Tạo ra được một chiến lược dữ liệu mạnh là một việc, nhưng chiến lược này cũng phải được thực thi một cách đúng đắn trong toàn bộ tổ chức. Để có được sự thành công trong việc thực thi chiến lược dữ liệu, nó phụ thuộc vào mọi tầng lớp của công ty, bằng cách làm cho mọi người tin tưởng hoàn toàn vào chiến lược dữ liệu, và hiểu được tầm quan trọng của việc đặt dữ liệu vào trung tâm của việc ra quyết định và hoạt động kinh doanh. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên xem xét đến việc tạo ra một nền văn hóa dữ liệu vững mạnh trong toàn công ty, mà ở đó dữ liệu được công nhận là một tài sản chính. Nhưng một chiến lược dữ liệu không nên quá cứng nhắc – đặc biệt khi bạn xem xét tốc độ phát triển của công nghệ xoay quanh dữ liệu và phân tích diễn ra nhanh như thế nào. Thay vào đó, một chiến lược dữ liệu tốt nên được cải tiến khi có sự xuất hiện của các công nghệ mới, và khi nhu cầu của doanh nghiệp thay đổi. Do đó, bạn nên thường xuyên rà soát lại và làm mới chiến lược dữ liệu của mình để đảm bảo chiến lược đáp ứng được những nhu cầu và thách thức liên tục của doanh nghiệp. Trong chương này tôi lần lượt phân tích từng khía cạnh, từ việc đưa chiến lược vào thực tiễn để tạo ra một nền văn hóa dữ liệu đến việc xem xét lại chiến lược.
Đưa chiến lược dữ liệu vào thực tế
Khi tôi làm việc với khách hàng, đây có lẽ là giai đoạn mà tôi thấy đáng thực hiện nhất, bởi vì đó là việc biến dữ liệu thành hành động. Xét cho cùng, việc có một chiến lược dữ liệu, đầu tư cơ sở hạ tầng, thu thập và phân tích dữ liệu đều là vô nghĩa nếu bạn không thể biến dữ liệu thành hành động – là việc có thể có được những quyết định tốt hơn, cải thiện hoạt động kinh doanh, tăng doanh thu, hoặc có được cả ba kết quả này. Khi bạn đưa chiến lược dữ liệu vào thực tế, bạn đang cam kết cải thiện, hoặc thậm chí chuyển đổi doanh nghiệp của bạn – và đó là một điều thú vị mà chúng ta có thể thực hiện được.
Thái độ chính là yếu tố then chốt
Việc thực thi đúng chiến lược dữ liệu của bạn phải bắt đầu từ vị trí cao nhất của tổ chức, giống như với bất kỳ chiến lược kinh doanh quan trọng nào khác. Bộ phận lãnh đạo cấp cao phải tin tưởng vào ý tưởng rằng dữ liệu là một phần sống còn trong cách thức điều hành doanh nghiệp cũng như tạo ra doanh thu, và cách mọi người trong tổ chức ra quyết định. Khi bộ phận lãnh đạo cấp cao có sự tin tưởng, bạn có thể tạo được hiệu ứng từ trên xuống, với quan điểm về việc dữ liệu được xem là một tài sản cốt lõi xuyên suốt mọi tầng lớp của tổ chức.
Có một số quan điểm mà tôi thường xuyên bắt gặp có thể giết chết một chiến lược dữ liệu lớn nhanh hơn bất cứ điều gì khác. Việc xác định và trung hòa các quan điểm này là chìa khóa để đưa chiến lược đạt được thành công ban đầu và triển khai trong thực tế:
• “Chúng tôi không phải là công ty dữ liệu.”
Hiện nay, tôi cho rằng mỗi công ty đều là một công ty dữ liệu. Dữ liệu ở khắp mọi nơi và là một phần của mọi thứ, và tôi không thể nghĩ đến bất cứ một ngành hoặc doanh nghiệp nào mà không thu lợi từ việc hiểu rõ hơn về khách hàng, về chu kỳ bán hàng, nhu cầu cho sản phẩm hoặc dịch vụ, hoặc việc thiếu hiệu quả trong sản xuất của họ.
• “Nó quá đắt.”
Đây là một chuyện hết sức hoang đường bởi vì những công ty có ngân sách eo hẹp có thể bắt đầu bằng cách sử dụng dịch vụ đám mây và phần mềm mã nguồn mở tương đối rẻ.
• “Chúng tôi đã có nhiều dữ liệu hơn mức cần thiết.”
Đúng là hầu hết các công ty đã bị choáng ngợp bởi khối lượng dữ liệu trong doanh nghiệp của họ và ý nghĩ về việc thu thập thêm dữ liệu khiến cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thực sự e ngại. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu có nghĩa là có rất nhiều nguồn dữ liệu mới mà chúng ta có thể sử dụng, và hơn thế nữa, nhiều bộ dữ liệu có thể được truy cập miễn phí. Bí quyết là chỉ tìm kiếm dữ liệu bạn thực sự cần, thay vì dùng cách tiếp cận “thu thập mọi thứ”.
• “Những người khác đã đi trước chúng tôi rồi.”
Bạn có thể cảm thấy đối thủ cạnh tranh của bạn đang tiến về phía trước nhưng việc “ngoảnh mặt làm ngơ” bây giờ sẽ không khiến cho sự việc tốt hơn trong tương lai. Bên cạnh đó, mặc dù hiện có nhiều công ty hơn bao giờ hết đang khai thác dữ liệu, thì vẫn còn nhiều doanh nghiệp đang trong giai đoạn triển khai hoặc thử nghiệm. Nói cách khác, bạn có thể không bị bỏ lại đằng sau quá xa như bạn nghĩ.
• “Khách hàng của chúng tôi không yêu cầu điều này.”
Nếu khách hàng của bạn đang tìm kiếm những thứ như dịch vụ được cá nhân hóa hơn nữa, giá cả cạnh tranh, chuỗi cung ứng được tối ưu hóa hoặc các chu kỳ bảo trì linh hoạt, tức là họ đang yêu cầu những thứ mà chỉ có dữ liệu mới có thể giúp bạn cung cấp. Và sự thật không thể chối cãi là, nếu bạn không cung cấp nó, thì người khác sẽ làm điều đó.
Đây chỉ là một trong số những thái độ tiêu cực mà tôi gặp phải khi một số người đứng đầu không chắc chắn về việc triển khai các công nghệ dữ liệu. Những quan niệm sai lầm này chỉ có thể được khắc phục bằng cách giáo dục và những ví dụ cụ thể về cách mà dữ liệu có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp. Tôi đã đưa ra một số ví dụ trong suốt cuốn sách này, nhưng bạn cũng có thể muốn tìm kiếm các ví dụ từ lĩnh vực cụ thể của bạn để thực sự hiểu cặn kẽ về lợi thế của việc đưa dữ liệu vào hành động trong doanh nghiệp mình.
Tại sao các chiến lược dữ liệu lại thất bại
Các nguyên tắc của việc thực hiện chiến lược dữ liệu hoàn toàn giống như bất kỳ chiến lược nào khác. Chiến lược dữ liệu của bạn đóng vai trò như là tấm bản đồ chỉ đường cho những gì bạn muốn đạt được và những gì bạn cần thực hiện để điều đó xảy ra, bao gồm các phương pháp thu thập dữ liệu, những công cụ phân tích, sự đầu tư về cơ sở hạ tầng, và tuyển dụng những nhân tài mới hay nâng cao trình độ nguồn nhân lực hiện tại của bạn. Đó là một kế hoạch để đi được từ điểm A đến điểm B, bất kể những điểm đó có thể là gì đối với công ty của bạn. Sau cùng, chiến lược là một loạt hành động, nhưng nó cũng là một tầm nhìn về nơi mà công ty đang hướng đến. Tùy thuộc vào quy mô chiến lược dữ liệu của bạn, bạn có thể cần phải chia chiến lược thành một số dự án nhỏ hơn, giúp dễ quản lý hơn và giám sát dễ dàng hơn. Cho dù bạn có làm điều này hay không, bạn chắc chắn sẽ cần các cột mốc và thời gian biểu để đánh dấu các bước quan trọng trong việc triển khai, chẳng hạn như việc thu thập dữ liệu và phân tích hệ thống, kiểm tra hệ thống trước khi chúng hoạt động, đào tạo nhân viên trên bất kỳ bảng báo cáo hoặc công cụ mang tính trực quan nào. Các bước này cần phải được “sở hữu” bởi các cá nhân hoặc các nhóm, với phạm vi trách nhiệm cụ thể. Và rõ ràng, như với bất kỳ dự án nào, tiến trình cần phải được theo dõi cẩn thận để đảm bảo việc triển khai đúng tiến độ. Người xưa có câu “Những gì bạn đo lường được thì phát triển được”, nhưng tôi nhận thấy điều ngược lại cũng thường đúng – các dự án không có sự giám sát sẽ chẳng đi đến đâu cả.
Thật không may, nhiều công ty thực hiện chiến lược dữ liệu của họ không thành công. Đôi khi bản thân chiến lược không thể thực hiện được, hoặc nó quá mơ hồ, không rõ ràng, nên không ai biết phải bắt đầu từ đâu. Theo kinh nghiệm của tôi, may mắn là điều này ít khi xảy ra. Trong bất kỳ trường hợp nào, các chương trong cuốn sách này được trình bày xoay quanh các yêu cầu cốt lõi về một chiến lược dữ liệu tốt (như việc quyết định sẽ sử dụng dữ liệu như thế nào), đảm bảo cho bạn bao quát mọi thứ bạn cần theo cách khả thi với tổ chức của bạn.
Có hoặc thiếu sự giao tiếp là một trở ngại lớn khác. Thường thì các chiến lược không được truyền đạt một cách hiệu quả, vậy nên không ai hiểu chúng cả. Khi những người quản lý và nhân viên chịu trách nhiệm triển khai những thành phần khác nhau của chiến lược dữ liệu mà lại không hiểu các phần kết nối với nhau ra sao và nó mang lại lợi ích cho doanh nghiệp như thế nào, có lẽ họ sẽ ít quan tâm đến việc triển khai. Đôi khi một bối cảnh nhỏ là tất cả những gì cần thiết để giúp cho một chiến lược thành công. Khi mọi người được bảo làm công việc X mà không hiểu lý do đằng sau của công việc này, họ không thấy cần thiết phải làm điều đó, vì vậy họ sẽ không làm. Mặt khác, nếu họ được chỉ rõ tại sao công việc X lại quan trọng đối với doanh nghiệp, thì có nhiều khả năng cho thấy rằng công việc này sẽ được thực hiện. Kết quả là, chiến lược đó có nhiều khả năng thành công hơn. Điều này đưa chúng ta trở lại vấn đề liên quan đến sự tin tưởng và tầm quan trọng của việc triển khai chiến lược. Tất nhiên, lãnh đạo cấp cao phải tin tưởng vào chiến lược dữ liệu, nhưng các nhà quản lý và nhân viên trong toàn công ty cũng phải như vậy. Nếu nhân viên không đứng cùng phía với ý tưởng đằng sau chiến lược, họ có khả năng sẽ không đồng ý hoặc thậm chí không tin vào nó. Điều này có thể dẫn đến thành quả mờ nhạt hoặc tinh thần yếu kém. Để các nhân viên cảm thấy họ có tiếng nói trong việc thực thi chiến lược thì cũng rất quan trọng. Một cách để giải quyết vấn đề này là cung cấp không gian cho mọi người, ở mọi cấp độ khác nhau, để họ đóng góp cho việc thực thi chiến lược, có thể thông qua trang blog nội bộ của công ty với các bình luận mở, hoặc một nền tảng truyền thông nội bộ nơi mọi người có thể thảo luận về việc thực thi.
Trong Chương 1, chúng ta đã tìm hiểu về chiến lược “Cá nhân hóa” của Ngân hàng Hoàng gia Scotland, nhằm mục đích đưa ngân hàng trở lại mức dịch vụ khách hàng của những năm 1970. Người đứng đầu bộ phận phân tích của RBS, Christian Nelissen, nói với tôi rằng việc làm cho nhân viên hết lòng với chiến lược mới là quan trọng đối với sự thành công của nó:
“Chúng tôi đang ở thời điểm mà nhân viên cảm thấy như họ đang có những cuộc trò chuyện đầy giá trị với khách hàng của họ. Họ đang ở thời điểm hiểu được dữ liệu đang nỗ lực làm gì và cảm thấy điều đó giúp họ có những cuộc trò chuyện như mong muốn – và đó là một bước chuyển lớn so với trước đây. Sự tham gia của nhân viên là rất quan trọng – những ý tưởng hoạt động tuyệt vời nhất và đạt được sự cộng hưởng tốt nhất với khách hàng, là những thứ mà chúng tôi hoặc đã đạt được từ nhân viên tuyến đầu, hoặc nhờ chúng tôi đã triển khai công việc thực sự chặt chẽ với nhân viên tuyến đầu.”
Thiếu sự giao tiếp giữa các phòng ban cũng có thể là một vấn đề. Một nghiên cứu đã chỉ ra rằng chỉ có 9% trong số những người quản lý nói rằng họ có thể tin cậy vào những tổ chức tương ứng ở các phòng ban khác vào mọi thời điểm1. Điều này có thể là do mọi người ở các phòng ban khác nhau không biết rõ về nhau, hoặc thậm chí không cảm thấy họ là một phần trong cùng một đội nhóm. Nếu điều này cũng xảy ra ở công ty bạn, thì việc triển khai chiến lược dữ liệu sẽ cần gấp đôi công sức bỏ ra, việc hoàn thành công việc bị chậm trễ, và những cơ hội bị bỏ lỡ. Do đó, sự giao tiếp thường xuyên giữa các phòng ban là vấn đề sống còn với chiến lược dữ liệu của bạn khi nó đang được triển khai. Quan trọng là mọi bộ phận đều phải hiểu rằng họ và những người khác là một phần trong bức tranh tổng thể, cũng như ai là người chịu trách nhiệm về điều gì. Điều tương tự cũng áp dụng cho sự giao tiếp giữa nhân viên dữ liệu của tổ chức và những người khác ở công ty. Để tận dụng tối đa dữ liệu, các phòng ban có chức năng dữ liệu cần có khả năng giao tiếp thành công với các phòng ban khác, cũng như các lãnh đạo khác và ngược lại. Với ý nghĩ này, bạn nên xem xét để xây dựng và duy trì các gắn kết chặt chẽ giữa những ai đang phân tích dữ liệu, những ai đang báo cáo các hiểu biết sâu sắc, và các khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp. Thật vậy, một cuộc khảo sát gần đây cho thấy chỉ có 41% người tham gia nghĩ rằng mối quan hệ hợp tác giữa dữ liệu và người điều hành kinh doanh có tồn tại ở công ty của họ2. Đi sâu hơn vào các số liệu, trong số các công ty “hàng đầu”, con số này tăng lên 55%. Điều này nhấn mạnh rằng cải thiện việc giao tiếp giữa các bộ phận giữ chức năng liên quan đến dữ liệu và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể là yếu tố quan trọng đối với sự thành công của công ty.
Thất bại trong việc quản lý cũng có thể cản trở nghiêm trọng hoặc thậm chí giết chết một chiến lược dữ liệu. Tôi thừa nhận, đây là điều gì đấy có vẻ rất chung chung và không có công thức chung nào cho một chiến lược dữ liệu, nhưng đặc biệt nếu chiến lược dữ liệu của bạn cần tập trung rất nhiều tài nguyên, thì sự thất bại trong việc quản lý có thể tạo ra hậu quả nghiêm trọng. Đôi khi đó là bởi vì những người nắm giữ “tay hòm chìa khóa” không tính đến một số chi phí dài hạn hoặc liên tục liên quan đến chiến lược, hoặc có khi các nhà quản lý cấp cao không tin tưởng vào các thuật toán – nhiều người có được ngày hôm nay là nhờ khả năng thiên bẩm của họ và họ sẽ không cho phép một chiếc máy tính chỉ bảo cho họ biết bây giờ phải làm gì. Việc quản lý yếu kém có thể đến từ nhiều góc độ và việc Dịch vụ Y tế nước Anh đã thất bại chí mạng với Chương trình Quốc gia về Công nghệ Thông tin là một ví dụ điển hình. Kế hoạch đưa tất cả hồ sơ bệnh án vào một cơ sở dữ liệu trung tâm được mô tả là “thất bại lớn nhất về công nghệ thông tin” và bị loại bỏ sau khi đã tiêu tốn đến hơn 10 tỷ bảng Anh (14,9 tỷ đô la).
Lỗi lầm tai hại sẽ xảy ra khi không có được những kỹ năng phù hợp vào đúng thời điểm. Các công ty thường muốn bắt đầu các dự án dữ liệu mà không suy nghĩ đầy đủ về việc chuyện này có thể tác động đến các nguồn lực trong tương lai như thế nào. Và, như chúng ta đã thấy trong Chương 9, các nhân viên khoa học dữ liệu được trang bị tốt về mặt kỹ năng đang rất thiếu hụt và bắt buộc chúng ta phải có tư duy vượt ra ngoài giới hạn. Ví dụ, một trong những khách hàng ngân hàng của tôi đã nói rằng trong khi họ có rất nhiều nhà phân tích kinh doanh, thì họ lại không được đào tạo về dữ liệu lớn và không thực sự là nhà khoa học dữ liệu. Chúng tôi đã xác định những lỗ hổng kỹ năng chính và phát triển một khóa học đặc biệt để biến những nhân viên đang là các nhà phân tích kinh doanh trở thành các nhà khoa học dữ liệu lớn. Việc làm này giúp cho chi phí thấp hơn đáng kể so với việc tuyển dụng một nhóm các nhà khoa học dữ liệu mới. Ngoài việc đào tạo, ngân hàng còn tìm đến các trường đại học và cao đẳng – những nơi thường cung cấp dịch vụ của sinh viên hoặc các nghiên cứu sinh để hỗ trợ về mặt phân tích cho các doanh nghiệp.
Rõ ràng là có khá nhiều trở ngại thường gặp cản trở các chiến lược dữ liệu, và những điều đã nêu ở đây chắc chắn không phải là một danh sách đầy đủ, nhưng với sự giao tiếp mạnh mẽ và mức độ tin tưởng cao trên toàn công ty, bạn đã sẵn sàng để triển khai thành công chiến lược của mình.
Tạo ra văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp
Về cơ bản, việc đạt được sự tin tưởng trong toàn công ty là nhằm tạo ra một nền văn hóa dữ liệu. Trong một nền văn hóa dữ liệu, dữ liệu được công nhận là tài sản kinh doanh chính và được sử dụng ở bất cứ nơi nào có thể, ở mọi cấp độ của doanh nghiệp để tạo ra sự cải thiện – cho dù điều này có nghĩa là sẽ có những quyết định kinh doanh tốt hơn, hiểu rõ hơn về khách hàng, các nỗ lực marketing nhắm mục tiêu, chuỗi cung ứng hiệu quả hơn, hay những cơ hội tìm kiếm nguồn doanh thu mới… Toàn bộ doanh nghiệp nên sử dụng dữ liệu làm cơ sở cho những gì họ làm càng nhiều càng tốt. Đây không phải là điều dễ dàng để đạt được vì rõ ràng nó đòi hỏi một sự chuyển dịch văn hóa từ những quyết định đầy cảm tính, hay kiểu tư duy “đây là cách chúng ta vẫn luôn làm”.
Sự dịch chuyển sang một nền văn hóa dữ liệu phải được thúc đẩy bởi những người đứng đầu và phân cấp xuống từng phòng ban của tổ chức – không nghi ngờ gì nữa. Những người cấp trên phải dẫn dắt bằng việc làm thực tế và sử dụng dữ liệu làm nền tảng cho những gì họ làm. Nếu người lãnh đạo cam kết đưa ra các quyết định và cách thức kinh doanh dựa trên dữ liệu, thì những người cấp dưới sẽ tuân theo. Nghe có vẻ hiển nhiên nhưng điều quan trọng là phải sử dụng những hiểu biết sâu sắc mà dữ liệu cung cấp – bạn thực sự cần phải hành động dựa trên những hiểu biết sâu sắc được tìm thấy nếu bạn muốn khuyến khích những người khác trong tổ chức cũng làm như vậy. Nếu bạn không làm gì cả, thì bạn sẽ không có hy vọng nào về việc thay đổi văn hóa chung của công ty. Vì vậy, hãy sử dụng những hiểu biết sâu sắc quý giá đó, chứng minh các kết quả tích cực, và sẽ dễ dàng hơn để có được niềm tin từ những người khác.
Một cách hiệu quả để gieo mầm cho một nền văn hóa dữ liệu mạnh mẽ là thu hút nhân sự chủ chốt trong chiến lược dữ liệu, cả trong việc phát triển chiến lược và trong việc triển khai chiến lược. Ví dụ, nếu bạn đang sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hơn và nhắm mục tiêu đến đúng khách hàng thì bạn rõ ràng sẽ phải để tâm đến danh sách marketing của mình ngay từ đầu. Nếu bạn muốn những nhân sự chủ chốt trở thành những người ủng hộ dữ liệu, hãy tạo ra một hiệu ứng dòng chảy (trickle-down effect) qua các phòng ban của họ.
Một nền văn hóa dữ liệu là tất cả mọi người trong doanh nghiệp hiểu được giá trị của dữ liệu và cách nó có thể giúp cho doanh nghiệp thành công. Do đó, việc giao tiếp chính là yếu tố then chốt. Các nhà lãnh đạo và các nhà quản lý nên dành thời gian thu hút mọi người vào chiến lược dữ liệu, nhấn mạnh việc nó sẽ mang lại lợi ích như thế nào cho tổ chức, cho nhân viên và khách hàng của mình. Cũng là một ý kiến hay nếu bạn sử dụng những ví dụ từ các công ty khác để chứng minh tác động tích cực của dữ liệu, hoặc sử dụng các ví dụ từ cuốn sách này, hay các nghiên cứu điển hình cụ thể từ ngành của bạn.
Thay đổi có thể là khó khăn đối với nhiều người và doanh nghiệp, và sự tiêu cực thường có tính lây lan. Nếu cá nhân hoặc nhóm nào đó đặc biệt kháng cự, hãy sử dụng “nỗi đau” của họ để cho họ thấy dữ liệu có thể cải thiện môi trường làm việc của họ hoặc khiến cho công việc của họ dễ dàng hơn như thế nào (ví dụ như bằng cách làm cho việc vận hành chiến dịch marketing dễ dàng hơn, hoặc giảm thiểu khiếu nại của khách hàng…). Tập trung vào các kết quả tích cực chắc chắn sẽ giúp đường đi trở nên dễ dàng.
Cuối cùng, như tôi đã nhấn mạnh nhiều lần trong cuốn sách này, bạn hãy cởi mở với nhân viên của bạn về những gì bạn đang đo lường và lý do tại sao, đặc biệt là khi nói đến dữ liệu của nhân viên. Dữ liệu lớn với ngụ ý là “Kẻ độc tài đáng sợ” có thể khiến mọi người lo lắng. Đừng né tránh vấn đề này. Mọi người có nhiều khả năng cảm thấy thoải mái hơn với dữ liệu nếu như bạn thành thật về những gì bạn đang thu thập và tác động tích cực mà nó sẽ mang lại.
Thực hiện một sự chuyển dịch văn hóa trong một tổ chức, cho dù đó là một doanh nghiệp nhỏ hay một tập đoàn lớn, không phải là một công việc nhanh chóng và dễ dàng. Cần có thời gian và sự cống hiến để đạt được sự tin tưởng của toàn công ty, và nó đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy tránh những quyết định đầy cảm tính, hay tư duy “đây là cách chúng ta vẫn luôn làm”. Nhưng điều quan trọng là bạn sẽ tận dụng được tối đa dữ liệu. Kết quả mà bạn nhận được sẽ là một công ty thông minh, hiệu quả, tận dụng dữ liệu thành công và liên tục tìm cách cải thiện cách thức kinh doanh.
Xem xét lại chiến lược dữ liệu
Như với bất kỳ chiến lược có giá trị nào, bạn cần phải thường xuyên xem xét và điều chỉnh chiến lược dữ liệu của mình. Có hai vấn đề phải xem xét: một là dữ liệu và công nghệ phân tích đã phát triển như thế nào; và hai là liệu nhu cầu kinh doanh của bạn đã thay đổi hay chưa. Trong cả hai trường hợp, bạn cần tự hỏi: “Điều này có ý nghĩa gì đối với chiến lược dữ liệu của chúng ta?”. Khi bạn nghĩ về dữ liệu như là một tài sản kinh doanh – cũng quan trọng như sản phẩm, nhân viên của bạn,… – chắc chắn rằng nó đặt ra yêu cầu được giám sát cẩn thận và đánh giá thường xuyên, giống như với các tài sản kinh doanh then chốt khác.
Nếu như bạn đang sử dụng dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định hoặc hoạt động kinh doanh của mình, tôi khuyên bạn nên tiến hành rà soát lại toàn bộ chiến lược dữ liệu mỗi năm một lần như là một phần trong chu kỳ lập kế hoạch hàng năm của bạn. Tuy nhiên, nếu mô hình kinh doanh của bạn dựa trên dữ liệu (tức là bạn đang tạo ra doanh thu từ dữ liệu), bạn có thể phải xem xét thường xuyên hơn một lần trong một năm. Về cơ bản, tần suất xem xét và việc sửa đổi chiến lược của bạn sẽ dựa trên tầm quan trọng của dữ liệu đối với doanh nghiệp mình như thế nào, loại dữ liệu bạn đang sử dụng và những gì bạn đang cố gắng để đạt được với dữ liệu – nhưng việc đánh giá lại tổng thể chiến lược hàng năm là một kinh nghiệm hợp lý.
Thay đổi nhu cầu kinh doanh
Không có doanh nghiệp nào là không thay đổi. Các mục tiêu luôn thay đổi, những thị trường phát triển, và các cơ hội thương mại mới phát sinh. Do đó, cách bạn muốn sử dụng dữ liệu trong thời gian năm năm hoặc thậm chí là thời gian hai năm, có thể khác so với cách bạn muốn sử dụng dữ liệu trong hiện tại. Chiến lược dữ liệu của bạn cần có khả năng phát triển và dịch chuyển theo nhu cầu của doanh nghiệp. Giả sử bạn đang sử dụng dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định và bạn bắt đầu với một danh sách các câu hỏi kinh doanh quan trọng. Một số câu hỏi chiến lược bạn đang hỏi sẽ chỉ xảy ra một lần; một số câu hỏi khác sẽ xoay quanh các vấn đề đang diễn ra mà bạn muốn tiếp tục đo lường và giám sát. Và một số câu trả lời bạn khám phá được có thể dẫn đến những câu hỏi hoàn toàn mới mà bạn muốn tìm hiểu trong tương lai. Như vậy, chiến lược dữ liệu sẽ phát triển phù hợp với các câu hỏi kinh doanh mới của bạn.
Bạn có thể bắt đầu cuộc hành trình này trong một lĩnh vực kinh doanh của mình, và sau đó mở rộng nó ra các lĩnh vực khác của doanh nghiệp mà cũng có thể hưởng lợi từ dữ liệu. Ví dụ, nếu bạn đang sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các tuyến đường phân phối, bước tiếp theo hợp logic có thể là sử dụng những cảm biến để giám sát độ hao mòn của xe và lên lịch cho việc bảo trì xe. Khi bạn đã có cơ sở hạ tầng dữ liệu tại chỗ, việc mở rộng ứng dụng đến các khu vực khác của doanh nghiệp là tương đối dễ dàng. Nhưng bạn cần phải đổi mới hoàn toàn chiến lược dữ liệu của mình để đảm bảo bạn đang xem xét tất cả các tác động và yêu cầu tiềm năng.
Bạn thậm chí có thể thấy rằng dữ liệu tự nó hướng đến một cơ hội kinh doanh mới đòi hỏi phải điều chỉnh đáng kể chiến lược dữ liệu của bạn. John Deere chỉ là ví dụ về một công ty tìm thấy được giá trị đáng kinh ngạc trong dữ liệu mà các máy móc nông nghiệp của họ đang thu thập, dẫn đến một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới cho một nhà sản xuất mang tính chất rất truyền thống. Như với nhiều hoạt động kinh doanh, bí quyết là luôn cởi mở với bất kỳ cơ hội mới nào.
Sự thay đổi của bối cảnh công nghệ
Điều thú vị về dữ liệu là mọi thứ đang thay đổi theo thời gian, mặc dù điều này hiển nhiên mang đến một thách thức đối với các doanh nghiệp đang cố gắng để đứng vững. Các phương pháp thu thập và công nghệ phân tích đặc biệt đang chuyển dịch rất nhanh, và các công ty không điều chỉnh chiến lược dữ liệu của họ cho phù hợp với xu hướng mới sẽ đối mặt với nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Tôi không đề nghị bất kỳ doanh nghiệp nào loại bỏ cơ sở hạ tầng hiện có của họ và nhảy vào trào lưu kỹ thuật mới mỗi năm một lần, nhưng dù sao việc xem xét những tiến bộ mới và suy tính liệu chúng có ảnh hưởng đến dữ liệu của bạn hay không cũng vô cùng quan trọng. Một khía cạnh tích cực của việc bối cảnh công nghệ thay đổi là nó thực sự có thể giảm thiểu chi phí cơ sở hạ tầng; ví dụ, các phương án lưu trữ ngày càng gia tăng và rẻ hơn theo thời gian, vì vậy thường xuyên xem xét chiến lược của bạn có thể giúp tiết kiệm những khoản chi phí có giá trị lớn.
Chúng ta đã khám phá một số tiến bộ công nghệ then chốt trong Chương 1, bao gồm công nghệ blockchain, học máy, IoT, máy tính có cảm xúc, thực tế ảo, điện toán nhận thức và khoa học robot – đây là những lĩnh vực mà công nghệ đang phát triển nhanh chóng. “Phân tích biên” là một phát triển quan trọng khác đáng để chú ý. Cũng có khi được biết đến như là phân tích phân tán, phân tích biên về cơ bản là các hệ thống thiết kế nơi mà các phân tích được thực hiện tại các điểm dữ liệu được thu thập, ví dụ như điện thoại thông minh hoặc những vật dụng thông minh khác, cùng những thiết bị được kết nối. Thông thường, đây là nơi hành động dựa trên các hiểu biết sâu sắc được cung cấp bởi dữ liệu cần thiết nhất. Vì vậy, thay vì thiết kế các hệ thống tập trung vào nơi tất cả dữ liệu được gửi trở lại kho dữ liệu của bạn ở trạng thái thô, nơi nó phải được sắp xếp và phân tích trước khi trở thành dữ liệu có giá trị, vậy tại sao không làm mọi thứ tại “biên” của hệ thống? Một ví dụ đơn giản là một hệ thống an ninh CCTV quy mô lớn, có lẽ với hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn máy ghi hình kiểm soát một khu vực rộng lớn. Có khả năng là 99,9% cảnh quay được ghi bằng máy ghi hình sẽ không được sử dụng cho công việc mà nó phải làm – chẳng hạn như phát hiện những kẻ xâm nhập. Nhiều giờ trôi qua, những cảnh quay chắc chắn vẫn được ghi lại từng giây, vậy thì khi tất cả dữ liệu đó được truyền trực tiếp trong thời gian thực tế qua hệ thống của bạn, liệu có làm phát sinh phí tổn cũng như những gánh nặng về sự tuân thủ hay không? Liệu có tốt hơn không nếu các hình ảnh có thể tự được phân tích bên trong máy ghi hình tại thời điểm chúng được thu thập và bất cứ những gì được xem là không hữu ích sẽ bị loại bỏ hoặc được đánh dấu là ưu tiên thấp, giải phóng tài nguyên trung tâm để chỉ làm việc trên dữ liệu có giá trị thực tế?
Đó là mô hình đang được triển khai trên khắp các ngành – một báo cáo gần đây của IDC FutureScape về IoT đã chỉ ra rằng vào năm 2018, 40% dữ liệu IoT sẽ được lưu trữ, xử lý, phân tích và hành động ở “biên” của mạng lưới nơi nó được tạo ra3. Trong khi phân tích biên không nhằm thay thế hoàn toàn các phân tích trung tâm, thì nó lại đặc biệt hữu ích trong trường hợp khi các doanh nghiệp cần phản ứng nhanh chóng hoặc tuân theo thời gian thực đối với những gì mà dữ liệu đang thể hiện cho họ.
Ví dụ, các nhà bán lẻ lớn có thể phân tích dữ liệu về điểm bán hàng khi nó được ghi lại và cho phép bán chéo sản phẩm (cross-sell) hoặc bán hàng gia tăng (up-sell), trong khi giảm thiểu được chi phí băng thông của việc gửi tất cả dữ liệu bán hàng đến máy chủ phân tích tập trung theo thời gian thực. Hoặc công việc sửa chữa khẩn cấp và thời gian chết của thiết bị có thể được giảm xuống khi nhà sản xuất xây dựng các hệ thống phân tích biên trên máy móc và phương tiện, cho phép chúng tự quyết định khi cần để giảm năng lượng tiêu hao.
Xe tự hành và xe không người lái sẽ phụ thuộc rất nhiều vào các hệ thống phân tích biên cho các chức năng yêu cầu phản ứng ngay lập tức, chẳng hạn như việc tránh xa nguy hiểm. Đồng thời, chúng sẽ dựa vào các phân tích trung tâm để quản lý nhanh chóng và tối ưu hóa hoạt động tìm đường. Chúng cũng sẽ dựa vào một phạm vi thỏa hiệp, đôi khi được gọi là “sương mù”, với phân tích được thực hiện giữa một mạng lưới các phương tiện gần nhau, với mục đích quản lý lưu lượng giao thông địa phương. Cách tiếp cận thông minh là xử lý dữ liệu ở nơi hiệu quả nhất, cho dù đó là biên của mạng lưới hay trong một tài nguyên trung tâm, hoặc nơi nào đó ở giữa.
Tóm lại, điều khiến cho phân tích biên trở thành một viễn cảnh hấp dẫn đến như vậy đến từ việc đưa phân tích vào dữ liệu hơn là theo cách ngược lại. Khi những tập dữ liệu phát triển lớn hơn bao giờ hết, và các thiết bị hỗ trợ IoT ngày càng phát triển thông minh hơn, có khả năng nó sẽ trở thành một phần ngày càng quan trọng của những chiến lược dữ liệu.
Một công nghệ tiến bộ khác đáng phải chú ý là lifi. Nhu cầu rất lớn về wifi và sự truyền tải khối lượng dữ liệu hàng loạt đang tạo áp lực lên các công nghệ hiện tại. Lifi, một phương pháp truyền tải dữ liệu nhanh hơn gấp 100 lần so với wifi truyền thống, có thể là câu trả lời – và nó chỉ yêu cầu bạn bật một bóng đèn lên mà thôi. Lifi là một loại công nghệ giao tiếp bằng ánh sáng có thể nhìn thấy được, sử dụng đèn LED nhấp nháy ở tốc độ không phát hiện được bằng mắt thường để truyền tải dữ liệu – giống như mã Morse công nghệ cao. Trên thực tế, các nhà khoa học đã chứng minh trong phòng thí nghiệm rằng họ có thể truyền tải thông tin với tốc độ 224 gigabit/giây, tương đương với 18 bộ phim 1,5 gigabyte được tải xuống mỗi giây.
Một lợi thế lớn là đèn LED tiêu tốn rất ít năng lượng, chúng có thể được cung cấp nguồn bởi một dây mạng nội bộ tiêu chuẩn. Ngoài ra, lifi không tạo ra nhiễu điện từ theo cách của wifi, nghĩa là nó có thể có những ứng dụng quan trọng ở những nơi nhạy cảm như là các cơ sở chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, chúng cũng có những hạn chế. Trong điều kiện ánh sáng ban ngày, bộ thu sẽ không thể phân biệt được tín hiệu và không giống như wifi, tín hiệu lifi không thể đi xuyên qua các bức tường. Tất nhiên, những hạn chế này có thể được khắc phục bằng các công nghệ như kiến trúc thông minh, nơi mà ánh sáng theo dõi được người dùng xung quanh không gian. Và trên thực tế, việc lifi không thể đi xuyên qua các bức tường làm cho luồng dữ liệu ngay lập tức trở nên an toàn hơn; người dùng phải có mặt trong không gian đó để truy cập vào dữ liệu.
Khi thị trường về các thiết bị IoT phát triển và các cảm biến được thêm ngày càng nhiều vào các thiết bị và địa điểm, thì việc truyền dữ liệu nhanh hơn và nhiều hơn sẽ được yêu cầu. Cơ sở hạ tầng hiện tại của chúng ta không thể xử lý số lượng dữ liệu cần được truyền nếu IoT tiếp tục tăng như tỷ lệ dự đoán. Lifi (hoặc một cái gì đó tương tự) có thể là giải pháp khả thi duy nhất nếu chúng ta muốn dữ liệu lớn và IoT tiếp tục phát triển. Hơn hết, vì công nghệ bóng đèn LED đang hiện hành chỉ cần bổ sung một vi mạch nhỏ để trở thành máy phát lifi, cuối cùng, hơn 14 tỷ bóng đèn trên thế giới có thể được chuyển đổi thành 14 tỷ máy phát lifi.
Mở mang tầm nhìn xa hơn về phía trước
Cũng có những phát triển xa hơn phía trước có thể có tác động đáng kể đến cách thức sử dụng dữ liệu của các tổ chức. Trong Chương 1, tôi đã phân tích cách mà những tiến bộ về robot và trí tuệ nhân tạo có thể dẫn đến những thay đổi mạnh mẽ trong công việc của con người, thậm chí khiến cho nhiều người mất việc làm. Những tiến bộ này sẽ tác động một cách tự nhiên đến các mô hình kinh doanh, cũng như các hoạt động hàng ngày. Sự thật là, không ai biết chắc nơi mà thế giới của dữ liệu và phân tích đang hướng đến trong tương lai xa hơn, nhưng hãy khám phá một vài tình huống sắp tới có thể xảy ra.
Trong khi những cải tiến về học máy, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và robot tự động hóa có thể có ý nghĩa lớn trong y học, khoa học, thương mại và hiểu biết của con người, cũng không thể phủ nhận rằng cũng sẽ có những hậu quả. Những tiến bộ công nghệ này mang đến một thách thức lớn đối với chủ nghĩa tư bản. Cùng nhau, chúng sẵn sàng tạo ra nguy cơ gia tăng thất nghiệp và nghịch lý của việc tăng số lượng sản phẩm theo cấp số nhân, được sản xuất ngày một hiệu quả hơn, nhưng với tỷ lệ thất nghiệp và thiếu việc làm gia tăng, tiền lương thực tế giảm và các tiêu chuẩn sống trì trệ.
Nhưng nếu như những dự đoán này chưa đến nỗi như bóng tối của ngày tận thế thì sao? Điều gì sẽ xảy ra nếu tất cả sự tự động hóa này, thay vào đó, mang đến rất nhiều điều tuyệt diệu khi chúng ta bước vào một kỷ nguyên chuyển giao công việc, khi con người được yêu cầu làm rất ít công việc và các máy móc cung cấp mọi thứ chúng ta cần? Đây là lý thuyết của “Chủ nghĩa Cộng sản thượng lưu hoàn toàn tự động”, với ý tưởng rằng, trong tương lai không xa, máy móc có thể cung cấp cho tất cả các nhu cầu cơ bản của chúng ta, và con người sẽ được yêu cầu làm rất ít công việc – có lẽ chỉ với 10 - 12 giờ một tuần – về kiểm soát chất lượng và giám sát chung. Thay vì tạo ra sự bất bình đẳng hơn nữa, nó có thể dẫn đến một xã hội nơi mọi người sống trong một thế giới xa hoa và nơi mà các máy móc sản xuất ra mọi thứ (Hãy suy nghĩ về xã hội bình đẳng của Liên đoàn được mô tả trong phim Star Trek, nơi mà nhu cầu vật chất được đáp ứng cho “các nhân bản” và công nghệ tiên tiến khác, và bạn có một ý tưởng khá hay cho định nghĩa về lý thuyết này).
Ý tưởng về một Utopia không tưởng xa hoa rõ ràng không mới mẻ. Có thể thấy rằng những người máy là mới, nhưng các nhà sử học có thể lần theo ý tưởng ban đầu khi quay lại tận thế kỷ 19. Phần khó khăn là nhu cầu của nhân loại đang phụ thuộc vào công nghệ hơn là tìm kiếm lợi nhuận. Nhưng đây là điểm gắn với chủ nghĩa cộng sản kể từ khi thai nghén. Khi không có lợi nhuận – hoặc một số động lực vốn có mạnh mẽ khác – thì động cơ nào để đổi mới, thích ứng và cải thiện?
Điều này không đồng nghĩa là tôi nghĩ toàn bộ ý tưởng đó là xấu. Ứng dụng công nghệ hiện đại để làm việc cho con người là một mục tiêu tuyệt vời. Đó là một lý do xác đáng để đưa các chính phủ và những tổ chức phi lợi nhuận vào cùng một nền tảng công nghệ như các công ty vì lợi nhuận, và điều này có thể dẫn đến những bước tiến lớn trong việc cải thiện điều kiện sống, giảm thiểu tội phạm, chấm dứt đói nghèo và các vấn đề khác.
Đối với tôi, không nghi ngờ gì về việc chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới của sự phát triển nhân loại. Các chuyên gia và các nhà tương lai học sẽ tranh cãi không ngừng về việc liệu chúng ta có bước vào kỷ Nhân sinh hay không, một thời đại mà sự sáng tạo là động lực (như nông nghiệp và công nghiệp trước đây), hay một thời đại công nghệ, nơi mà công nghệ là động lực thúc đẩy. Nếu điều thứ hai xảy ra, chúng ta phải đối mặt với một đỉnh cao không chắc chắn cho tất cả sự tiến bộ này, công nghệ sẽ là bộ cân bằng tuyệt vời hay tiếp tục mở rộng khoảng cách giữa những người giàu có công nghệ kỹ thuật số và những người không sở hữu công nghệ này?
“Thời đại phong kiến kỹ thuật số”, thời đại mà những người ưu tú của thế giới công nghệ kiểm soát và cai trị thế giới, là một khái niệm đáng lo ngại – cho cả cá nhân và doanh nghiệp. Chế độ phong kiến nói rằng quyền lực dựa trên những người kiểm soát các phương tiện sản xuất. Vào thời Trung cổ, điều đó có nghĩa là các vị vua và dân quý tộc sở hữu đất đai. Trong cuộc cách mạng công nghiệp, nó có nghĩa là người dân sở hữu các nhà máy, và cuối cùng thì các chính phủ sẽ kiểm soát và điều chỉnh họ. Nếu chúng ta thực sự bước vào thời đại phong kiến kỹ thuật số, thì các lãnh chúa sẽ là những người kiểm soát công nghệ và những người còn lại như chúng ta phải phụ thuộc.
Điều đó đã xảy ra, ở một mức độ nào đó. Nếu bạn muốn có ứng dụng mới nhất, tiện ích mới nhất, bạn phải đồng ý với các điều khoản của công ty. Nếu không, bạn không thể sử dụng công nghệ của họ. Họ kiểm soát nó. Chúng ta đang hướng đến một tương lai mà tại đó những người bình thường gần như không thể “chọn không tham gia”. Cho đến nay, phản ứng công khai chống lại điều này hiếm có một cách đáng ngạc nhiên, nhưng nó có thể chỉ là một vụ vi phạm an ninh trên quy mô lớn, tương tự như những gì tôi đã phân tích trong Chương 10, để thay đổi điều này. Do đó, các công ty có trách nhiệm nên cẩn thận để không buộc người dùng cho đi dữ liệu mà họ không thoải mái khi cung cấp. Nếu chúng ta đang bước vào một thời đại phong kiến kỹ thuật số, thì các công ty cho phép khách hàng và người dùng của họ một số biện pháp kiểm soát có thể là những công ty sẽ dẫn đầu.
Tất cả điều này không nhằm mục đích mang lại một tầm nhìn tiêu cực về một tương lai mà chúng ta đều là nô lệ cho dữ liệu của mình. Thế giới của chúng ta ngày càng được định hướng bởi dữ liệu – không nghi ngờ gì nữa – nhưng việc này mang lại những cơ hội đáng kinh ngạc cho các doanh nghiệp lập kế hoạch phù hợp và tạo ra một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ.
Với dữ liệu, các tổ chức có thể hiểu thêm về khách hàng của họ hơn bao giờ hết và cung cấp dịch vụ tốt hơn, được nhắm mục tiêu nhiều hơn đến nhu cầu cá nhân của khách hàng. Dữ liệu có thể giúp các công ty vận hành các hoạt động của họ hiệu quả hơn, giảm lãng phí, nâng cao tinh thần nhân viên, và tạo ra các sản phẩm tốt hơn. Và đừng quên rằng các sản phẩm thông minh không chỉ là tạo nên chiến thắng cho công ty bán chúng, mà còn giúp cuộc sống của người tiêu dùng dễ dàng hơn nhiều. Dữ liệu cũng tạo điều kiện cho ngày càng nhiều công ty phát triển các mô hình kinh doanh của họ và tạo ra các dòng doanh thu hoàn toàn mới mà không thể có được trong mười năm trước đây. Đây là thời điểm thú vị cho các doanh nghiệp thuộc mọi hình thức và quy mô, và dữ liệu chính là trọng tâm của nó.
Chú thích
1. Jolynn Shoemaker, Amy Brown và Rachel Barbou (2011), Một sự thay đổi mang tính cách mạng khiến nơi làm việc linh hoạt hơn, Solutions , số tháng 3, xem tại: https://www.thesolutionsjournal.com/article/a-revolutionary-change-making- the-workplace-more-flexible/
2. Bernard Marr (2016), Tại sao các khoản đầu tư vào dữ liệu lớn và phân tích vẫn chưa được đền đáp, Forbes , ngày 27 tháng 6, xem tại: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/06/27/why-investments-in-big-data-and-analytics-are-not-yet-paying-off/#6e42088580a2
3. IDC Futurescape (2015), Dự đoán về Internet Vạn vật trên toàn cầu năm 2016, xem tại: https://www.idc.com/research/viewtoc.jsp?containerId=259856