RA QUYẾT ĐỊNH DỰA TRÊN DỮ LIỆU: XU HƯỚNG TẤT YẾU TRONG KỶ NGUYÊN SỐ

Việc ứng dụng dữ liệu vào quá trình ra quyết định đang ngày càng trở nên phổ biến, giúp doanh nghiệp đưa ra các lựa chọn sáng suốt dựa trên thông tin chính xác và minh bạch. Phương pháp này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác, khách quan  hơn nhờ vào việc khai thác thông tin từ dữ liệu thực tế. Bài viết dưới đây, Tony Dzung sẽ giúp lãnh đạo doanh nghiệp hiểu rõ tầm quan trọng của việc ra quyết định dựa trên dựa liệu cũng như cách xây dựng văn hóa dữ liệu hiệu quả trong tổ chức.

1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu là gì?

Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making – DDDM) là quá trình sử dụng các thông tin, dữ liệu thực tế và phân tích khách quan để đưa ra các quyết định trong kinh doanh hoặc quản trị. Thay vì dựa vào cảm tính, kinh nghiệm cá nhân hay suy đoán, doanh nghiệp sẽ dựa trên các con số, báo cáo, dữ liệu thu thập được để phân tích và lựa chọn hướng đi chính xác nhất.

Ví dụ, Amazon là công ty thương mại điện tử hàng đầu thế giới đã sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa mọi khía cạnh trong hoạt động kinh doanh. Họ thu thập và phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ hành vi mua sắm của khách hàng, lịch sử tìm kiếm, đánh giá sản phẩm và dữ liệu logistics.
Thông qua phân tích dữ liệu, Amazon có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng theo từng khu vực, tối ưu hóa tồn kho và vận chuyển, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm bằng cách đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích từng người dùng.

2. Tầm quan trọng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu

Trong bối cảnh kinh doanh ngày càng cạnh tranh và phức tạp, ra quyết định dựa trên dữ liệu trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động. Dưới đây là tầm quan trọng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đối với quan trọng:

• Giảm thiểu rủi ro sai sót: Khi dựa trên dữ liệu khách quan và phân tích kỹ lưỡng, các quyết định trở nên chính xác hơn, hạn chế tối đa các sai lầm do cảm tính hoặc suy đoán thiếu cơ sở.
• Giảm thiểu rủi ro kinh doanh: Việc phân tích dữ liệu giúp nhận diện trước những rủi ro tiềm ẩn, dự đoán các tình huống bất lợi và xây dựng phương án ứng phó hiệu quả, tránh thiệt hại về tài chính và uy tín.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: Dữ liệu khách hàng cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhu cầu và hành vi, giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm và nâng cao chất lượng dịch vụ, từ đó tăng sự hài lòng và giữ chân khách hàng lâu dài.
• Tối ưu hóa quy trình vận hành: Phân tích dữ liệu giúp nhận diện các điểm nghẽn, lãng phí trong quy trình sản xuất hoặc dịch vụ, từ đó cải tiến và nâng cao hiệu quả vận hành, giảm chi phí và tăng năng suất.
• Tăng doanh thu: Ra quyết định dựa trên dữ liệu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing, phân phối sản phẩm phù hợp với thị hiếu khách hàng, mở rộng thị trường và gia tăng lợi nhuận một cách bền vững.
• Dự đoán xu hướng thị trường: Nhờ dữ liệu lớn và phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể nắm bắt được các xu hướng mới, từ đó chuẩn bị kế hoạch và sản phẩm phù hợp, duy trì lợi thế cạnh tranh lâu dài.

3. 6 bước giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả

Ra quyết định dựa trên dữ liệu không chỉ đơn thuần là thu thập dữ liệu mà còn bao gồm một quy trình bài bản để đảm bảo quyết định được đưa ra chính xác, phù hợp và kịp thời. Dưới đây là 6 bước quan trọng giúp doanh nghiệp áp dụng hiệu quả phương pháp này:

Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Bước đầu tiên và cũng quan trọng nhất trong quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu là xác định mục tiêu kinh doanh một cách cụ thể và rõ ràng. Mục tiêu này chính là kim chỉ nam giúp doanh nghiệp định hướng toàn bộ quá trình thu thập, phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Mục tiêu có thể rất đa dạng, ví dụ như tăng doanh số bán hàng, cải thiện trải nghiệm khách hàng, giảm chi phí vận hành, hay nâng cao hiệu quả tiếp thị. Việc xác định chính xác mục tiêu không chỉ giúp tập trung nguồn lực mà còn giúp đặt ra những câu hỏi quan trọng cần giải đáp trong phân tích dữ liệu.
Chẳng hạn, nếu mục tiêu là tăng doanh số, doanh nghiệp sẽ tập trung thu thập và phân tích dữ liệu về hành vi mua hàng, hiệu quả các kênh bán hàng, phản hồi của khách hàng... Từ đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ điểm mạnh, điểm yếu và đưa ra các quyết định phù hợp để đạt được mục tiêu.

Bước 2: Xác định và thu thập dữ liệu cần thiết

Khi đã xác định mục tiêu kinh doanh, bước tiếp theo quan trọng là tìm ra các nguồn dữ liệu phù hợp và tiến hành thu thập, chuẩn bị dữ liệu một cách bài bản.
Nguồn dữ liệu có thể đến từ bên trong doanh nghiệp, chẳng hạn như hệ thống CRM (quản lý quan hệ khách hàng), dữ liệu bán hàng, báo cáo tài chính, dữ liệu website hay các kênh truyền thông xã hội. Ngoài ra, dữ liệu bên ngoài như khảo sát khách hàng, dữ liệu thị trường, báo cáo ngành hoặc dữ liệu đối thủ cũng rất quan trọng để có cái nhìn toàn diện hơn.

Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được lưu trữ và tổ chức trong các hệ thống quản lý dữ liệu chuyên biệt như Data Warehouse hoặc Data Lake, giúp dễ dàng truy cập và xử lý khi cần thiết. Đồng thời, dữ liệu cũng cần được phân loại và chuẩn hóa phù hợp với các công cụ phân tích nhằm đảm bảo tính nhất quán và dễ sử dụng.
Doanh nghiệp nên ưu tiên tập trung vào những nguồn dữ liệu có ảnh hưởng lớn nhất đến mục tiêu kinh doanh để nhanh chóng tạo ra giá trị và tối ưu hiệu quả trong quá trình ra quyết định. 

Bước 3: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là bước rất quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu, nhằm đảm bảo chất lượng và độ chính xác cho các phân tích tiếp theo. Dữ liệu thu thập thường chứa các lỗi như dữ liệu bị thiếu, trùng lặp, sai định dạng hoặc không nhất quán giữa các nguồn. Việc làm sạch dữ liệu bao gồm loại bỏ hoặc sửa chữa các dữ liệu không hợp lệ, điền dữ liệu thiếu nếu có thể, và loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers) không phù hợp.

Chuẩn hóa dữ liệu là quá trình đưa dữ liệu về cùng một định dạng hoặc chuẩn chung để thuận tiện cho việc phân tích. Ví dụ như chuẩn hóa định dạng ngày tháng, chuẩn hóa đơn vị đo lường, hoặc đồng nhất cách đặt tên các trường dữ liệu. Việc này giúp dữ liệu được đồng nhất, dễ dàng so sánh và tích hợp giữa các bộ phận hoặc hệ thống khác nhau. Một dữ liệu sạch và chuẩn hóa tốt sẽ giúp giảm thiểu sai số trong phân tích, nâng cao độ tin cậy của kết quả và từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn.

Bước 4: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu

Phân tích dữ liệu là bước khai thác thông tin hữu ích từ dữ liệu đã được chuẩn bị. Tùy thuộc vào mục tiêu, doanh nghiệp có thể áp dụng các kỹ thuật phân tích khác nhau như thống kê mô tả, phân tích xu hướng, phân tích đa biến hoặc sử dụng các công cụ dự báo, mô hình hóa dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu là việc biểu diễn kết quả phân tích dưới dạng hình ảnh như biểu đồ, đồ thị, bản đồ nhiệt,... nhằm giúp người dùng dễ dàng hiểu và nhận biết các mẫu, xu hướng hay điểm bất thường trong dữ liệu. Việc trực quan hóa không chỉ giúp truyền tải thông tin nhanh chóng mà còn hỗ trợ nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách trực quan và chính xác.

Những kết quả phân tích này cần được trình bày một cách rõ ràng và trực quan để lãnh đạo dễ dàng tiếp cận và hiểu rõ thông tin. Các công cụ như biểu đồ, bảng điều khiển (dashboard) là phương tiện hữu hiệu để thực hiện điều này.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ phân tích và trực quan hóa hiện đại như Power BI, Tableau hay Google Data Studio sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả phân tích và dễ dàng chia sẻ kết quả với các bên liên quan.

Bước 5: Đưa ra quyết định dựa trên kết quả phân tích

Sau khi đã thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu, bước tiếp theo là sử dụng những thông tin, insight thu được để đưa ra các quyết định phù hợp. Việc ra quyết định cần dựa trên bằng chứng rõ ràng từ dữ liệu thay vì cảm tính hay suy đoán. Các nhà quản lý và bộ phận liên quan cần cùng nhau đánh giá kết quả phân tích, cân nhắc các lựa chọn khả thi và xác định phương án tối ưu nhất để giải quyết vấn đề hoặc tận dụng cơ hội.

Quyết định được xây dựng dựa trên dữ liệu sẽ giúp giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng thành công trong thực thi. Đồng thời, việc này cũng tạo ra sự minh bạch và sự tin tưởng trong tổ chức, khi mọi người đều hiểu rằng quyết định được hỗ trợ bằng số liệu khách quan.

Bước 6: Triển khai, theo dõi và đánh giá hiệu quả

Quyết định sau khi được thông qua cần được triển khai một cách bài bản và có kế hoạch rõ ràng. Việc theo dõi sát sao các kết quả thực tế giúp doanh nghiệp đánh giá mức độ hiệu quả của quyết định dựa trên các chỉ số KPI đã đề ra từ trước.

Nếu kết quả không đạt như kỳ vọng, doanh nghiệp cần phân tích nguyên nhân và điều chỉnh chiến lược hoặc phương án thực thi để cải thiện. Việc này tạo ra vòng lặp phản hồi liên tục, giúp nâng cao chất lượng ra quyết định trong tương lai. Ngoài ra, theo dõi và đánh giá hiệu quả còn giúp doanh nghiệp ghi nhận các bài học quý giá, góp phần xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu bền vững và phát triển.

4. 2 phương pháp chính sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định 

Trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, có hai phương pháp phổ biến mà doanh nghiệp thường áp dụng để nâng cao hiệu quả và tính chính xác trong quá trình ra quyết định. Đó là Data-Driven Decision Making và Data-Informed Decision Making. Mỗi phương pháp có cách tiếp cận và ưu điểm riêng, phù hợp với từng hoàn cảnh khác nhau.

4.1. Data-driven decision making (Ra quyết định dựa trên dữ liệu)

Data-Driven Decision Making (DDDM) là quá trình sử dụng dữ liệu thực tế và khách quan làm cơ sở chính để đưa ra các quyết định kinh doanh, thay vì dựa trên cảm tính, kinh nghiệm hay suy đoán chủ quan. Đây là phương pháp tập trung vào việc thu thập, phân tích và áp dụng dữ liệu một cách có hệ thống để đảm bảo các quyết định được đưa ra dựa trên bằng chứng rõ ràng.

Đặc điểm nổi bật của phương pháp này:

• Các quyết định được xây dựng dựa trên dữ liệu chính xác, đầy đủ và cập nhật.
• Hạn chế tối đa ảnh hưởng của cảm tính và thiên kiến cá nhân.
• Phù hợp với các quyết định quan trọng, có tính chiến lược hoặc phức tạp đòi hỏi sự chính xác cao.
• Tạo ra sự minh bạch và tăng độ tin cậy trong tổ chức.

Hạn chế:

• Yêu cầu dữ liệu chất lượng cao và hệ thống phân tích chuyên sâu.
• Có thể gây chậm trễ khi dữ liệu chưa sẵn sàng hoặc quá phức tạp.
• Thiếu linh hoạt khi phải đối mặt với những tình huống cần trực giác hoặc kinh nghiệm.

4.2. Data-informed decision making (Ra quyết định dựa trên dữ liệu kết hợp kinh nghiệm)

Data-Informed Decision Making là phương pháp sử dụng dữ liệu như một nguồn thông tin quan trọng, kết hợp với kinh nghiệm, trực giác và các yếu tố phi dữ liệu khác để đưa ra quyết định. Phương pháp này mang tính linh hoạt cao, cho phép người ra quyết định cân nhắc nhiều yếu tố hơn ngoài dữ liệu thuần túy.

Đặc điểm nổi bật của phương pháp này:

• Dữ liệu đóng vai trò hỗ trợ, cung cấp bức tranh tổng thể nhưng không hoàn toàn chi phối quyết định.
• Kết hợp giữa khoa học dữ liệu và nghệ thuật ra quyết định dựa trên kinh nghiệm và sự nhạy bén của con người.
• Phù hợp với các quyết định đòi hỏi tính linh hoạt hoặc khi dữ liệu chưa đầy đủ, không rõ ràng.

Hạn chế:

• Có thể làm tăng rủi ro nếu quá phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân, bỏ qua dữ liệu quan trọng.
• Khó kiểm soát và đánh giá quyết định do thiếu tính minh bạch trong cơ sở dữ liệu.
• Đôi khi thiếu khách quan, dẫn đến các quyết định không tối ưu.

5. Bí quyết  xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Theo MR. Tony Dzung, Chủ tịch hội đồng quản trị HBR Holdings cho rằng: “Dữ liệu chính là kim chỉ nam, giúp doanh nghiệp vẽ nên bức tranh chiến lược rõ ràng, tối ưu hóa quy trình vận hành và tạo dựng lợi thế cạnh tranh sắc nét trên thị trường. Ra quyết định dựa trên dữ liệu là một thói quen cần được xây dựng và duy trì như một nét văn hóa trong tổ chức. Tuy nhiên, xây dựng văn hóa dữ liệu không chỉ là trách nhiệm của lãnh đạo cấp cao mà còn phải được thấm nhuần và thực thi bởi từng thành viên trong tổ chức”.

Có thể thấy rằng, việc xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu là bước quan trọng giúp doanh nghiệp phát huy tối đa sức mạnh của dữ liệu trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh và tạo lợi thế cạnh tranh. Để xây dựng thành công văn hóa này, doanh nghiệp cần tập trung thực hiện như sau:

5.1. Cam kết từ ban lãnh đạo và đặt mục tiêu rõ ràng

Việc xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu cần bắt đầu từ sự cam kết mạnh mẽ và quyết tâm của ban lãnh đạo. Lãnh đạo chính là người định hướng tầm nhìn, tạo động lực và xây dựng môi trường thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu trong toàn tổ chức. Khi lãnh đạo đứng ra làm gương trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhân viên sẽ dễ dàng tiếp nhận và thực hiện theo.

Bên cạnh đó, ban lãnh đạo cần đặt ra các mục tiêu cụ thể, rõ ràng về việc ứng dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định. Mục tiêu này sẽ giúp doanh nghiệp tập trung nguồn lực, thiết lập kế hoạch đào tạo, phát triển hệ thống dữ liệu và đo lường hiệu quả trong từng giai đoạn. Việc xác định mục tiêu rõ ràng cũng giúp đảm bảo tất cả các phòng ban đều hiểu và hướng đến chung một phương pháp làm việc dựa trên dữ liệu.

5.2. Đào tạo và nâng cao nhận thức nhân viên

Để văn hóa dữ liệu thực sự thấm sâu vào tổ chức, doanh nghiệp cần chú trọng đến việc đào tạo và nâng cao nhận thức cho toàn bộ nhân viên về tầm quan trọng của dữ liệu trong công việc hàng ngày. Đây không chỉ là việc trang bị kiến thức về kỹ năng phân tích hay sử dụng công cụ, mà còn là giúp nhân viên hiểu được lợi ích và vai trò của dữ liệu trong việc nâng cao chất lượng quyết định và kết quả công việc.

Doanh nghiệp có thể tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, hoặc áp dụng các phần mềm quản lý và báo cáo dữ liệu. Đồng thời, cần tạo các chương trình truyền thông nội bộ, workshop hoặc các buổi chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn để thúc đẩy văn hóa học hỏi và trao đổi về dữ liệu.

5.3. Đào tạo nội bộ

Việc đầu tư vào nâng cao kiến thức và kỹ năng cho nhân viên không chỉ giúp họ hiểu rõ giá trị và vai trò của dữ liệu mà còn tạo điều kiện để mọi người có thể ứng dụng dữ liệu một cách hiệu quả trong công việc hàng ngày.

Các hoạt động đào tạo nên tập trung vào:

• Hiểu về dữ liệu và tầm quan trọng của nó: Đào tạo giúp nhân viên nhận thức rõ ràng về vai trò của dữ liệu trong việc hỗ trợ ra quyết định, từ đó thay đổi thói quen làm việc dựa trên cảm tính sang dựa trên dữ liệu khách quan.
• Kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản: Cung cấp kiến thức và kỹ năng về cách đọc, hiểu các báo cáo, biểu đồ, bảng điều khiển (dashboard) để có thể tự tin khai thác thông tin cần thiết từ dữ liệu.
• Ứng dụng dữ liệu trong thực tiễn công việc: Tập huấn các ví dụ, tình huống thực tế liên quan đến công việc của từng bộ phận, giúp nhân viên hiểu cách áp dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất và chất lượng quyết định.
• Đào tạo liên tục và cập nhật kiến thức mới: Công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu không ngừng phát triển, vì vậy doanh nghiệp cần duy trì các chương trình đào tạo thường xuyên để cập nhật xu hướng, kỹ thuật mới, giúp nhân viên luôn bắt kịp sự thay đổi.

5.4. Khuyến khích chia sẻ dữ liệu và cộng tác

Để xây dựng văn hóa dữ liệu vững mạnh, doanh nghiệp cần tạo ra một môi trường làm việc mở, nơi thông tin liên quan đến dữ liệu được chia sẻ minh bạch giữa các phòng ban, nhóm và từng cá nhân trong tổ chức.

Một môi trường như vậy giúp phá bỏ các rào cản thông tin thường gặp trong các tổ chức có cấu trúc silo, nơi dữ liệu bị phân mảnh hoặc chỉ được lưu giữ riêng biệt trong từng bộ phận. Khi dữ liệu được chia sẻ xuyên suốt, các phòng ban sẽ hiểu rõ hơn về bối cảnh tổng thể, từ đó phối hợp hiệu quả hơn trong việc phân tích và đưa ra quyết định.

Ngoài ra, việc chia sẻ dữ liệu còn giúp giảm thiểu lãng phí nguồn lực do trùng lặp công việc hoặc phân tích sai lệch từ dữ liệu không đầy đủ. Khi mọi người có quyền truy cập vào cùng một nguồn dữ liệu đáng tin cậy, các quyết định sẽ có căn cứ vững chắc hơn, tăng tính nhất quán và chất lượng trong toàn tổ chức.

5.5. Thiết lập quy trình và tiêu chuẩn rõ ràng về dữ liệu

Để đảm bảo việc sử dụng dữ liệu hiệu quả và nhất quán trong toàn tổ chức, doanh nghiệp cần xây dựng các quy trình và tiêu chuẩn rõ ràng liên quan đến quản lý dữ liệu. Quy trình này bao gồm cách thức thu thập, lưu trữ, xử lý, bảo mật và chia sẻ dữ liệu sao cho phù hợp với các quy định pháp lý và mục tiêu kinh doanh.

Việc thiết lập tiêu chuẩn dữ liệu giúp đảm bảo dữ liệu có chất lượng cao, đồng nhất và dễ dàng truy cập. Điều này không chỉ giảm thiểu rủi ro sai sót, nhầm lẫn do dữ liệu bị lỗi hoặc không đầy đủ mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và ra quyết định chính xác.
Ngoài ra, doanh nghiệp cần có các chính sách rõ ràng về quyền truy cập và bảo mật dữ liệu, bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi các nguy cơ rò rỉ hoặc mất mát. Việc tuân thủ nghiêm ngặt các quy trình và tiêu chuẩn này cũng góp phần xây dựng niềm tin trong nội bộ tổ chức và với khách hàng.

5.6. Tích hợp dữ liệu vào quy trình làm việc

Việc tích hợp dữ liệu vào quy trình làm việc hàng ngày giúp biến dữ liệu từ nguồn thông tin thụ động thành công cụ hỗ trợ quyết định chủ động và hiệu quả. Doanh nghiệp nên xây dựng các bước cụ thể để đưa dữ liệu vào từng giai đoạn công việc như lập kế hoạch, theo dõi tiến độ, đánh giá hiệu quả và tối ưu hóa hoạt động.

Sử dụng các công cụ phân tích, dashboard và báo cáo trực quan sẽ giúp các bộ phận dễ dàng truy cập và hiểu rõ dữ liệu, từ đó áp dụng ngay vào công việc. Ngoài ra, việc thiết lập thói quen sử dụng dữ liệu trong các cuộc họp, báo cáo hay đánh giá định kỳ sẽ tạo nên văn hóa dữ liệu mạnh mẽ, giúp nâng cao năng lực ra quyết định của toàn bộ tổ chức.

6. Thách thức khi ra quyết định dựa trên dữ liệu và giải pháp

Ra quyết định dựa trên dữ liệu mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng không tránh khỏi những khó khăn, thách thức trong quá trình triển khai. Hiểu rõ các thách thức này và áp dụng các giải pháp phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và tạo dựng văn hóa dữ liệu vững mạnh.

• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu thu thập được có thể bị lỗi, thiếu sót hoặc không đồng bộ giữa các nguồn, dẫn đến phân tích sai lệch và quyết định không chính xác. Để đảm bảo chất lượng dữ liệu, doanh nghiệp cần thường xuyên làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, đồng thời xác thực nguồn dữ liệu trước khi sử dụng.
• Thiếu kỹ năng và kiến thức phân tích dữ liệu: Nhiều nhân viên và lãnh đạo chưa có đủ kỹ năng để khai thác và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, dẫn đến việc không tận dụng được toàn bộ giá trị của dữ liệu. Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp cần tổ chức các chương trình đào tạo nội bộ về phân tích dữ liệu và sử dụng công cụ hỗ trợ. Đồng thời thu hút và phát triển nhân sự chuyên môn về dữ liệu
• Chi phí đầu tư công nghệ và nguồn lực: Đầu tư vào hệ thống quản lý dữ liệu, phần mềm phân tích và đào tạo nhân sự có thể tốn kém, đặc biệt với các doanh nghiệp SME. Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp nên lựa chọn các giải pháp công nghệ phù hợp với quy mô và nhu cầu thực tế hoặc tận dụng các công cụ miễn phí hoặc chi phí thấp nhưng hiệu quả như Google Analytics, Microsoft Power BI. Đồng thời tập trung vào đào tạo nhân viên để tận dụng tối đa nguồn lực hiện có.
• Bảo mật và quản lý dữ liệu: Việc thu thập và xử lý dữ liệu đòi hỏi doanh nghiệp phải đảm bảo an toàn thông tin và tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu. Để bảo vệ dữ liệu, doanh nghiệp cần xây dựng chính sách bảo mật nghiêm ngặt, tuân thủ các quy định nghiêm ngặt như GDPR và CCPA. Đồng thời, áp dụng các công nghệ bảo mật như mã hóa và phân quyền truy cập để kiểm soát dữ liệu hiệu quả.
• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Dữ liệu phân tán ở nhiều hệ thống, không đồng bộ gây khó khăn trong việc tổng hợp và phân tích toàn diện. Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp nên sử dụng các nền tảng quản lý dữ liệu tích hợp và API để kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. việc áp dụng công nghệ tự động hóa cũng  đảm bảo dữ liệu được đồng bộ liên tục và chính xác.

Bài viết trên Tony Dzung đã chia sẻ tới bạn đọc các bước ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả cho doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp biết cách khai thác và ứng dụng dữ liệu một cách thông minh, họ sẽ xây dựng được nền tảng vững chắc, giúp phát triển linh hoạt, sáng tạo và dễ dàng thích nghi với sự biến đổi không ngừng của thị trường hiện đại.