Trong thực tế, một số doanh nghiệp ngày nay có khả năng quyết định nhanh chóng và kịp thời dựa trên quá trình phân tích dữ liệu. Nhưng không phải lúc nào những giải pháp đó cũng thành công. Trong bài viết này, UniTrain sẽ điểm qua những cạm bẫy trong quy trình Data-Driven Decision Making (DDDM):
1. Dữ liệu “xấu”
Để DDDM có tác động tích cực đến doanh nghiệp thì dữ liệu cơ bản phải đáng tin cậy và phù hợp. Việc không biết khai thác “con số biết nói” hoặc dữ liệu bị sai lệch với chiến lược kinh doanh sẽ dẫn đến sự hủy hoại các phần còn lại của quy trình DDDM. Còn nếu không có sự giám sát về chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu, DDDM sẽ gặp những khó khăn không đáng có.
2. Kỹ năng phân tích còn “kém”
Khi có trong tay tập dữ liệu, điều quan trọng là nhân sự cần có khả năng phân tích một cách chính xác. Nhờ vào công cụ phân tích dữ liệu tự động và hiện đại ngày nay, nhiều người có thể tự phân tích dữ liệu mà không cần yêu cầu quá nhiều kinh nghiệm chuyên môn. Tuy nhiên, mặt bất lợi lớn nhất là nếu không được đào tạo chuyên nghiệp từ các chuyên gia thì quá trình phân tích có thể bị thiếu độ sâu, thiếu kỹ lưỡng và thiếu đi sự chính xác cần thiết.
3. Sai sót trong đề xuất
Sau khi phân tích dữ liệu để đưa ra insights, chúng ta phải đề xuất một sốgiải pháp nhằm giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề. Nếu phân tích chắc chắn nhưng giải pháp đề xuất vẫn bị thiếu, không đầy đủ hoặc thiếu sót thì quá trình DDDM vẫn có thể đi chệch hướng. Thông thường, vấn đề này có thể xảy ra khi thiếu sự hợp tác làm việc giữa nhóm dữ liệu và kinh doanh. Nhà phân tích dữ liệu khó có thể đưa ra đề xuất một cách chính xác nếu không có cuộc thảo luận với nhóm kinh doanh.
4. Kỹ năng giao tiếp chưa tốt
Nếu bạn đã có insights và một đề xuất thích hợp, điều quan trọng là phải làm thế nào để truyền đạt một cách rõ ràng và thuyết phục cho doanh nghiệp. Việc truyền đạt không rõ ràng có thể dẫn đến vấn đề hiểu lầm. Kể chuyện bằng dữ liệu, kết hợp cấu trúc tường thuật với hình ảnh là một trong những cách chia sẻ hiệu quả nhất đến người nghe.
5 Lưu ý quan trọng khi sử dụng Dashboard và The end-user
5. Trình bày không rõ ràng
Ngay cả khi insights và giải pháp tiềm năng đã được truyền đạt một cách hiệu quả, những người ra quyết định vẫn có thể hiểu sai những thông tin nhận được. Nếu không có đủ trình độ hiểu biết về dữ liệu, cụ thể hơn là các kỹ năng giải thích dữ liệu, thì người nghe vẫn có thể hiểu sai ý nghĩa của các con số và những hành động cần được thực hiện. Do đó, sẽ tốt hơn nếu nhà quản lý được đào tạo về kỹ năng giải thích dữ liệu cơ bản nhằm tránh những sai lầm không mong muốn.
6. Sai lầm trong quá trình thực thi
Mặc dù quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu, nhưng quyết định vẫn có thể không tạo ra kết quả như mong muốn nếu như không được triển khai đúng cách. Bất kể thông tin, khuyến nghị và quyết định tuyệt vời đến mức nào đi chăng nữa thì chúng có thể trở nên vô giá trị nếu không được thực hiện đúng cách và kịp thời. DDDM không nên chỉ dừng lại ở việc đưa ra quyết định. Dữ liệu cũng cần được dựa vào để theo dõi và tối ưu hóa các nỗ lực thực thi.
7. Thiếu kiến thức
Mặc dù đã giải quyết tất cả các bước trong quy trình DDDM, nhưng doanh nghiệp vẫn có thể hạn chế những ảnh hưởng của nó nếu như không kiểm tra một cách có hệ thống từ mỗi quyết định theo hướng dữ liệu. Nhìn chung, các quyết định dựa trên dữ liệu sẽ tốt hơn các quyết định dựa trên bản năng. Tuy nhiên, không phải tất cả các quyết định dựa trên dữ liệu sẽ tạo ra kết quả như mong đợi. Nếu doanh nghiệp không đo lường và đúc kết bài học trước, bạn sẽ mất khả năng cải thiện các quyết định trong tương lai.
Xem thêm
Combo 3 khóa học Data Analytics for Professionals
TOP 10 cuốn sách trực quan hóa dữ liệu hàng đầu
5 nguồn dữ liệu miễn phí mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng
Làm thế nào để đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu
