Data Silos và cách giải quyết

Trong môi trường kinh doanh hiện đại, data silos, hay còn được gọi là các hệ thống lưu trữ dữ liệu phân mảnh, là một vấn đề phổ biến gặp phải trong các tổ chức. Data silos xuất hiện khi dữ liệu được lưu trữ trong các hệ thống riêng lẻ và không liên kết với nhau, làm giảm khả năng truy cập và chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận và nhóm làm việc khác nhau trong tổ chức. Điều này dẫn đến sự phân tán của dữ liệu, làm chậm quá trình ra quyết định, tăng chi phí vận hành, và hạn chế khả năng phân tích dữ liệu hiệu quả. Việc giải quyết vấn đề này đòi hỏi các tổ chức thúc đẩy việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và xây dựng một hệ thống dữ liệu thống nhất, linh hoạt và dễ quản lý.

Tổng quan về Data Silos cùng các mối nguy hại

Data silos là các nguồn dữ liệu hoặc hệ thống thông tin mà không được chia sẻ hoặc tích hợp với nhau, tạo ra một rào cản trong việc truy cập, sử dụng, chia sẻ thông tin trong tổ chức. Các silo có thể tồn tại dưới dạng cơ sở dữ liệu, bảng tính, hoặc thậm chí là các hồ sơ vật lý, thường hình thành do sự phân tách giữa các phòng ban, các bộ phận hoặc các hệ thống khác nhau trong tổ chức, làm giảm khả năng tương tác và hợp tác giữa các đơn vị. 

Ví dụ, dữ liệu mạng xã hội bị phân tán trên các nền tảng như Facebook, Twitter và LinkedIn có thể dẫn đến các chiến lược tiếp thị không đầy đủ và các quyết định vận hành kém chính xác. Những thách thức này không chỉ đặc hiệu cho phòng ban Marketing mà còn có thể ảnh hưởng đến tất cả các phòng ban vận hành khác.

Cụ thể hơn, sự tồn tại của data silos có thể dẫn đến nhiều hậu quả tiêu cực, bao gồm:

• Thiếu hiệu quả trong công việc: Dữ liệu được lưu trữ trong các silos khó có thể truy cập và chia sẻ. Điều này dẫn đến sự trùng lặp, khi cùng một dữ liệu có thể được sao chép ở nhiều silos khác nhau, lãng phí thời gian và tài nguyên quý báu. 
• Thiếu sự cộng tác: Dữ liệu được phân tách gây trở ngại cho sự cộng tác giữa các phòng ban và nhóm làm việc. Khi thông tin bị cô lập, việc làm việc cùng nhau và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trở nên khó khăn. 
• Thông tin sai lệch: Các silos hạn chế phạm vi phân tích dữ liệu, dẫn đến thông tin không đầy đủ và có thể gây hiểu lầm. Điều này có thể dẫn đến các chiến lược không tối ưu và bỏ lỡ cơ hội. 
• Nguy cơ về bảo mật dữ liệu: Quản lý dữ liệu qua nhiều silo có thể tăng nguy cơ về việc vi phạm dữ liệu và các vi phạm về tuân thủ. Việc thực hiện các biện pháp bảo mật nhất quán khi dữ liệu bị phân tán trở nên khó khăn hơn.

Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức cần xây dựng các chiến lược tích hợp dữ liệu để phá vỡ các rào cản giữa các hệ thống và đơn vị, từ đó tạo ra một môi trường làm việc kết nối và linh hoạt hơn. Điều này giúp tăng cường khả năng tương tác và hợp tác giữa các bộ phận, từ đó nâng cao hiệu quả và đáp ứng nhanh chóng với sự biến đổi của môi trường kinh doanh.

Giải pháp thống nhất từ điện toán dữ liệu đám mây

Các tổ chức kinh doanh đang ngày càng nhận ra tầm quan trọng của việc thống nhất dữ liệu trong doanh nghiệp. Để vượt qua các thách thức và khai thác toàn bộ sức mạnh của dữ liệu, các tổ chức đang dần tiếp cận áp dụng một phương pháp dữ liệu đám mây thống nhất. Chiến lược này bao gồm việc hợp nhất tất cả các nguồn dữ liệu vào một cơ sở hạ tầng đám mây chung. Theo chiến lược này, các nguồn dữ liệu phân tán sẽ được hợp nhất vào một kho dữ liệu duy nhất, có thể gọi là data warehouse. Quá trình này, được điều chỉnh để phù hợp với từng tổ chức, nhằm mục đích tối ưu hóa quản lý dữ liệu, giảm thiểu các ứng dụng không cần thiết và tình trạng lặp lại dữ liệu. Dữ liệu thống nhất cung cấp một cái nhìn toàn diện về dữ liệu của một tổ chức và hoạt động như “Một nguồn dữ liệu sống” (SSoT), đảm bảo quyền truy cập và hiểu biết dữ liệu nhất quán trên toàn tổ chức. Chiến lược này quan trọng cho việc phân tích dữ liệu hiệu quả, tuân thủ và trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng. Dưới đây là cách nó hoạt động:

• Tích hợp: Một dữ liệu đám mây thống nhất tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm databases, data warehouses, data lakes, streaming data, (BI), (AI), (ML),… Sự tích hợp này cho phép dữ liệu lưu thông một cách mượt mà qua toàn bộ tổ chức. 
• Hiệu quả: Bằng cách loại bỏ sự lặp lại và tối ưu hóa quản lý dữ liệu, tổ chức sẽ có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Dữ liệu sẽ dễ dàng tiếp cận với những người cần nó, dẫn đến việc ra quyết định và chu kỳ phát triển nhanh hơn. 
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Với dữ liệu thống nhất, doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về dữ liệu khách hàng, cho phép họ cung cấp trải nghiệm 1 cách cá nhân hóa trên mọi điểm tiếp xúc. Điều này lại nâng cao sự trung thành và tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng.

Conclusion

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và tổ chức đến lúc này cũng phải thừa nhận, đã đến lúc doanh nghiệp cần phá vỡ các kho dữ liệu riêng biệt (Data Silos) và chấp nhận áp dụng chiến lược dữ liệu đám mây thống nhất. Điều này không chỉ là một xu hướng phát sinh mà còn là một chiến lược cần thiết trong kinh doanh ở thời đại 4.0. Trong cảnh cạnh tranh dữ liệu hiện nay, nơi sự hợp tác và nhận thức thời gian thực đóng vai trò then chốt, việc tích hợp các hệ thống vận hành và phân tích để các cá nhân có thể làm việc một cách mượt mà cùng nhau là vô cùng cần thiết. 

Khi tổ chức của bạn phát triển và mở rộng, việc áp dụng một phương pháp dữ liệu thống nhất trở nên quan trọng để giữ vững sự cạnh tranh. Nó tạo điều kiện cho việc phát triển các thuật toán theo thời gian thực để dự đoán sở thích của khách hàng và cung cấp nội dung được tùy chỉnh, đảm bảo rằng doanh nghiệp của bạn vẫn luôn đủ khả năng để thích ứng với tương lai. 

Tóm lại, việc phá vỡ các kho dữ liệu riêng biệt (Data Silos) và áp dụng một chiến lược dữ liệu đám mây thống nhất không còn là một lựa chọn nữa — đó là một quá trình khẩn thiết cấp bách hướng tới việc cải tiến biến đổi doanh nghiệp của bạn. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp chấp nhận phương pháp này là những người tiên phong, thúc đẩy sự đổi mới và định vị tổ chức của họ để thành công trong một thời đại mà dữ liệu là nguồn sống của doanh nghiệp.