Job Alerts
Viewed: 5,019
Trong thời đại số, “data” được ví như nguồn tài sản quý giá của doanh nghiệp. Nhưng câu hỏi lớn vẫn còn đó: bao giờ khoản đầu tư vào dữ liệu mới thực sự mang lại lợi nhuận? Chị Vanessa Phan – CEO Anartic, đơn vị chuyên tư vấn giải pháp tăng trưởng cho doanh nghiệp thông qua công nghệ và dữ liệu sẽ có những lời chia sẻ về vấn đề này. Đây là chủ đề đặc biệt hữu ích cho các SMEs và những lãnh đạo non-tech, những người chưa có nền tảng kỹ thuật chuyên sâu nhưng đang khao khát tận dụng sức mạnh dữ liệu để thúc đẩy hiệu quả kinh doanh.
.png)
Theo chia sẻ của chị Vanessa Phan – CEO Anartic, nhiều doanh nghiệp hiện nay vẫn nghĩ rằng “làm data” đồng nghĩa với việc triển khai AI hay Machine Learning. Nhưng thực tế, đó chỉ là phần nổi. “Điều cốt lõi không nằm ở số lượng dữ liệu doanh nghiệp đang có, mà ở chiến lược sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh,” chị nhấn mạnh. Chị đưa ra ví dụ cụ thể: với các doanh nghiệp vận hành truyền thống như F&B, bán lẻ hay giáo dục, phần lớn quyết định vẫn dựa vào kinh nghiệm. Dữ liệu thường chỉ dừng lại ở giao dịch và chậm từ 2–4 tuần, khiến khả năng phản ứng với thị trường bị hạn chế. Ngược lại, các doanh nghiệp số và công nghệ như Grab, Lazada hay Netflix lại vận hành xoay quanh hệ thống dữ liệu tập trung (Data Warehouse), nơi báo cáo được cập nhật gần như theo thời gian thực, hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác hơn.
Từ đó, chị Vanessa khẳng định: mỗi loại hình doanh nghiệp sẽ có một lộ trình khác nhau khi làm data. Với SMEs truyền thống, việc quan trọng nhất chưa phải là AI hay các công nghệ phức tạp, mà là bắt đầu từ bước số hóa và hệ thống hóa dữ liệu. Đây chính là nền tảng để sau này có thể khai thác phân tích chuyên sâu, tối ưu vận hành và dần tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.
.png)
Chị Vanessa Phan chia sẻ rằng khi nói đến “làm data”, nhiều người thường nghĩ ngay đến những khái niệm phức tạp như AI hay Machine Learning. Nhưng thực ra, “làm data” bắt đầu từ những bước rất cơ bản và có tính hệ thống. Trước hết, dữ liệu được sinh ra từ mọi hoạt động trong doanh nghiệp – từ kho vận, bán hàng, marketing cho đến chăm sóc khách hàng. Sau đó, dữ liệu này cần được thu thập và lưu trữ tập trung trong một hệ thống như Data Warehouse, có thể đặt trên server nội bộ hoặc dùng dịch vụ cloud như BigQuery. Tuy nhiên, dữ liệu thô không thể dùng ngay. Nó phải trải qua bước xử lý và dọn dẹp – loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sửa sai lệch và chuẩn hóa định dạng để đảm bảo tính chính xác. Tiếp theo, dữ liệu được đưa vào phân tích, từ những phân tích mô tả (descriptive analysis) để hiểu quá khứ, cho đến phân tích dự báo (predictive analysis) để hỗ trợ ra quyết định cho tương lai.
Khi có kết quả phân tích, doanh nghiệp cần trực quan hóa dữ liệu thông qua dashboard, KPI và báo cáo. Đây chính là công cụ giúp lãnh đạo và đội ngũ vận hành nhanh chóng nắm bắt tình hình và điều chỉnh chiến lược. Điều quan trọng mà chị Vanessa nhấn mạnh: “Làm data không chỉ là kỹ thuật, mà là sự kết hợp giữa công nghệ và hiểu biết kinh doanh”. Các vị trí như data engineer và data analyst phải hiểu rõ bối cảnh hoạt động của doanh nghiệp để biến dữ liệu thô thành insight hữu ích, từ đó tạo ra giá trị thực sự cho hoạt động kinh doanh.
.png)
Chị Vanessa Phan chia sẻ rằng đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), triển khai dữ liệu không hề đơn giản và thường gặp 3 nhóm thách thức chính. Thứ nhất, nhiều doanh nghiệp vẫn vận hành bằng giấy tờ hoặc file Excel rời rạc, khiến dữ liệu bị phân tán, khó kiểm soát; vì vậy việc số hóa dữ liệu và hệ thống hóa quy trình là bước nền tảng để dữ liệu trở nên có giá trị. Thứ hai, ngay cả khi dữ liệu đã được số hóa, việc phân tích dữ liệu để tối ưu vận hành vẫn là thách thức, đặc biệt khi doanh nghiệp có nhiều hệ thống không liên thông.
Chị Vanessa nhấn mạnh: “Dữ liệu không kết nối thì insight cũng không ra được.” Thứ ba, dữ liệu còn là cơ hội để chuyển đổi mô hình kinh doanh, tích hợp offline và online, tạo doanh thu mới và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Theo chị, các ví dụ thực tế bao gồm: một chuỗi cửa hàng cần triển khai CRM để quản lý khách hàng, kho hàng cần phần mềm quản lý tồn kho để tránh thiếu – thừa hàng, và marketing cùng sales cần dữ liệu kết nối giữa các kênh để đo lường hiệu quả chiến dịch, từ đó điều chỉnh chiến lược kịp thời.
Theo chị Vanessa Phan, câu hỏi lớn nhất với SMEs là “bao giờ mới ‘ra tiền’ từ data?” và câu trả lời không hề đơn giản. Chị nhấn mạnh rằng đây là một hành trình từng bước, đòi hỏi thời gian và chiến lược rõ ràng. Ở ngắn hạn, data chủ yếu giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành. “Data giúp tối ưu vận hành, giảm chi phí, tiết kiệm thời gian báo cáo,” chị Vanessa giải thích. Với những doanh nghiệp truyền thống, việc số hóa dữ liệu và hệ thống hóa quy trình giúp giảm sự phụ thuộc vào giấy tờ và Excel rời rạc, rút ngắn thời gian báo cáo và phát hiện kịp thời các vấn đề vận hành.
Đến trung hạn, dữ liệu bắt đầu được dùng để phân tích hành vi khách hàng, từ đó cải thiện các hoạt động marketing và bán hàng, trực tiếp ảnh hưởng đến doanh thu. Chị chia sẻ: “Khi bạn hiểu khách hàng, bạn biết họ cần gì, thích gì và hành vi mua hàng ra sao, bạn có thể tối ưu chiến dịch, tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.” Ở dài hạn, data trở thành nền tảng cho đổi mới mô hình kinh doanh và tạo ra những trải nghiệm khách hàng mới. Chị Vanessa nhấn mạnh: “Data làm nền cho đổi mới mô hình kinh doanh, tạo trải nghiệm khách hàng mới, từ đó sinh ra nguồn lợi nhuận bền vững.” Lúc này, doanh nghiệp không chỉ dựa vào dữ liệu để tối ưu hiện tại mà còn để phát triển sản phẩm, dịch vụ và chiến lược mới, tạo lợi thế cạnh tranh lâu dài.
Việc làm data không phải là “đầu tư hôm nay, mai có lợi nhuận”, mà là một hành trình chiến lược, nơi mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu thô thành lợi nhuận thực tế cho doanh nghiệp. Xem video đầy đủ cuộc trò chuyện cùng Vanessa Phan để nắm chi tiết lộ trình làm data cho SMEs, từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế.
Kết luận
Tóm lại, SMEs cần hiểu rõ vị trí của mình trong hành trình data – từ việc số hóa cơ bản, hệ thống hóa quy trình, đến phân tích dữ liệu và cuối cùng là ứng dụng AI nâng cao. Chị Vanessa Phan nhấn mạnh: “Data chỉ có giá trị khi nó gắn liền với chiến lược kinh doanh và được con người trong doanh nghiệp ứng dụng thực sự.
Source: CareerViet
Hot Job Recruiting
Salary : 14 Mil - 18 Mil VND
Ho Chi Minh | Binh Duong
Salary : 9 Mil - 11 Mil VND
Ho Chi Minh
Salary : 11 Mil - 13 Mil VND
Ho Chi Minh
Salary : 8 Mil - 12 Mil VND
Dong Nai | Binh Duong | Kien Giang
Salary : 16 Mil - 18 Mil VND
Ho Chi Minh
Salary : 12 Mil - 14 Mil VND
Tay Ninh | Long An | Ba Ria-VT
