Hiện nay, việc sở hữu một chiến lược dữ liệu hiệu quả chính là chìa khóa để các doanh nghiệp có thể khai thác giá trị từ kho tàng thông tin của mình. Bài viết sau đây sẽ giải thích chi tiết về chiến lược dữ liệu và lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp.
Chiến lược dữ liệu là gì?
Một chiến lược dữ liệu là một kế hoạch dài hạn xác định công nghệ, quy trình, con người và quy tắc cần có để quản lý tài sản thông tin của một tổ chức. Mọi loại hình doanh nghiệp hiện nay đều thu thập một lượng lớn dữ liệu thô. Tuy nhiên, họ cần một kế hoạch phân tích và quản lý dữ liệu được xây dựng kỹ lưỡng nếu muốn dùng thông tin này để đưa ra quyết định xác đáng và tạo ra các ứng dụng máy học (ML) hoặc trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh. Một chiến lược dữ liệu sẽ trình bày tầm nhìn dài hạn của tổ chức về việc thu thập, lưu trữ, chia sẻ và sử dụng dữ liệu của mình. Với chiến lược này, tất cả những người có nhu cầu trong tổ chức bạn sẽ làm việc với dữ liệu dễ dàng hơn trong mỗi bước trên hành trình dữ liệu.
Tại sao chiến lược dữ liệu lại quan trọng?
Việc xây dựng một chiến lược dữ liệu đóng vai trò quan trọng giúp các tổ chức duy trì tính phù hợp, cạnh tranh và sáng tạo trong môi trường thay đổi không ngừng. Bạn phải tuyển chọn, hiểu và bảo vệ dữ liệu của bạn để đạt được mục tiêu trong các sáng kiến kinh doanh và khai phá giá trị mới cho tổ chức bạn, chẳng hạn như sau:
- Ra quyết định nhanh chóng, phù hợp hơn
- Giảm thiểu gian lận
- Cải thiện trải nghiệm và mức độ gắn bó của khách hàng
- Tăng hiệu quả hoạt động
- Tối ưu hóa quy trình
- Tối ưu hóa chi phí
- Hỗ trợ các mô hình kinh doanh mới, như dữ liệu dưới dạng sản phẩm
- Xây dựng các ứng dụng được kiểm chứng trong tương lai, như máy học (ML) hoặc AI tạo sinh.
Chiến lược dữ liệu mang đến cho bạn lợi thế cạnh tranh bởi chiến lược này sẽ liên kết quá trình quản lý dữ liệu với chiến lược kinh doanh và quản trị dữ liệu. Chiến lược này có hai mục đích chính.
Cải thiện những quyết định về kiến trúc dữ liệu
Kiến trúc dữ liệu của một công ty mô tả cách thu thập, lưu trữ, chuyển đổi, phân phối và tiêu thụ dữ liệu của công ty đó. Điều này còn bao gồm các khía cạnh kỹ thuật của việc quản lý dữ liệu, chẳng hạn như:
- Các cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp
- Dịch vụ tích hợp dữ liệu
- Các quy tắc quản trị định dạng kho lưu trữ dữ liệu
- Các liên kết hệ thống giữa ứng dụng và cơ sở dữ liệu
- Quyền truy cập dữ liệu
- Mô hình dữ liệu AI
Ví dụ: kiến trúc dữ liệu có thể nhập dữ liệu tiếp thị và kinh doanh vào trong các ứng dụng như bảng điều khiển tiếp thị, sau đó tích hợp và phân tích thêm thông tin để làm rõ các mối quan hệ giữa nguồn vốn đã chi cho quảng cáo và doanh thu theo khu vực. Chiến lược dữ liệu của bạn cung cấp bộ khung giúp các kỹ sư dữ liệu làm việc, trong đó đưa ra những quyết định kiến trúc đáp ứng mục tiêu kinh doanh trong khi vẫn đảm bảo quyền truy cập vào dữ liệu đó thuộc về đúng người.
Quản lý dữ liệu một cách nhất quán
Một chiến lược dữ liệu hiệu quả sẽ hỗ trợ toàn bộ tổ chức quản lý dữ liệu một cách nhất quán và cộng tác. Chiến lược này sẽ giải đáp năm câu hỏi quan trọng sau:
- Dữ liệu nào phù hợp?
- Hoạt động dữ liệu nào được chấp thuận?
- Mục đích của thu thập và lưu trữ dữ liệu là gì?
- Đâu là chính sách quản trị dữ liệu cho các quy trình kinh doanh?
- Có thể thu được thông tin chuyên sâu nào từ dữ liệu hiện tại của bạn?
Lợi ích của việc triển khai chiến lược dữ liệu là gì?
Một chiến lược dữ liệu phù hợp sẽ mang đến nhiều lợi ích:
Giải quyết các thách thức về quản lý dữ liệu
Hầu hết các tổ chức đều trải qua những thách thức về quản lý dữ liệu như các lô cốt dữ liệu, bản sao dữ liệu trong nhiều đơn vị kinh doanh, không đủ luồng dữ liệu giữa các bộ phận và các mối ưu tiên dữ liệu thiếu đi tính rõ ràng. Chiến lược dữ liệu cho phép các công ty giải quyết những thách thức này qua việc chia sẻ và đơn giản hóa khả năng truy cập dữ liệu một cách an toàn. Giúp khai phá giá trị của dữ liệu nhằm đáp ứng các sáng kiến kinh doanh. Tính liên kết cao trong dữ liệu và khả năng truy cập đúng dữ liệu vào đúng thời điểm giúp các tổ chức chuẩn bị cho tương lai hoặc cho các tình huống bất ngờ.
Cải thiện trải nghiệm và mức độ gắn bó của khách hàng
Các tổ chức sử dụng dữ liệu và nội dung phân tích để hiểu thêm về khách hàng, cũng như để nâng cao trải nghiệm của họ. Từ trải nghiệm trực tuyến cho đến trung tâm liên hệ, các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu để tạo ra thêm nhiều giá trị cho khách hàng và chủ động giải quyết các nhu cầu cần đáp ứng. Dữ liệu cũng giúp các tổ chức tạo ra cơ hội kinh doanh hoặc kiếm tiền mới, đồng thời xây dựng các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa triệt để theo nhu cầu của khách hàng. Trải nghiệm cá nhân hóa cũng tăng cường mức độ trung thành của khách hàng theo thời gian.
Đạt tính hoàn thiện trong phân tích
Mô hình phát triển phân tích của Gartner xác định bốn bước hoàn thiện phân tích. Các tổ chức thường bắt đầu phân tích theo mô tả và phân tích theo chẩn đoán để nắm bắt tình hình và lý do. Tính hoàn thiện trong phân tích đạt được khi tổ chức chuyển sang phân tích theo dự đoán, sử dụng dữ liệu để trả lời cho câu hỏi “chuyện gì sẽ xảy ra”. Các tổ chức đang trong giai đoạn cuối của quá trình hoàn thiện áp dụng phân tích theo quy định để đạt được những kết quả định trước. Do đó, chiến lược dữ liệu trình bày một kế hoạch chi tiết giúp tổ chức của bạn hoạt động bằng những quyết định dựa trên thông tin dự đoán trước thay vì thông tin thu được sau khi xảy ra sự kiện.
Xây dựng các ứng dụng được kiểm chứng trong tương lai, như ML và AI tạo sinh
Dữ liệu là cốt lõi của các ứng dụng ML và AI tạo sinh. Các mô hình ML và AI đòi hỏi phải có khả năng dễ dàng thu nạp và quản lý dữ liệu để đào tạo các mô hình và chạy suy luận. Chiến lược dữ liệu gồm dữ liệu cung cấp các trường hợp sử dụng như nhận dạng hình ảnh, dự báo và tìm kiếm thông minh cho ứng dụng. Bạn cũng cần tính đến quản trị ML, bao gồm quản lý các mô hình dữ liệu của bạn.
Tạo một môi trường dữ liệu toàn tổ chức
Chiến lược dữ liệu đưa ra lộ trình cải thiện khả năng thông hiểu dữ liệu và mức sử dụng hiệu quả trên toàn tổ chức. Đội ngũ đa dạng có thể hợp tác làm việc để tăng cường chất lượng dữ liệu và độ chuẩn xác của hoạt động thu thập dữ liệu. Chưa hết, bạn còn có thể phát triển nội dung đào tạo tùy chỉnh và tạo các lộ trình học tập cho cộng tác viên, đi từ người mới bắt đầu cho đến chuyên gia trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu.
Hỗ trợ việc tuân thủ quy định
Chiến lược dữ liệu hiệu quả giúp cải thiện tính bảo mật dữ liệu bằng cách triển khai các biện pháp giới hạn truy cập dữ liệu trái phép. Bạn có thể xem xét tất cả quy tắc và quy định quản trị dữ liệu khi xác định các chính sách và quy trình. Bạn có thể lên kế hoạch kỹ lưỡng cho mọi hoạt động để đảm bảo việc quản lý dữ liệu doanh nghiệp duy trì được quyền riêng tư, tính bảo mật và sự toàn vẹn của dữ liệu ở mọi thời điểm.
Một chiến lược dữ liệu hiệu quả bao gồm những thành phần chính nào?
Bạn có thể trình bày chiến lược dữ liệu của mình dưới dạng các bước tuần tự và mốc thời gian triển khai những bước này. Lộ trình chiến lược dữ liệu này bao gồm các hướng dẫn duy trì tính hoàn thiện dữ liệu hiện tại của tổ chức bạn và các mục hành động để đưa yếu tố này lên tầm cao mới. Sau đây là một số thành phần chiến lược dữ liệu phổ biến để bạn đưa vào lộ trình của mình:
Các công cụ danh mục dữ liệu
Các công cụ danh mục dữ liệu giúp xác định và phân loại toàn bộ tài nguyên dữ liệu hiện tại của bạn. Người dùng và đội ngũ CNTT của doanh nghiệp bạn có thể sử dụng danh mục này để thu thập siêu dữ liệu chi tiết, cũng như để ánh xạ hiệu quả hơn các hoạt động kinh doanh sang các hoạt động dữ liệu.
Các công cụ quản lý dữ liệu
Có một số công cụ dành cho tích hợp dữ liệu, trực quan hóa, báo cáo và bảng điều khiển. Chiến lược dữ liệu giúp xác định các công cụ tốt nhất đáp ứng nhu cầu kinh doanh và hỗ trợ cả đội ngũ CNTT lẫn người dùng của doanh nghiệp. Bạn cũng có thể xác minh rằng các công cụ đáp ứng toàn bộ chính sách quản trị dữ liệu, đảm bảo tuân thủ các quy định.
Phân tích dữ liệu
Các chiến lược dữ liệu thành công thường bao gồm các kế hoạch quản lý dữ liệu và nội dung phân tích trong một tổ chức. Phân tích dữ liệu cần có các tập dữ liệu hiện tại để làm dữ liệu đầu vào cho mô hình ML và AI. Một chiến lược dữ liệu doanh nghiệp có mục đích tối thiểu hóa thiên kiến bằng cách phác thảo các tập dữ liệu tốt nhất phục vụ việc phân tích và cách đào tạo nhân viên trong các hoạt động dữ liệu. Ví dụ: giả sử tổ chức của bạn định sử dụng AI để tự động sắp xếp đơn xin việc. Trong trường hợp đó, bạn sẽ cần phải lựa chọn cẩn thận một tập dữ liệu đa dạng của nhân viên cũ và nhân viên hiện tại để tránh tạo thiên kiến vô thức trong mô hình ML và AI.
Quy trình đánh giá
Chiến lược dữ liệu của bạn nên có quy trình đánh giá nhằm đánh giá và cải thiện các hệ thống quản lý dữ liệu hiện tại cũng như chính chiến lược dữ liệu đó. Quy trình này bao gồm các tác vụ như sau:
- Kiểm tra định kỳ kiến trúc dữ liệu hiện tại
- Xác minh rằng các quy trình thu thập dữ liệu đảm bảo tuân thủ
- Đo lường chất lượng dữ liệu so với dữ liệu thị trường tương ứng
Bạn có thể sử dụng tài liệu đánh giá đó để cải thiện chiến lược dữ liệu hiện tại và xem xét sửa đổi các mục tiêu chiến lược.
Có những phương pháp nào để tạo lập một chiến lược dữ liệu?
Có hai phương pháp chính để tạo lập một chiến lược dữ liệu cho tổ chức của bạn.
Tập trung
Cách tiếp cận theo hướng kiểm soát có tính tập trung cao đối với quản lý dữ liệu thường bao gồm một nguồn tin cậy duy nhất cho mọi danh mục dữ liệu lớn. Ví dụ: chỉ có một nguồn dữ liệu doanh thu, khách hàng hoặc kinh doanh chính. Các hệ thống dữ liệu thu thập dữ liệu từ một số nguồn, làm sạch và lưu trữ dữ liệu đó trong kho trung tâm này. Do đó, bảo vệ dữ liệu giảm thiểu rủi ro hạ nguồn bằng cách xác định, chuẩn hóa và quản trị các nguồn dữ liệu chính thức nhằm duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu truyền qua các hệ thống nội bộ của công ty. Phương pháp này ưu tiên các hoạt động như:
- Tuân thủ và chấp hành quy định
- Phân tích phát hiện gian lận
- Biện pháp bảo mật để chống trộm cắp
Phi tập trung
Cách tiếp cận phi tập trung bổ sung tính linh hoạt cho các hệ thống quản lý dữ liệu được quản trị tập trung. Phương pháp này nhận thấy rằng nhiều đơn vị kinh doanh diễn giải cùng một dữ liệu theo cách khác nhau. Phương pháp này đáp ứng những cách diễn giải khác nhau đó qua việc cho phép chuyển đổi dữ liệu được kiểm soát mà có thể ánh xạ trở lại nguồn tin cậy duy nhất một cách an toàn.
Ví dụ: xét trường hợp cả hai phòng tài chính và tiếp thị cung cấp các báo cáo hàng tháng về nguồn vốn đã chi cho quảng cáo trên mạng xã hội. Phòng tiếp thị chuyên phân tích hiệu quả quảng cáo đưa ra báo cáo về tác động của nguồn vốn đã chi đối với số lượt nhấp và lượt xem. Phòng tài chính báo cáo ảnh hưởng của nguồn vốn đã chi đối với dòng tiền. Các báo cáo chứa những số liệu khác nhau, nhưng đều biểu thị một phiên bản dữ kiện chính xác.
Cân bằng cách tiếp cận chiến lược dữ liệu
Mọi công ty đều cần kết hợp cả cách tiếp cận tập trung lẫn phi tập trung cho chiến lược dữ liệu để đạt được thành công, nhưng việc giữ thế cân bằng thích hợp lại rất phức tạp. Các cách tiếp cận phi tập trung thường là các hoạt động theo thời gian thực và phù hợp hơn đối với các bộ phận chức năng của doanh nghiệp tập trung vào khách hàng, chẳng hạn như tiếp thị và bán hàng. Các cách tiếp cận tập trung giữ vai trò quan trọng hơn đối với các bộ phận pháp chế, tài chính, tuân thủ và CNTT. Một chiến lược dữ liệu cân bằng sẽ mang lại cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp sự linh hoạt để điều chỉnh nguồn tin cậy duy nhất theo cách nhất quán nhằm đáp ứng nhu cầu kinh doanh tốt hơn.
Ai xây dựng lên chiến lược dữ liệu?
Đội ngũ chiến lược dữ liệu thường bao gồm các đại diện từ đội ngũ quản lý cấp cao, phân tích doanh nghiệp, AI cũng như đội ngũ CNTT. Sau đây là một số ví dụ về người dùng tập hợp với nhau để tạo và triển khai một chiến lược dữ liệu.
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm xây dựng kiến trúc dữ liệu hiệu quả và đáng tin cậy. Họ giám sát và quản trị một số tác vụ quy trình dữ liệu như thu thập, xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Vai trò này bao gồm các chuyên gia triển khai bảo mật dữ liệu và yêu cầu quản trị.
Nhà khoa học dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu nhận dữ liệu do các kỹ sư dữ liệu xử lý và sử dụng chúng để phân tích thêm. Họ sử dụng dữ liệu để tạo các mô hình ML và AI khác nhau và tạo các báo cáo nghiệp vụ thông minh.
Nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu chuyên diễn giải và phân tích dữ liệu. Họ hợp tác chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu để đảm bảo các tác vụ nghiệp vụ thông minh đồng nhất với các yêu cầu tổ chức.
Quản lý doanh nghiệp
Quản lý doanh nghiệp đánh giá các báo cáo dữ liệu và hỗ trợ quản lý các hoạt động dữ liệu. Họ đảm bảo chiến lược dữ liệu đồng nhất với chiến lược kinh doanh và yêu cầu quy định tổng thể.
Xây dựng chiến lược dữ liệu bao gồm những bước nào?
Xác định các sáng kiến kinh doanh được cấp vốn
Bước đầu tiên là điều chỉnh theo các sáng kiến kinh doanh được cấp vốn. Để làm vậy, bạn có thể sử dụng phương pháp bắt đầu từ vạch đích của Amazon. Tiếp theo, xác định xem dữ liệu nào cần thiết cho các sáng kiến kinh doanh đó. Sau đó, xác định các tính năng dữ liệu cần thiết để hỗ trợ sáng kiến kinh doanh. Dưới đây là ví dụ về các bước để xây dựng chiến lược dữ liệu:
- Hỗ trợ sáng kiến kinh doanh được cấp vốn của người khác
- Xác định các tính năng dữ liệu cần có
- Xác định tình trạng của dữ liệu cần thiết
- Xây dựng lộ trình chiến lược dữ liệu
- Xác định thực tiễn vận hành doanh nghiệp có thể hỗ trợ chiến lược dữ liệu của bạn, chẳng hạn như kiến trúc doanh nghiệp và quản lý dự án
- Tích hợp với các chương trình chiến lược AI
Thành lập đội ngũ
Việc tìm đúng người có quan điểm đa dạng giữ vai trò rất quan trọng đối với sự thành công của chiến lược dữ liệu. Đội ngũ của bạn sẽ chịu trách nhiệm cho một số tác vụ, có thể bao gồm như sau:
- Phân bổ và phân phối tài nguyên
- Xây dựng và cải thiện chính sách
- Giải quyết các vấn đề phát sinh liên quan đến dữ liệu
- Truyền đạt trạng thái và kết quả chương trình
Bạn cũng có thể chỉ định các vai trò quản trị dữ liệu để xác định ai là người chịu trách nhiệm triển khai công nghệ, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn và cập nhật về thay đổi chính sách cho mọi người.
Tối ưu hóa kiến trúc dữ liệu của bạn
Mọi chiến lược dữ liệu đều cần các công cụ và công nghệ phù hợp để được triển khai thành công. Bạn sẽ cần phải đánh giá cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện tại, phân tích cách các đội ngũ khác nhau hiện đang sử dụng dữ liệu và xác định mọi lỗ hổng cần giải quyết. Bước này thường bao gồm việc đưa ra những quyết định lấy công nghệ làm trọng tâm dựa trên yêu cầu của bạn, có thể bao gồm như sau:
- Khối lượng và loại dữ liệu
- Chất lượng và phân tích dữ liệu
- Bảo mật và tuân thủ
- Vòng đời dữ liệu
Sau cùng, mục tiêu của bạn là tạo ra một chiến lược dữ liệu giúp dữ liệu có tính chất dễ truy cập, dễ chia sẻ và hữu ích ở mức cao nhất có thể cho mọi bên liên quan cần đến, đi kèm với các biện pháp kiểm soát bảo mật tại chỗ phù hợp.
Tích hợp với chương trình chiến lược AI
Để tạo ra giá trị từ AI và ML, dữ liệu cơ sở phải đáp ứng nhu cầu của các sáng kiến cụ thể liên quan đến mô hình AI và ML để đảm bảo chất lượng thích hợp về dữ liệu, tích hợp, tính bảo mật, v.v. Do đó, cần có sự hợp tác giữa nhóm chiến lược AI và chiến lược dữ liệu.
Cân nhắc quản trị riêng dành cho AI/ML
AI/ML mang lại các tính năng mới mà chúng ta cần tính đến trong chiến lược dữ liệu. Ví dụ:
- Kho đặc trưng
- Tuân thủ quy định bổ sung
- MLOps
- Cân nhắc đạo đức mới
- Cân nhắc AI tạo sinh
AWS có thể trợ giúp như thế nào với chiến lược dữ liệu của bạn?
AWS cung cấp một số dịch vụ có thể giúp đổi mới doanh nghiệp của bạn nhờ dữ liệu. Bạn cùng với hơn 1,5 triệu khách hàng có thể mang dữ liệu đến với cộng đồng đám mây an toàn, đáng tin cậy và có quy mô linh hoạt nhất trên thế giới. Ví dụ: bạn có thể sử dụng AWS để thực hiện những việc sau:
- Tìm hiểu cách thức tối đa hóa giá trị kinh doanh của dữ liệu bằng cách triển khai chiến lược dữ liệu đầu cuối với AWS bằng sách điện tử này
- Tìm hiểu cách xây dựng một chương trình quản trị dữ liệu được cấp vốn thành công trong khóa học chuyên sâu theo nhu cầu này. Các video về khóa học chuyên sâu Quản trị dữ liệu với AWS kèm theo sách bài tập chứa bài tập thực hành.
- Nâng cấp hệ thống hiện tại với các dịch vụ Hiện đại hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu của AWS
- Lựa chọn và triển khai các chiến lược phân tích dữ liệu tốt nhất với Phân tích trên AWS
- Phát minh trải nghiệm mới và thiết kế lại các quy trình cũ bằng Máy học trên AWS
Vina Aspire là công ty tư vấn, cung cấp các giải pháp, dịch vụ CNTT, An ninh mạng, bảo mật & an toàn thông tin tại Việt Nam. Đội ngũ của Vina Aspire gồm những chuyên gia, cộng tác viên giỏi, có trình độ, kinh nghiệm và uy tín cùng các nhà đầu tư, đối tác lớn trong và ngoài nước chung tay xây dựng.
Các Doanh nghiệp, tổ chức có nhu cầu liên hệ Công ty Vina Aspire theo thông tin sau:
Email: info@vina-aspire.com | Website: www.vina-aspire.com
Tel: +84 944 004 666 | Fax: +84 28 3535 0668
Vina Aspire – Vững bảo mật, trọn niềm tin
