Chuyển đổi số bắt đầu và kết thúc với dữ liệu
Phó Chủ tịch Khối Bán hàng Doanh nghiệp của chúng tôi, Sam Hedberg, tin rằng một chiến lược dữ liệu được thực thi tốt là điều cần thiết để hoàn tất chuyển đổi số của một công ty:
Dữ liệu là mạch sống chảy xuyên suốt quá trình chuyển đổi số của bạn. Không có dữ liệu, chuyển đổi số của bạn sẽ chết yểu.
Trong Tập 30 của podcast DataFramed, Taras Gorishnyy, khi đó là Quản lý Phân tích Cấp cao tại McKinsey, đã xác định các thành phần cần thiết để xây dựng chiến lược dữ liệu:
- Xây dựng tầm nhìn về phân tích phù hợp với chiến lược công ty
- Thiết lập sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ cấp lãnh đạo C-level, ví dụ: bảo trợ, tài trợ và tạo nhiệt huyết
- Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc để cung cấp dữ liệu tích hợp, đáng tin cậy và kịp thời
- Khai thác giá trị sớm từ một số trường hợp sử dụng
- Triển khai tái thiết kế quy trình và thay đổi văn hóa để đảm bảo cơ cấu kỹ năng dữ liệu phù hợp trên toàn công ty
Hãy xem xét cách từng bước trong việc xây dựng chiến lược dữ liệu có thể giúp bạn thực thi thành công chuyển đổi số.
1. Xây dựng tầm nhìn về phân tích phù hợp với chiến lược công ty
McKinsey cho biết nhiều công ty bắt đầu hành trình phân tích bằng cách tìm hiểu họ có dữ liệu gì và xác định nơi có thể áp dụng. Nhưng cách tiếp cận này không thể mở rộng. Thay vào đó, các công ty nên bắt đầu bằng việc xác định các quy trình ra quyết định có thể cải thiện để tạo thêm giá trị trong bối cảnh chiến lược tổng thể của họ.
Đây là những lĩnh vực chiến lược then chốt của công ty và thường đòi hỏi sự đồng bộ liên phòng ban. Tuy nhiên, đôi khi các công ty lớn bắt đầu chiến lược dữ liệu bằng cách tuyển nhiều nhà khoa học dữ liệu và triển khai các dự án thí điểm. Thường thì những nỗ lực này cuối cùng không thể mở rộng, vì đó là đặt cỗ trước ngựa. Các nhóm phân tích làm việc tách biệt sẽ chỉ tạo ra kết quả hạn chế.
Một khách hàng của chúng tôi, một tổ chức tài chính, nhận ra rằng các ngôn ngữ nguồn mở là xu hướng tương lai và quyết định rằng toàn công ty cần có khả năng nói ngôn ngữ của dữ liệu. Vì vậy, họ tìm đến DataCamp để giúp mở rộng kỹ năng dữ liệu trên các bộ phận và mọi cấp độ. Với sáng kiến nâng cao kỹ năng trên toàn công ty, họ đã onboard hàng trăm nhân viên, sử dụng tính năng “teams” của chúng tôi để xây dựng kế hoạch học tập tùy biến theo phòng ban, mục tiêu học tập và trình độ kỹ năng. Họ cũng tạo bài tập cho các nhóm khác nhau, giúp nhân viên gắn kết và học tập chủ động.
2. Thiết lập sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ cấp lãnh đạo
Trong các tổ chức lớn, các phòng ban thường không được thiết kế để làm việc cùng nhau. Đối với một sáng kiến chuyển đổi quy mô lớn, sự bảo trợ của lãnh đạo điều hành là rất quan trọng để thiết lập một sứ mệnh thống nhất trên toàn công ty.
Năm 2018, Salesforce đã thực hiện một nghiên cứu về chuyển đổi số cho thấy 75% người ra quyết định nói rằng nỗ lực chuyển đổi số của họ được hỗ trợ bởi lãnh đạo điều hành. Sự ủng hộ của lãnh đạo đối với dữ liệu và phân tích đồng nghĩa với cơ hội thành công cao hơn nhờ nhiều vốn đầu tư hơn, khả năng thực thi cao hơn và mức độ đồng bộ tổ chức lớn hơn.
Một khách hàng của chúng tôi, một cơ quan chính phủ quốc gia, đã bắt đầu một sáng kiến chuyển đổi số trong năm nay với sự ủng hộ của Ủy viên phụ trách. Với sự hậu thuẫn của lãnh đạo, họ kỳ vọng hoàn tất chuyển đổi số trong ba năm, bao gồm đại tu các nền tảng số và chuyển sang học trực tuyến tập trung vào nâng cao kỹ năng R qua DataCamp.
3. Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc để cung cấp dữ liệu tích hợp, đáng tin cậy và kịp thời
Sợi dây xuyên suốt mọi sáng kiến chuyển đổi số là dữ liệu. Tất cả hệ thống của một tổ chức — từ luồng quy trình đến ứng dụng đến trung tâm dữ liệu — đều phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng cao. Mọi tổ chức cần có quy trình và năng lực để sử dụng dữ liệu của mình. Điều này bao gồm quản lý chất lượng dữ liệu, như tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và làm sạch để đảm bảo độ chính xác, cũng như quản trị để tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu như GDPR và CCPA.
Đó là lý do đồng sáng lập kiêm CEO của chúng tôi, Martijn Theuwissen, nói trong một cuộc phỏng vấn với AiThority: “Các công ty cần nền tảng dữ liệu vững chắc và các công cụ trích xuất, tải và chuyển đổi dữ liệu (ETL), cũng như các công cụ làm sạch và tổng hợp dữ liệu từ những nguồn không đồng nhất.”
Và đó cũng là lý do Tiến sĩ Hugo Bowne-Anderson, nhà khoa học dữ liệu và giảng viên tại DataCamp, cho rằng khâu chuẩn bị dữ liệu quan trọng không kém so với học máy, học sâu và AI trong quy trình dữ liệu. Rốt cuộc, “mô hình của bạn chỉ tốt khi dữ liệu của bạn tốt.” Những chi tiết then chốt không thể bị bỏ qua — chúng phải được thu thập, lắp đặt và kiểm thử cẩn thận để động cơ dữ liệu của bạn vận hành trơn tru.
4. Khai thác giá trị sớm từ nhiều trường hợp sử dụng
Để doanh nghiệp thực thi một chiến lược dữ liệu tham vọng mang lại kết quả kinh doanh thực tế, họ cần có thể chỉ ra các trường hợp sử dụng thành công. Minh chứng các trường hợp sử dụng thành công là tối quan trọng để truyền đạt giá trị và tính cấp thiết trên toàn tổ chức. McKinsey cho rằng các dự án phải thể hiện giá trị sớm và thường xuyên thông qua những thắng lợi nhanh, vì vậy các sáng kiến dữ liệu khác nhau có thể diễn ra song song:
[Một] lãnh đạo dữ liệu giải thích rằng, thay vì ngay lập tức cố gắng kết nối các hệ thống rời rạc hoặc tạo ra một hệ thống tổng thể, điều có thể mất nhiều năm, ông đã đặt một “lớp” lên trên các hệ thống hiện có để hiển thị đầy đủ một quy trình, chẳng hạn quy trình cho vay tại một ngân hàng diễn ra qua nhiều hệ thống. Ông tạo cảnh báo để báo hiệu khi các bước trong quy trình xảy ra (chẳng hạn phê duyệt khoản vay, khi một email được gửi cho người nộp đơn để thông báo phê duyệt, v.v.), để ngay cả khi mỗi bước được hoàn thành bởi một hệ thống khác nhau, các nhóm vẫn có thể thấy toàn bộ quy trình như thể các hệ thống đang hoạt động cùng nhau.
Ví dụ này cho thấy việc khai thác giá trị và cộng tác từ dữ liệu gắn chặt với bước trước đó là xây dựng hệ sinh thái dữ liệu mạnh.
5. Triển khai tái thiết kế quy trình và thay đổi văn hóa
CEO ShopRunner, Sam Yagan, tin rằng công ty của ông đã đưa khả năng thông thạo dữ liệu vào văn hóa của họ:
Bởi vì dữ liệu đã thấm nhuần trong văn hóa của chúng tôi, sẽ không mất nhiều thời gian trước khi ai đó nhận ra rằng người ngồi bên cạnh họ hay đối diện họ đang tự chạy báo cáo và truy cập dữ liệu của riêng mình.
DataCamp có thể giúp mọi công ty đạt được tiêu chuẩn vàng về khả năng thông thạo dữ liệu trên toàn công ty. Môi trường học trực tuyến của chúng tôi hỗ trợ việc thực thi chiến lược dữ liệu và giúp các công ty dân chủ hóa khả năng thông thạo dữ liệu — ở mọi cấp độ và trên mọi phòng ban.
Chúng tôi đã thực hiện một khảo sát với hơn 300 lãnh đạo Học tập & Phát triển (L&D), và nhận thấy xây dựng khả năng thông thạo dữ liệu là ưu tiên của 89% công ty. Chìa khóa để đạt được điều này ở quy mô lớn không chỉ là tuyển dụng nhân tài hàng đầu — mà là xây dựng văn hóa nâng cao và tái đào tạo kỹ năng cho lực lượng lao động.
Đến năm 2017, 77% công ty tại Mỹ đã sử dụng học trực tuyến. Khi rất nhiều người trên thế giới làm việc từ xa ngày nay, học trực tuyến chưa bao giờ phù hợp hơn thế.
Học trực tuyến là một phần quan trọng của chuyển đổi số, và DataCamp cung cấp phương pháp học qua thực hành để dân chủ hóa kỹ năng dữ liệu trên toàn công ty của bạn. Truy cập datacamp.com/discover/enterprise để tìm hiểu thêm cách chúng tôi có thể giúp bạn triển khai chiến lược dữ liệu có thể mở rộng nhằm hoàn tất chuyển đổi số của công ty.
