Ra Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu: Hướng Dẫn Cho Doanh Nghiệp

Ra Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu là gì?

Ra quyết định dựa trên dữ liệu là quá trình sử dụng dữ liệu để thông tin và định hướng các quyết định kinh doanh. Quá trình này bao gồm thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu để có được những hiểu biết có thể thúc đẩy các hành động chiến lược.

Cách tiếp cận này cho phép doanh nghiệp rời xa việc ra quyết định chỉ dựa trên trực giác hay kinh nghiệm, và thay vào đó dựa vào cả dữ liệu kinh doanh.

Quy trình Ra Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu

Triển khai quy trình này đòi hỏi một cách tiếp cận có hệ thống và sự chuyển dịch trong văn hóa tổ chức.

Để bắt đầu trong tổ chức của bạn, bạn sẽ cần làm theo các bước sau:

Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh

Trước hết, bạn cần xác định các mục tiêu kinh doanh cụ thể phù hợp với mục tiêu tổng thể của công ty. Bước này sẽ giúp bạn xác định loại dữ liệu cần thiết và cách thức thu thập.

Mỗi bộ phận sẽ có mục tiêu khác nhau, và điều này ảnh hưởng đến loại dữ liệu cần dùng.

Ví dụ:

• Marketing có thể cần dữ liệu về hành vi và nhân khẩu học của khách hàng để cải thiện nhắm mục tiêu và tỷ lệ chuyển đổi.
• Bộ phận bán hàng có thể cần dữ liệu về hiệu suất sản phẩm để xác định mặt hàng bán chạy nhất và đưa ra quyết định sáng suốt về quản lý tồn kho.
• Vận hành có thể cần dữ liệu về hiệu quả sản xuất để xác định khu vực cần cải thiện và tối ưu hóa quy trình.

Bước 2: Thu thập dữ liệu liên quan

Sau khi xác định mục tiêu, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu liên quan. Điều này bao gồm cả nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài.

Dữ liệu nội bộ có thể được thu thập từ nhiều bộ phận trong tổ chức thông qua các công cụ như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và phần mềm tài chính.

Dữ liệu bên ngoài có thể lấy từ các báo cáo nghiên cứu thị trường, phân tích mạng xã hội hoặc các chuẩn mực trong ngành khác.

Đây là quan điểm của tôi về vấn đề này:

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu, hãy luôn tìm cách tự động hóa quy trình trước khi mọi thứ phình to vượt khỏi tầm kiểm soát. Bạn cũng có thể cân nhắc thuê ngoài việc thu thập dữ liệu cho các đơn vị chuyên trách.

Bước 3: Phân tích dữ liệu

Khi dữ liệu đã được thu thập, cần phân tích để rút ra insight. Quá trình này bao gồm sử dụng các kỹ thuật như phân tích thống kê, khai phá dữ liệu và mô hình dự báo để xác định các mẫu và xu hướng.

Mục tiêu của phân tích dữ liệu là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động, giúp định hướng quyết định.

Để doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu, bạn sẽ cần một số công cụ phân tích cơ bản như:

• Bảng tính như Microsoft Excel, Google Sheets
• Ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL
• Phần mềm trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI

Đây là một số công cụ phổ biến được các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu sử dụng.

Để phân tích sâu hơn, bạn cũng có thể khám phá thêm qua việc ứng dụng máy học và khoa học dữ liệu.

Dưới đây là tóm tắt nhanh về khoa học dữ liệu:

Cheat sheet khoa học dữ liệu của DataCamp dành cho lãnh đạo doanh nghiệp

Với nhân sự không chuyên kỹ thuật, bạn sẽ cần bổ sung các công cụ no-code thân thiện hơn, như:

• Google Analytics
• Google Sheets
• HubSpot
• Google Looker Studio

Để lực lượng lao động sẵn sàng về dữ liệu, hãy giúp nhân viên/cộng sự của bạn nâng cao kỹ năng với DataCamp for Business, nơi các kỹ năng và công cụ dữ liệu hàng đầu được điều chỉnh theo nhu cầu của tổ chức bạn. Bao gồm quyền truy cập không giới hạn vào toàn bộ thư viện của chúng tôi, gồm các khóa học Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure và ChatGPT hàng đầu.

CTA: Nhận bản demo tại đây.

Bước 4: Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Sau khi phân tích dữ liệu, bước tiếp theo là sử dụng các insight này để đưa ra quyết định sáng suốt. Dữ liệu thường được trình bày dưới dạng bảng điều khiển (dashboard) để hiểu rõ hơn bối cảnh phân tích.

Để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn, bạn sẽ cần kết hợp hài hòa giữa kinh nghiệm kinh doanh và phân tích dữ liệu đáng tin cậy.

Như được mô tả trong trích dẫn này dưới đây:

“Dữ liệu là công cụ để tăng cường trực giác.” — Hilary Mason, nhà khoa học dữ liệu và nhà sáng lập Fast Forward Labs

Ví dụ, khi đường xu hướng cho thấy mức độ hài lòng của khách hàng giảm dần theo thời gian, điều này có thể thúc đẩy công ty điều tra các vấn đề tiềm ẩn và cải tiến để giữ chân khách hàng.

Các hành động khác có thể bao gồm thay đổi chiến lược kinh doanh, phân bổ lại nguồn lực hoặc triển khai quy trình mới.

Lợi Ích Khi Áp Dụng Ra Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu

Để thực sự hiểu mức độ tác động của việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định, chúng ta cần xem xét những lợi ích phổ biến mà nó mang lại.

Dưới đây là một số lợi thế chính:

• Độ chính xác cao hơn: Quyết định dựa trên dữ liệu dựa vào thông tin thực tế thay vì giả định hay linh cảm. Cách tiếp cận này dẫn đến dự báo chính xác hơn và kết quả tốt hơn. Khi kết hợp với hiểu biết kinh doanh, các insight này sẽ cho bạn cái nhìn rõ ràng về sức khỏe doanh nghiệp.
• Nâng cao hiệu quả: Khi phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể xác định sự kém hiệu quả trong quy trình và thực hiện các bước để tinh gọn vận hành. Điều này có thể giúp tiết kiệm chi phí đáng kể và cải thiện năng suất.
• Giảm thiên kiến con người: Cách tiếp cận dựa trên bằng chứng khi đưa ra các quyết định lớn có thể giúp vượt qua thiên kiến và định kiến. Dữ liệu cho phép ra quyết định khách quan, dẫn đến kết quả công bằng hơn.
• Cho phép ra quyết định chủ động: Phân tích kinh doanh có thể phát hiện sớm các xu hướng và mẫu. Điều này cho phép ra quyết định chủ động thay vì phản ứng thụ động, giúp công ty có lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Ví dụ về Ra Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu

Tất cả những lợi ích nêu trên đã mang lại rất nhiều giá trị cho các tổ chức trong kinh doanh, giáo dục và thậm chí cả y tế.

Dưới đây là một số ví dụ về cách việc triển khai thành công nỗ lực dựa trên dữ liệu đã mang lại cải thiện.

Kinh doanh

Trong lĩnh vực kinh doanh, Walmart được biết đến với việc sử dụng dữ liệu thu thập từ hoạt động trực tuyến và tại cửa hàng của khách hàng. Dữ liệu này sau đó được phân tích để hiểu rõ hơn về tệp khách hàng. Nhờ vậy, họ triển khai các trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa.

Chẳng hạn, khi có một giao dịch mua, các sản phẩm liên quan khác sẽ được gợi ý cho khách hàng để mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn.

Nhân viên Walmart cũng được cung cấp một bảng điều khiển dùng chung để đánh giá các mặt hàng đã mua theo nhân khẩu học và hành vi nhằm tìm ra mẫu mua sắm. Đây đều là những triển khai xuất sắc của cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để ra quyết định.

Giáo dục

Một nghiên cứu được công bố năm 2022 bởi Viện Công nghệ Massachusetts và Đại học California tại Los Angeles nhấn mạnh rằng giáo dục đại học đã tụt hậu so với kinh doanh, công nghiệp và chính phủ trong nỗ lực triển khai ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Theo một khảo sát của Chronicle đối với các cán bộ đại học thực hiện năm 2023, 97% cơ sở cho biết họ cần sử dụng dữ liệu và phân tích tốt hơn trong việc ra quyết định, nhưng chỉ 51% cơ sở được khảo sát tuyển dụng nhân sự mới nhấn mạnh kỹ năng phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, ngành giáo dục không bị bỏ lại phía sau trong tiềm năng lớn của việc khai thác dữ liệu.

Trường Công lập Laurel tại Montana đã triển khai cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để nâng cao tỷ lệ biết đọc hiểu của học sinh. Phối hợp với Regional Educational Labs (RELL) Khu vực Tây Bắc, các nhóm lãnh đạo mảng đọc hiểu tại Laurel đã tạo một bảng tiêu chí (rubric) để chỉ ra những vấn đề trong thực hành vốn chưa được phát hiện trước đó.

Nếu không sử dụng hệ thống rubric để thu thập dữ liệu thiết yếu về phương pháp giảng dạy, điểm số của học sinh và phản hồi của giáo viên, đội ngũ giáo dục sẽ rất khó xác định các khu vực cần cải thiện.

Y tế

Ví dụ bảng điều khiển trong y tế

Ngành y tế là một trong những lĩnh vực tăng trưởng chậm nhất về thu thập và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, với tiến bộ công nghệ và nhiều công cụ hơn để thu thập dữ liệu hữu ích, ra quyết định dựa trên dữ liệu đã trở thành khía cạnh thiết yếu để cải thiện chăm sóc và kết quả cho bệnh nhân.

Ví dụ, tại khoa cấp cứu (ED) của một bệnh viện ở New York, một mô hình dự báo thời gian thực đã được sử dụng để lập kế hoạch nhân sự. Điều này bao gồm phân tích các bản ghi dữ liệu lịch sử trước đây. Kết quả triển khai giúp ngăn ngừa tình trạng thiếu nhân lực hoặc quá tải nhân viên tại phòng cấp cứu. Chúng tôi khám phá cách AI trong y tế đang thay đổi bối cảnh trong một bài viết riêng.

Thách Thức Khi Áp Dụng và Cách Vượt Qua

Mặc dù lợi ích của ra quyết định dựa trên dữ liệu là rõ ràng, việc triển khai cách tiếp cận này không phải không có thách thức.

Dưới đây là một số rào cản tiềm ẩn bạn cần lưu ý:

• Vấn đề chất lượng dữ liệu: Độ chính xác và độ tin cậy của quyết định phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Dữ liệu thiếu, lỗi thời hoặc không chính xác có thể dẫn đến kết luận sai lệch.
• Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật: Với sự tập trung ngày càng tăng vào các quy định bảo vệ dữ liệu như GDPR, doanh nghiệp cần đảm bảo thu thập và sử dụng dữ liệu một cách đạo đức và an toàn.
• Kháng cự thay đổi: Chuyển từ ra quyết định dựa trên trực giác sang dựa trên dữ liệu có thể là thay đổi văn hóa đáng kể. Một số nhân viên có thể phản đối chuyển đổi này, thích dựa vào kinh nghiệm và bản năng của họ hơn.

Như chúng tôi đã khám phá trong Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2024, chỉ 35% lãnh đạo doanh nghiệp mà chúng tôi khảo sát cho biết tổ chức của họ có đào tạo dữ liệu cho tất cả nhân viên. Con số này cho thấy việc áp dụng ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể bị cản trở do đào tạo cho nhân viên chưa đầy đủ.

Số liệu từ Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI

Xu hướng Tương lai

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, ra quyết định dựa trên dữ liệu sẽ càng trở nên phổ biến trong nhiều ngành.

Dưới đây là một số xu hướng tương lai tiềm năng trong lĩnh vực này:

• Tăng cường sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML): Khi AI ngày càng tinh vi, nó có thể đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và xác định mẫu nhanh hơn con người.
• Nhấn mạnh phân tích thời gian thực: Khi doanh nghiệp nỗ lực ra quyết định nhanh chóng, sẽ có sự tập trung nhiều hơn vào phân tích thời gian thực. Điều này có nghĩa là các công ty sẽ đầu tư vào công cụ và công nghệ cho phép phân tích dữ liệu nhanh.
• Đề cao tính minh bạch: Khi người tiêu dùng ngày càng nhận thức được tầm quan trọng của dữ liệu cá nhân, doanh nghiệp sẽ cần ưu tiên minh bạch trong thực hành thu thập và sử dụng dữ liệu.
• Nhu cầu về hạ tầng dữ liệu tốt hơn: Với nhu cầu ngày càng tăng sử dụng dữ liệu để dẫn dắt quyết định, sẽ có nhu cầu về hạ tầng và hệ thống quản trị dữ liệu tốt hơn để xử lý khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu.

Kết luận

Chúng ta đã thấy ra quyết định dựa trên dữ liệu là quá trình sử dụng dữ liệu để thông tin và định hướng các quyết định kinh doanh. Đây là một công cụ mạnh mẽ có thể cải thiện đáng kể hoạt động trên nhiều ngành.

Bất chấp các thách thức như chất lượng dữ liệu và sự kháng cự văn hóa, việc nuôi dưỡng văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm và đầu tư vào hạ tầng dữ liệu vững chắc là rất quan trọng. Các xu hướng tương lai như tích hợp AI và phân tích thời gian thực sẽ tiếp tục nâng cao khả năng ra quyết định, khiến cho việc đầu tư vào đào tạo lại và nâng cấp kỹ năng ngay từ hôm nay trở nên cần thiết.

Trang bị cho đội ngũ của bạn những kỹ năng cần thiết thông qua DataCamp for Business. Đặt lịch demo ngay hôm nay và dẫn dắt thành công của tổ chức bạn bằng những quyết định sáng suốt, có chiến lược.