Trong thời đại số hóa, dữ liệu là tài nguyên vô cùng quan trọng và giá trị đối với các doanh nghiệp. Việc sử dụng dữ liệu để phân tích và đưa ra quyết định đúng đắn đã trở thành một phần không thể thiếu trong các chiến lược kinh doanh. Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ Data trong doanh nghiệp Việt Nam vẫn đang gặp phải nhiều rào cản. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về những rào cản hiện tại khi các doanh nghiệp Việt Nam làm data.
Nhu cầu chuyển đổi số tại Việt Nam gia tăng
Các doanh nghiệp ngày nay đang trở nên quan tâm đến việc chuyển đổi số để nâng cao hiệu quả kinh doanh. Theo một khảo sát gần đây, các doanh nghiệp mới bắt đầu chuyển đổi số tìm kiếm các giải pháp tiếp thị trực tuyến (57%) và các giải pháp làm việc nội bộ (53,7%). Các giải pháp giao dịch điện tử (43%) và hạ tầng mạng, dữ liệu (39,6%) cũng được đưa ra để hỗ trợ cho việc chuyển đổi số.
Với các doanh nghiệp đang tăng trưởng, nhu cầu lớn nhất trong giai đoạn chuyển đổi số là các giải pháp phân tích dữ liệu, báo cáo thông minh (BI, Big Data, Data warehouse) với 63,5% số doanh nghiệp tham gia khảo sát lựa chọn. Đồng thời, 60,7% tổng số doanh nghiệp cũng có nhu cầu về giải pháp quản lý hệ thống khách hàng (CRM) và quản lý kênh bán hàng (Omni Channel Sales).
Hai giải pháp còn lại bao gồm hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp (ERP) và an toàn dữ liệu (Database & Security) cũng được đưa ra với nhu cầu tương đương nhau, với lần lượt 57,8% và 50,2% số doanh nghiệp tham gia khảo sát lựa chọn.
Những rào cản hiện tại của doanh nghiệp Việt khi làm Data?
Chia làm 2 giai đoạn:
| Giai đoạn nhận thức Theo 2 hướng “Quá cao siêu” hoặc “Quá đơn giản” | Suy nghĩ “Data là gì đó cao siêu. Chỉ những doanh nghiệp lớn nhiều tiền mới có khả năng ứng dụng data”: Nghĩ về những cái cao siêu (L4, L5) ⇒ Nghĩ là chi phí đầu tư cao. |
| Suy nghĩ ‘Làm data chỉ cần gắn tool vào là xong’ ⇒ Tìm đối tác triển khai hệ thống hơn là tư vấn về data ứng dụng trong business Làm data sau khi set-up tool quan trọng vẫn là sử dụng data để kiếm tiền cho doanh nghiệp. | |
| Giai đoạn triển khai | Chưa số hóa (Gắn hệ thống vận hành và chuẩn hóa quy trình) → Không có dữ liệu đủ để dùng. |
| Thông thường, kinh doanh và IT không nói chuyện với nhau, mọi người thường nghĩ làm Data là việc của bộ phận IT. | |
| Business Users không có tư duy theo hướng dùng dữ liệu, dù làm xong vẫn không dùng được và không thấy được impact. |
⇒ Nhìn chung quá trình làm data ở VN thường đi cùng với quá trình thay đổi Hệ thống – Quy trình – Mindset con người (Hay còn gọi là chuyển đổi số).
Làm data gắn bó với câu chuyện chuyển đổi số
Mọi người thường hay nhắc về cụm từ “chuyển đổi số” nhưng chưa phân tích kỹ câu chuyện “làm data”. Khi nhắc đến “chuyển đổi số”, việc đầu tiên doanh nghiệp cần “làm data”, vậy liên hệ giữa “làm data” và “chuyển đổi số” là gì?
Chắc chắn một điều, doanh nghiệp muốn chuyển đổi số nên bắt đầu với việc làm data. Số hóa cần thiết việc chuyển đổi quy trình vận hành bằng dữ liệu. Chiến lược kinh doanh trong doanh nghiệp định hướng dữ liệu luôn cần làm data trước tiên. Nhìn chung, quá trình chuyển đổi số cần 03 bước:
- Số hóa (Digitize).
- Ứng dụng số (Digitalization).
- Chuyển đổi số (Digital Transformation).
Cả ba bước này tương ứng với ba việc cần thay đổi trong doanh nghiệp: hệ thống hóa quy trình vận hành, tối ưu quy trình vận hành và cuối cùng là thay đổi mô hình kinh doanh tập trung dữ liệu. Một ví dụ dễ hiểu, kết quả của một cửa hàng truyền thống chuyển đổi số thành công chính là nền tảng website thương mại điện tử.
Nhân sự cần thiết của một doanh nghiệp bắt đầu với dự án chuyển đổi số: Business Analyst (Phân tích kinh doanh), Data Engineering (Kỹ sư dữ liệu), Data Scientist (Người làm khoa học dữ liệu). Có thể thấy cả ba vị trí này đều xoay quanh dữ liệu. Cơ bản chuyển đổi số và bài toán ứng dụng dữ liệu cần phải song song và không thể tách rời nhau.
Tổng kết
Doanh nghiệp ở Việt Nam đang đối mặt với nhiều rào cản khi áp dụng data vào hoạt động kinh doanh của mình. Để giải quyết các rào cản này, doanh nghiệp cần tìm cách đào tạo nhân lực chuyên môn, đầu tư vào cơ sở hạ tầng và công nghệ thông tin, tìm kiếm nguồn dữ liệu chất lượng và xây dựng các hệ thống tích hợp.
