Bốn cách để nhóm của bạn bắt đầu khai thác Khoa học Dữ liệu

Thúc đẩy bởi mong muốn đạt được mục tiêu đầy thách thức là trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu, các tổ chức đã miệt mài tích lũy dữ liệu, xây dựng hạ tầng và thu hút nhân tài trình độ cao. Xét rằng dữ liệu thường được ca ngợi như “viên đạn bạc” cho vô vàn vấn đề, các tổ chức này đang đi đúng hướng.

Tuy nhiên, chỉ sở hữu đúng công cụ và nhân lực không tự động biến một công ty thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Trở ngại lớn nhất nằm ở việc xây dựng văn hóa dữ liệu, nơi mọi người đều xem khoa học dữ liệu là phương pháp luận để giải quyết bài toán kinh doanh. Thật vậy, bất kỳ tổ chức nào khao khát trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu đều cần trước hết nuôi dưỡng văn hóa dữ liệu bằng cách bồi đắp khả năng thông thạo dữ liệu trên toàn tổ chức, trang bị cho mọi người kỹ năng thực hiện các tác vụ dữ liệu cần thiết để họ xuất sắc trong vai trò của mình. Sự chuyển đổi căn bản về tư duy này là một thách thức đáng kể trên con đường trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Trên thực tế, theo Khảo sát Giám đốc Dữ liệu Gartner 2018, 35% CDO tin rằng mức độ thông thạo dữ liệu thấp là thách thức lớn nhất đối với việc khai thác giá trị từ dữ liệu ở quy mô rộng.

Lợi ích của việc trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu và tận dụng khoa học dữ liệu ở quy mô lớn là rất nhiều và đã được ghi nhận rộng rãi. Dưới đây là tóm lược bốn lĩnh vực của khoa học dữ liệu mà các tổ chức có thể nhanh chóng áp dụng để bắt đầu khai thác giá trị từ dữ liệu của mình, được minh họa bằng các trường hợp sử dụng cụ thể.

1. Truyền đạt insight phức tạp thông qua trực quan hóa dữ liệu, nhanh chóng và súc tích.

Bảng điều khiển dữ liệu tương tác ngày càng phổ biến vì chúng cho phép các bên liên quan dễ dàng truy cập thông tin cập nhật.

Bảng điều khiển vô cùng linh hoạt. Chúng có thể là kính viễn vọng để theo dõi các chỉ số kim chỉ nam dài hạn của công ty hoặc là kính hiển vi tập trung sát sao vào chi tiết vận hành ngắn hạn. Dù theo cách nào, chúng cũng giúp tổ chức mở rộng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ngày nay, nhiều công cụ phân tích kinh doanh không cần mã như Tableau và Power BI có giao diện kéo-thả trực quan để xây dựng bảng điều khiển mạnh mẽ. Ở chiều ngược lại, các gói nguồn mở xây dựng trên các ngôn ngữ lập trình phổ biến như plotly của Python và Shiny của R mang lại rào cản gia nhập thấp khi xây dựng các trực quan hóa tương tác có mức tùy biến cao.

2. Ra quyết định tốt hơn bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử

Một công ty dựa trên dữ liệu sẽ mô tả, tóm tắt và thấu hiểu hiệu suất trong quá khứ, rồi tận dụng nó để định hướng quyết định, giúp nhân đôi những gì hiệu quả và điều chỉnh những gì không hiệu quả. Một khảo sát của Deloitte phát hiện khoảng một nửa số công ty khẳng định lợi ích lớn nhất của phân tích là cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Ngoài ra, 62% công ty cho biết dữ liệu quan trọng đối với việc dẫn dắt chiến lược kinh doanh. Rõ ràng, dữ liệu đang trở thành công cụ ngày càng không thể thay thế trong bộ đồ nghề doanh nghiệp.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể duy trì và tăng cường lợi thế cạnh tranh của một tổ chức. Ví dụ, phân tích giỏ hàng có thể giúp nhà bán lẻ tối ưu hóa không gian vật lý và tạo trải nghiệm mua sắm tốt hơn cho khách hàng. Các nhà tiếp thị có thể phân tích tỷ lệ nhấp email trong quá khứ để đánh giá mức độ thành công của chiến dịch email marketing. Chuyên viên phân tích tài chính có thể áp dụng phân tích chuỗi thời gian lên dữ liệu lịch sử để tối ưu hóa lập kế hoạch ngân sách.

Những phân tích dữ liệu lịch sử như vậy có thể được thực hiện hiệu quả bằng các công cụ bảng tính như Microsoft Excel và Google Sheets khi dữ liệu còn nhỏ. Khi dữ liệu tăng lên, phân tích sẽ hiệu quả nhất với các ngôn ngữ lập trình nguồn mở như R và Python.

3. Bổ trợ chuyên môn hiện có bằng tư duy thống kê

Thống kê có thể dùng để tóm lược gọn ghẽ lượng dữ liệu lớn. Nền tảng của thống kê là các thống kê tóm tắt đại diện cho giá trị trung bình (như trung bình, mốt và trung vị) và độ lệch khỏi trung bình (như độ lệch chuẩn và phương sai). Các thống kê tóm tắt này là nền móng của những công cụ như biểu đồ hộp và các thước đo như hệ số tương quan (đo lường độ mạnh của mối quan hệ giữa hai biến). Ví dụ, nhà bán lẻ có thể tính tương quan giữa việc mua các sản phẩm để tối ưu hóa chiến dịch bán chéo. Các nhà nghiên cứu thị trường có thể tận dụng phân tích conjoint để xác định tổ hợp ưu tiên của khách hàng trước khi ra mắt tính năng sản phẩm mới hoặc thay đổi giá.

Thí nghiệm có kiểm soát có thể giúp công ty cô lập tác động của một thay đổi, thiết lập quan hệ nhân quả rõ ràng giữa hai chỉ số và đưa ra quyết định tốt hơn. Dựa trên nền tảng thống kê, thí nghiệm có kiểm soát cung cấp phương pháp tương đối đơn giản nhưng chặt chẽ để kiểm chứng hoặc bác bỏ trực giác của chuyên gia. Một minh họa đơn giản cho thí nghiệm có kiểm soát là A/B testing dòng tiêu đề email và chọn phương án có tỷ lệ nhấp cao nhất. Tại AirBnB, chỉ khi một thí nghiệm chứng minh dứt khoát rằng việc thay đổi bộ lọc giá tối đa làm tăng tỷ lệ chuyển đổi thì thay đổi đó mới được triển khai cho toàn bộ người dùng. Tại Shutterstock, ý tưởng loại bỏ watermark trên ảnh trang tìm kiếm đã bị bác bỏ khi các thí nghiệm cung cấp bằng chứng mạnh mẽ rằng thay đổi như vậy làm giảm tỷ lệ chuyển đổi.

4. Dự đoán và khám phá tri thức mới với học máy

Các công ty có thể dùng dữ liệu quá khứ để dự đoán tương lai bằng học máy. Ví dụ, bằng cách tận dụng học có giám sát, một kỹ thuật huấn luyện thuật toán để phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả với dữ liệu gán nhãn, bất kỳ tổ chức nào cũng có thể dự đoán khách hàng nào có khả năng rời bỏ dựa trên lịch sử hoạt động của họ. Một công ty giao dịch có thể dùng giá lịch sử của cổ phiếu để dự đoán giá tương lai trong mô hình tài chính.

Trái ngược với học có giám sát, học không giám sát là kỹ thuật mà công ty có ít hiểu biết về bộ dữ liệu thô có thể dùng để khám phá dữ liệu—even nếu chưa biết mình đang tìm gì. Phân cụm là một ví dụ về thuật toán học không giám sát, sắp xếp dữ liệu vào các nhóm không được xác định trước. Chẳng hạn, một công ty viễn thông có dữ liệu giá trị về khách hàng nhưng chưa tìm được cách phân khúc có thể sử dụng học không giám sát để xác định các cụm khách hàng với đặc điểm khác biệt.

Học không giám sát cũng xuất sắc trong việc tìm mối liên hệ. Trong thương mại điện tử, khuyến nghị sản phẩm dưới dạng “những người thích sản phẩm X cũng thích sản phẩm Y” thường là kết quả của các kỹ thuật học không giám sát phát hiện những liên kết ẩn như vậy. Các khuyến nghị sản phẩm như thế có thể trở thành xương sống của chiến lược bán chéo hiệu quả.

Xây dựng tổ chức dựa trên dữ liệu

Rõ ràng, tiến những bước hướng tới trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu sẽ mở khóa nhiều lợi ích tiềm năng cho tổ chức. Có nhiều trường hợp sử dụng dữ liệu “quả treo thấp” mà các nhóm chức năng có thể bắt đầu áp dụng cùng nhau, miễn là họ có kỹ năng cần thiết để khởi đầu. Đó là lý do DataCamp for Business cung cấp nền tảng học tập tương tác cho các công ty cần nâng cao và tái đào tạo kỹ năng dữ liệu cho nhân sự. Với các chủ đề từ hiểu biết dữ liệu, khoa học dữ liệu đến kỹ thuật dữ liệu và học máy, hơn 1.600 công ty tin tưởng DataCamp for Business để nâng tầm năng lực đội ngũ.