Mở rộng Khoa học Dữ liệu với Quản trị Dữ liệu

Quản trị Dữ liệu là gì?

Trong một hội thảo trực tuyến gần đây, Aaren Stubberfield, Nhà khoa học Dữ liệu tại Microsoft, đã mô tả cách quản trị dữ liệu cho phép mở rộng khoa học dữ liệu, bắt đầu bằng việc giải đáp câu hỏi cơ bản: quản trị dữ liệu là gì.

Theo định nghĩa của Hiệp hội Quản lý Dữ liệu (DAMA), quản trị dữ liệu là việc thực thi thẩm quyền và kiểm soát (lập kế hoạch, giám sát và thực thi) đối với công tác quản lý tài sản dữ liệu.

(1) Lập kế hoạch: Tạo lập các quy tắc mà tập dữ liệu cần tuân theo (ví dụ: chuẩn hóa định dạng các trường ngày như YYYY-MM-DD)
(2) Giám sát: Đo lường mức độ tuân thủ các quy tắc được xác định ở giai đoạn Lập kế hoạch (ví dụ: theo dõi tỷ lệ các trường “Ngày” có giá trị bị thiếu)
(3) Thực thi: Hành động khắc phục khi có vi phạm quy tắc dữ liệu (ví dụ: hành động sửa chữa ngay lập tức nếu phát hiện các trường dữ liệu quan trọng như số an sinh xã hội có sai lệch nghiêm trọng)

Mặc dù có nhiều khung quản trị dữ liệu khác nhau, tất cả đều xoay quanh các yếu tố cốt lõi: con người (tức các quản trị viên dữ liệu và các bên liên quan giám sát chương trình quản trị dữ liệu), quy trình (tức các chính sách và thủ tục dữ liệu tạo thành những quy tắc mà tập dữ liệu cần tuân thủ), các tập dữ liệu liên quan, và các công cụ (tức công nghệ và hạ tầng cho phép giám sát và thực thi chính sách).

Vì sao Quản trị Dữ liệu quan trọng?

Để dữ liệu hữu ích như một tài sản chiến lược, dữ liệu phải được đảm bảo tuân thủ, sạch và dễ truy cập thông qua các quy trình chính thức và cơ chế chịu trách nhiệm. Mục đích của quản trị dữ liệu là thiết lập các phương pháp, quy trình và trách nhiệm giúp tổ chức đảm bảo chất lượng, tuân thủ và khả năng sử dụng dữ liệu.

Chất lượng dữ liệu rất quan trọng đối với việc dân chủ hóa khoa học dữ liệu vì niềm tin vào dữ liệu trên toàn tổ chức là yếu tố then chốt. Cũng như người tiêu dùng sẽ không mua hay dùng sản phẩm từ nhà bán lẻ mà họ không tin tưởng, các bên liên quan trong kinh doanh và các nhà thực hành dữ liệu sẽ do dự khi sử dụng dữ liệu (hoặc các thông tin rút ra từ dữ liệu) để ra quyết định nếu họ thiếu niềm tin vào dữ liệu đó.

Suy cho cùng, những doanh nghiệp thành công nhất là những doanh nghiệp quản lý dữ liệu hiệu quả như một tài sản đáng tin cậy và kết hợp được năng lực khoa học dữ liệu tốt nhất với chất lượng dữ liệu tốt nhất.

Chất lượng dữ liệu tốt trông như thế nào?

Các chương trình quản trị dữ liệu đảm bảo khả năng mở rộng và duy trì chất lượng dữ liệu, nhưng cụ thể chất lượng dữ liệu tốt là gì? Atlan đã tóm lược rất hay qua bảy đặc điểm sau:

1. Chính xác
2. Sẵn có và dễ truy cập
3. Đầy đủ
4. Phù hợp và đáng tin cậy
5. Kịp thời
6. Cung cấp mức độ chi tiết phù hợp
7. Hỗ trợ bạn ra quyết định

Lợi ích của quản trị dữ liệu là gì?

Khi được triển khai đúng cách, một khung quản trị dữ liệu vững chắc có thể giúp công ty thu được nhiều lợi ích đáng kể:

• Ngôn ngữ dữ liệu chung - Ngôn ngữ chung xoay quanh các chỉ số và tập dữ liệu tạo ra một ngôn ngữ dữ liệu thống nhất và thuật ngữ nhất quán, dễ sử dụng và dễ hiểu trên toàn tổ chức.

• Tăng niềm tin vào chất lượng dữ liệu - Chất lượng dữ liệu được cải thiện nhờ quản trị dữ liệu tốt thúc đẩy sự tin cậy vào dữ liệu và tài liệu đi kèm, từ đó dẫn đến việc tận dụng dữ liệu nhiều hơn trong quá trình ra quyết định.

• Cải thiện khả năng tái sử dụng dữ liệu - Quản trị dữ liệu tạo ra sự chuẩn hóa và ánh xạ dữ liệu trên toàn doanh nghiệp. Điều này nâng cao hiệu quả nhờ tái sử dụng dữ liệu giữa các đơn vị kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong doanh nghiệp.

• Cơ chế quản lý dữ liệu tốt hơn - Các cơ chế kiểm soát tập trung thiết lập các chính sách và quy tắc rõ ràng định hướng thực tiễn tốt nhất và quy tắc ứng xử quanh việc sử dụng dữ liệu. Điều này cung cấp cái nhìn tổng thể để quản lý nhất quán các lĩnh vực trọng yếu như tuân thủ và bảo mật, đồng thời giảm chi phí quản lý dữ liệu tổng thể.

• Tuân thủ có thể mở rộng - Một chương trình quản trị dữ liệu mạnh mẽ đảm bảo tổ chức luôn tuân thủ áp lực quy định (ví dụ: Đạo luật Quyền riêng tư Người tiêu dùng California (CCPA) và Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR)) về cách quản lý đúng đắn quyền riêng tư và tính bảo mật của dữ liệu cá nhân.

• Nguồn Sự thật Duy nhất - Quản trị dữ liệu tạo điều kiện tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để dữ liệu không còn bị phân mảnh. Điều này thiết lập một nguồn sự thật duy nhất, nhất quán và đầy đủ về hồ sơ khách hàng (hoặc hồ sơ các thực thể chủ chốt khác) mà các bên liên quan trong kinh doanh có thể thống nhất để đưa ra quyết định hợp tác tốt hơn.

• Tăng tính linh hoạt nhờ dân chủ hóa dữ liệu - Chất lượng dữ liệu cao do quản trị tốt tạo ra giúp dữ liệu sẵn sàng để ngay cả các đơn vị phi kỹ thuật cũng có thể sử dụng cho mục tiêu kinh doanh. Việc dân chủ hóa dữ liệu này sẽ giúp các đơn vị kinh doanh linh hoạt hơn thông qua phân tích tự phục vụ.

Tất cả những lợi ích này sẽ giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhờ tăng hiệu quả, giảm rủi ro nhờ sử dụng dữ liệu một cách thận trọng, duy trì tuân thủ các quy định về dữ liệu và tối đa hóa hiệu suất kinh doanh thông qua việc nhất quán sử dụng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Làm thế nào để vận hành hóa Quản trị Dữ liệu?

Một nghiên cứu của KPMG gần đây cho biết chỉ 35% lãnh đạo dữ liệu tin tưởng dữ liệu của họ, trong khi một khảo sát của Gartner cho thấy có tới 42% lãnh đạo dữ liệu không đánh giá hoặc giám sát cấu trúc quản trị dữ liệu của công ty mình.

Điều này cho thấy nhiều tổ chức vẫn đang tụt hậu trên hành trình nâng cao chất lượng dữ liệu. Trong hội thảo, Aaren nêu ra nhiều thực tiễn tốt nhất để các tổ chức bắt đầu con đường vận hành hóa quản trị dữ liệu.

• Bắt đầu với đúng người - Quản trị dữ liệu thành công được xây dựng dựa trên chương trình hành động do đúng người đề ra. Quan trọng là bắt đầu bằng cách thu hút những nhân tài tốt nhất và các bên liên quan chủ chốt để hình thành đội ngũ nòng cốt thúc đẩy triển khai quản trị dữ liệu.

• Theo dõi các chỉ số - Cần xác định và giám sát các chỉ số chất lượng dữ liệu ngay từ đầu để theo dõi tiến độ và giá trị của hệ thống quản trị dữ liệu. Ví dụ: tỷ lệ hoàn thành bảng thuật ngữ dữ liệu, và tỷ lệ thông tin liên hệ đầy đủ, hợp lệ, chính xác.

• Giao tiếp là then chốt - Sự ủng hộ và bảo trợ liên tục cho chương trình quản trị dữ liệu phụ thuộc vào việc thường xuyên và xây dựng trong truyền thông về thành công, trở ngại và tiến độ tới các bên liên quan kinh doanh chủ chốt.

• Kiên trì đường dài - Triển khai chương trình quản trị dữ liệu là khoản đầu tư dài hạn đòi hỏi nỗ lực bền bỉ. Điều này có nghĩa vận hành hóa quản trị dữ liệu nên được đóng khung như một quy trình lặp hướng tới cải tiến liên tục, thay vì sáng kiến ad-hoc.

• Đầu tư vào công cụ quản trị dữ liệu - Khối lượng dữ liệu ngày càng mở rộng khiến việc thực hiện thủ công các hoạt động quản trị là bất khả thi. Đây là lúc các công cụ quản trị dữ liệu đóng vai trò chất xúc tác quan trọng để tự động hóa vận hành quản trị và công tác quản trị dữ liệu.

• Tránh bắt đầu từ con số không - Có nhiều tài nguyên ghi lại các trường hợp sử dụng thành công, khung phương pháp và ví dụ về quản trị dữ liệu hiệu quả, nên không cần phải bắt đầu lại từ đầu. Ví dụ, DAMA, EDM Council và PwC có các khung có thể được tận dụng và điều chỉnh cho tổ chức.

Ví dụ về một khung quản trị dữ liệu toàn diện | Nguồn: PwC

Xây dựng cơ sở kinh doanh

Để thúc đẩy thay đổi dài hạn và nhận được sự ủng hộ của lãnh đạo đối với các sáng kiến quản trị dữ liệu, điều quan trọng là trình bày một cơ sở kinh doanh thuyết phục tới các bên liên quan nhằm duy trì sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cấp điều hành. Có thể thực hiện bằng cách trước hết xác định những điểm đau mà nguyên nhân là chất lượng dữ liệu thấp. Ví dụ, thông tin liên hệ khách hàng không đầy đủ có thể dẫn đến mất đáng kể cơ hội bán hàng.

Từ đó, các lợi ích kinh doanh (ví dụ: tăng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng, v.v.) nhờ chất lượng dữ liệu được nâng cao thông qua nỗ lực quản trị dữ liệu có thể được nêu bật và truyền đạt rõ ràng.

Kỹ năng dữ liệu giúp quản trị dữ liệu thành công

Một nghiên cứu của BCG cho thấy hơn 60% công ty đánh giá năng lực quản trị dữ liệu của họ là “chưa phát triển”, dẫn đến không thể tận dụng phân tích nâng cao trong kinh doanh. Điều này cho thấy có nhiều thách thức đối với việc triển khai quản trị dữ liệu thành công, bao gồm đại diện quản trị dữ liệu chưa đầy đủ, quyền sở hữu các thành phần quản trị bị lệch, và mức độ ưu tiên trong tổ chức thấp.

Mẫu số chung trong các thách thức này là con người trong tổ chức đóng vai trò trung tâm để hiện thực hóa. Để đạt được kết quả quản trị dữ liệu, con người trong tổ chức phải được trang bị các kỹ năng phù hợp để xử lý các nhiệm vụ quản trị liên quan. Để quản trị dữ liệu thành công, các tổ chức nên nâng cao kỹ năng cho nhân sự ở nhiều mảng dữ liệu, từ hiểu biết dữ liệu, đến làm sạch và khám phá dữ liệu, và hơn thế nữa.

Suy cho cùng, quản trị dữ liệu là nỗ lực của cả đội ngũ, được xây dựng trên một ngôn ngữ dữ liệu chung trong toàn doanh nghiệp.