Doanh nghiệp cần cẩn trọng khi phân tích dữ liệu

Theo báo cáo "Công nghiệp 4.0 năm 2017" do Công ty Tư vấn PricewaterhouseCoopers (PwC) thực hiện, có một khoảng cách lớn giữa nhu cầu phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin và khả năng chuyển hóa các thông tin này thành hành động trong DN.

Theo đó, 74% lãnh đạo DN được khảo sát cho rằng DN họ không có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu và chỉ 14% cho biết có bộ phận phân tích dữ liệu riêng phục vụ cho các phòng, ban.

Các DN cũng thiếu nguồn lực và nhân lực có chuyên môn giỏi để quản lý hệ thống phân tích dữ liệu, trong khi chi phí đầu tư cao và những lo ngại về bảo mật dữ liệu là những rào cản chính khiến lãnh đạo DN chưa thể thành công khi tích hợp hệ thống phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động của tổ chức.

Các chuyên gia khuyến cáo, giao dịch bán hàng, tương tác với khách hàng và nhiều hoạt động kinh doanh khác đang tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ nhưng chưa được cấu trúc.

Theo ước tính của Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC), lượng dữ liệu này sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm trong vòng 10 năm tới, tuy nhiên, chỉ có 0,5% được phân tích và sử dụng. DN nào tận dụng được sẽ tìm ra những thông tin đáng giá bổ trợ cho quá trình ra quyết định của lãnh đạo và nâng cao hiệu suất hoạt động trong tương lai.

Theo ông Scott Albin - lãnh đạo Dịch vụ phân tích dữ liệu của PwC khu vực Đông Nam Á, nếu sử dụng phân tích dữ liệu và AI có thể tăng thêm giá trị cho tất cả các phần trong chuỗi giá trị, đặc biệt là cải thiện hiệu quả của thiết bị và tối ưu hóa chuỗi cung cấp trong các ngành hàng như tiêu dùng nhanh hay bán lẻ.

Trong khi AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ sản xuất, hậu cần, vận tải đến tài chính, ngân hàng... sẽ hỗ trợ DN tự động hóa những quy trình đang có giá trị thấp, xác định các hóa đơn gian lận, điều khiển xe tự lái trong vận tải hay thúc đẩy tương tác với khách hàng qua di động.

Hoặc các DN hoạt động trong lĩnh vực năng lượng, hàng hải, bất động sản và khai thác mỏ có thể áp dụng công nghệ phân tích video để phát hiện các xâm nhập bất thường, đánh giá mật độ giao thông, nhận diện khuôn mặt và danh tính...

Chuyên gia Scott Albin khuyến cáo DN cần đánh giá lại giá trị của dữ liệu, đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy để biến nguồn lực này thành các sáng kiến kinh doanh hữu ích. DN có thể áp dụng các công cụ và phương pháp có sẵn trên thị trường để xây dựng một cấu trúc quản trị phù hợp, cho phép phát triển và duy trì các khả năng quản lý dữ liệu hiệu quả.

"Cần một chiến lược rõ ràng với các vai trò và trách nhiệm cụ thể theo quy chế và quy trình phù hợp, đảm bảo tính hiệu quả của cấu trúc quản trị dữ liệu", ông Scott Albin nói.