10 Dấu Hiệu Dữ Liệu Kém: Cách Nhận Biết Dữ Liệu Chất Lượng Thấp

Dữ liệu kém là gì?

Nếu chúng ta định nghĩa dữ liệu chất lượng tốt là dữ liệu phù hợp với mục đích sử dụng, thì có thể nói dữ liệu chất lượng kém là dữ liệu không phù hợp với mục đích. Nghĩa là dữ liệu không đủ tốt để hỗ trợ các kết quả mà nó được dùng đến.

Thường thì dữ liệu thô có thể bị xem là dữ liệu kém. Chẳng hạn, dữ liệu trích xuất từ các mạng xã hội như Twitter là dữ liệu phi cấu trúc và ở trạng thái thô thì chưa sẵn sàng để phân tích hay dùng cho các mục đích khai thác thông tin khác.

Tuy nhiên, dữ liệu thô có thể trở thành dữ liệu tốt thông qua việc làm sạch và xử lý dữ liệu, vốn thường tốn thời gian.

Nói đơn giản, bất kỳ dữ liệu nào thiếu cấu trúc và gặp các vấn đề chất lượng như sai lệch, không đầy đủ, không thống nhất, và trùng lặp đều có thể coi là dữ liệu kém.

Vì sao chất lượng dữ liệu quan trọng

Chất lượng dữ liệu đề cập đến trạng thái của các mẩu dữ liệu định tính hoặc định lượng: nó đo lường tình trạng dữ liệu dựa trên các yếu tố cụ thể như độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán, độ tin cậy và mức độ cập nhật. Bên cạnh dữ liệu khách hàng, điều này còn bao gồm dữ liệu sản phẩm, dữ liệu công ty, dữ liệu nhà cung cấp, và nhiều loại khác.

Đảm bảo dữ liệu bạn sở hữu có chất lượng tốt là điều cực kỳ quan trọng. Để trích xuất giá trị từ dữ liệu, chúng ta cần dữ liệu chính xác, đủ hữu ích để hỗ trợ các kết quả mong muốn, và đủ tốt để sử dụng hiệu quả các nguồn lực sẵn có.

Vì sao xảy ra chất lượng dữ liệu kém?

Có ba nhóm vấn đề chất lượng dữ liệu chính tác động trực tiếp đến hiệu quả vận hành:

• Lỗi con người. Một trong những nguyên nhân phổ biến nhất của chất lượng dữ liệu kém là lỗi con người; điều này thường xảy ra khi quy trình nhập liệu thiếu chuẩn hóa hoặc do nhân viên nhập thủ công vào bảng tính. Cả hai kịch bản đều làm tăng khả năng sai sót.
• Hệ thống rời rạc. Tổ chức thường lưu trữ dữ liệu trong nhiều hệ thống rời rạc với các quy tắc riêng. Xây dựng một tập dữ liệu có thể phải tích hợp nhiều nguồn khác nhau, dẫn đến dữ liệu trùng lặp, thiếu trường, hoặc nhãn không nhất quán. Cũng có thể các trường khác nhau có cùng ý nghĩa nhưng lại được một hệ thống khác đặt tên khác.
• Dữ liệu không hợp lệ. Sự thay đổi là tất yếu và doanh nghiệp luôn tiến hóa. Khi điều đó xảy ra, dữ liệu cũng phải thay đổi (ví dụ: thay đổi mức độ chi tiết trong cấu trúc dữ liệu, loại bỏ các trường, hoặc cập nhật trường dữ liệu). Tuy nhiên, nhà phân tích có thể chỉ nhận ra cần thay đổi khi họ sắp sử dụng dữ liệu.

Những yếu tố này là nguyên nhân hàng đầu tạo ra dữ liệu kém và gây nghẽn cổ chai khi đến lúc cần sử dụng dữ liệu.

Bạn có thể học cách cải thiện chất lượng dữ liệu trong Python qua Hướng dẫn Làm sạch Dữ liệu của DataCamp.

Chi phí của dữ liệu kém

Chi phí của dữ liệu kém có thể khác nhau tùy nhiều yếu tố. Trong một số kịch bản, chi phí có thể tích tụ ở các quy trình hạ nguồn hoặc do chậm trễ trong hoạt động trọng yếu. Tệ nhất, bạn có thể đối mặt với thất bại của cả quy trình.

Hãy xem xét một số chi phí của dữ liệu kém.

Nhận định sai lệch

Những insight chúng ta rút ra từ dữ liệu phụ thuộc vào chính chất lượng dữ liệu đó. Ví dụ, lãnh đạo doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định quan trọng dựa trên insight từ dữ liệu mà không biết rằng các nguồn dùng để tổng hợp insight chứa dữ liệu trùng lặp. Sự dư thừa có thể làm sai lệch kết quả đến mức không phản ánh thực tế, dẫn đến insight sai lầm.

Chi phí tài chính

Trong một bài viết về xây dựng cơ sở kinh doanh cho việc cải thiện chất lượng dữ liệu, Gartner nêu rằng “các tổ chức tin rằng chất lượng dữ liệu kém gây ra trung bình 15 triệu đô la Mỹ thua lỗ mỗi năm” và “tình hình này có khả năng tệ hơn khi môi trường thông tin ngày càng phức tạp — một thách thức mà mọi tổ chức đều đối mặt.”

Hiệu quả tổ chức

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp vận hành dựa trên dữ liệu, dữ liệu kém tác động trực tiếp đến toàn bộ tổ chức. Chẳng hạn, đội ngũ bán hàng có thể chào hàng cho sai đối tượng mục tiêu, điều mà có thể tránh được nếu họ tiếp cận được dữ liệu chất lượng tốt.

Vấn đề khi di trú hệ thống

Hãy hình dung kịch bản một tổ chức quyết định chuyển từ nền tảng này sang nền tảng khác; nền tảng mới có thể có quy tắc quản trị và chuẩn hóa dữ liệu khác so với nền tảng cũ, gây ra vấn đề khi di trú. Bạn cũng có thể gặp tình huống nền tảng lưu dữ liệu theo định dạng khác: điều này khiến việc ánh xạ dữ liệu chính xác trở nên khó khăn.

Nghẽn cổ chai tổng thể

Chất lượng dữ liệu kém có thể nhanh chóng gây ra các nút thắt nghiêm trọng trong quá trình chuyển đổi số của tổ chức. Những vấn đề nảy sinh cần được khắc phục, đồng nghĩa dự án chuyển đổi bị tạm dừng. Lặp lại điều này nhiều lần sẽ bào mòn mạnh tốc độ triển khai cũng như nguồn lực.

10 dấu hiệu dữ liệu kém

Chất lượng đầu vào quyết định chất lượng đầu ra. Hầu như không thể tạo các báo cáo chính xác và đáng tin cậy với dữ liệu thiếu, không nhất quán, hoặc hỏng: rác vào, rác ra.

Vậy làm sao xác định tổ chức của bạn đang gặp vấn đề chất lượng dữ liệu? Dưới đây là mười dấu hiệu cần để ý (không theo thứ tự):

#1 Thiếu thông tin quan trọng

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến dữ liệu thiếu, ví dụ thiết bị trục trặc, thất lạc tệp, nhập liệu không đầy đủ, v.v. Dù việc có một vài dữ liệu thiếu trong bất kỳ tập dữ liệu nào là không hiếm, thiếu thông tin quan trọng gây ra nhiều thách thức. Ba thách thức chính là:

1. Thiếu dữ liệu làm giảm sức mạnh thống kê, từ đó giảm khả năng phát hiện hiệu ứng thực sự.
2. Dữ liệu thiếu có thể gây thiên lệch trong ước lượng tham số
3. Thiếu thông tin then chốt có thể làm giảm tính đại diện của mẫu.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về xử lý dữ liệu thiếu trong Python với khóa học trực tuyến của chúng tôi.

#2 Mất quá nhiều công sức và thời gian cho các việc lặt vặt

Nếu bạn thấy phần lớn thời gian bị tiêu tốn vào các tác vụ thủ công, rất có thể bạn đang có dữ liệu kém. Chiến lược quản trị dữ liệu kém hiệu quả (hoặc không tồn tại) có thể khiến bạn phải tự tay sắp xếp dữ liệu từ nhiều nguồn, chạy theo người khác để bổ sung chỗ thiếu, và nhập dữ liệu đó vào bảng tính.

#3 Không có đủ insight có thể hành động

Insight có thể hành động là các kết luận rút ra từ dữ liệu có thể chuyển trực tiếp thành hành động hoặc phản hồi. Do đó, insight có thể hành động phải phù hợp, cụ thể, và có giá trị với người ra quyết định.

Giá trị của các insight như vậy nằm ở thông tin mới mà chúng mang lại. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa chúng phải đến từ một tập dữ liệu hoàn toàn mới. Nếu dữ liệu của bạn chỉ nói ra những điều bạn vốn đã biết chắc, thì nó không có giá trị và không phù hợp.

#4 Khó phân tích dữ liệu

Chuẩn hóa dữ liệu của bạn là cần thiết để:

1. Đảm bảo bảng chỉ gồm dữ liệu liên quan trực tiếp đến khóa chính
2. Đảm bảo mỗi trường dữ liệu chỉ chứa đúng một phần tử dữ liệu
3. Đảm bảo loại bỏ dữ liệu dư thừa

Nếu dữ liệu không được chuẩn hóa, việc phân tích có thể cực kỳ khó vì mỗi nguồn dữ liệu có thể đi kèm định dạng, trường, và nhãn khác nhau, thiếu nhất quán.

#5 Bỏ lỡ cơ hội

Cảm giác bạn chưa tận dụng tối đa dữ liệu mình có thể luôn ám ảnh — đặc biệt nếu bạn không tin vào chiến lược quản trị dữ liệu hiện tại. Một dấu hiệu rõ ràng cho thấy bạn phụ thuộc vào dữ liệu kém là mức độ rủi ro không cần thiết tăng lên, khiến bạn dễ bị động khi có thay đổi đột ngột.

#6 Insight đến không kịp thời

Bạn cần có khả năng truy cập dữ liệu tức thì trong một kho lưu trữ tập trung. Điều này cho phép tạo báo cáo nhanh chóng và dễ dàng, cùng các lợi ích khác. Ví dụ, giảm dư thừa, từ đó giảm lỗi và đơn giản hóa truy cập thông tin.

Dữ liệu tập trung đồng nghĩa toàn bộ tổ chức làm việc theo cùng một bản thiết kế và tuân theo cùng quy tắc. Mục tiêu là tránh sai lệch phát sinh khi dùng dữ liệu rời rạc và công cụ khác nhau.

#7 Có quá nhiều lỗi trong dữ liệu

Con người vốn dễ mắc lỗi. Kỳ vọng dữ liệu hoàn hảo mỗi khi có người nhập thủ công là điều khiếm khuyết. Dữ liệu cần được kiểm toán. Việc này cũng giúp làm rõ liệu lỗi trong dữ liệu xuất phát từ nhà cung cấp dịch vụ hay do sai sót của con người.

#8 Người ra quyết định thiếu tự tin

Dữ liệu phải tạo dựng sự tự tin. Sở hữu dữ liệu đáng tin cậy là điều kiện tiên quyết để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi người ra quyết định thiếu niềm tin vào dữ liệu, bản năng của họ là quay lại lối cũ, nghĩa là bạn có thể kỳ vọng các quyết định dựa trên cảm tính và phỏng đoán có cơ sở.

Tìm hiểu thêm về tầm quan trọng của Ra Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu cho Doanh Nghiệp với khóa học trực tuyến của chúng tôi.

#9 Thiếu khả năng quan sát các chỉ số kinh doanh then chốt

Khi các Chỉ số Hiệu suất Cốt lõi (KPI) không có theo thời gian thực, sẽ trở nên không rõ ràng hành động nào sẽ tạo tác động lớn nhất.

#10 Trải nghiệm khách hàng rời rạc

Một dấu hiệu rõ ràng (và có thể tốn kém) cho thấy bạn có dữ liệu kém là khi khách hàng nhận nội dung không phù hợp với giai đoạn họ đang ở trong hành trình mua hàng. Ngày nay, người tiêu dùng không còn “muốn” trải nghiệm cá nhân hóa; họ kỳ vọng điều đó. Nếu khách hàng không nhận được trải nghiệm cá nhân hóa trên các điểm chạm, trải nghiệm đó có thể bị coi là rời rạc.

Nhận thấy nhiều hơn vài triệu chứng này trong tổ chức là điều đáng lo: rất có thể đang có vấn đề chất lượng dữ liệu. Tìm hiểu thêm về xây dựng hệ thống gợi ý trong Python với khóa học trực tuyến của chúng tôi.

Cách quản lý dữ liệu kém

Hy vọng giờ đây bạn đã biết không phải dữ liệu nào cũng tốt. Cách tối ưu để quản lý dữ liệu kém là phòng ngừa chất lượng kém ngay từ nguồn. Tuy nhiên, giải pháp này có thể khó áp dụng nếu bạn đã phải đối mặt với dữ liệu kém.

Các bước sau được thiết kế để giúp bạn quản lý dữ liệu kém nếu bạn đã thu thập phải dữ liệu kém:

Bước 1: Chấp nhận thực tế

Bạn có dữ liệu kém. Hãy chấp nhận. Nếu không nhận ra dữ liệu kém là một vấn đề, bạn khó có thể sẵn sàng thực hiện các bước để cải thiện nó.

Bước 2: Cập nhật dữ liệu kém

Dựa trên hiểu biết về cách nhận diện dữ liệu kém, bạn cần làm sạch dữ liệu — điều này nhiều khả năng bao gồm cập nhật các bản ghi hiện có.

Bước 3: Giới thiệu chương trình chất lượng dữ liệu

Chương trình chất lượng dữ liệu được dùng để giảm rủi ro sai sót đồng thời thiết lập các quy trình chung và đáng tin cậy nhằm hỗ trợ việc sử dụng và tạo lập dữ liệu.

Bước 4: Cải thiện kỹ thuật thu thập dữ liệu

Áp dụng kỹ thuật tốt hơn để thu thập dữ liệu: có thể bao gồm việc tránh yêu cầu thông tin nếu không cần thiết và cung cấp chi tiết về lý do bạn cần dữ liệu cụ thể, cách bạn dự định sử dụng, và lợi ích dành cho khách hàng nếu họ chia sẻ dữ liệu với bạn.

Bước 5: Nâng cao nhận thức cho những người xung quanh

Để quản lý dữ liệu tốt hơn, nhân viên phải biết cách thu thập, xử lý, tiêu hủy và quản trị dữ liệu.

Chìa khóa để quản lý dữ liệu kém là xử lý ngay tại nguồn. Nếu bạn đã thu thập phải dữ liệu kém, bạn phải chấp nhận dữ liệu của mình là kém và tiến hành làm sạch, cập nhật khi cần. Sau khi dọn dẹp dữ liệu, điều cốt yếu là giảm nguy cơ tái diễn bằng cách triển khai chương trình chất lượng dữ liệu nhằm cải thiện kỹ thuật quản trị dữ liệu của tổ chức. Bạn đã có đủ Kỹ năng Dữ liệu chưa? Bạn có thể học cách trả lời các câu hỏi thực tế bằng dữ liệu với lộ trình kỹ năng Kỹ Năng Dữ Liệu cho Lãnh Đạo Kinh Doanh của DataCamp.