Xây dựng chiến lược dữ liệu lớn hiệu quả cho doanh nghiệp - Mì AI

0:00 [âm nhạc] Chào mừng quý vị và các bạn đã đến với buổi thảo luận chuyên sâu ngày hôm nay. Chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu làm thế nào các doanh nghiệp có thể xây dựng một chiến lược dữ liệu lớn tức là Big Data đó một cách hiệu quả nhé. Chúng ta sẽ dựa trên hướng dẫn từ những người đã phát triển khung dữ liệu lớn doanh nghiệp. Mục tiêu hôm nay là ừ khám phá một quy trình năm bước khá là thực tế. Mà tại sao lại cần cái này? Đơn giản là vì một chiến lược rõ ràng sẽ giúp tạo lợi thế cạnh tranh và quan trọng là tránh cái tình trạng mỗi bộ phận là một kiểu thiếu liên kết. Vâng, chính xác. Và có một điểm tôi muốn nhấn mạnh ngay từ đầu cái chiến lược Big DA này này nó không nên đứng một mình. Nó phải được gắn kết chặt chẽ, phải là

0:46 một phần không thể thiếu của chiến lược kinh doanh tổng thể. Thực ra phải gọi là chiến lược kinh doanh có dùng Big Data mới đúng. có dữ liệu như là tài sản của cả công ty ấy chứ không phải của riêng IT đâu. À cách nhìn nhận này thú vị đấy ạ. Vậy thì mình bắt đầu luôn với bước đầu tiên trong quy trình năm bước này nhá. Xác định mục tiêu kinh doanh. Nghe thì cơ bản nhưng mà làm thế nào để làm cho đúng ạ? Bắt đầu là phải hiểu rõ ừ cái gì là cốt lõi giúp doanh nghiệp thành công. Ví dụ mục tiêu có thể là cải thiện trải nghiệm khách hàng hay là giảm chi phí. Nhưng mà một cái bẫy là các mục tiêu này hay bị chung chung quá. Thay vì chỉ nói cải thiện trải nghiệm thì mình phải cụ thể hóa nó ra. Ví dụ như là giảm 10% thời gian chờ của khách hàng. À vâng. Cái sự rõ ràng đó nó sẽ định hướng cho

1:33 việc thu thập rồi phân tích dữ liệu hiệu quả hơn nhiều. Em hiểu rồi. Tức là phải thật cụ thể. Và trong bài biết họ cũng nhấn mạnh việc cần kéo các bên liên quan chính vào cuộc ngay từ đầu. Kể cả những người còn hơi nghi ngại, vô cùng quan trọng luôn. phải có được sự ủng hộ từ xếp lớn rồi những người có chuyên môn phù hợp mà cũng cần phải lắng nghe cả những người có thể họ chưa thấy được lợi ích ngay họ phản đối sự thay đổi. Làm được cái này thì về sau mọi thứ sẽ thuận lợi hơn nhiều. Dạ. Sau khi có mục tiêu rõ ràng rồi thì mình đến bước tiếp theo là đánh giá hiện trạng. Bước này thì bao lùm những gì ạ? À bước này thì nói nô na là mình soi gương xem doanh nghiệp đang ở đâu, về quy trình này, nguồn dữ liệu này, công nghệ rồi năng lực con người, chính sách dữ liệu các thứ. Ví dụ, nếu mục tiêu là

2:20 nhìn được khách hàng 360 độ thì phải xem xét tất cả các điểm trạm, các dữ liệu về khách hàng hiện có. Nghe có vẻ khá là nhiều việc đấy ạ. Đúng vậy. Nhưng mà nó cực kỳ cần thiết. Để làm gì? Để xác định được cái khoảng cách giữa hiện tại và cái tương lai mình muốn. Và đây cũng là lúc rất tốt để tìm ra những người ở gọi là người truyền bá dữ liệu trong nội bộ ấy. Người truyền bá dữ liệu. Vâng. DT Evangelist. Những người tin vào sức mạnh của dự liệu nhiệt đình với nó. Họ sẽ là đồng minh rất quý giá của mình đó. Hay quá. Vậy sau khi hiểu rõ mục tiêu và hiện trạng, chúng ta tới bước ba. Xác định và ưu tiên các trường hợp sử dụng tức là use case. Đây có phải lúc mình biến ý tưởng thành hành động cụ thể không ạ? Chính xác. Bước này là trả lời câu hỏi làm sao mà việc phân tích dữ liệu ví dụ như dự bán gợi ý tối ưu hóa có thể giúp

3:07 đảm mục tiêu kinh doanh đại đề ra cần phải xây dựng các kịch bản ứng dụng cụ thể ví dụ một công ty bán lẻ có thể có use case là dự bán khách hàng nào có nguy cơ bỏ đi trong 3 tháng tới à để mà mình còn có hành động giữ chân họ kịp thời. Và việc ưu tiên các use case này cũng rất quan trọng đúng không ạ? hay là dễ làm như nhau thì bài viết họ có đề xuất dùng cái gọi là ma trận ưu tiên. Về cơ bản là một công cụ giúp mình cân nhắc giữa ờ giá trị kinh doanh tiềm năng và cái độ phức tạp tính khả thi khi triển khai. Để chọn ra cái nào nên làm trước. Đôi khi bắt đầu bằng những cái quick wins, những thắng lợi nhanh ấy lại rất hiệu quả để tạo đà. Rất thực tế. Rồi từ đó mình xây dựng lộ trình Big Data ở bước bốn. Cái lộ trình này thì nó gồm những gì ạ? À dựa vào kết

3:53 quả đánh giá hiện trạng và các use case đã được ưu tiên ấy thì lộ trình sẽ vạch ra kế hoạch hành động khá chi tiết. Thường là cho khoảng 3 năm tới dự án nào làm trước cần xây dựng năng lực gì về con người, công cụ, quy trình hạ tầng dữ liệu. Ừ, đây thường là giai đoạn khá là căng não đấy, vì nó đòi hỏi phải sắp xếp thứ tự ưu tiên rồi phân bổ luôn lực nữa, cần sự đồng thuận cao lắm và nó phải giải quyết trực tiếp những cái khoảng trống mình đã thấy ở bước hai. Dạ. Và cuối cùng, bước năm, gắn kết thông qua quản lý thay đổi change management. Bước này nghe thì có vẻ không hẳn là thuộc về việc xây dựng chiến lược nhưng mà hình như lại quyết định thành bại. Hoàn toàn đúng. Một chiến lược dù hay đến mấy mà nằm trên giấy thì cũng vô

4:38 nghĩa thôi. Quản lý thay đổi chính là làm sao để chiến lược nó thực sự sống. Nó bao gồm việc điều chỉnh cơ cấu tổ chức này, nuôi dưỡng văn hóa dựa trên dữ liệu, rồi áp dụng công nghệ mới, cải tiến quy trình và quản trị dữ liệu data governance, tức là các quy tắc, vai trò, trắc nghiệm rõ ràng về dữ liệu ấy trở thành cái nền tảng cốt lõi. Vậy tóm lại năm bước này xác định mục tiêu, đánh ra hiện trạc, xác định và ưu tiên use case, xây dựng lộ trình và quản lý thay đổi. Nó tạo thành một cái khung phương pháp khá là hệ thống để mình khai thác big data. Chính xác. Và phải nhấn mạnh lại đây là một hành trình liên tục cần cải tiến không ngồng chứ không phải là một dự án làm một lần là xong. Sự kiên trì, đặc biệt là trong việc quản lý thay đổi và gắn kết con

5:25 người là yếu tố cực kỳ then chốt để chiến lược không chỉ được làm ra mà còn mang lại giá trị bền vững. Điều này làm em chợt nghĩ tới một điều cuối cùng. Cả buổi nói chuyện hôm nay, đặc biệt ở bước năm, dường như nhấn mạnh rất nhiều vào yếu tố con người từ việc có được sự ủng hộ ban đầu cho đến quản lý sự thay đổi liên tục về sau. Liệu có phải thách thức lớn nhất của Big Dà thực ra không nằm ở công nghệ mà là ở việc làm sao để thống nhất và thúc đẩy cả một tổ chức, tất cả mọi người cùng nhìn về một hướng và thay đổi cách làm việc dựa trên dữ liệu hay không? Đó có lẽ là một câu hỏi đáng để chúng ta tiếp tục suy ngẫm thêm. [âm nhạc] He.