6 Thách Thức Dữ Liệu Các Doanh Nghiệp Phải đối Mặt - ISB Insight

Trong thời đại công nghệ ngày nay, các nhà quản lý luôn phải làm việc với rất nhiều dữ liệu qua các báo cáo, sơ đồ phác thảo, và các hệ thống. Họ mong đợi rằng có thể đưa ra các quyết định dựa-trên-cơ-sở-dữ-liệu.

Tuy nhiên, đừng lầm tưởng rằng thu thập và phân tích dữ liệu không bao gồm rủi ro. Bài viết dưới đây chỉ ra 6 thách thức dữ liệu các nhà quản lý và các tổ chức doanh nghiệp phải đối mặt.

6 thách thức dữ liệu các doanh nghiệp phải đối mặt

Nội dung

Chất lượng dữ liệu kém

Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có cấu trúc hoặc kho lưu trữ thường không đầy đủ, không nhất quán hoặc lỗi thời. 

Hầu hết chúng đã từng nhận được các tin quảng cáo với một vài sai sót. Đó có thể là do cơ sở dữ liệu của người làm marketing chứa các bản ghi trùng lặp về địa chỉ hay các biến thể – thường là sai – về tên của chúng ta. Những sai sót này khiến doanh nghiệp phải tốn chi phí cho việc in và gửi sai thông tin. Khuếch đại lỗi này lên hàng trăm hoặc hàng nghìn bản ghi và lỗi dữ liệu đơn giản này biến thành chi phí rất tốn kém.

Ngập chìm trong dữ liệu

Dữ liệu ở khắp mọi nơi trong một tổ chức. Ngày nay, nhiều tổ chức đã chuyên nghiệp trong việc thu thập dữ liệu khách hàng và đối tác. 

• Bộ phận Marketing thu thập thông tin từ những người trực tiếp tham gia sự kiện, những người tham gia trên mạng hoặc tải nội dung về máy tính cá nhân.
• Các giám đốc điều hành sử dụng dữ liệu để củng cố hoặc định hình chiến lược mới. 
• Bộ phận Sales thu thập thông tin về các khách hàng có liên quan trong quá trình bán hàng.
• Bộ phận Hỗ trợ Khách hàng thu thập thông tin về các cuộc điện thoại và tin nhắn. 
• Bộ phận Quản lý tận dụng nguồn dữ liệu và key metrics (số liệu chính) cho scorecards.
• Dữ liệu khách hàng được sử dụng trong Kiểm toán cho mục đích thanh toán và bởi bộ phận Quản lý Chất lượng và Dữ liệu Khách hàng để kiểm soát sự hài lòng của khách hàng.

Chúng ta tiếp cận thông tin của khách hàng qua nhiều phần mềm đa dạng khác nhau, và chúng ta lưu trữ nó trong một loạt các kho dữ liệu. Một công ty thuộc Global Fortune 100 xác nhận là 10% dữ liệu khách hàng của họ được nắm bởi các nhân viên, dưới dạng spreadsheets.  

Tuy nhiên, dữ liệu có ở khắp mọi nơi và ngày càng nhiều dữ liệu có sẵn. Nếu dữ liệu không dễ truy cập hoặc, nếu chúng ta có dữ liệu trùng lặp hoặc không đầy đủ, chúng ta không thể tận dụng nó cho mục đích dự định của mình.

Các tổ chức ngày càng tích hợp các ứng dụng phần mềm khác nhau của họ và đơn giản hóa quá trình thu thập và tổng hợp dữ liệu trên toàn doanh nghiệp. Tuy nhiên, cùng với chất lượng dữ liệu, nỗ lực này rất tốn kém, mất thời gian và dường như không bao giờ kết thúc.

Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng

Các chuyên gia cho rằng cứ hai năm một lần (và khoảng thời gian này đang thu hẹp dần) chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn so với dữ liệu tồn tại trên toàn trái đất. 

Hầu hết các dữ liệu mới này không có cấu trúc, so với loại dữ liệu được nhập gọn gàng vào các ứng dụng phần mềm và cơ sở dữ liệu. Mặc dù có nhiều phần mềm được cung cấp để giải quyết thách thức này, dữ liệu phi cấu trúc rất phức tạp và vẫn còn là vấn đề nan giải ở nhiều tổ chức. 

Các chuyên gia cho rằng 2 năm một lần chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn so với dữ liệu tồn tại trên toàn Trái Đất

Đầu vào sai, đầu ra sai

Phần mềm phân tích dữ liệu chỉ tốt khi dữ liệu đầu vào tốt. Chủ đề phổ biến trong vấn đề tận dụng dữ liệu cho lợi thế của doanh nghiệp là chất lượng dữ liệu đầu vào. Trong khi nhiều công ty đầu tư một số tiền đáng kể vào các ứng dụng xử lý dữ liệu, phân tích các dữ liệu không chính xác dẫn đến các quyết định sai lầm. Đừng tin tưởng mù quáng vào dữ liệu đầu ra sau những nỗ lực xử lý. Trước hết, bạn phải tin tưởng vào dữ liệu được sử dụng trong phân tích.

Các phân tích dữ liệu không hoàn toàn hữu ích cho việc đi đến kết luận hoặc đưa ra quyết định

Chúng ta thường tin tưởng vào đầu ra của các phân tích dữ liệu mà không nghi ngờ nhưng thực ra không phải vậy. Trong thực tế, phân tích dữ liệu thường cho thấy mối tương quan, không phải quan hệ nhân quả! Rất dễ rơi vào cái bẫy tin tưởng đầu ra của các phân tích dữ liệu và nhầm lẫn giữa mối tương quan với quan hệ nhân quả.

Sự tương quan cho thấy có một mối quan hệ giữa A và B, nhưng không có nghĩa là A gây ra B. Thiết lập mối quan hệ nhân quả từ đó đưa ra quyết định chính xác, sâu sắc. Nó cũng vô cùng khó để chứng minh. Nếu bạn vô tình tin tưởng một đầu ra và giả định mối quan hệ nhân quả trong khi nó không tồn tại, bạn sẽ đưa ra quyết định sai lầm.

Khuếch đại thành kiến

Một nhà khoa học dữ liệu đã từng nói, “Khi kết thúc phân tích dữ liệu một cách phức tạp và toàn diện nhất, con người vẫn phải rút ra một suy luận và đưa ra quyết định.” Và khi chúng ta đạt đến điểm mà chúng ta phải đánh giá ý nghĩa của dữ liệu đã được phân tích, các thành kiến của chúng ta sẽ xuất hiện. 

Nhiều người trong chúng ta có xu hướng tin tưởng hoặc kỳ vọng của chúng ta và bác bỏ dữ liệu ngược lại. Chúng ta cũng có xu hướng tin tưởng dữ liệu từ các nguồn mà chúng ta thích, hoặc chúng ta chỉ dựa vào dữ liệu gần đây nhất. Tất cả những thành kiến này góp phần gia tăng thách thức và tiềm năng xảy ra sai lầm từ các phân tích dữ liệu.

Cách sử dụng dữ liệu hiệu quả

Cách sử dụng dữ liệu hiệu quả

Dưới đây là một số ý tưởng giúp bạn sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định.

Nhận biết thành kiến

Nhận biết và giảm thiểu những thành kiến. Tìm kiếm dữ liệu để có được bức tranh toàn cảnh hoặc xung đột với dữ liệu trước mặt bạn. Khuyến khích người quan sát bên ngoài đánh giá các giả định của bạn xung quanh dữ liệu.

Dữ liệu hoàn chỉnh

Hãy tự hỏi bản thân hoặc nhóm của bạn, “Chúng ta cần dữ liệu gì để đưa ra quyết định này?” Từ đó, chúng ta chỉ dựa vào dữ liệu trong tay và bỏ qua nhu cầu tìm kiếm thêm dữ liệu để hoàn thiện bức tranh toàn cảnh.

Mối tương quan và quan hệ nhân quả

Hãy nhận thức nghiêm túc về sự khác biệt giữa tương quan và quan hệ nhân quả. Theo mô tả trước đó, nhầm lẫn hai điều này là một cạm bẫy nguy hiểm tiềm tàng cho việc ra quyết định.

Kiểm tra chất lượng dữ liệu của bạn

Hãy đầu tư thời gian để đánh giá dữ liệu bao gồm các bản ghi trùng lặp, không đầy đủ hoặc sai sót. Có nhiều ứng dụng phần mềm có sẵn trên thị trường để hỗ trợ hoạt động này, và nhiều công ty dựa trên chuyên môn của các chuyên gia dữ liệu để truy vấn và đánh giá chất lượng dữ liệu. 

Ngoài ra, hãy xem xét các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài, những người có thể giúp làm sạch dữ liệu cho bạn. 

Tuyển dụng chuyên gia kỹ thuật và hiểu biết về dữ liệu

Tuyển dụng các nhân tài kỹ thuật và hiểu biết về dữ liệu vào doanh nghiệp bạn. Bộ phận sales và marketing sẽ có lợi thế khi thu hút được các ứng viên có kỹ năng công nghệ và hiểu biết về dữ liệu. Bởi lẽ, công nghệ và dữ liệu không còn chuyên môn hay trách nhiệm của một bộ phận đơn lẻ nào trong doanh nghiệp.

Các công ty và nhà quản lý học được cách tận dụng dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định đem lại thành công cho tổ chức. Do đó, mỗi doanh nghiệp nên có những giải pháp vượt qua những thách thức về dữ liệu. 

• Xem thêm: Tương lai ngành Data Science bứt phá dành cho thế hệ trẻ
• Xem thêm: 6 ứng dụng của Data Science trong thời đại số 

Nguồn: the balance careers

Cập nhật kiến thức mới

Nhập email để cập nhật nhanh nhất thông tin, kiến thức từ Viện ISB

Đăng ký nhận bản tin