Trong môi trường kinh doanh hiện đại, dữ liệu đóng vai trò then chốt trong mọi quyết định. Đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), quản lý dữ liệu hiệu quả có thể tạo lợi thế cạnh tranh đáng kể. Một khái niệm nổi bật trong quản trị dữ liệu là master data (dữ liệu chủ) – tức những dữ liệu cốt lõi về các thực thể kinh doanh chính như sản phẩm, khách hàng, nhà cung cấp, v.v. Bài viết này mình chia sẻ một cách đơn giản nhất về master data, chưa đi sâu mà chỉ là bề mặt thôi, để mọi người nắm sơ và mường tượng ra nó là gì, nó giúp được gì trong việc quản lý luồng data trong các ngành thương mại điện tử, bán lẻ, hay bán hàng nói chung.
1. Master data hiểu đơn giản là gì?
Master data (dữ liệu chủ) là tập hợp những dữ liệu cốt lõi, nền tảng nhất để vận hành các hoạt động của doanh nghiệp. Đây là thông tin về các thực thể kinh doanh quan trọng, cung cấp bối cảnh cho mọi giao dịch và quy trình vận hành. Nói cách khác, master data đại diện cho những “đối tượng” cốt lõi mà các hoạt động kinh doanh xoay quanh (ví dụ: sản phẩm, khách hàng, nhân viên, nhà cung cấp,...). Những dữ liệu này tồn tại độc lập với các giao dịch cụ thể và được dùng chung bởi nhiều bộ phận, hệ thống trong công ty.
Master data đóng vai trò như “nguồn dữ liệu sự thật” duy nhất (single source of truth) của doanh nghiệp. Khi được quản lý tốt, master data đảm bảo mọi phòng ban đều tham chiếu cùng một thông tin chuẩn xác, giảm thiểu sai sót và mâu thuẫn giữa các hệ thống.
Ví dụ, dữ liệu sản phẩm là một dạng master data điển hình. Bộ dữ liệu này bao gồm mã sản phẩm, tên, mô tả, phân loại, giá cả, v.v., và được dùng làm chuẩn chung cho các bộ phận từ kho vận, bán hàng đến marketing. Nếu không có master data sản phẩm thống nhất, mỗi nơi có thể đặt mã và thông tin khác nhau (ví dụ, cùng sản phẩm mà mỗi nơi lại lưu một khối lượng, một đặc tính, một màu sắc khác nhau), dẫn đến sai lệch dữ liệu trong vận hành, phân tích và kết nối dữ liệu giữa các nguồn. Tương tự, các nhóm dữ liệu khác như khách hàng, nhà cung cấp, nhân viên... cũng là master data phổ biến trong hầu hết doanh nghiệp.
Hoặc dữ liệu khách hàng, nếu không có cách định danh chính xác, mỗi hệ thống có thể lưu tên của họ khác nhau, dẫn tới sai lệch về vận hành và ảnh hưởng tới trải nghiệm của khách hàng.
Một ảnh ví dụ cho master data của sản phẩm. Trong đó có dữ liệu về thiết kế sản phẩm, đặc tính sản phẩm, nguyên vật liệu cấu thành (BOM), các thông tin về chất lượng, thông tin về quy chuẩn, hợp quy, các dịch vụ đi kèm… Nguồn: Research Gate
2. Sự hỗn loạn giữa các hệ thống khi không có master data
Nếu không có master data thống nhất, mỗi hệ thống phần mềm trong doanh nghiệp (kho, bán hàng, kế toán, marketing, v.v.) có thể sử dụng một mã định danh khác nhau cho cùng một sản phẩm. Hệ quả là dữ liệu bị rời rạc và không thể kết nối – các hệ thống không nhận ra chúng đang nói về cùng một thực thể, gây nên tình trạng “loạn” dữ liệu giữa các bộ phận.
Có thể nghe tới đây bạn sẽ hỏi là sao không dùng một phần mềm thôi để thống nhất hết mọi loại dữ liệu, vậy là xong chứ gì nữa? Đúng, có những hệ thống phần mềm có thể làm được rất nhiều tính năng và quản lý hết mọi master data luôn, ví dụ các hệ thống ERP rất xịn của SAP, Oracle. Tuy nhiên chi phí cho các hệ thống như thế thường rất cao, có thể lên đến chục, thậm chí triệu đô. Trong khi ở Việt Nam đa số doanh nghiệp vẫn còn đang ở mức vừa và nhỏ khó có thể áp dụng được các hệ thống như thế, thường các tổ chức sẽ phải dùng vài hệ thống riêng lẻ nhau.
Ngay cả khi đã triển khai ERP, người ta vẫn thường phải có thêm vài hệ thống khác đang chạy trong doanh nghiệp nữa. Nên trước sau gì vẫn cần một nơi lưu trữ master data.
Một số vấn đề cụ thể xảy ra khi bạn không quy chuẩn master data đúng và đủ:
- Không thể đối chiếu dữ liệu giữa các hệ thống: Thiếu mã chung khiến việc ghép nối (mapping) dữ liệu từ kho, bán hàng, marketing để lập báo cáo tổng hợp rất khó khăn do số liệu từ các nguồn không khớp nhau.
- Khó khăn trong theo dõi hiệu suất, báo cáo: Công ty không thể liên kết chính xác dữ liệu chiến dịch marketing với doanh số sản phẩm tương ứng, do mỗi nền tảng dùng tên/mã khác nhau. Điều này làm việc phân tích hiệu quả kinh doanh theo sản phẩm trở nên thiếu chính xác và kém tin cậy.
- Trục trặc khi thực hiện đơn hàng: Đơn hàng bán ra có thể không khớp với mã sản phẩm trong kho, dẫn đến chậm trễ hoặc sai sót khi giao hàng. Về lâu dài, tồn kho thực tế và số liệu bán hàng lệch nhau, gây tổn thất tài chính và uy tín nữa (cái này mới là quan trọng nè).
Một ví dụ mà mình từng thấy với khách hàng của chính Elton Data: khách A chuyên bán hàng trên các kênh thương mại điện tử, mỗi sàn sẽ phải cần khai báo thông tin sản phẩm khác nhau. Điểm chung duy nhất giữa các sản phẩm chỉ có mã SKU của hãng. Ban đầu một số mã sản phẩm không được khai báo SKU đầy đủ, nên khi bắt đầu dùng Elton Data để gộp dữ liệu về bán hàng và chi phí thì lệch, không thể đồng bộ data giữa các sàn. Với các khách có dùng các hệ thống như Haravan, Nhanhvn, KiotViet thì còn đỡ vì họ khai báo 1 chỗ rồi bắt đầu sync đi các sàn, còn nếu tự khai báo thì lệch, sai là chắc chắn có. Thế nên phải mất thêm vài tuần rà soát lại hết danh sách sản phẩm giữa các sàn chỉ để điền đúng và đủ SKU chung.
3. Thế giờ doanh nghiệp nhỏ phải làm gì để có master data?
Bắt đầu với bảng master data tổng hợp
Trước tiên, phải làm cho có cái đã. Bạn có thể thu thập dữ liệu sản phẩm từ mọi hệ thống hiện tại và lập một bảng tổng hợp (ví dụ: trên Excel, Google Sheets, hoặc công cụ như Notion, Lark Base, nếu bạn có hệ thống quản lý bán hàng thì nên dùng hệ thống đó chứ đừng dùng sheets, còn nếu không có cách nào khác thì mới phải dùng các bảng tính). Thực hiện làm sạch, loại bỏ trùng lặp để có một danh sách sản phẩm chuẩn hóa duy nhất. Bảng master data này sẽ đóng vai trò nguồn tham chiếu chung ban đầu cho tất cả các bộ phận.
Nên sử dụng một hệ thống quản lý chung, thường là hệ thống bán hàng, để lưu trữ các thông tin này, vì các data đó sẽ được cấu trúc đàng hoàng, sẵn sàng cho việc sử dụng và cả tích hợp với các hệ thống, các platform bán hàng khác nhau.
Tiến tới sử dụng hệ thống master data chuyên nghiệp
Này thì hơi mắc tiền, và thường là phải to to mới bắt đầu nghĩ tới việc sử dụng. Khi dữ liệu ngày càng nhiều, doanh nghiệp nên cân nhắc đầu tư vào giải pháp Master Data Management (MDM) chuyên nghiệp. Các hệ thống MDM (hoặc phân hệ master data trong ERP/CRM) sẽ giúp đồng bộ dữ liệu tự động giữa các phòng ban, đảm bảo mọi bộ phận cùng sử dụng một “phiên bản dữ liệu” thống nhất. Việc triển khai MDM đòi hỏi kế hoạch và nguồn lực, nhưng về lâu dài nó sẽ tạo nền tảng dữ liệu vững chắc, nâng cao hiệu quả vận hành và ra quyết định.
Tối thiểu phải thống nhất quy tắc mã trên các hệ thống
Trong trường hợp chưa thể triển khai ngay hệ thống MDM, doanh nghiệp phải đảm bảo quy tắc đặt mã và danh mục sản phẩm được thống nhất giữa tất cả các hệ thống hiện có. Nói cách khác, các bộ phận phải thỏa thuận dùng chung một mã ID cho cùng một sản phẩm. Đây là giải pháp tình thế nhưng sẽ hạn chế phần nào sự lệch lạc dữ liệu, tránh được nhiều nhầm lẫn trong vận hành.
Một số ví dụ cho bạn dễ hiểu:
- Master data khách hàng: ID sẽ là số điện thoại với khách hàng cá nhân, hoặc mã số thuế nếu khách hàng là doanh nghiệp
- Master data sản phẩm: ID sẽ là mã SKU từ hãng, từ nhà máy. Đừng dùng SKU mà sàn sinh ra, vì mỗi sàn mỗi khác
- Master data nhân viên: ID sẽ là mã nhân viên
- Master data nhà cung cấp: ID sẽ là mã nhà cung cấp, hoặc dùng luôn mã số thuế cũng được
4. Nguồn tham khảo
- TIBCO Software: What is Master Data? – Định nghĩa và vai trò của master data (What is Master Data? | TIBCO).
- DATAVERSITY: Master Data Management 101 – Tổng quan về các loại dữ liệu và nhóm dữ liệu chủ chốt trong doanh nghiệp (Master Data Management 101 - DATAVERSITY).
- Laces Hub: What is Master Data, and Why is the Need to Manage It Growing? – Tầm quan trọng của quản lý master data và rủi ro khi thiếu nó ( What is Master Data, and Why is the Need to Manage It Growing? - Laces Hub - Laces Hub ) ( What is Master Data, and Why is the Need to Manage It Growing? - Laces Hub - Laces Hub ).
- More4Apps Blog: Avoid Master Data Mayhem in Seven Easy Steps – Hậu quả nghiêm trọng khi không quản lý tốt master data (hiện tượng “master data mayhem”) (Avoid Master Data Mayhem | More4apps).
- Sách Examining Cloud Computing Technologies Through the IoT – Ví dụ về việc mỗi phòng ban dùng mã sản phẩm khác nhau khiến không có “single version of truth” (Examining Cloud Computing Technologies Through The Internet Of Things [PDF] [3k8ts9suvjpg]).