Tầm quan trọng của dữ liệu trong Doanh nghiệp

Dữ liệu giúp cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên các biến động, xu hướng và các con số thống kê. Ví dụ: 

Các giám đốc nhân sự sử dụng dữ liệu như tỷ lệ tuyển dụng thành công và chi phí tiêu tốn của từng kênh để đánh giá được hiệu quả tuyển dụng theo kênh tuyển dụng.

Các giám đốc Marketing sử dụng dữ liệu khách hàng, báo giá, đơn bán để phân loại khách hàng, phân tích hành vi khách hàng, phân tích hiệu quả của các chiến dịch.

Cấp quản lý cao hơn như CEO, Ban Quản trị sử dụng dữ liệu để nhìn nhận những vấn đề vĩ mô: biến động giá đầu vào của hàng hóa, nguyên vật liệu; giá vận chuyển; hiệu quả sản xuất; biến động doanh thu v.v. 

Bằng việc sử dụng hiệu quả dữ liệu, Doanh nghiệp có thể tối ưu hóa các quy trình vận hành, sản xuất và nâng cao đáng kể trải nghiệm của khách hàng. Từ đó, Doanh nghiệp có thể tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ mà vẫn đảm bảo tối ưu chi phí. 

Vậy dữ liệu được hình thành và sử dụng như thế nào?

Hầu hết dữ liệu được hình thành trong Doanh nghiệp đều trải qua một vòng đời gồm nhiều giai đoạn. Theo The Wiley CMAexcel Learning System (WCMALS) - 2020th Edition, có tám giai đoạn trong một Vòng đời dữ liệu được thể hiện qua sơ đồ dưới đây: 

Data Capture (Tạo/Thu thập dữ liệu): Đây là giai đoạn đầu tiên trong Vòng đời dữ liệu. Thông thường, dữ liệu trong Doanh nghiệp được thu thập qua ba hình thức:

Data Entry (Nhập dữ liệu): Tạo dữ liệu bằng cách nhập thủ công bởi con người. Chúng ta có thể liên tưởng đến việc sử dụng một phần mềm ERP trong doanh nghiệp, việc nhân viên bán hàng khởi tạo các Báo giá, hay nhân viên kế toán hạch toán các Hóa đơn nhà cung cấp trên phần mềm ERP cũng đồng nghĩa chúng ta đã tạo ra một đơn vị dữ liệu.

Data Acquisition (Thu thập dữ liệu): Nhập dữ liệu sẵn có được tạo ra từ các tổ chức bên ngoài doanh nghiệp. Một ví dụ điển hình cho Data Acquisition là tính năng tích hợp dữ liệu Sao kê tự động qua API của một số phần mềm ERP hiện đại với hệ thống internet banking của các ngân hàng để phục vụ đối soát và hạch toán các giao dịch thanh toán.

Signal Reception (Tiếp nhận tín hiệu): Thu thập dữ liệu từ các thiết bị được sử dụng trong các quy trình vận hành của doanh nghiệp. Ví dụ, trong quy trình kiểm soát vào - ra của nhân sự công ty, dữ liệu được tạo ra từ việc nhân viên thực hiện quét vân tay để đăng nhập, đăng xuất trên máy chấm vân tay, sau đó được tích hợp đưa vào các phần mềm quản trị hoặc trích xuất dưới dạng excel.

Data Maintenance (Xử lý dữ liệu): Để có thể sử dụng được, dữ liệu cần được chuyển đổi về dạng thân thiện với người dùng. Quá trình chuyển đổi này có thể bao gồm: di chuyển, tích hợp, làm sạch, làm giàu, thu thập dữ liệu đã thay đổi, v.v.

Data Synthesis (Tổng hợp dữ liệu): Bao gồm việc sử dụng các phương pháp thống kê kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn hoặc các thử nghiệm để có được ước tính tổng thể tốt hơn, câu trả lời tốt hơn cho các câu hỏi được yêu cầu về dữ liệu. Một ví dụ điển hình của Tổng hợp dữ liệu là việc sử dụng các mô hình (modeling) để hỗ trợ đưa ra các quyết định đầu tư như: mô hình rủi ro (risk modeling), mô hình tài chính (financial modeling) hay mô hình định phí bảo hiểm (actuarial modeling).

Data Usage (Sử dụng dữ liệu): Việc sử dụng dữ liệu chỉ đơn giản là cách dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ sứ mệnh của doanh nghiệp, chẳng hạn như lập kế hoạch chiến lược, quản lý quan hệ khách hàng (CRM), xử lý hóa đơn, gửi đơn đặt hàng cho nhà cung cấp, v.v.

Data Analytics (Phân tích dữ liệu): Là việc sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để biến dữ liệu thô thành các thông tin hữu ích, những hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp (business insights). Một phương pháp phân tích dữ liệu điển hình được sử dụng rộng rãi trong doanh nghiệp là Data Visualization - Trực quan hóa dữ liệu.

Data Publication (Công bố dữ liệu): Là việc gửi hoặc công bố dữ liệu ra bên ngoài tổ chức, ví dụ như việc gửi báo giá cho khách hàng, gửi biên bản đối chiếu công nợ hay công bố báo cáo tài chính lên website công ty.

Data Archival (Lưu trữ dữ liệu): Là quá trình gỡ bỏ dữ liệu khỏi môi trường có thể sử dụng được, đưa vào lưu trữ và có thể tái sử dụng trong tương lai.

Data Purging (Xóa dữ liệu): Là việc xóa bỏ các dữ liệu không còn hữu ích hoặc không cần thiết khỏi hệ thống lưu trữ. Việc xóa dữ liệu cần được lên kế hoạch và có xem xét đến các quy định của pháp luật hay chính sách bảo vệ thông tin của doanh nghiệp. Ví dụ, theo Quyết định 376/2003/QĐ-NHNN về bảo quản, lưu trữ chứng từ điện tử đã sử dụng để hạch toán và thanh toán vốn của các tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán, các chứng từ điện tử liên quan trực tiếp đến ghi sổ kế toán tại các tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán: phải lưu trữ 20 (hai mươi) năm tính từ khi kết thúc niên độ kế toán hoặc khi hoàn thành quyết toán thanh toán vốn các tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán.

Chính vì tính chất quan trọng của dữ liệu, nhiều Doanh nghiệp đã thuê các chuyên viên phân tích dữ liệu hoặc các công ty phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Đây là một bước đầu tư đúng đắn và mang lại hiệu quả kinh doanh rất cao.

Tựu chung lại, việc hiểu về dữ liệu, kiểm soát và sử dụng hiệu quả dữ liệu là một nhiệm vụ quan trọng mang tính sống còn của một doanh nghiệp. Hy vọng rằng sau bài viết này, bạn đã có được một nền tảng kiến thức cơ bản về dữ liệu để có thể áp dụng vào doanh nghiệp của mình.