Giải mã “silo dữ liệu” – vấn đề của không ít doanh nghiệp khi làm việc với dữ liệu

marketing foundation

Tomorrow Marketers – Các doanh nghiệp hiện nay đã bước vào thời kì tập trung phát triển dựa trên dữ liệu. Đã xa rồi thời kỳ đưa ra quyết định dựa trên cảm tính, để duy trì lợi thế cạnh tranh, mọi quyết định và chiến lược đều phải bắt nguồn từ dữ liệu và con số. 

Cho dù đó là thông tin về khách hàng, nhà cung cấp, đối tác, nhân viên hay bất kỳ thứ gì khác liên quan đến quy trình kinh doanh của bạn, dữ liệu đều được thu thập và được lưu trữ trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, dữ liệu tồn tại ở nhiều hình dạng và kích thước khác nhau, điều này khiến việc quản lý dữ liệu trở nên rất khó khăn. Các vấn đề thường xuyên xảy ra với dữ liệu bao gồm dữ liệu trùng lặp, dữ liệu lỗi thời, hay lỗi từ phía con người và tất nhiên không thể không kể đến “silo dữ liệu” (silo data). 

Data silo có thể gây khó khăn cho các marketer khi đưa ra quyết định, hơn thế nữa còn có thể cản trở sự phát triển của doanh nghiệp bạn. Bạn nên biết chính xác data silo là gì, chúng ảnh hưởng như thế nào đến phòng ban của bạn và cách giải quyết chúng sẽ tạo nên sự khác biệt trong doanh nghiệp. 

Hãy cùng tìm hiểu những điều trên cùng TM qua bài viết này nhé:

Silo dữ liệu là gì?

“Data silo” là một nhóm dữ liệu thô mà một bộ phận, phòng ban có thể truy cập được nhưng lại bị cô lập với phần còn lại của doanh nghiệp đó. Điều này dẫn đến sự thiếu minh bạch, thiếu hiệu quả và mất lòng tin trong nội bộ doanh nghiệp. Việc này thường xảy ra do dữ liệu được thu thập bởi một công cụ kinh doanh được tách biệt khỏi phần còn lại của hệ sinh thái công nghệ của bạn. 

Hai vấn đề data silo thường gặp nhất trong doanh nghiệp đó là: 

  1. Vấn đề với công nghệ: 

Có một thực tế là dữ liệu không thể dễ dàng được trao đổi giữa các phòng ban của một công ty  khi mà công ty đó không sử dụng các công nghệ thích hợp. Các công ty cần sở hữu các ứng dụng chất lượng cao có thể xử lý việc chuyển giao thông tin và kiểm tra chéo nhanh chóng. Ngoài ra, trong doanh nghiệp, một số phòng ban lại được đào tạo tốt hơn về cách sử dụng công nghệ cho việc truyền tải dữ liệu so với các phòng ban khác, điều này có thể dẫn đến các vấn đề phức tạp hơn khi truy cập cùng một nguồn dữ liệu.

  1. Sự phát triển của doanh nghiệp: 

Khi một doanh nghiệp đã đủ lớn mạnh, thật khó để có thể dễ dàng trao đổi và truyền tải dữ liệu trong toàn bộ các phòng ban. Các trường hợp có thể xảy ra: có quá nhiều phòng ban, văn phòng đại diện trên toàn quốc hoặc thế giới; hoặc có quá nhiều nhân viên, dẫn đến cảm giác bị cô lập với phần còn lại của công ty. Thêm vào đó, khi doanh nghiệp trở nên lớn mạnh quá nhanh, họ sẽ phát sinh các vấn đề về cấu trúc vận hành, gây khó dễ cho việc truyền tải dữ liệu trong nội bộ.  

Ngoài ra, khi các doanh nghiệp phát triển về quy mô, sự cạnh tranh giữa các nhân viên có thể sẽ gia tăng. Một số phòng ban sẽ không muốn show dữ liệu cho các phòng khác để tiện cho việc kiểm soát chất lượng và nguồn dữ liệu của mình. 

Tại sao doanh nghiệp không thể phát triển nếu xảy ra tình trạng silo dữ liệu?

Ở phần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các vấn đề như tại sao data silo sẽ làm chậm quá trình tăng trưởng của doanh nghiệp khi hầu hết các dữ liệu cần thiết cho việc đưa ra quyết định chiến lược đều bị tách biệt và không có tính hệ thống.

1. Silo dữ liệu cản trở việc nhìn nhận bức tranh tổng quan vận hành cho doanh nghiệp

Thông thường, C-levels là những người có thẩm quyền truy cập và xem xét tất cả những dữ liệu của doanh nghiệp, tuy nhiên những dữ liệu đó lại tồn tại độc lập mà không có tính liên kết. Nếu bạn là giám đốc điều hành, bạn sẽ biết nhóm team sale chia sẻ dữ liệu về khách hàng mới, team marketing sẽ cung cấp số liệu về khách hàng tiềm năng và lưu lượng truy cập, và team kế toán có thể cung cấp cho bạn báo cáo về chi phí và lợi nhuận. Nhưng điều gì liên kết tất cả những thông tin đó với nhau, bạn có thể nhìn được bức tranh tổng quan về vận hành của doanh nghiệp bạn hay không?

Cố gắng quản lý một doanh nghiệp với dữ liệu tách biệt cũng giống như cố gắng lắp ráp một trò chơi ghép hình mà không có hình mẫu. data silo sẽ ngăn bạn có cái nhìn tổng quan về doanh nghiệp của bạn khi nó chỉ cung cấp những dữ liệu tách biệt của từng phòng ban, mà không thể liên kết chúng với nhau.

Đọc thêm: Data overload – lời giải nào cho Marketer khi có quá nhiều data phải xử lý?

2. Silo data tạo ra môi trường làm việc thiếu tính hợp tác

Data silo xảy ra khiến mỗi team phải hoạt động riêng lẻ, chỉ có quyền truy cập và làm việc với dữ liệu của riêng họ. Điều này tạo ra một tổ chức bị chia rẽ. Các nhóm không hợp tác với nhau trong các dự án khiến công ty gần như không thể chia sẻ tầm nhìn chung.

Như đã đề cập ở trên, các doanh nghiệp hiện tại đều đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nhưng nếu các team leader không thể nhìn thấy bức tranh lớn vì chỉ có quyền truy cập vào kho dữ liệu của riêng họ, thì quyết định cá nhân của họ sẽ hiếm khi “hòa hợp” với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.

Ngoài ra, trong những môi trường nơi data silo diễn ra phổ biến, văn hóa làm việc  minh bạch và tin cậy sẽ rất khó để duy trì. Thay vào đó, sự ganh đua và cạnh tranh giữa các team sẽ vô hình chung diễn ra khi họ chỉ muốn tập trung vào các mục tiêu vi mô của riêng họ mà không hề nghĩ tới mục tiêu vĩ mô của doanh nghiệp.

3. Silo data có thể ảnh hưởng xấu tới trải nghiệm khách hàng

Trước khi được bán hàng, khách hàng sẽ tương tác qua vô số “điểm chạm” với thương hiệu. Những tương tác này xảy ra thông qua nhiều kênh và giai đoạn khác nhau của hành trình mua hàng. Điều này đồng nghĩa với việc, một khách hàng sẽ phải tiếp xúc với rất nhân viên trong quá trình mua sắm: khi bị thu hút thì tiếp xúc vs marketers, lúc mua hàng thì trao đổi với sales còn khi đã chốt deal thì lại làm việc nhiều với team dịch vụ.

Khi dữ liệu bị cô lập, bạn có thể dễ dàng mất dấu hành trình của khách hàng với công ty của mình – và không gì khiến khách hàng khó chịu hơn việc phải lặp đi lặp lại vấn đề của họ với thương hiệu cho nhiều người khác nhau. 

4. Silo dữ liệu ảnh hưởng đến độ chính xác của dữ liệu

Dữ liệu là một trong những tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp bạn. Việc có một số công cụ thu thập thông tin về khách hàng, đối tác và khách hàng tiềm năng sẽ làm tăng giá trị của công ty bạn. Nhưng khi dữ liệu đó đã lỗi thời, không đầy đủ hoặc thiếu chính xác, giá trị mà bạn có thể nhận được từ nó sẽ giảm đi đáng kể.

Như đã đề cập ở trên, dữ liệu bị cô lập càng tồn tại lâu thì càng có nhiều khả năng nó trở nên lỗi thời và từ đó, không còn chính xác và không thể sử dụng được. Ngoài ra, mọi phòng ban có quyền truy cập vào tập hợp dữ liệu giống nhau của họ, Điều này dẫn đến tính khách quan trong dữ liệu sẽ nghiêng về phòng ban nào sở hữu chúng.

Làm việc trong doanh nghiệp khi data silo xảy ra sẽ dẫn đến dữ liệu có chất lượng kém vì những phần thông tin phân mảnh này rất khó tập hợp. Nếu dữ liệu của bạn không được tích hợp hoặc đồng bộ, chắc chắn bạn sẽ thấy dữ liệu xung đột khi cố gắng kiểm tra chéo thông tin từ các nguồn khác nhau hay các phòng ban khác nhau. 

Cách giải quyết silo dữ liệu

Không ít các doanh nghiệp đã phải “đau đầu” khi nghĩ cách đối phó với vấn đề data silo xảy ra trong doanh nghiệp mình. Tomorrow Marketers xin gửi tới bạn 3 phương pháp thông dụng nhất để bạn đối mặt và vượt qua các vấn đề kể trên:

1. Tìm kiếm và ứng dụng data integration tool

Khi doanh nghiệp của bạn có nhiều bộ phận, ban ngành sử dụng các loại dữ liệu khác nhau, giải pháp hàng đầu để hạn chế tình trạng data silo là sử dụng những data integration tool (công cụ tích hợp dữ liệu). 

Công cụ này sẽ giúp bạn tổng hợp, phân loại cũng như mã hóa dữ liệu từ tất cả các nguồn trong doanh nghiệp tại một nơi duy nhất, giúp cho việc sử dụng dữ liệu trở nên dễ dàng hơn đối với không chỉ doanh nghiệp mà còn là từng phòng ban chuyên môn.

Vấn đề là, hiện nay có vô số các đơn vị cung cấp những data integration tool trên thế giới, vậy làm cách nào để bạn có thể lựa chọn được giải pháp tốt nhất? 

Bạn cần lưu ý: Một data integration tool tốt, không phải là một công cụ sở hữu nhiều tính năng nhất hay nổi tiếng nhất. Thực tế, nó phải là công cụ phù hợp nhất với nhu cầu sử dụng của doanh nghiệp, của bạn.

Chẳng hạn, với những tập đoàn lớn, có quy mô khổng lồ cùng hệ thống các phòng ban cồng kềnh, việc thay thế hoàn toàn những công cụ làm việc với dữ liệu cũ là gần như bất khả thi. Lúc này, một data integration tool lý tưởng phải có khả năng tích hợp với các công cụ cũ, đảm bảo một hoạt động vận hành, kinh doanh vẫn được diễn ra liên tục, không bị gián đoạn trong quá trình chuyển giao công nghệ.

Một tiêu chí nữa để lựa chọn integration tool, là việc nó phải có năng lực xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn, nhiều hình thức khác nhau: từ unstructured, structured, cho đến semi-structured data. 

Thêm vào đó, tốc độ xử lý dữ liệu cũng là một điểm cộng lớn, bởi dòng chảy data trong doanh nghiệp là vô cùng lớn. Một integration tool đủ tốt phải đáp ứng được việc xử lý lưu lượng dữ liệu liên tục, cả về số lượng và chất lượng.

Ngoài ra, integration tool cũng cần có tính năng “soi chiếu” được cơ sở dữ liệu hiện tại của doanh nghiệp. Bởi để tổng hợp được dữ liệu từ những data silo, bạn cần biết dữ liệu đó nằm ở đâu, dưới định dạng nào và việc tích hợp những dữ liệu đó sẽ đem lại lợi ích như thế nào. 

Cuối cùng, trong tương lai, công nghệ sẽ tiếp tục phát triển và bạn rất có thể sẽ tiếp tục đầu tư thêm cho doanh nghiệp những công cụ, hệ thống mới. Lúc này, một integration tool tốt phải có khả năng mở rộng và được thiết kế để hoạt động với nhiều hệ thống (và dữ liệu) khác nhau. Điều này đảm bảo khả năng dễ sử dụng và hiệu quả của dữ liệu trong công ty. 

Một số data integration tool tốt nhất trên thị trường hiện nay có thể được điểm danh bao gồm: Azure Data Factory, Fivetran hay Oracle GoldenGate,…

2.Trực quan hóa dữ liệu (data visualization)

Phương pháp thứ hai, ít tốn kém cũng như dễ tiến hành hơn việc chi trả cho một integration tool, là sử dụng sức mạnh của việc trực quan hóa dữ liệu qua các bản phân tích “real-time”. Phương pháp này giúp các bản báo cáo dễ hiểu hơn và làm nổi bật các chỉ số quan trọng, hạn chế được được tình trạng thiếu kết nối giữa các dữ liệu đến từ silo khác nhau.

Trực quan hóa dữ liệu có nhiều hình thức ứng dụng khác nhau, được sử dụng theo những cách khác nhau. Dưới đây là một số cách phổ biến nhất được sử dụng trực quan hóa dữ liệu: 

  • Theo dõi sự thay đổi theo thời gian của dữ liệu
  • Xác định tần suất dữ liệu theo thời gian
  • Xác định mối quan hệ (tương quan) của dữ liệu
  • Kiểm tra mạng lưới dữ liệu
  • Lập kế hoạch dựa trên dữ liệu
  • Phân tích giá trị và rủi ro dựa trên dữ liệu

Để tham khảo thêm về phương pháp trực quan hóa dữ liệu, bạn có thể đọc thêm trong các bài viết dưới đây:

3. Kiểm tra chất lượng dữ liệu

Không hẳn là một giải pháp, những để hạn chế tình trạng chất lượng dữ liệu xấu đi trong data silo, bạn phải thường xuyên rà soát lại những dữ liệu lạc hậu hay bị cô lập, đảm bảo rằng tất cả dữ liệu luôn được cập nhật kịp thời. 

Bên cạnh đó, việc đảm bảo chất lượng dữ liệu ngay từ khi mới thu thập sẽ cho bạn thấy kết quả rõ rệt hơn và tiết kiệm thêm nhiều thời gian hơn cho doanh nghiệp của mình. 

Đọc thêm: Chất lượng dữ liệu – Marketer phải chọn sao cho chuẩn? 

Tạm kết

Có thể thấy chất lượng dữ liệu là yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp hiện nay. Khi dữ liệu bị cô lập, không được chia sẻ với các phòng ban trong công ty, nó tạo ra hiện tượng “data silo” và về lâu dài, các quyết định chiến lược sẽ khó được định đoạt chính xác. Hy vọng bài viết sẽ giúp bạn hiểu thêm 1 hiện tượng về dữ liệu trong doanh nghiệp, từ đó rút được kinh nghiệm khi thu thập và làm việc với dữ liệu trong công ty. 

Nếu bạn muốn nâng cao khả năng làm việc với các chỉ số, đưa ra quyết định chiến lược nhờ vào phân tích dữ liệu, tham khảo ngay khóa học Data Systemcủa Tomorrow Marketers ngay hôm nay nhé!

Tagged: