển khai các dự án nhỏ sẽ giúp tạo động lực và niềm tin cho toàn bộ tổ chức, đồng thời cho phép doanh nghiệp đạt được kết quả nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro tài chính.

4.6. Phản kháng từ nhân viên

Thách thức: Nhân viên có thể phản kháng với những thay đổi trong quy trình làm việc và cách tiếp cận dữ liệu mới, đặc biệt khi họ chưa quen với việc làm việc dựa trên dữ liệu.

Giải pháp: Mr. Tony Dzung chia sẻ rằng, truyền thông hiệu quả là rất quan trọng. Doanh nghiệp cần giải thích rõ ràng về lợi ích của nền tảng Data-First và cách nó có thể mang lại giá trị cho cả doanh nghiệp và từng cá nhân. Khuyến khích sự tham gia và ủng hộ của nhân viên qua các chương trình đào tạo và tạo cơ hội để họ đóng góp ý tưởng.

4.7. Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Thách thức: Sự gia tăng các mối đe dọa bảo mật và yêu cầu tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân (như GDPR, CCPA) là một vấn đề quan trọng mà doanh nghiệp cần đối mặt.

Giải pháp: Mr. Tony Dzung cho rằng, doanh nghiệp cần thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, áp dụng công nghệ tiên tiến để bảo vệ dữ liệu khỏi các mối đe dọa. Đồng thời, doanh nghiệp phải triển khai một chiến lược bảo mật toàn diện, bao gồm các biện pháp phòng ngừa, phát hiện và ứng phó với các sự cố bảo mật.

4.8. Dữ liệu trùng lặp

Thách thức: Việc quản lý dữ liệu trùng lặp trong một hệ thống phức tạp có thể dẫn đến kết quả phân tích sai lệch và giảm hiệu quả sử dụng dữ liệu.

Giải pháp: Theo Mr. Tony Dzung, doanh nghiệp nên sử dụng các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mạnh mẽ giúp phát hiện và loại bỏ dữ liệu trùng lặp. Việc duy trì một kho dữ liệu tập trung và thống nhất sẽ giúp giảm thiểu tình trạng này.

Xây dựng nền tảng Data-First phù hợp với mục tiêu kinh doanh không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và ra quyết định chiến lược chính xác, mà còn tạo ra những lợi thế cạnh tranh lâu dài. Bài viết của Trường Doanh Nhân HBR hy vọng đã mang lại những kiến thức và giải pháp hữu ích giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược dữ liệu vững chắc.