Trong thế giới công nghệ ngày nay, các doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm các cách thức mới để áp dụng khoa học dữ liệu và phân tích vào các hoạt động kinh doanh của mình. Một hiểu lầm phổ biến là cho rằng chỉ khi sở hữu một kho dữ liệu khổng lồ và đầy đủ, doanh nghiệp mới có thể triển khai thành công các sáng kiến phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, ngay cả khi có nguồn dữ liệu hạn chế, bạn vẫn có thể thu thập những thông tin giá trị và sử dụng chúng để ra quyết định kinh doanh quan trọng. Dưới đây là bốn ưu tiên quan trọng mà các doanh nghiệp cần lưu ý khi bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu.

1. Xác Định Các Vấn Đề Kinh Doanh Trước Khi Chọn Phân Tích

Một trong những nguyên nhân chính dẫn đến thất bại trong các dự án khoa học dữ liệu là thiếu sự rõ ràng trong việc xác định các vấn đề kinh doanh mà doanh nghiệp cần giải quyết. Theo Gartner, khoảng 80% các dự án khoa học dữ liệu không mang lại kết quả kinh doanh đáng kể. Điều này thường xảy ra khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp bắt đầu từ dữ liệu, kỹ năng, hoặc công cụ có sẵn thay vì xác định rõ những vấn đề thực tế của doanh nghiệp. Các công ty dễ rơi vào tình trạng muốn giải quyết mọi vấn đề mà không có mục tiêu rõ ràng, điều này dẫn đến lãng phí thời gian và nguồn lực.

Để tránh điều này, bạn cần bắt đầu từ những vấn đề kinh doanh thực tế mà bạn muốn giải quyết. Xác định các nhu cầu của người dùng cuối và đảm bảo rằng việc giải quyết vấn đề sẽ mang lại tác động thực sự đối với doanh nghiệp. Những vấn đề này sẽ định hướng cách bạn tiếp cận phân tích dữ liệu và loại dữ liệu cần thu thập. Một lợi thế lớn là nếu bạn không có kho dữ liệu lớn từ đầu, bạn sẽ có cơ hội xây dựng một nền tảng sạch sẽ, không bị ràng buộc bởi dữ liệu cũ, từ đó giúp triển khai các sáng kiến khoa học dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả hơn.

Ví dụ, công ty Moderna đã xây dựng nền tảng phân tích dữ liệu của mình ngay từ khi được thành lập vào năm 2010. Thay vì chờ đợi một kho dữ liệu lớn, họ tập trung vào việc phát triển công nghệ vắc-xin mRNA. Phương pháp này đã giúp họ tạo ra bản thiết kế cho vắc-xin COVID-19 chỉ trong vòng hai ngày.

2. Phương Pháp Phân Tích Quyết Định Dữ Liệu Bạn Cần Thu Thập

Một sai lầm phổ biến khác là các doanh nghiệp dành quá nhiều thời gian để xây dựng kho dữ liệu mà không có chiến lược rõ ràng về cách sử dụng dữ liệu đó. Việc này có thể dẫn đến việc thu thập dữ liệu không đúng loại hoặc không đủ chi tiết và không có cấu trúc hợp lý để thực hiện phân tích hiệu quả. Các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu đòi hỏi dữ liệu có tính chất đặc thù hoặc khối lượng lớn, chi tiết cụ thể. Do đó, việc xây dựng kho dữ liệu hoàn hảo mà không hiểu rõ cách sử dụng dữ liệu là một công việc tốn kém và dễ thất bại.

Trước khi xây dựng kho dữ liệu, bạn cần xác định rõ loại phân tích mà bạn muốn thực hiện: phân tích mô tả (descriptive), phân tích chẩn đoán (diagnostic), hay phân tích dự đoán (predictive)? Mỗi loại phân tích yêu cầu một loại dữ liệu khác nhau. Khi đã xác định được chiến lược rõ ràng, bạn sẽ biết chính xác loại dữ liệu nào cần thu thập.

Ví dụ, một công ty sản xuất máy tính lớn muốn hiểu nguyên nhân khiến khách hàng không hài lòng. Ban đầu, họ chỉ thu thập phản hồi từ khách hàng qua các cuộc khảo sát để áp dụng phân tích mô tả và hiểu rõ vấn đề. Sau đó, họ mở rộng phạm vi phân tích và thu thập thêm dữ liệu từ mạng xã hội và phản hồi của đối thủ cạnh tranh, áp dụng học máy để tạo ra những cải tiến giúp tăng doanh thu thêm 50 triệu USD mỗi năm.

3. Bắt Đầu Với Dữ Liệu Nhỏ, Dễ Thu Thập

Một quan niệm sai lầm nữa là cho rằng phải có một lượng dữ liệu lớn để có thể mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp. Thực tế, nhiều vấn đề kinh doanh có thể được giải quyết hiệu quả bằng những phân tích đơn giản với dữ liệu nhỏ hơn nhiều so với tưởng tượng. Việc thu thập hàng triệu điểm dữ liệu không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt, đặc biệt khi bạn mới bắt đầu.

Thay vì bắt đầu với một kho dữ liệu khổng lồ, hãy tập trung vào việc thu thập các dữ liệu có sẵn, dễ dàng thu thập và dễ xử lý. Điều này sẽ giúp giảm thiểu chi phí và thời gian, đồng thời cho phép bạn tiến hành phân tích nhanh chóng. Các vấn đề kinh doanh có thể được giải quyết hiệu quả bằng các phân tích đơn giản, sử dụng bảng tính nhỏ hoặc dữ liệu thủ công.

Ví dụ, một công ty sản xuất nệm quy mô vừa mới bắt đầu hành trình phân tích dữ liệu đã sử dụng bảng tính thủ công và dữ liệu từ các máy móc có sẵn để phân tích năng suất sản xuất. Sau khi số hóa dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật thống kê đơn giản, họ đã phát hiện ra các cơ hội giúp tăng năng suất lên 2,3%, tương đương với 400.000 USD doanh thu hàng năm.

4. Áp Dụng Phương Pháp Tiếp Cận Gia Tăng Để Tạo Giá Trị Từ Dữ Liệu

Cuối cùng, thay vì trì hoãn các sáng kiến phân tích dữ liệu vì nguồn dữ liệu hạn chế, bạn nên áp dụng phương pháp gia tăng (incremental approach). Bạn không cần phải thu thập và phân tích tất cả dữ liệu ngay từ đầu. Thay vào đó, hãy tập trung vào việc xác định các vấn đề cần giải quyết và thực hiện phân tích theo từng bước nhỏ. Phương pháp này giúp bạn nhanh chóng phát hiện ra những thông tin chi tiết có giá trị và tạo ra các chiến thắng nhanh chóng, qua đó xây dựng động lực để tiếp tục phát triển.

Bằng cách tiếp cận linh hoạt và lặp đi lặp lại, bạn có thể liên tục điều chỉnh và cải thiện quy trình phân tích dữ liệu của mình, từ đó mang lại giá trị chuyển đổi thực sự cho doanh nghiệp. Hãy nhớ rằng việc xây dựng một kho dữ liệu mạnh mẽ không phải là mục tiêu đầu tiên, mà mục tiêu là tạo ra những thông tin chi tiết có giá trị giúp hỗ trợ quyết định kinh doanh và mang lại lợi tức đầu tư (ROI).

Kết Luận

Không cần phải đợi đến khi có một kho dữ liệu lớn mới có thể triển khai các sáng kiến khoa học dữ liệu. Thay vào đó, bằng cách tập trung vào các vấn đề kinh doanh cụ thể, áp dụng phương pháp phân tích phù hợp và bắt đầu với dữ liệu nhỏ có sẵn, bạn vẫn có thể thu thập thông tin chi tiết quý giá từ dữ liệu hạn chế. Điều quan trọng là duy trì một phương pháp gia tăng, linh hoạt và tập trung vào việc mang lại giá trị cho doanh nghiệp, thay vì quá chú trọng vào việc xây dựng một kho dữ liệu hoàn hảo ngay từ đầu.