Mô Hình Chiến Lược Doanh Nghiệp Theo Định Hướng Dữ Liệu
Lưu Phúc Trường | Content Writer tại Base.vn
Liệu có khả quan khi kết hợp giữa chiến lược dữ liệu và chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp?
Trong thời đại công nghệ thông tin hiện nay, tài nguyên dữ liệu trở thành một nhân tố đổi mới cho mọi hoạt động của doanh nghiệp. Trong bài viết này, Base.vn sẽ giới thiệu và mang đến cho quý độc giả một mô hình hoạch định chiến lược cho doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu. Nhìn tổng thể, doanh nghiệp sẽ có 5 cấp độ (level) sau trong hoạch định và áp dụng chiến lược dữ liệu vào quy mô doanh nghiệp:
- Level 1: Quản trị dữ liệu từ dưới lên (bottom up) và lưu trữ nguồn dữ liệu
- Level 2: Sắp xếp và tích hợp các nguồn dữ liệu tách biệt
- Level 3: Để dữ liệu thành đòn bẩy cho lợi thế chiến lược
- Level 4: Sử dụng dữ liệu cho các quyết định về nhân sự, quy trình và văn hoá
- Level 5: Chiến lược dữ liệu song hành với chiến lược doanh nghiệp
Mô hình chiến lược doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu. Nguồn tham khảo: Global Data Strategy, Ltd.
Phân biệt Chiến lược dữ liệu và Quản trị dữ liệu (Data Strategy vs. Data Management)
Trước tiên, hãy cùng phân biệt Chiến lược dữ liệu và Quản trị dữ liệu. Thoạt nhìn đây có thể là hai khái niệm khá giống nhau do đều nói về khía cạnh là quản lý và hoạch định. Thế nhưng, tầm ảnh hưởng và tính quan trọng của Chiến lược dữ liệu và quản trị dữ liệu là hoàn toàn khác nhau về mặt quy mô. Có thể hiểu rằng, việc Quản trị dữ liệu được định hướng phát triển và theo dõi bởi Chiến lược dữ liệu của doanh nghiệp.
Trong một cuộc phỏng vấn với Dataversity, Bà Donna Burbank là Giám đốc của Global Data Strategy đã nói rằng: “Điểm khác biệt giữa Quản trị dữ liệu và Chiến lược dữ liệu phần lớn đến từ định nghĩa của hai cụm từ này. Có thể lấy tiền làm ví dụ. Nếu bạn quan tâm đến quản trị dòng tiền, vấn đề cần quan tâm là bạn sẽ mua được gì tốt nhất với số tiền đó. Tuy nhiên nếu bạn nghĩ đến chiến lược dòng tiền, bạn sẽ tìm hiểu và ra quyết định cho tương lai dựa trên xu hướng. Và khi bạn quan tâm về chiến lược dòng tiền, bạn cũng sẽ tìm ra cách để quản trị nó tốt nhất.”
Nhưng trên thực tế, có nhiều thứ doanh nghiệp cần quan tâm hơn khi bàn luận về hai định nghĩa này. Sự hoàn thiện trong cơ chế Quản trị dữ liệu của tổ chức sẽ quyết định cách doanh nghiệp triển khai các ý tưởng và mô hình kinh doanh mới một cách nhanh chóng và hiệu quả. Thế nhưng, khi doanh nghiệp có một Chiến lược dữ liệu rõ ràng, “sẽ có nhiều cơ hội hơn so với việc chỉ làm những gì doanh nghiệp có thể cải thiện về quản trị dữ liệu. Một mô hình chiến lược doanh nghiệp mới hoàn toàn có thể được tạo ra từ kế hoạch Quản trị dữ liệu có hiệu suất và một Chiến lược dữ liệu toàn diện. Tuy nhiên, bạn không thể thực hiện một chiến lược mà không gắn kết nhân viên của mình vào quy trình thực hiện, và không có quy trình quản lý các dữ liệu này,” bà Burbank nói.
Quản trị dữ liệu là gì?
Theo DAMA International Data Management Body of Knowledge (DMBoK2), Quản trị dữ liệu được định nghĩa là “sự phát triển, thực thi, và theo dõi các kế hoạch, chính sách, chương trình và ứng dụng thực tế liên quan đến việc trao đổi, kiểm soát, bảo vệ và cải thiện giá trị của tài sản dữ liệu và dòng chảy thông tin xuyên suốt hoạt động của doanh nghiệp.” Ngoài ra, bà Burbank cũng nêu lên quan điểm từ kinh nghiệm quản trị dữ liệu của mình: “Tôi đã chứng kiến các doanh nghiệp thực hiện điều này trong thời gian dài. Nếu bạn chỉ thực hiện Quản trị dữ liệu, đơn giản là cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp được thực hiện, tối ưu, và sao lưu thường xuyên, hay còn gọi là quản lý hàng ngày (day-to-day management).”
Vậy, Chiến lược dữ liệu có gì khác?
DMBoK2 định nghĩa rằng: “Thông thường, một chiến lược dữ liệu tương ứng với bản kế hoạch chiến lược về Quản trị dữ liệu. Bản kế hoạch này là để việc duy trì và liên tục cải tiến chất lượng của dữ liệu, sự minh bạch hóa thông tin, kết nối và bảo mật, đồng thời gian thiểu các rủi ro đã biết và tiềm tàng.” Ngoài ra, “chiến lược dữ liệu còn là cơ hội để tạo ra lợi thế chiến lược về phát triển dòng sản phẩm và nâng cao chất lượng dịch vụ đến khách hàng. Chiến lược dữ liệu chính là mô hình 360 độ về thấu hiểu khách hàng, được xây dựng bởi dữ liệu đến từ chiến lược doanh nghiệp và mô hình kinh doanh,” bà Burbank bổ sung thêm.
Nói đơn giản, chiến lược dữ liệu sẽ là bước chuyển mình tiếp theo cho doanh nghiệp truyền thống chuyển qua sử dụng các công cụ số hoá quy trình của mình. Bằng cách tạo ra một mô hình doanh nghiệp và dòng chảy doanh thu được giám sát và điều hành bởi các quyết định từ dữ liệu, Chiến lược dữ liệu là một tương lai đầy hứa hẹn cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong kỷ nguyên công nghệ.
Mô hình hoá chiến lược dữ liệu cho doanh nghiệp
Tham khảo từ mô hình chiến lược dữ liệu của Global Data Strategy, Base.vn phát triển bản đồ Mô hình chiến lược doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu. Mô hình này sẽ đồ hoạ các khía cạnh của tổ chức doanh nghiệp cần quan tâm tương ứng với một mức độ chiến lược dữ liệu cụ thể. Mời quý độc giả xem lại Mô hình này tại đây:
Mô hình chiến lược doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu. Nguồn tham khảo: Global Data Strategy, Ltd.
Level 1: Quản trị dữ liệu từ dưới lên (bottom up) và lưu trữ nguồn dữ liệu
Ở cấp độ này, doanh nghiệp dừng lại ở việc quản trị dữ liệu cơ bản thông qua xây dựng cơ sở dữ liệu, thu dữ liệu nguồn và thực hiện lưu trữ các nội dung và văn bản. Việc này nhìn chung vừa khó lại cũng vừa dễ với doanh nghiệp. Điều khó là ở chỗ các nguồn dữ liệu mà doanh nghiệp thu thập được gọi là dữ liệu hỗn hợp: văn bản, ghi âm, hình ảnh, video, các dữ liệu chưa được cấu trúc khác… Các ứng dụng hỗ trợ doanh nghiệp sử dụng cho các hoạt động ở cấp độ này có thể kể đến như
- Cơ sở dữ liệu: Microsoft SQL Server, MySQL…
- Nguồn dữ liệu thu thập: Facebook Pixel, Google Ads…
- Nơi lưu trữ nội dung, văn bản: Google Drive, Base Drive, Base Office, Base Sign…
Và chắc chắn rằng, các nguồn dữ liệu của doanh nghiệp này đều có thể được khai thác để tạo ra insight cho các hoạt động kinh doanh và quản trị quan hệ khách hàng ở các cấp độ tiếp theo.
Level 2: Sắp xếp và tích hợp các nguồn dữ liệu tách biệt
Cùng với việc tích hợp dữ liệu, chúng ta sẽ cùng phân tích khía cạnh này qua các câu hỏi mà lãnh đạo và quản lý sẽ quan tâm:
- Các dữ liệu này đến từ đâu? Mức độ tin tưởng tổng thể là bao nhiêu?
- Bộ phận nào sẽ thực hiện lưu trữ, truyền tải và quản trị các nguồn dữ liệu này?
Ở quy mô phòng ban công nghệ thông tin và quản trị dữ liệu, đội ngũ này sẽ tập trung chi tiết hơn về dữ liệu này là gì và các trường thông tin mà nó bao hàm, cũng như thực hiện cách tích hợp dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau. Từ đây, có một khái niệm là metadata (siêu dữ liệu). Hiểu đơn giản, siêu dữ liệu là dạng mô tả thông tin của cơ sở dữ liệu. Trong cơ sở dữ liệu thì siêu dữ liệu được định nghĩa là cách dạng bảng, cột và cách cơ sở dữ liệu được trình bày. Tương tự như quản lý 1 tập tin thì siêu dữ liệu chính là các trường thông tin thuộc tín như: tên, ngày khởi tạo, kích cỡ, tóm tắt…
Level 3: Để dữ liệu thành đòn bẩy cho lợi thế chiến lược
Cấp độ thứ 3 của mô hình chiến lược dữ liệu là doanh nghiệp biến dữ liệu trở thành đòn bẩy chiến lược cho chính mình. Một số các đặc điểm của cấp độ này là doanh nghiệp đưa vào áp dụng hệ thống lưu kho dữ liệu (data warehousing), cùng với đó là phân tích Big Data, trí tuệ nhân tạo và mô hình hoá dữ liệu. Có 2 vấn đề then chốt mà doanh nghiệp cần đối mặt để đạt được cấp độ quản trị dữ liệu này. Thứ nhất là mô hình hoá dữ liệu, khách hàng của doanh nghiệp có những sự thay đổi về hành vi tiêu dùng qua các độ tuổi nhất định, thế nhưng việc thay đổi đó lại là một mô hình giá trị để doanh nghiệp có những tiên đoán trong tương lai, vì vậy việc tiếp cận dữ liệu quá khứ và liên kết chúng ở xu hướng hiện tại là rất cần thiết. Thứ hai là chất lượng dữ liệu, chắc chắn rằng việc áp dụng Big Data, trí tuệ nhân tạo sẽ trở nên vô nghĩa khi dữ liệu của doanh nghiệp chưa đủ (chẳng hạn như các trường thông tin khách hàng còn thiếu quá nhiều ở số điện thoại, email…), chất lượng dữ liệu (data quality) phải được xây dựng trước ở các cấp độ trên.
Level 4: Sử dụng dữ liệu cho các quyết định về nhân sự, quy trình và văn hoá
Vai trò của chiến lược dữ liệu đối với các quyết định của nhà lãnh đạo và quản lý về các hoạt động nhân sự, quy trình, chính sách và văn hoá doanh nghiệp là cực kỳ quan trọng. Sự hoàn thiện của cơ cấu tổ chức doanh nghiệp ở cấp bậc này quyết định phương án mà doanh nghiệp sử dụng dữ liệu một cách có chiến lược và hệ thống. Nói cách khác, ở cấp bậc này Chiến lược dữ liệu đóng vai trò là những mảnh ghép của việc lãnh đạo, và Quản lý dữ liệu sẽ giúp gắn kết các mảnh ghép này lại với nhau. Yếu tố con người, quy trình, chính sách và văn hoá doanh nghiệp chính là các thông tin cung cấp cho việc quản trị dữ liệu chiến lược.
Các nguồn lực của doanh nghiệp cần được tối ưu và vận hành cùng nhau. Ở giai đoạn này, khi cơ sở dữ liệu và sự hoàn thiện của cơ cấu doanh nghiệp đã bền vững. Việc sử dụng các phần mềm chuyên sâu vào quản trị và hỗ trợ các yếu tố con người, quy trình, chính sách và văn hoá trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.
Đối với yếu tố con người và văn hoá trong doanh nghiệp, nhà lãnh đạo và quản lý cần có sự chuẩn bị phù hợp về mặt công nghệ và tối ưu hệ thống dữ liệu. Với Giải pháp quản trị nhân sự toàn diện Base HRM+ được phát triển bởi Base.vn, nhà quản lý xây dựng chiến lược nhân sự hoàn chỉnh thông qua sự phát triển cơ sở dữ liệu ở các chuyên môn cụ thể, ví dụ như tuyển dụng, hội nhập, đào tạo, đánh giá và phát triển nhân sự. Với logic sản phẩm phát triển từ góc nhìn hiệu quả công việc của cả nhà quản lý và nhân viên, Base HRM+ hỗ trợ:
- Số hoá quy trình tuyển dụng: tạo website tuyển dụng chuyên nghiệp và thu hút ứng viên, tự động hoá quy trình tuyển dụng và onboarding.
- Quản trị thông tin nhân sự: bao gồm các thông tin nhân sự, hợp đồng, tài sản.
- Compensations & Benefits (C&B): Quản lý dữ liệu lương thưởng, chấm công, nghỉ phép.
- Đào tạo & phát triển: Ứng dụng hỗ trợ các chương trình đào tạo nội bộ, kho tài nguyên học tập.
- Quản trị mục tiêu theo KPI/OKR: Báo cáo, đo lường, đánh giá các chỉ số về toàn bộ nhân sự.
Level 5: Chiến lược dữ liệu song hành với chiến lược doanh nghiệp
Đây là mục tiêu cấp bậc cao nhất của chiến lược dữ liệu đối với doanh nghiệp: thực thi chiến lược dữ liệu như là một phần của chiến lược tổng thể của doanh nghiệp. Một bản đồ hoạch định chiến lược tổng thể mà doanh nghiệp có thể tham khảo là sự kết hợp của 3 mô hình: bảng điểm cân bằng BSC, chỉ số đánh giá hiệu quả công việc KPI, và mô hình quản trị mục tiêu OKR.
>> Xem thêm bài viết: Kết Hợp BSC, KPI và OKR Trong Quản Trị Mục Tiêu Và Hiệu Suất Đội Ngũ
Balanced Scorecard (BSC) – Mô hình Bảng điểm cân bằng
Trong bảng điểm cân bằng BSC, có 4 yếu tố chiến lược bao gồm tài chính, khách hàng, quy trình nội bộ và yếu tố học tập & phát triển. Việc phát triển chiến lược dữ liệu đòi hỏi một mô hình quản trị dữ liệu liên kết với các thế mạnh đặc trưng của doanh nghiệp ở 4 yếu tố cốt lõi trên. Có thể kết luận rằng, chiến lược doanh nghiệp tổng thể và chiến lược dữ liệu có tác động hai chiều lẫn nhau.
Tạm kết
Việc kết hợp chiến lược doanh nghiệp và chiến lược dữ liệu đóng vai trò quan trọng cho lãnh đạo doanh nghiệp trong kỷ nguyên số và khi yếu tố dữ liệu trở thành một trong những lợi thế chiến lược của doanh nghiệp. Là một nhà quản lý, không những chuẩn bị về mặt chiến lược dữ liệu, bạn cần có sự chuẩn bị phù hợp kể cả về việc quản trị dữ liệu.
Mong rằng với những chia sẻ trên, quý độc giả sẽ có thêm những góc nhìn chuyên sâu về mô hình chiến lược doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu. Và các giải pháp của Base.vn sẽ giúp doanh nghiệp gặt hái được những thành công.
Với danh hiệu Giải nhất nền tảng số xuất sắc năm 2020 cùng với hơn 7000 doanh nghiệp khách hàng, Base.vn trở thành giải quản trị doanh nghiệp #1 tại Việt Nam. Base.vn tự hào đồng hành cùng 7000+ khách hàng là doanh nghiệp hàng đầu trong các lĩnh vực như: Sacombank, VPBank, VIB, ACB, VietCredit, VinCommerce, Vissan, Golden Gate, Pizza Hut, Twitter Beans Coffee, Tân Á Đại Thành, Hoà Bình Minh, Decathlon, Huy Thành Jewelry, Bamboo Airways, Phục Hưng Holdings, PCC1, Đại Học Văn Lang, Đại Học Ngoại Thương, Bệnh viện Phụ sản Hà Nội, Bệnh viện Gia An 115,…
Đăng ký nhận tư vấn trực tiếp từ chuyên gia chuyển đổi số của Base.vn về các phần mềm quản trị nhân sự – quản lý quy trình – quản trị thông tin – giao tiếp nội bộ. Bạn có thể đăng ký tại đây.
Tài liệu tham khảo
- Global Data Strategy (2021). Data Strategy: Business Innovation through Strategic Use of Data. https://globaldatastrategy.com/our-services/data-strategy/
- Amber Lee Dennis (2021). Data Management vs. Data Strategy: A Framework for Business Success. Dataversity. https://www.dataversity.net/data-management-vs-data-strategy-a-framework-for-business-success/