Big Data: Hiểu đúng - áp dụng hay
Trong thời đại công nghệ thông tin và thế giới phẳng, câu hỏi đánh giá năng lực sẽ không còn là “Bạn biết gì?” nữa, mà sẽ là “Bạn sẽ làm gì với những điều bạn biết?”.
Big Data (dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp, đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống khó đảm đương nổi. Tuy nhiên, Big Data lại chứa đựng nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất thành công sẽ giúp ích cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học…
Các chuyên gia hàng đầu đã tuyên bố năm 2017 sẽ là năm Big Data đóng vai trò chủ đạo. Google Analytics giờ đây đã phổ biến đến mức được sử dụng trong nhu cầu quản trị thương hiệu hằng ngày.
Năm 2017, chúng ta sẽ còn chứng kiến chuyển biến đáng kể với việc sử dụng dữ liệu trong kinh doanh. Lần đầu tiên, nó sẽ thúc đẩy hoạt động kinh doanh, chứ không chỉ đơn thuần phản ánh hiệu suất.
Đó là tín hiệu đáng mừng cho những người sử dụng phân tích một cách hiệu quả. Mặt khác, nó cũng có thể hủy hoại các công ty đi sau xu hướng này.
Ảnh minh họa: Real Business.
Theo Harvard Business Review, phần lớn các doanh nghiệp hiện nay không nhận thấy tầm quan trọng của giá trị mà phân tích mang lại. Lý do thì quá quen thuộc: Thiếu tầm nhìn, thiếu thông tin, thiếu kế hoạch thực tế. Để giúp bạn tạo lập và tái thiết lập một kế hoạch Big Data mang tính chiến lược, dưới đây làm một vài gợi ý:
Tìm một nhà vô địch
Khi thay đổi lớn xảy ra, việc quản trị đóng vai trò quan trọng trong việc công ty tiếp nhận và thích nghi với các thay đổi đó nhanh như thế nào.
Nếu bạn đang lên kế hoạch giới thiệu hoặc tăng cường các nền tảng phân tích, hãy thiết lập mạng lưới những người hỗ trợ và cố vấn trong từng lĩnh vực công ty hoạt động. Dù quan trọng nhưng dữ liệu không phải là tất cả. Quyết định dựa trên kết quả và báo cáo của đội dịch vụ khách hàng mới là điều chạm tới được từng thành viên trong công ty.
Cho dù thu thập dữ liệu từ đội ngũ tiền tuyến hoặc ra quyết định lớn trong đội ngũ lãnh đạo, mỗi một con người trong tổ chức của bạn cần phải cam kết về giá trị mà phân tích mang lại. Nếu không, bạn sẽ gặp hai rủi ro lớn.
Đầu tiên, rất có thể bạn sẽ vướng phải các dữ liệu bẩn (dirty data - chỉ các dữ liệu chứa thông tin sai lệch, hoặc các dữ liệu đã có trong bộ nhớ nhưng vẫn chưa được tải lên cơ sở dữ liệu). Các dữ liệu này vô giá trị khi bạn cần quyết định chính xác và cứng rắn.
Hãy giữ mục tiêu của bạn luôn đơn giản, ít nhất là khi bắt đầu. Lượng thông tin chảy tại bất kỳ thời điểm nào đều có thể vô cùng lớn.
Thứ hai, bạn có thể rơi vào hàng tấn các dữ liệu kỳ thú mà các nhà lãnh đạo chẳng bao giờ dùng đến. Hãy cân nhắc một chiến dịch truyền thông chuyên dụng xung quanh những phân tích này để đảm bảo toàn bộ đều tham gia và thành công.
Thiết lập hệ thống dẫn đến thành công
Một sai lầm lớn nhiều công ty mắc phải là không có hệ thống tại chỗ để hỗ trợ các nỗ lực phân tích. Ai đang quản lý nó? Báo cáo về nó? Thu thập thông tin? Nhập dữ liệu? Mức độ thường xuyên? Bao lâu họ báo cáo? Và sau khi thu thập dữ liệu ta có gì? Ai phân tích thông tin và bằng cách nào?
Nếu bạn chưa phác thảo được quy trình này, dữ liệu của bạn sẽ không có giá trị. Thiết lập các hệ thống này và bố trí những nhân viên tận tâm thực hiện ngay từ đầu, trước cả khi quá trình thu thập thông tin của bạn bắt đầu.
Một cơ sở dữ liệu lỗi thời chính là chiếc đinh cuối cùng đóng lên quan tài đẩy doanh nghiệp xuống mồ. Điều tương tự cũng có thể xảy ra với hệ thống phân tích của bạn.
Nhiều công ty thậm chí còn không biết họ có loại dữ liệu gì, chứ đừng nói đến việc đánh giá dữ liệu ấy có chính xác hay không. Dữ liệu của bạn cũng cần phải sạch sẽ, và nên cắt cử một người để mắt đến việc này. Đừng quyết định cho đến khi bạn làm được điều đó.
Thiết lập những mục tiêu rõ ràng và đơn giản
Nếu bạn không biết bạn đang tìm gì, bạn sẽ không bao giờ tìm thấy nó. Hãy dành thời gian trả lời các câu hỏi như: Làm thế nào chúng ta đo được thành công, hiệu quả, và giá trị? Và thậm chí còn quan trọng hơn, chúng ta sẽ làm gì với thông tin khi tìm thấy nó?
Hãy giữ mục tiêu của bạn luôn đơn giản, ít nhất là khi bắt đầu. Lượng thông tin chảy tại bất kỳ thời điểm nào đều có thể vô cùng lớn.
Ảnh minh họa: IBM.
Trên thực tế, trong năm 2015, IBM ghi nhận trên thế giới tạo ra 2,5 quintillion byte (2,5 tỷ gigabyte) dữ liệu mỗi ngày. Thậm chí còn đáng ngạc nhiên hơn, công ty ước tính khoảng 90 phần trăm dữ liệu của thế giới được tạo ra chỉ trong vòng hai năm trở lại đây.
Luồng dữ liệu lớn như vậy có thể dẫn đến việc "tê liệt bởi phân tích". Nó có thể biến chúng ta thành con nai bị bẫy trong hàng tá đèn pha ngôn từ của lượng dữ liệu áp đảo.
Để khắc phục điều này, cần tránh các mục tiêu phân tích quá rắc rối. Hãy bắt đầu chậm rãi và học cách tin tưởng dữ liệu của mình thông qua các kết quả rõ ràng trước khi tiếp tục với các sáng kiến quá phức tạp.
Thực tế là, cho dù chúng ta có thích hay không thì thay đổi đang hiện hữu ở đây. Phân tích có sức mạnh phá vỡ gần như tất cả các bộ phận của nền kinh tế hiện nay, thay đổi mọi thứ từ cách chúng ta vận hành doanh nghiệp đến loại hình doanh nghiệp chúng ta sở hữu.
Big Data vẫn ở đây, với toàn bộ tiềm năng của mình. Nó có thể dẫn dắt công ty bạn đến những bậc thang thành công mà bạn không thể tượng tượng đến.
Quỳnh Nga / Forbes
Nguồn Doanh Nhân Sài Gòn