GIÁM ĐỐC DỮ LIỆU (CDO-Chief Data Officer) BẠN LÀ AI?

Lợi ích tài chính từ khai thác dữ liệu trong kinh doanh nhiều năm nay đã được chứng minh trên các “tạp chí khoa học” quá nhiều: tăng hiệu quả marketing (30-50%); giảm dự trữ tồn kho (30-60%); giảm thời gian nghiên cứu phát triển (rút ngắn 40-60% thời gian), rút ngắn thời gian đáp ứng, thời gian mang sản phẩm dịch vụ đến với khách hàng (30-40% lead time); cá thể hóa trải nghiệm, gia tăng thu nhập từ gia tăng chi trả do được cá thể hóa (20-40% so với đối thủ cạnh tranh). Bên cạnh đó, dữ liệu còn mang đến cho doanh nghiệp cơ hội khai phá nhu cầu mới, tăng tốc độ đổi mới sáng tạo từ sản phẩm, dịch vụ, quy trình, cho đến hệ thống quản trị (tăng năng suất lao động (30-50%).

Dữ liệu là tài nguyên bởi nó giúp cho doanh nghiệp gia tăng khả năng cạnh tranh và vượt lên phía trước. Lợi ích to lớn như vậy, nhưng tại sao với nhiều doanh nghiệp, dữ liệu và khai thác dữ liệu lại còn mơ màng đến vậy. Điều gì đang là những nút thắt cần tháo gỡ để doanh nghiệp kiếm được tiền nhiều hơn từ một nguồn tài nguyên rất gần gũi này. Và đó cũng là lý do vì sao doanh nghiệp cần một vị trí CDO và vai trò của người ấy là gì?

Đâu là dữ liệu chúng ta cần, đâu là những dữ liệu quan trọng cần ưu tiên, đâu là những dữ liệu giúp cho chúng ta gia tăng năng lực cạnh tranh, đáp ứng chiến lược cạnh tranh. Chúng ta sẽ có lộ trình thu thập, lưu trữ nó như thế nào với chi phí thấp nhất và an toàn nhất là những câu hỏi đòi hỏi tầm nhìn. Và trả lời những câu hỏi này là hình thành nên chiến lược.

Thực tế hiện nay doanh nghiệp chỉ lưu trữ chủ yếu là dữ liệu kế toán, tài chính, dữ liệu liên quan đến quy định pháp luật nhà nước. Rất ít dữ liệu gì cho cạnh tranh, đặc biệt là dữ liệu để targeting, product/service design, dữ liệu cho customer experience. Dữ liệu thường không có cấu trúc, không được cập nhật, rời rạc, không có hệ thống, không có quy trình cập nhật, quy chế phân quyền để thể truy xuất nhanh chóng. Rất nhiều doanh nghiệp hiện nay, cần dữ liệu phải đi xin lẫn nhau một cách “vui thì cho, buồn bảo không rảnh”.

Ai ở trong doanh nghiệp sẽ hoạch định chiến lược về dữ liệu. Anh IT bảo tui đâu biết ngõ ngách chuyên môn trong kinh doanh gì đâu mà làm. Anh chuyên môn bảo, tui đâu có rành về CNTT, biết gì đâu về data mà làm. Kiến thức liên ngành là một nút thắt quan trọng mà các doanh nghiệp muốn tạo lợi thế cạnh tranh về dữ liệu cần phải gỡ. Hoặc là anh CNTT đi học về chuyên môn kinh doanh, hoặc là anh chuyên môn đi học về dữ liệu và các nền tảng để tích hợp dữ liệu. Ai học cũng được, nhưng để trở thành một CDO rất cần phải hiểu biết liên ngành để tránh làm chiến lược theo kiểu “ai cần gì ghi ra tui xem xét đáp ứng”.

Khi chúng ta có kiến thức liên ngành chúng ta sẽ có tầm nhìn, và có cách phân tích, định hình nên chiến lược rất khác. Còn nếu chỉ có kiến thức chuyên môn hẹp, thì chúng ta sẽ làm việc theo hướng giao dịch nội bộ, ví như bộ phận IT tui đi hỏi bộ phận kinh doanh cần gì tôi phục vụ; hoặc bộ phận kinh doanh đề xuất cho bộ phận IT làm,…tất cả những kiểu làm này đều không thể cho ra một chiến lược tốt, bởi tầm nhìn không phải là phép gộp, gom, tổng hợp ý kiến.

Thiết kế kiến trúc dữ liệu là công việc cần kiến thức chuyên môn của các hoạt động kinh doanh cốt lõi. Tiếc rằng trong các doanh nghiệp hiện nay đều giao cho anh IT tự nghĩ ra cái gì thì dựng lên cái trường dữ liệu đó. Điều đó đồng nghĩa doanh nghiệp có được data gì là do anh IT quyết định, và anh chuyên môn kinh doanh chả biết anh IT đang làm gì và lưu giữ cái gì!

Một điều mà tôi ngạc nhiên nhất là các thiết kế của Master Data không được trao đổi với các chuyên môn kinh doanh trong các doanh nghiệp hiện nay. Không có chiến lược đã đành, mà còn không chịu ngồi làm việc với nhau nữa thì công nghệ thông tin chỉ có lợi ích trên bài báo khoa học, chả bao giờ có thể hiện diện ở tại nơi chúng ta. Tôi tin chắc rằng các CEO hiện nay trong các doanh nghiệp không biết chuyện này, và cũng chả bao giờ xem qua các master data của hệ thống chúng ta được thiết kế thế nào và đang chứa những trường dữ liệu gì, có liên quan gì đến chuyên môn trọng yếu của chúng ta không, hay đang ghi nhận cái gì đó theo sự hiểu biết của anh kỹ sư lập trình. Cách suy nghĩ theo chức năng rất tai hại cho doanh nghiệp, cơ sở dữ liệu là chuyện của IT, cách nghĩ này sẽ dẫn đến đập bỏ hệ thống thông tin và đập luôn data center.

Chi tiền cho hạ tầng phần cứng để làm data center, nhưng master data thì không phù hợp, data thì trống rỗng, truy xuất trần ai, nên không ai dùng được gì, rồi riết chán không ai cập nhật dữ liệu gì. Cuối cùng thành ra là cái vỏ rỗng toét, nhưng ngốn tiền là ngốn tiền thật. Đầu tư data center không hiệu quả là áp lực mà các CEO phải giải trình mệt mỏi cho hội đồng quản trị hiện nay. Nó xuất phát từ ngay cái việc rất cơ bản, thiết kế master data không dùng được cho cái gì.

Áp lực cho cạnh tranh ngày nay không chỉ có có dữ liệu mà còn phải thu thập dữ liệu một cách hiệu quả hơn người khác: nhanh hơn, realtime hơn, đa dạng hơn, và với chi phí thấp hơn. Thu thập data bằng “chạy bằng cơm” hiện là rào cản lớn về hành vi tổ chức. Rất nhiều nhân viên than phiền rằng ⅓ thời gian làm việc của họ đang dành cho nhập dữ liệu. Nghĩa là chúng ta cần ⅓ quỹ lương cho đống data mà chúng ta thu thập xong rồi bỏ vào kho, rồi không biết cách nào để dùng và có nơi còn không cho ai dùng! Quý quá, nên dấu như mèo dấu phân!

Thách thức của chúng ta hiện nay là cân nhắc chi phí để có dữ liệu và giá trị khai thác của dữ liệu mà chúng ta có thể có được. Ví dụ: đặt một camera nhận diện khuôn mặt và phân tích phản ứng tâm lý của khách hàng có thể cần được đầu tư lên đến triệu đô, nhưng với những thông tin thu được chúng ta có thể gia tăng trải nghiệm cho khách hàng được không và có gia tăng sự chi trả hay lòng trung thành từ việc này được hay không. Là câu hỏi hóc búa mà các CFO hay phản biện, và hầu hết là nhận được cái gãi đầu gãi tay dạ em chưa rõ lắm của mấy anh bày ra vụ này. Từ đó trong các tổ chức dần thui chột ý tưởng, đặc biệt là các ý tưởng liên quan đến khai thác dữ liệu. Nghĩa là tất cả sự hay ho gì đó của dữ liệu thực sự phá sản ở tại nơi chúng ta.

Đó là lý do vì sao chúng ta rất cần một CDO có năng lực thiết kế không chỉ cơ sở dữ liệu mà còn các kiến trúc để thu thập dữ liệu đó. Nghĩa là CDO cần có kiến thức về data engineering, trong đó các giải pháp về kỹ thuật trích xuất, thu thập dữ liệu “chạy bằng điện” cần phải được ứng dụng một cách hiệu quả nhất. Doanh nghiệp Việt chưa chú trọng data engineering vì nghĩ rằng ráng ép “cơm chạy” khỏi mất công đầu tư, nhưng đây là một cách nghĩ không có sự phân tích định lượng. Bên cạnh đó, chi phí triển khai các giải pháp số của VN còn quá cao hơn so với giá trị mà nó có thể mang lại. Từ đó làm mất niềm tin chung cả thị trường.

Có dữ liệu rồi nhưng có khai thác được hay không còn phải xây dựng hai năng lực. Năng lực diễn dịch bài toán kinh doanh thành bài toán dữ liệu; và năng lực phân tích khai thác dữ liệu.

Phát triển thuật toán (algorithm) không phải là chuyên môn của chuyên ngành công nghệ phần mềm. Đó là một kỹ năng tư duy mà tất cả sinh viên của tất cả các ngành học cần phải được trang bị để chúng ta có một năng lực quan trọng trong kinh doanh ngày nay là quan sát bài toán kinh doanh, và làm sao có thể thuật toán hóa nó thành một bài toán của dữ liệu. Biết một chút kỹ năng lập trình, với các phần mềm ngày càng dễ học hiện nay, là một kỹ năng cơ bản mà người đi làm việc cần biết.

Nói ngắn gọn, tất cả nhân viên trong tổ chức cần được trang bị kiến thức để biết cách hình thành thuật toán cho một bài toán kinh doanh, biết lập trình cơ bản, và biết các công cụ phân tích, khai thác dữ liệu để ứng dụng vào từng công việc. Thậm chí, là các kỹ thuật khai thác dữ liệu dành cho dữ liệu lớn và học máy cũng có thể được trang bị cho mọi người làm việc trong tổ chức.

Làm việc với dữ liệu, giải quyết vấn đề bằng dữ liệu, ra quyết định dựa trên dữ liệu không phải là lời nói suông mà nó cần phổ biến như một văn hóa cốt lõi cho mọi tổ chức trong thời đại dữ liệu ngày nay. Lãnh đạo trước hết cần yêu cầu nhân viên làm báo cáo phải có phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu. Tất cả các kế hoạch, đề xuất điều phải dựa trên các phân tích dữ liệu. Bên cạnh đó các tổ, nhóm, bộ phận phân tích dữ liệu chuyên sâu (business intelligence, marketing intelligence, operational intelligence, service intelligence…) cần được hình thành để khai thác triệt để những gì chúng ta có trong tay. Vừa hình thành văn hóa, vừa thúc đẩy sự học tập khai phá những hiểu biết mới có trong dữ liệu mà chúng ta đang nắm trong tay.

Tất cả những việc này là nhiệm vụ của CDO. Người này sẽ đóng vai trò thiết kế các chương trình huấn luyện đào tạo, hướng dẫn và thúc đẩy năng lực và văn hóa phân tích dữ liệu trong toàn tổ chức.

Dữ liệu rất vô hình, nhưng khả năng làm ra tiền là rất hữu hình. Nhưng, con đường để một đóng dữ liệu thành đóng tiền không đơn giản. Để con đường này rõ ràng hơn, khả thi hơn, vai trò của CDO là quan trọng.

Mục tiêu quan trọng của các hệ thống thông tin không chỉ là giúp dòng chảy công việc được tối ưu, tăng năng suất lao động, mà còn phải thu thập và lưu giữ được tài nguyên dữ liệu. Tuy nhiên, những tài nguyên này nằm trong bộ lưu trữ hoàn toàn không có giá trị gì nếu như không được đổ ra và chuyển đổi nó thành thông tin dẫn dắt doanh nghiệp kiếm tiền.

Giải quyết thách thức mới không thể dùng phương pháp cũ. Các doanh nghiệp vẫn còn cái phòng công nghệ thông tin lo phần cứng phần mềm thì không thể nào thích ứng và chuyển đổi số và càng không thể gia tăng giá trị cho dữ liệu được.

Chúc thành công.