Chiến lược dữ liệu là gì và làm thế nào để tạo ra nó?

Chiến lược dữ liệu là gì?

Chiến lược dữ liệu là một kế hoạch toàn diện để quản lý dữ liệu của tổ chức. Nó phác thảo công nghệ, quy trình và quy tắc để quản lý dữ liệu hiệu quả. Đồng thời cung cấp hướng dẫn rõ ràng về cách thu thập, lưu trữ, phân phối và sử dụng dữ liệu.

Tại sao điều này cần thiết?

Bởi vì các doanh nghiệp ở mọi quy mô đều thu thập và tạo ra lượng lớn dữ liệu thô.

Ước tính có 181 zettabyte dữ liệu sẽ được tạo ra trên toàn cầu vào năm 2025. Để bạn dễ hình dung, một zettabyte tương đương với việc xem Netflix liên tục trong 36 triệu năm.

Đó là một lượng dữ liệu khổng lồ.

Nguồn hình ảnh: Statista

Quản lý toàn bộ dữ liệu này, giữ an toàn và tuân thủ, đồng thời sử dụng nó để tạo giá trị kinh doanh có thể là một thách thức.

Rốt cuộc, dữ liệu chỉ có giá trị khi bạn thực sự sử dụng được nó. Thật không may, nhiều doanh nghiệp gặp phải các vấn đề như dữ liệu bị phân mảnh, trùng lặp, hoặc dữ liệu không đầy đủ, không chính xác, hoặc lỗi thời. Hoặc tệ hơn nữa là bị rò rỉ dữ liệu.

Việc xây dựng một chiến lược dữ liệu sẽ giải quyết những vấn đề này (và nhiều hơn nữa) để doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và giành lợi thế cạnh tranh.

Đọc thêm: Marketing dựa trên dữ liệu là gì và tại sao nó quan trọng?

Lợi ích của chiến lược dữ liệu là gì?

Một kế hoạch chiến lược dữ liệu vững chắc là điều cần thiết với hầu hết doanh nghiệp hiện nay. Hãy cùng khám phá những lợi ích chính:

Ra quyết định thông minh hơn

Phân tích xu hướng và insight giúp công ty hiểu được điều gì đang hiệu quả, điều gì không, và những gì có thể xảy ra. Điều này giúp họ đưa ra quyết định thông minh và nhanh hơn.

Để ra quyết định chính xác hơn, chiến lược dữ liệu của công ty có thể bao gồm mô hình phân tích phổ biến sau đây. Nó có ba yếu tố chính: descriptive, diagnostic và predictive analytics.

Descriptive Analytics

Descriptive analytics là phân tích dữ liệu lịch sử để hiểu những gì đã xảy ra trong quá khứ.

Ví dụ, một công ty có thể dùng Excel hoặc Google Sheets để xem lại dữ liệu bán hàng và nhận biết các biến động theo mùa. Hoặc họ có thể xem dữ liệu đối thủ, như số lượng khách truy cập và nguồn traffic, bằng cách sử dụng Semrush’s Traffic Analytics.

Đọc thêm: Phân tích đối thủ cạnh tranh là gì và làm thế nào để thực hiện?

Diagnostic Analytics

Loại phân tích này đi sâu vào lý do đằng sau các sự kiện trong quá khứ.

Giả sử bạn nhận thấy một số thay đổi trong hiệu suất Google Ads và muốn tìm hiểu lý do.

Công cụ Advertising Research công cụ có thể giúp bạn theo dõi hoạt động pay-per-click (PPC) của đối thủ, bao gồm chi tiêu quảng cáo và nội dung quảng cáo của họ. Bạn có thể dùng những thông tin này để nhận diện xu hướng và chiến lược cạnh tranh có thể ảnh hưởng đến hiệu quả quảng cáo của bạn.

Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán dự báo các sự kiện tương lai dựa trên những gì đã xảy ra trước đó.

Điều này thường đòi hỏi phân tích thống kê nâng cao và trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc công nghệ machine learning (ML).

Những hiểu biết lịch sử và dự đoán tương lai giúp công ty dự đoán xu hướng mới và điều chỉnh phát triển sản phẩm cũng như nỗ lực marketing.

Trải nghiệm khách hàng tốt hơn

Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu cách thức, thời điểm, địa điểm và sản phẩm khách hàng thích mua. Cũng như điều gì khiến họ quan tâm.

Các thương hiệu có thể dùng dữ liệu khách hàng để:

• Cá nhân hóa các điểm chạm quan trọng như website và kênh chăm sóc khách hàng
• Tối ưu sản phẩm và trải nghiệm
• Làm tốt hơn trong việc đáp ứng nhu cầu khách hàng

Ví dụ, các thương hiệu có thể gửi email cho khách hàng khi sản phẩm yêu thích của họ có hàng trở lại hoặc đến thời điểm cần mua lại. Giống như thương hiệu thức ăn cho thú cưng Chewy làm ở đây:

Điều này giúp tăng sự trung thành của khách hàng và tránh bỏ lỡ doanh số.

Tuân thủ dữ liệu và bảo mật được cải thiện

Các thương hiệu xử lý lượng lớn dữ liệu khách hàng nhạy cảm như tên, địa chỉ và thông tin thẻ tín dụng.

Ví dụ, giả sử bạn là khách hàng thường xuyên của Target và muốn đăng ký nhận ưu đãi đặc biệt cùng quà sinh nhật. Họ sẽ yêu cầu bạn cung cấp thông tin cá nhân, bao gồm tên, email và số điện thoại.

Các thương hiệu có trách nhiệm bảo vệ những thông tin này an toàn cho khách hàng.

Việc lơ là về quyền riêng tư và bảo mật có thể khiến doanh nghiệp mất nhiều thời gian và tiền bạc. Theo nghiên cứu của IBM, chi phí trung bình toàn cầu cho một vụ rò rỉ dữ liệu là 4,45 triệu đô la.

Thật không may, các vụ tấn công dữ liệu và sự cố an ninh mạng xảy ra thường xuyên. Thực tế, cùng nghiên cứu của IBM cho thấy 51% tổ chức dự định cải thiện bảo mật do từng bị rò rỉ dữ liệu.

Một chiến lược vững chắc giúp doanh nghiệp lưu trữ và quản lý dữ liệu khách hàng an toàn để chỉ những người được phép mới truy cập được — với mục đích dự kiến.

Tăng hiệu quả và giảm chi phí

Dữ liệu có thể làm nổi bật những lĩnh vực doanh nghiệp cần cải thiện.

Để họ có thể:

• Tối ưu quy trình làm việc
• Cải thiện ngân sách
• Điều chỉnh phân bổ nguồn lực
• Tiết kiệm chi phí

Hơn nữa, chiến lược dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp phát hiện cơ hội như dòng doanh thu mới và mô hình kinh doanh mới. Điều này càng giúp giảm chi phí và tăng doanh thu.

Áp dụng công nghệ tiên tiến

Các tổ chức sử dụng AI bảo mật và tự động hóa tiết kiệm được 1,76 triệu đô la so với những giải pháp không có. Nhưng để tận dụng các giải pháp này và thu được lợi ích, doanh nghiệp cần dữ liệu sạch, chính xác và dễ tiếp cận.

Các công nghệ tiên tiến như AI và ML sử dụng một lượng lớn dữ liệu. Chiến lược dữ liệu giúp đảm bảo dữ liệu đạt tiêu chuẩn chất lượng cần thiết để doanh nghiệp có thể áp dụng công nghệ và mô hình dữ liệu mới một cách tự tin.

Các loại chiến lược dữ liệu

Các tổ chức có thể áp dụng các chiến lược dữ liệu khác nhau tùy theo nhu cầu: tập trung, phân quyền hoặc kết hợp.

Chiến lược dữ liệu tập trung

Một phương pháp tập trung cho chiến lược dữ liệu liên quan đến một “source of truth.” Một kho lưu trữ trung tâm duy nhất thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như phản hồi khách hàng và hồ sơ giao dịch bán hàng.

Cách tiếp cận này đảm bảo chuẩn hóa và tính nhất quán của các dữ liệu quan trọng như doanh thu, thông tin khách hàng và bán hàng.

Điều này đặc biệt có lợi cho các tổ chức lớn cần duy trì sự đồng nhất giữa các phòng ban khác nhau.

Tại sao?

Để mọi người làm việc với cùng một dữ liệu đáng tin cậy phục vụ đánh giá hiệu suất và ra quyết định.

Chiến lược dữ liệu phân quyền

Chiến lược dữ liệu phân quyền mang lại sự linh hoạt, với dữ liệu được phân phối trên nhiều vị trí hoặc máy chủ khác nhau. Cách tiếp cận này phù hợp với các tổ chức hoạt động trong môi trường thay đổi nhanh hoặc có các phòng ban độc lập với nhu cầu dữ liệu khác nhau.

Ví dụ, một startup với các nhóm dự án khác nhau có thể ưu tiên cách này để dễ mở rộng và tránh điểm lỗi duy nhất — nghĩa là nếu một nguồn dữ liệu bị lỗi, các nguồn khác vẫn hoạt động, đảm bảo truy cập dữ liệu liên tục.

Chiến lược dữ liệu kết hợp

Chiến lược dữ liệu kết hợp là sự phối hợp giữa phương pháp tập trung và phân quyền.

Ví dụ, trong một công ty sử dụng cách tiếp cận kết hợp, phòng tài chính và marketing có thể dựa vào dữ liệu tập trung để tạo báo cáo hiệu suất hàng tháng. Đây là phần tập trung. Đồng thời, phòng tài chính cũng có thể sử dụng dữ liệu tài chính riêng biệt chỉ dành cho họ. Đây là phần phân quyền.

Cách tiếp cận cân bằng cho phép công ty duy trì một nguồn sự thật duy nhất cho các chỉ số kinh doanh tổng thể. Đồng thời, các phòng ban riêng lẻ có sự linh hoạt trong việc sử dụng và quản lý dữ liệu phù hợp với chức năng cụ thể của họ.

Chiến lược này lý tưởng cho các công ty vừa và lớn cần sự đồng nhất toàn công ty cùng với sự linh hoạt riêng biệt của từng phòng ban trong xử lý dữ liệu.

Tổng thể, lựa chọn chiến lược dữ liệu phụ thuộc vào quy mô, cấu trúc, ngành nghề và nhu cầu của công ty.

Đọc thêm: 6 loại báo cáo giúp ra quyết định dựa trên dữ liệu

Khung chiến lược dữ liệu

Trước khi xây dựng chiến lược dữ liệu, bạn cần hiểu chiến lược dữ liệu bao gồm những gì. Khung chiến lược dữ liệu của bạn nên xem xét các thành phần thiết yếu sau:

Quản trị dữ liệu

Quản trị dữ liệu bao gồm việc thiết lập các quy tắc, chính sách và tiêu chuẩn để đảm bảo dữ liệu trong toàn tổ chức được bảo mật, chính xác và tuân thủ. Nó xác định loại dữ liệu nào được thu thập và cách thức thu thập. Đồng thời làm rõ quyền sở hữu dữ liệu và ai có quyền truy cập vào dữ liệu nào.

Chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu đánh giá dữ liệu của công ty dựa trên các yếu tố như:

• Độ chính xác
• Độ đầy đủ
• Tính nhất quán
• Độ tin cậy
• Tính mới mẻ

Đánh giá chất lượng dữ liệu giúp tổ chức phát hiện các lỗi hoặc vấn đề và xác định xem dữ liệu trong hệ thống có phù hợp để phục vụ mục đích dự kiến hay không.

Chất lượng dữ liệu rất quan trọng. Theo Gartner, chất lượng dữ liệu kém khiến các tổ chức mất trung bình 12,9 triệu đô la mỗi năm.

Để xác định chất lượng dữ liệu, các tổ chức có thể lập danh mục tài sản dữ liệu và thực hiện các nghiên cứu cơ bản để đo lường độ chính xác, tính duy nhất và tính hợp lệ của các bộ dữ liệu được chọn. Các công cụ quản lý dữ liệu có thể hỗ trợ việc này.

Kiến trúc dữ liệu

Kiến trúc dữ liệu đề cập đến cấu trúc tổng thể và cách thiết lập hệ sinh thái dữ liệu của tổ chức. Điều này bao gồm thiết kế cơ sở dữ liệu và bất kỳ công cụ nào khác được sử dụng để lưu trữ hoặc quản lý dữ liệu, như data warehouses (kho lưu trữ thông tin trung tâm) và cloud platforms (giải pháp lưu trữ dữ liệu trực tuyến).

Kiến trúc dữ liệu nhằm đảm bảo hạ tầng dữ liệu hỗ trợ các yêu cầu của tổ chức về hiệu suất, khả năng mở rộng và độ tin cậy.

Ví dụ, hãy xem một startup đang phát triển nhanh. Khi doanh nghiệp mở rộng, nhu cầu dữ liệu cũng sẽ thay đổi. Ban đầu, một cơ sở dữ liệu nhỏ có thể đủ dùng. Tuy nhiên, khi công ty phát triển, cấu hình cơ bản này có thể không đáp ứng được khối lượng và độ phức tạp dữ liệu tăng lên.

Tuân thủ dữ liệu

Tuân thủ dữ liệu đảm bảo cách tổ chức xử lý dữ liệu phù hợp với các luật và quy định bảo vệ dữ liệu liên quan.

Hầu hết các doanh nghiệp đều thu thập ít nhất một số dữ liệu về khách hàng. Ngay cả khi chỉ là cookie trên website và địa chỉ email, như ví dụ này:

Các công ty có nghĩa vụ pháp lý phải giữ dữ liệu khách hàng an toàn và sử dụng công bằng, đó là lý do các luật về quyền riêng tư ra đời.

Luật quyền riêng tư đặt ra các kỳ vọng rõ ràng về cách các công ty nên xử lý thông tin cá nhân của mọi người. Chúng chỉ ra những gì doanh nghiệp được phép và không được phép làm với dữ liệu thu thập — ví dụ như không được chia sẻ với bên thứ ba nếu không có sự cho phép. Vi phạm có thể dẫn đến phạt nặng.

Luật bạn cần tuân thủ sẽ phụ thuộc vào nơi công ty bạn đặt trụ sở và nơi bạn kinh doanh.

Ví dụ, nếu bạn hoạt động trong Liên minh châu Âu hoặc xử lý dữ liệu từ công dân EU, bạn có thể phải tuân thủ GDPR (General Data Protection Regulation). Tương tự, nếu hoạt động kinh doanh của bạn liên quan đến bang California ở Mỹ, CCPA (California Consumer Privacy Act) có thể áp dụng.

Bảo mật dữ liệu

Data security là thực hành bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép. Ví dụ như các cuộc tấn công ransomware và các mối đe dọa an ninh mạng khác.

Data security bao gồm các yếu tố như:

• Encryption: Chuyển đổi dữ liệu thành định dạng mã hóa để ngăn truy cập trái phép
• Access control: Thiết lập quyền người dùng để giới hạn truy cập dữ liệu chỉ cho những cá nhân được ủy quyền
• Regular audits: Thực hiện kiểm tra để xác định các điểm yếu và cập nhật các biện pháp bảo mật
• Employee training: Đào tạo nhân viên cách tránh các mối đe dọa mạng phổ biến, như email phishing
• Incident response planning: Chuẩn bị kế hoạch rõ ràng về cách xử lý khi xảy ra vi phạm dữ liệu

Data Operations

Data operations bao gồm quản lý dữ liệu hàng ngày. Điều này gồm xử lý dữ liệu, sao lưu, phục hồi và bảo trì.

Quản lý dữ liệu hiệu quả đảm bảo dữ liệu luôn sẵn có và đáng tin cậy, hỗ trợ các hoạt động kinh doanh và quá trình ra quyết định liên tục.

Analytics and Reporting

Analytics và reporting biến dữ liệu thô thành những hiểu biết có ý nghĩa. Điều này bao gồm các nền tảng phân tích dữ liệu để phân tích và tạo báo cáo hỗ trợ chiến lược kinh doanh.

Analytics quan trọng vì nó giúp tổ chức biến dữ liệu thành insight. Nhờ đó họ có thể nhận diện xu hướng, mẫu hình và cơ hội. Ví dụ như sản phẩm nào phổ biến nhất, kênh marketing nào hiệu quả nhất, và thị trường nào nên tập trung hoặc mở rộng.

Data Culture and Literacy

Thông thường, công ty thu thập dữ liệu về hai nhóm: nhân viên và khách hàng. Cả hai nhóm cần biết loại dữ liệu công ty thu thập, lý do và cách lưu trữ, xử lý.

Khách hàng cần chắc chắn bạn xử lý dữ liệu của họ một cách an toàn và tuân thủ quy định. Thông tin đó phải minh bạch. Ví dụ, Chính sách bảo mật dữ liệu của Semrush được hiển thị trên trang web công ty.

Đào tạo và tạo sự gắn kết với nhân viên là chìa khóa để tận dụng dữ liệu hiệu quả. Văn hóa dữ liệu thúc đẩy tư duy sử dụng dữ liệu để hướng dẫn quyết định, từ đó cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Cách xây dựng chiến lược dữ liệu trong 7 bước

Bây giờ bạn đã hiểu các thành phần quan trọng của chiến lược dữ liệu, bạn sẵn sàng để tạo chiến lược của mình. Các thực hành tốt nhất về chiến lược dữ liệu dưới đây sẽ giúp bạn làm điều đó.

1. Đồng thuận với các bên liên quan chính

Các bên liên quan chính, như IT và lãnh đạo kinh doanh, rất quan trọng trong việc cung cấp insight cần thiết và sự ủng hộ để hỗ trợ chiến lược dữ liệu. Sự tham gia của họ giúp đảm bảo chiến lược phù hợp với nhu cầu và kỳ vọng kinh doanh.

Để hiểu ưu tiên và khó khăn của họ, bạn có thể hỏi các câu như:

• Mục tiêu và sáng kiến kinh doanh chính của bạn cần dữ liệu và AI là gì?
• Thách thức lớn nhất của bạn khi đạt được những ưu tiên đó là gì?
• Bạn mong muốn sử dụng dữ liệu cho điều gì mà hiện tại chưa thể làm được?

Mẹo chuyên nghiệp

Hãy mời các bên liên quan từ nhiều phòng ban tham gia sớm trong quá trình và thường xuyên trao đổi khi bạn phát triển và triển khai chiến lược dữ liệu. Những hiểu biết và sự hợp tác của họ rất quan trọng để bạn nhận được sự hỗ trợ cần thiết.

2. Xác định Mục tiêu và Trường hợp sử dụng rõ ràng

Mục tiêu rõ ràng và các trường hợp sử dụng cụ thể sẽ định hướng và tạo mục đích cho chiến lược dữ liệu.

Mục tiêu cần gắn chặt với mục tiêu kinh doanh tổng thểnhư tăng thị phần, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy hiệu quả vận hành.

Sau đó, bạn có thể đi sâu vào các ứng dụng chính để hiểu cách các phòng ban và nhóm khác nhau sử dụng dữ liệu, loại dữ liệu nào có giá trị nhất với họ và kết quả họ muốn đạt được.

Các trường hợp sử dụng tiềm năng có thể bao gồm:

• Tăng sự trung thành của khách hàng thông qua các chiến lược marketing cá nhân hóa
• Tối ưu quản lý tồn kho và chuỗi cung ứng
• Thúc đẩy đổi mới sản phẩm bằng cách phân tích phản hồi khách hàng
• Cải thiện hiệu quả tài chính thông qua giảm chi phí
• Nâng cao dịch vụ khách hàng bằng cách phân tích tương tác với khách hàng

Mẹo chuyên nghiệp

Hãy nhớ tính đến bảo mật và tuân thủ. Đây là những yếu tố quan trọng có thể ảnh hưởng đến các trường hợp sử dụng của bạn. Luật bảo vệ dữ liệu có thể giới hạn cách bạn sử dụng dữ liệu khách hàng, đặc biệt trong marketing cá nhân hóa.

3. Thực hiện kiểm toán dữ liệu

Đánh giá hạ tầng dữ liệu, công cụ và quy trình hiện có. Kiểm toán kỹ lưỡng này sẽ xác định cách bạn thu thập, lưu trữ, xử lý và sử dụng dữ liệu trong tổ chức.

Bạn có thể thực hiện như sau:

• Kiểm kê dữ liệu: Bắt đầu bằng việc liệt kê tất cả các nguồn dữ liệu trong tổ chức. Các công cụ như Apache Atlas và Alation có thể hỗ trợ trong việc lập bản đồ và hiểu rõ hệ sinh thái dữ liệu của bạn.
• Đánh giá chất lượng dữ liệu: Sử dụng công cụ đánh giá chất lượng dữ liệu như Informatica hoặc Talend để đánh giá độ chính xác, nhất quán và đầy đủ của dữ liệu. Bước này rất quan trọng để phát hiện các vấn đề chất lượng dữ liệu có thể ảnh hưởng đến phân tích.
• Đánh giá hạ tầng: Xem xét hệ thống lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu. Các công cụ như AWS Well-Architected Tool và Microsoft Azure's Advisor có thể cung cấp cái nhìn về hiệu quả và bảo mật của hạ tầng cloud của bạn.
• Phân tích quy trình: Kiểm tra quy trình thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu. Các công cụ khai thác quy trình như Celonis và Signavio có thể xác định các điểm không hiệu quả hoặc tắc nghẽn trong quy trình dữ liệu của bạn.

Mẹo chuyên nghiệp

Mục đích của đánh giá này là để làm rõ điểm mạnh và điểm yếu trong thiết lập hiện tại của bạn. Hãy thực tế và kỹ lưỡng, đồng thời nhấn mạnh những khu vực cần cải thiện.

4. Xây dựng Chính sách Quản trị Dữ liệu

Bây giờ, đã đến lúc tạo ra các chính sách quản trị dữ liệu để xác định quyền sở hữu dữ liệu, vai trò, trách nhiệm và quy trình.

Bắt đầu bằng cách tham khảo ý kiến các bên liên quan chính đã xác định ở bước một. Cách tiếp cận hợp tác này đảm bảo các chính sách của bạn phù hợp với các mục tiêu kinh doanh khác nhau.

Dưới đây là một số chính sách quan trọng mà bạn có thể cần:

• Quyền sở hữu dữ liệu: Xác định ai là người sở hữu các tài sản dữ liệu khác nhau trong tổ chức
• Chất lượng dữ liệu: Thiết lập các tiêu chuẩn về độ chính xác, đầy đủ và độ tin cậy của dữ liệu
• Truy cập và kiểm soát dữ liệu: Phác thảo ai có thể truy cập dữ liệu, trong điều kiện nào và với mức độ quyền hạn ra sao
• Bảo mật và bảo vệ dữ liệu: Bao gồm các hướng dẫn để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và tuân thủ các luật về quyền riêng tư
• Lưu giữ dữ liệu Xác định thời gian dữ liệu được lưu giữ và cách thức lưu trữ hoặc xử lý dữ liệu khi không còn cần thiết
• Sử dụng dữ liệu: Đặt ra các quy tắc cho việc sử dụng dữ liệu phù hợp trong tổ chức, bao gồm cách thức và thời điểm có thể chia sẻ dữ liệu

Mẹo chuyên nghiệp

Quản trị dữ liệu không phải là công việc làm một lần rồi quên. Các quy định về tuân thủ và nhu cầu bảo mật luôn thay đổi. Hãy thường xuyên xem xét và cập nhật chính sách để đảm bảo chúng luôn hiệu quả.

5. Xây dựng Kế hoạch Triển khai

Khi đã xác định chính sách quản trị dữ liệu, bước tiếp theo là biến các chính sách này thành hành động. Đây chính là lúc một kế hoạch triển khai toàn diện phát huy tác dụng. Nó đóng vai trò như bản đồ đường đi giúp bạn thực hiện chiến lược dữ liệu.

Dưới đây là những việc bạn cần làm:

• Ghi chép và chia sẻ các chính sách: Hầu hết doanh nghiệp có chính sách nội bộ (dành cho nhân viên) và chính sách bên ngoài (dành cho công chúng). Hãy cân nhắc cách thức, thời điểm và nơi công bố, phân phối thông tin này. Ví dụ, bạn có thể cần thêm chính sách bảo mật lên website.
• Xác định các thay đổi cần thiết: Dựa trên kết quả kiểm toán dữ liệu, xác định những thay đổi cần thiết để phù hợp với chính sách mới. Điều này có thể bao gồm nâng cấp công nghệ, điều chỉnh quy trình dữ liệu hoặc áp dụng các thực hành quản lý dữ liệu mới.
• Phân bổ nguồn lực: Xác định các nguồn lực cần thiết cho việc triển khai, bao gồm nhân sự, công nghệ và ngân sách. Đảm bảo các nguồn lực này được phân bổ hợp lý để hỗ trợ thực hiện kế hoạch.

Mẹo chuyên nghiệp

Đặt ra thời hạn cụ thể cho từng hành động và xác định người chịu trách nhiệm. Thời hạn và sự chịu trách nhiệm sẽ giúp bạn duy trì tiến độ.

6. Đào tạo Nhân viên

Để chiến lược dữ liệu thành công, tất cả nhân viên phải hiểu được tầm quan trọng của nó và nhận thức được các thay đổi. Việc giáo dục và truyền thông hiệu quả là điều thiết yếu.

Dưới đây là cách để giáo dục nhân viên:

• Đánh giá nhu cầu đào tạo: Xác định cách các phòng ban và vai trò khác nhau sử dụng dữ liệu và những gì họ cần biết
• Tạo chương trình đào tạo: Một chương trình đào tạo có cấu trúc nên bao gồm các kiến thức cơ bản về chiến lược dữ liệu, như quản trị, chính sách và tác động đến công việc hàng ngày của nhân viên
• Tận dụng các nền tảng nội bộ: Nếu công ty bạn sử dụng Slack, ví dụ, bạn có thể tạo một kênh quản trị dữ liệu nơi nhân viên có thể đặt câu hỏi, chia sẻ hiểu biết và truy cập các tài nguyên quan trọng

Điều này giúp nhân viên nhanh chóng nắm bắt chiến lược dữ liệu và tất cả các chính sách liên quan.

Mẹo chuyên nghiệp

Xác định những người đại diện trong mỗi phòng ban và đào tạo họ chuyên sâu về các chủ đề quản trị dữ liệu. Những người này sau đó có thể chia sẻ kiến thức với đội nhóm của họ.

7. Liên tục giám sát và hoàn thiện chiến lược dữ liệu của bạn

Cuối cùng, việc giám sát và điều chỉnh chiến lược dữ liệu thường xuyên là rất quan trọng để đảm bảo thành công lâu dài. Bạn nên:

• So sánh kết quả với các mục tiêu kinh doanh của bạn
• Thực hiện các điều chỉnh cần thiết để duy trì sự phù hợp với nhu cầu kinh doanh và điều kiện thị trường đang thay đổi
• Hỏi phản hồi từ người dùng qua Google Forms, kênh Slack hoặc các công cụ khảo sát khác

Mẹo chuyên nghiệp

Triển khai các công cụ giám sát như Varonis DatAdvantage và Apache Ranger có thể giúp bạn giám sát việc sử dụng dữ liệu và đảm bảo tuân thủ các chính sách và quy định.

Công cụ Chiến lược Dữ liệu

Bạn cần những công cụ phù hợp để đảm bảo dữ liệu của mình có tính thấu hiểu, an toàn và tuân thủ.

Hãy cùng khám phá các loại công cụ chiến lược dữ liệu chính, từ hệ thống quản lý dữ liệu đến nền tảng phân tích và giải pháp bảo mật.

Công cụ Quản lý Dữ liệu

Nguồn hình ảnh: Microsoft

Công cụ quản lý dữ liệu là nền tảng của bất kỳ chiến lược dữ liệu nào. Chúng lưu trữ, xử lý và quản lý lượng lớn dữ liệu.

Điều này bao gồm các cơ sở dữ liệu như Oraclemột hệ thống cơ sở dữ liệu toàn diện và được sử dụng rộng rãi, nổi bật với hiệu suất mạnh mẽ và khả năng mở rộng. Và Microsoft SQL Servercung cấp sự kết hợp giữa phân tích nâng cao và bảo mật.

Quản lý dữ liệu cũng bao gồm các giải pháp dựa trên đám mây, cho phép doanh nghiệp lưu trữ và truy cập dữ liệu qua internet. Các giải pháp phổ biến gồm có AWS, Microsoftvà Panoply.

Công cụ Phân tích và Trực quan hóa Dữ liệu

Nền tảng phân tích dữ liệu giúp tổ chức phân tích dữ liệu thô và biến các con số thành xu hướng cùng những insight có thể hành động, như sản phẩm nào được mua nhiều nhất hoặc thời điểm trong năm có lợi nhuận cao nhất.

Các nền tảng Analytics cung cấp nhiều chức năng giúp doanh nghiệp thực hiện các phân tích thống kê phức tạp.

Nền tảng phân tích dữ liệu bao gồm các công cụ phân tích kinh doanh tổng quát.

Ví dụ:

• SAP Analytics Cloud là nền tảng kết hợp lập kế hoạch kinh doanh với dashboard, báo cáo và phân tích dự đoán.
• Microsoft Power BI cho phép bạn tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo báo cáo, dashboard cùng các trực quan hóa dữ liệu.

Công cụ Marketing Analytics

Công cụ phân tích thị trường đóng vai trò then chốt trong chiến lược dữ liệu của bạn. Chúng giúp bạn hiểu hiệu suất marketing, đối thủ cạnh tranh và quan trọng nhất là khách hàng của bạn.

Ví dụ, Market Explorer giúp bạn phân tích bất kỳ thị trường nào, xác định các nhà lãnh đạo ngành và các kênh thu hút khách hàng của họ, xem xu hướng traffic và kiểm tra nhân khẩu học đối tượng.

Và một công cụ như Traffic Analytics sẽ cung cấp dữ liệu về traffic website của đối thủ, bao gồm số lượng khách truy cập và nguồn đến của họ.

Google Analytics theo dõi và báo cáo traffic website, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi người dùng và hiệu suất website.

Giải pháp bảo mật dữ liệu

Các giải pháp bảo mật bảo vệ dữ liệu của tổ chức khỏi truy cập trái phép, vi phạm và các mối đe dọa khác.

Chúng bao gồm các tính năng như mã hóa, hệ thống phát hiện xâm nhập, firewall và cơ chế kiểm soát truy cập, tạo lớp bảo vệ trước hacker và tội phạm mạng.

Các giải pháp an ninh mạng phổ biến bao gồm Acronis dùng cho sao lưu dữ liệu, khôi phục thảm họa và chia sẻ file an toàn và Cohesity dùng quản lý dữ liệu để bảo vệ công ty khỏi ransomware và nhiều mối đe dọa khác.

Ví dụ về chiến lược dữ liệu thành công

Hãy cùng khám phá cách một số công ty hàng đầu đã triển khai thành công chiến lược dữ liệu để hiểu khách hàng và đáp ứng nhu cầu tốt hơn.

Netflix

Netflix sử dụng dữ liệu để mang đến trải nghiệm xem cá nhân hóa cao và quyết định đầu tư vào các chương trình.

Nền tảng streaming chào đón người dùng bằng tên khi họ mở ứng dụng và cung cấp gợi ý cá nhân hóa trên màn hình chính. Netflix cho biết những gợi ý này dựa trên thói quen xem của người dùng và hành vi của những người dùng tương tự.

Netflix không chỉ đề xuất các chương trình mà người dùng có thể thích. Netflix còn cá nhân hóa nhiều khía cạnh của nền tảng, bao gồm:

• Thẻ tiêu đề và hình ảnh
• Thông điệp
• Trailer

Ví dụ, Netflix đã tạo 10 phiên bản của trailer “House of Cards” để quảng bá chương trình. Người dùng thích một diễn viên cụ thể trong show có khả năng cao sẽ thấy trailer có diễn viên đó, tạo trải nghiệm xem cá nhân hóa.

Cách tiếp cận được cá nhân hóa này giúp Netflix hiển thị cho khán giả những chương trình phù hợp nhất theo cách hấp dẫn nhất.

Starbucks

Chương trình thưởng của Starbucks thu thập dữ liệu để nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy sự trung thành.

Khách hàng có thể đăng ký miễn phí và bắt đầu tích điểm thành viên (gọi là stars) qua ứng dụng di động Starbucks. Điều này không chỉ khuyến khích khách hàng tiêu thụ nhiều sản phẩm Starbucks hơn để tích điểm, mà còn mang lại cho công ty một lượng lớn dữ liệu.

Starbucks có thể sử dụng dữ liệu đó để:

• Gửi các ưu đãi cá nhân hóa qua email và thông báo đẩy trong ứng dụng
• Theo dõi những địa điểm được ưa chuộng (và những địa điểm không)
• Tương tác với khách hàng vào ngày sinh nhật của họ
• Liên hệ với khách hàng đã lâu không đặt hàng

Tất cả những điều này giúp Starbucks xây dựng sự trung thành với thương hiệu và tăng doanh số lặp lại.

Airbnb

Airbnb là đơn vị dẫn đầu trong ngành khách sạn. Và đây là một ví dụ tuyệt vời về chiến lược dữ liệu. Họ sử dụng dữ liệu để tăng khả năng khách tìm được nơi ở phù hợp.

Khi khách tìm kiếm chỗ ở, Airbnb sử dụng các thuật toán machine learning để ghép khách với các danh sách phù hợp. Trang kết quả tìm kiếm thực chất là các đề xuất cá nhân hóa dựa trên những nơi khách nhấp vào, xem và sở thích của chủ nhà.

Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp khách tìm được nơi họ có khả năng đặt phòng. Điều này giúp Airbnb tăng số lượng đặt phòng và làm hài lòng khách hàng.

Tạo Chiến Lược Dữ Liệu Mạnh Mẽ Cho Riêng Bạn

Dữ liệu không chỉ là con số và thống kê. Nó là tài sản quý giá mở ra cơ hội, đổi mới và tăng trưởng.

Trong thời đại big data và AI, những doanh nghiệp thành công sẽ là những doanh nghiệp không chỉ thu thập dữ liệu mà còn thực sự hiểu cách sử dụng nó.

Khi bạn bắt đầu hành trình xây dựng chiến lược dữ liệu, hãy nhớ rằng mục tiêu rõ ràng và công cụ phù hợp là điều thiết yếu.

Hãy thử Market Explorer ngay bây giờ và bắt đầu thu thập insight khách hàng để thúc đẩy chiến lược dữ liệu của bạn.