Vai trò của dữ liệu trong quản trị doanh nghiệp

Last updated on 7 November, 2024

Dữ liệu (data) là tập hợp các thông tin và số liệu về một đối tượng, sự kiện, hoặc hiện tượng cụ thể được thu thập, ghi chép và lưu trữ nhằm phục vụ cho các mục đích phân tích, nghiên cứu, và ra quyết định. Dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều dạng khác nhau, như số liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoặc video, và có thể được phân loại thành nhiều loại. Dữ liệu có vai trò quan trọng trong quản trị doanh nghiệp.

Khái niệm dữ liệu

Dữ liệu (data) là tập hợp các thông tin và số liệu về một đối tượng, sự kiện, hoặc hiện tượng cụ thể được thu thập, ghi chép và lưu trữ nhằm phục vụ cho các mục đích phân tích, nghiên cứu, và ra quyết định. Dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều dạng khác nhau, như số liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoặc video, và có thể được phân loại thành nhiều loại, bao gồm:

• Dữ liệu định lượng: Những thông tin có thể đo lường bằng số, ví dụ như doanh thu, số lượng bán hàng, tỷ lệ phần trăm, chiều dài, khối lượng.
• Dữ liệu định tính: Những thông tin không thể đo lường bằng số, mà thường ở dạng mô tả, ví dụ như ý kiến khách hàng, đánh giá về chất lượng dịch vụ.

Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong mọi lĩnh vực, từ khoa học, công nghệ, tài chính đến truyền thông, giúp đưa ra các quyết định có căn cứ và định hình chiến lược.

Vai trò của dữ liệu trong quản trị doanh nghiệp

Dữ liệu đóng vai trò cốt lõi trong quản trị doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả và đưa ra các quyết định chiến lược. Dưới đây là những vai trò quan trọng của dữ liệu trong quản trị doanh nghiệp:

• Hỗ trợ ra quyết định: Dữ liệu giúp nhà quản lý đưa ra các quyết định dựa trên các thông tin và phân tích cụ thể, thay vì cảm tính. Từ đó, các quyết định về chiến lược kinh doanh, sản phẩm, tài chính được xây dựng trên nền tảng khoa học, có cơ sở đáng tin cậy.
• Dự báo và phân tích xu hướng: Dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu, nhận diện các cơ hội và thách thức. Qua đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược và chuẩn bị tốt hơn cho những thay đổi trong tương lai.
• Tối ưu hóa quy trình hoạt động: Dữ liệu về hiệu suất của các quy trình, công đoạn giúp doanh nghiệp tìm ra những điểm yếu và khắc phục, nâng cao hiệu quả vận hành và tiết kiệm chi phí.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu về hành vi và sở thích của khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ và chiến dịch marketing để phù hợp với từng nhóm đối tượng, tạo ra trải nghiệm tốt hơn.
• Đánh giá hiệu quả nhân viên và đo lường hiệu suất: Dữ liệu từ phần mềm KPI, các đánh giá năng hiệu suất giúp nhà quản lý đánh giá công bằng năng suất làm việc của nhân viên, từ đó có kế hoạch khen thưởng, cải thiện và phát triển nhân sự phù hợp.
• Quản trị rủi ro: Dữ liệu về hoạt động và thị trường giúp nhận diện và đo lường rủi ro tiềm tàng, giúp doanh nghiệp có các phương án phòng ngừa và ứng phó với rủi ro một cách chủ động và hiệu quả.
• Hỗ trợ chuyển đổi số: Dữ liệu đóng vai trò là nền tảng cho các công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo, máy học, và phân tích dữ liệu lớn, giúp doanh nghiệp phát triển các giải pháp tự động hóa và thông minh hóa quản lý.

Nhờ vào việc khai thác dữ liệu, doanh nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng, và tối ưu hóa mọi khía cạnh trong quản trị và vận hành.

Thách thức thu thập và quản lý dữ liệu trong quản trị doanh nghiệp

Trong quản trị doanh nghiệp, việc thu thập và quản lý dữ liệu đối mặt với nhiều thách thức quan trọng. Dưới đây là một số thách thức phổ biến:

• Khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp: Doanh nghiệp ngày nay thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, như mạng xã hội, website, và hệ thống quản lý nội bộ. Việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp đòi hỏi các công nghệ và công cụ phân tích hiện đại, trong khi đó không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ nguồn lực để đầu tư.
• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu không đồng nhất, thiếu sót, hoặc chứa các lỗi có thể dẫn đến kết quả phân tích sai lệch, làm ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh. Đảm bảo chất lượng dữ liệu từ khâu thu thập đến lưu trữ và xử lý là một thách thức lớn.
• Khả năng truy cập và tích hợp dữ liệu: Dữ liệu thường nằm phân tán ở nhiều nguồn khác nhau và sử dụng nhiều định dạng không tương thích, khiến việc truy cập và tích hợp trở nên phức tạp. Các doanh nghiệp cần phát triển cơ sở hạ tầng tích hợp, nhưng điều này có thể tốn kém và yêu cầu chuyên môn cao.
• Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Thu thập và quản lý dữ liệu liên quan đến khách hàng và nhân viên đặt ra những rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư. Việc không tuân thủ các quy định pháp lý, chẳng hạn như GDPR ở châu Âu, có thể dẫn đến hậu quả pháp lý nghiêm trọng và làm mất niềm tin của khách hàng.
• Chi phí và công nghệ: Đầu tư vào hạ tầng công nghệ, hệ thống lưu trữ, và các phần mềm phân tích dữ liệu đòi hỏi chi phí cao. Ngoài ra, doanh nghiệp cần liên tục cập nhật công nghệ để theo kịp xu hướng, từ đó đảm bảo dữ liệu được khai thác một cách hiệu quả.
• Thiếu nhân lực chuyên môn: Quản lý dữ liệu yêu cầu những chuyên gia có kỹ năng cao về phân tích, khoa học dữ liệu, và bảo mật. Tuy nhiên, việc tuyển dụng và đào tạo những nhân lực này không hề dễ dàng và có thể là gánh nặng cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
• Khó khăn trong phân tích dữ liệu: Việc phân tích dữ liệu để rút ra thông tin hữu ích đòi hỏi phương pháp và công cụ phù hợp. Dữ liệu không được phân tích đúng cách sẽ khó mang lại giá trị thực tiễn, làm giảm hiệu quả trong quản lý và ra quyết định.
• Thay đổi liên tục trong dữ liệu: Dữ liệu kinh doanh thường thay đổi theo thời gian, do đó doanh nghiệp cần cập nhật và điều chỉnh các chiến lược và phương pháp quản lý dữ liệu thường xuyên để phù hợp với tình hình thực tế.

Việc vượt qua những thách thức này đòi hỏi doanh nghiệp không chỉ đầu tư vào công nghệ và nhân lực, mà còn cần một chiến lược quản lý dữ liệu toàn diện và phù hợp.

Giải pháp quản lý và khai thác dữ liệu trong quản trị doanh nghiệp

Để quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả trong quản trị doanh nghiệp, có thể áp dụng các giải pháp sau:

• Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu (DMS): Một hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ giúp tổ chức và lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, dễ dàng truy cập và sử dụng. Các hệ thống này giúp giảm thiểu sự phân tán dữ liệu, đảm bảo chất lượng và an toàn cho dữ liệu.
• Tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau: Để tận dụng tối đa dữ liệu, doanh nghiệp cần xây dựng cơ sở hạ tầng tích hợp giữa các hệ thống (phần mềm ERP, phần mềm quản lý sản xuất MES, CRM, phần mềm tài chính, mạng xã hội…) để kết nối và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các công cụ như ETL (Extract, Transform, Load) có thể hỗ trợ việc này.
• Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu và Business Intelligence (BI): Các công cụ BI như Tableau, Power BI, hoặc Google Data Studio giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu và tạo báo cáo trực quan. Phân tích dữ liệu không chỉ giúp đưa ra những hiểu biết sâu sắc về tình hình hoạt động, mà còn dự đoán xu hướng tương lai.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Cần thiết lập quy trình kiểm tra, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu ngay từ khi thu thập để giảm thiểu sai sót và đảm bảo tính chính xác. Điều này có thể thực hiện thông qua phần mềm quản lý chất lượng dữ liệu tự động.
• Tăng cường bảo mật và tuân thủ quy định: Để bảo vệ dữ liệu, doanh nghiệp cần triển khai các biện pháp bảo mật như mã hóa, xác thực hai yếu tố, và phân quyền truy cập. Đồng thời, tuân thủ các quy định bảo mật và quyền riêng tư (ví dụ như GDPR) giúp bảo vệ dữ liệu và duy trì lòng tin của khách hàng.
• Sử dụng công nghệ Big Data và Cloud Computing: Với khối lượng dữ liệu lớn, các giải pháp Big Data (Hadoop, Spark) giúp doanh nghiệp xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ nhanh chóng và hiệu quả. Đồng thời, việc lưu trữ dữ liệu trên nền tảng đám mây giúp giảm chi phí hạ tầng và tăng tính linh hoạt trong việc truy cập và chia sẻ dữ liệu.
• Áp dụng công nghệ học máy (Machine Learning): Sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng, hành vi của khách hàng, cũng như tối ưu hóa các quy trình vận hành trong doanh nghiệp. Chẳng hạn, các mô hình phân loại có thể dự đoán các yếu tố như rủi ro tín dụng hay hiệu suất của sản phẩm.
• Đào tạo nhân viên và phát triển văn hóa dữ liệu: Đào tạo nhân viên sử dụng các công cụ phân tích và khai thác dữ liệu là một yếu tố quan trọng để tăng hiệu quả công việc. Đồng thời, xây dựng văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp giúp nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của dữ liệu và khuyến khích nhân viên sử dụng dữ liệu trong các quyết định hàng ngày.
• Sử dụng dữ liệu trong tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả vận hành: Việc phân tích dữ liệu giúp xác định các điểm yếu trong quy trình, từ đó tối ưu hóa và giảm thiểu chi phí. Ví dụ, thông qua dữ liệu từ ERP, doanh nghiệp có thể phân tích chuỗi cung ứng, tìm ra các yếu tố gây trì hoãn và cải tiến quy trình.
• Phân quyền và kiểm soát truy cập dữ liệu: Để dữ liệu không bị rò rỉ và bị sử dụng sai mục đích, doanh nghiệp cần triển khai hệ thống phân quyền truy cập dữ liệu rõ ràng, chỉ cho phép những người có thẩm quyền truy cập và sử dụng dữ liệu theo nhu cầu công việc.

Việc triển khai các giải pháp này không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý và bảo vệ dữ liệu hiệu quả mà còn tối ưu hóa việc khai thác dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và nhanh chóng.

Tham khảo Dịch vụ Tư vấn Xây dựng Quy trình của OCD

Một số dự án tư vấn xây dựng quy trình tiêu biểu:

Tư vấn Chuẩn hóa Quy trình và Dữ liệu cho Nhà máy Z183

Tư vấn Chuẩn hóa Quy trình và cung cấp phần mềm MES, ERP cho Nhà máy Sản xuất Thiết bị Điện tử