Bất kể quy mô và lĩnh vực của công ty, dữ liệu cung cấp thông tin chuyên sâu về hoạt động kinh doanh, giúp ban quản lý và các bên liên quan đưa ra quyết định sáng suốt.
Tầm quan trọng của dữ liệu đối với sự phát triển của công ty
Giá trị của dữ liệu đã tăng vọt trong thế giới ngày càng có nhiều thách thức và cạnh tranh vì nó cung cấp cho các công ty thông tin họ cần để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh.
Dựa trên dữ liệu chính xác, các quyết định của các bên liên quan và ban quản lý sẽ đưa tổ chức hướng tới sự phát triển và thành công bền vững. Các doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh và khách hàng của mình nhờ phân tích dữ liệu.
Các công ty thuộc mọi loại hình đều có thể đưa ra quyết định tốt hơn, chủ yếu là phân tích dữ liệu thường dẫn đến các hành động hiệu quả và dẫn đến thu nhập cao hơn.
Theo báo cáo của Forbes, 59% công ty sử dụng phân tích dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định và tăng năng suất. Mọi lĩnh vực và ngành nghề, bao gồm tiếp thị và bán hàng, nhân sự, CNTT, hậu cần, bán lẻ, v.v., đều sử dụng dữ liệu để xác định xu hướng và dự đoán mô hình hành vi của người tiêu dùng, hiểu khách hàng, cải thiện chất lượng dịch vụ, giảm chi phí, phát triển sản phẩm và giải pháp mới, đổi mới và làm nhiều việc khác.
Ngày nay, bất kể quy mô hay ngành nghề, việc phân tích dữ liệu là điều cần thiết đối với mọi công ty. Đây là nền tảng của sự tăng trưởng vì nó cho phép các công ty xác định các lĩnh vực có thể hưởng lợi từ những cải tiến, đánh giá hiệu suất và xác định các cơ hội phát triển hoạt động kinh doanh của họ.
Do đó, đầu tư vào công nghệ dựa trên dữ liệu có thể giúp các công ty đạt được lợi thế cạnh tranh và tối đa hóa lợi nhuận.
Đối với SMB và các tổ chức lớn, nghiên cứu và phân tích dữ liệu có thể có giá trị cho việc ra quyết định, chiến lược và phát triển nếu nghiên cứu và phân tích dữ liệu được sử dụng hiệu quả.
Kiến thức dữ liệu là gì?
Kiến thức dữ liệu là quá trình diễn giải, khai thác, hiểu các mẫu dữ liệu và rút ra những hiểu biết sâu sắc sẽ dẫn đến kết quả kinh doanh thành công.
Kiến thức dữ liệu là tập hợp các kỹ năng và kiến thức cho phép mọi người và tổ chức sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả để đạt được mục tiêu của họ. Nó bao gồm sự hiểu biết về các phương pháp được sử dụng để thu thập, sắp xếp, lưu trữ và sử dụng dữ liệu cũng như cách rút ra kết luận đúng từ dữ liệu đó.
Bằng cách biết nhiều dạng dữ liệu, chẳng hạn như nguồn dữ liệu, loại phân tích và cách xử lý dữ liệu, bạn sẽ hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình. Bạn có thể thu được những hiểu biết có ý nghĩa về dữ liệu của mình bằng cách sử dụng các công cụ, phương pháp và khung phân tích dữ liệu.
Một khía cạnh khác của hiểu biết về dữ liệu là biết khi nào cần đưa dữ liệu vào, cần nghiên cứu chính xác hoặc sâu hơn. Chỉ số cuối cùng về kiến thức dữ liệu là khả năng truyền đạt những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu theo cách mà chủ sở hữu và các bên liên quan khác có thể hiểu và thực hiện hành động.
Các chuyên gia hiểu biết về dữ liệu có thể sử dụng nó để phân tích các mẫu, hiểu biết sâu sắc và đưa ra quyết định. Do đó, kiến thức về dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng đối với các nhà quản lý, nhân viên và giám đốc điều hành, những người muốn gia tăng giá trị cho tổ chức của họ.
Ngày nay, tất cả các loại hình doanh nghiệp, bất kể quy mô, đều phụ thuộc hoàn toàn vào hiểu biết về dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt và chuyển đổi dữ liệu thô và ngẫu nhiên thành những hiểu biết kinh doanh có giá trị.
Nói tóm lại, kiến thức về dữ liệu đang ngày càng trở nên phổ biến trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như các tập đoàn lớn vì nó giúp tăng năng suất, đổi mới và cải thiện dịch vụ khách hàng, dẫn đến lợi tức đầu tư tốt hơn.
Tại sao việc biết dữ liệu của bạn lại quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn?
Nếu các tổ chức muốn đối phó với thế giới kỹ thuật số cạnh tranh ngày nay, hiểu biết về dữ liệu là điều cần thiết vì nó cho phép họ đưa ra quyết định chỉ dựa trên dữ liệu để đưa ra các quyết định và kết quả tốt.
Các chuyên gia được đào tạo về xây dựng và phân tích dữ liệu có thể xử lý dữ liệu để tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn nhằm hỗ trợ các hoạt động và hoạt động hiệu quả của công ty, cho phép họ gia tăng giá trị cho doanh nghiệp của mình.
Các doanh nghiệp lập kế hoạch bố trí dựa trên dữ liệu thực tế luôn đi trước một bước để nắm bắt cơ hội đúng lúc, cung cấp các giải pháp và sản phẩm dành riêng cho khách hàng cũng như tinh chỉnh hoạt động.
Thông tin chuyên sâu về dữ liệu cho phép các công ty thuộc mọi quy mô rút ra thông tin chi tiết giúp các bên liên quan có thể giao tiếp tốt hơn với nhân viên, khắc phục các nút thắt, lấp đầy khoảng trống và mang lại giá trị kinh doanh cho khách hàng, nhà cung cấp và nhà cung cấp.
Các tổ chức phản đối việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể trải qua giai đoạn khó khăn trong việc tối ưu hóa, tự động hóa và số hóa các hoạt động, dẫn đến kết quả kinh doanh không thỏa đáng.
Theo một nghiên cứu của Gartner, việc thiếu hiểu biết về dữ liệu là rào cản nội bộ lớn thứ hai dẫn đến thành công. Hơn 80% kiến thức về dữ liệu sẽ được chính thức hóa vào năm 2023 nhờ khả năng thúc đẩy giá trị kinh doanh.
Giao tiếp hợp tác, tăng năng suất, dịch vụ khách hàng tốt hơn, ra quyết định tốt hơn, kết quả tài chính tốt hơn, sự đổi mới và hiệu quả của quy trình làm việc đều có thể đạt được bởi các tổ chức áp dụng kiến thức dữ liệu.
Những thách thức về kiến thức dữ liệu
Khả năng diễn giải dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó ngày càng trở nên quan trọng đối với các tổ chức trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay.
Tuy nhiên, kiến thức dữ liệu có những thách thức của nó. Những thách thức này bao gồm thiếu kỹ năng dữ liệu chuyên biệt, khó khăn trong việc hiểu các tập dữ liệu phức tạp, khó khăn trong việc quản lý lượng dữ liệu khổng lồ và khó khăn trong việc hiểu và áp dụng dữ liệu trong các bối cảnh khác nhau.
Vì những vấn đề này, các tổ chức và chuyên gia có thể cần trợ giúp để hiểu biết về dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt.
Công nhân lành nghề: Các chuyên gia lành nghề nên thực hiện khả năng tương tác dữ liệu để đạt được kết quả mong muốn từ bộ dữ liệu. Tổ chức cần các chuyên gia như nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư, nhà phân tích và kiến trúc sư.
Sao chép dữ liệu: vì dữ liệu là động nên rõ ràng là nó sẽ trải qua nhiều sửa đổi khác nhau theo thời gian. Doanh nghiệp nên đầu tư vào các giải pháp cấp doanh nghiệp đắt tiền để duy trì và cập nhật dữ liệu trên quy mô lớn.
Tính toàn vẹn dữ liệu: Các tổ chức phải khắc phục các vấn đề như lỗi dữ liệu do lỗi của con người, sự không thống nhất giữa các định dạng dữ liệu, lỗi thu thập dữ liệu và vi phạm quyền riêng tư.
Thiếu tích hợp: Do có nhiều bộ dữ liệu, khó khăn về đồng bộ hóa, khả năng mở rộng và tính linh hoạt nên việc tích hợp dữ liệu từ các bộ phận khác nhau là một trong những thách thức lớn nhất. Các công ty có thể cần áp dụng các kỹ thuật và công cụ mới để tích hợp hoặc phân tích dữ liệu.
Tập hợp con dữ liệu: Phân tích dữ liệu là chế độ xem 360 độ, vì vậy các tổ chức cần thực hiện tích hợp hoặc cập nhật cần thiết cho cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu, quy trình làm việc, v.v. để thu thập tất cả các tập dữ liệu. Chỉ xử lý một bộ dữ liệu cụ thể sẽ không cung cấp thông tin chi tiết quan trọng hoặc chỉ có thể cung cấp thông tin chi tiết một phần.
Vật lý và logic: Các tổ chức cần phần cứng và phần mềm cụ thể để xử lý các bộ dữ liệu phức tạp và khổng lồ nhằm phân tích và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu như lưu trữ dữ liệu, không gian đám mây, thuật toán, gói phần mềm, v.v.
Chi tiêu: Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đòi hỏi độ chính xác, tính nhất quán và bối cảnh của dữ liệu và các công ty này phải áp dụng các biện pháp bảo vệ và thay đổi cần thiết. Điều này sẽ liên quan đến chi phí bổ sung cho tổ chức.
Kiến thức dữ liệu được thiết kế để cung cấp cho các tổ chức một khuôn khổ để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế thay vì các giả định sẽ đưa họ lên tầm cao mới.
Các kỹ năng và khái niệm kiến thức dữ liệu cơ bản cho doanh nghiệp
Các trang web thương mại điện tử theo dõi hoạt động mua hàng của nhà bán lẻ trên các trang web của công ty sử dụng cookie và đèn hiệu trang web để thu thập dữ liệu với tốc độ đáng kinh ngạc. Nhưng nếu không có hiểu biết về dữ liệu, ý nghĩa của dữ liệu đó vẫn chưa được khai thác.
Trong phần này, chúng ta hãy xem xét các kỹ năng cần thiết để hiểu dữ liệu nhằm thúc đẩy giá trị doanh nghiệp.
Kỹ năng dữ liệu đòi hỏi phải hiểu cách thức hoạt động của các tập dữ liệu, thao tác và diễn giải chúng để rút ra những hiểu biết sâu sắc giúp các tổ chức đưa ra quyết định về cách thúc đẩy hoạt động kinh doanh phát triển.
Ở cấp độ cơ bản, kiến thức dữ liệu không phải là một tập hợp các kỹ năng cụ thể cần có; Đây là một gói toàn diện như được đưa ra dưới đây:
- Khai thác dữ liệu: Khám phá dữ liệu phức tạp và có thể mở rộng về nguồn, loại, định dạng, v.v.
- Quản lý dữ liệu: truy xuất, làm sạch, lưu trữ dữ liệu hợp lệ, v.v.
- Sử dụng dữ liệu: phân tích, diễn giải, trực quan hóa, báo cáo, v.v.
- Kiến thức miền: Phát hiện mẫu dữ liệu, nhận dạng và dự đoán mẫu
- Ứng dụng dữ liệu: Cách một tổ chức như trí tuệ kinh doanh, chuyển đổi kỹ thuật số, hỗ trợ quyết định, AI, tự động hóa, phân tích, v.v. sẽ sử dụng dữ liệu.
- Cải tiến: Kiểm tra các tập dữ liệu để tìm các lỗ hổng và lỗi để ứng biến kết quả nhằm đạt được mục tiêu kinh doanh.
Các công ty cần các chuyên gia có kỹ năng kỹ thuật, phân tích và thống kê để giải thích dữ liệu, đưa ra kết luận và đặt câu hỏi phù hợp vào đúng nơi để trở thành một tổ chức hoàn toàn dựa trên dữ liệu.
Ngoài ra, kiến thức về quản lý dữ liệu, bảo mật, các tiêu chuẩn tổ chức và tuân thủ giúp các chuyên gia giữ dữ liệu được lưu trữ an toàn mà không vi phạm bất kỳ quy tắc hoặc quy định nào.
Các công ty cần thực hiện các chương trình đào tạo và đào tạo lại kỹ năng cho nhân viên để sử dụng thành thạo dữ liệu.
khái niệm kinh doanh
Các khái niệm sau đây rất cần thiết cho các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu:
- Phân tích dữ liệu: Phân tích dữ liệu ở các khía cạnh mô tả, chẩn đoán và dự đoán.
- Sắp xếp dữ liệu: Đây là quá trình chuẩn bị dữ liệu thô để phân tích sâu hơn, còn được gọi là xóa dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu: Quá trình chuyển đổi dữ liệu thành dạng biểu diễn trực quan dưới dạng biểu đồ, bảng, bản đồ, đồ họa thông tin, v.v. Nó giúp những người ra quyết định thực hiện các sắp xếp kinh doanh cần thiết.
- Hệ sinh thái dữ liệu: Phân tích dữ liệu là một hoạt động phức tạp và tốn nhiều tài nguyên, vì vậy việc cập nhật phần cứng và phần mềm cần thiết là điều cần thiết để có được kết quả phân tích dữ liệu mong muốn.
- Quản trị dữ liệu: Chính sách, nguyên tắc và tuân thủ của tổ chức đối với các hoạt động phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
- Nhóm dữ liệu: Một nhóm các chuyên gia lành nghề chuyên phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin tốt hơn để tạo ra giá trị kinh doanh.
Khi chúng ta tiến tới tương lai, các tổ chức sẽ ngày càng tập trung vào dữ liệu để thúc đẩy kết quả kinh doanh, do đó, nhu cầu về các chuyên gia có kỹ năng về dữ liệu sẽ tiếp tục tăng.
Các tổ chức muốn tạo sự khác biệt dựa trên dữ liệu dựa trên dữ liệu có thể đầu tư một cách khôn ngoan vào việc nâng cao kỹ năng cho con người và cơ sở hạ tầng của họ.
Làm cách nào để xây dựng Kiến thức dữ liệu trong công ty của bạn?
Theo báo cáo của Accenture, chỉ có 25% chuyên gia tin rằng họ đang sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và thậm chí còn ít hơn, chỉ 21% tự tin vào khả năng sử dụng dữ liệu của mình.
Nghiên cứu cho thấy rằng các tổ chức cần phát triển kiến thức về dữ liệu để trao quyền cho nhân viên và khiến họ tự tin rằng họ sẽ có thể mang lại những kết quả đột phá.
Hãy xem cách các tổ chức có thể xây dựng văn hóa và khuyến khích nhân viên trở thành một phần của văn hóa đó:
Lưu ý: Đây không phải là hướng dẫn hoặc khuôn khổ tiêu chuẩn; cung cấp một cái nhìn rộng rãi.
Để bắt đầu, các tổ chức có thể xác định mục tiêu hiểu biết về dữ liệu, đánh giá mức độ kỹ năng của nhân viên và thiết kế lộ trình đào tạo phù hợp. Chính xác nó có thể được thực hiện theo các bước sau:
- Truyền đạt cho ban quản lý và nhân viên tầm quan trọng của kiến thức dữ liệu
- Xác định lỗ hổng kiến thức dữ liệu
- Thiết kế một chương trình kiến thức dữ liệu phù hợp với nhu cầu của nhân viên
- Xác định mục tiêu và đo lường hiệu suất bằng KPI
- Chia sẻ và chia sẻ dữ liệu với nhân viên
- Nhận phản hồi và cải thiện chương trình khi cần thiết
Thông tin sau đây là cần thiết để có được bộ kỹ năng và nhận thức của nhân viên:
- Kỹ năng của nhân viên trong các hoạt động thống kê và logic
- Những người quản lý có đủ khả năng xây dựng và giải thích quy trình làm việc hoặc quy trình dựa trên số liệu hoặc dữ liệu liên quan
- Kỹ năng của các chuyên gia dữ liệu như kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học có thể giải thích kết quả của thuật toán AI và ML của họ
Công cụ và đào tạo: Các tổ chức có thể tạo một chương trình giảng dạy kiến thức dữ liệu cung cấp các công cụ và đào tạo cần thiết để đạt được mức độ hiểu biết dữ liệu mong muốn.
Tiếp tục đào tạo sau khi đo lường, theo dõi và giám sát tiến độ hiểu biết về dữ liệu ở cấp độ cá nhân và tổ chức để đảm bảo rằng chương trình hoạt động bình thường.
Cho nhân viên sự linh hoạt và đủ thời gian để rèn luyện kỹ năng dữ liệu sẽ giúp họ thành thạo trong việc sử dụng dữ liệu để tăng thêm giá trị cho tổ chức.
Dựa trên đầu vào, các tổ chức có thể đặt ra các mốc quan trọng và mục tiêu thực tế để đạt được mức độ hiểu biết về dữ liệu mong muốn trong các đơn vị kinh doanh dựa trên sự tuân thủ của tổ chức.
Nâng cao kỹ năng sẽ giúp các công ty thuộc mọi quy mô và loại hình triển khai và thực hiện chương trình phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Với thị trường cạnh tranh hiện nay, đại đa số các công ty ngày càng nhận thức rõ hơn về nhu cầu nâng cao hiểu biết về dữ liệu.
Việc có các kỹ năng và nguồn lực cần thiết để phân tích dữ liệu động và phức tạp ngày càng trở nên quan trọng đối với các cá nhân và tổ chức khi quá trình số hóa ngày càng phát triển và trở thành nhu cầu cấp thiết.
Việc sử dụng các công cụ thích hợp chắc chắn sẽ mang lại giá trị gia tăng, đồng thời sẽ tạo điều kiện và đẩy nhanh quá trình phân tích dữ liệu và thu thập thông tin.
Tất cả các chuyên gia đều có thể sử dụng những tài nguyên này, từ các lớp học trực tuyến đến hướng dẫn tương tác cho đến cách học cách viết mã.
Dưới đây là một số công cụ có thể giúp bạn hiểu rõ về dữ liệu.
Một khóa học do Coursera cung cấp đáng được chú ý là Chuyên ngành Kiến thức Dữ liệu.
Các khóa học liên quan đến Quản lý dữ liệu, Kinh doanh thông minh và Kho dữ liệu chắc chắn sẽ bổ sung các kỹ năng phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu.
Các chuyên gia có kinh nghiệm và kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Python và Java, các hệ thống cơ sở dữ liệu như SQL và NoSQL cũng như các hệ điều hành như UNIX và LINUX sẽ có lợi thế và đi trước quá trình hoàn thành phân tích dữ liệu và nhận được kết quả nhanh hơn.
Trực quan hóa dữ liệu: Những người bên ngoài phần phân tích dữ liệu không thể hiểu được dữ liệu thô, do đó dữ liệu phải được trình bày ở định dạng trực quan để các chủ doanh nghiệp và các bên liên quan có liên quan hiểu được để đưa ra các quyết định kinh doanh liên quan.
Một số công cụ được liệt kê bên dưới có thể được sử dụng để trình bày dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, bao gồm biểu đồ, đồ họa thông tin và các hình ảnh trực quan khác.
Nếu đang tìm kiếm giải pháp quản lý dữ liệu nâng cao, bạn có thể muốn xem các khóa học về AI, ML và RPA. Các khóa học này sẽ giúp các chuyên gia đào sâu kiến thức về dữ liệu và tạo ra sự tự động hóa và đổi mới.
những từ cuối
Người ta nói rằng nếu không có la bàn định vị, bạn sẽ bị lạc giữa đại dương. Khái niệm tương tự áp dụng cho dữ liệu. Nếu không có các quyết định dựa trên dữ liệu, khả năng cao là các công ty thuộc mọi quy mô và loại hình có thể mất khả năng cạnh tranh trong một môi trường đòi hỏi khắt khe.
Mọi phần của thế giới nối mạng đều thu thập dữ liệu với tốc độ cực kỳ nhanh. Trong tương lai, chúng ta cần cải thiện kỹ năng hiểu biết về dữ liệu và sử dụng chúng để đưa ra các quyết định kinh doanh nhằm tăng thêm giá trị về mặt năng suất, sự hài lòng của khách hàng, tự động hóa, đổi mới, lợi nhuận, v.v.
Sau đó, hãy xem các công cụ quản lý dữ liệu tốt nhất dành cho doanh nghiệp vừa và lớn.
