Những "nỗi đau" về dữ liệu

Ông Lê Hữu Hoàng Gia, đồng sáng lập kiêm CTO Công ty Cổ phần Beehexa cho biết, các doanh nghiệp hiện nay đang quản lý dữ liệu trên nhiều hệ thống vận hành khác nhau như ERP, CRM, DMS, POS, các kênh bán hàng trực tuyến… Một số ứng dụng và nền tảng có thể có nhiều tính năng tương đồng nhưng thường khác biệt trong cách quản lý từng loại thông tin. Đáng chú ý, dữ liệu trên các hệ thống này đang bị phân tán. 

Khảo sát do Mulesoft thực hiện năm 2022 cho thấy, trung bình, một doanh nghiệp từ cỡ trung trở lên dùng tới khoảng 976 phần mềm. Chỉ khoảng 28% trong đó đã được tích hợp và cũng không có dữ liệu nào khẳng định tính hiệu quả của tất cả kết nối.

“Dữ liệu của doanh nghiệp đang bị phân mảnh ở nhiều nơi”, ông Gia chia sẻ trong khuôn khổ sự kiện Vietnam Web Summit 2023 tại TP.HCM.

Theo quan sát của ông Gia, có 4 trường hợp điển hình liên quan đến rủi ro dữ liệu khiến các chủ doanh nghiệp đau đầu.

Thứ nhất là dữ liệu sai lệch, xảy ra khi dữ liệu được xử lý không khớp giữa các nền tảng.  Chẳng hạn, chỉ cần sai một lỗi chính tả nhỏ khi nhập liệu, API của Shopify sẽ vô tình tạo một sản phẩm rác trên hệ thống mà doanh nghiệp không hề biết.

Một ví dụ khác mà ông Gia từng chứng kiến khi làm với nhiều khách hàng ở Beehexa là tình trạng sản phẩm ở 2 hệ thống nhưng mức giá và thông tin tồn kho khác nhau. Có khi Shopify báo còn dưới kho nhưng thực ra đã hết, có khi giá ở Shopify bị lỗi về 0 nhưng KiotViet đang bán giá cả triệu đồng. Nếu đơn hàng như vậy đổ về thì chắc chắn doanh nghiệp chịu tổn thất lớn.

Thứ hai là dữ liệu tương đồng có khả năng trùng lặp. Vấn đề này xảy ra thường xuyên và thường dẫn đến sự sụt giảm khả năng giữ chân khách hàng trung thành.

Dù đã theo dõi cửa hàng và mua hàng nhiều lần nhưng vì dùng nhiều tài khoản và thiết bị để đăng nhập nên các tài khoản thuộc một khách hàng duy nhất lại được xác định là nhiều người khác nhau. Do đó, mức độ trung thành khách hàng này được đánh giá thấp, không được coi là khách hàng VIP với nhiều chính sách ưu đãi tốt. Lúc này, xác suất khách hàng rời bỏ thương hiệu là rất cao.

Thứ ba là vấn đề phân cấp dữ liệu. Chẳng hạn, đối với một chiếc áo loại A có 3 kích cỡ và 2 màu sắc, hầu hết doanh nghiệp mà ông Gia từng tiếp xúc thường tạo các sản phẩm cùng một cấp, độc lập và không liên quan. Lúc này, phần mềm sẽ không thể hỗ trợ doanh nghiệp xác định sản phẩm xu hướng.

Nếu muốn dự báo chính xác nhu cầu và đưa ra được gợi ý sản phẩm, trong trường hợp áo A, doanh nghiệp phải thiết kế dữ liệu cho một sản phẩm duy nhất với các biến thể liên quan đến kích cỡ và màu sắc.

Thứ tư là mất mát lịch sử dữ liệu. Một số sản phẩm bán theo "trend" bị nhân viên xoá dữ liệu khi không còn kinh doanh nữa. Tuy nhiên, một xu hướng có thể được lặp lại sau vài năm mặc dù vòng đời sản phẩm có thể chỉ kéo dài 2-3 tháng. Nhưng vì dữ liệu đã bị xoá sạch nên công nghệ không thể hỗ trợ doanh nghiệp dự báo xu hướng có thể xảy ra liên quan đến sản phẩm mà họ từng kinh doanh. Chính điều đó khiến doanh nghiệp bị bỏ lỡ cơ hội.

“Sử dụng dữ liệu đúng cách có thể giúp doanh nghiệp tăng trưởng thần tốc nhưng một vài sai sót nhỏ cũng có thể khiến doanh nghiệp suy sụp chỉ trong thời gian ngắn”, ông Gia nói.

Cần cẩn trọng trong quản lý dữ liệu

Theo CTO của Beehexa, chủ doanh nghiệp có thể hiểu rõ về nghiệp vụ của doanh nghiệp, hiểu tầm quan trọng của tập trung dữ liệu và làm sạch dữ liệu nhưng chưa chắc hiểu được cách sử dụng phần mềm như thế nào là đúng để đảm bảo dữ liệu chạy xuyên suốt trong hệ thống.

Thông thường, doanh nghiệp cần tuyển đội ngũ nhân sự để nhập, xuất dữ liệu, tinh chỉnh dữ liệu và đảm bảo dữ liệu được sử dụng hiệu quả. Tuy nhiên, chủ doanh nghiệp không biết chắc nhân sự có thể hiểu được mong muốn và tầm nhìn của doanh nghiệp để sử dụng phần mềm đúng cách hay không.

Đó là lý do mà ông Gia cho rằng, việc phát triển và sử dụng các công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để kiểm tra dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng.

Đồng quan điểm với ông Gia, ông Ngô Xuân Bằng, Giám đốc quản lý hệ thống thông tin (MIS) của SeedCom nói rằng doanh nghiệp nên tìm kiếm và sử dụng các nền tảng công nghệ để có thể liên kết, tập trung và chuẩn hóa dữ liệu đồng nhất, tối ưu.

Trong trường hợp tự phát triển ứng dụng, theo ông Bằng, doanh nghiệp cần đảm bảo yếu tố chuẩn mực, tinh gọn, tránh bày vẽ quá nhiều, phức tạp hóa việc sử dụng ứng dụng cũng như khai thác dữ liệu.

Doanh nghiệp nên lưu trữ dữ liệu trên nền tảng đám mây, thiết lập các quy trình vận hành và bảo mật chặt chẽ nhằm giảm thiểu những rủi ro, sự cố phát sinh ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu.

Tiếp đến, người lãnh đạo cần phải cài đặt tâm thế đúng đó cho toàn bộ đội ngũ nhân sự. Doanh nghiệp cần phát triển và hoàn thiện năng lực cho nhân sự khai thác, vận hành dữ liệu, kết hợp sự bổ trợ nhân sự có kinh nghiệm vận hành các hệ thống ứng dụng hỗ trợ việc phân tích, thẩm định và chuẩn hóa dữ liệu nguồn trong quá trình xây dựng kho dữ liệu.

“Trước khi đặt bút ký đầu tư hàng tỷ đồng để tự phát triển hay mua phần mềm cho doanh nghiệp, người lãnh đạo cần hiểu dữ liệu có thể chuyển đổi sang số để  đo đếm được hay không, có phải là dữ liệu có giá trị để AI có thể học được hay không. Có như vậy, dữ liệu mới được khai phá và sử dụng hiệu quả, tránh những sai sót dù rất nhỏ có thể gây tới những tổn thất hoặc quyết định sai lầm của doanh nghiệp”, CTO Beehexa nhấn mạnh.