Chiến lược dữ liệu là gì?

Một chiến lược dữ liệu phù hợp sẽ mang đến nhiều lợi ích:

Giải quyết các thách thức về quản lý dữ liệu

Hầu hết các tổ chức đều trải qua những thách thức về quản lý dữ liệu như các lô cốt dữ liệu, bản sao dữ liệu trong nhiều đơn vị kinh doanh, không đủ luồng dữ liệu giữa các bộ phận và các mối ưu tiên dữ liệu thiếu đi tính rõ ràng. Chiến lược dữ liệu cho phép các công ty giải quyết những thách thức này qua việc chia sẻ và đơn giản hóa khả năng truy cập dữ liệu một cách an toàn. Bạn có thể khai phá giá trị của dữ liệu nhằm đáp ứng các sáng kiến kinh doanh. Tính liên kết cao trong dữ liệu và khả năng truy cập đúng dữ liệu vào đúng thời điểm giúp các tổ chức chuẩn bị cho tương lai hoặc cho các tình huống bất ngờ.

Cải thiện trải nghiệm và mức độ gắn bó của khách hàng

Các tổ chức sử dụng dữ liệu và nội dung phân tích để hiểu thêm về khách hàng, cũng như để nâng cao trải nghiệm của họ. Từ trải nghiệm trực tuyến cho đến trung tâm liên hệ, các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu để tạo ra thêm nhiều giá trị cho khách hàng và chủ động giải quyết các nhu cầu cần đáp ứng. Dữ liệu cũng giúp các tổ chức tạo ra cơ hội kinh doanh hoặc kiếm tiền mới, đồng thời xây dựng các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa triệt để theo nhu cầu của khách hàng. Trải nghiệm cá nhân hóa cũng tăng cường mức độ trung thành của khách hàng theo thời gian.

Đạt tính hoàn thiện trong phân tích

Mô hình phát triển phân tích của Gartner xác định bốn bước hoàn thiện phân tích. Các tổ chức thường bắt đầu phân tích theo mô tả và phân tích theo chẩn đoán để nắm bắt tình hình và lý do. Tính hoàn thiện trong phân tích đạt được khi tổ chức chuyển sang phân tích theo dự đoán, sử dụng dữ liệu để trả lời cho câu hỏi “chuyện gì sẽ xảy ra”. Các tổ chức đang trong giai đoạn cuối của quá trình hoàn thiện áp dụng phân tích theo quy định để đạt được những kết quả định trước. Do đó, chiến lược dữ liệu trình bày một kế hoạch chi tiết giúp tổ chức của bạn hoạt động bằng những quyết định dựa trên thông tin dự đoán trước thay vì thông tin thu được sau khi xảy ra sự kiện.

Xây dựng các ứng dụng được kiểm chứng trong tương lai, như ML và AI tạo sinh

Dữ liệu là cốt lõi của các ứng dụng ML và AI tạo sinh. Các mô hình ML và AI đòi hỏi phải có khả năng dễ dàng thu nạp và quản lý dữ liệu để đào tạo các mô hình và chạy suy luận. Chiến lược dữ liệu gồm dữ liệu cung cấp các trường hợp sử dụng như nhận dạng hình ảnh, dự báo và tìm kiếm thông minh cho ứng dụng. Bạn cũng cần tính đến quản trị ML, bao gồm quản lý các mô hình dữ liệu của bạn.

Tạo một môi trường dữ liệu toàn tổ chức

Chiến lược dữ liệu đưa ra lộ trình cải thiện khả năng thông hiểu dữ liệu và mức sử dụng hiệu quả trên toàn tổ chức. Đội ngũ đa dạng có thể hợp tác làm việc để tăng cường chất lượng dữ liệu và độ chuẩn xác của hoạt động thu thập dữ liệu. Chưa hết, bạn còn có thể phát triển nội dung đào tạo tùy chỉnh và tạo các lộ trình học tập cho cộng tác viên, đi từ người mới bắt đầu cho đến chuyên gia trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu.

Hỗ trợ việc tuân thủ quy định

Chiến lược dữ liệu hiệu quả giúp cải thiện tính bảo mật dữ liệu bằng cách triển khai các biện pháp giới hạn truy cập dữ liệu trái phép. Bạn có thể xem xét tất cả quy tắc và quy định quản trị dữ liệu khi xác định các chính sách và quy trình. Bạn có thể lên kế hoạch kỹ lưỡng cho mọi hoạt động để đảm bảo việc quản lý dữ liệu doanh nghiệp duy trì được quyền riêng tư, tính bảo mật và sự toàn vẹn của dữ liệu ở mọi thời điểm.

Có hai phương pháp chính để tạo lập một chiến lược dữ liệu cho tổ chức của bạn.

Tập trung

Cách tiếp cận theo hướng kiểm soát có tính tập trung cao đối với quản lý dữ liệu thường bao gồm một nguồn tin cậy duy nhất cho mọi danh mục dữ liệu lớn. Ví dụ: chỉ có một nguồn dữ liệu doanh thu, khách hàng hoặc kinh doanh chính. Các hệ thống dữ liệu thu thập dữ liệu từ một số nguồn, làm sạch và lưu trữ dữ liệu đó trong kho trung tâm này. Do đó, bảo vệ dữ liệu giảm thiểu rủi ro hạ nguồn bằng cách xác định, chuẩn hóa và quản trị các nguồn dữ liệu chính thức nhằm duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu truyền qua các hệ thống nội bộ của công ty. Phương pháp này ưu tiên các hoạt động như:

• Tuân thủ và chấp hành quy định
• Phân tích phát hiện gian lận
• Biện pháp bảo mật để chống trộm cắp

Phi tập trung

Cách tiếp cận phi tập trung bổ sung tính linh hoạt cho các hệ thống quản lý dữ liệu được quản trị tập trung. Phương pháp này nhận thấy rằng nhiều đơn vị kinh doanh diễn giải cùng một dữ liệu theo cách khác nhau. Phương pháp này đáp ứng những cách diễn giải khác nhau đó qua việc cho phép chuyển đổi dữ liệu được kiểm soát mà có thể ánh xạ trở lại nguồn tin cậy duy nhất một cách an toàn.

Ví dụ: xét trường hợp cả hai phòng tài chính và tiếp thị cung cấp các báo cáo hàng tháng về nguồn vốn đã chi cho quảng cáo trên mạng xã hội. Phòng tiếp thị chuyên phân tích hiệu quả quảng cáo đưa ra báo cáo về tác động của nguồn vốn đã chi đối với số lượt nhấp và lượt xem. Phòng tài chính báo cáo ảnh hưởng của nguồn vốn đã chi đối với dòng tiền. Các báo cáo chứa những số liệu khác nhau, nhưng đều biểu thị một phiên bản dữ kiện chính xác.

Cân bằng cách tiếp cận chiến lược dữ liệu

Mọi công ty đều cần kết hợp cả cách tiếp cận tập trung lẫn phi tập trung cho chiến lược dữ liệu để đạt được thành công, nhưng việc giữ thế cân bằng thích hợp lại rất phức tạp. Các cách tiếp cận phi tập trung thường là các hoạt động theo thời gian thực và phù hợp hơn đối với các bộ phận chức năng của doanh nghiệp tập trung vào khách hàng, chẳng hạn như tiếp thị và bán hàng. Các cách tiếp cận tập trung giữ vai trò quan trọng hơn đối với các bộ phận pháp chế, tài chính, tuân thủ và CNTT. Một chiến lược dữ liệu cân bằng sẽ mang lại cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp sự linh hoạt để điều chỉnh nguồn tin cậy duy nhất theo cách nhất quán nhằm đáp ứng nhu cầu kinh doanh tốt hơn.

Xác định các sáng kiến kinh doanh được cấp vốn

Bước đầu tiên là điều chỉnh theo các sáng kiến kinh doanh được cấp vốn. Để làm vậy, bạn có thể sử dụng phương pháp bắt đầu từ vạch đích của Amazon. Tiếp theo, xác định xem dữ liệu nào cần thiết cho các sáng kiến kinh doanh đó.  Sau đó, xác định các tính năng dữ liệu cần thiết để hỗ trợ sáng kiến kinh doanh.

Dưới đây là ví dụ về các bước để xây dựng chiến lược dữ liệu:  

• Hỗ trợ sáng kiến kinh doanh được cấp vốn của người khác
• Xác định các tính năng dữ liệu cần có
• Xác định tình trạng của dữ liệu cần thiết
• Xây dựng lộ trình chiến lược dữ liệu
• Xác định thực tiễn vận hành doanh nghiệp có thể hỗ trợ chiến lược dữ liệu của bạn, chẳng hạn như kiến trúc doanh nghiệp và quản lý dự án
• Tích hợp với các chương trình chiến lược AI

Thành lập đội ngũ

Việc tìm đúng người có quan điểm đa dạng giữ vai trò rất quan trọng đối với sự thành công của chiến lược dữ liệu. Đội ngũ của bạn sẽ chịu trách nhiệm cho một số tác vụ, có thể bao gồm như sau:

• Phân bổ và phân phối tài nguyên
• Xây dựng và cải thiện chính sách
• Giải quyết các vấn đề phát sinh liên quan đến dữ liệu
• Truyền đạt trạng thái và kết quả chương trình

Bạn cũng có thể chỉ định các vai trò quản trị dữ liệu để xác định ai là người chịu trách nhiệm triển khai công nghệ, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn và cập nhật về thay đổi chính sách cho mọi người.

Tối ưu hóa kiến trúc dữ liệu của bạn

Mọi chiến lược dữ liệu đều cần các công cụ và công nghệ phù hợp để được triển khai thành công. Bạn sẽ cần phải đánh giá cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện tại, phân tích cách các đội ngũ khác nhau hiện đang sử dụng dữ liệu và xác định mọi lỗ hổng cần giải quyết. Bước này thường bao gồm việc đưa ra những quyết định lấy công nghệ làm trọng tâm dựa trên yêu cầu của bạn, có thể bao gồm như sau:

• Khối lượng và loại dữ liệu
• Chất lượng và phân tích dữ liệu
• Bảo mật và tuân thủ
• Vòng đời dữ liệu

Sau cùng, mục tiêu của bạn là tạo ra một chiến lược dữ liệu giúp dữ liệu có tính chất dễ truy cập, dễ chia sẻ và hữu ích ở mức cao nhất có thể cho mọi bên liên quan cần đến, đi kèm với các biện pháp kiểm soát bảo mật tại chỗ phù hợp.

Tích hợp với chương trình chiến lược AI

Để tạo ra giá trị từ AI và ML, dữ liệu cơ sở phải đáp ứng nhu cầu của các sáng kiến cụ thể liên quan đến mô hình AI và ML để đảm bảo chất lượng thích hợp về dữ liệu, tích hợp, tính bảo mật, v.v. Do đó, cần có sự hợp tác giữa nhóm chiến lược AI và chiến lược dữ liệu.

Cân nhắc quản trị riêng dành cho AI/ML

AI/ML mang lại các tính năng mới mà chúng ta cần tính đến trong chiến lược dữ liệu. Ví dụ:

• Kho đặc trưng
• Tuân thủ quy định bổ sung
• MLOps
• Cân nhắc đạo đức mới
• Cân nhắc AI tạo sinh