Dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi phản ánh đúng cách doanh nghiệp vận hành
Việc cần thiết có một nền tảng dữ liệu đủ mạnh để phục vụ vận hành và ra quyết định là không thể bàn cãi rồi, nhưng nếu chỉ chú tâm vào việc kéo data cho xong, thì bạn đang bỏ qua nhiều chi tiết của một bức tranh lớn hơn. Dữ liệu không chỉ để lên báo cáo, mà nó còn cần được cấu trúc đúng để phản ánh trung thực hiệu quả vận hành, quy trình kinh doanh, để phục vụ công việc hiệu quả hơn.
Nếu cấu trúc dữ liệu được thiết kế tách rời khỏi thực tế, bạn sẽ gặp 3 vấn đề sau:
1. Không phản ánh đúng quy trình thực tế:
Dữ liệu ghi nhận doanh thu, đơn hàng hay hiệu suất marketing sẽ chỉ là những con số rời rạc, không có ý nghĩa – không nói lên được vì sao kết quả đó xảy ra. Các bộ phận sẽ gọi một chỉ số bằng nhiều cách khác nhau. Báo cáo cũng không khớp nhau do định nghĩa và nguồn dữ liệu khác nhau.
2. Khó tìm nguyên nhân và ra quyết định:
Khi dữ liệu không bám vào quy trình vận hành (từ Bán hàng, Nhập kho, Chăm sóc khách đến Marketing), người quản lý sẽ mất khả năng nhìn thấy mối quan hệ giữa các khâu. Bạn có thể biết doanh thu giảm, nhưng không biết do khâu nào “lệch” — bán hàng, tồn kho, hay quảng cáo.
Cũng có những trường hợp không thể “truy xuất” rõ nguyên nhân, có thể vì dữ liệu chưa chuẩn, có thể vì nhiều yếu tố tác động nhưng nếu không có dữ liệu, bạn sẽ không biết là nên bắt đầu giải quyết từ đâu.
3. Không thể tự động hóa:
Nếu dữ liệu không có cấu trúc mô phỏng theo cách doanh nghiệp hoạt động, việc xây dashboard, tạo cảnh báo, hay ứng dụng AI cũng sẽ làm được thôi, nhưng mất thời gian, phải là thủ công nhiều, thậm chí phát sinh thêm nhân sự không cần thiết. Thay vì thế, hãy giải quyết vấn đề từ gốc: làm chuẩn từ khâu dữ liệu đầu vào, cấu trúc dữ liệu tổ chức chuẩn, và đầu ra (tiêu thụ) dữ liệu hiệu quả thì sẽ tốt hơn nhiều. Khi đó mọi thứ sẽ tự chạy được mà ít cần con người nghiệp can thiệp, nhất là về mặt kỹ thuật và xử lý số liệu.
Một cách nhìn đơn giản hóa về Data platform
Để làm được việc đó, thường người ta sẽ tổ chức thành các mô hình dữ liệu (không phải AI model đâu, mà gọi là data model). Nó là một cách “mô hình hóa” dữ liệu theo quy trình, vận hành và logic của tổ chức để có thể khai thác dễ dàng, giảm sai sót, và đưa data đến cho nhiều phòng ban khác nhau. Mô hình này không cần phải là cái gì cao siêu, nó có thể chỉ đơn giản là 1 bảng đã được tổng hợp, tính toán sẵn lưu vào data warehouse để có thể truy xuất khi cần. Hoặc nó cũng có thể là một model nằm trong các tool bao cáo như PowerBI, Tableau….
Đây là logic xử lý dữ liệu trong một Data Platform - Nền tảng dữ liệu cơ bản
- Lớp Dữ Liệu Gốc (Raw Data Layer) Nơi tập hợp dữ liệu thô từ nhiều nguồn – được làm sạch và chuẩn bị sẵn sàng cho quá trình xử lý tiếp theo.
- Lớp Trung Gian (Staging Layer) Giai đoạn làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hoá dữ liệu
- Lớp Mô hình hoá dữ liệu (Modeling Layer) Biến logic kinh doanh thành mô hình dữ liệu có thể phân tích.
- Lớp Trực quan hoá Tạo các dashboard tùy chỉnh để phục vụ cho việc phân tích và ra quyết định.
Ở đó, lớp Modeling ở sơ đồ trên là trung tâm của toàn bộ hệ thống, nơi biến quy trình kinh doanh thành mô hình dữ liệu sẵn sàng cho phân tích. Trong thực tế mỗi loại thông tin có thể đi từ một hoặc nhiều bảng dữ liệu, nhưng để dễ theo dõi thì mình sẽ để nó thành một khối như sơ đồ dưới đây cho dữ liệu bán hàng hay dữ liệu nhập kho.
Ví dụ, chỉ đơn giản định nghĩa “doanh thu” của mỗi doanh nghiệp sẽ khác nhau phụ thuộc vào tư duy và mô hình hoạt động của mỗi bên - Không có một công thức chung nhất nào cả. Có công ty tính doanh thu là ngày tiền vào, có công ty tính dựa trên ngày bắt đầu giao hàng cho khách, hoặc với các công ty B2B thậm chí có nhiều loại doanh thu: thực nhận, doanh thu hợp đồng, doanh thu hóa đơn… Thường thì người ta sẽ đưa các logic này vào trong phần tính toán của cấu trúc dữ liệu để cả công ty có thể sử dụng một cách thống nhất.
Bên cạnh việc cung cấp công cụ, thường thì đội ngũ triển khai của Elton Data cũng có thể tư vấn, thiết kế và triển khai quy trình – hệ thống dữ liệu riêng cho từng mô hình kinh doanh được xây dựng theo từng lớp logic dưới đây — từ dữ liệu thô đến báo cáo hoàn chỉnh, giúp doanh nghiệp hiểu và khai thác dữ liệu một cách hiệu quả. Đây là sự phối hợp của 2 bên: phía các nhà cung cấp như Elton Data hiểu về dữ liệu, về những vấn đề có thể xảy ra, các khó khăn trong tương lai, và phối hợp với logic, hiểu biết về kinh doanh của chính doanh nghiệp để có thể vận hành Data platform thật sự hiệu quả, không tốn tiền.
Cũng có trường hợp chưa có dữ liệu được hệ thống hóa luôn, toàn bộ dữ liệu nằm trong file Excel hoặc trong trí nhớ của người vận hành. Trong trường hợp đó, mình cũng thường tham gia vào khâu tư vấn để có được dữ liệu như thế nào, tổ chức data ra sao để đảm bảo dữ liệu khi đã có, đã chạy rồi, thì đưa về data warehouse có thể đáp ứng được yêu cầu ban đầu.
Nền tảng dữ liệu tự động giúp bạn tập trung vào việc nào quan trọng hơn
Trong nhiều doanh nghiệp, việc làm số vẫn phụ thuộc vào một vài cá nhân am hiểu Excel – đôi khi chính là các quản lý cấp cao. Cách làm này tiềm ẩn nhiều rủi ro: dữ liệu bị chia cắt, thiếu tính kế thừa, và đặc biệt là khó mở rộng khi quy mô tăng. Khi lượng dữ liệu phình to, việc xử lý thủ công khiến hệ thống dễ “gãy”, không thể scale được.
Khi cấu trúc dữ liệu được gắn chặt với thực tế vận hành, dữ liệu không chỉ phản ánh cách doanh nghiệp hoạt động, mà còn tạo nền tảng để con người được giải phóng khỏi các tác vụ thủ công. Thay vì mất thời gian làm báo cáo hay xử lý số liệu, nhà quản lý hoặc người làm kinh doanh có thể tập trung phát triển những năng lực mang lại giá trị cao hơn – như khả năng nắm bắt thị trường, trực giác kinh doanh, hay tư duy chiến lược.
Khi mô hình dữ liệu đã được thiết kế đúng, việc tổng hợp và làm sạch dữ liệu nên được hệ thống thực hiện tự động mỗi ngày – đảm bảo thông tin luôn chính xác và kịp thời cho việc ra quyết định. Đây chính là cách dữ liệu phục vụ người làm chứ không khiến họ tách rời khỏi thực tế vận hành và thị trường