Năm lý do để suy nghĩ lại về chiến lược phân tích dữ liệu

Dữ liệu đang ngày càng chiếm một phần quan trọng trong thế giới kinh doanh. Các doanh nghiệp cần làm gì để làm chủ nhân tố quan trọng này?

Thế giới kinh doanh đang ở đỉnh điểm của nỗi ám ảnh “dựa trên dữ liệu”, nơi tất cả các doanh nghiệp, nhà đầu tư mạo hiểm và nhà cung cấp đầu tư rất lớn hoặc tìm kiếm vốn để duy trì tăng trưởng. Đây không phải là tin mới, nhưng rất đáng để chúng ta chú ý.

Năm 2021 là một năm rất nóng đối với hệ sinh thái dữ liệu tổng thể. Chỉ số MAD, đại diện cho các công ty đại chúng đầu tư vào học máy, AI và dữ liệu, cho thấy: Các công ty học máy, AI và dữ liệu được niêm yết công khai đã hoạt động tốt hơn các chỉ số chính trong 5 quý qua, đánh bại Nasdaq, S&P và Dow Jones.

Môi trường hiện tại sẽ đòi hỏi phải suy nghĩ lại về chiến lược phân tích dữ liệu rộng lớn hơn, có thể đưa các doanh nghiệp đến những thay đổi đáng kể về công nghệ và tổ chức bằng cách có vô số nhóm dữ liệu và ngăn xếp công nghệ (tech stack) trong một tổ chức.

Mọi thứ xảy ra đều có lý do – vì vậy, điều gì đã đưa mọi người đến đây, và mỗi chúng ta nên làm gì tiếp theo?

Các phòng ban và chức năng kinh doanh khác nhau về bản chất

Điều này có vẻ hiển nhiên nhưng thường bị lãng quên. Mỗi chức năng đều có các mục tiêu và trách nhiệm cụ thể của riêng mình, điều này tạo ra các nhu cầu và thách thức kinh doanh cụ thể. Ngày nay, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhận thức được khả năng của các công nghệ và dữ liệu mới, họ khao khát cả hai công nghệ và dữ liệu đó:

• Các công nghệ hỗ trợ các thủ tục kinh doanh hiệu quả và kinh tế hơn.
• Dữ liệu để hỗ trợ các quyết định kinh doanh theo lĩnh vực cụ thể.

Để đáp ứng nhu cầu của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, bạn có thể thấy sự gia tăng của các công ty khởi nghiệp và các nhà cung cấp SaaS đưa ra các giải pháp quan trọng cho những thách thức này.

Lưu ý, ở đây bạn đang xem xét những công nghệ hỗ trợ các quy trình kinh doanh chứ không phải các giải pháp để quản lý dữ liệu được tạo. Mỗi khi một công cụ mới được thông qua, một tập hợp dữ liệu có giá trị mới sẽ được sinh ra và phải được sử dụng.

Có rất nhiều giải pháp điểm tạo ra sự phức tạp khi dữ liệu được tạo và lưu trữ trong nhiều hệ thống khác nhau cần được tổng hợp lại để phân tích thích hợp.

Do đó có nguy cơ xảy ra sự cố phân mảnh dữ liệu trên diện rộng. Các quyết định dựa trên dữ liệu cần được đưa ra và các giải pháp được đưa ra dưới dạng ngày càng nhiều các nhóm và công ty thích hợp được thiết kế để thực hiện những vai trò cụ thể trong thị trường dữ liệu.

Đó là một hiệu ứng gợn sóng.

Các công nghệ kinh doanh mới tạo ra nhiều dữ liệu phân mảnh hơn (“vấn đề”) làm phát sinh các công nghệ dữ liệu mới để xử lý điều này (“giải pháp”). Có một sự khác biệt đáng kể giữa hai nhóm này. Kỹ năng trước không yêu cầu phát triển hoặc có được một bộ kỹ năng mới, nhưng kỹ năng sau thì có. Các bộ phận CNTT, phân tích dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu cần phải làm quen với khuôn khổ ngăn xếp dữ liệu (data stack framework) hiện đại gần đây, được coi là công nghệ tiên tiến nhất và là một phần của nó. Nhưng nó không rõ ràng – khi bạn đặt kỹ năng kinh doanh ở một cực và kỹ năng công nghệ ở một cực khác, thì cần phải có một cách tiếp cận kết hợp.

Nếu không có kiến ​​thức chuyên môn về lĩnh vực cụ thể, việc phân tích dữ liệu sẽ không dẫn đến việc đưa ra quyết định đúng đắn.

Tất cả các vai trò dữ liệu kỹ thuật và phân tích cần phải được kết hợp với lĩnh vực thích hợp và hiểu biết kinh doanh cần thiết để có câu trả lời cho các câu hỏi kinh doanh. Bạn không thể mong đợi có một nhóm công nghệ và một nhóm phân tích duy nhất có thể giải quyết tất cả các đặc điểm cụ thể của từng bộ phận. Phương pháp tiếp cận lưới dữ liệu hỗ trợ cho điều đó và nó có thể sẽ kèm theo việc áp dụng nhiều công nghệ dữ liệu dành riêng cho lĩnh vực và bộ phận cụ thể cùng sự gia tăng của các công ty dữ liệu hoặc dịch vụ mới sẽ nhắm mục tiêu đến các ngách này.

Kết luận

Công nghệ ở đó, và theo nhiều cách, nó là cách đơn giản hơn để mở rộng quy mô, thử nghiệm hoặc thậm chí thay thế. Đừng ép buộc các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu nguyên khối; mỗi bộ phận là khác nhau. Hãy tin tưởng vào sự nhạy bén trong kinh doanh của họ.

SaaS và các dịch vụ dựa trên mô hình đăng ký cho phép chuyển đổi các khoản đầu tư từ cố định sang linh hoạt. Nó cho phép các doanh nghiệp thực hiện hàng tấn thử nghiệm mới mà không phải trả trước chi phí đáng kể. Nó cũng giảm đáng kể hoặc đôi khi loại bỏ hoàn toàn chi phí bảo trì phần mềm trong khi tăng tính linh hoạt cho việc hỗ trợ các quy trình kinh doanh khác nhau.

Chìa khóa là duy trì tính linh hoạt, bằng cách áp dụng các công nghệ và dịch vụ dành cho lĩnh vực và bộ phận cụ thể.

Nguồn: Forbes