Từng bước khám phá dữ liệu của doanh nghiệp

Việc chuẩn bị dữ liệu hiệu quả phụ thuộc vào việc nhận biết cách xử lý những gì chúng ta biết và những gì chúng ta không biết về một tập hợp dữ liệu. Hay nói một cách khác, chúng ta có thể ví von thành 2 loại: “dữ liệu” và “dữ liệu ngầm”. Mục tiêu của việc xử lý dữ liệu cho bất kỳ doanh nghiệp nào chính là việc hiểu – khai thác – sử dụng dữ liệu một cách có hiệu quả.

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

Ngay cả khi bạn có nhiều năm dữ liệu về nguồn khách hàng của riêng công ty qua các mô hình trưởng thành để duy trì độ chính xác của dữ liệu, thì khả năng dự đoán của bạn trong việc xác định phạm vi cơ hội kinh doanh vẫn có thể gặp trở ngại.

Vì thế, việc đầu tiên chính nhất: thu thập dữ liệu (từ nhiều nguồn khác nhau) giúp bạn có được bức tranh toàn cảnh hơn về tình hình thực tế và có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn. 

Một số nguồn dữ liệu tiềm năng bao gồm: dữ liệu nội bộ, dữ liệu bên ngoài, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu thời gian thực.

Sử dụng các công cụ và kỹ thuật dữ liệu để sàng lọc nhằm chuẩn bị dữ liệu tốt hơn

Một yếu tố khác ngày càng trở nên quan trọng là hiểu biết về dữ liệu. Bạn hiểu rõ như thế nào về dữ liệu doanh nghiệp hiện có hay ngay cả bạn có thể khám phá ra thêm một loại dữ liệu mới: dữ liệu ngầm mà bấy lâu nay chúng ta chưa thấy được? Người dùng doanh nghiệp của bạn hiểu biết về dữ liệu như thế nào? Người dùng dữ liệu và hệ thống dữ liệu sẽ đưa ra một lăng kính khác để phân tích và báo cáo, đồng thời việc đào tạo họ về kỹ năng dữ liệu có thể mang lại lợi tức đáng kể.

Một số công cụ và kỹ thuật phổ biến bao gồm: loại bỏ giá trị ngoại lệ, xử lý giá trị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu.

Xây dựng mô hình dữ liệu linh hoạt và có thể thích ứng

Mô hình dữ liệu cần có khả năng thích ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh và những điều kiện mới nổi.

Một số phương pháp để xây dựng mô hình linh hoạt bao gồm: Sử dụng Machine Learning hay AI kết hợp mô phỏng kỹ thuật xử lý dữ liệu. Bằng cách thực hiện theo những lời khuyên này, các tổ chức có thể chuẩn bị tốt hơn cho những điều chưa biết và tận dụng tối đa dữ liệu của họ để đưa ra quyết định sáng suốt.

Bằng cách đó, việc kết hợp công nghệ dữ liệu phù hợp với đặc thù doanh nghiệp cũng giúp cải thiện tính linh hoạt trong kinh doanh—đây là một thách thức đối với nhiều tổ chức. 

Tính linh hoạt trong kinh doanh là khả năng đưa ra và hành động theo các quyết định kinh doanh một cách nhanh chóng. Có một cách linh hoạt để thu thập, xử lý dữ liệu, kiểm tra độ chính xác và phân tích thông tin chi tiết sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn. Đây là lúc AI và Machine Learning phát huy tác dụng. Điều này mang lại cho doanh nghiệp khả năng không chỉ tăng tốc các quy trình thủ công mà còn đảm bảo tính nhất quán để kết quả và dữ liệu được tạo ra có thể đáng tin cậy. 

Hiện nay, sự tác động có thể kể đến trong lĩnh vực xử lý dữ liệu chính là: Amazon, Google, … những cái tên “khủng” trong công nghệ xử lý dữ liệu vẫn sẽ tiếp tục tăng lên khi ngày càng có nhiều fintech, regtech, insurtech và những công ty khác xuất hiện, tạo ra sự thay đổi và gián đoạn thị trường. 

Bằng cách sử dụng các công cụ quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu cao sẽ hỗ trợ tốc độ tăng trưởng cao hơn cho doanh nghiệp.