EnglishBigdatauni.com Follow Fanpage Contact
Bối cảnh Data culture
Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 không còn là xu hướng mới nổi, không còn là thuật ngữ xa lạ đối với các quốc gia, các công ty, tổ chức thuộc bất kỳ ngành và lĩnh vực nào. Trong những năm vừa qua nó được nhắc đến rất nhiều ở các trang báo, ở các kênh tin tức, truyền thông, mạng xã hội. Chúng ta không chỉ được nghe đến mà có khi đã từng tiếp xúc nó, được trải nghiệm thông qua các thiết bị điện tử thông minh. Trí tuệ nhân tạo (AI), Big Data, Internet vạn vật (Internet of Things – I.o.T) là những thuật ngữ quen thuộc khác được đề cập bên cạnh “cách mạng công nghệ 4.0”. Tất cả xuất hiện với mục đích nhấn mạnh bối cảnh hiện tại: thời đại của công nghệ phát triển vượt qua trí tưởng tượng của con người, với tốc độ chóng mặt.
Yêu cầu cập nhật, ứng dụng các nền tảng công nghệ tiên tiến đối với các quốc gia là điều tối quan trọng, và là điều kiện cần để hội nhập với thế giới, còn đối với các công ty hoạt động trong môi trường kinh doanh cạnh tranh gay gắt, khốc liệt như hiện nay thì nó là “yếu tố sống còn”, là “vũ khí” để vượt qua các đối thủ, tạo điều kiện để tăng trưởng bền vững trong tương lai.
Chuyển đổi số (Digital transformation) có lẽ là thuật ngữ mà các doanh nghiệp nghe đến nhiều hơn, đặc biệt là trong năm vừa qua khi khủng hoảng dịch bệnh Covid – 19 hoành hành, và tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động, lợi nhuận. Remote working – xu hướng nhân viên làm việc từ xa, Online shopping – xu hướng khách hàng mua sắm trực tuyến hơn tại cửa hàng vì nỗi lo dịch bệnh, hay xu hướng các loại hình dịch vụ khác đều được đưa sang nền tảng trực tuyến,…
Covid – 19 tuy là thứ mà nhân loại muốn quên nhất ở thời điểm hiện tại và trong tương lai nhưng nó đã tạo ra một cuộc cách mạng mới trong từng tổ chức. Đó là việc bắt đầu triển khai hay đẩy mạnh ứng dụng công nghệ vào mọi hoạt động kinh doanh để tiếp cận, giữ chân nhiều khách hàng hơn, để nhìn lại toàn bộ các mô hình, quy trình vận hành, tối ưu chúng nhờ vào sức mạnh của công nghệ bên cạnh, cũng như điều chỉnh các chiến lược phù hợp trong đó ưu tiên xây dựng thế mạnh về công nghệ. Đây chính cách giải thích đơn giản về Chuyển đổi số.
Nhiều người thường nhầm lẫn Số hóa (Digitization) và Chuyển đổi số là một, giống nhau. Thực chất không phải, Số hóa đề cập đến việc chuyển đổi thông tin trên giấy và các quy trình thủ công thành định dạng kỹ thuật số trong đó thông tin được tổ chức thành các dữ liệu dạng bit và byte chỉ được đọc trên máy tính, hoặc các thiết bị tương tự. Số hóa chỉ là một phần của Chuyển đổi số, có thể coi là bước ban đầu của Chuyển đổi số.
Điều kiện để Chuyển đổi số thành công không chỉ đơn giản bắt đầu từ quá trình Số hóa, không chỉ đơn thuần là xuất phát từ nền tảng công nghệ mạnh mà trước hết nó nằm trong chính cách tổ chức định hướng dữ liệu (data – driven).
Định hướng dữ liệu có thể ít được nói đến, hay thậm chí phớt lờ bởi nhiều doanh nghiệp Việt Nam do nhiều nguyên nhân khác nhau từ tư duy kinh doanh, cho đến nhân lực, nguồn lực tài chính,… Định hướng dữ liệu hiểu đơn giản là sử dụng dữ liệu để phục vụ đưa ra các chiến lược, các quyết định hành động trong hầu hết các bộ phận của một công ty hay các khía cạnh khác nhau trong kinh doanh.
Nếu các bạn có tìm hiểu trên Google về Chuyển đổi số thì sẽ biết được “yếu tố dữ liệu” bên cạnh “yếu tố con người” là 2 yếu tố quan trọng ít nhất doanh nghiệp cần đáp ứng để chuyển đổi số. Số hóa dữ liệu, khai thác được giá trị từ nguồi tài sản dữ liệu phục vụ vào việc tối ưu các hoạt động, quy trình vận hành và nâng cao lợi nhuận kinh doanh một cách hiệu quả nhất sẽ góp phần rút ngắn quá trình Chuyển đổi số và thúc đẩy nó diễn ra tốt hơn, đặc biệt là giúp tổ chức phát hiện sớm các vấn đề, và đưa ra giải pháp khắc phục nhờ vào phân tích dữ liệu.
Định hướng dữ liệu đóng vai trò cốt lõi cả trước và sau Chuyển đổi số. Nguồn dữ liệu các công ty có được sẽ “dồi dào”, họ có thể tiến hành thu thập và khai thác khi các quy trình vận hành được ứng dụng công nghệ số. Dữ liệu sản xuất, dữ liệu vận chuyển, tồn kho, dữ liệu khách hàng, dữ liệu bán hàng, dữ liệu marketing,… rất nhiều và chắc chắn chứa đựng giá trị kinh doanh rất lớn. Tuy nhiên, để gặt hái được thành quả, để cho thấy được Chuyển đổi số là quyết định sáng suốt, các công ty phải biết mình cần làm gì với dữ liệu, và làm sao cho đúng nhất.
Thế nhưng như đã nói ở trên, “yếu tố con người” cũng rất quan trọng. Nhưng tạm thời khoan hãy nói đến vấn đề thiếu hụt nguồn lực có chuyên môn kỹ thuật và kinh nghiệm. Nó là phạm trù khác.
Cái chúng tôi muốn nói đến đó cách các cá nhân, nhân viên, đội nhóm làm việc với dữ liệu, chia sẻ dữ liệu, cam kết tuân thủ các quy tắc, chính sách liên quan như thế nào để quá trình định hướng dữ liệu hiệu quả, góp phần Chuyển đổi số thành công.
Nói cách khác Văn hóa dữ liệu (Data culture), hay Văn hóa định hướng dữ liệu (Data – driven culture) là khía cạnh khác rất đáng quan tâm.
Chúng ta đã nói quá nhiều về lợi ích của dữ liệu, của khai thác dữ liệu, cũng như tại sao các công ty cần định hướng dữ liệu trong các hoạt động kinh doanh của mình nhưng văn hóa dữ liệu lại thường bị bỏ quên. Những nhà lãnh đạo thường mắc sai lầm khi chỉ nghĩ rằng định hướng dữ liệu đơn giản là chỉ cần có đội ngũ chuyên môn và công nghệ phân tích hiện đại. Đó là lý do khiến họ không để ý đến “cái nhìn” của đội ngũ nhân viên về tầm quan trọng dữ liệu, liệu nhân viên có thực sự “sẵn sàng” để thay đổi cách làm việc, cách tiếp nhận, xử lý, chia sẻ, bảo mật dữ liệu mà vẫn phải đảm bảo chúng ở chất lượng tốt nhất? Liệu các phòng ban đã phối hợp tốt với các chuyên gia về dữ liệu để đưa kết quả phân tích vào ứng dụng thực tế và ra quyết định hay chưa? Các cá nhân, đội nhóm cho đến bộ phận, phòng ban có thực sự “buy – in” với tầm nhìn của tổ chức về định hướng chiến lược? Tổ chức đã thực sự liên kết thành một khối thống nhất tạo điều kiện cho dòng chảy dữ liệu, dòng chảy thông tin được luân chuyển xuyên suốt đến nơi cần khai thác và tạo ra giá trị?
Chủ đề bài viết lần này BigDataUni và các bạn sẽ tìm hiểu về Data culture – Văn hóa dữ liệu, với
- Phần 1 chúng ta chỉ tập trung làm rõ bối cảnh, khái niệm nên hiểu thế nào là đúng nhất về Data culture vì nó khá khó hiểu và dễ nhầm lẫn.
- Phần 2 cũng rất quan trọng, đề cập sâu hơn về lý do các tổ chức cần Văn hóa dữ liệu, các cách thức xây dựng và phát triển Văn hóa dữ liệu.
Bài viết được chúng tôi xây dựng thông qua tham khảo các nguồn tài liệu khác nhau về Data culture, từ các bài blog của những tổ chức lĩnh vực Data analytics, Data science, và ý kiến của những chuyên gia đến từ các công ty lớn – là minh chứng của Văn hóa dữ liệu phát triển.
BigDataUni từng cung cấp 2 bài viết về Data – driven Enterperise – Công ty định hướng dữ liệu. Các bạn nào chưa biết hay chưa rõ về Data – driven có thể tham khảo lại các bài viết theo link dưới đây:
Công ty định hướng dữ liệu (data – driven enterprise) (phần 1)
Công ty định hướng dữ liệu (data – driven enterprise) (phần 2)
Vậy thế nào là “Data Culture”?
Có nhiều người thường nhầm lẫn giữa 2 khái niệm “Văn hóa dữ liệu” (Data culture) và “Định hướng dữ liệu” (Data-driven culture). Định hướng dữ liệu mang nghĩa rộng hơn nó bao gồm từ quy trình, chính sách, vấn đề công nghệ, kỹ thuật, cách các bộ phận chức năng ứng dụng dữ liệu để ra quyết định để thu về giá trị, kiểm tra, giám sát, xây dựng tầm nhìn chiến lược dài hạn với dữ liệu,… Nói chung là nhiều khía cạnh.
Văn hóa dữ liệu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu mang lại, tại sao cần phân tích dữ liệu trong mọi hoạt động kinh doanh nhưng nó tập trung vào tư duy, cách nghĩ, cách “cư xử” hay “đối xử” của những cá nhân, nhân viên với dữ liệu họ nhận được, cách họ làm việc với dữ liệu, những quy tắc “thành văn” đến “bất thành văn” mà họ phải tuân theo, cách họ chia sẻ dữ liệu, phản hồi thông tin, đóng góp vào các hoạt động, “buy-in” – đồng thuận các quyết định liên quan đến tài sản dữ liệu của tổ chức cách tổ chức hỗ trợ họ hay cách tổ chức liên kết các giá trị cốt lõi với các giá trị mà các cá nhân, đội nhóm, bộ phận phòng ban muốn nhận được khi tiến hành định hướng dữ liệu.
Nhưng trước khi nói sâu về Văn hóa dữ liệu, chúng ta bàn một chút về sự cần thiết của phát triển Văn hóa tổ chức (Organizational culture). Xây dựng văn hóa tổ chức vốn dĩ đã khó, và không được đề cao không chỉ ở các công ty nước ngoài mà cả các doanh nghiệp Việt Nam.
Văn hóa của một tổ chức giúp nhân viên xác định cách thức hành xử đúng nhất, và phù hợp trong tổ chức. Văn hóa này bao gồm những niềm tin và giá trị được chia sẻ bởi các nhà lãnh đạo, sau đó được truyền đạt và củng cố thông qua các phương tiện truyền thông khác nhau, cuối cùng là định hình nhận thức, hành vi và sự hiểu biết của nhân viên.
Văn hóa tổ chức là một hệ thống các giả định, giá trị và niềm tin được chia sẻ, dùng để điều chỉnh cách mọi người hành xử trong tổ chức. Những giá trị được chia sẻ này có ảnh hưởng mạnh mẽ đến mọi người trong tổ chức và quyết định cách họ ăn mặc, hành động và thực hiện công việc của mình. Mọi tổ chức đều phát triển và duy trì một nền văn hóa độc đáo, nó cung cấp các hướng dẫn và ranh giới cho hành vi của các các nhân trong chính tổ chức.
Covid-19 là cơn ác mộng muốn quên nhất của công ty lĩnh vực kinh doanh trong năm 2020 vừa qua, và thậm chí năm mới 2021. Tác động tiêu cực của nó lên xu hướng, nhu cầu tiêu dùng của khách hàng, lên thị trường, lên các mô hình hoạt động, lên các chức năng vận hành, lên chiến lược, kế hoạch, lên nguồn lực và sau cùng là lợi nhuận của mỗi công ty đã được nói đến rất nhiều trên khắp các phương tiện truyền thông tại các quốc gia.
Tuy nhiên vẫn còn một thứ quan trọng mà thường được xem nhẹ nhưng nếu bị ảnh hưởng mạnh do Covid-19, hậu quả để lại là rất lớn, có khi gây ra sự bất ổn, kìm hãm sự phát triển, và tăng truỏng của mỗi tổ chức. Đó chính là văn hóa tổ chức
Nhiều công ty chỉ đăm đăm, tập trung vào cách làm thế nào để duy trì được doanh thu, đảm bảo được hoạt động, cắt giảm được chi phí, tối ưu được các quy trình trong bối cảnh khủng hoảng như hiện nay. Thế nhưng tất cả chỉ làm giải pháp tạm thời.
Trong tương lai sắp tới liệu có khủng hoảng nào khác giống Covid-19 sẽ xảy ra hay không? Để tạo bệ phóng hay đơn giản là tiền đề để tổ chức tiếp tục, phát triển, đi lên, đạt được tầm nhìn, mục tiêu bất chấp mọi khủng hoảng thì cần phải có tối thiểu các năng lực như Agility – nhạy bén, Adaptability – Thích ứng, Flexibility – Linh hoạt, và Creativity – Sáng tạo.
Tất cả năng lực trên tổ chức chỉ có được thông qua 1 con đường duy nhất – Văn hóa tổ chức mà ở đó mức độ gắn kết, liên kết, cam kết của tất cả cá nhân được đẩy lên mức cao nhất. Có nghĩa là liên kết tất cả các bộ phận, các chức năng, quy trình, các đội nhóm, cá nhân vào giá trị chung, tầm nhìn chung, giá trị cốt lõi của tổ chức. Đây sẽ là lá chắn phòng vệ giúp tổ chức sẽ không bị “sụp đổ” dù thách thức, khủng hoảng có lớn cỡ nào.
Và khi Văn hóa gắn kết được duy trì – Culture Continuity – trong mọi hoàn cảnh, tổ chức đã có cho mình công cụ để thành công. Theo Jim Collins, trong cuốn sách “Good to Great” của mình, ông từng nhận định “Các công ty có sự liên kết sẽ tạo ra lợi nhuận gấp 6 lần các công ty không có sự liên kết”
Mặc dù không phải chịu tác động quá nặng nề từ Covid-19, nhưng văn hóa liên kết của các doanh nghiệp Việt Nam, cụ thể ở những doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ từ trước đến nay chưa thực sự được coi trọng, mặc dù nó đã lâu không còn là xu hướng, hay thuật ngữ mói lạ. Đây cũng là một trong các lý do khiến những doanh nghiệp nước ta dễ “sụp đổ” khi đối mặt với khủng hoảng.
Quay lại với văn hóa dữ liệu
Văn hóa dữ liệu dĩ nhiên cũng là một phần của văn hóa tổ chức. Từ khái niệm của văn hóa tổ chức chúng ta có thể tự suy ra phần nào khái niệm của Data culture. Ngắn gọn nhất, đó là văn hóa dữ liệu là bộ các quy tắc, công cụ hỗ trợ các cá nhân, đội nhóm, phòng ban cách ứng xử, cách thực hiện đúng nhất, phù hợp nhất với các công việc liên quan đến dữ liệu hay cách dùng tài sản dữ liệu của tổ chức sao cho hiệu quả nhất. Văn hóa dữ liệu cũng như văn hóa tổ chức nó chỉ có thể định hình rõ nhất bởi chính con người
Tuy nhiên nếu cắt nghĩa như vậy về Văn hóa dữ liệu, chúng ta vô tình chỉ coi nó là các quy tắc, quy luật mà thôi. Thực chất không phải như vậy, Văn hóa dữ liệu mang ý nghĩa rộng hơn như chúng tôi từng giải thích ở trên.
Chúng ta cùng tìm hiểu một số cách giải thích từ các chuyên gia, công ty hoạt động trong ngành Data science.
Theo Tableau, nếu các bạn nào từng dùng phần mềm trực quan hóa dữ liệu Tableau chắc cũng biến đến công ty nổi tiếng này, các tổ chức lớn ngày nay thường đầu tư hàng tỷ USD để thúc đẩy quá trình định hướng dữ liệu mạnh mẽ, nhưng chỉ có tỷ lệ 8% là có thể mở rộng phân tích dữ liệu để đạt giá trị mong đợi. Tại sao lại có sự chênh lệch như vậy?
Theo Tableau, lý do nằm ở “missing link to thrive in the data era” và liên kết còn thiếu này đó là Data culture – văn hóa dữ liệu. “Công nghệ kỹ thuật chỉ là một phần của quá trình định hướng dữ liệu. Để định hướng dữ liệu thành công thì cần nhiều hơn thế, nó yêu cầu sự thay đổi tư duy, thái độ, thói quen làm việc, phải đưa dữ liệu vào bản sắc của tổ chức, coi phát triển văn hóa dữ liệu là điều bắt buộc.”
“Trong Văn hóa Dữ liệu, mọi người sẽ đặt những câu hỏi khó và thách thức để đưa những ý tưởng mang tính đột phá. Tất cả sẵn sàng phối hợp với nhau dựa trên sứ mệnh chung là cải thiện hoạt động của tổ chức, phòng ban và chính bản thân họ bằng dữ liệu. Các nhà lãnh đạo sẽ truyền cảm hứng, khuyến khích họ tận dụng dữ liệu nhiều hơn trong các công việc hằng ngày thông qua các hành động truyền thông, khuyến khích họ quyết định dựa trên dữ liệu, không phải hoàn toàn dựa vào trực giác, cảm tính hay kinh nghiệm.”
Cách giải thích khác của công ty Millan Chicago, công ty chuyên tư vấn về các giải pháp, chiến lược dữ liệu tập trung vào Data culture, cho rằng “Văn hóa dữ liệu liên quan đến năng lực của tổ chức, công ty trong việc sử dụng tài sản dữ liệu để ra quyết định. Các công ty có văn hóa dữ liệu phát triển đồng nghĩa với họ luôn luôn dựa vào chiến lược để hình thành dữ liệu” Cách giải thích này không nói rõ cho chúng ta biết văn hóa dữ liệu là gì nhưng cho chúng ta thấy biểu hiện của một tổ chức đã có nền văn hóa dữ liệu.
Một nghiên cứu khác của tổ chức nghiên cứu công nghệ tại Salzburg, Áo, tác giả Wolfgang Kremser được đề cập trong tài liệu “Data Science – Analytics and Applications” của Springer. Nghiên cứu cho rằng không có một định nghĩa rõ ràng về Văn hóa dữ liệu, nhưng đảm bảo rằng Văn hóa dữ liệu là một dạng của Văn hóa tổ chức. Và Văn hóa định hướng dữ liệu (Data – driven culture) là một dạng đặc biệt của Văn hóa dữ liệu.
Theo nghiên cứu này, văn hóa theo hướng dữ liệu được xác định bằng cách thiết lập một bộ các giá trị, hành vi và quy tắc chuẩn mực cụ thể để hỗ trợ, thúc đẩy quá trình phân tích dữ liệu hiệu quả.
Cũng giống như chúng tôi dùng Văn hóa tổ chức (Organizational culture) để suy luận ra khái niệm Văn hóa dữ liệu, Salzburg Research cho rằng Văn hóa dữ liệu và Văn hóa tổ chức đứng ở cùng 1 cấp độ, và cấp độ này là cao nhất. Nghiên cứu cũng cho biết thêm chưa có một định nghĩa nào về Văn hóa tổ chức là đã được quốc tế công nhận chính thức.
Tuy nhiên vẫn có một cách hiểu chung về Văn hóa tổ chức: Văn hóa tổ chức là tập hợp các giá trị, hành vi và chuẩn mực chung được công nhận bởi đội ngũ lãnh đạo và được hầu hết các cá nhân trong tổ chức tuân theo.
Do đó, văn hóa dữ liệu đề cập đến các giá trị, hành vi và chuẩn mực được chia sẻ bởi hầu hết các cá nhân trong tổ chức liên quan đến các vấn đề về tài sản dữ liệu.
Theo chúng tôi đây là khái niệm chuẩn nhất về Data culture.
Cũng theo cách cắt nghĩa trên thì Data culture có ý nghĩa bao hàm rộng hơn. Nó bao gồm quản lý dữ liệu, kiểm soát chất lượng dữ liệu, bảo mật dữ liệu, chia sẻ dữ liệu,… chứ không chỉ đề cập mỗi quá trình phân tích dữ liệu hiệu quả trong Data – driven culture.
Nghiên cứu của tổ chức Salzburg Research minh họa cho chúng ta thấy mỗi tổ chức có góc nhìn khác nhau về Văn hóa dữ liệu:
- Đối với Microsoft, văn hóa dữ liệu được phát triển là văn hóa trong đó “mọi nhóm và mọi cá nhân được trao quyền để làm ra những điều tuyệt vời nhờ nguồn dữ liệu họ có thể tiếp cận trong tầm tay”. Mô tả này nhấn mạnh vào việc dân chủ hóa dữ liệu (Data democratization). Việc trao quyền cho mọi cá nhân trong tổ chức để khai thác giá trị từ dữ liệu đòi hỏi cần xây dựng một bộ các công cụ kỹ thuật, quy tắc và phương pháp chuẩn nhất để hướng dẫn họ.
- Còn Cognizant, công ty công nghệ đa quốc gia tại Hoa Kỳ, mô tả văn hóa dữ liệu là “môi trường làm việc sử dụng cách tiếp cận nhất quán, có thể lặp lại để ra các quyết định, chiến thuật và chiến lược thông qua dữ liệu” Cách giải thích nhấn mạnh vào xây dựng các công cụ và phương pháp ưu việt để làm cho quá trình phân tích dữ liệu diễn ra nhất quán, có thể lặp lại nhưng vẫn đạt hiệu quả tốt nhất. Hơn nữa, nó liên kết văn hóa dữ liệu với với việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Theo Bernard Marr, tác giả của cuốn sách “Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things” cho rằng “trong nền văn hóa dữ liệu, dữ liệu được công nhận là tài sản kinh doanh quan trọng và nó được sử dụng ở mọi cấp độ của doanh nghiệp để đưa ra những cải tiến”. Mô tả này kết hợp 2 khía cạnh dân chủ hóa dữ liệu và ra quyết định dựa trên dữ liệu trong văn hóa dữ liệu mà Microsoft, Cognizant nhìn nhận. Cách giải thích của chuyên gia này còn ngầm nhấn mạnh: văn hóa dữ liệu giúp tổ chức phát triển bền vững.
Ngoài ra theo chúng tôi, văn hóa dữ liệu nói đến cách tiếp cận dữ liệu đậm chất con người hơn, tập trung vào sự liên kết giữa đội ngũ lãnh đạo điều hành, các phòng ban kinh doanh và các nhóm chuyên về dữ liệu.
Văn hóa dữ liệu cần phải giúp thấm nhuần cách suy nghĩ của mỗi nhân viên, khiến trong đầu họ phải luôn có câu hỏi “dữ liệu cho chúng ta biết những thông tin ý nghĩa gì về nó?”. Nó ở đây nhiều nghĩa, có thể là các đối tương nghiên cứu họ phụ trách nghiên cứu, hay trong công việc.
Khi doanh nghiệp có hiểu biết cơ bản về dữ liệu, nó cho phép họ phát triển một ngôn ngữ chung, thường được gọi là Kiến thức Dữ liệu (Data Literacy). Ngôn ngữ chung này sẽ xây dựng lòng tin và khuyến khích sự hợp tác giữa nhóm kinh doanh và các nhà khoa học dữ liệu. Nó mở ra cơ hội cho người làm kinh doanh đặ ra những câu hỏi lớn hơn, có tác động hơn, thách thức hơn. Và quan trọng sẽ đảm bảo rằng họ cảm thấy thoải mái hơn, đỡ lo lắng e ngại trong việc chia sẻ những gì mình cần cho các chuyên gia dữ liệu, khi họ không biết gì về công nghệ, kỹ thuật phân tích.
Văn hóa dữ liệu được phát triển hiệu quả khi các nhóm khoa học dữ liệu với các nhà lãnh đạo và nhóm kinh doanh phải đều đi theo cùng một hướng và về cơ bản nhận thức được nhu cầu và khả năng của nhau.
Nói thêm về góc độ chia sẻ dữ liệu. Thì ngoài Microsoft, có BI Survey, tổ chức chuyên đánh giá các phần mềm phân tích dữ liệu cho rằng: “khái niệm văn hóa hướng dữ liệu coi dữ liệu là nguồn lực chính để sao cho tất cả các phòng ban đều có thể sử dụng khai thác được các giá trị hữu ích hỗ trợ các hoạt động…. Mức độ sử dụng dữ liệu được thực hiện ở cấp độ cao hơn trong tổ chức có nền văn hóa dữ liệu.”
Mục đích chính là trao quyền cho tất cả nhân viên chủ động sử dụng dữ liệu để cải thiện công việc hàng ngày của họ và giúp công ty bằng cách đưa ra các quyết định mang lại nhiều thành công hơn, các sáng kiến hiệu quả hơn và xác định các lợi thế cạnh tranh tốt hơn so với các đối thủ.
Sau cùng là xây dựng một khuôn khổ văn hóa giúp tất cả các thành viên của tổ chức phối hợp, liên kết với nhau để chuyển dữ liệu vào trung tâm của việc ra quyết định – ví dụ dữ liệu từ chủ sở hữu dữ liệu, đưa đến nhà khoa học dữ liệu, đến nhà phân tích kinh doanh và cuối cùng là nhân viên sử dụng kết quả phân tích cho bộ phận kinh doanh của họ.
Chia sẻ dữ liệu để tài sản dữ liệu được khai thác triệt để trong tổ chức là khía cạnh có thể nói là rất đau đầu, đòi hỏi chi tiết các quy tắc, chính sách, phương pháp tiêu chuẩn,… để hướng dẫn kịp thời cho đội ngũ nhân viên tuân và làm theo với mục đích phải đảm bảo được chất lượng dữ liệu và dữ liệu phải ở trong trạng thái sẵn sàng để đưa vào phân tích.
Như vậy có lẽ đến đây BigDataUni nghĩ rằng các bạn cũng đã hiểu được Data culture thực sự là gì đứng ở nhiều góc độ khác nhau, và phần nào hiểu được, thông qua các khái niệm, thấy được sự quan trọng của Văn hóa dữ liệu.
Sang bài viết phần 2, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn Data culture tại sao rất cần thiết, lợi ích mà nó mang lại, đặc biệt là các tips, phương pháp hướng dẫn tổ chức phát triển Văn hóa dữ liệu.
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.