Data-driven Decision Making là gì? Tại sao nhiều doanh nghiệp phải áp dụng? 

Trong thời đại chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp đã thực hiện sử dụng dữ liệu để hỗ trợ việc xác định vấn đề, hiểu hành vi khách hàng để từ đó cải thiện quy trình kinh doanh và sản phẩm, dịch vụ để đáp ứng đúng nhu cầu của khách hàng và tăng hiệu suất kinh doanh, hay còn gọi là data-driven decision making.

Data-driven decision making là gì? 

Data-driven decision making là phương pháp mà quá trình ra quyết định được dựa trên việc sử dụng dữ liệu và thông tin thu thập được từ các nguồn khác nhau. Phương pháp này giúp doanh nghiệp tránh được các quyết định dựa trên cảm xúc hoặc chủ quan của một số cá nhân.

Tại sao nên áp dụng data-driven decision making trong doanh nghiệp?

Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu mang lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp như:  

• Quyết định chính xác hơn: Sử dụng dữ liệu để phân tích và đưa ra quyết định giúp giảm thiểu sự thiếu chính xác và đưa ra quyết định dựa trên thông tin cụ thể. 
• Dự báo và dự đoán tốt hơn: Dữ liệu giúp phân tích xu hướng và mô hình hóa thông tin để dự báo và dự đoán tình hình tương lai. Điều này giúp tổ chức chuẩn bị và đưa ra các biện pháp phòng ngừa hoặc tối ưu hóa hiệu quả.  
• Hiểu khách hàng tốt hơn: Dữ liệu khách hàng cung cấp thông tin chi tiết về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng. Việc sử dụng dữ liệu này giúp tổ chức hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó tạo ra các chiến lược marketing và phục vụ khách hàng tốt hơn.
• Cải thiện hiệu suất và hiệu quả: Dữ liệu cho phép phân tích và đánh giá hiệu suất hoạt động của tổ chức, từ đó tìm ra cách cải thiện và tối ưu hóa quy trình và hoạt động.
• Giảm thiểu rủi ro: Dữ liệu giúp phân tích và đánh giá rủi ro trong quyết định kinh doanh, từ đó giúp tổ chức đưa ra các biện pháp phòng ngừa và quản lý rủi ro một cách hiệu quả.

5 bước căn bản để áp dụng data-driven decision making

Bước 1. Hiểu tầm nhìn, mục tiêu, chiến lược của doanh nghiệp

Để đưa ra quyết định không lệch hướng, đầu tiên chúng ta cần hiểu rõ tầm nhìn, mục tiêu và chiến lược của doanh nghiệp trong tương lai. Bởi từ đó mới có hướng khai thác, sử dụng dữ liệu phù hợp.

Bước 2. Xác định các nguồn dữ liệu và công cụ sử dụng

Sau khi đã xác định được mục tiêu liên quan, chúng ta có thể bắt đầu thu thập dữ liệu.

Các nguồn dữ liệu và công cụ sử dụng sẽ được lựa chọn tùy thuộc vào loại dữ liệu cần được thu thập. Ví dụ như nếu bạn cần phân tích hiệu quả kinh doanh thì dữ liệu kinh doanh được lấy từ bộ phận kinh doanh là không thể thiếu, công cụ để phân tích và báo cáo có thể là Microsoft Power BI bởi công cụ này cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn bên ngoài. Một số chỉ số cần thu thập trong ví dụ này bao gồm:

• Tỷ suất lợi nhuận gộp (Gross profit margin)
• Lợi tức đầu tư (Return on Investment – ROI)
• Năng suất (Productivity)
• Tổng số khách hàng (Total number of customers)
• Doanh thu định kỳ (Recurring Revenue)
• …

Bước 3: Tổ chức dữ liệu

Việc áp dụng data-driven decision making hiệu quả yêu cầu chúng ta tổ chức tốt dữ liệu, để có thể xác định mối liên hệ giữa các dữ liệu, phân tích và trực quan hóa một cách rõ ràng, mạch lạc.

Bước 4. Phân tích dữ liệu

Khi dữ liệu đã được tổ chức tốt, chúng ta có thể bắt đầu phân tích dữ liệu. Đây chính là bước để biến dữ liệu thành insight, thông tin hữu ích. Từ đó xác định vấn đề, tìm ra giải pháp, dự đoán,…, hoàn toàn phục vụ cho quá trình ra quyết định.

Tip: Hãy chia sẻ các công cụ phân tích với toàn bộ công ty hoặc nhóm của bạn. Bởi phân tích dữ liệu hiệu quả nhất khi nhiều cá nhân trong một tập thể đóng góp được nhiều quan điểm khác nhau, với nhiều góc nhìn khác nhau.

Bước 5: Đưa ra kết luận

Sau khi phân tích dữ liệu, cùng với sự đóng góp từ các phòng ban, cá nhân, chúng ta cần phải đưa ra kết luận để làm cơ sở cho các stakeholders ra quyết định.

Một số câu hỏi chính để tự hỏi mình trước khi đưa ra kết luận bao gồm:

• Tôi đã biết những thông tin gì về dữ liệu này?
• Tôi đã thu thập được những insight gì từ dữ liệu này?
• Tôi có thể sử dụng thông tin mình đã phân tích được như thế nào để phục vụ cho mục tiêu kinh doanh?
• …

Tham khảo: https://asana.com/resources/data-driven-decision-making

Vai trò của Digital Business Analyst trong việc quyết định dựa trên dữ liệu

Có thể thấy, trong cả 5 bước để áp dụng data-driven decision making ở trên, vai trò Digital Business Analyst là không thể thiếu.

Vai trò cụ thể của Digital Business Analyst trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu bao gồm:

• Thu thập và tổ chức dữ liệu: Digital Business Analyst sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để sử dụng và phân tích.  
• Phân tích dữ liệu: Digital Business Analyst sẽ phối hợp với Data analyst để xác định các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ liệu.  
• Đánh giá và dự đoán: Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, Digital Business Analyst có thể đánh giá hiệu quả, xác định các vấn đề của các tính năng, sản phẩm hiện tại, cũng như dự đoán xu hướng tương lai. Từ đó họ có thể đưa ra các đề xuất nhằm cải thiện hiệu suất kinh doanh.  
• Hỗ trợ cấp quản lý trong việc ra quyết định: Digital Business Analyst cung cấp thông tin và phân tích cho việc xác định các mục tiêu chiến lược và định hướng phát triển dựa trên dữ liệu. 

Tóm lại, vai trò của Digital Business Analyst trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là đảm bảo việc phân tích và tận dụng thông tin từ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh thông minh và đưa ra chiến lược phù hợp.

Nếu như bạn có mong muốn trở thành một Digital Business Analyst, bạn có thể tham khảo nội dung sau: Làm thế nào để trở thành một Digital Business Analyst?