Uplash Image: analytics workflow illustration
Trong hầu hết các doanh nghiệp hiện nay, “data-driven”, “chuyển đổi số”, “dùng dữ liệu để ra quyết định” là những cụm từ được nhắc đi nhắc lại. Nhưng khi đi sâu vào bên trong, bạn sẽ thấy một nghịch lý: doanh nghiệp nói rất nhiều về dữ liệu, nhưng lại rất mơ hồ về vai trò thật sự của team Data. Không ít người vẫn nghĩ Data chỉ là đội “làm dashboard”, “trích số”, hoặc “hỗ trợ xử lý file”. Chỉ đến khi làm việc trong môi trường có nhiều phòng ban, Sales, Ops, Marketing, Finance, Product, Tech, bạn mới hiểu Data đứng ở vị trí phức tạp hơn nhiều: vừa phải hiểu dữ liệu, vừa hiểu vận hành, vừa hiểu business, vừa phải đủ kỹ thuật để xử lý pipeline và mô hình hóa dữ liệu. Nói một cách thực tế, Data chính là hệ thần kinh của doanh nghiệp. Từ khoá, đơn hàng, khách hàng, tồn kho, marketing, tài chính, tới vận hành, mọi thứ đều chảy về Data. Và để Data thực sự tạo ra giá trị, doanh nghiệp phải hiểu đúng vai trò của họ.
1. Phần ít ai thấy: đảm bảo dữ liệu sạch, đúng và nhất quán
Người ngoài thường thấy Data làm dashboard. Nhưng người trong nghề đều biết dashboard chiếm 20–30% thời gian. Phần chiếm nhiều thời gian nhất lại là xử lý dữ liệu bẩn: hệ thống thiếu log, timestamp sai, SKU đổi tên, định dạng nhập liệu khác nhau, nhiều hệ thống ghi nhận trạng thái khác nhau, file Excel mỗi team gửi một kiểu, API từ sàn thay đổi format. Bản chất dữ liệu doanh nghiệp luôn lộn xộn hơn mọi người nghĩ. Vì vậy, team Data phải: làm sạch, chuẩn hóa, xử lý null, mapping dữ liệu, xây rule kiểm soát chất lượng, tạo data dictionary, quản lý version của logic. Không ai nhìn thấy quá trình này nhưng nếu không có nó, mọi dashboard và mọi quyết định phía trên đều sai. Một doanh nghiệp trưởng thành về dữ liệu hiểu rằng dữ liệu sạch quan trọng hơn dashboard đẹp; dữ liệu sạch là nền tảng để ra quyết định đúng.
2. Team Data không phải IT, càng không phải “đội chạy số”
Một trong những hiểu lầm phổ biến nhất là nhầm lẫn vai trò Data với IT. IT xử lý vấn đề hệ thống, server, user, access. Data xử lý dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, phân tích logic, xây kho dữ liệu, tạo insight. Nhưng trong nhiều doanh nghiệp, bất kỳ lỗi gì liên quan đến dữ liệu hoặc hệ thống đều bị đẩy sang Data. Điều này vừa sai vai trò, vừa khiến team Data mất thời gian cho những thứ không tạo giá trị. Một hiểu lầm khác là Data tồn tại để đáp ứng ad-hoc. “Anh cần gấp file này”, “chị cần lọc nhanh giúp”, “bên kia cần số”, “dashboard này điều chỉnh chút”… Cách vận hành này khiến Data bị động, kiệt sức và không còn thời gian xây dựng hệ thống tự động hóa. Vai trò thật sự của Data không phải là chạy yêu cầu vô tận, mà là xây một nền tảng dữ liệu giúp doanh nghiệp không còn phải chạy những yêu cầu đó nữa.
3. Team Data là người phiên dịch giữa business và kỹ thuật
Làm Data lâu năm rồi bạn sẽ nhận ra rằng kỹ năng quan trọng nhất không chỉ là SQL, Python hay Power BI. Kỹ năng quyết định của Data chính là khả năng “phiên dịch”. Khi Marketing hỏi vì sao campaign hiệu quả thấp, Ops hỏi delay nằm ở đâu, Finance hỏi chênh lệch doanh thu do đâu, CEO muốn xem tình hình tăng trưởng — tất cả đều là câu hỏi business. Nhưng để trả lời một câu hỏi business đơn giản, Data cần dịch nó thành logic dữ liệu. Ví dụ một KPI như “delivery on time”: cần dùng timestamp nào? trạng thái nào được xem là giao hàng? xử lý thiếu log ra sao? 3PL khác nhau có log khác nhau không? orders điều chỉnh trạng thái giữa chừng có tính không? Các câu hỏi đó business không trả lời, IT không trả lời, chỉ Data mới trả lời được. Đây là lý do Data phải hiểu quy trình vận hành thực tế: cách kho hoạt động, cách marketing chạy ngân sách, cách salesperson tạo deal, cách hệ thống ghi nhận trạng thái, cách các nền tảng e-commerce xử lý đơn. Khi hiểu đúng business, Data mới xây đúng logic. Khi xây đúng logic, doanh nghiệp mới ra quyết định chính xác.
4. Giá trị cốt lõi của Data: giúp doanh nghiệp nhìn thấy sự thật
Nhiều công ty xây dashboard để “cho có”. Nhưng dashboard không phải mục đích. Dashboard chỉ là công cụ để nhìn thấy vấn đề. Giá trị thật sự của Data nằm ở khả năng giúp doanh nghiệp trả lời được những câu hỏi quan trọng: doanh số đang tăng hay giảm, tại sao? tồn kho lệch ở đâu? chi phí marketing đốt vào đâu không hiệu quả? khâu nào trong vận hành gây nghẽn? tỷ lệ giao hàng đúng hẹn thấp vì 3PL hay vì kho? campaign nào mang lại khách hàng tốt nhất? nhóm khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ? cơ hội tối ưu nào đang bị bỏ lỡ? Những câu hỏi này không thể trả lời bằng cảm tính. Dữ liệu cung cấp bằng chứng để hành động đúng — đó mới là bản chất của việc “data-driven”.
5. Những gì doanh nghiệp nên kỳ vọng ở team Data
Đây là phần quan trọng nhất, vì kỳ vọng đúng giúp Data tạo giá trị, còn kỳ vọng sai khiến Data trở thành đội phục vụ. Từ kinh nghiệm thực tế, có vài kỳ vọng hợp lý mà doanh nghiệp nên có.
Thứ nhất, dữ liệu phải sạch và nhất quán. Team Data cần quản lý chất lượng, phát hiện lỗi, thống nhất định nghĩa KPI. Mỗi phòng ban có thể hiểu KPI khác nhau, nhưng Data phải xây một định nghĩa chung để cả công ty dùng. Khi logic nhất quán, các cuộc họp không còn tranh cãi vì “số bên em khác số bên anh”.
Thứ hai, hệ thống báo cáo phải tự động, giảm tối đa việc cập nhật thủ công. Doanh nghiệp hoàn toàn có quyền kỳ vọng Data xây dashboard cập nhật theo lịch, dataset chuẩn, khả năng drill-down tới từng SKU, từng đơn. Khi báo cáo tự động, các phòng ban tiết kiệm hàng trăm giờ mỗi tháng.
Thứ ba, Data cần cung cấp insight, không chỉ bảng số. Một doanh nghiệp trưởng thành dựa vào phân tích, không dựa vào việc gửi file số liệu. Số liệu chỉ là phần đầu tiên; hiểu nguyên nhân, đánh giá tác động và đưa ra đề xuất mới là phần quan trọng.
Thứ tư, Data phải xây nền tảng self-service để các phòng ban tự xem số liệu. Data không nên là bottleneck. Một team Data mạnh không làm hết, mà giúp mọi người tự làm bằng cách xây semantic model, training, và chuẩn hóa dataset.
Thứ năm, Data phải minh bạch về logic. Số liệu phải trace được: KPIs tính thế nào, dữ liệu lấy từ đâu, logic thay đổi khi nào. Minh bạch tạo ra niềm tin. Niềm tin tạo ra quyết định.
6. Những kỳ vọng doanh nghiệp không nên có
Từ góc nhìn thực tế, có ba kỳ vọng sai phổ biến.
Một là nghĩ Data giống IT và giao mọi vấn đề hệ thống cho Data. Điều này khiến Data bị kéo vào công việc không thuộc chuyên môn.
Hai là mong Data xử lý ad-hoc 24/7. Mỗi yêu cầu nhỏ đều tốn thời gian context-switch. Nếu ngày nào cũng chạy ad-hoc, Data không bao giờ xây được hệ thống tự động hóa.
Ba là mong Data hiểu hết mọi chi tiết business. Data có thể hiểu logic, nhưng không thể tự định nghĩa quy trình của từng phòng ban. Business phải tham gia cùng Data để định nghĩa KPI và rules.
7. Kết lại
Sau nhiều năm làm việc với dữ liệu, tôi nhận ra một điều: team Data không phải đội làm báo cáo, cũng không phải đội chạy số. Họ là đội nhìn thấy toàn bộ dòng chảy dữ liệu của doanh nghiệp, hiểu cách mọi phòng ban vận hành, và biến những tín hiệu rời rạc thành insight giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác. Khi doanh nghiệp hiểu đúng vai trò Data, Data trở thành lợi thế cạnh tranh. Khi hiểu sai, Data chỉ là đội hỗ trợ bị kéo vào các công việc vụn vặt.
Một doanh nghiệp mạnh không chỉ có dữ liệu. Một doanh nghiệp mạnh có dữ liệu sạch, có định nghĩa KPI rõ ràng, có báo cáo tự động, có khả năng tự phục vụ, và có một team Data đủ hiểu business để phân tích đúng vấn đề. Đó chính là nền tảng để doanh nghiệp đi xa hơn, quyết định nhanh hơn, và vận hành hiệu quả hơn.
0 Nhận xét