Young Agencies #15: DataBee – “Định hướng trở thành insight-driven agency nhờ vào sức mạnh của hệ thống Agile BI”

“Tại Việt Nam, không nhiều agency hoạt động theo mô hình Data Consultancy. Một số đơn vị có dịch vụ này đều là những tập đoàn lớn như KPMG, FPT... Điều đó giới hạn khả năng tiếp cận dịch vụ của những doanh nghiệp SMEs vì hạn chế về ngân sách, nguồn lực, và dữ liệu. Do vậy, tôi quyết định thành lập Data Consultant Agency DataBee”.

Trên đây là chia sẻ của chị Mai Thị Kim Ngân – Nhà sáng lập của agency chuyên về dữ liệu có tên DataBee, trong số thứ 15 của series Young Agencies. Được biết, chị Ngân là Thạc sĩ Quản trị kinh doanh và Thạc sĩ Hệ thống thông tin quản lý, đã có nhiều năm kinh nghiệm làm việc tại các công ty như Prudential, Shinhan Finance, chuyên gia phân tích dữ liệu tại VietCredit, và gần đây nhất chị đang là Data Analytics Consultant cho công ty IT tại Nhật Bản.

Mời bạn đọc cùng Brands Vietnam tìm hiểu thêm về hành trình thành lập DataBee qua những lời bộc bạch của chị Ngân trong bài viết dưới đây.

Young Agencies là series do Brands Vietnam sản xuất nhằm giới thiệu những agency trẻ, triển vọng trong lĩnh vực tiếp thị, truyền thông và quảng cáo của Việt Nam hiện nay. Bởi những nhân tố trẻ, tài năng cần được trao cơ hội để làm mới cũng như nâng cao chuẩn mực của ngành.

Nếu bạn là một agency trẻ thoả mãn hai điều kiện sau: Founder khởi nghiệp trước 30 tuổi và Agency hoạt động dưới 3 năm, hãy gửi portfolio cho chúng tôi qua email: [email protected]. Có thể bạn sẽ trở thành nhân vật tiếp theo của series này.

* Đầu tiên, chị hãy chia sẻ về cơ duyên thành lập DataBee?

Tôi đã ấp ủ ý định thành lập agency chuyên về dữ liệu từ 2 năm trước. Quan sát những biến đổi thị trường trong thời gian qua, tôi nhận thấy bây giờ là thời điểm thích hợp để hiện thực hoá mong muốn của mình. 

Tại Việt Nam, số lượng agency hoạt động theo mô hình Data Consultancy không nhiều. Đa phần dịch vụ này đến từ các tập đoàn lớn như KPMG, FPT… Theo đó, khách hàng của họ cũng là những doanh nghiệp quy mô lớn. Điều này vô tình giới hạn khả năng tiếp cận dịch vụ của các doanh nghiệp SMEs vì hạn chế về ngân sách và nguồn lực. Trong khi đó, SMEs chiếm đến hơn 90% số lượng doanh nghiệp tại Việt Nam, và nhu cầu chuyển đổi số của họ lại không ngừng gia tăng. 

Mặt khác, nhiều doanh nghiệp SMEs có thu thập và lưu trữ dữ liệu nhưng không có nhân lực để tập trung (centralized data) và phân tích dữ liệu rồi đúc kết thành insight. Thậm chí, nhiều SME tuyển được nhân sự thì cũng khó mà giữ chân họ. Bởi nhiều năm trong nghề, tôi thấy phần lớn người làm dữ liệu thích làm việc ở những công ty lớn với lượng dữ liệu khổng lồ và nhiều công cụ. 

Do đó, với mong muốn mang dịch vụ Data Consultancy đến với nhóm doanh nghiệp SMEs, tôi thành lập DataBee.

* Thách thức ban đầu mà DataBee gặp phải là gì?

Giống với nhiều startup ở giai đoạn đầu thành lập, tìm kiếm khách hàng là thách thức đầu tiên của DataBee. Nhưng tôi cảm thấy may mắn khi có được những khách hàng đầu tiên nhờ uy tín mà bản thân xây dựng được thông qua hocdataonline.com (nền tảng dạy khoa học dữ liệu/ phân tích dữ liệu được tôi thành lập vào năm 2020). 

Tuy nhiên theo tôi, cái khó nhất không phải là tìm kiếm khách hàng mà là xây dựng được mô hình kinh doanh tạo ra giá trị cho khách hàng từ dữ liệu. Thành quả có được sẽ là cơ sở tạo dựng danh tiếng cho DataBee, từ đó khách hàng cũng tự tìm đến mình khi có nhu cầu mà không cần phải quảng cáo rầm rộ.

Một thách thức khác là thuyết phục khách hàng mục tiêu, tức doanh nghiệp SMEs, đầu tư số tiền ban đầu để xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu. Câu nói “dữ liệu là vàng” đã phản ánh trọn vẹn tầm quan trọng của nó trong kỷ nguyên số, giúp doanh nghiệp tăng trưởng và phát triển. Nhưng việc khó tiếp cận đến các giải pháp dữ liệu đã khiến nhiều SMEs chưa nhận ra ích lợi của chúng. 

Cụ thể, chi phí trung bình để xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu lên đến 10-20 nghìn USD. Dù ngày nay, có nhiều dịch vụ cho thuê điện toán đám mây với mức phí hợp lý, nhưng quy trình sử dụng hay phí tư vấn để nắm rõ cách quản lý, vận hành cũng khá đắt đỏ. Vì thế mà nhiều SMEs chưa có cơ hội để hiểu hết lợi ích mà những hệ thống này mang lại, rồi ngần ngại đầu tư một khoản tiền lớn ngay từ đầu. 

Nhìn chung, tìm kiếm khách hàng và thuyết phục họ đầu tư chi phí ban đầu để xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu là 2 thách thức chính mà DataBee đang đối diện.

Nguồn: Pexels

* Những kinh nghiệm trước đó đã giúp ích gì cho chị trong việc xây dựng và vận hành DataBee?

Có thể nói, sự kết hợp 2 kỹ năng chuyên môn về dữ liệu và quản lý doanh nghiệp đã giúp tôi rất nhiều khi xây dựng DataBee. Hai kỹ năng này có được là nhờ quá trình học tập, làm việc tại tập đoàn lớn và kinh nghiệm khởi nghiệp. 

Ngoài hocdataonline.com, tôi từng thành lập công ty ở các mảng Marketing, ứng dụng di động, Analytics Consultant… Nhưng lúc đấy, khởi nghiệp song song với làm việc hành chính, dạy học đã khiến tôi không thể tập trung hoàn toàn vào công ty nên đành phải dừng lại. Trong khoảng thời gian ngắn ngủi đó, tôi học được cách quản lý công ty, nhân sự; thấu hiểu mong muốn khách hàng; xây dựng mô hình kinh doanh… Và đây là lúc tôi ứng dụng những bài học ấy vào việc xây dựng DataBee.

* Chị có thể chia sẻ ý tưởng tên gọi DataBee bắt nguồn từ đâu?

Từ DataBee, có thể dễ dàng nhận thấy chuyên môn của agency là dữ liệu. Còn phần “Bee” (con ong) biểu tượng cho sự chăm chỉ, cần mẫn, trách nhiệm cũng chính là tính cách mà bản thân tôi và đội ngũ đề cao. Tôi tự nhìn nhận những thành công mình đạt được đến nay là nhờ sự “cần cù bù thông minh”. Bên cạnh đó là sự cố gắng góp nhặt từng chút một từ kinh nghiệm cuộc sống, công việc… với mong muốn có thể xây dựng được một tổ ong vững vàng.

* Vậy DataBee hiện đang cung cấp những dịch vụ nào thưa chị?

Hiện tại, DataBee còn đang xây dựng và hoàn thiện hơn các dịch vụ của mình nhằm hỗ trợ khách hàng trong từng bước từ tập trung dữ liệu đến tạo ra insight từ lượng dữ liệu đó. Ở đây, tôi sẽ nói khái quát một số dịch vụ chính yếu của DataBee như Data Warehouse/ Data Lake, Data Governance, Business Intelligence (BI), Training & Transfer.

Thứ nhất với Data Warehouse/ Data Lake, chúng tôi sẽ giúp khách hàng tập trung (centralized) dữ liệu hiện có của doanh nghiệp và vận chuyển chúng đến kho. Hệ thống này cũng giúp cập nhật, sắp xếp dữ liệu mới một cách tự động. Sau khi xây dựng Data Warehouse chuẩn chỉnh, chúng tôi thiết kế cho khách hàng các báo cáo, dashboard để theo dõi tình hình hoạt động của doanh nghiệp, bộ phận hoặc quy trình cụ thể dễ dàng hơn.

Và qua Data Governance, chúng tôi giúp khách hàng đảm bảo an ninh, quyền riêng tư; kiểm soát chất lượng; và khai thác hiệu quả dữ liệu trong Data Warehouse.

Kế đến là hệ thống BI của DataBee hỗ trợ khách hàng chuyển đổi dữ liệu thành các insight có khả năng thúc đẩy hành động (Actionable Insights), tìm hiểu tình trạng của doanh nghiệp, để từ đó đưa ra quyết định kinh doanh. 

Sau cùng, Training và Transfer là một trong những dịch vụ tạo sự khác biệt cho DataBee. Nghĩa là trong trường hợp khách hàng muốn tự vận hành công cụ, nền tảng, chúng tôi sẽ lên kế hoạch đào tạo và bàn giao sản phẩm lại cho họ.

* Nói thêm về hệ thống BI, theo chị, hệ thống này phù hợp với loại hình doanh nghiệp nào? Liệu SMEs có cần hệ thống BI không, vì sao?

BI được xem như một sáng kiến chiến lược để doanh nghiệp SMEs từng bước thay đổi hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Tôi nghĩ bất kỳ công ty nào cũng cần đến hệ thống BI để đo lường và theo dõi hiệu suất kinh doanh. Tuy nhiên, nhiều chủ doanh nghiệp vẫn cho rằng các SMEs không cần đến hệ thống này để phân tích dữ liệu. Lần nữa, quan điểm này có lẽ là do họ chưa hiểu hết cách hoạt động cũng như lợi ích mà BI mang lại. 

BI được xem như một sáng kiến chiến lược để doanh nghiệp SMEs từng bước thay đổi hiệu quả hoạt động kinh doanh của mình. Bởi SMEs cần phải liên tục tối đa hoá hiệu quả kinh doanh để tồn tại và tăng trưởng, hoặc đối mặt với việc mua lại/ hợp nhất bởi các tập đoàn trong bối cảnh chi phí đầu vào (nhân lực, hàng hoá…) ngày càng tăng. Những thách thức này khiến BI trở nên quan trọng hơn cả đối với các doanh nghiệp SMEs.

* Vậy quy trình cung cấp những dịch vụ kể trên diễn ra như thế nào thưa chị?

Quy trình làm việc tại DataBee thường trải qua 3 giai đoạn sau.

Chúng tôi bắt đầu với việc nhận brief và làm rõ yêu cầu của khách hàng. Đây là một trong những giai đoạn tốn nhiều thời gian nhất. Bởi như tôi đã đề cập ban đầu, nhiều doanh nghiệp SMEs chưa hiểu rõ về dữ liệu cũng như những việc cần làm với chúng để tạo ra giá trị. Nên việc hiểu rõ mục tiêu, nhiệm vụ của mỗi bên ngay từ đầu là vô cùng quan trọng để quá trình làm việc về sau suôn sẻ hơn. 

Kế đến là dựa trên những công việc đã chốt, chúng tôi tiến hành báo giá và tiếp tục trao đổi, điều chỉnh để đạt thoả thuận cuối cùng. 

Phần còn lại là triển khai công việc theo timeline đã định. Ở giai đoạn này, chúng tôi ứng dụng phương pháp quản lý dự án Agile và chia các đầu việc thành từng Sprint. Mỗi Sprint thường kéo dài từ 2-3 tuần, bao gồm các việc từ lập kế hoạch đến thực thi và cho ra đời từng phần nhỏ của sản phẩm cuối. Kết thúc mỗi Sprint, chúng tôi sẽ họp cùng khách hàng để tổng hợp, đánh giá những thành công, thách thức và đưa ra giải pháp. 

Ưu điểm của phương pháp Agile là người quản lý sẽ dễ dàng phát hiện, điều chỉnh những sai sót cũng như đáp ứng với những nhu cầu thay đổi của khách hàng. Hơn nữa, phương pháp này đề cao sự đồng hành sâu sát của agency và khách hàng. Có như vậy, hai bên mới tạo ra được các sản phẩm có sức ảnh hưởng và mang lại giá trị gia tăng cho doanh nghiệp.

* Với quá trình làm việc dài hơi và sâu sát như thế, chị có thể cho biết cần bao nhiêu người để hoàn thành một dự án?

Vì quy mô DataBee cũng còn nhỏ nên việc triển khai không cần thông qua quá nhiều phòng ban, thứ bậc. Và việc ứng dụng phương pháp quản lý Agile cho phép nhân viên có thể tự chủ công việc của họ miễn sao vẫn cam kết kết quả cuối cùng cho khách hàng. 

Theo đó, thông thường mỗi dự án sẽ gồm tối thiểu 3 người: 1 Data Engineer làm Data Pipeline (đường ống dữ liệu) để dẫn dữ liệu về một nơi tập trung; 1 Data Analyst để đúc kết insight từ những dữ liệu đó; 1 Project Manager để quản lý timeline và làm việc trực tiếp với khách hàng. Và tôi sẽ có nhiệm vụ quan sát tổng quan tình hình, điều phối nhân sự, công việc để tối ưu chi phí vận hành doanh nghiệp.

* Văn hoá doanh nghiệp và con người mà DataBee đang theo đuổi là gì?

Về văn hoá doanh nghiệp, tôi đang muốn xây dựng mô hình làm việc hybrid. Tôi sẽ không giám sát chi tiết công việc của nhân viên. Thay vào đó, nhân viên cần đảm bảo 2 điều: là truyền tải được kết quả tốt trong quá trình làm việc và kề vai sát cánh với khách hàng.

Còn về con người, tôi đề cao những bạn trẻ ham học hỏi. Bởi trong ngành này, nếu bạn không ham hỏi, cập nhật kiến thức mới, công nghệ mới thì sẽ thụt lùi, và không thể phát triển.

Nguồn: metlife

* Vậy định hướng phát triển trong thời gian tới của DataBee là gì?

Trước mắt trong năm nay, tôi sẽ tập trung hoàn thiện mô hình kinh doanh và tập trung vào nhóm khách hàng là những doanh nghiệp SMEs trong nước. Đến năm sau, tôi bắt đầu lên kế hoạch mở rộng ra thị trường nước ngoài. Hiện tại, Anh, Mỹ, Trung Quốc là 3 thị trường mà tôi muốn hướng tới. 

Với định hướng phát triển ở các thị trường quốc tế, tôi quyết định vận dụng thế mạnh đào tạo nhân lực sẵn có của mình để các bạn học viên trực tiếp làm việc với các doanh nghiệp nước ngoài sau khi kết thúc khoá đào tạo. Hướng triển khai này sẽ tiết kiệm thời gian cho cả DataBee và khách hàng thay vì thông qua đơn vị outsource trung gian như hiện tại. 

* Cảm ơn những chia sẻ của chị.

Để tìm hiểu thêm dịch vụ của DataBee mời bạn tham khảo website: https://www.databee.com.vn/

Xem thêm bài viết cùng series tại đây.

Nghe thêm podcasts cùng chuyên mục tại đây.

Thảo Nguyên / Brands Vietnam
* Nguồn: Brands Vietnam