Khóa học
Nhập môn Khoa học Dữ liệu với Python
4 giờ
504.2K
Trong thời đại ngày nay, một phần không thể thiếu để điều hành một tổ chức thành công là thu thập dữ liệu có thể phân tích nhằm hiểu sâu hơn về doanh nghiệp và khách hàng. Nhiều công ty lớn nhất thế giới như Amazon, Google và Netflix từ lâu đã khai thác dữ liệu cho mục đích kinh doanh. Tuy nhiên, những tiến bộ trong các lĩnh vực như xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu đã cho thấy tầm quan trọng của dữ liệu và giúp việc thu lợi từ dữ liệu lớn trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người.
“Nhưng nếu chúng ta không có đủ dữ liệu thì sao?” Bạn có đấy. Tổng lượng dữ liệu được tạo ra đang tăng theo cấp số nhân. Một số con số cho thấy chúng ta cùng nhau tạo ra khoảng 2,5 tỷ tỷ byte dữ liệu mỗi ngày. Nói cách khác, dữ liệu vô cùng sẵn có cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nào sẵn sàng khai thác. Vấn đề đáng lo hơn là phân biệt dữ liệu nào đáng để trích xuất và dữ liệu nào không, vì có quá nhiều thứ đang được tạo ra.
Dẫu vậy, dữ liệu là một tài sản quý giá đối với doanh nghiệp trong thế kỷ 21. Năm 2006, Clive Humby - một nhà toán học người Anh - đã đặt ra cụm từ “dữ liệu là dầu mỏ mới” khi nói về sự sẵn có của cả hai nguồn lực: dầu mỏ lẫn dữ liệu đều không có giá trị ở trạng thái thô; thay vào đó, giá trị được tạo ra khi chúng được thu thập nhanh chóng, đầy đủ, chính xác và được kết nối với các dữ liệu liên quan khác.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến năm lĩnh vực rộng lớn làm gia tăng đáng kể tầm quan trọng của dữ liệu. Năm lĩnh vực đó (không theo thứ tự quan trọng) là: 1) ra quyết định, 2) giải quyết vấn đề, 3) thấu hiểu, 4) cải tiến quy trình và 5) thấu hiểu khách hàng.
#1 Để Ra Quyết Định Sáng Suốt
Với thông tin theo thời gian thực trong tay, các nhà lãnh đạo có thể đưa ra quyết định có cơ sở về hướng đi cho công ty. Bởi vì dữ liệu tương đương với tri thức. Do đó, sở hữu dữ liệu tốt đóng vai trò như bằng chứng hoặc cơ sở không thể chối cãi cho một quyết định – cho phép các lãnh đạo nói, “chúng tôi đã làm x vì y.” Về bản chất, dữ liệu tốt tự nó đã có tính thuyết phục.
Các con đường khác như bằng chứng giai thoại, giả định và quan sát trừu tượng có thể dễ dàng hơn nhưng có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực. Thời kỳ để giả định và linh cảm lèo lái con thuyền đã qua. Việc sử dụng dữ liệu giúp các lãnh đạo đưa ra quyết định ít rủi ro hơn dựa trên các sự kiện do dữ liệu cung cấp.
#2 Để Giải Quyết Vấn Đề
Khi doanh số sụt giảm hoặc một sản phẩm thất bại, làm thế nào để bạn tìm ra nguyên nhân? Dữ liệu cho phép các tổ chức theo dõi và đánh giá tình trạng của nhiều quy trình kinh doanh và hệ thống thiết yếu. Sự hỗ trợ này mang lại hai mặt lợi: 1) nhìn lại và 2) dự báo.
Ở góc nhìn lại, doanh nghiệp có thể rà soát dữ liệu để phát hiện các giai đoạn xảy ra sự cố hiệu suất. Với hiểu biết rõ hơn về nơi quy trình hoặc hệ thống gặp trục trặc, tổ chức có thể triển khai giải pháp để cải thiện các giai đoạn đó. Ở góc dự báo, vì dữ liệu cho phép theo dõi tình trạng của nhiều hệ thống và quy trình, tổ chức có thể thực thi giám sát chất lượng hiệu quả, giúp họ phản ứng với thách thức trước khi chúng trở thành vấn đề lớn.
Bạn có thể dùng nhiều công cụ để giải quyết các vấn đề thực tế, và tầm quan trọng của dữ liệu thể hiện ở sự linh hoạt trong cách tiếp cận mà bạn có thể áp dụng.
#3 Để Hiểu Biết Sâu Hơn
Để đưa ra quyết định chiến lược trong tương lai, hiểu rõ vị thế hiện tại là điều tối quan trọng. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải nắm được mỗi khía cạnh của doanh nghiệp đang hoạt động như thế nào so với các chỉ tiêu và mục tiêu then chốt. Dữ liệu quan trọng để có cái nhìn chính xác về hiệu suất. Ngành thể thao là một ví dụ điển hình cho điều này.
Bộ phim nổi tiếng Moneyball cho thấy một đội Oakland Athletics đang phá sản vẫn có thể lội ngược dòng khi huấn luyện viên Billy Beane quyết định thuê một nhà phân tích để đưa ra quyết định có cơ sở về việc chiêu mộ cầu thủ nhằm nâng cao thành tích của đội.
Việc sử dụng dữ liệu này đã giúp đội có chuỗi 20 trận thắng liên tiếp vào năm 2002. Giờ đây, hầu như không có đội thể thao chuyên nghiệp nào mà không tận dụng dữ liệu để hỗ trợ và cải thiện hiệu suất trên sân.
Bạn cũng có thể trở thành Nhà phân tích dữ liệu với Chứng chỉ Data Analyst của DataCamp, hoặc bạn có thể xem một dự án mẫu về phân tích dữ liệu trong bóng rổ để tìm hiểu thêm.
#4 Để Cải Tiến Quy Trình
Dữ liệu giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu rõ hơn và cải thiện các quy trình nhằm giảm lãng phí nguồn lực. Bằng cách phân tích dữ liệu và sử dụng phân tích quy trình kinh doanh, các lãnh đạo có thể có cái nhìn tổng thể để làm nổi bật các điểm yếu, nút thắt hoặc đứt gãy trong quy trình, đồng thời có thể hỗ trợ tinh gọn các quy trình hoạt động hiệu quả cao.
Những hiểu biết này có thể giúp doanh nghiệp đưa sản phẩm đến tay khách hàng nhanh hơn và rẻ hơn.
#5 Để Hiểu Hành Vi
Trung tâm của mọi doanh nghiệp thành công là đam mê sâu sắc trong việc thấu hiểu và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Nếu khách hàng tiềm năng và hiện tại tin rằng doanh nghiệp đặt lợi ích của họ lên hàng đầu, doanh nghiệp phải biết, hiểu và đáp ứng nhu cầu của họ. Phân tích khách hàng là một lĩnh vực lớn, và các công ty đầu tư nhiều thời gian, tiền bạc để hiểu khán giả của mình.
Với quyền truy cập vào dữ liệu (ví dụ: nhân khẩu học, địa lý, hành vi), doanh nghiệp có thể xây dựng hiểu biết tốt hơn về khách hàng mà họ phục vụ và xác định nhu cầu của nhóm đối tượng cụ thể. Chẳng hạn, một doanh nghiệp có thể phân tích các xu hướng trong hành vi khách hàng như rời bỏ (churn), từ đó cải thiện một số sản phẩm hoặc quyết định chuyển hướng.
Tổng Kết
Không nghi ngờ gì về tầm quan trọng của dữ liệu trong kỷ nguyên kinh doanh hiện đại: đó là một tài sản sống còn. Các tổ chức phải đảm bảo họ thông thạo dữ liệu để duy trì khả năng cạnh tranh và có thể tạo lợi thế so với đối thủ.
Để khai thác giá trị từ dữ liệu, cả lãnh đạo và nhân viên đều nên có các kỹ năng dữ liệu nền tảng giúp họ nhanh chóng thu thập dữ liệu đầy đủ, chính xác và đảm bảo dữ liệu đó được kết nối với các dữ liệu liên quan khác. Kiến thức này có thể đòi hỏi làm quen với các công cụ như Power BI.
Tìm hiểu thêm về năng lực dữ liệu và ra quyết định dựa trên dữ liệu với danh mục đa dạng các tài nguyên về năng lực dữ liệu của DataCamp.
Chủ đề
