1. Data-driven là gì?
"Data-driven" (dựa trên dữ liệu) là một cách tiếp cận hoặc phương pháp định hình quyết định, hành động hoặc quy trình dựa vào dữ liệu số, thông tin thu thập được từ các nguồn khác nhau. Nói cách khác, quyết định hoặc hành động được thực hiện dựa trên dữ liệu và thông tin có sẵn thay vì dựa vào cảm quan, giả định hoặc kinh nghiệm cá nhân.
Cách tiếp cận data-driven thường bao gồm việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định hoặc hành động có căn cứ. Khi mọi quyết định được dựa trên dữ liệu, việc đánh giá hiệu suất và điều chỉnh các chiến lược trở nên dễ dàng hơn.
2. Ưu và nhược điểm của data-driven
Ưu điểm của Data-driven:
- Quyết định căn cứ vào dữ liệu: Các quyết định được dựa trên thông tin được thu thập và xử lý từ dữ liệu thực tế, giúp đưa ra các quyết định có căn cứ và đáng tin cậy hơn.
- Tối ưu hóa hiệu suất: Phân tích dữ liệu giúp nhìn nhận rõ hơn về hiệu suất và mô hình hoạt động, từ đó tối ưu hóa các quy trình, sản phẩm hoặc chiến lược.
- Phát hiện xu hướng và cơ hội: Dữ liệu giúp phát hiện xu hướng và cơ hội mới một cách nhanh chóng, từ đó tạo ra lợi ích cạnh tranh.
- Đáng tin cậy và minh bạch: Dữ liệu cung cấp một cơ sở thông tin đáng tin cậy để tạo ra quyết định, giúp tăng cường minh bạch và tính minh bạch trong quá trình quản lý.
Nhược điểm của Data-driven:
- Hạn chế của dữ liệu: Dữ liệu không phải lúc nào cũng đầy đủ hoặc chính xác. Điều này có thể dẫn đến việc đưa ra quyết định sai lệch nếu dữ liệu không chính xác hoặc thiếu sót.
- Đôi khi khó khăn trong việc hiểu và diễn giải dữ liệu: Đôi khi việc hiểu và diễn giải dữ liệu phức tạp có thể làm cho việc ra quyết định trở nên khó khăn.
- Hạn chế của số liệu: Chỉ sử dụng dữ liệu có sẵn có thể làm hạn chế sự sáng tạo và đưa ra những quyết định đột phá.
- Thách thức trong việc bảo mật và quản lý dữ liệu: Sử dụng dữ liệu đòi hỏi sự chú ý đến việc bảo mật và quản lý dữ liệu để tránh việc thông tin bị rò rỉ hoặc lạm dụng.
- Cần kỹ năng và công cụ phân tích dữ liệu: Việc sử dụng dữ liệu hiệu quả yêu cầu kỹ năng và công cụ phân tích phức tạp, và không phải ai cũng có khả năng hoặc kiến thức cần thiết.
Tóm lại, việc áp dụng Data-driven cung cấp nhiều lợi ích về sự chính xác và tối ưu hóa quyết định, nhưng cũng đòi hỏi sự cân nhắc cẩn trọng để vượt qua những hạn chế và thách thức liên quan đến dữ liệu và quá trình phân tích.
3. Làm thế nào để có thể ra quyết định theo hướng data-driven
Việc áp dụng cách tiếp cận "Data-driven" (dựa trên dữ liệu) có thể thực hiện qua các bước sau:
- Xác định mục tiêu cụ thể: Đặt ra mục tiêu rõ ràng và cụ thể mà bạn muốn đạt được thông qua việc sử dụng dữ liệu. Mục tiêu này có thể là tối ưu hóa doanh số bán hàng, cải thiện trải nghiệm người dùng, giảm chi phí, v.v.
- Thu thập dữ liệu: Xác định các nguồn dữ liệu cần thiết để đạt được mục tiêu. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn như hệ thống thông tin doanh nghiệp, bản ghi khách hàng, dữ liệu từ Internet of Things (IoT), các nền tảng mạng xã hội, v.v.
- Tổ chức và xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để có thể sử dụng hiệu quả. Điều này bao gồm loại bỏ dữ liệu trùng lặp, điền các giá trị thiếu, và chuẩn hóa định dạng dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để hiểu và rút ra thông tin từ dữ liệu. Áp dụng các kỹ thuật phân tích thống kê, khai thác dữ liệu, machine learning, hay các phương pháp phân tích khác để đưa ra cái nhìn sâu hơn về dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu: Biểu diễn thông tin từ dữ liệu bằng cách sử dụng các biểu đồ, đồ thị, bản đồ và hình ảnh trực quan để làm cho thông tin trở nên dễ hiểu và rõ ràng hơn.
- Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu: Sử dụng thông tin được thu thập và phân tích để đưa ra quyết định có căn cứ. Các quyết định này có thể liên quan đến chiến lược kinh doanh, marketing, sản phẩm, v.v.
- Đánh giá và điều chỉnh: Tiến hành đánh giá hiệu quả của các quyết định dựa trên dữ liệu và điều chỉnh chiến lược dựa trên thông tin thu được từ quá trình đánh giá.
- Descriptive Data-driven: Tập trung vào việc mô tả và hiểu về dữ liệu đã xảy ra trong quá khứ thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu.
- Diagnostic Data-driven: Tìm hiểu nguyên nhân hoặc mối quan hệ giữa các yếu tố, điều này giúp giải thích tại sao sự kiện xảy ra bằng việc phân tích dữ liệu và tìm ra những nguyên nhân ẩn sau dữ liệu.
- Predictive Data-driven: Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán kết quả tương lai thông qua việc áp dụng các mô hình dự đoán, thuật toán học máy hoặc phân tích dự đoán.
- Prescriptive Data-driven: Đề xuất hướng dẫn hoặc quyết định cụ thể dựa trên dữ liệu và dự đoán tương lai, nhằm tối ưu hóa kết quả hoặc quy trình.
- Business Data-driven: Tập trung vào sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quyết định kinh doanh, cải thiện hiệu suất và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.
- Healthcare Data-driven: Sử dụng dữ liệu y tế để cải thiện chẩn đoán, dự đoán bệnh lý và cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.
- Marketing Data-driven: Áp dụng dữ liệu để hiểu hơn về người tiêu dùng, tối ưu hóa chiến lược marketing, và tăng cường tương tác với khách hàng.
- Technology Data-driven: Sử dụng dữ liệu để cải thiện sản phẩm, dịch vụ công nghệ và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
- Finance Data-driven: Áp dụng dữ liệu để dự đoán xu hướng thị trường, quản lý rủi ro, và đưa ra quyết định đầu tư thông minh.
- Analytics-driven: Sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin từ dữ liệu.
- Machine Learning-driven: Sử dụng các thuật toán học máy để xây dựng mô hình và dự đoán dữ liệu.
- Business Intelligence-driven: Sử dụng các công cụ Business Intelligence để biểu diễn và tập trung vào thông tin chiến lược kinh doanh.
5. Công cụ hỗ trợ data driven
Có nhiều công cụ và nền tảng hỗ trợ quá trình áp dụng phương pháp Data-driven (dựa trên dữ liệu). Dưới đây là một số công cụ phổ biến mà người dùng thường sử dụng:
Công cụ trực quan hóa dữ liệu:
- Tableau: Cung cấp khả năng tạo ra các biểu đồ và bảng điều khiển tương tác từ dữ liệu.
- Power BI: Được Microsoft phát triển, cung cấp các công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa và phân tích dữ liệu.
Công cụ phân tích dữ liệu:
- R và Python: Ngôn ngữ lập trình phổ biến để phân tích dữ liệu và xử lý thông tin phức tạp.
- IBM SPSS: Dành cho phân tích thống kê và khai thác dữ liệu.
- SAS: Một nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ.
Cơ sở dữ liệu và lưu trữ:
- SQL Server, MySQL, PostgreSQL: Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ.
- MongoDB, Cassandra: Cơ sở dữ liệu không quan hệ phù hợp cho việc lưu trữ và phân tích dữ liệu phi cấu trúc.
Công cụ Quy hoạch tài chính và dự báo:
- Microsoft Excel: Sử dụng cho việc quản lý dữ liệu và thực hiện các mô hình tài chính đơn giản.
- SAP Analytics Cloud: Hỗ trợ việc dự báo và quy hoạch tài chính.
Công cụ quản lý dữ liệu:
- Alteryx: Công cụ tích hợp dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.
- Informatica: Cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu toàn diện.
Công cụ Học máy và AI:
- Python, TensorFlow, PyTorch: Dành cho việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy.
- Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker: Nền tảng cung cấp các công cụ AI và học máy.
Những công cụ này cung cấp các tính năng đa dạng từ trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, lưu trữ, quản lý, đến việc áp dụng học máy và trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ quá trình Data-driven. Sự lựa chọn các công cụ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn và tài nguyên.
Tài liệu tham khảo
- https://datascientest.com/en/data-driven-definition-benefits-and-methods
- https://www.atinternet.com/en/glossary/data-driven/
- https://www.sydle.com/blog/data-driven-what-it-is-and-why-it-s-important-606c8a4e4b136c41e0e2c334
- https://tanca.io/blog/data-driven-la-gi-cach-ung-dung-vao-trong-doanh-nghiep
- https://www.oreilly.com/library/view/creating-a-data-driven/9781491916902/ch01.html
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét