Văn hóa dữ liệu (Data culture) (P.2): lợi ích và giải pháp

Bigdatauni.com Follow Fanpage Contact

Quay trở lại với chủ đề về văn hóa dữ liệu (Data culture), ở bài viết phần 1 chúng ta đã tìm hiểu về bối cảnh tại sao ngày nay văn hóa dữ liệu cần được chú ý đến, đặc biệt là khái niệm hay nên hiểu thế nào là đúng nhất về văn hóa dữ liệu và phân biệt nó với văn hóa định hướng dữ liệu (Data – driven culture), dựa trên định nghĩa về văn hóa tổ chức (Organizational culture).

Tiếp tục phần 2, BigDataUni và các bạn cùng tìm hiểu lại một chút về tầm quan trọng của văn hóa dữ liệu theo các chuyên gia, và cách thức thúc đẩy, phát triển nó trong nội bộ tổ chức.

Dành cho các bạn chưa xem phần 1:

Văn hóa dữ liệu (Data culture) (P.1): hiểu thế nào cho đúng?

Theo các chuyên gia tại sao cần Data culture?

Ngày nay, khối lượng dữ liệu mà một công ty có thể thu thập và khai thác là rất nhiều, thậm chí khổng lồ nếu chúng chưa từng được sử dụng và tích lũy hàng ngày. Tài sản dữ liệu đó mang lại cơ hội kiểm soát, tối ưu quy trình vận hành, tối thiểu chi phí, thấu hiểu nhu cầu thầm kín của khách hàng, định hình các chiến lược trong tương lai. Nhưng để tận dụng tốt những cơ hội đó, các tổ chức đẩy mạnh đầu tư vào các nền tảng, hệ thống công nghệ tiên tiến, công cụ, kỹ thuật hỗ trợ phân tích dữ liệu, đầu tư vào nguồn nhân lực, chiêu mô các nhân tài, các chuyên gia giàu kinh nghiệm trong ngành Data science.

Tuy nhiên, mặc dù vẫn đạt được những hiệu quả nhất định, nhưng không phải công ty nào cũng có thể mở rộng ứng dụng phân tích dữ liệu trong toàn tổ chức, để khai thác triệt để tài sản dữ liệu hiện có.

Theo báo cáo của Mc.Kinsey, khảo sát trên 1000 công ty có doanh thu trên 1 tỷ USD đến từ 13 ngành, lĩnh vực khác nhau trên toàn cầu năm 2018, chỉ có 8% số công ty này có thể mở rộng phạm vi ứng dụng phân tích trong tổ chức, và thực sự gặt hái được thành quả. Con số rất thấp.

Theo các chuyên gia của Havard Business Review, thì thách thức lớn nhất mà các tổ chức phải đối mặt không phải nằm ở vấn đề kỹ thuật mà là vấn đề con người: “Our work in a range of industries indicates that the biggest obstacles to creating data-based businesses aren’t technical; they’re cultural. It is simple enough to describe how to inject data into a decision-making process. It is far harder to make this normal, even automatic, for employees — a shift in mindset that presents a daunting challenge.”

Cũng theo họ, việc giải thích cách ứng dụng dữ liệu vào quy trình ra quyết định là đơn giản nhưng để thay đổi tư duy của đội ngũ nhân viên, để họ coi đây là việc bình thường, tự động thực hiện thì là thách thức vô cùng lớn.

Theo CDOtrends.com, trang chuyên cập nhật các xu hướng mới nhất dành cho các CDO là Chief Digital Officer của các công ty, có nói về báo cáo của tổ chức IDC (International Data Corporation) khảo sát hơn 1100 công ty, tổ chức thuộc nhiều lĩnh vực và quy mô khác nhau đến từ nhiều quốc gia, nhận định rằng: “Data alone is no guarantee for success”, tạm dịch dữ liệu bản thân một mình nó không thể mang lại thành công. “Data-driven progress is inextricably tied to the culture of the organization.” – Quy trình định hướng dữ liệu gắn bó chặt chẽ với nền văn hóa của tổ chức.

Theo Katarina Hanna, giám đốc khu vực APAC (châu Á – Thái Bình Dương) của công ty phần mềm phân tích nổi tiếng Tableau cũng đưa ra nhận định tương tự “More and more organizations around the world are recognizing that turning data into information, knowledge, insights, and actions requires a data culture”. Cho dù các công ty có nhiều dữ liệu ra sao, có đầu tư nhiều cỡ nào vào nền tảng phân tích, vào nhân lực phân tích là các chuyên gia giỏi nhất thế giới đi chăng nữa thì vẫn không thể đảm bảo hiệu quả tuyệt đối nếu không có văn hóa dữ liệu. Ngày càng có nhiều tổ chức nhận ra điều này, để biến dữ liệu thành thông tin hữu ích, kiến thức có giá trị, hay hành động thì rất cần có văn hóa dữ liệu.

Theo tài liệu của Deloitte, phỏng vấn chuyên gia Sudaman Thoppan Mohanchandralal, ông là Chief Data Offficer của Allianz Benelux: “Building a data culture is not just an option, it is business-critical. Literally 100 percent of data and analytics investments depend on having a Data Culture”. Xây dựng văn hóa dữ liệu không phải là một sự lựa chọn. Nó là quy trình quan trọng trong kinh doanh. 100% các khoản đầu tư vào dữ liệu và phân tích đều phụ thuộc vào việc tổ chức có hay không văn hóa dữ liệu.

Văn hóa định hướng dữ liệu, cũng được coi là dạng đặc biệt hay cơ sở của văn hóa dữ liệu như ở bài viết trước chúng tôi đã giải thích. Theo báo cáo của BI – Survey, tổ chức chuyên đưa ra các review về những phần mềm phân tích dữ liệu nói chung hay phần mềm Business Intelligence nói riêng, khảo sát 2637 chuyên gia BI từ các công ty, tổ chức khác nhau trên toàn cầu, kết quả cho thấy mức điểm trung bình để đánh giá tầm quan trọng của Data culture theo thang điểm từ 1 – 10 là 6.9, mức điểm khá cao, đưa Data culture trở thành xu hướng quan trọng thứ 3 trong số các xu hướng hot nhất của ngành Business Intelligence. Hay nói cách khác, không chỉ mỗi các chuyên gia Data analytics, mà đến các chuyên gia BI cũng đang quan tâm phát triển văn hóa dữ liệu cho tổ chức của mình.

Quentin Hardy, trưởng ban biên tập của Google Cloud, đưa ra nhận định của mình trên Forbes: “Implementing a data culture can help organizations become more agile, responsive to customer needs, and open to innovation.”, triển khai văn hóa dữ liệu có thể giúp các tổ chức trở nên nhạy bén hơn, phản ứng tốt hơn với các nhu cầu của khách hàng, và sẵn sàng tiếp cận, thực hiện các ý tưởng dổi mới. Cũng theo chuyên gia, việc mở rộng văn hóa dữ liệu nó phải đồng biến với khối lượng dữ liệu tổ chức thu thập vào, nói cách khác khi dữ liệu càng lớn, văn hóa dữ liệu càng phải được lan tỏa rộng hơn.

Theo Tanya Cashorali, là Founder của TCB Analytics, Senior analytics manager tại McKinsey, là trưởng phòng Data science tại Quantum Black, một công ty của McKinsey, cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của văn hóa dữ liệu ở mọi cấp độ nhân viên, làm việc với dữ liệu phải giống như cách học bắt đầu sử dụng email từ 20 năm về trước ”Everyone at any level, whether it’s C-level or entry level, should be looking and diving into data the same way you were expected to start using email 20 years ago.”

Qua các nhận định của chuyên gia có thể nói văn hóa dữ liệu từ lâu đã trở thành yếu tố không thể thiếu để tổ chức thành công trong việc khai thác dữ liệu. Lợi ích của Data analytics hay Data mining chúng ta đã bàn luận quá nhiều, nên chúng tôi không nói lại ở đây mà chỉ tóm gọn một số ưu điểm chính của văn hóa dữ liệu hỗ trợ như thế nào cho quá trình tận dụng tài sản dữ liệu hiệu quả cho tổ chức.

Hỗ trợ Data management: quản lý dữ liệu không những được coi là một bước quan trọng trong khai thác dữ liệu mà còn là quy trình bất cứ tổ chức nào phải thực hiện. Chúng ta có quản lý nhân lực, quản lý tài chính thì dữ liệu cũng vậy, khi coi nó là tài sản, chúng cần được quản lý. Tuy nhiên vấn đề quản lý dữ liệu lại ảnh hưởng mạnh đến lợi ích, giá trị lợi nhuận tổ chức có được từ dữ liệu. Dữ liệu chúng tôi nói đến ở đây không chỉ là dữ liệu được lưu trữ cục bộ tại các Data/ IT department, mà là tất cả dữ liệu được lưu trữ, sử dụng ở tất cả các phòng ban. Đội ngũ nhân viên phải biết cách quản lý dữ liệu của mình, và của tổ chức hiệu quả, tối ưu, rút ngắn thời gian tìm kiếm, truy cập, tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ, sử dụng và nâng cao tính bảo mật. Dĩ nhiên, nó đòi hỏi một chút tư duy về dữ liệu, cách thức làm việc với dữ liệu, cần có sự sẵn sàng làm quen, thay đổi. Văn hóa dữ liệu sẽ đóng vai trò hỗ trợ quan trọng khi nó hình thành ý thức quản lý dữ liệu cho đội ngũ nhân viên, đưa ra các quy tắc, giúp đỡ, thúc đẩy để họ đồng ý, tuân theo mà không có lo ngại, cản trở trong suy nghĩ.
Cải thiện và đảm bảo chất lượng dữ liệu, Data quality: nhắc đến Data management mà bỏ qua Data quality thì thật là thiếu sót. Chất lượng dữ liệu đóng vai trò tiên quyết, quyết định sự thành công của bất kỳ quy trình phân tích nào. Không phải đơn giản mà thời gian các chuyên gia phân tích phải bỏ ra gần hơn 80 – 90% thời gian mình có để xử lý, làm sạch, chuẩn bị dữ liệu để tiến hành áp dụng các phương pháp, mô hình phân tích. Tất cả chỉ để đảm bảo dữ liệu ở trạng thái tốt nhất, chất lượng tốt nhất. Nếu các bạn từng nghe đến câu nói quen thuộc “Garbage in, Garbage out!” thì chắc chắn cũng hiểu được. Văn hóa dữ liệu giúp đội ngũ nhân viên hiểu hơn về chất lượng dữ liệu, ảnh hưởng của nó lên các quy trình hoạt động, các chiến lược của tổ chức, đồng thời đưa ra các quy tắc từ cơ bản đến phức tạp để họ tuân thủ và tự tin thực hiện ngay cả khi mình không phải là chuyên gia phân tích, giúp họ hiểu được dữ liệu mà mình đang sử dụng có thể là thông tin hữu ích dành cho các đồng nghiệp, phòng ban khác, từ đó điều chỉnh hành vi, cách thức làm việc với dữ liệu.
Giúp đưa ra các quyết định tối ưu: văn hóa dữ liệu khuyến khích các nhân viên đưa ra các quyết định, phát sinh các ý tưởng dựa trên dữ liệu được tin cậy, đảm bảo chất lượng. Theo như trước đây, các quyết định chỉ được đưa ra dựa trên một vài số liệu thống kê đơn giản có sẵn ở hiện tại, hay quá khứ, kết hợp với kinh nghiệm, khả năng quan sát, đánh giá mang tính chủ quan của ban thân. Dĩ nhiên nó không còn phù hợp ở bối cảnh hiện nay. Ví dụ, một chiến lược sales/ marketing không thể chỉ dựa vào số liệu sản xuất, doanh số các kỳ mà vội vàng kết luận, nó còn dựa vào nhu cầu khách hàng, tình hình thị trường,…nhưng cũng không thể sử dụng sự hiểu biết, kinh nghiệm để đưa ra nhận xét chủ quan như khách hàng đang còn quan tâm đến sản phẩm này, thị trường còn tiềm năng. Sự hời hợt như vậy nếu may mắn có thể mang lại giá trị kinh doanh lớn, nhanh chóng nhưng khi thất bại, hậu quả gánh chịu sẽ nặng nề. Hiểu được các vấn đề kinh doanh, hiểu được các dữ liệu cần để giải quyết các vấn đề, ý thức được khi nào cần dùng dữ liệu để ra quyết định, khi nào không, và sao cho đúng là cực kỳ quan trọng. Văn hóa dữ liệu sẽ hình thành trong đầu mỗi nhân viên mặc định câu hỏi: “để thực hiện nghiên cứu, để đưa ra kết luận/ hay để làm việc này có cần đến dữ liệu/ phân tích?” Ít nhất văn hóa dữ liệu phải giúp nhân viên thấy được là họ cần dữ liệu ở một số công việc. Tuy nhiên, cần có “sự hài hóa” nhất định. Dữ liệu cho ta biết hành động, chiến lược nào là cần thiết, sẽ đem lại lợi nhuận nhưng để chắc chắn chúng được triển khai đúng, mang lại thành công thì cần có cả kinh nghiệm.
Theo dõi các công việc, quy trình vận hành trong tổ chức: các vấn đề tiềm ẩn phát sinh trong nội bộ, những vị trí hoạt động không hiệu quả thường không được phát hiện nhanh chóng nhưng nếu tổ chức đã định hướng dữ liệu hiệu quả, ứng dụng công nghệ dữ liệu tiên tiến giúp thu thập và phân tích trong thời gian thực thì có thể xác định nhanh, khắc phục sớm các vấn đề. Câu hỏi đặt ra là liệu các nhân viên có thể biết được tình hình hoạt động, trạng thái các quy trình vận hành thông qua các Dashboard trình bày các số liệu theo dõi toàn phạm vi tổ chức 360 độ hay đơn giản chỉ trong chính bộ phận, phòng ban của mình? Văn hóa dữ liệu sẽ thay đổi ý thức của đội ngũ nhân viên, khiến họ chủ động quan sát, theo dõi tiến độ các công việc, và độ hiệu quả, các vấn đề có thể nhận biết hay thông qua phân tích, chứ không trong trạng thái bị động. Còn vấn đề đọc hiểu Dashboard nằm ở mảng kỹ thuật, cần sự hỗ trợ từ phòng dữ liệu hay đội ngũ chuyên gia phân tích của công ty.
Tăng cường sự hợp tác, hỗ trợ lẫn nhau: cái này là ưu điểm chúng tôi muốn nói nhất, và đây là ưu điểm mà không chỉ mỗi văn hóa dữ liệu mới có. Khi nói đến văn hóa tổ chức phát triển, chúng ta sẽ tưởng tượng ra ngay một tổ chức mà ở đó sự gắn kết, liên kết giữa đội ngũ nhân viên và các phòng ban ở mức độ cao nhất. Văn hóa dữ liệu cũng vậy. Nó gắn kết giữa những người cùng chuyên môn và không chuyên môn về một lĩnh vực nào đó. Nó gắn kết nhiệm vụ, hoạt động của phòng ban, bộ phận này với nhiệm vụ, hoạt động của phòng ban, bộ phận kia. Ví dụ, để hiểu được các kết quả phân tích, và ứng dụng chúng đưa ra các chiến lược kinh doanh, các nhà quản lý, lãnh đạo cần ngồi lại với các chuyên gia phân tích để cùng nhau bàn luận. Các nhà quản lý sẽ thể hiện được quan điểm, mong muốn của mình và tổ chức, và các chuyên gia phân tích sẽ là người trả lời thông qua dữ liệu. Ví dụ, để triển khai một chiến lược sales hiệu quả, các nhân viên sales cần dữ liệu về marketing, dữ liệu tương tác khách hàng từ bộ phận marketing để phát triển các kênh bán hàng tốt hơn, thay đổi chiến thuật ngược lại bộ phận marketing cũng vậy, họ cần team sales hỗ trợ những dữ liệu về doanh số, dữ liệu về hành vi, nhu cầu, đánh giá của khách hàng khi trao đổi với nhân viên sales, để đưa ra các kế hoạch phát triển sản phẩm, chiến lược marketing tốt hơn. Một số ví dụ khác như sự phối hợp giữa bộ phận sản xuất và bộ phận thu mua, nhóm quản lý kho và đội ngũ sales,…. Văn hóa dữ liệu biến việc chia sẻ dữ liệu trở thành sợi dây liên kết mọi thành phần trong tổ chức

Chúng ta như vậy đã nắm khá rõ về tầm quan trọng, độ “Hot” của văn hóa dữ liệu ngày nay. Tiếp theo chúng ta sẽ bàn luận làm cách nào để phát triển văn hóa dữ liệu.

Phát triển Data culture trong tổ chức

Cũng giống như khi triển khai định hướng dữ liệu, phát triển Data culture trong tổ chức cũng cần đến 2 thành phần, đó chính là con người và công nghệ.

Con người ở đây là nói đến nguồn nhân lực. Data – driven yêu cầu tổ chức phải có riêng cho mình một đội ngũ những người có kinh nghiệm, kỹ năng, am hiểu về Data science, hoặc ít nhất outsource từ các tổ chức bên ngoài. Họ sẽ góp phần vào quá trình hình thành các quy tắc, các chỉ dẫn, hành vi trong văn hóa dữ liệu.

Nền tảng công nghệ là cơ sở, công cụ để hình thành văn hóa dữ liệu. Ví dụ các hệ thống, phần mềm hỗ trợ quản lý, phân tích dữ liệu vừa “uy lực” với nhiều tính năng, vừa “user – friendly” dễ dàng hiểu, dễ dàng sử dụng, sẽ thúc đẩy, phát triển văn hóa dữ liệu tốt hơn.

Để kiểm tra liệu tổ chức của mình đã có đủ 2 thành phần này chưa, các nhà lãnh đạo phải trả lời các câu hỏi đứng ở 2 khía cạnh: năng lực và quy trình. Ví dụ:

Năng lực công nghệ

Tổ chức có các thiết bị, hệ thống, phần cứng và phần mềm cần thiết để thu thập, lưu trữ, xử lý, quản lý, phân tích dữ liệu không?
Tổ chức có các giải pháp khai thác dữ liệu hay chưa? Tổ chức có thuê ngoài nền tảng, giải pháp của công ty khác hỗ trợ khai thác dữ liệu hay chưa?
…

Năng lực của đội ngũ nhân lực

Tổ chức có nguồn nhân lực phù hợp, có kinh nghiệm, kỹ năng để hỗ trợ việc thu thập, quản lý, phân tích, báo cáo và giải thích dữ liệu không?
Tổ chức có khả năng tuyển dụng, thuê và đào tạo nhân viên quản lý, phân tích dữ liệu một cách hiệu quả không? Có các chương trình đào tạo về dữ liệu cơ bản hay chưa?
…

Quy trình ứng dụng công nghệ

Tổ chức có các quy trình vững chắc, hiệu quả, phù hợp, đủ tiêu chuẩn, có thể sử dụng lâu dài cho việc thu thập, lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu không?
Tổ chức có đưa ra các hướng dẫn cụ thể để hỗ trợ nhân viên trong việc sử dụng các phần mềm, thiết bị hay chưa?
…

Quy trình tận dụng nguồn nhân lực

Tổ chức có các chính sách để tạo điều kiện thuận lợi cho các nhân viên trong việc thu thập, chia sẻ, quản lý, phân tích, ứng dụng dữ liệu để ra quyết định hay không?
Tổ chức có đưa ra các quy định vừa thúc đẩy quá trình chia sẻ thông tin, dữ liệu minh bạch trong đội ngũ nhân viên, giữa các phòng ban vừa đảm bảo bảo mật, quyền riêng tư hay chưa?
Tổ chức có các phương pháp theo dõi hiệu suất nhân viên khi bắt đầu định hướng dữ liệu chưa? Có tích hợp phân tích dữ liệu vào quá trình đánh giá nhân viên không?
…

Trả lời các câu hỏi trên chưa phải là đã giải quyết các vấn đề về văn hóa dữ liệu. Các câu hỏi trên chỉ là bước khởi đầu giúp tổ chức xác định mình đã làm gì, đã đầu tư ra sao để chuẩn bị xây dựng văn hóa dữ liệu cũng như triển khai định hướng dữ liệu. Vì thế cần phải mở rộng, đưa ra nhiều câu hỏi hơn nữa để “chất vấn” chính tổ chức.

Tuy nhiên việc khó khăn trước mắt là làm thế nào để thay đổi nền văn hóa hiện tại, mang tính truyền thống của công ty?

Nó đòi hỏi tổ chức phải có tầm nhìn xa, bền vững, có sự quyết tâm, kiên định, mạnh mẽ. Tổ chức phải khơi dậy được cảm hứng trong tất cả các cá nhân để họ thấy được dữ liệu giá trị như thế nào, huấn luyện họ để họ tự tin sử dụng dữ liệu, ứng dụng để ra quyết định.

Nên nhớ văn hóa được hình thành bởi chính con người

Bởi vì văn hóa dữ liệu về cơ bản là tập hợp các hành vi và niềm tin được chia sẻ của những người coi trọng tài sản dữ liệu, tận dụng dữ liệu và khuyến khích người khác sử dụng dữ liệu. Do đó, một chiến lược phát triển văn hóa dữ liệu tốt phải có sự tham gia của mọi cá nhân trong tổ chức.

Ví dụ, điều này có nghĩa là các tổ chức nên công nhận và coi trọng các kỹ năng dữ liệu như một phần, là “kim chỉ nam” trong cách họ tuyển dụng, phát triển và giữ chân nhân tài, hay thuê những người có các kỹ năng dữ liệu ở cấp độ cao, tiếp theo là đồng thời phát triển đội ngũ nhân viên hiện có trong tổ chức về các kỹ năng dữ liệu cơ bản. Sau đó tổ chức đóng vai trò thúc đẩy kết hợp để tất cả tham gia vào các sáng kiến xây dựng văn hóa dữ liệu ở tất cả các cấp của tổ chức.

Con người là cốt lõi của bất kỳ nền văn hóa dữ liệu nào. Họ cần thực hành sử dụng dữ liệu mỗi ngày, phối hợp với nhau để đưa ra quyết định tốt hơn. Văn hóa dữ liệu mạnh mẽ còn phụ thuộc vào sự tin tưởng. Các nhà lãnh đạo cần tin rằng tất cả nhân viên của họ đều thông minh và có năng lực, từ đó trao quyền cho mọi người sử dụng dữ liệu, phân tích chúng, để đặt ra các câu hỏi hóc búa, thách thức hơn về các chiến lược kinh doanh, cùng nhau tìm ra câu trả lời đúng nhất.

Theo Tableau, để văn hóa dữ liệu được hình thành, tổ chức cần đạt được 5 yếu tố ở khía cạnh con người:

Trust: niềm tin. Như vừa nói ở trên.

Niềm tin là gốc rễ của Văn hóa dữ liệu. Các nhà lãnh đạo tin tưởng vào mọi nhân viên, mọi nhân viên tin tưởng vào dữ liệu và mọi nhân viên tin tưởng lẫn nhau.

Các nhân viên cần được hỗ trợ bởi hệ thống, mô hình quản trị dữ liệu mà tổ chức xây dựng, tạo điều kiện để họ truy cập các nguồn dữ liệu khác nhau nếu cần, đảm bảo an toàn, bảo mật. Điều này thúc đẩy các mối quan hệ cộng tác, có độ tin cậy cao giữa các nhân viên, phòng ban. Do đó, thông tin chi tiết về dữ liệu không nên được giới hạn ở một bộ phận duy nhất. Chúng nên được chia sẻ một cách phù hợp trong tổ chức.

+ Mọi người cần xây dựng mối quan hệ tin cậy cao với dữ liệu

+ Các nhóm, phòng ban khuyến khích chia sẻ, truy cập dữ liệu và đề cao tính minh bạch

+ Tổ chức cần xây dựng một hệ thống quản trị dữ liệu hiệu quả, đảm bảo chất lượng dữ liệu, tăng độ tin cậy cho dữ liệu

+ Tổ chức nên đặt ra kỳ vọng rõ ràng về nhân viên trong việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm, đảm bảo tính bảo mật khi chia sẻ.

Commitment: cam kết

Tất cả nhân viên phải coi dữ liệu như một tài sản chiến lược. Các tổ chức có Văn hóa dữ liệu thành công không chỉ coi trọng tầm quan trọng của dữ liệu và phân tích. Họ hoàn toàn cam kết nhận ra giá trị của tài sản dữ liệu của họ — không chỉ lưu trữ và thu thập dữ liệu mà còn giúp mọi người sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn.

Cam kết này được thể hiện rõ ràng trong tất cả các khía cạnh của tổ chức – từ cơ cấu tổ chức đến các quy trình hàng ngày. Ví dụ tổ chức cần chỉ định một giám đốc điều hành chịu trách nhiệm về việc sử dụng dữ liệu của tổ chức, đảm bảo rằng các dự án phân tích gắn liền với các nỗ lực kinh doanh quan trọng.

Theo chúng tôi, sự cam kết nên được thể hiện ở mọi cấp độ nhân viên chứ không chỉ cấp lãnh đạo làm gương. Nó sẽ giúp nhân viên thoát khỏi lối suy nghĩ truyền thống là dựa trên quan sát, kinh nghiệm để ra quyết định.

Talent: Nhân viên phải có các kỹ năng cần thiết

Văn hóa dữ liệu không phức tạp bằng văn hóa tổ chức, nhưng nó không đơn giản như chúng ta nghĩ. Dữ liệu đòi hỏi chuyên môn nhất định và chúng ta không thể phủ nhận điều này. Cũng giống như chúng tôi vừa nói ở trên, các chuyên gia của Tableau coi Talent là yếu tố rất quan trọng trong văn hóa dữ liệu.

Văn hóa dữ liệu nên được tạo thành từ những người có sự hiểu biết nhất định về dữ liệu. Ngay cả với công nghệ và quy trình phân tích tốt nhất, nếu mọi người không hiểu cách làm việc với dữ liệu, họ không thể giúp tổ chức định hướng dữ liệu.

Các giám đốc điều hành phải ưu tiên các kỹ năng dữ liệu như một phần của chiến lược phát triển nhân tài, bao gồm tuyển dụng và đào tạo ở các cập bậc nhân viên, phòng ban – được nêu rõ ràng trong bảng mô tả công việc và được xác định trong quá trình tuyển dụng. Văn hóa dữ liệu phát triển là khi mọi cá nhân trong tổ chức cảm thấy tự tin khi tìm ra dữ liệu phù hợp, áp dụng các phương pháp tìm hiểu, phân tích dữ liệu cơ bản, trực quan dữ liệu, và truyền đạt những phát hiện của mình.

Bên cạnh các chương trình đạo tạo, các tổ chức cũng nên tạo ra các cuộc thi, các giải thưởng dành cho nhân viên có những sáng kiến xuất phát từ phân tích, khai thác dữ liệu.

Sharing: chia sẻ, hợp tác, hỗ trợ

Hầu hết các vấn đề kinh doanh cần giải quyết thông qua sử dụng dữ liệu không chỉ giới hạn trong một nhóm hoặc một bộ phận chức năng. Chúng yêu cầu dữ liệu từ nhiều hệ thống và sự cộng tác giữa nhiều nhóm, phòng ban. Trong Văn hóa Dữ liệu, mọi cá nhân nên có cùng một mục đích chung — sử dụng dữ liệu để cải thiện tổ chức. Tất cả phải cùng nhau mở rộng, tăng cường khai thác tài sản dữ liệu thông qua việc sẵn sàng chia sẻ, hợp tác

+ Mọi người tích cực chia sẻ các kinh nghiệm, phương pháp trong tổ chức

+ Các nhóm chia sẻ dữ liệu với các phòng ban để hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh

+ Các nhà lãnh đạo tạo điều kiện về mặt thời gian và không gian để quá trình chia sẻ, hợp tác diễn ra hiệu quả

Tinh thần chia sẻ tạo ra một nguồn năng lượng lan tỏa, phát triển ý thức cộng đồng, sự đoàn kết trong tổ chức. Các cuộc họp, các cuộc trao đổi, các nhóm chat, các diễn đàn sẽ diễn ra sôi nổi hơn, tích cực hơn, nhiều đề tài bàn luận sẽ được đưa ra. Văn hóa dữ liệu sẽ trở thành công cụ giúp tổ chức phát triển chiến lược, tăng sự liên kết.

Một khi các tổ chức thúc đẩy sự chia sẻ dữ liệu, thì việc họ tiến gần hơn với Data culture, và Data – driven chỉ còn là vấn đề thời gian.

Chia sẻ dữ liệu luôn tiềm ẩn nguy cơ “Data leaking” dữ liệu bị rò rỉ, bị đánh cắp, không đảm bảo vấn đề bảo mật là điều hiển nhiên. Nhưng không vì thế mà giới hạn việc chia sẻ, tổ chức hoàn toàn có thể khắc phục, và vượt qua bằng cách đưa ra các quy tắc, hướng dẫn chi tiết, kêu gọi sự cam kết của toàn thể nhân viên.

Mindset: tư duy

Dữ liệu phải đóng vai trò là chất xúc tác để cải tiến toàn tổ chức

Phát triển tư duy dựa trên dữ liệu cũng quan trọng như phát triển các kỹ năng về dữ liệu. Trong Văn hóa Dữ liệu, các nhân viên, phòng ban cần ưu tiên sử dụng dữ liệu hơn trực giác, kinh nghiệm. Khi tư duy này được chia sẻ bởi tất cả mọi người, nó sẽ tạo ra cuộc thảo luận cởi mở, nơi các ý tưởng sẽ dẫn đến sự khám phá và đổi mới.

Tổ chức phải khuyến khích nhân viên tò mò, tìm ra các vấn đề trong kinh doanh, phân tích dữ liệu để tự đưa ra các giả định, kết luận, rồi sau đó chia sẻ với người khác để nhận về các ý kiến, đóng góp. Khi tất cả các hành động này trở thành thói quen, tư duy và nhận thức sẽ thay đổi, dữ liệu từ đó trở thành vũ khí giúp tổ chức đạt được mục tiêu thành công, tăng trưởng.

Tổ chức hay các lãnh đạo, các phòng ban cần khuyến khích việc thử nghiệm các ý tưởng và sẵn sàng đổi mới, tạo sự thoải mái cho nhân viên khi chia sẻ các hiểu biết, thông tin giá trị mới khai phá từ dữ liệu, giúp họ tự tin trình bày quan điểm của mình, và không có bất kỳ cảm giác lo lắng khi nhận về các phản hồi.

Bên trên là 5 yếu tố mà theo Tableau rất quan trọng, cốt lõi cấu tạo nên văn hóa dữ liệu. Các tổ chức có thể phát triển Data culture dựa trên 5 yếu tố tối thiểu này.

Cũng lưu ý thêm, hiện nay không có một phương pháp, quy trình tiêu chuẩn nào được công nhận hoàn toàn trong việc xây dựng văn hóa dữ liệu. Mỗi tổ chức đều có cho mình những tầm nhìn, sứ mệnh riêng, mục tiêu trong tương lai, mô hình vận hành khác nhau do đó cách hình thành văn hóa dữ liệu sẽ khó có thể giống nhau. Những gì chúng tôivừa trình bày ở trên hay sắp giới thiệu dưới đây chỉ mang tính chất tham khảo, có thể không phù hợp với một số công ty, doanh nghiệp.

Văn hóa dữ liệu mục đích sau cùng là thúc đẩy quá trình định hướng dữ liệu hiệu quả. Do đó các cách thức phát triển văn hóa dữ liệu (Data culture) cũng chính là các cách thức phát triển văn hóa định hướng dữ liệu (Data – driven cultrue) và ngược lại.

Hay nói cách khác, những phương pháp áp dụng cho Data – driven process, chia làm 2 mảng: con người và công nghệ. Các phương pháp ở mảng con người chính là các cách thức phát triển văn hóa dữ liệu (Data culture).

Chúng tôi làm rõ điều này là để giải thích sự giống nhau giữa Data cultrue solutions và Data – driven solutions, không phải hoàn toàn nhưng sẽ khiến nhiều bạn thắc mắc.

Tiếp tục, để phát triển văn hóa định hướng dữ liệu, hay văn hóa dữ liệu, một công ty, tổ chức nên thử các “tips” sau:

Các nhà quản lý, lãnh đạo phải là người đầu tiên đặt nền móng cho văn hóa dữ liệu, là người làm mẫu cho các công việc ứng dụng dữ liệu trong thực tế, là người đặt ra kỳ vọng cho các phòng ban, các nhân viên sử dụng dữ liệu để ra quyết định, và lấy dữ liệu làm “ngôn ngữ” để trao đổi các quyết định, chiến lược.
Xác định trước các số liệu, chỉ số đo lường cần tính toán, các dữ liệu cần thu thập theo mục đích nghiên cứu một cách cẩn trọng để đưa ra các chỉ dẫn hỗ trợ nhân viên. Ví dụ để phân tích đối thủ cạnh tranh cần chỉ số đo lường gì, cần dữ liệu nào? Xét tương tự cho phân tích về khách hàng. Các nhân viên sẽ thấy được ngay giá trị của dữ liệu, tự tin và chủ động hơn trong việc phân tích. Từ đó đặt tổ chức trong trạng thái luôn sẵn sàng đối phó với các biến động của thị trường
Phải kết hợp được quá trình phân tích dữ liệu với các vấn đề kinh doanh. Tổ chức không nên “coi thường” các chuyên gia dữ liệu khi họ không biết gì về kinh doanh và không đánh giá thấp vai trò của các đội ngũ lãnh đạo, nhân viên từ các phòng ban khi họ không biết gì về phân tích dữ liệu. Tổ chức phải đưa các vấn đề kinh doanh lại gần với quá trình phân tích dữ liệu. Người làm kinh doanh phải biết ngôn ngữ dữ liệu cơ bản, để hiểu được giá trị dữ liệu mang lại, hiểu được kết quả phân tích, để chia sẻ nguyện vọng của mình và tổ chức với các chuyên gia dữ liệu, và thông qua dữ liệu, giúp các chuyên gia hiểu được bài toàn mà công ty đang tìm cách giải quyết.
Khắc phục ngay các vấn đề liên quan đến truy cập dữ liệu. Thời gian đóng vai trò quan trọng trong kinh doanh nhất là ở bối cảnh thị trường cạnh tranh khốc liệt như hiện nay. Sự chậm trễ đôi khi gây ra hậu quả khó lường. Dữ liệu càng được phân tích nhanh, chính xác để ra các quyết định nhanh chóng, hiệu quả thì càng mang lại nhiều giá trị, và ngược lại. Khả năng truy cập dữ liệu có ảnh hưởng không nhỏ lên văn hóa dữ liệu.
Khuyến khích giải quyết các vấn đề mơ hồ, không chắc chắn bằng dữ liệu. Tất cả chúng ta phải không nhận trên đời không có gì là chắc chắn cả. Khi có gì mơ hồ cần giải đáp, dữ liệu là công cụ hỗ trợ tuyệt vời. Nếu không sử dụng dữ liệu để phân tích những cái không chắc chắn ở trong suy nghĩ hay thực tại, thì không thể ra quyết định. Ví dụ một nhân viên suy nghĩ rằng chiến lược marketing lần trước, sử dụng content marketing hiệu quả hơn so với chiến lược marketing hiện tại, đánh thẳng vào nhu cầu trải nghiệm cá nhân hóa của khách hàng trên nền tảng mua sắm, nhưng nhân viên này không thể chắc chắn, do anh ta thấy rằng doanh số thu về từ 2 chiến lược là ngang nhau. Liệu có đúng như thế? Đây là câu hỏi mà cấp trên sẽ đặt ra cho nhân viên này. Giải quyết các câu hỏi bằng dữ liệu chính là giúp cải thiện, thay đổi tư duy – yếu tố cấu thành văn hóa dữ liệu.
Đào tạo chuyên môn nên được cung cấp đúng lúc. Nhiều công ty đầu tư vào các nỗ lực đào tạo chỉ để nhân viên nhanh chóng quên những gì họ đã học nếu họ chưa đưa những gì được học vào sử dụng ngay lập tức. Phải triển khai song song giữa đào tạo và thực hành. Ví dụ các nhân viên sales có nhiệm vụ phân tích hành vi của khách hàng, phân khúc khách hàng, họ phải được trang bị ngay các lý thuyết phân tích cơ bản từ thống kê, đến Data mining thay vì chạy đến gặp các chuyên gia nhờ họ giúp đỡ. Văn hóa dữ liệu phát triển khi nhân viên tự tin sử dụng dữ liệu để ra quyết định. Do đó khi họ không được trang bị kiến thức cần thiết, họ lệ thuộc hoàn toàn vào đội ngũ phân tích thì khó góp phần lan tỏa văn hóa dữ liệu. Đồng ý là cần sự hỗ trợ của những người có chuyên môn, nhưng nhân viên sẽ cảm thấy thích thú hơn khi mình tự tay thực hiện phân tích. Họ dần sẽ hiểu hơn về công việc của các chuyên gia dữ liệu, hợp tác tốt hơn, tạo sự tin tưởng, gắn bó. Còn các chuyên gia sẽ giúp họ khắc phục các lỗi, chia sẻ kinh nghiệm cần thiết. Quá trình khai thác dữ liệu trong tổ chức sẽ diễn ra nhanh hơn, nến nhân viên có hiểu biết về dữ liệu.
Sử dụng phân tích, dữ liệu để hỗ trợ nhân viên tối ưu năng suất, hiệu suất làm việc. Nhân viên thường xuyên phải thực hiện nhiều công việc được giao, trong đó có các công việc là cần thực hiện nhưng cũng có một số công việc cần bỏ bớt, dư thừa, thường lặp lại, tốn thời gian. Trao quyền cho nhân viên để họ tự truy cập dữ liệu mình cần, tự xử lý, để xác định được các vấn đề chính cần giải quyết, loại bỏ các công việc không cần thiết, quản lý thời gian tốt hơn. Ví dụ nhân viên sales thay vì mỗi giờ phải liên hệ bên bộ phận marketing hỏi về những khách hàng nào đã phản hồi tích cực về chương trình khuyến mãi để họ có thể gọi điện, “approach” tư vấn chi tiết hơn về sản phẩm, rồi phải ngồi đợi dữ liệu đưa về. Tuy nhiên dữ liệu đưa về lại phải đối chiếu với dữ liệu CRM, rồi tiến hành phân khúc, chia thành những khách hàng mới, cũ, hay tiềm năng. Các công việc này có thể lặp lại qua các ngày. Sự kém hiệu quả thể hiện ra rõ. Nhân viên sales nên được quyền truy cập vào dữ liệu marketing, và tiến hành xử lý chúng theo yêu cầu thay vì phải ngồi đợi. Hơn nữa, họ có thể nhờ sự giúp đỡ của chuyên gia dữ liệu thiết kế tự động quy trình phân khúc khi các khách hàng có các đặc điểm “matched” với từng nhóm được định sẵn. Kết quả công việc đã dần được tối ưu. Cách này giúp văn hóa dữ liệu phát triển thông qua sự hợp tác, chia sẻ giữa các phòng ban và nâng cao tư duy về dữ liệu cho các nhân viên.
Cần có sự nhất quán trong cách xử lý dữ liệu, các mô hình, phương pháp phân tích, các quy tắc được chia sẻ trong tổ chức. Nói đơn giản, khi tổ chức định hướng dữ liệu trong nội bộ sẽ xuất hiện nhiều trường phái dữ liệu khác nhau. Người thích sử dụng phương pháp này, hướng tiếp cận kia, cách xử lý dữ liệu khác thường,…Người thì làm kiểu khác nhưng chắc gì đã hiệu quả. Có thể mô tả văn hóa dữ liệu đang nói đến là “văn hóa dữ liệu đa ngôn ngữ”. Khi chúng ta chia sẻ thông tin, cùng nhau thảo luận chắc chắn chỉ nên sử dụng chung 1 ngôn ngữ, hoặc sử dụng ngôn ngữ mà người khác biết. Dữ liệu cũng vậy. Cần có một chuẩn chung giống “codes of conduct” quy tắc ứng xử, cho tất cả từ cách xử lý, phân tích đến các quy tắc được đưa ra. Công việc này khó không phải dễ dàng và rất cần sự hỗ trợ của các chuyên gia, nhưng bắc buộc phải thực hiện được. Văn hóa nào cũng được hình thành dựa trên sự đồng thuận, “buy – in” của mọi cá nhân nhưng nếu ngay từ đầu đã có sự bất đồng quan điểm thì việc thất bại trong xây dựng văn hóa dữ liệu là khó tránh khỏi.
Xác định rõ giới hạn của việc chia sẻ, truy cập dữ liệu. Từ đầu bài viết đến giờ chúng tôi nói khá nhiều về việc khuyến khích chia sẻ dữ liệu, nhưng nó vẫn phải có giới hạn nhất định để đảm bảo vấn đề bảo mật, quyền riêng tư, và tránh dữ liệu gặp vấn đề về chất lượng, tránh biến nó thành “Dark data” – dữ liệu không được dùng đến. Tổ chức cần đưa ra các quy tắc, chính sách trong việc chia sẻ dữ liệu dựa trên tính chất công việc, mục tiêu kinh doanh của tổ chức, mục tiêu của các phòng ban,… Việc chia sẻ, truy cập dữ liệu cần được phân quyền rõ ràng, cần được “approved” cụ thể nếu bắt buộc. Tổ chức vừa phải giúp nhân viên thấy được tác hại của rò rỉ thông tin, dữ liệu bị đánh cắp, vừa phải cho họ thấy không có sự ràng buộc, gây cản trở nào trong việc chia sẻ, truy cập dữ liệu, tránh làm văn hóa dữ liệu đi xuống. Tổ chức cần thiết lập các luồng công việc ứng với những nguồn dữ liệu có thể tiếp cận một cách tối ưu cho nhân viên. Ví dụ, nhân viên sales chỉ được truy cập dữ liệu sản xuất, dữ liệu khách hàng từ marketing, hay bộ phận CSKH, và họ chỉ được chia sẻ dữ liệu bán hàng cho marketing. Do sales thường chỉ làm việc vs bộ phận marketing, sản xuất chứ đâu có làm việc với HR, Admin hay IT. Nếu cần các dữ liệu khác, thì nhân viên sales cần xuất trình yêu cầu chi tiết bao gồm loại dữ liệu, lý do. Các tổ chức định hướng dữ liệu thường xây dựng nền tảng quản lý dữ liệu tập trung, nhưng không có nghĩa các cá nhân có thể truy cập, chia sẻ bất kỳ dữ liệu mình muốn. Đều có sự hạn chế nhất định.
Thúc đẩy nhân viên chia sẻ các khó khăn, trở ngại họ gặp phải, các thắc mắc cần giải đáp. Ai trong chúng ta đều tỏ ra mắc cỡ, ngượng ngùng, xấu hổ khi bị cho là “mù công nghệ”, “lạc hậu”. Trong môi trường văn hóa dữ liệu cũng vậy, sẽ có nhiều người họ tiếp thu không nhanh về phân tích dữ liệu cho dù đã qua các lớp training, họ gặp khó khăn trong khi làm việc với dữ liệu, năng suất bị giảm sút. Trong họ lúc này sẽ có nhiều nỗi lo, từ việc bị đồng nghiệp coi thường, đến nguy cơ mất việc,… Nhất là các nhân viên giỏi, có thâm niên, lớn tuổi, nhiều kinh nghiệm nhưng không còn giữ được sự nhanh nhạy như khi xưa. Các nhà lãnh đạo phải khiến họ tự nguyện chia sẻ những khó khăn của mình và kêu gọi sự hỗ trợ của tất cả mọi người, không chỉ các chuyên gia dữ liệu. Văn hóa dữ liệu giúp tăng sự đoàn kết của các cá nhân chứ không phải là công cụ để chia rẽ nội bộ.

Bên cạnh đó các chuyên gia, và đội ngũ lãnh đạo cũng thường xuyên tổ chức các buổi chia sẻ, các cuộc họp để lắng nghe các ý kiến phản hồi từ phía nhân viên, xây dựng các giải pháp khắc phục các vấn đề, các thách thức mà công cuộc xây dựng văn hóa hay định hướng dữ liệu mang lại. Ngoài ra, cho phép nhân viên chia sẻ các phương pháp phân tích mới mà họ tìm hiểu được, tương tự như các chuyên gia cũng sẽ chia sẻ những gì mình biết, góp phân tối ưu năng lực khai thác dữ liệu của tổ chức.

Còn rất nhiều phương pháp nâng cao văn hóa dữ liệu, phụ thuộc vào đặc thù của tổ chức, nhưng do bài viết có hạn chúng tôi xin dừng tại đây. Các bạn có thể tham khảo thêm ở các tài liệu khác. Mong các bạn thông cảm! Hẹn gặp các bạn ở những bài viết khác.

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”.