Trong một cuộc khảo sát gần đây do NewVantage Partners thực hiện, người ta tiết lộ rằng trong khi 93,9% giám đốc điều hành dự đoán sẽ tăng đầu tư vào dữ liệu vào năm 2023, thì chỉ có 23,9% tổ chức cho rằng mình thực sự dựa trên dữ liệu. Sự mất kết nối này đặt ra câu hỏi về việc các khoản đầu tư này sẽ được định hướng vào đâu và những trở ngại nào cản trở các nhà điều hành trong việc hiện thực hóa tầm nhìn của họ về một tương lai dựa trên dữ liệu cho công ty của họ.

Tác động của kiến ​​thức dữ liệu đến sự thành công của tổ chức

Rào cản chính được xác định bởi 79% các giám đốc điều hành này là các vấn đề văn hóa trong tổ chức. Điều này nhấn mạnh vai trò quan trọng của con người trong việc thúc đẩy hoặc cản trở quá trình chuyển đổi sang cách tiếp cận dựa trên dữ liệu. Rõ ràng là chỉ dữ liệu thôi thì không thể biến đổi doanh nghiệp; chính những người làm sinh động nó.

Hơn một thập kỷ trước, nhà phân tích Svetlana Sicular của Gartner đã nhấn mạnh hai sự thật cơ bản về dữ liệu lớn thường bị bỏ qua. Đầu tiên, các tổ chức đã sở hữu những cá nhân hiểu dữ liệu của họ tốt hơn các nhà khoa học dữ liệu thần bí. Thứ hai, việc học các công nghệ dữ liệu phức tạp như Hadoop thường dễ hơn việc nắm bắt sự phức tạp trong các quy trình kinh doanh độc đáo của công ty.

Để khai thác sức mạnh của dữ liệu một cách hiệu quả, các công ty nên ưu tiên làm cho các công cụ dữ liệu dễ tiếp cận hơn với phân khúc lực lượng lao động rộng hơn của họ. Điều này bao gồm việc khuyến khích sử dụng các công cụ quen thuộc như Microsoft Excel để phân tích dữ liệu, nâng cao trình độ của những nhân viên đã thành thạo các công cụ này.

Python, trong số các ngôn ngữ lập trình, nổi bật như một yếu tố thúc đẩy đáng kể năng suất của AI. Khả năng tiếp cận và tính linh hoạt của nó khiến nó trở thành ngôn ngữ được lựa chọn cho một cộng đồng kỹ sư dữ liệu đầy tham vọng đang phát triển. Điều này phù hợp với dự đoán rằng khoa học dữ liệu sẽ trở thành một khả năng toàn doanh nghiệp, trong đó Python nổi lên là ngôn ngữ thống trị do khả năng tiếp cận rộng rãi của nó.

SQL, một công cụ thiết yếu khác trong quản lý dữ liệu, chia sẻ điểm nổi bật với Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay. Sự kết hợp này khai thác các kỹ năng mà nhiều nhân viên đã sở hữu, loại bỏ nhu cầu đào tạo lại trên diện rộng và đảm bảo hoạt động dữ liệu mượt mà hơn.

AI sáng tạo (GenAI) đại diện cho một con đường đầy hứa hẹn để trao quyền cho nhân viên làm việc hiệu quả hơn với dữ liệu. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải cân bằng công nghệ với chuyên môn của con người. Mặc dù các công cụ như ChatGPT có thể tự động hóa các tác vụ nhưng đôi khi chúng lại hy sinh độ chính xác kỹ thuật để lấy chất lượng văn xuôi. Tạo sự cân bằng phù hợp là điều cần thiết để duy trì niềm tin của người dùng.

Tối đa hóa vai trò của dữ liệu trong tăng trưởng kinh doanh

Mấu chốt của vấn đề không nằm ở công nghệ mà nằm ở cách mọi người sử dụng nó. Báo cáo của NewVantage luôn nhấn mạnh rằng những thách thức chính để trở thành một tổ chức dựa trên dữ liệu bắt nguồn từ các yếu tố con người, chẳng hạn như văn hóa, con người, quy trình và cơ cấu tổ chức, thay vì các hạn chế về mặt kỹ thuật. Bất chấp sự công nhận này, tiến bộ trong việc vượt qua những thách thức này vẫn còn chậm. Thông thường, các nhà điều hành dữ liệu tập trung quá mức vào các khía cạnh công nghệ như hiện đại hóa dữ liệu, AI và ML mà bỏ qua khía cạnh con người.

Điểm mấu chốt là tài sản quý giá nhất của bất kỳ tổ chức nào là con người của tổ chức đó, những người diễn giải và sử dụng dữ liệu. Để chuyển đổi thành công sang một tương lai dựa trên dữ liệu, các công ty phải tìm cách tận dụng kiến ​​thức và kỹ năng hiện có của lực lượng lao động của mình, làm cho các công cụ dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn và điều chỉnh công nghệ phù hợp với khả năng của con người.

Rõ ràng là trong khi đầu tư vào dữ liệu ngày càng tăng thì sự thành công của quá trình chuyển đổi dựa trên dữ liệu lại xoay quanh việc giải quyết các thách thức về văn hóa và con người. Thay vì chỉ dựa vào công nghệ, các tổ chức phải ưu tiên trao quyền cho nhân viên của mình để khai thác tiềm năng thực sự của dữ liệu.