Với vai trò là một nhà phân tích dữ liệu, bạn thường làm việc với hai bên liên quan khác nhau: khách hàng (người dùng doanh nghiệp) yêu cầu cung cấp dữ liệu và bộ phận hỗ trợ (kỹ sư dữ liệu) cung cấp cho bạn đường dẫn dữ liệu/dữ liệu thô cần thiết để thực hiện công việc. Trên lý thuyết, mọi người phải cùng nhau làm việc để đạt được mục tiêu kinh doanh chung.
Trong các bài viết tiếp theo, chúng tôi sẽ khám phá các mối quan hệ này và đề xuất những giải pháp để tăng cường sự hợp tác và tương tác giữa các bên liên quan trong quá trình làm việc với dữ liệu. Điều này sẽ giúp cho công việc diễn ra hiệu quả hơn và đạt được kết quả tốt hơn cho tổ chức.
Điều này xảy ra vì sự ngăn cách giữa Nhà phân tích dữ liệu và Người dùng doanh nghiệp
Người dùng doanh nghiệp thường không hiểu rõ về dữ liệu và cách để thu thập và xử lý nó để đưa ra những kết quả phân tích chính xác. Họ cũng thường không đưa ra yêu cầu dữ liệu rõ ràng, đầy đủ thông tin cần thiết và không đề cập đến mục tiêu và mục đích sử dụng của dữ liệu đó. Trong khi đó, nhà phân tích dữ liệu cũng có thể không hiểu rõ về ngữ cảnh kinh doanh và mục tiêu sử dụng dữ liệu, gây ra sự mất đồng nhất giữa hai bên.
Sự ngăn cách này có thể được giảm bớt thông qua việc tạo ra một quá trình liên kết chặt chẽ giữa Nhà phân tích dữ liệu và Người dùng doanh nghiệp, bao gồm việc đưa ra các bước hướng dẫn rõ ràng để yêu cầu dữ liệu, đặt câu hỏi và trao đổi thông tin giữa hai bên. Ngoài ra, đào tạo và giáo dục về dữ liệu và phân tích dữ liệu cho Người dùng doanh nghiệp cũng là cách hiệu quả để giảm sự ngăn cách giữa hai bên và nâng cao chất lượng phân tích dữ liệu.
Các silo của tổ chức dữ liệu có thể gây ra sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và người dùng doanh nghiệp. Tuy nhiên, đây không phải là lỗi của người dùng doanh nghiệp, họ chỉ đơn giản không hiểu rõ hơn về việc sử dụng dữ liệu. Vì vậy, một trong những nhiệm vụ quan trọng của nhóm dữ liệu là đào tạo và giáo dục nhóm kinh doanh để họ có thể đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu tốt hơn.
Nếu may mắn, bạn sẽ gặp được những người dùng doanh nghiệp có suy nghĩ dựa trên dữ liệu một cách tự nhiên, những người đặt câu hỏi chính xác và rõ ràng về suy nghĩ của họ về dữ liệu. Những người này rất hứng thú và đóng góp tích cực cho việc phân tích dữ liệu.
Tuy nhiên, đôi khi người dùng doanh nghiệp cũng có thể cảm thấy thất vọng vì phải thông qua nhóm dữ liệu để giải quyết các câu hỏi liên quan đến dữ liệu của họ. Họ cảm thấy bất lực vì không thể tự mình sử dụng dữ liệu của mình để đưa ra các quyết định kinh doanh. Điều này giống như khi tôi còn là sinh viên sống trong một căn hộ thuê với chủ nhà, mỗi lần muốn về nhà muộn sau 11 giờ đêm, tôi phải gọi điện và yêu cầu chủ nhà mở cổng. Mặc dù điều này đã hiệu quả, nhưng tôi lại lo lắng khi muốn đi chơi muộn vì sợ làm phiền ai đó. Vì vậy, sau một vài giai đoạn cố gắng sử dụng dữ liệu và gặp phải các vấn đề như thời gian phản hồi chậm hoặc báo cáo không khớp với kỳ vọng, người dùng doanh nghiệp có thể ngừng dựa vào việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh của mình.
Chúng ta có thể làm gì để giải quyết tình trạng này?
Để khắc phục vấn đề này, có một số giải pháp có thể áp dụng. Đầu tiên, Bộ phận Dữ liệu nên tự điều hành giống như một Tổ chức Sản phẩm, chủ động suy nghĩ về cách tăng thêm giá trị kinh doanh và tương tác với các đối tác kinh doanh của mình với tư cách là những đối tác có suy nghĩ bình đẳng.
Thứ hai, Cục Dữ liệu nên đưa ra các chương trình phù hợp để nâng cao mức độ hiểu biết về dữ liệu của toàn bộ tổ chức. Một ví dụ là xây dựng chương trình quy tắc Goldilocks để giúp những người dùng doanh nghiệp mới làm quen với dữ liệu và học cách suy nghĩ dựa trên dữ liệu một cách có hệ thống.
Cuối cùng, Phòng Dữ liệu nên đặt cơ sở hạ tầng và công cụ “tự phục vụ” thích hợp để các nhóm kinh doanh không phải làm phiền họ với những câu hỏi đặc biệt liên tục. Việc này giúp cho Bộ phận Dữ liệu có thể tập trung vào công việc chính của mình và giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.
Trước khi tôi kết thúc phần này, nếu bạn quan tâm đến Sản phẩm, tôi sẽ chia sẻ với bạn một câu chuyện người dùng JTBD như sau:
Vì tôi là một người dùng doanh nghiệp mới tiếp cận với tư duy dựa trên dữ liệu, nên khi tôi cố gắng sử dụng dữ liệu để hỗ trợ cho các quyết định kinh doanh của mình, tôi cần:
a) Một chương trình đào tạo tích hợp để tôi có thể dần dần học cách đặt câu hỏi đúng về dữ liệu.
b) Một giao diện phần mềm dễ sử dụng để tôi có thể truy cập các câu trả lời cho các câu hỏi trên.
c) Một đồng nghiệp hỗ trợ dữ liệu để hướng dẫn và tư vấn cho tôi trong suốt quá trình.
Tổng kết
Để giải quyết các silo của tổ chức dữ liệu, cần phải có sự cộng tác chặt chẽ giữa nhà phân tích dữ liệu và người dùng doanh nghiệp. Nhà phân tích dữ liệu cần phải hiểu rõ nhu cầu và mục đích sử dụng dữ liệu của người dùng doanh nghiệp và cung cấp cho họ các công cụ và phương pháp để truy cập và sử dụng dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả.
