Các thách thức dữ liệu mà doanh nghiệp phải đối mặt

Các thách thức dữ liệu mà doanh nghiệp phải đối mặt

Trong thời đại công nghệ 4.0, các nhà quản lý luôn phải làm việc với rất nhiều dữ liệu qua các báo cáo, sơ đồ phác thảo, các hệ thống và luôn mong đợi có thể đưa ra các quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên việc này cũng chứa đựng nhiều rủi ro, thách thức dữ liệu doanh nghiệp. 

Chất lượng dữ liệu kém

Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu thường có cấu trúc không đầy đủ, không nhất quán hoặc lỗi thời. Có thể là do cơ sở dữ liệu của người làm marketing chứa các bản ghi trùng lặp về địa chỉ hay các biến thể – thường là sai – về tên. Những sai sót này khiến doanh nghiệp phải tốn chi phí cho việc in và gửi sai thông tin. Vì thế, sẽ là rất tốn kém nếu lỗi này lên hàng trăm hoặc hàng nghìn bản ghi chỉ vì 1 lỗi dữ liệu đơn giản.

Nhiều dữ liệu

Các tổ chức đã chuyên nghiệp trong việc thu thập dữ liệu khách hàng và đối tác. 

  • Bộ phận Marketing thu thập thông tin từ những người trực tiếp tham gia sự kiện: on/offline
  • Giám đốc điều hành sử dụng dữ liệu để củng cố hoặc xây dựng chiến lược mới
  • Bộ phận Sales thu thập thông tin khách hàng 
  • Bộ phận Hỗ trợ khách hàng thu thập thông tin các cuộc điện thoại và tin nhắn
  • Bộ phận Quản lý tận dụng nguồn dữ liệu

Nếu dữ liệu không dễ truy cập hoặc dữ liệu trùng lặp, không đầy đủ thì doanh nghiệp không thể tận dụng tốt dữ liệu ấy để mang lại lợi ích cho tổ chức. 

Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng

Các chuyên gia cho rằng cứ hai năm một lần – khoảng cách này đang ngày 1 thu hẹp lại – chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn so với dữ liệu tồn tại trên toàn trái đất.
Hầu hết các dữ liệu mới này không có cấu trúc, so với loại dữ liệu được nhập gọn gàng vào các ứng dụng phần mềm và cơ sở dữ liệu – dù có nhiều phần mềm được cung cấp để giải quyết thách thức này, dữ liệu phi cấu trúc rất phức tạp và vẫn còn là vấn đề nan giải ở nhiều tổ chức.

Dữ liệu tốt khi đầu vào tốt

Phần mềm phân tích dữ liệu chỉ tốt khi dữ liệu đầu vào tốt. Trong khi nhiều công ty đầu tư một số tiền đáng kể vào các ứng dụng xử lý dữ liệu thì việc phân tích các dữ liệu không chính xác sẽ dẫn đến các quyết định sai lầm. Đừng tin tưởng mù quáng vào dữ liệu đầu ra sau những nỗ lực xử lý.

Cách sử dụng dữ liệu hiệu quả

Dữ liệu hoàn chỉnh

Doanh nghiệp khi xử lý dữ liệu thường chỉ quan tâm các dữ liệu chính để phù hợp cho việc ra quyết định. Từ đó, các nhà quản lý lại bỏ qua nhu cầu tìm kiếm thêm dữ liệu để hoàn thiện bức tranh toàn cảnh.

Mối tương quan và quan hệ nhân quả

Hãy nhận thức nghiêm túc về sự khác biệt giữa tương quan và quan hệ nhân quả. Theo mô tả trước đó, nhầm lẫn hai điều này là một cạm bẫy nguy hiểm tiềm tàng cho việc ra quyết định.

Kiểm tra chất lượng dữ liệu của bạn

Hãy đầu tư thời gian để đánh giá dữ liệu bao gồm các bản ghi trùng lặp, không đầy đủ hoặc sai sót. Các doanh nghiệp nên tìm kiếm các phần mềm để truy vấn và đánh giá chất lượng dữ liệu. 

Tuyển dụng chuyên gia kỹ thuật và hiểu biết về dữ liệu

Tuyển dụng các nhân tài kỹ thuật và hiểu biết về dữ liệu. Các công ty và nhà quản lý học được cách tận dụng dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định đem lại thành công cho tổ chức. Do đó, mỗi doanh nghiệp nên có những giải pháp vượt qua những thách thức về dữ liệu. 

Khi doanh nghiệp mắc phải những khó khăn về dữ liệu, các giải pháp sử dụng dữ liệu quả sẽ giúp cho doanh nghiệp tối ưu và rút gọn được rất nhiều giải đoạn cần thiết.