Các nguyên tắc thực hiện chiến lược dữ liệu hoàn toàn giống như bất kỳ chiến lược nào khác. Chiến lược dữ liệu của bạn hoạt động như một lộ trình cho những gì bạn muốn đạt được và những gì bạn cần thực hiện để điều đó xảy ra, bao gồm các phương pháp thu thập dữ liệu, những công cụ phân tích, sự đầu tư cơ sở hạ tầng và tuyển dụng những nhân tài mới hay nâng cao lực lượng lao động hiện tại của bạn. Đó là một kế hoạch để đi được từ điểm A đến điểm B, bất kể những điểm đó có thể mang lại gì cho công ty của bạn. Sau tất cả, một chiến lược là một loạt các hành động, nhưng nó cũng là một tầm nhìn về nơi mà công ty đang hướng đến. Tùy thuộc vào quy mô chiến lược dữ liệu của bạn, bạn có thể cần phải chia chiến lược thành một số dự án nhỏ hơn, giúp dễ quản lí hơn và giám sát dễ dàng hơn. Cho dù bạn có làm điều này hay không, bạn chắc chắn sẽ cần các cột mốc và thời gian biểu để đánh dấu các bước quan trọng trong việc thực hiện, chẳng hạn như việc thu thập dữ liệu và phân tích hệ thống, kiểm tra hệ thống trước khi chúng hoạt động, đào tạo nhân viên trên bất kỳ công cụ quản trị hoặc trực quan nào. Các bước này sẽ cần phải được “sở hữu” bởi các cá nhân hoặc các nhóm, với phạm vi trách nhiệm cụ thể. Và rõ ràng, như với bất kỳ dự án nào, tiến trình cần phải được theo dõi cẩn thận để đảm bảo việc thực hiện duy trì đúng tiến độ. Người xưa có câu “những gì bạn đo lường được thì phát triển được”, nhưng tôi nhận thấy điều ngược lại cũng thường đúng – các dự án không có sự giám sát sẽ chẳng đi đến đâu cả.
Thật không may, nhiều công ty thực hiện chiến lược dữ liệu của họ không thành công. Đôi khi bản thân chiến lược không thể thực hiện được, hoặc nó có thể quá mơ hồ hoặc không rõ ràng, nên không ai biết phải bắt đầu từ đâu. Theo kinh nghiệm của tôi, may mắn là điều này hiếm khi xảy ra. Trong bất kỳ trường hợp nào, các chương trong cuốn sách này được trình bày xoay quanh các yêu cầu cốt lõi của một chiến lược dữ liệu tốt (như việc quyết định sẽ sử dụng dữ liệu như thế nào), đảm bảo cho bạn bao quát mọi thứ bạn cần theo cách khả thi với tổ chức của bạn.
Sự truyền đạt, nếu thiếu nó, là thêm một trở ngại lớn. Thường thì các chiến lược không được truyền đạt hiệu quả, vậy nên không ai hiểu chúng. Khi những người quản lý và nhân viên chịu trách nhiệm thực hiện các bộ phận khác nhau của chiến lược dữ liệu nhưng lại không hiểu các phần ăn khớp với nhau ra sao và nó mang lại lợi ích cho doanh nghiệp như thế nào, họ có lẽ sẽ ít có khả năng quan tâm đến việc thực hiện. Đôi khi một bối cảnh nhỏ là tất cả những gì cần thiết để giúp một chiến lược thành công. Khi mọi người được bảo làm việc X mà không có một lý do nào, họ không thấy cần thiết phải làm điều đó, vì vậy họ sẽ không làm. Mặt khác, nếu họ được chỉ rõ tại sao việc X lại quan trọng đối với doanh nghiệp, thì có nhiều khả năng cho thấy rằng việc này sẽ được thực hiện. Kết quả là, chiến lược đó có nhiều khả năng thành công hơn. Điều này đưa chúng ta trở lại vấn đề về sự tin tưởng và tầm quan trọng của việc thực hiện chiến lược. Tất nhiên, lãnh đạo cấp cao phải tin tưởng chiến lược dữ liệu, nhưng các nhà quản lý và nhân viên trong toàn công ty cũng phải như vậy. Nếu những nhân viên không đứng cùng phía với ý tưởng đằng sau chiến lược, họ có khả năng sẽ không đồng ý hoặc thậm chí không tin vào nó. Điều này có thể dẫn đến thành quả mờ nhạt hoặc tinh thần thấp kém. Cũng rất quan trọng để các nhân viên cảm thấy họ có tiếng nói trong việc thực hiện chiến lược. Một cách để giải quyết vấn đề này là cung cấp không gian cho mọi người, ở mọi cấp độ, để họ góp phần thực hiện chiến lược, có thể thông qua blog nội bộ của công ty với các nhận xét mở, hoặc một nền tảng truyền thông mạng nội bộ nơi mọi người có thể thảo luận về việc thực hiện.
Trong Chương 1, chúng ta đã tìm hiểu về chiến lược “Cá nhân hóa” của Ngân hàng Hoàng gia Scotland, nhằm mục đích đưa ngân hàng trở lại mức dịch vụ khách hàng của những năm 1970. Người đứng đầu bộ phận phân tích của RBS, Christian Nelissen, nói với tôi rằng việc khiến cho nhân viên hết lòng với chiến lược mới là rất quan trọng đối với sự thành công của nó: Chúng tôi đang ở thời điểm mà nhân viên cảm thấy như họ đang có những cuộc trò chuyện đầy giá trị với khách hàng của họ. Họ đang ở thời điểm nơi mà họ hiểu được dữ liệu đang nỗ lực làm gì và cảm thấy điều đó giúp họ có những cuộc hội thoại như mong muốn – và đó là một bước chuyển lớn so với trước đây. Sự tham gia của nhân viên là rất quan trọng – những ý tưởng hoạt động tuyệt vời nhất và đạt được sự cộng hưởng tốt nhất với khách hàng, là những thứ mà chúng tôi hoặc đã đạt được từ nhân viên tuyến đầu, hoặc nhờ chúng tôi đã triển khai công việc thực sự chặt chẽ với nhân viên tuyến đầu.
Thiếu sự tương tác giữa các phòng ban cũng có thể là một vấn đề. Một nghiên cứu chỉ ra rằng chỉ có 9% trong số những người quản lý nói rằng họ có thể tin cậy vào những tổ chức tương ứng ở các phòng ban khác vào mọi thời điểm.1 Điều này có thể là vì mọi người ở các phòng ban khác nhau không biết rõ về nhau hoặc thậm chí không cảm thấy họ là một phần trong cùng một đội. Nếu điều này đúng tại công ty của bạn, thì những quan hệ mật thiết trong chiến lược dữ liệu của bạn có thể là những nỗ lực gấp đôi, phân phối công việc có thể bị gián đoạn và những cơ hội bị bỏ lỡ. Do đó, sự tương tác thường xuyên giữa các phòng ban là vấn đề sống còn với chiến lược dữ liệu của bạn khi gặp rủi ro. Quan trọng là mọi bộ phận đều hiểu họ và những người khác là một phần trong bức tranh lớn hơn như thế nào, cũng như ai là người chịu trách nhiệm về điều gì. Điều tương tự cũng áp dụng cho sự tương tác giữa nhân viên dữ liệu của tổ chức và những người khác ở cơ quan. Để tận dụng tối đa dữ liệu, các phòng ban có chức năng dữ liệu cần có khả năng tương tác thành công với các phòng ban cũng như các lãnh đạo khác và ngược lại. Với ý nghĩ này, bạn nên xem xét để xây dựng và duy trì những gắn kết chặt chẽ giữa bất kỳ ai đang phân tích dữ liệu, bất kỳ ai đang báo cáo những thông tin quan trọng ẩn chứa trong dữ liệu và các khách hàng tiềm năng. Thật vậy, một cuộc khảo sát gần đây cho thấy chỉ có 41% người tham gia nghĩ rằng mối quan hệ hợp tác giữa dữ liệu và người điều hành kinh doanh có tồn tại ở công ty của họ.2 Đi sâu hơn vào các số liệu, trong số các công ty “hàng đầu”, con số này tăng lên 55%. Điều này nhấn mạnh rằng cải thiện tương tác giữa các bộ phận giữ chức năng liên quan đến dữ liệu và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể là yếu tố quan trọng đối với sự thành công của công ty.
Quản lý thất bại cũng có thể cản trở nghiêm trọng hoặc thậm chí giết chết một chiến lược dữ liệu. Tôi thừa nhận, đây là một điều gì đấy có vẻ rất chung chung và không có công thức chung nào đối với một chiến lược dữ liệu, nhưng đặc biệt nếu chiến lược dữ liệu của bạn cần tập trung rất nhiều tài nguyên, việc quản lý thất bại có thể tạo ra hậu quả thảm khốc. Đôi khi đó là bởi vì những người nắm giữ “tay hòm chìa khóa” không tính đến một số chi phí dài hạn hoặc liên tục liên quan đến chiến lược, hoặc có khi các nhà quản lý cấp cao không tin tưởng vào các thuật toán – nhiều người có được ngày hôm nay là nhờ khả năng thiên bẩm của họ và họ sẽ không bắt đầu cho phép một máy tính chỉ bảo cho họ biết bây giờ phải làm gì. Việc quản lý kém có thể đến từ nhiều góc độ và việc Dịch vụ Y tế Anh Quốc đã thất bại chí mạng với Chương trình Quốc gia về Công nghệ thông tin là một ví dụ điển hình. Kế hoạch đưa tất cả các hồ sơ bệnh án vào cơ sở dữ liệu trung tâm được mô tả là “thất bại công nghệ thông tin lớn nhất từng thấy” và bị loại bỏ sau hơn 10 tỷ bảng Anh (14,9 tỷ đô la) đã được chi tiêu.
Chỉ vì quyết định sống còn có thể không có được những kỹ năng thích hợp vào đúng thời điểm. Các công ty thường muốn bắt đầu các dự án dữ liệu mà không suy nghĩ đầy đủ về việc chuyện này có thể tác động đến các nguồn lực trong tương lai như thế nào. Và, như chúng ta đã thấy trong Chương 9, các nhân viên khoa học dữ liệu có kỹ năng đang rất thiếu hụt và bắt buộc phải có tư duy vượt ra ngoài giới hạn. Ví dụ, một trong những khách hàng ngân hàng của tôi đã nói rằng, trong khi họ có rất nhiều nhà phân tích kinh doanh, thì họ lại không được đào tạo về dữ liệu lớn và không thực sự là nhà khoa học dữ liệu. Chúng tôi đã xác định những khoảng trống kỹ năng chính và phát triển một khóa học tùy chỉnh để biến những người là các nhà phân tích kinh doanh thành các nhà khoa học dữ liệu lớn, rẻ hơn đáng kể so với việc tuyển dụng một nhóm các nhà khoa học dữ liệu mới. Ngoài việc đào tạo, ngân hàng tìm đến các trường đại học và cao đẳng – những nơi thường cung cấp dịch vụ của sinh viên hoặc các nghiên cứu sinh để cung cấp hỗ trợ phân tích cho các doanh nghiệp.
Rõ ràng là có khá nhiều trở ngại thường gặp cản trở các chiến lược dữ liệu và những điều đã nêu ở đây chắc chắn không phải là một danh sách đầy đủ, nhưng với sự tương tác mạnh mẽ và mức độ tin tưởng cao trên toàn công ty, bạn cũng được đánh giá tốt để thực hiện chiến lược của bạn thành công.
Huỳnh Hữu Tài (Dịch từ sách Data Strategy)
