Data Literacy là gì? Hướng dẫn năm 2026 dành cho Lãnh đạo Dữ liệu & Phân tích

Data Literacy là gì?

Hiểu biết dữ liệu là khả năng đọc, viết, phân tích, truyền đạt và lý luận với dữ liệu. Đây là một kỹ năng cho phép cá nhân và tổ chức đưa ra các quyết định tốt hơn, dựa trên dữ liệu.

Giống như các năng lực cốt lõi khác, đây không phải là một khái niệm "một khuôn cho tất cả"; hiểu biết dữ liệu bao gồm nhiều khía cạnh. Nó không chỉ là phân tích dữ liệu; mà còn là hiểu dữ liệu có ý nghĩa gì và cách trình bày các phát hiện đó, bao gồm khả năng:

• Đọc dữ liệu. Khả năng diễn giải dữ liệu ở nhiều dạng, như đồ thị, biểu đồ hoặc báo cáo. Ví dụ, có thể đọc báo cáo tài chính thường niên của một công ty và hiểu được hiệu suất của công ty.
• Làm việc với dữ liệu. Thu thập và tạo ra dữ liệu, có thể là thiết kế thí nghiệm để thu thập dữ liệu hoặc tạo khảo sát để thu thập thông tin chuyên sâu.
• Truyền đạt bằng dữ liệu. Khả năng sử dụng dữ liệu để kể một câu chuyện hoặc đưa ra lập luận. Ví dụ tốt là dùng dữ liệu khách hàng để xây dựng đề án kinh doanh cho một sản phẩm mới.
• Lý luận với dữ liệu. Điều hướng sự mơ hồ bằng dữ liệu và tận dụng dữ liệu để thúc đẩy quyết định kinh doanh.

Với tư cách là một tập hợp kỹ năng cá nhân, thuật ngữ hiểu biết dữ liệu có vẻ gợi ý tính nhị phân. Tuy nhiên, thực tế không phải vậy. Đây là một phổ năng lực, từ khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu và kể chuyện bằng dữ liệu đến các kỹ năng nâng cao hơn như khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và máy học.

Ở góc độ tổ chức, các lãnh đạo nên nghĩ về hiểu biết dữ liệu như một thang mức độ thông thạo. Một tổ chức có mức độ hiểu biết dữ liệu cao sẽ bao trùm nhiều kỹ năng dữ liệu trong lực lượng lao động của mình.

Vì sao Hiểu biết Dữ liệu quan trọng?

Hiểu biết dữ liệu, tức khả năng định hướng và diễn giải bức tranh thông tin số khổng lồ, đang nhanh chóng trở thành kỹ năng sống thiết yếu và một tài sản giá trị trên thị trường lao động. Trong Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu & AI, chúng tôi hỏi các lãnh đạo tại Anh và Mỹ về cách họ nhìn nhận giá trị của hiểu biết dữ liệu trong tổ chức và tầm quan trọng của nó như một bộ kỹ năng cần phát triển cho cá nhân.

Nhu cầu về hiểu biết dữ liệu và AI - Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu

Vì sao hiểu biết dữ liệu quan trọng với cá nhân?

Kỹ năng hiểu biết dữ liệu hấp dẫn với nhà tuyển dụng

Báo cáo của chúng tôi khẳng định tầm quan trọng mà các lãnh đạo doanh nghiệp và dữ liệu đặt vào một lực lượng lao động am hiểu dữ liệu. Theo báo cáo, 40% lãnh đạo tại Mỹ và Anh xem năng suất giảm là rủi ro chính do thiếu kỹ năng dữ liệu, cùng với ra quyết định thiếu chính xác  (39%), ra quyết định chậm (37%) và cản trở đổi mới (31%) cũng là các rủi ro đáng kể.

Các lãnh đạo chủ động giảm thiểu những rủi ro này, với 79% sẵn sàng trả lương cao hơn cho ứng viên có kỹ năng hiểu biết dữ liệu vững. Trong số đó, 21% sẵn sàng đề xuất tăng lương 10–15%, và hơn một phần tư sẽ cân nhắc mức phụ trội lương 30%. Những con số này tái khẳng định giá trị vượt trội gắn với hiểu biết dữ liệu trong bối cảnh kinh doanh hiện nay.

Kỹ năng hiểu biết dữ liệu nuôi dưỡng công dân số có trách nhiệm

Ở phạm vi rộng hơn, hiểu biết dữ liệu có thể giúp xây dựng một cộng đồng dân cư gắn kết hơn. Trong hai năm qua, chúng ta đã chứng kiến sự trỗi dậy của các công cụ AI đầy ấn tượng như ChatGPT và Sora AI có thể tạo văn bản và hình ảnh như con người.

Đáng tiếc là, bên cạnh vô vàn trường hợp sử dụng hữu ích, các công cụ này cũng có thể bị lợi dụng để tăng tốc và khuếch đại thông tin sai lệch. Quan điểm này được Anjali Samani, Giám đốc Khoa học Dữ liệu & Trí tuệ Dữ liệu tại Salesforce, chia sẻ.

Bà cho rằng, trong thời đại tin giả, deepfake và chính trị hậu sự thật, hiểu biết dữ liệu quan trọng hơn bao giờ hết.

Vì sao hiểu biết dữ liệu quan trọng với tổ chức?

Kỹ năng hiểu biết dữ liệu giúp tổ chức cải thiện hiệu suất

Đầu tư vào các chương trình hiểu biết dữ liệu toàn diện mang lại lợi ích đáng kể cho tổ chức, giúp họ khác biệt so với đối thủ.

Theo phản hồi trong Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu & AI của chúng tôi, các chương trình nâng cấp kỹ năng dữ liệu cải thiện đáng kể chất lượng (75%) ra quyết định, với 88% cho biết điều này đúng khi kết hợp cùng đào tạo AI.

Điều này tạo hiệu ứng lan tỏa, thúc đẩy cải thiện đổi mới (75% cải thiện, 52% đáng kể), trải nghiệm khách hàng (81% cải thiện, 60% đáng kể), và giữ chân nhân viên (82% cải thiện, 69% đáng kể).

Quan trọng hơn, các cải thiện này không chỉ dừng ở quy trình. Chúng còn dẫn đến kết quả kinh doanh hữu hình, bao gồm tối đa hóa doanh thu (81% cải thiện, 69% đáng kể) và giảm chi phí (85% cải thiện, 65% đáng kể). Không có gì ngạc nhiên khi các tổ chức chứng kiến những cải thiện này.

Như Jordan Morrow, tác giả cuốn Be Data Literate, chia sẻ trên podcast DataFramed, hiểu biết dữ liệu tạo ra sự thoải mái trong tổ chức khi sử dụng dữ liệu, từ đó thúc đẩy kết quả.

Hiểu biết dữ liệu là thành tố then chốt để xây dựng văn hóa dữ liệu

Một văn hóa dữ liệu đề cập đến môi trường nơi các quyết định luôn được hậu thuẫn bởi dữ liệu và mọi người trong tổ chức, bất kể vai trò, đều được khuyến khích và trao quyền sử dụng dữ liệu trong công việc. Đó là văn hóa đặt câu hỏi, tò mò và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, văn hóa này đang bị đe dọa bởi mức độ hiểu biết dữ liệu thấp, một thách thức mà các Giám đốc Dữ liệu (CDO) cảm nhận rõ nhất. CDO thường nêu văn hóa và kỹ năng dữ liệu không đầy đủ là trở ngại lớn cho thành công của họ.

Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Nhà sáng lập NautilusPrinciple, một công ty tư vấn chiến lược Dữ liệu & Phân tích, và cựu Giám đốc Dữ liệu tại Allianz Benelux, nhấn mạnh điều này.

Sudaman lập luận rằng văn hóa dữ liệu không chỉ là một lựa chọn sang trọng mà là yếu tố sống còn đối với thành công của công ty. Ông nói, "Văn hóa dữ liệu không chỉ là một lựa chọn; nó có tính sống còn đối với nhiệm vụ." Quan điểm này nêu bật vai trò thiết yếu của hiểu biết dữ liệu trong việc thúc đẩy một văn hóa dữ liệu thành công.

Hiểu biết AI cũng ngày càng quan trọng đối với cá nhân và tổ chức — chúng tôi có một hướng dẫn riêng về hiểu biết AI tại đây.

Những Kỹ năng Hiểu biết Dữ liệu Cốt lõi Tổ chức nên Phát triển

Mặc dù mỗi tổ chức nên xem xét hiểu biết dữ liệu trong bối cảnh văn hóa và sứ mệnh của mình, chúng ta có thể bắt đầu với một khung năng lực hiểu biết dữ liệu mà mọi tổ chức nên phát triển cho con người của mình.

Cụ thể, các kỹ năng này có thể được phân chia theo định nghĩa hiểu biết dữ liệu gồm đọc, viết, phân tích, truyền đạt và lý luận với dữ liệu.

Bạn có thể xem khung năng lực bằng cách đọc Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu 2024 của chúng tôi. Hoặc, bạn cũng có thể tải bản khung có thể chỉnh sửa.

Khung năng lực dữ liệu và AI

Đọc dữ liệu

Kỹ năng này tập trung vào việc hiểu dữ liệu và dùng sự hiểu biết đó để đưa ra quyết định sáng suốt. Đó có thể là dữ liệu từ một báo cáo hoặc bảng điều khiển về một khía cạnh cụ thể của doanh nghiệp.

• Diễn giải thông tin và trực quan hóa dữ liệu. Có thể hiểu và nắm bắt các phát hiện dựa trên dữ liệu và cách thể hiện của chúng.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu. Sử dụng dữ liệu và phân tích để định hướng các quyết định kinh doanh.

Viết và phân tích dữ liệu

Mức độ phức tạp tiếp theo đến từ việc làm việc với dữ liệu ở dạng ít qua xử lý hơn. Điều này có thể là thu thập và xử lý thông tin hoặc sử dụng dữ liệu thô để tạo trực quan hóa nhằm giải thích dữ liệu.

• Xử lý và thao tác dữ liệu. Chuyển đổi và tổ chức dữ liệu để phân tích.
• Mô hình dự báo và máy học. Huấn luyện và sử dụng các mô hình dự báo để đưa ra dự đoán về các sự kiện tương lai.
• Kỹ thuật dữ liệu. Thiết kế và xây dựng hạ tầng và quy trình thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu.
• Lập trình. Thành thạo các ngôn ngữ lập trình để thực hiện các tác vụ liên quan đến dữ liệu.
• Nhập và làm sạch dữ liệu. Đọc dữ liệu từ nhiều nguồn và đảm bảo dữ liệu không gặp vấn đề về chất lượng.
• Trực quan hóa dữ liệu và thiết kế bảng điều khiển. Tạo biểu diễn đồ họa của dữ liệu và thiết kế bảng điều khiển tương tác để khám phá và phân tích dữ liệu.

Truyền đạt bằng dữ liệu

Yếu tố này là phần mở rộng của hai phần trên. Bên cạnh việc biến dữ liệu trở nên dễ trình bày, kỹ năng này còn là giải thích dữ liệu cho người không chuyên theo cách dễ hiểu. Thường điều này đòi hỏi hiểu biết về các chủ đề dữ liệu nâng cao hơn.

• Kể chuyện bằng dữ liệu. Nghệ thuật truyền đạt hiệu quả những thông tin chi tiết và phát hiện từ phân tích dữ liệu.
• Hiểu các khái niệm khoa học dữ liệu. Có kiến thức và có thể trao đổi về các phương pháp, lý thuyết và công cụ sử dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
• Hiểu các khái niệm kỹ thuật dữ liệu. Quen thuộc với các quy trình và công nghệ liên quan đến thiết kế, xây dựng và vận hành đường ống và hạ tầng dữ liệu.
• Hiểu các khái niệm máy học. Có kiến thức về khả năng và giới hạn của máy học, cũng như các kỹ thuật dùng để huấn luyện và vận hành mô hình dự báo.

Lý luận với dữ liệu

Kỹ năng hiểu biết dữ liệu cuối cùng mà tổ chức cần là khả năng lý luận với dữ liệu. Điều này có nghĩa là ngoại suy các thông tin chi tiết để xây dựng chiến lược và nắm bắt các xu hướng vi mô và vĩ mô, rồi tổng hợp những thông tin này để trình bày phát hiện.

• Phân tích kinh doanh. Sử dụng dữ liệu và phân tích để hiểu và cải thiện quy trình, vận hành kinh doanh.
• Phân tích thống kê. Dùng các phương pháp thống kê để phân tích và suy luận từ dữ liệu.
• Báo cáo bằng dữ liệu. Trình bày các phát hiện và thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu một cách rõ ràng, súc tích.

Ai chịu trách nhiệm về Hiểu biết Dữ liệu

Khi doanh nghiệp ngày càng áp dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, câu hỏi ai nên dẫn dắt hiểu biết dữ liệu trong tổ chức trở nên trọng yếu. Nhiều bên liên quan tham gia, từ Giám đốc Thông tin đến Giám đốc Marketing và hơn thế nữa, nhưng trách nhiệm này có thể phù hợp nhất với Giám đốc Dữ liệu (CDO).

Sự ra đời của vai trò CDO là minh chứng cho tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu đối với tổ chức. Chỉ trong mười năm qua, số lượng CDO trong các tổ chức đã tăng gấp bảy lần, từ 12% năm 2012 lên 82,6% năm 2023. CDO được giao nhiệm vụ đảm bảo dữ liệu được coi là tài sản trong tổ chức, bao gồm việc trang bị cho mọi người tư duy và kỹ năng để tận dụng dữ liệu trong công việc hằng ngày.

Các tổ chức không có CDO chuyên trách có thể giao nhiệm vụ này cho các lãnh đạo dữ liệu khác, nhưng điều quan trọng là vai trò này không nên đơn độc. Bộ phận Học tập & Phát triển hoặc Giám đốc Học tập nên đồng sở hữu nỗ lực này, giúp đánh giá kỹ năng hiện tại và đặt hiểu biết dữ liệu vào bối cảnh bộ kỹ năng tương lai của tổ chức. Bạn có thể tìm hiểu thêm về ai phụ trách chương trình hiểu biết dữ liệu trong podcast này.

3 Thách thức Quan trọng về Hiểu biết Dữ liệu mà Tổ chức Đối mặt

Trong Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu & AI 2024, chúng tôi tìm hiểu từ các lãnh đạo dữ liệu & học tập — những người đi đầu trong việc nâng cấp hiểu biết dữ liệu và AI — về những thách thức cấp bách nhất của họ.

Những thách thức khi xây dựng chương trình hiểu biết dữ liệu - Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu & AI 2024

Nhìn rộng hơn, chúng ta có thể dễ dàng nhóm các thách thức này thành ba danh mục riêng biệt:

• Bảo trợ từ lãnh đạo cấp cao, bao gồm thiếu quyền sở hữu, thiếu ủng hộ từ lãnh đạo, và thiếu ngân sách.
• Trải nghiệm và kết quả học tập, bao gồm nguồn lực đào tạo không đầy đủ.
• Văn hóa, tập trung vào sự kháng cự của nhân viên và văn hóa, cũng như việc tiếp nhận nâng cấp kỹ năng dữ liệu.

Hãy cùng phân tích cách đối phó ba thách thức này.

1. Bảo trợ từ lãnh đạo cấp cao

Khi được hỏi về những thách thức lớn nhất mà lãnh đạo gặp phải khi cải thiện kỹ năng dữ liệu cho lực lượng lao động, nhóm nguyên nhân lớn nhất liên quan đến bảo trợ từ lãnh đạo cấp cao. Cụ thể, bốn yếu tố sau nổi bật:

• Thiếu ngân sách (35%)
• Không biết bắt đầu từ đâu (31%)
• Thiếu ủng hộ từ lãnh đạo (26%)
• Thiếu quyền sở hữu chương trình đào tạo (26%)

Những thách thức về bảo trợ từ lãnh đạo gợi ý rằng nhiều tổ chức vẫn chưa xây dựng chiến lược dữ liệu toàn diện đặt con người ở trung tâm của chuyển đổi dữ liệu.

Theo Vijay Yadav, Giám đốc Khoa học Định lượng & Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu tại Trung tâm Khoa học Toán học của Merck, chiến lược dữ liệu thành công cũng đồng nghĩa với việc ưu tiên các sáng kiến chuyển đổi văn hóa và kỹ năng.

Vậy làm sao để các lãnh đạo giành được bảo trợ từ cấp điều hành khi triển khai chương trình hiểu biết dữ liệu?

Theo Valerie Logan, CEO của Data Lodge, tất cả nằm ở việc truyền đạt hai mặt của ROI cho hiểu biết dữ liệu: lợi tức đầu tư và rủi ro nếu phớt lờ. Bạn có thể nghe chia sẻ của Valerie trên DataFramed tại đây.

2. Trải nghiệm và kết quả học tập

Nhóm thách thức lớn thứ hai khi lãnh đạo tiếp cận các chương trình hiểu biết dữ liệu liên quan đến trải nghiệm học tập.

33% lãnh đạo chỉ ra nguồn lực đào tạo không đầy đủ là thách thức lớn nhất khi nâng cấp kỹ năng hiểu biết dữ liệu. Chúng tôi đi sâu hơn và hỏi các lãnh đạo sử dụng nhà cung cấp học tập bên thứ ba về thách thức lớn nhất của họ với các nhà cung cấp này.

29% người trả lời cho rằng chỉ học qua video khiến việc áp dụng kỹ năng đã học vào thực tế trở nên khó khăn.

Ngoài ra, 29% cho biết nhân viên khó hiểu nên bắt đầu học từ đâu, và 24% nói rằng ngay cả khi biết bắt đầu từ đâu, các kỹ năng học được không phù hợp với vai trò.

Những kết quả này cho thấy các nhà cung cấp học tập truyền thống tập trung vào kho nội dung video phong phú, điều nghịch lý là khiến nhân viên khó biết bắt đầu từ đâu và khó áp dụng kỹ năng.

Cách dễ nhất để tránh những thách thức này là hợp tác với nhà cung cấp học tập phù hợp.

Tại DataCamp, học tập tương tác, có chọn lọc là trọng tâm triết lý học tập của chúng tôi. Để thấy điều đó trong thực tế, bạn có thể tìm hiểu thêm về câu chuyện khách hàng DataCamp for Business trong phần nghiên cứu điển hình dưới đây.

3. Văn hóa tổ chức

Nhóm thách thức thứ ba khi lãnh đạo thúc đẩy các chương trình hiểu biết dữ liệu liên quan đến mức độ gắn kết của nhân viên.

Theo Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu & AI, 28% lãnh đạo chỉ ra sự kháng cự của nhân viên là một trong những thách thức lớn nhất về hiểu biết dữ liệu.

Ở nhiều khía cạnh, sự kháng cự này gắn chặt với hai nhóm thách thức đầu, vì những tổ chức không có sự ủng hộ từ lãnh đạo và không đầu tư vào nguồn lực đào tạo phù hợp sẽ khó đạt được sự đón nhận từ toàn tổ chức.

Tuy nhiên, chiến thắng lớn nhất ở đây là nhân bản hóa dữ liệu.

Trong một webinar, Cindi Howson, Giám đốc Chiến lược Dữ liệu tại ThoughtSpot, giải thích rằng mặc dù dữ liệu nên được dùng để đảm bảo trách nhiệm của đội nhóm và cá nhân, nó không nên được dùng để trừng phạt cá nhân hoặc khiến họ nản lòng khi sử dụng dữ liệu.

Cách trở thành một Tổ chức Am hiểu Dữ liệu

Trở thành một tổ chức am hiểu dữ liệu không chỉ là áp dụng công cụ hay công nghệ. Điều đó đòi hỏi nuôi dưỡng một văn hóa coi trọng dữ liệu, xây dựng lực lượng lao động có thể hiểu và sử dụng dữ liệu, và triển khai các thực tiễn liên tục tận dụng dữ liệu để ra quyết định.

Dưới đây, chúng tôi phác thảo một khung giúp định hướng hành trình hướng tới hiểu biết dữ liệu của tổ chức bạn.

Khung hiểu biết dữ liệu theo từng bước để xây dựng kỹ năng dữ liệu

Trước khi đi sâu vào các bước cụ thể của khung này, cần nhớ rằng mỗi tổ chức là duy nhất trên hành trình tiến tới hiểu biết dữ liệu.

Hành trình phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể của tổ chức bạn, bao gồm ngành nghề, mức độ trưởng thành dữ liệu hiện tại và các mục tiêu cụ thể.

Do đó, các bước này nên được coi là hướng dẫn, không phải lộ trình cứng nhắc, có thể điều chỉnh theo hoàn cảnh riêng của tổ chức bạn.

Để hiểu sâu hơn về những sắc thái trên hành trình này và cách các tổ chức khác đã điều hướng thành công, chúng tôi khuyến nghị xem Báo cáo Tình hình Hiểu biết Dữ liệu.

1. Đánh giá khoảng cách kỹ năng hiểu biết dữ liệu

Bước đầu tiên để xây dựng tổ chức am hiểu dữ liệu là hiểu vị thế hiện tại của đội ngũ bạn.

• Tiến hành đánh giá toàn diện về kỹ năng dữ liệu của đội ngũ.
• Xác định họ đã có những kỹ năng nào và còn thiếu ở đâu.
• Sử dụng khảo sát hoặc bài kiểm tra kỹ năng để đánh giá năng lực về thống kê, trực quan hóa dữ liệu, làm sạch dữ liệu và các kỹ năng hiểu biết dữ liệu thiết yếu khác.

Hãy nhớ, mục tiêu không phải biến mọi người thành nhà khoa học dữ liệu mà là đảm bảo ai cũng có thể hiểu và sử dụng dữ liệu trong vai trò của mình. Bạn có thể tìm hiểu thêm về bài đánh giá của DataCamp và cách chúng giúp xác định điểm mạnh và khoảng cách kỹ năng của tổ chức trên một trang riêng. Bạn cũng có thể làm đánh giá mức độ trưởng thành dữ liệu để hiểu cách tiếp cận dữ liệu của đội ngũ.

2. Xây dựng dự án thí điểm về hiểu biết dữ liệu

Khi đã hiểu rõ kỹ năng và khoảng trống, bạn có thể phát triển một dự án thí điểm nhằm cải thiện hiểu biết dữ liệu. Đó có thể là chương trình đào tạo hoặc dự án thực hành nơi thành viên áp dụng kỹ năng dữ liệu.

Đảm bảo dự án thí điểm phù hợp với mục tiêu tổng thể của tổ chức và bao gồm nhóm người tham gia đa dạng từ các phòng ban hoặc vai trò khác nhau. Bạn có thể học cách khởi động dự án thí điểm về hiểu biết dữ liệu bằng cách xem webinar sau.

3. Đo lường ROI của dự án thí điểm hiểu biết dữ liệu

Như mọi khoản đầu tư, việc đánh giá lợi tức là quan trọng. Theo dõi các chỉ số hiệu suất cốt lõi (KPI) phản ánh mục tiêu của dự án thí điểm. Điều này có thể gồm số lượng nhân viên được đào tạo, cải thiện trong các tác vụ liên quan đến dữ liệu, hoặc ra quyết định tốt hơn nhờ thông tin chi tiết từ dữ liệu.

Đánh giá ROI có thể giúp biện minh cho các khoản đầu tư tiếp theo vào hiểu biết dữ liệu và định hướng tinh chỉnh các chương trình trong tương lai. Đo lường ROI cho các chương trình hiểu biết dữ liệu có thể thách thức; một ví dụ hay đến từ Bloomberg, nơi họ sử dụng mô hình đánh giá Kirkpatrick để đo lường ROI học tập trong chương trình nâng cấp kỹ năng dữ liệu.

4. Mở rộng dự án thí điểm cho nhiều nhóm nhân dạng và năng lực

Nếu dự án thí điểm thành công, bước tiếp theo là mở rộng trên toàn tổ chức. Bước này liên quan đến việc điều chỉnh dự án để phù hợp với các vai trò và năng lực khác nhau. Ví dụ, đào tạo dành cho một chuyên viên marketing có thể khác với đào tạo cho một quản lý sản phẩm.

Tuy nhiên, mục tiêu cuối cùng vẫn giống nhau: nâng cao khả năng sử dụng và hiểu dữ liệu cho mọi người.

5. Xây dựng hệ sinh thái học tập

Xây dựng một tổ chức am hiểu dữ liệu không phải sự kiện một lần mà là quá trình học tập liên tục.

Bạn sẽ muốn tạo ra hệ sinh thái học tập với các buổi đào tạo thường xuyên, nền tảng chia sẻ tri thức và tài nguyên như hướng dẫn hoặc khóa học trực tuyến. Quy trình này nuôi dưỡng văn hóa học tập liên tục và đảm bảo kỹ năng hiểu biết dữ liệu của đội ngũ luôn cập nhật.

6. Lặp lại

Cuối cùng, hãy nhớ rằng xây dựng hiểu biết dữ liệu là một vòng lặp. Khi tổ chức phát triển và thay đổi, những nhu cầu hiểu biết dữ liệu mới sẽ nảy sinh. Vì vậy, việc thường xuyên đánh giá lại kỹ năng của đội ngũ, tinh chỉnh các chương trình học và tiếp tục bồi đắp văn hóa dựa trên dữ liệu là rất quan trọng.

Nguyên tắc then chốt cho một chương trình hiểu biết dữ liệu thành công

Triển khai chương trình hiểu biết dữ liệu không chỉ là đào tạo hay phát triển kỹ năng mà còn là định hình một văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Dưới đây là một số nguyên tắc chính có thể định hướng hành trình của bạn để đảm bảo chương trình hiểu biết dữ liệu hiệu quả và thành công.

Đảm bảo gắn mục tiêu học tập với mục tiêu kinh doanh

Khi thiết kế chương trình hiểu biết dữ liệu, điều cốt yếu là gắn mục tiêu học tập với mục tiêu kinh doanh của tổ chức.

Đâu là những thách thức kinh doanh chủ chốt mà tổ chức bạn đối mặt, và hiểu biết dữ liệu có thể giúp giải quyết như thế nào?

Ví dụ, nếu một trong các mục tiêu kinh doanh là cải thiện sự hài lòng khách hàng, một mục tiêu học tập có thể là đào tạo đội ngũ dịch vụ khách hàng cách sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hơn hành vi và sở thích khách hàng. Elizabeth Reinhart, Quản lý Cấp cao Năng lực Phân tích Dữ liệu & AI tại Allianz, mô tả tầm quan trọng của việc gắn mục tiêu học tập với mục tiêu kinh doanh trong nghiên cứu điển hình này.

Tập trung vào truyền thông & gắn kết

Một chương trình hiểu biết dữ liệu là về phát triển kỹ năng và thúc đẩy sự chuyển đổi văn hóa hướng tới tư duy dựa trên dữ liệu. Quy trình này đòi hỏi truyền thông và gắn kết liên tục.

Hãy giữ cho đội ngũ được thông tin về lý do hiểu biết dữ liệu quan trọng, cách nó giúp ích cho vai trò của họ và tiến độ của chương trình.

Ngoài ra, thúc đẩy gắn kết thông qua trải nghiệm học tập tương tác, diễn đàn chia sẻ tri thức, và ghi nhận hoặc khen thưởng cho tiến bộ.

Cá nhân hóa

Mỗi cá nhân trong tổ chức sẽ có nhu cầu dữ liệu khác nhau dựa trên vai trò và mức kỹ năng hiện tại. Cách tiếp cận "một khuôn cho tất cả" có thể không mang lại kết quả mong muốn.

Thay vào đó, hãy cá nhân hóa trải nghiệm học tập dựa trên nhu cầu của từng người. Điều này có thể là cung cấp mô-đun đào tạo khác nhau cho các phòng ban hoặc vai trò, hoặc đưa ra các cấp độ đào tạo từ cơ bản đến nâng cao.

Vì sao chân dung người học là nền tảng để thành công trong các chương trình hiểu biết dữ liệu

Một cách dễ dàng để thành công với tất cả các nguyên tắc này là phát triển các chân dung dữ liệu cho chương trình nâng cấp kỹ năng. Không chỉ giúp xây dựng lộ trình học tập phù hợp và gắn mục tiêu học tập với kết quả kinh doanh, chân dung còn hỗ trợ xây dựng chương trình truyền thông hiệu quả.

Emily Hayward, Quản lý Thay đổi Dữ liệu & Số tại CBRE, giải thích rất rõ trên podcast DataFramed. Cô cho rằng công việc xây dựng chân dung dữ liệu giúp bất kỳ ai quản lý chương trình nâng cấp kỹ năng có thể truyền bá chương trình học của họ:

Ví dụ và Nghiên cứu điển hình về Hiểu biết Dữ liệu

Allianz nâng cấp kỹ năng dữ liệu cho 6.000 người

Thành lập năm 1890, Allianz từ lâu đã sử dụng dữ liệu trong dịch vụ bảo hiểm và quản lý tài sản toàn cầu. Nhóm Phân tích Dữ liệu Tập đoàn tại Allianz SE đã chủ động trao quyền cho mọi nhân viên với hiểu biết dữ liệu, mở rộng chương trình vượt ra ngoài các vai trò bảo hiểm điển hình để bao gồm cả Nhân sự và Truyền thông.

Allianz đã hợp tác với DataCamp để tạo giải pháp học tập cá nhân hóa, gồm 22 lộ trình học tập được điều chỉnh riêng và ba đồ án tổng kết với các trường hợp sử dụng thực tế của Allianz.

Họ khởi động chương trình với thử nghiệm gồm 100 người và nhanh chóng mở rộng để thu hút hơn 6.000 người học.

Phản hồi vô cùng tích cực, với điểm trung bình 4,2/5 từ học viên và nhân viên Allianz, giúp tiết kiệm trung bình 1,9 giờ mỗi tuần nhờ kỹ năng mới.

Tổng thể, chương trình mang lại 19.000 giờ học thực hành trên nhiều chủ đề, củng cố cam kết của Allianz đối với hiểu biết dữ liệu.

CBRE nâng cấp kỹ năng dữ liệu cho hơn 2.000 người

CBRE, nhà lãnh đạo toàn cầu về bất động sản thương mại, nhận thấy nhu cầu xây dựng hiểu biết dữ liệu để thúc đẩy hiệu quả, nâng cao kết quả cho khách hàng và chuẩn bị cho bối cảnh ngành thay đổi nhanh chóng. Họ tìm kiếm giải pháp nâng cấp kỹ năng dữ liệu toàn diện và có thể mở rộng cho hơn 2.000 nhân viên tại Vương quốc Anh và Ireland để đạt được các mục tiêu này.

CBRE hợp tác với DataCamp for Business để phát triển chương trình hiểu biết dữ liệu phù hợp, tổng thể, tập trung vào gắn kết, cá nhân hóa và bao trùm, đáp ứng nhu cầu cụ thể của nhiều chân dung nhân viên trong toàn tổ chức.

Bằng cách hợp tác với DataCamp for Business, nhân viên CBRE tiết kiệm 1–2 giờ mỗi người học mỗi tuần, 81% lực lượng lao động báo cáo tự tin hơn khi làm việc với dữ liệu, và chương trình đạt tỷ lệ gắn kết tích cực 88%.

Tài nguyên Hiểu biết Dữ liệu Thiết yếu

Chúng tôi đã tổng hợp nhiều tài nguyên có thể giúp bạn và tổ chức bắt đầu hành trình hiểu biết dữ liệu.

Các khóa học hiểu biết dữ liệu hàng đầu

• Giới thiệu về Hiểu biết Dữ liệu
• Lộ trình Kỹ năng Chuyên gia Hiểu biết Dữ liệu
• Lộ trình Kỹ năng Hiểu các Chủ đề Dữ liệu

Sách về hiểu biết dữ liệu hàng đầu

• Data Analytics for Absolute Beginners: A Deconstructed Guide to Data Literacy của Oliver Theobald
• Be Data Literate: The Data Literacy Skills Everyone Needs To Succeed của Jordan Morrow
• Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight của John W. Foreman

Podcast & webinar về hiểu biết dữ liệu hàng đầu

• Xây dựng Lập luận cho Hiểu biết Dữ liệu
• Mở rộng Văn hóa Dữ liệu tại Salesforce
• Cách Tổ chức Thu hẹp Khoảng cách Hiểu biết Dữ liệu
• Webinar Tình hình Hiểu biết Dữ liệu năm 2024
• Webinar Xây dựng Văn hóa Học tập Bền vững
• Webinar Thúc đẩy Hiểu biết Dữ liệu & AI
• Webinar Bí quyết để các Chương trình Hiểu biết Dữ liệu Thành công
• Webinar Khai mở Văn hóa Dữ liệu: Trao quyền qua các Chương trình Hiểu biết Dữ liệu

Cheat sheet về hiểu biết dữ liệu hàng đầu

• Kim tự tháp Dữ liệu–Thông tin–Kiến thức–Trí tuệ
• Cheat Sheet Nền tảng Quản trị Dữ liệu
• Cheat Sheet Khoa học Dữ liệu cho Lãnh đạo Doanh nghiệp
• Cheat Sheet Kể chuyện & Truyền đạt bằng Dữ liệu
• Cheat Sheet Trực quan hóa Dữ liệu
• Cheat Sheet Thống kê Mô tả

Bộ sưu tập các cheat sheet về hiểu biết dữ liệu

Kết luận

Trong một thế giới vận hành bằng dữ liệu, hiểu biết dữ liệu không còn chỉ là kỹ năng đáng có; đó là điều tất yếu. Như đã thảo luận xuyên suốt bài viết, hiểu biết dữ liệu quan trọng ở cả cấp độ cá nhân và tổ chức. Nó trao quyền cho cá nhân định hướng bức tranh số hôm nay, nâng cao khả năng được tuyển dụng, và giúp doanh nghiệp ra quyết định sáng suốt, thúc đẩy đổi mới và giành lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, trở thành tổ chức am hiểu dữ liệu không phải là hành trình "một khuôn cho tất cả".

Điều đó đòi hỏi hiểu nhu cầu riêng của tổ chức bạn, gắn mục tiêu học tập với mục tiêu kinh doanh, và nuôi dưỡng văn hóa học tập liên tục. Chìa khóa là bắt đầu nhỏ với dự án thí điểm, đo lường tác động, rồi mở rộng theo nhu cầu của tổ chức. DataCamp for Business có thể hỗ trợ bạn suốt hành trình này. Chúng tôi đã làm việc với hơn 3.500+ tổ chức về tham vọng hiểu biết dữ liệu của họ. Để tìm hiểu thêm cách chúng tôi có thể giúp chuyển đổi hiểu biết dữ liệu của tổ chức bạn, bạn có thể trao đổi với chuyên gia học tập.