Sự khác biệt giữa các công ty thành công và trì trệ thường nằm ở một kỹ năng quan trọng: chuyển đổi dữ liệu thô thành những hiểu biết hữu ích cho việc ra quyết định chiến lược. Mặc dù nhiều công ty đang ngập trong dữ liệu, nhưng đáng ngạc nhiên là rất ít công ty thành thạo quy trình chuyển đổi này. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phác thảo lộ trình hệ thống từ thông tin thô đến những hiểu biết sâu sắc, đưa doanh nghiệp lên một tầm cao mới.

‍

Giai đoạn 1: Xác định và thu thập dữ liệu

Thách thức : Hầu hết các tổ chức không phải thiếu dữ liệu mà là do nguồn dữ liệu không được tổ chức và không liên kết khiến việc phân tích toàn diện gần như không thể thực hiện được.

Giải pháp : Bắt đầu bằng việc xem xét chiến lược các nguồn dữ liệu hiện có, ưu tiên những nguồn có liên quan nhất đến các vấn đề kinh doanh quan trọng. Điều này bao gồm:

• Dữ liệu có cấu trúc nội bộ (CRM, ERP, hệ thống tài chính)
• Dữ liệu nội bộ không có cấu trúc (email, tài liệu, phiếu hỗ trợ)
• Nguồn dữ liệu bên ngoài (nghiên cứu thị trường, phương tiện truyền thông xã hội, cơ sở dữ liệu ngành)
• Công nghệ dữ liệu và vận hành IoT

Nghiên cứu tình huống : Một khách hàng bán lẻ nhận thấy rằng bằng cách tích hợp dữ liệu thời tiết với thông tin bán hàng, họ có thể dự báo nhu cầu hàng tồn kho chính xác hơn 42% so với việc chỉ sử dụng dữ liệu bán hàng trong lịch sử.

‍

Giai đoạn 2: Chuẩn bị và tích hợp dữ liệu

Thách thức : Dữ liệu thô thường lộn xộn, không nhất quán và đầy khoảng trống, khiến chúng không phù hợp để phân tích có ý nghĩa.

Giải pháp : Triển khai các quy trình chuẩn bị dữ liệu tự động để quản lý:

• Dọn dẹp (xóa các mục trùng lặp, sửa lỗi, xử lý các giá trị bị thiếu)
• Chuẩn hóa (đảm bảo định dạng nhất quán trên nhiều nguồn)
• Làm giàu (thêm dữ liệu phái sinh hoặc dữ liệu của bên thứ ba để tăng giá trị)
• Tích hợp (tạo kho dữ liệu thống nhất)

Nghiên cứu điển hình : Một khách hàng sản xuất đã giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu xuống 87%, cho phép các nhà phân tích dành nhiều thời gian hơn để tạo ra thông tin chi tiết thay vì dọn dẹp dữ liệu.

‍

Giai đoạn 3: Phân tích nâng cao và nhận dạng mẫu

Thách thức : Các phương pháp phân tích truyền thống thường bỏ qua các mối quan hệ phức tạp và các mẫu ẩn trong các tập dữ liệu lớn.

Giải pháp : Triển khai phân tích hỗ trợ AI vượt ra ngoài phân tích thống kê cơ bản để khám phá:

• Các mối tương quan không rõ ràng giữa các biến
• Những xu hướng mới nổi trước khi chúng trở nên rõ ràng
• Những điểm bất thường chỉ ra vấn đề hoặc cơ hội
• Mối quan hệ nhân quả chứ không phải là mối tương quan đơn giản

Nghiên cứu tình huống : Một tổ chức dịch vụ tài chính đã xác định được một mô hình hành vi khách hàng trước đây chưa được phát hiện, xuất hiện trước khi đóng tài khoản trung bình 60 ngày, cho phép thực hiện các hành động duy trì chủ động giúp cải thiện tỷ lệ duy trì lên 23%.

‍

Giai đoạn 4: Giải thích theo ngữ cảnh

Thách thức : Kết quả phân tích thô thường khó diễn giải nếu không có bối cảnh kinh doanh và chuyên môn trong ngành.

Giải pháp : Kết hợp phân tích AI với chuyên môn của con người thông qua:

• Các công cụ trực quan hóa tương tác giúp người dùng không rành về kỹ thuật có thể tiếp cận được các mô hình.
• Quy trình phân tích cộng tác kết hợp chuyên môn trong lĩnh vực
• Khung kiểm định giả thuyết để xác nhận kết quả phân tích
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên để giải thích các kết quả phức tạp bằng các thuật ngữ đơn giản

Nghiên cứu điển hình : Một công ty chăm sóc sức khỏe đã triển khai quy trình phân tích cộng tác kết hợp chuyên môn của bác sĩ với phân tích AI, cải thiện độ chính xác của chẩn đoán lên 31% so với phương pháp đơn lẻ.

‍

Giai đoạn 5: Kích hoạt sự hiểu biết sâu sắc

Thách thức : Ngay cả những hiểu biết sâu sắc nhất cũng không tạo ra giá trị cho đến khi chúng được chuyển thành hành động.

Giải pháp : Thiết lập các quy trình có hệ thống để kích hoạt hiểu biết sâu sắc:

• Trách nhiệm rõ ràng trong việc thực hiện hiểu biết sâu sắc
• Khung ưu tiên dựa trên tác động tiềm năng và tính khả thi
• Tích hợp với quy trình làm việc và hệ thống hiện có
• Đo lường vòng kín để theo dõi tác động
• Cơ chế học tập của tổ chức để cải thiện việc triển khai trong tương lai

Nghiên cứu tình huống : Một công ty viễn thông đã triển khai quy trình kích hoạt thông tin chuyên sâu giúp giảm thời gian trung bình từ khi phát hiện thông tin chuyên sâu đến khi triển khai hoạt động từ 73 ngày xuống còn 18 ngày, làm tăng đáng kể giá trị thực tế của chương trình phân tích.

‍

Giai đoạn 6: Cải tiến liên tục

Thách thức : Môi trường kinh doanh liên tục thay đổi, khiến các mô hình tĩnh và phân tích một lần nhanh chóng trở nên lỗi thời.

Giải pháp : Triển khai các hệ thống học tập liên tục:

• Giám sát hiệu suất mô hình tự động
• Kết hợp dữ liệu mới khi có sẵn
• Thích ứng với những điều kiện kinh doanh thay đổi
• Đề xuất cải tiến dựa trên kết quả triển khai của bạn.

Nghiên cứu điển hình : Một khách hàng thương mại điện tử triển khai các mô hình học tập liên tục tự động thích ứng với hành vi thay đổi của người tiêu dùng trong đại dịch, duy trì độ chính xác dự báo là 93%, trong khi các mô hình tĩnh tương tự giảm độ chính xác xuống dưới 60%.

‍

Lợi thế cạnh tranh

Các tổ chức có thể chuyển từ dữ liệu thô sang thông tin chi tiết có thể hành động sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể:

• Phản ứng nhanh hơn 3,2 lần với những thay đổi của thị trường
• Năng suất của các nhóm phân tích tăng 41%
• Kết quả tốt hơn 28% từ các quyết định chiến lược
• ROI cao hơn 64% khi đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu

Công nghệ hỗ trợ quá trình chuyển đổi này hiện đã có thể tiếp cận được với các tổ chức thuộc mọi quy mô. Vấn đề không còn là liệu bạn có đủ khả năng chi trả cho phân tích nâng cao hay không, mà là liệu bạn có đủ khả năng để đối thủ cạnh tranh vượt mặt bạn trong việc biến dữ liệu thành hành động hay không.