“Văn hóa Data Driven” – Những cạm bẫy cần tránh

Chuyển đổi số với xu hướng kinh doanh “data-driven” là keyword được rất nhiều nhà quản lý quan tâm hiện nay. Nhưng những sai lầm mà bạn có thể gặp phải khi triển khai văn hóa “data-driven” trong công ty thì vẫn chưa được nhắc đến.

“Văn hóa Data Driven” – Những cạm bẫy cần tránh
Data “d-rơi dần”


Hôm nay mình xin viết một bài viết về các cạm bẫy mà công ty bạn có thể gặp phải khi triển khai văn hóa, cách hoạt động của công ty theo hướng “data-driven”

Bổ nhiệm Data Scientist “viễn tưởng”

Data Scientist viễn tưởng

Data Scientist viễn tưởng: Một người rất đam mê data science nhưng lại ít có kinh nghiệm thực tiễn, cũng như kiến thức một ngành nghề cụ thể.

Không phải cứ công ty “data-driven” là có Data Scientist và những dự án “khoa học dữ liệu” khủng. Theo một số thống kê ( trên mạng, và thực tế trong ngành cũng cho thấy ) tỉ lệ các dự án data science không thành công, hoặc không đem lại cải thiện đáng kể cho công ty lên tới 90%. Lý do vì sao xảy ra các cớ sự này

  • Data Scientist “viễn tưởng” nghĩ ra những dự án có độ khó quá cao, nhưng tính ứng dụng thực tế cho ngành nghề quá hẹp. Nhưng điều này chỉ được hé lộ khi công ty phải xây dựng xong toàn bộ pipeline, thu thập đủ dữ liệu và có prototype đầu tiên .
  • Hạ tầng của công ty chưa đủ để xây dụng một hệ thống machine learning
  • Xác định sai vấn đề do không có đủ kiến thức ngành nghề chuyên môn ngoài DS
  • Nếu Data Scientist không có kĩ năng xây dựng hạ tầng tốt thì phải thuê thêm rất nhiều Data Engineer
  • ….

Việc triển khai một công ty data-driven là công việc xuyên suốt, của những nhân sự hiểu rõ ngành nghề, phương thức hoạt động của cả công ty. Và đôi lúc chỉ cần một metric đơn giản cũng đã giải quyết được vấn đề.

Không phải bỗng dưng hôm trước bạn chưa có ai, hôm sau thuê một Data Scientist là đã trở thành data-driven. Đó là suy nghĩ sai lầm và nguy hiểm và biến công ty thành data drơi-dần.

Data Analytics nằm ở …chót bảng trong sơ đồ công ty

Đừng để họ nằm ở vùng đỏ

Đây là một vấn đề vừa dễ hiểu, nhưng lại vừa khá… lằng nhằng.

Dễ hiểu ở chỗ chúng ta không muốn triển khai một thứ gọi là văn hóa data-driven khi công ty không có nhân sự cấp cao nào có chuyên môn Data & Analytics. Nhưng khó hiểu ở chỗ là nhiều công ty vẫn… chẳng có nhân sự cấp cao nào rành analytics mà vẫn… muốn làm.

Họ sẽ bổ nhiệm những người có kinh nghiệm chẳng liên quan gì đến Data & Analytics vào các vị trí để “lãnh đạo” những người làm việc này. Điều này dẫn tới một lượng lớn thời gian không nhỏ bị phí hoài chỉ bởi việc người lãnh đạo không hiểu bản chất công việc của nhân viên, và nhân viên cũng không hiểu nổi yêu cầu của sếp.

Ôi em làm báo cáo sai rồi để anh sửa cho nhé

Ngoài ra, việc những “sếp” (middle manager) này đổi trắng thay đen, bôi xóa kết quả công việc của cấp dưới xảy ra ở một số công ty. Dẫn đến việc khi thông tin đi được đến các cấp lãnh đạo cao hơn đã bị thay đổi quá nhiều, làm cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu còn tệ hơn lúc chưa có dữ liệu.

Để tạo ra văn hóa data-driven, bạn phải có “tiếng nói” cấp cao của văn hóa này. Việc có những người chịu trách nhiệm về Data & Analytics ở những vị trí đầu là tối quan trọng, nếu không mọi thứ sẽ thành thảm họa.

Không có nhân sự “chuyên ngành” trong mỗi phòng ban Data & Analytics

Chuyên gia “ngành”

Việc hướng tới xây dựng và ứng dụng hạ tầng Data & Analytics vào mảng kinh doanh chính yếu của công ty là tối quan trọng. Luôn đảm bảo có nhân sự hiểu sâu sắc về ngành nghề mà công ty đang kinh doanh trong đơn vị phụ trách Data & Analytics để chắc chắn những đầu tư, công sức phải phục vụ mục tiêu kinh doanh cuối.

Ngành Data & Analytics đang là mối quan tâm của nhiều công ty. Tất cả đều muốn giảm được chi phí, tăng năng suất qua tối ưu quy trình, tự động hóa bằng Data, nhưng để thực hiện điều đó không hề dễ dàng. Phải hiểu rõ bản chất hoạt động kinh doanh của công ty, và ứng dụng dữ liệu vào từng bước để cải thiện chúng, đem lại lợi nhuận.

Để làm được điều đó, không thể chỉ có những “data scientist” ngồi suy nghĩ về các ý tưởng, mà cần có cả “chuyên gia” của ngành nghề đó nữa.

Kết

Đó là những ý kiến chủ quan của mình sau thời gian làm việc tại nhiều công ty, chứng kiến quá trình phát triển và suy tàn của nhiều “data team” khác nhau. Mong là kinh nghiệm này có ích cho công ty, công việc của các bạn sau này. Cảm ơn các bạn đã ghé blog.

Support Tuan | Analytic

Trả lời