4 quy tắc phân tích giúp cân bằng tốt dữ liệu kinh doanh

Dữ liệu là gì? Tại sao việc cân bằng dữ liệu lại quan trọng? Cùng mình tìm hiểu qua bài viết bên dưới nhé!

Hãy tưởng tượng bạn là thuyền trưởng của một con tàu. Bạn đã xác định được đích đến nhưng lại không biết chính xác làm cách nào để đến được đó. Bạn có một bản đồ, một la bàn, một kính lục phân và một kính viễn vọng. Bạn cũng có một thủy thủ đoàn, hàng hóa và ngân sách. Bạn sử dụng tất cả các nguồn lực này như thế nào để định hướng trên biển và đạt được mục tiêu của mình? Làm thế nào để bạn đối phó với những điều không chắc chắn, những rủi ro và những cơ hội mà bạn gặp phải trên đường đi? Làm cách nào để bạn cân bằng trực giác và dữ liệu của mình để đưa ra quyết định tốt nhất cho con tàu của mình? Đây là thách thức mà nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải đối mặt hiện nay. Dữ liệu được coi là loại dầu thúc đẩy động cơ của xã hội, động lực thúc đẩy chúng ta tiến về phía trước, là thứ dùng để đưa ra các quyết định. Nhưng chỉ dữ liệu thôi thì chưa đủ. Bạn cũng cần có tầm nhìn, chiến lược, kế hoạch và quy trình. Bạn cũng cần có óc đổi mới, sáng tạo và trực giác nhạy bén. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách bạn có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định của mình và cách bạn sử dụng trực giác và sự nhạy bén của mình để hướng dẫn phân tích dữ liệu của mình. Chúng tôi cũng sẽ xem xét một số công cụ và kỹ thuật có thể giúp bạn sử dụng dữ liệu nhiều hơn trong hoạt động kinh doanh của mình.

[ảnh minh hoạ: sưu tầm]

Mặc dù dữ liệu rất cần thiết để thúc đẩy các quyết định của chúng ta nhưng như thế vẫn chưa đủ. Chúng ta cần có sự nhạy bén trong kinh doanh, bản năng, khao khát và sự hiểu biết về chu kỳ kinh doanh… Và để đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên lượng data thì cần phải có sự kết hợp của cả trực giác và dữ liệu.

Khi mọi người nghĩ về dữ liệu, họ thường tưởng là những dãy số ngang dọc. Nhưng thực tế, dữ liệu còn nhiều hơn thế. Đó là tài sản hoặc hàng hóa có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Dữ liệu cũng bao gồm thông tin giai thoại, chẳng hạn như những câu chuyện có thể mô tả những gì đang xảy ra trong các lĩnh vực khác nhau của doanh nghiệp, chẳng hạn như sản xuất, bán hàng, sản xuất, sự gắn kết của nhân viên, sự gắn kết của khách hàng, sự gắn kết của nhà cung cấp, v.v. Khi nhận ra điều này, mọi người có thể hiểu rằng dữ liệu bao gồm tất cả thông tin mà người ra quyết định cần để xác định và thực hiện các bước họ phải thực hiện, các vấn đề họ phải giải quyết, các vấn đề họ phải giải quyết và phương hướng họ phải tuân theo.

Dữ liệu không bị giới hạn ở các hàng và cột trên bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu mà đúng hơn, đó là thông tin mà bạn có thể hành động. Techopedia định nghĩa cái nhìn sâu sắc có thể hành động là thông tin có thể được thực hiện hoặc thông tin cung cấp đủ cái nhìn sâu sắc về tương lai để những hành động cần thực hiện trở nên rõ ràng đối với những người ra quyết định. Những người ra quyết định có thể hành động theo nó và sẽ có đủ lý do hoặc hiểu biết sâu sắc để tiến về phía trước và đưa ra những quyết định đó. Để có thể hành động, họ phải đạt được một trong ba mục tiêu: đưa ra quyết định, trả lời câu hỏi hoặc giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng mọi thứ theo ý mình để biến điều đó thành hiện thực.

Nhưng làm thế nào để bạn có được những hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ dữ liệu? Làm thế nào để bạn biết dữ liệu nào cần thu thập, phân tích và hành động? Làm thế nào để bạn hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp có sẵn cho bạn? Đây là nơi phân tích dữ liệu xuất hiện. Phân tích dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn, trả lời câu hỏi hoặc giải quyết vấn đề. Có bốn loại phân tích dữ liệu chính mà bạn có thể sử dụng để có được thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự đoán và kê đơn. Chúng ta hãy xem xét từng điều và xem chúng có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình như thế nào.

• Phân tích mô tả cho bạn biết câu chuyện về những gì đã xảy ra trong doanh nghiệp của bạn. Nó sử dụng trực quan hóa dữ liệu và báo cáo để tiết lộ các mô hình và xu hướng hình thành nên hiệu suất trong quá khứ của bạn. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phân tích mô tả để xem bạn đạt được bao nhiêu doanh thu, doanh số và mức độ hài lòng của khách hàng trong một năm.
• Phân tích chẩn đoán giúp bạn hiểu lý do tại sao điều gì đó lại xảy ra trong doanh nghiệp của bạn. Nó sử dụng khai thác dữ liệu và phân tích nguyên nhân gốc rễ để xác định các yếu tố và lý do đằng sau kết quả của bạn. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phân tích chẩn đoán để khám phá lý do khách hàng rời đi, lý do tỷ lệ rời bỏ của bạn cao và lý do sản phẩm của bạn hoạt động kém.
• Phân tích dự đoán cung cấp cho bạn cái nhìn thoáng qua về những gì có thể xảy ra trong doanh nghiệp của bạn. Nó sử dụng mô hình thống kê và học máy để đưa ra dự báo dựa trên dữ liệu trong quá khứ của bạn. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phân tích dự đoán để ước tính nhu cầu, doanh thu và lợi nhuận mà bạn có thể mong đợi từ việc ra mắt sản phẩm mới.
• Phân tích theo quy định hướng dẫn bạn những việc cần làm tiếp theo trong doanh nghiệp của mình. Nó sử dụng tính năng tối ưu hóa và mô phỏng để đề xuất những quyết định tốt nhất cho mục tiêu và hạn chế của bạn. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phân tích theo quy định để tìm giá, hàng tồn kho và chiến lược tiếp thị tối ưu cho sản phẩm của mình.

Để minh họa quá trình này, hãy tưởng tượng bạn đang chèo một chiếc thuyền (một phiên bản nhỏ hơn của con tàu mà tôi đã đề cập ở phần mở đầu bài viết này). Bạn đã có sẵn đích đến nhưng lại không thể nhìn thấy nó vì lưng bạn đang quay về hướng bạn đang di chuyển. Thay vào đó, bạn chỉ có thể thấy mình đã ở đâu. Điều này tương tự như cách thu thập và lưu trữ dữ liệu. Bạn liên tục xem xét dữ liệu phản ánh các hành động và kết quả trong quá khứ của mình. Điều này có vẻ nghịch lý: làm sao bạn có thể tiến về phía trước bằng cách nhìn lại phía sau? Nhưng khi chèo, bạn điều chỉnh hướng đi dựa trên phản hồi nhận được từ nước và gió. Tương tự như vậy, những người ra quyết định có thể sử dụng dữ liệu để tìm ra các mô hình và xu hướng giúp họ đưa ra lựa chọn trong tương lai.

Tuy nhiên, một mô hình có thể dự đoán được không phải lúc nào cũng là chỉ báo đáng tin cậy về điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Đôi khi, bạn cần thoát khỏi thói quen thường ngày và thử điều gì đó mới mẻ. Đây là nơi nguy hiểm của việc phân tích quá mức. Nếu bạn dành quá nhiều thời gian để xem xét dữ liệu và cố gắng tìm ra giải pháp hoàn hảo, bạn có thể bỏ lỡ cơ hội hành động và đổi mới. Đây là điều mà một số người gọi là “tê liệt phân tích”. Để tránh cái bẫy này, bạn cần cân bằng giữa phân tích dữ liệu với sự sáng tạo và trực giác. Đây là cách bạn có thể vượt qua sự trì hoãn thường bắt nguồn từ việc phân tích quá mức.

Nhưng sự đổi mới không chỉ là về dữ liệu. Nó còn liên quan đến trực giác và sự nhạy bén trong kinh doanh. Bạn có thể có linh cảm. Bạn có thể đã phát hiện ra một mô hình. Bạn có thể hình dung được mọi việc sẽ đi đến đâu nếu bạn thực hiện một hành động nhất định dựa trên kinh nghiệm, trực giác và bản năng của mình. Đó là điều mà những con số lạnh lùng không thể mang lại cho bạn. Chính vì vậy con người chúng ta là người đưa ra quyết định cuối cùng. Trí tuệ nhân tạo và công cụ học máy (AI/ML) vượt trội hơn nhiều so với con người chúng ta trong việc thực hiện lặp đi lặp lại cùng một phép tính với độ chính xác hoàn hảo, tốc độ nhanh và độ tin cậy nhất quán.

Tuy nhiên, lợi thế này chỉ áp dụng ở một mức độ hạn chế: khi bạn đang xử lý “có” và “không”, trái hoặc phải, số một và số không, âm và dương, tất cả những lựa chọn loại “kỹ thuật số” hữu hạn đó. Nhưng khi nói đến bất kỳ lựa chọn phi kỹ thuật số nào, tức là những vùng màu xám, những vùng có sắc thái đó, những điều đó tùy thuộc vào con người chúng ta thực hiện. Chúng tôi thực hiện điều này bằng cách sử dụng thông tin có được và dựa vào kinh nghiệm trước đây cũng như sự liên kết của chúng tôi với cả quy trình kinh doanh hiện tại và mục tiêu của chúng tôi. Sau đó, việc định hướng lộ trình đó trở nên dễ dàng hơn nhiều, quay trở lại phép ẩn dụ hàng hải là chèo thuyền.

Để thành công trong lĩnh vực ra quyết định này, bạn cần cân bằng giữa chiến lược và chiến thuật. Bạn cần có tư duy về “bức tranh toàn cảnh”, biết mình muốn lái con thuyền về đâu. Làm thế nào để bạn làm điều đó? Bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu, bạn có được từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như thông tin được cung cấp cho bạn, thông tin bạn thu thập từ các lĩnh vực kinh doanh khác nhau và thông tin mà bạn cảm nhận được từ nhịp đập của doanh nghiệp. Điều đó mang lại cho bạn cái nhìn chiến lược cấp cao tổng thể.

Nhưng bạn cũng cần chú ý đến những gì đang diễn ra trên thực địa. Bạn cần theo dõi các công việc hàng ngày của doanh nghiệp, chẳng hạn như các quyết định hàng ngày, những thách thức và giải pháp và những cải tiến gia tăng trong quy trình của bạn. Đây là những hoạt động mang tính chiến thuật, ngắn hạn sẽ biến tầm nhìn dài hạn của bạn thành hiện thực.

Là người lãnh đạo, bạn phải có tầm nhìn rõ ràng cho doanh nghiệp của mình; đó là sứ mệnh, tầm nhìn và mục tiêu của bạn. Đó là phần chiến lược. Và trong tầm nhìn đó, bạn phải theo dõi các đường khác nhau đang hướng về phía mình; nghĩa là các quy trình hoạt động mang tính chiến thuật khác nhau trong doanh nghiệp của bạn. Và (đồng thời), bạn phải đảm bảo rằng những hoạt động hàng ngày đó phù hợp với mục tiêu dài hạn của bạn. Vì vậy, hãy chú ý đến đường chân trời, tính chiến lược, nhưng cũng phải nắm chắc tay lái, tính chiến thuật.

Bằng cách cân bằng giữa chiến lược và chiến thuật, bạn có thể đưa ra quyết định tốt hơn cho doanh nghiệp của mình. Bạn có thể sử dụng dữ liệu để thông báo về trực giác và sự nhạy bén của mình, đồng thời bạn có thể sử dụng trực giác và sự nhạy bén của mình để hướng dẫn việc phân tích dữ liệu của mình. Bạn có thể sử dụng dữ liệu để đổi mới và tạo ra giá trị cho khách hàng và các bên liên quan của mình. Đây chính là ý nghĩa của việc định hướng dữ liệu.

Và trong khi làm như vậy, đối với những người đang làm công việc của họ, hãy để họ làm công việc của bạn trong khi bạn quản lý khuôn khổ tổng thể và duy trì mọi thứ tiến về phía trước. Hãy để tôi chia sẻ một câu chuyện ngụ ngôn để giúp bạn hiểu tầm quan trọng của quan điểm chiến lược. Hãy nhớ rằng, khi bạn sử dụng những câu chuyện và câu chuyện ngụ ngôn, bạn đang sử dụng những công cụ giúp định hình suy nghĩ của mọi người. Tôi có niềm đam mê với lĩnh vực này vì tôi đã từng là nhà giáo dục trong mười năm trước khi theo đuổi lĩnh vực CNTT. Một số người cho rằng tầm nhìn và tương lai phải được chi tiết hóa trước khi họ có thể tiến về phía trước. Nhưng thực tế thì nó giống một bức tranh hơn. Bạn không cần phải xem từng chi tiết để bắt đầu vẽ. Bạn chỉ cần một bản phác thảo sơ bộ về hướng đi chung mà bạn muốn đi, với một số mục tiêu tổng quát và một số bước trung gian để đạt được điều đó. Bạn sẽ không biết chính xác bức ảnh cuối cùng sẽ trông như thế nào. Bạn có một ý tưởng hoặc một khái niệm mà bạn cần phải thực hiện trong quá trình thực hiện. Nhưng bạn không ngồi yên và không làm gì vì sợ không có đủ thông tin chi tiết. Điều đó sẽ làm bạn tê liệt và cản trở sự đổi mới của bạn, như đã đề cập trước đó. Những người đòi hỏi quá nhiều sự chính xác trong tầm nhìn phía trước sẽ trì trệ. Tôi tin rằng nếu bạn không đổi mới thì bạn đang trì trệ. Ít nhất bạn nên hành động dựa trên những gì bạn đã biết.

Ví dụ: bạn có thể đang xem biểu đồ đường hiển thị tiến trình của mình. Bạn thích đường đi lên hơn là đi xuống, vì vậy miễn là nó đi lên là được. Bạn có thể nói, “Được rồi, chúng ta đang đi đúng hướng. Hãy tiếp tục làm những gì chúng ta đang làm nhưng cũng hãy tiếp tục cải thiện các quy trình của mình. Hãy tìm cách để ngày mai làm tốt hơn những gì chúng ta đã làm hôm nay và hôm qua.”

Bạn tiến hành theo cách này từng ngày một, từng bước một, từng thủ tục một, từng quy trình một. Và khi bạn đạt được những mục tiêu gia tăng này, bạn sẽ thấy rằng mình đang tiến bộ. Theo thời gian, hình ảnh tầm xa sẽ trở nên rõ ràng hơn. Sau đó, bạn có thể tập trung nỗ lực để đạt được mục tiêu tăng dần tiếp theo, đồng thời ghi nhớ tầm nhìn tổng thể về bức tranh dài hạn. Bạn có thể không biết tất cả chi tiết về tương lai sẽ như thế nào sau 5, 10 hoặc 15 năm nữa, nhưng với cách tiếp cận này, ít nhất bạn có thể biết ngày mai mình sẽ ở đâu.

Sau đó, bạn tiếp tục tiến tới mục tiêu dài hạn đó, dù nó còn mơ hồ và viển vông nhưng phải liên tục điều chỉnh. Và đôi khi bạn có thể cần phải thay đổi hướng đi. Những điều bất ngờ xảy ra. Bạn có thể cần phải suy nghĩ lại chiến lược của mình. Bạn có thể cần phải định vị lại chính mình. Nhưng ngay cả khi đó, bạn vẫn có mục tiêu tổng thể là cải thiện, đạt được thành tích và được khen thưởng khi hoàn thành tốt công việc. Và theo thời gian, hình ảnh sẽ ngày càng rõ ràng hơn. Có thể bạn vẫn còn những điều chưa rõ ràng ở phía trước. Nhưng nó ổn. Bạn có thể chỉ có thể nhìn thấy một vài ngày tới. Nó không quan trọng. Chỉ cần tiếp tục đi theo hướng đó và làm điều đúng đắn tiếp theo. Và khi có nhiều chi tiết hơn, hãy tiếp tục đi đúng hướng và tiếp tục tiến tới mục tiêu tổng thể của bạn. Cuối cùng, mọi thứ sẽ trở nên cụ thể và rõ ràng hơn.

Một khía cạnh khác của phương pháp này là vai trò của rủi ro và Al/ML. Bạn sẵn sàng chấp nhận rủi ro đến mức nào? Động cơ Al/ML có thể chấp nhận rủi ro không? Một số người thận trọng hơn những người khác. Làm thế nào để bạn biết bạn đang ở đâu trên quang phổ đó? Các yếu tố, hậu quả, chi phí và lợi ích, rủi ro và phần thưởng, thách thức và cơ hội là gì? Những yếu tố đa dạng này được cân nhắc trong khuôn khổ quá trình ra quyết định của riêng bạn, dựa trên các giá trị đạo đức, ý thức về đúng và sai cũng như ý thức của bạn về điều gì có thể chấp nhận được và điều gì không gây rủi ro. Đây là một trong những “vùng xám” khó nắm bắt chính xác bằng thuật toán mà công cụ trí tuệ nhân tạo có thể tuân theo.

Tuy nhiên, công cụ Al/ML rất giỏi trong việc xử lý các tình huống rõ ràng, được tạo thành từ số 1 và số 0 và có thể được giải quyết theo tùy chọn này hoặc tùy chọn kia. Ngay cả khi bạn lập trình nhiều tình huống dự phòng vào công cụ Al/ML mà bạn chọn, thì cuối cùng, nó sẽ chỉ còn lại lựa chọn giữa có hoặc không, một hoặc không, trái hoặc phải, trắng hoặc đen, đúng hoặc sai. . Không có nền tảng trung gian trong thế giới kỹ thuật số.

Quay trở lại yếu tố rủi ro, bạn có thể quyết định liều lĩnh. Khi làm vậy, bạn có thể thấy rằng rủi ro không đáng có, vì vậy bạn tự hỏi mình những câu hỏi như: Chiến lược rút lui là gì? Cái gì? Tôi có thể làm gì để tránh thảm họa? Làm thế nào tôi có thể giảm thiểu tổn thất? Bạn đã đánh cược và thua, sau đó bạn bắt đầu tự hỏi: Các lựa chọn thay thế là gì? Tôi có thể thực hiện những bước nào để giảm thiểu tổn thất hoặc để khôi phục, dự trữ, phản hồi và chuyển hướng? Làm thế nào tôi có thể biến chanh thành nước chanh? Làm thế nào tôi có thể tận dụng tốt nhất tình huống xấu này? Đôi khi bạn sẽ đưa ra những quyết định sai lầm.

Đôi khi bạn sẽ bị va chạm và cháy rụi. Nếu và khi điều đó xảy ra, bạn đứng dậy và thử điều gì đó khác, thì bạn sẽ biết mình có thể làm gì để thoát ra, chuyển hướng, tái tập trung và cố gắng tiến về phía trước bất chấp điều gì đã xảy ra. Rõ ràng là kịch bản như tôi đã mô tả KHÔNG THỂ được xử lý một cách hiệu quả và thành công bởi bất kỳ trí tuệ nhân tạo nào hiện nay. Ở dạng hiện tại, Al đơn giản là không có khả năng đưa ra phán đoán giá trị ở cấp độ đó.

Và đó là bởi vì trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào việc lập trình của nó theo cách tương tự như con người chúng ta phụ thuộc vào khuôn khổ tinh thần của những thành kiến và kinh nghiệm được hình thành trong suốt cuộc đời. Đây là cách chúng ta đánh giá một tình huống, chúng ta sẽ đi theo hướng nào và cách chúng ta sẽ giải quyết tình trạng lộn xộn mà chúng ta đã tạo ra cũng như tìm cách thoát ra khỏi nó. Đây là lý do tại sao tôi coi “chỉ số ác cảm rủi ro” thiên về yếu tố con người hơn là yếu tố máy móc.

Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá cách bạn có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định và cách bạn có thể sử dụng trực giác và sự nhạy bén của mình để hướng dẫn phân tích dữ liệu. Chúng tôi cũng đã xem xét một số công cụ và kỹ thuật có thể giúp bạn sử dụng dữ liệu nhiều hơn trong hoạt động kinh doanh của mình.

Chúng ta đã thấy dữ liệu không chỉ là các hàng và cột số mà còn là những câu chuyện và thông tin chi tiết có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình. Chúng ta cũng đã thấy trực giác và sự nhạy bén không chỉ là trực giác mà còn là kỹ năng và kiến thức có thể giúp bạn đổi mới và tạo ra giá trị. Chúng tôi cũng đã thấy rủi ro và Al/ML là những yếu tố có thể ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của bạn như thế nào và bạn cần cân bằng các khía cạnh chiến lược và chiến thuật trong doanh nghiệp của mình như thế nào. Bằng cách kết hợp dữ liệu và trực giác, bạn có thể đưa ra quyết định tốt hơn cho doanh nghiệp của mình và điều hướng những điều không chắc chắn cũng như cơ hội mà bạn gặp phải trong suốt chặng đường.

Bạn có thể là thuyền trưởng của con tàu của mình và lái nó đến đích, sử dụng dữ liệu làm dầu và trực giác làm la bàn. Chúc bạn những điều tốt đẹp nhất để thành công trong hành trình của mình!

“Bringing Data to Life and Life to Data”

Tham khảo thêm một số bài viết khác tại đây.