Page 1


Lời khen tặng dành cho cuốn sách này

“Caroline Carruthers và Peter Jackson là những tác giả xuất sắc trong việc định hướng quá trình chuyển đổi dữ liệu thô trở thành những thông tin ý nghĩa, thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Đây thực sự là một cuốn cẩm nang vô cùng dễ hiểu và đầy tính ứng dụng giúp bạn chuẩn bị và triển khai quá trình chuyển đổi số trong doanh nghiệp một cách hiệu quả nhất. Tôi đặc biệt yêu thích sự nhấn mạnh của tác giả đối với vai trò trung tâm của con người trong quá trình chuyển đổi cũng như sức mạnh của họ trong hành trình tiến về tương lai. Quá xuất sắc!” -Lisa Harrington, Giám đốc vận hành bộ phận đào tạo của QA ltd

“Dữ liệu là tài sản quan trọng và quý giá nhất của mỗi doanh nghiệp, mặc dù vậy một số doanh nghiệp sở hữu một lượng dữ liệu khổng lồ nhưng hầu như không biết cách phân tích nguồn dữ liệu này. Cuốn sách này sẽ cung cấp một lộ trình vô cùng rõ ràng và hấp dẫn để biến doanh nghiệp trở thành một doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu bằng cách đảm bảo sự tập trung của bạn không chỉ ở dữ liệu mà trên cả hành trình chuyển đổi này. Đây là một


cuốn sách cực kỳ quan trọng giúp bạn có thể giữ vững lợi thế cạnh tranh của mình.” -Martijn Moerbeek – Giám Đốc Đổi Mới Sáng Tạo và Chiến Lược Số tại Legal and General


CHƯƠNG 1 CHUYỂN ĐỔI SỐ LÀ GÌ? Rất nhiều ngôn từ tuyệt vời được sử dụng để nói và viết về sự chuyển đổi, và nhiều tổ chức đang thực hiện hoặc trải nghiệm quá trình chuyển đổi dưới hình thức này hoặc hình thức khác. Những câu nói như, “Chúng tôi có một số chương trình chuyển đổi” và “chúng tôi đang thực hiện quá trình chuyển đổi toàn bộ tổ chức trong vòng 5 năm tới” là những gì mà chúng ta thường nghe, và thậm chí còn thường xuyên hơn nữa là câu “chúng tôi luôn luôn chuyển đổi.” Thật vậy, toàn bộ ngành công nghiệp đã được xây dựng xung quanh phạm vi, thiết kế và cung cấp các chương trình chuyển đổi. “Tất cả mọi tổ chức đều phải trải qua sự chuyển đổi để duy trì sự phù hợp với thị trường. Họ phải thường xuyên xem xét lại trải nghiệm của khách hàng, đón nhận ngành kinh doanh số, xác định lại mô hình kinh doanh và quy trình kinh doanh để duy trì tính cạnh tranh.” Elise Olding, Phó giám đốc Viện nghiên cứu Gartner và Chủ tịch hội nghị 2016 Vậy chuyển đổi là gì? Chuyển đổi là một sự thay đổi rõ rệt về hình thức, bản chất hoặc diện mạo. Các tổ chức mong muốn chuyển đổi phải tìm cách tạo ra một sự thay đổi rõ rệt trong những việc họ làm hoặc trong cách họ làm điều đó, và động cơ để làm điều này thường là để duy trì sự liên quan. Chuyển đổi được coi là yếu tố quan trọng để duy trì tính cạnh tranh và chiếm lĩnh thị phần; có được khách hàng trung thành, giữ lại hay giảm thiểu tỷ lệ


rời bỏ của khách hàng; hoặc cung cấp sản phẩm dịch vụ với chi phí thấp hơn. Có thể thực hiện được những chuyển đổi mạnh mẽ hơn, và trên thực tế có nhiều chuyển biến đã thành công nhờ hàng loạt những “yếu tố kích hoạt” khác nhau trong suốt chiều dài lịch sử. Các nhà sử học và kinh tế học có thể lập danh mục một loạt những yếu tố thúc đẩy, chẳn hạn như khai phá năng lượng từ sức nước, báo in, động cơ hơi nước và cơ giới hóa... Các chuyển đổi lớn trong xã hội thường gắn liền với “những cuộc cách mạng” vĩ đại – ví dụ, cuộc cách mạng nông nghiệp ở Anh từ thế kỷ 17 đến thế kỷ 19 và cuộc cách mạng công nghiệp diễn ra khoảng giữa thế kỷ 19. Yếu tố kích hoạt gần đây nhất của “chuyển đổi” được biết đến dưới tên gọi là “kỹ thuật số” hay còn được gọi là cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ ba. Rõ ràng, những cuộc cách mạng kiểu này có tác động lớn đến toàn xã hội chứ không chỉ tác động riêng đến các doanh nghiệp. Nhưng bất kỳ công ty nào không chấp nhận mẫu hình mới này sẽ không thể tồn tại, đó là một lý do khá chính đáng để nắm bắt sự chuyển đổi. Đối với một tổ chức riêng lẻ, để sống sót qua bất kỳ loại chuyển đổi nào, họ phải đối mặt với những rủi ro và chi phí được cho là đắt giá hơn những lợi ích của kết quả đạt được sau khi chuyển đổi. Dưới đây là một trong những ví dụ tiêu biểu được ghi nhận về số phận của các tổ chức thất bại trọng việc tận dụng thời cơ để “chuyển đổi.” “Kodak đã không thất bại vì đã bỏ lỡ thời đại số. Nó thực sự đã phát minh ra máy ảnh kỹ thuật số đầu tiên vào năm 1975. Tuy nhiên, thay vì thực hiện việc marketing cho công nghệ mới này, công ty này đã giữ lại vì sợ làm tổn thương hoạt động kinh doanh dòng máy ảnh dùng phim béo bở của mình, ngay cả sau khi các sản phẩm kỹ thuật số đã định hình lại thị trường.” Avi Dan (Tháng 1 năm 2012) CMO Network


Có lẽ rằng, Kodak sợ những rủi ro làm tổn thương hoạt động kinh doanh phim của mình và đã thất bại trong việc chuyển đổi. Thay vì tập trung vào các cơ hội của thời đại kỹ thuật số và nắm bắt lấy một thị trường mới, nó đã níu kéo quá khứ và hoàn toàn bỏ lỡ cơ hội của mình, và rồi trở nên lạc hậu. Chuyển đổi là công việc đầy rủi ro, khó khăn, tốn kém, đòi hỏi sự thay đổi và cần có sự lãnh đạo tuyệt vời. Do đó, việc chuyển đổi thường không được ủng hộ trong những tình huống không mang lại nhiều lợi ích hoặc không được thực hiện khi các yếu tố chính chưa ở trạng thái sẵn sàng. Các tổ chức thường dễ dàng tuyên bố một cách thuyết phục và thậm chí say mê về việc chuyển đổi mà không nắm lấy nó và đưa ra được trạng thái cuối cùng khi kết thúc quá trình chuyển đổi. Có nhiều nguyên nhân khiến cho việc chuyển đổi thất bại và chúng sẽ được thảo luận ở phần sau của cuốn sách này. Liệu các tổ chức có thực sự “chuyển đổi” hay không? Có phải do trạng thái cuối cùng quá khác biệt so với điểm khởi đầu khiến cho sự thay đổi được mô tả là “sự chuyển đổi” hay không? Chúng tôi cho rằng trong phần lớn các trường hợp, câu trả lời có lẽ là không. Để các doanh nghiệp trải qua quá trình chuyển đổi, họ phải “phá vỡ” cách thức mà họ đang làm việc. Cách thức họ vận hành, mô hình hoạt động của họ, các sản phẩm và dịch vụ mà họ cung cấp, mối quan hệ của họ với khách hàng hoặc nhà quản lý, hoặc có lẽ là mối quan hệ của họ với chính nhân viên của mình, trong hầu hết các trường hợp các doanh nghiệp muốn bảo vệ những thứ này hơn là phá vỡ chúng. Để đạt được sự chuyển đổi, chúng ta phải hình dung được trạng thái mới khi mà quá trình này kết thúc. Tầm nhìn phải được xây dựng, mô tả và được hiểu rõ, nó phải được đưa vào thực tế một cách đầy thuyết phục, khiến các tổ chức chấp nhận trải qua những thử thách đầy đau đớn đó bởi vì đó là điều hoàn toàn xứng đáng. Họ phải được chuẩn bị để đón nhận các bài học ngày một


khó khăn hơn mà họ phải trải qua. Điều này cũng đòi hỏi nhiều công việc với nỗ lực tối đa để hiểu được kết quả mục tiêu cuối cùng cũng như tính khả thi hoặc hình dạng của nó. Bất kỳ loại chuyển đổi nào, dữ liệu cũng có thể là một công cụ hữu ích để giúp đạt được sự chuyển đổi; tuy nhiên, nó có thể không phải là trọng tâm chính của quá trình này. Nói một cách đơn giản, dữ liệu được sử dụng để xây dựng các giải pháp đề xuất kinh doanh. Vì vậy, trong những giai đoạn đầu tiên của sự thay đổi, dữ liệu được sử dụng như một yếu tố kích hoạt. Trên thực tế, những hiểu biết sâu sắc trong dữ liệu có thể thực sự tiết lộ rằng sự thay đổi là bắt buộc và những yếu tố thúc đẩy cho sự chuyển đổi là gì. Ví dụ như một doanh nghiệp đang đánh giá lại doanh số hàng tháng của mình bằng cách nhìn vào “gương chiếu hậu”, sử dụng các báo cáo quản lý. Nó có thể thấy rằng số liệu kinh doanh hàng tháng đang giảm xuống. Có lẽ các dự đoán cho doanh số bán hàng vào tháng tới là tích cực hơn và cho thấy doanh số có thể tăng. Có bao nhiêu tổ chức sẽ dự đoán được các số liệu bán hàng, doanh thu và chi phí trong một thời gian dài, trong khoảng 5 năm hoặc 10 năm? Doanh nghiệp có thể kiếm được lợi nhuận ngay cả khi doanh số giảm, họ có thể tạo ra lợi nhuận này bằng cách cắt giảm chi phí (và có lẽ là chất lượng), nhưng có bao nhiêu công ty sẽ nhìn đủ xa về tương lai để xem khi nào doanh số sẽ chạm trục x? Nếu một tổ chức sử dụng dữ liệu để nhìn xa về phía trước, họ có thể nhận ra rằng dữ liệu cho thấy họ cần phải chuyển đổi hoạt động của mình. Một ví dụ khác là công ty cấp nước hoạt động ở khu vực khô hạn phải đối mặt với nhu cầu về nước ngày càng tăng và nguồn cung nước ngày càng cạn kiệt dưới ảnh hưởng của biến đổi khí hậu. Dự kiến trong một khoản thời gian dài sắp tới, có nhiều yếu tố thay đổi như mục đích sử dụng đất và mức sống, dữ liệu có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc cho thấy họ cần phải chuyển đổi


hoạt động kinh doanh của mình để quản lý mối quan hệ cung-cầu trong tương lai. Một khi trạng thái kết thúc mới đã được phát triển thành tầm nhìn và chiến lược, dữ liệu tiếp tục giữ một vai trò nhất định trong suốt quá trình chuyển đổi. Các chỉ số đánh giá hiệu quả công việc (KPI) sẽ được tạo ra để đo lường tiến trình chuyển đổi. Dữ liệu sẽ định hướng các KPI này và được sử dụng để định hướng các quyết định của nhóm thực hiện chuyển đổi trong suốt quá trình này. Những hiểu biết sâu sắc được cung cấp bởi dữ liệu được tích hợp vào các quyết định, từ đó nó thúc đẩy hoặc kích hoạt kết quả cuối cùng, cho dù đó là những hiểu biết sâu sắc về khách hàng, sản phẩm, chuỗi cung ứng hay hoạt động điều hành. Nhưng điều thực sự khiến chúng ta quan tâm trong cuốn sách này là những tình huống khi dữ liệu được đặt ở trung tâm của trạng thái kết thúc của sự chuyển đổi. Chúng ta sẽ nói chi tiết hơn một chút về điều này. Tại sao là dữ liệu và tại sao không phải là kỹ thuật số? Một số tổ chức nói đến “chuyển đổi số,” và điều đáng nói ở đây là chúng ta đã nhầm lẫn về ý nghĩa thực sự của kỹ thuật số. Đây là một thuật ngữ thường gặp mà lại thường bị hiểu sai. Gần đây, chúng tôi đã tham dự một hội nghị tại London tập trung vào sự chuyển đổi. Một buổi thảo luận trong chương trình này có tiêu đề: “Số hóa (digitisation) sẽ có tác động gì trong định hướng thu hút và giữ chân khách hàng?” Tuy nhiên, slide đằng sau những người tham gia thảo luận trên sân khấu lại có tiêu đề: “Quy trình số hóa (digitalisation) sẽ có tác động gì trong định hướng thu hút và giữ chân khách hàng?”


Chỉ có một từ khác biệt giữa hai câu hỏi trên, nhưng sự khác biệt ấy có khả năng chuyển hướng cuộc thảo luận. Câu hỏi đầu tiên nên được đặt ra nên là “số hóa” và “quy trình số hóa” khác nhau ở điểm nào? Tuy nhiên, điều này hầu như không được ai chú ý đến, trên thực tế, nó đã bị bỏ qua. Vì vậy, hãy cùng nhau khám phá những thuật ngữ này, bởi vì hiểu được chúng sẽ giúp chúng ta hiểu được vai trò và tầm quan trọng của dữ liệu trong việc xác định những kết quả mong muốn và qua đó định hướng quá trình chuyển đổi. Có ba thuật ngữ tương tự nhau liên quan đến “kỹ thuật số” và hiểu được chúng giúp làm sáng tỏ các yếu tố thúc đẩy khác nhau đằng sau những biến đổi. Thường thì một sự chuyển đổi theo mong muốn của tổ chức thất bại trong việc thực hiện vì có sự ngộ nhận về loại chuyển đổi đang được thực hiện và yếu tố kích hoạt thực sự. Số hóa (Digitisation) Đầu tiên là số hóa. Đây là việc biến đổi thông tin ở dạng analog (tương tự) sang dạng digital (kỹ thuật số). Một ví dụ về điều này là tự động hóa các quy trình thủ công và trên giấy hiện có. Một ví dụ khác là việc biến đổi một bức ảnh vật lý thành hình ảnh kỹ thuật số bằng cách scan (quét) hoặc chụp lại bức ảnh đó bằng máy ảnh kỹ thuật số. Do đó, số hóa có lẽ là điểm khởi đầu trên hành trình “kỹ thuật số.” Không có bất kỳ thay đổi thực sự nào diễn ra nhưng nó tái hiện lại một quá trình, hành động hoặc hình ảnh vật lý trong thế giới kỹ thuật số. Không có bất kỳ thay đổi thực sự nào diễn ra trong bối cảnh của câu hỏi trên. Quy trình số hóa (Digitalisation) Thứ hai là quy trình số hóa. Không giống như số hóa, quy trình số hóa là một “quy trình” thực tế có được nhờ những thay


đổi trong công nghệ. Đó là việc sử dụng các công nghệ kỹ thuật số để thay đổi mô hình kinh doanh. Đây là những gì hầu hết mọi người muốn đề cập khi họ nói đến “chuyển đổi số.” Đây là việc sử dụng các nền tảng mới để thay đổi mô hình hoạt động và định hướng một cách hiệu quả các nguồn doanh thu và hoạt động mới. Trong quá trình này, bạn thực sự tập trung vào các công cụ hơn là thực hiện một cách tiếp cận toàn diện hơn: nó giống như mua một chiếc xe hơi mà không cần lo lắng về việc có giấy phép lái xe, bảo hiểm hoặc những chiếc bánh xe. Chuyển đổi số (Digital Transformation) Cuối cùng, chuyển đổi số được mô tả là ảnh hưởng xã hội tổng thể và toàn bộ của quá trình số hóa. Số hóa (Digitization) đã cho phép thực hiện các bước của quy trình số hóa (digitalization), dẫn đến một cơ hội mạnh mẽ hơn để chuyển đổi và thay đổi các mô hình kinh doanh hiện có. Số hóa (biến đổi định dạng), quy trình số hóa (quá trình thực hiện) và chuyển đổi số (kết quả) do đó tăng tốc và soi sáng các quá trình hiện có và các quá trình thay đổi đang diễn ra trong xã hội theo chiều ngang và trên diện rộng. Khan, Shahyan (16 tháng 9 năm 2016) Kỹ năng lãnh đạo trong kỷ nguyên số - một nghiên cứu về tác động của số hóa đối với những nhà quản lý hàng đầu - được trích dẫn trong Wikipedia. Và quay trở lại với hội nghị mà chúng tôi đã tham dự, liệu rằng vấn đề cần được đưa ra tranh luận vào năm 1990 có phải là về những tác động lên việc thu hút và duy trì khách hàng tạo ra bởi bước biến đổi từ quy trình trên giấy sang quy trình kỹ thuật số hay không? Hay là câu hỏi về những tác động lên việc thu hút và duy trì khách hàng được tạo ra bởi việc sử dụng các nền tảng kỹ thuật số? Cũng có thể câu hỏi thực sự được đặt ra cho những người tham dự hội thảo là về những ảnh hưởng lên việc thu hút và


duy trì khách hàng được tạo ra bởi việc sử dụng dữ liệu trong một hệ sinh thái kỹ thuật số. Chúng tôi có câu trả lời của riêng mình, và thật thú vị khi những người tham gia thảo luận đã trả lời câu hỏi đó từ quan điểm công nghệ, thay vì từ sự hiểu biết sâu sắc được định hướng bởi dữ liệu. Họ đã thảo luận về kinh nghiệm và tương tác trực tuyến và không nói về những hiểu biết sâu sắc được định hướng bởi dữ liệu và các dịch vụ sản phẩm cá nhân hóa được tạo ra bởi những thông tin ẩn chứa sâu bên trong dữ liệu. Chúng đều là những mảnh ghép còn thiếu bên trong câu đố. “Hai phần ba tất cả các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng các công ty của họ phải bắt kịp tốc độ của quy trình số hóa để duy trì tính cạnh tranh.” Susan Moore (30 tháng 10 năm 2017) Nắm bắt sự khẩn cấp của chuyển đổi số, Gartner Tại Hội nghị chuyên đề Gartner/ITxpo 2017 tại Gold Coast, Australia, Val Sribar, Phó chủ tịch cao cấp tại Gartner nói rằng: “Nhiều doanh nghiệp bị mắc kẹt khi vận hành các dự án kỹ thuật số. Một vài dự án kỹ thuật số rất lớn, nhưng chúng không phải là một hoạt động kinh doanh số. Các nhà điều hành cấp cao thất vọng với tốc độ chậm chạp của quá trình chuyển đổi số, khi họ quan sát các đối thủ chiếm mất cơ hội mới. Các CEO đang tìm kiếm CIO để tạo ra những hiệu quả mới, giá trị mới và cách thức mới để thu hút các thành phần sử dụng công nghệ một cách nhanh chóng. Hai phần ba tất cả các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng các công ty của họ phải bắt kịp tốc độ quy trình số hóa để duy trì tính cạnh tranh. Tuy nhiên, chuyển đổi số đang tiến gần đến giai đoạn cần được giám sát kỹ lưỡng. Bốn năm sau khi bước chuyển dịch số, chúng tôi thấy mình đang ở “đỉnh cao của những kỳ vọng bị thổi phồng”, và nếu Chu kỳ Cường điệu của Gartner


(Gartner Hype Cycle) dạy chúng tôi bất cứ điều gì, thì đó là một vùng lõm sẽ đến. Sự vỡ mộng luôn diễn ra sau một giai đoạn cực kỳ triển vọng.” Vấn đề được đặt ra là; tại sao kỹ thuật số không mang lại kết quả kinh doanh và kết quả chuyển đổi như chúng ta mong đợi? Câu trả lời là vì trọng tâm nằm ở “chuyển đổi số về mặt công nghệ” (các nền tảng) chứ không phải ở “chuyển đổi số về mặt dữ liệu” (những hiểu biết sâu sắc có được từ dữ liệu). Bản thân công nghệ không mang lại giá trị, mà giá trị đến từ việc công nghệ đó được sử dụng như thế nào. Có một thành ngữ lâu đời mang ý nghĩa tương tự, điều quan trọng không phải là bạn có những gì, mà là bạn sử dụng chúng như thế nào. Michele Caminos, phó chủ tịch điều hành tại Gartner, cho biết “con người chính là chìa khóa để tăng tốc là vượt qua đáy của sự vỡ mộng và tạo ra giá trị của tăng trưởng.” Gartner đã xác định một nhóm tài năng đang dần xuất hiện cho các kỹ năng công nghệ quan trọng trong trí tuệ nhân tạo (AI), bảo mật kỹ thuật số và Internet Vạn vật (IoT). “Nhưng nó không chỉ là những công việc thuộc mảng công nghệ thông tin (IT)”, Caminos nói. “Có một sự tăng trưởng 60% về kỹ năng công nghệ cần thiết cho các vai trò không phải IT trong suốt bốn năm qua. Kinh doanh số cũng đòi hỏi một bộ thuộc tính và kỹ năng mới cho phép bạn hoạt động thành công trong một thế giới thay đổi liên tục, như việc phải thường xuyên đưa ra quyết định phức tạp, giải quyết vấn đề liên tục, nhận dạng các mô hình và xử lý các trường hợp ngoại lệ một cách nhanh chóng.” Susan Moore (30 tháng 10 năm 2017) “Nắm bắt sự khẩn cấp của Chuyển đổi số”, Thông minh hơn với Gartner


Các thuộc tính này toàn bộ là về “dữ liệu” và không phải về “kỹ thuật số”. Chuyển đổi số tập trung vào việc trang bị cho một tổ chức những công nghệ, nền tảng kỹ thuật số; hoặc “trang bị công cụ cho một tổ chức”. Dữ liệu thường bị bỏ qua. Bản thân một phần công nghệ mới sẽ không mang lại sự chuyển đổi. Giải pháp cho một vấn đề không phải là công cụ (hay công nghệ) mà là cách thức sử dụng công cụ đó. Nói cách khác, thông thường dữ liệu được thu thập, lưu trữ và xử lý thông qua công nghệ số giúp mang lại những hiểu biết sâu sắc và thông tin để chuyển đổi số một doanh nghiệp. Chính dữ liệu cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể trở thành hành động hoặc các phân tích dự báo, chứ không phải là công nghệ. Công ty Capital One đã đầu tư vào phát triển và nâng cao kỹ năng của đội ngũ nhân viên. Chương trình tài năng của họ tập trung vào các ngành công nghệ then chốt. Vào tháng 7 năm 2018, M&S đã thành lập học viện dữ liệu của mình để đào tạo hơn 1.000 nhân viên về “những kỹ năng dữ liệu”, bao gồm machine learning (học máy) và AI (trí tuệ nhân tạo). Khóa học này được quảng cáo là: “Khoản đầu tư kỹ thuật số lớn nhất dành cho đội ngũ nhân viên cho đến ngày nay luôn được xem là một phần trong những nỗ lực không ngừng để đảm bảo hoạt động kinh doanh phù hợp với tương lai.” M&S đang tăng cường nỗ lực để trở thành một doanh nghiệp ưu tiên cho lĩnh vực kỹ thuật số với việc đưa ra một sáng kiến kỹ năng mới, tìm cách tạo ra “nhóm lãnh đạo có trình độ về dữ liệu cao nhất trong ngành bán lẻ.’” Ellen Hammett (30 Tháng 7 năm 2018) Marketing Weekly M&S có thể phù hợp với nhiều nền tảng kỹ thuật số cho các mục đích cụ thể nhưng lại thiếu “mảnh ghép dữ liệu.” Thật thú vị khi ông chủ của M&S, Steve Rowe đã nói rằng “Chúng tôi cần


thay đổi hành vi kỹ thuật số, tư duy và văn hóa của mình để làm cho doanh nghiệp phù hợp với thời đại số.” Để thực hiện những điều này, những gì ông ấy thực sự làm là đào tạo nhân viên của mình trở thành những người có kiến thức về dữ liệu. Chúng ta có thể thấy rằng cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư sẽ được thúc đẩy bởi dữ liệu. Các cuộc cách mạng đã từng diễn ra có thể được tóm tắt như sau: cuộc cách mạng công nghiệp đầu tiên diễn ra vào thế kỷ 18 và 19, nó liên quan đến những đổi mới sáng tạo như động cơ hơi nước và sản xuất cơ khí. Cuộc cách mạng công nghiệp thứ hai là vào cuối thế kỷ 19 và ngay trước Cuộc chiến tranh thế giới lần thứ nhất. Nó bao gồm những tiến bộ như máy điện báo và máy may công nghiệp. Cuối những năm 1970, cuộc cách mạng công nghiệp thứ ba đã diễn ra, nó vẫn đang tiếp diễn và bị chi phối bởi Internet, điện thoại thông minh. Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư sẽ là tương lai của AI và công nghệ robot, huyết mạch của nó sẽ là dữ liệu, có lẽ là dữ liệu lớn, nhưng dữ liệu lớn ở đây chỉ là dữ liệu với quy mô lớn. Theo Robert Dagge, dữ liệu lớn chính là “Nền Công nghiệp 4.0” (ngày 4 tháng 11 năm 2016, Global Manufacturing). Báo cáo về Cách mạng công nghiệp lần thứ tư được trình bày tại hội nghị Big Data London 2017 đã kết luận rằng nhu cầu được định hướng bởi dữ liệu (data driven) rõ ràng là một điều bắt buộc trên toàn cầu. Các công ty phải chuyển đổi văn hóa và kiến trúc dữ liệu của họ để thích ứng với những công nghệ mới, các loại dữ liệu mới và quan trọng là quản lý và tuân thủ các quy định mới. Trước khi tiếp tục thảo luận, bước chuyển từ chuyển đổi số theo định hướng công nghệ (a technology driven digital transformation) sang chuyển đổi số dưới sự thúc đẩy của dữ liệu (data enabled transformation) được nhấn mạnh bởi Klaus Schwab, chủ tịch của Diễn đàn Kinh tế Thế giới: “Trong tương lai, tài năng còn quan trọng hơn cả nguồn vốn, sẽ đại diện cho yếu tố sống còn của sản xuất.”


Trong tương lai, nguồn vốn để mua công nghệ số sẽ ít quan trọng hơn là tài năng và kỹ năng để khai thác một cách hiệu quả sức mạnh của dữ liệu. Dữ liệu quan trọng hơn rất nhiều so với nguồn dầu mỏ mới, nó chính là nguồn năng lượng vô tận bền vững mà chúng ta đang tìm kiếm. Nhưng nếu điều đó xảy ra, thì làm thế nào để chúng ta có thể giải phóng được nguồn năng lượng ẩn chứa bên trong nguồn tài sản đầy quyền lực này? Trọng tâm của việc chuyển đổi thành công phải là dữ liệu chứ không phải công nghệ. Hãy bắt đầu bằng việc sử dụng chính xác các thuật ngữ và sau cùng có thể sẽ đạt được nhiều thành tựu hơn: bạn cần phải đạt được sự chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu (data driven transformation) để tạo ra một tổ chức được kích hoạt bởi dữ liệu (data enabled organisation). Những yếu tố định hướng Hiện nay, dữ liệu đã có mặt ở khắp mọi nơi, tác động vô cùng ấn tượng đến cuộc sống của chúng ta, nâng cao chất lượng cuộc sống ngay từ khi mới ra đời cho tới những giây phút cuối cùng nhờ những điều mà công nghệ dữ liệu giúp cải thiện. Việc sử dụng các bộ dữ liệu khổng lồ đã cách mạng hóa mọi thứ, từ cách thức chúng ta xem tivi, đi nghỉ mát, đến việc di chuyển bằng taxi, nhưng nó cũng có những tác động cơ bản hơn. Ví dụ như theo dõi dữ liệu thời tiết cho phép chúng ta có thể dự đoán các sự kiện thời tiết tiêu cực, chuẩn bị đối mặt với chúng và cứu sống mọi người. Hãy tưởng tượng rằng nhờ các bộ dữ liệu mà những người già có thể ở sống lâu hơn, giúp họ có được một cuộc sống chất lượng hơn. Điều đó có nghĩa là, việc cố gắng sử dụng hiệu quả dữ liệu của bạn không hẵn là điều gì quá khó khăn như việc giải cứu thế giới. Trong trường hợp bạn bị mắc kẹt trong địa ngục của những bảng tính kéo dài vô tận dường như không bao giờ khớp với nhau, bạn có thể cảm thấy cuộc sống sẽ thay đổi khá nhiều khi cuối cùng


chúng cũng được giải quyết. Tuy nhiên, có một vài điều cần phải chuẩn bị trước. Có một số trở ngại mà một tổ chức phải đối mặt khi nói đến dữ liệu: 1. Bạn có nhiều nguồn dữ liệu nhưng không kiểm soát được chúng. Bạn thậm chí còn không chắc chắn về việc một số dữ liệu đến từ đâu hoặc tại sao bạn lại sử dụng nó. Các bộ phận khác nhau thu thập dữ liệu từ các tổ chức bên ngoài mà không lường hết tác động tổng thể đến doanh nghiệp hoặc nhu cầu tổng thể của doanh nghiệp. 2. Bạn có nhiều phiên bản dữ liệu khác nhau, vì vậy bạn nghĩ rằng bạn đang xem xét những thứ tương tự nhau, nhưng thật ra, bạn đang xem những dữ liệu cạnh tranh mà không thực sự có được những dữ liệu quan trọng. 3. Các công cụ của bạn dường như hoạt động chống lại bạn và không dành cho bạn. Cơ sở hạ tầng yếu kém có nghĩa là bạn phải dành nhiều thời gian hơn để cố gắng điều chỉnh dữ liệu của bạn hoặc tìm giải pháp thay thế nó thay vì dữ liệu trao cho bạn sức mạnh. 4. Không có sự tin tưởng vào dữ liệu, có thể là trên thực tế hay trong nhận thức (trong hầu hết các trường hợp, nó là sự pha trộn của cả hai). 5. Bạn không có vai trò và trách nhiệm rõ ràng trong việc khai thác dữ liệu. 6. Gặp vấn đề với quy mô dữ liệu, bạn thực sự có quá nhiều dữ liệu mà hầu hết mọi người trong tổ chức của bạn không hiểu hết giá trị của nó. 7. Bạn có một liên hợp phức tạp nên không có gì phù hợp với tất cả hoặc bạn đã kết hợp các công ty lại với nhau nhưng không hiểu hết sự phức tạp của việc tích hợp dữ liệu nên bạn không bao giờ vượt qua được những rào cản đầu tiên.


8. Quản trị dữ liệu yếu kém có nghĩa là ngay cả những dữ liệu đáng tin cậy nhất cũng có thể bị thao túng mà không bị kiểm soát và mất tính khách quan của nó. 9. Không thể dự đoán trước được dữ liệu và tính khả dụng: nếu bạn không thể dựa vào nó, bạn sẽ tìm những cách khác để thực hiện vai trò của mình, việc này có thể mất nhiều thời gian hơn. 10. Cần phải làm việc ở nhiều cấp độ khác nhau với dữ liệu, từ những tầng thấp nhất tới tầng cao nhất. Tuy nhiên, mỗi cấp độ đều phải xây dựng những gì nó cần ngay từ đầu chứ không phải là nhìn vào cùng một dữ liệu dưới nhiều lăng kính khác nhau. Những yếu tố định hướng để giúp các tổ chức thực hiện chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu đã được đề cập ở một mức độ nào đó. Tuy nhiên, việc chỉ ra cụ thể chúng là gì cũng thật sự cần thiết. Sự kết nối thường xuyên của chúng tôi với các giám đốc dữ liệu (CDO) và giám đốc thông tin (CIO) đến từ nhiều tổ chức cho thấy rằng có một số yếu tố định hướng phổ biến thúc đẩy hoặc lôi kéo các tổ chức bước vào quá trình chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu. Các yếu tố định hướng này có xu hướng đến từ một hoặc nhiều nguồn trong năm nguồn được liệt kê sau đây. Thứ nhất là lợi thế cạnh tranh. Nhiều tổ chức hiểu rằng dữ liệu của họ chứa những hiểu biết sâu sắc sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh. Một lợi thế cho phép họ phục vụ khách hàng tốt hơn và hiệu quả hơn. Lợi thế này có thể giúp tăng sức hút với khách hàng, giảm tỷ lệ rời bỏ của khách hàng, tăng giá trị vòng đời của khách hàng hoặc cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tới khách hàng đúng nơi, đúng lúc. Yếu tố thúc đẩy này không chỉ có ở những tổ chức đang tìm cách chuyển đổi để phát triển, mà còn bao gồm cả những tổ chức đang tìm cách thay đổi để tồn tại. Hãy suy nghĩ về các kênh truyền hình cơ bản và những gì đã xảy ra khi Netflix xuất hiện.


Thứ hai là dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa. Một lần nữa, các tổ chức có thể biết rõ rằng những dữ liệu họ thu thập hoặc có thể thu thập cung cấp nguyên liệu thô để mang lại trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa tốt hơn. Trải nghiệm này có thể được phân phối trên nền tảng kỹ thuật số (digital) hoặc một cách thức nào đó theo công nghệ analog (tương tự), một lần nữa điều này cho thấy việc chuyển đổi ít được thúc đẩy bởi kỹ thuật số hơn là bởi dữ liệu. Mô hình này là một mô mình mà trong đó thị trường bảo hiểm cá nhân hoạt động thực sự tốt. Thứ ba là hiệu quả hoạt động. Hầu hết các tổ chức có thể cải thiện hiệu quả hoạt động thông qua việc quan sát dữ liệu. Phân tích dữ liệu hoặc phân tích nâng cao có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể chuyển thành hành động để đưa ra những quyết định sáng suốt giúp thay đổi một tổ chức. Các công ty vận tải lớn và các hệ thống phụ trợ đang bắt đầu tận dụng tối đa khu vực này. Thứ tư là áp lực của các quy định và yêu cầu. Hiện nay, đa số các tổ chức hoạt động trong một môi trường đã được quản lý, nơi họ được yêu cầu cung cấp dữ liệu theo quy định cho những yêu cầu hoặc bảo đảm. Các mô hình hoạt động được chuyển đổi dựa trên dữ liệu và những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có thể làm cho môi trường pháp lý hiệu quả hơn, đảm bảo hơn và thay đổi mối quan hệ với các cơ quan quản lý. Có lẽ yếu tố định hướng cuối cùng phát sinh vì các hình thức chuyển đổi khác đã được thử nghiệm và không mang lại được kết quả kinh doanh như kỳ vọng. Đây là một điều hết sức kỳ lạ. Một số lượng đáng kể các tổ chức hoạt động trong tất cả các lĩnh vực và ngành dọc đã trải qua, thường rất tốn kém, quá trình chuyển đổi công nghệ hoặc chuyển đổi số đã không mang lại kết quả kinh doanh hữu hình. Trong một số trường hợp cực đoan, “chuyển đổi” đã mang lại một kết quả tiêu cực. Điều này có thể là kết quả của việc từ chối cung cấp vốn cho các sáng kiến khác, gây ra sự gián đoạn kinh doanh đáng kể trong “quá trình chuyển đổi”, hoặc đơn


giản bằng cách làm cho công nghệ trở nên phức tạp và ít linh hoạt hơn trước. Nếu như những yếu tố trên đều là những yếu tố thúc đẩy kinh tế hoặc thương mại cơ bản, thì các yếu tố khác sau đây có thể trừu tượng một chút về mặt bản chất. Định hướng có thể bắt nguồn từ một vị CEO hoặc giám đốc điều hành cấp cao, những người hiểu được tiềm năng thực sự nằm trong dữ liệu của tổ chức. Tầm nhìn chiến lược này có thể là yêu cầu phải là người chiến thắng và thúc đẩy sự chuyển đổi theo định hướng dữ liệu. Người này có thể hướng đến sự chuyển đổi trong những giai đoạn cần chuẩn bị cho tương lai hoặc để vượt lên trước đối thủ, hoặc thậm chí nhằm phá vỡ hoạt động kinh doanh từ bên trong thay vì bị phá bĩnh bởi các thế lực từ bên ngoài. Tuy nhiên, điều này thường xảy ra vì người đó đang phải giải quyết một trong năm yếu tố đã được đề cập đến ở phía trên. Cho dù được định hướng bởi yếu tố nào đi chăng nữa, các tổ chức cũng đang bắt đầu nhận ra rằng sự chuyển đổi được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố hơn là chỉ công nghệ và các nền tảng. Trong một số trường hợp, dữ liệu hoạt động như một loại dầu mỏ mới. Động cơ đốt trong chính là nền tảng, công nghệ, còn xăng dầu chính là dữ liệu. Đưa dữ liệu vào công nghệ và cung cấp một tia lửa phù hợp (con người) và năng lượng sẽ được giải phóng. Động cơ, khi đứng một mình sẽ không tạo ra được năng lượng. Bản thân xăng có thể tạo ra năng lượng với tia lửa phù hợp, nhưng năng lượng này sẽ được giải phóng một cách không kiểm soát và hỗn loạn, tạo nên một vụ nổ. Đặt dữ liệu (xăng) và công nghệ (động cơ) và một nguồn năng lượng mạnh mẽ có sự kiểm soát sẽ được giải phóng. Đừng quên rằng dữ liệu mang đến cho bạn một nguồn tài sản mạnh mẽ hơn nhiều so với dầu khí, vì bạn có thể liên tục tái sử dụng nó. Dữ liệu củng cố nền móng cho tổ chức của bạn rất nhiều để chuyển đổi, và việc không chú ý đến nó đồng nghĩa là bạn đang


xây dựng một ngôi nhà không có nền tảng rõ ràng, điều đó cũng có thể được nhưng liệu bạn có thực sự muốn nắm lấy cơ hội đó hay không? Ai nên là người định hướng? Hầu hết các chuyển đổi trong hoạt động kinh doanh ở hai thập kỷ qua đã được định hướng bởi công nghệ, và do đó bởi giám đốc công nghệ (CTO) hoặc giám đốc thông tin (CIO). Đã có nhiều sự thay đổi “được thực hiện” trong hoạt động kinh doanh khiến nhân viên cảm thấy mình không là một phần của nó: và con người thực sự rất giỏi trong việc thể hiện sự cố chấp không muốn thay đổi của mình khi họ cảm thấy như họ không có tiếng nói nào trong những gì đang xảy ra với họ. Thật thú vị khi lưu ý rằng khu vực phân phối dự án hoặc chương trình thường nằm trong các bộ phận chức năng công nghệ thông tin (IT). Công nghệ được đưa vào kinh doanh để mang lại sự chuyển đổi. Liệu điều này có mang lại hiệu quả hay không? Nếu có, tại sao nhiều chuyển đổi dẫn đầu về công nghệ không đáp ứng được kỳ vọng của doanh nghiệp, hoặc chỉ mang lại thất bại? Ngoài ra, nếu hai thập kỷ chuyển đổi theo định hướng của công nghệ đã thành công, tại sao nhiều doanh nghiệp hiện vẫn đang thực hiện các chương trình chuyển đổi? Nếu chúng ta nhìn vào kinh nghiệm của mình trong những năm 1980 (lưu ý là chúng ta sẽ không bàn luận gì về những mái tóc rối bù và ý thức ăn mặc đáng tranh cãi, mà là về IT và những gì giống như một phần của nó), thì IT thực sự là điều gì đó TO TÁT và kết quả là, rất nhiều thứ đã được tạo ra từ các tổ chức theo định hướng IT. Nếu bạn không có một bộ phận IT với đầy những người dám nghĩ dám làm trong các dự án thì công ty của bạn rõ ràng sẽ chẳng đi được đến đâu cả. Khá nhiều người hỗ trợ tồn tại trong các tầng hầm để trả lời các câu hỏi về lý do tại sao mọi


người không thể thêm một cột khác vào một bảng tính trong các tình huống mà chỉ một chút xíu nữa là chạm đến sự thoải mái của bộ phim The IT Crowd. Các bộ phận IT đã tăng gấp ba lần về kích thước và gần như trở thành lý do các công ty tồn tại - gần như. Điều thực sự xảy ra là các nhân viên IT đã trở nên quá thỏa mãn trong vai trò là ngôi sao nhạc rock của công ty và bắt đầu quên đi mục đích của tổ chức. Phần mềm và phần cứng rất thú vị, và chúng ta bắt đầu phát minh ra lý do để mua thêm thiết bị hơn là tập trung vào những gì chúng ta đang cố gắng đạt được. Thực sự chúng tôi đã cố gắng hiểu ý nghĩa của tình huống này và đặt các vai trò như các nhà phân tích kinh doanh để hình thành một dịch vụ dịch thuật giữa phía doanh nghiệp của công ty và các dịch vụ kỹ thuật, trong khi các bộ phận IT tạo ra ngày càng nhiều chức danh khác nhau để đối phó với các quy tắc phát triển. Các công ty dần đi theo định hướng IT, quên đi những gì họ đáng lẽ phải tập trung vào và thay vào đó là thực hiện những điều mới mẻ bóng bẩy. Với tư cách là một người hoạt động trong ngành này, chúng tôi nhận ra những gì đang xảy ra và đã cố gắng làm việc với doanh nghiệp để có được những điều tốt nhất từ các bộ phận khác nhau (sẽ tốt hơn nếu bạn có tổng các bộ phận hoạt động hiệu quả hơn là chỉ vài bộ phận riêng lẻ mang lại hiệu quả). Kể từ đó, người ta đã nhấn mạnh vào việc tạo ra các công ty hỗ trợ IT, nơi IT tạo ra một nền tảng cho phần còn lại của công ty hoạt động, tạo điều kiện cho họ trở nên tốt hơn. Mặc dù trong thực tế, quan tâm đến dữ liệu đúng cách là một ngành học tương đối mới, số lượng CDO đang tăng lên đều đặn và mọi người đang chuyển sang những vai trò liên quan đến dữ liệu và thông tin đồng thời với việc chúng ta tiên phong và chính thức hóa những gì chúng ta đang làm. Nếu không cẩn thận, chúng ta sẽ rơi vào cái bẫy mà IT đã từng rơi vào trong những năm 1980 – khi


đó chúng ta sẽ bắt đầu tập trung vào tất cả những điều có thể làm với dữ liệu thay vì chiến lược dữ liệu nuôi dưỡng chiến lược kinh doanh. Đặt tất cả sự tập trung của bạn vào dữ liệu là tốt nếu bạn là một công ty dữ liệu, nhưng không nên tập trung quá nhiều vào nó nếu bạn là nhà sản xuất những đôi vớ. Chúng ta thực sự biết rõ rằng các chuyên gia dữ liệu trong một công ty không phải là các ngôi sao nhạc rock, thay vào đó họ tạo ra môi trường để những người khác trở thành ngôi sao nhạc rock. Vì vậy, điều chúng tôi muốn là biến một công ty thành một công ty được kích hoạt bởi dữ liệu (data-enabled company), trong đó trọng tâm là chiến lược kinh doanh và cách thức để các chiến lược dữ liệu củng cố và hỗ trợ thực thi các chiến lược kinh doanh này. Đó là sự chuyển đổi theo định hướng dữ liệu, trọng tâm của sự chuyển đổi là dữ liệu và cách mà một công ty quản lý dữ liệu, vì vậy việc chuyển đổi là đi theo những gì dữ liệu chỉ ra. Còn nói riêng về sự chuyển đổi thì sao? Để một cái gì đó được chuyển đổi, nó phải có một sự thay đổi rõ rệt về hình thức, bản chất hoặc diện mạo – và sự thay đổi luôn khiến các công ty vô cùng lo ngại. Một cái gì đó tạo ra một sự thay đổi rõ rệt là triệt để, tương đương với một nỗi khiếp sợ, nhưng mọi người thường bị kích thích bởi ý tưởng sử dụng dữ liệu (mà họ đã sở hữu rất nhiều – có thể là sản phẩm phụ của việc tích trữ quá nhiều nhưng chúng ta sẽ giải quyết vấn đề đó trong một chương khác). Vậy thì ai nên lèo lái hoạt động chuyển đổi được kích hoạt bởi dữ liệu? Câu trả lời đơn giản là các doanh nghiệp. Nói một cách đơn giản, các đơn vị kinh doanh, cho dù doanh nghiệp đó hoạt động trong lĩnh vực điều hành, sản xuất, cung cấp dịch vụ, kỹ thuật, đầu tư, dịch vụ tài chính, nhân sự (HR), mua sắm hay tài chính. Chính các doanh nghiệp nên định hướng cho sự chuyển đổi. Trong nhiều trường hợp, tổ chức cần nhiều dữ liệu hơn, cần nhiều hiểu biết sâu sắc hơn về quyền lực, để tạo điều kiện hoặc duy trì


sự chuyển đổi. Công ty thường sẽ cần dữ liệu để trả lời các câu hỏi mà họ đang phải đối mặt. Cuối cùng, mấu chốt của sự thay đổi là làm cho công việc kinh doanh tốt hơn, hiệu quả hơn, đạt nhiều thành tựu hơn… chứ không phải là đặt vào quy trình kinh doanh một công cụ hào nhoáng mới. Vậy thì tại sao những người cam kết và tập trung vào mục tiêu đó không nên trở thành những người dẫn dắt sự thay đổi? Một câu hỏi thường được đặt ra tại các hội nghị và sự kiện bàn tròn là làm thế nào những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có thể được tích hợp và tham gia vào việc vận hành trong các tổ chức. Câu trả lời chúng tôi luôn đưa ra cho câu hỏi này là doanh nghiệp nên tham gia ngay từ đầu. Làm việc với công ty trong suốt sáng kiến hoặc dự án để biến những hiểu biết về dữ liệu trở thành một phần tự nhiên của tổ chức và được thông qua ngay từ khi bắt đầu dự án. Để thực sự cho phép điều này, một cách tiếp cận nhanh để tự thực hiện chuyển đổi theo định hướng của dữ liệu là, hợp tác chặt chẽ với doanh nghiệp thông qua một loạt các hoạt động lặp đi lặp lại nhiều lần cho đến khi đạt được trạng thái kết thúc. Dữ liệu và công nghệ dữ liệu có xu hướng tự phù hợp theo phong cách làm việc này, hướng tới các giải pháp lớn dài hạn của doanh nghiệp khi các yếu tố thông thường tăng lên. Càng thực hiện nhiều lần, càng ít chú trọng đến nó dẫn đến bạn sẽ cải thiện nó nhanh chóng hơn. Không phải mọi thứ phải được hoàn thành theo cùng một cách. Cách tiếp cận của doanh nghiệp hướng đến sự chuyển đổi dựa trên dữ liệu rất khác so với quản lý dự án dựa trên công nghệ trước đó, khác ở chỗ tổ chức sẽ cung cấp “nhà tài trợ” cho dự án. Điều này tự nó mang lại tất cả. Doanh nghiệp đang tài trợ cho việc chuyển đổi công nghệ nhưng nhà tài trợ hiếm khi có vai trò thực sự với việc chuyển đổi - thông thường là định kỳ hàng tháng và rất nhiều điều có thể xảy ra trong một tháng. Điều này nên được đảo ngược, với doanh nghiệp đóng vai trò chính trong việc hướng dẫn


thay đổi. Trong sự chuyển đổi dựa trên định hướng của dữ liệu, dữ liệu đang hỗ trợ cho việc chuyển đổi số trong doanh nghiệp để tạo điều kiện cho công ty nhận được nhiều hơn từ tài sản dữ liệu của họ. Bạn gần như có thể xem CDO là nhà tài trợ, hình thành dữ liệu và những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu trong quá trình chuyển đổi số trong doanh nghiệp. Các chức năng hỗ trợ phải được dẫn đầu bởi hoạt động kinh doanh và quan trọng nhất là lắng nghe chúng. Dữ liệu cho phép một tổ chức gắn kết với các nhà lãnh đạo dữ liệu đang lắng nghe nhu cầu và các vấn đề mà doanh nghiệp gặp phải.

Hình 1.1 Tam giác hệ sinh thái kinh doanh Tam giác truyền thống gồm có con người, quy trình và công nghệ (xem Hình 1.1) đã bị phá vỡ bởi dữ liệu.


Trong cuốn sách trước của chúng tôi The Chief Data Officer’s Playbook (Cẩm nang dành cho Giám đốc dữ liệu), chúng tôi đã đề xuất một mối quan hệ mới, như được thể hiện trong Hình 1.2.

Hình 1.2 Tam giác hệ sinh thái kinh doanh kết hợp dữ liệu Bây giờ chúng tôi hiểu rằng dữ liệu cho phép các doanh nghiệp thực sự phá vỡ mô hình này và biến đổi mô hình kinh doanh, như trong Hình 1.3, để dữ liệu là yếu tố định hướng phía sau sự chuyển đổi.


Hình 1.3 Kinh doanh và chuyển đổi hệ sinh thái dữ liệu Mối quan hệ giữa các yếu tố của chuyển đổi thay đổi một khi doanh nghiệp là yếu tố thúc đẩy và sự chuyển đổi được kích hoạt bởi dữ liệu. Như đã thảo luận ở phần trên, doanh nghiệp sử dụng dữ liệu và những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu để giúp định hình và đưa ra các quyết định về tầm nhìn chiến lược của trạng thái kết thúc sẽ diễn ra trong tương lai. Điều này đòi hỏi nhiều hoạt động lặp đi lặp lại, kiểm tra những thông tin quan trọng ẩn chứa bên trong dữ liệu, điều chỉnh chúng và các mô hình. Khi tầm nhìn trạng thái sau chuyển đổi trong tương lai phát triển thành các yêu cầu công nghệ, thì các yêu cầu về con người, những thay đổi trong quy trình sẽ được xác định và biến đổi kinh doanh sẽ được thực hiện để đạt được tầm nhìn chiến lược tại trạng thái kết thúc biến đổi. Tại thời điểm này, dữ liệu duy trì trạng thái kết thúc thông qua việc thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Sẽ có một vòng lặp phản hồi dữ liệu để có thể chạy lại quá trình biến đổi một lần nữa, điều này có thể khả thi nếu như có một cách tiếp cận


nhanh được áp dụng hoặc sẽ liên tục được hoàn thiện, mang lại những cải tiến liên tục cho doanh nghiệp được chuyển đổi. Chúng ta sẽ nói chi tiết hơn về điều này trong Chương 2. Có thể có một số tranh luận về việc liệu bộ phận chuyển đổi có nên hoạt động độc lập bên ngoài doanh nghiệp, công nghệ và dữ liệu hay không. Trong vai trò độc lập, hoạt động chuyển đổi có thể kết hợp và phối hợp nhiều chương trình là các thành phần của chương trình chuyển đổi tổng thể. Điều này có thể có giá trị như nhau, đặc biệt là trong một số tổ chức lớn hơn và phức tạp hơn. Tuy nhiên, nguyên tắc đề xuất ở đầu chương vẫn không đổi. Chuyển đổi không nên được định hướng bởi công nghệ. Quay trở lại các nguyên tắc đầu tiên, bản thân công nghệ không cho chúng ta biết thêm điều gì: nó không cung cấp những hiểu biết sâu sắc hoặc viết nên câu chuyện (chúng ta sẽ nói đến điều này trong Chương 2). Chính dữ liệu được phân phối hoặc được xử lý từ công nghệ cung cấp thông tin chuyên sâu và cho phép chúng ta kể những câu chuyện sẽ chuyển đổi doanh nghiệp.


Hiểu biết về dữ liệu – Nghệ thuật của dữ liệu Hiểu biết về dữ liệu là điều cực kỳ quan trọng để thúc đẩy chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu. Hiểu biết dữ liệu là khả năng hiểu và truyền đạt dữ liệu dưới dạng thông tin, tập trung vào các năng lực liên quan đến việc làm việc với dữ liệu. Kỹ năng này tương đối rộng, từ nhà khoa học dữ liệu có thể nắm được các tập dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc hoặc thông tin mà các công dân dữ liệu có thể hiểu, đánh giá cao và hành động theo những hiểu biết sâu sắc đó (insight) vì họ hiểu các hiểu biết sâu sắc đó đến từ đâu. Nó có một chút giống như các phương ngữ khác nhau trong cùng một ngôn ngữ: hai người có thể nói cùng một ngôn ngữ nhưng khó hiểu nhau nếu họ đến từ những nơi khác nhau. Việc có chung một nguồn gốc khiến họ có cùng một nền tảng, nghĩa là nói cùng một ngôn ngữ, nhưng họ nên cẩn thận về các sắc thái khác nhau của ngôn ngữ. Chúng tôi nghĩ rằng tất cả mọi người đều có thể chấp nhận rằng xã hội ngày nay cần phải có nhiều hơn nữa những người có “hiểu biết về dữ liệu” để hiểu được cách dữ liệu của họ đang được sử dụng và lạm dụng. Dữ liệu thường mang một giá trị giao dịch liên quan đến nó. Những công dân có kiến thức về dữ liệu sẽ hiểu được giá trị này. Một cá nhân cung cấp dữ liệu của họ cho nền tảng truyền thông xã hội và đổi lại sẽ nhận được những tiện ích của nền tảng truyền thông và cổng giao tiếp của doanh nghiệp: nhưng có bao nhiêu người thực sự hiểu những gì họ đang đăng ký? Trong một thế giới ngày càng hoạt động theo định hướng dữ liệu, một thế giới liên tục bị khai thác bởi dữ liệu, kỹ năng hiểu biết về dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng đối với mọi người – cho dù là dân thường, doanh nghiệp hay là chính phủ. Bước chuyển mình sang chuyển đổi dựa trên dữ liệu đã xảy ra nhanh đến mức nhiều bộ phận lớn của xã hội đã bị bỏ lại phía sau trong sự hiểu biết về sức mạnh của dữ liệu. Từ năm 2010, có bằng


chứng cho thấy nền dân chủ ngày càng bị phá vỡ do sử dụng dữ liệu. Có lẽ nền dân chủ đang trải qua biến đổi dựa trên dữ liệu? Trong thế giới này, mọi người đều cần phải hiểu biết về dữ liệu. Có được một mức độ hiểu biết dữ liệu cao trong toàn tổ chức cũng là điều thiết yếu cho các doanh nghiệp được kích hoạt bởi dữ liệu và từ đó trở thành chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu. Chúng ta có thể tham chiếu lại sáng kiến của M&S vào tháng 7 năm 2018 khi họ thực hiện đào tạo “những kỹ năng dữ liệu” cho hơn 1.000 nhân viên nhằm thiết lập “nhóm lãnh đạo có trình độ về dữ liệu cao nhất trong ngành bán lẻ.” “Đưa dữ liệu vào tay một số chuyên gia là một điều hữu ích, nhưng làm cho nó có sẵn trong toàn tổ chức có thể là một công cụ thay đổi cuộc chơi.” Doug Bordonaro (1 March 2018) InfoWorld Tạo ra một tổ chức hiểu biết về dữ liệu sẽ tạo điều kiện cho dữ liệu được đưa vào toàn bộ tổ chức. Hiểu biết về dữ liệu sẽ cho phép dân chủ hóa dữ liệu trên toàn tổ chức, sau đó có thể chuyển đổi quyền lực. Nói một cách đơn giản, hãy nghĩ về sức mạnh của mỗi thành viên trong một công ty, tất cả đều thúc đẩy công ty theo cùng một cách – không bao giờ nên đánh giá thấp sức mạnh của đám đông. Như bạn có thể thấy từ phổ kiến thức về dữ liệu được thể hiện trong Hình 1.4, không có riêng một loại người nào làm cho tổ chức của bạn được thúc đẩy bởi dữ liệu. Thay vào đó, cũng như chuyên gia dữ liệu của bạn, bạn sẽ cần khai thác một loạt tài năng từ những công dân dữ liệu cho đến những người nhận biết dữ liệu, đó là những người có thể làm sáng tỏ dữ liệu của bạn. Một tổ chức không sở hữu một lực lượng lao động có hiểu biết về dữ liệu sẽ gặp những thách thức trong tương lai và sẽ phải vật lộn với sự chuyển đổi. Khả năng hiểu biết về dữ liệu phải có trong


toàn bộ tổ chức từ các cấp cao nhất, ví dụ như hội đồng quản trị và đội ngũ điều hành thự hiện hoạt động quản lý đến các cấp thấp hơn như nhà xưởng và các cấp độ hoạt động khác. Không ai được được đứng ngoài lề trong việc nâng cao kiến thức về dữ liệu.

Hình 1.4 Phổ kiến thức dữ liệu Chúng ta thường nghe nói đến Tháp DIKW: dữ liệu (data), thông tin (information), kiến thức (knowledge) và trí tuệ (wisdom) (xem Hình 1.5).

Hình 1.5 Tháp DIKW


Để giúp hiểu được bối cảnh của khả năng đọc hiểu dữ liệu và tầm quan trọng của nó trong một tổ chức, chúng tôi đã tinh chỉnh kim tự tháp DIKW để trở thành Tháp kích hoạt bởi dữ liệu, mà chúng tôi nghĩ rằng nó rõ ràng hơn dưới góc nhìn của tổ chức (xem Hình 1.6).

Hình 1.6 Tháp kích hoạt bởi dữ liệu (Data-enabling pyramid) Khả năng hiểu biết về dữ liệu nằm ở tầng cao nhất của lớp dữ liệu, phía trên các lớp như dữ liệu, thông tin, và lớp kiến thức. Chúng tôi đã thay đổi tên của lớp thông tin một phần để tách nó ra khỏi IT, tránh gây nhầm lẫn với “Bảo mật thông tin và quản lý thông tin.” Lớp này được này được mô tả lại chính xác hơn hởi ba chữ ‘C’: dữ liệu đã được đối chiếu (collated), chọn lọc ban đầu (curated) và bối cảnh hóa (contextualised) để cung cấp cái nhìn sâu sắc hoặc thông tin cho doanh nghiệp. Ba chữ C (hay như chúng tôi gọi một cách đáng yêu là C3) được thực hiện bởi “các


chuyên gia dữ liệu”; bộ phận quản trị dữ liệu, kỹ sư, kiến trúc sư và các nhà khoa học. Nó giúp hiểu các lớp một cách chi tiết hơn.

Lớp 1: Dữ liệu Đây là dữ liệu thô, dữ liệu chưa được xử lý có lẽ ở dạng rất rời rạc, với rất nhiều “thông tin gây nhiễu”. Đây là dữ liệu nằm rất gần hoặc trong bộ phận công nghệ vận hành (OT – operational technology). Nó có thể đã được trích xuất nhưng ngay cả như vậy nó có thể vẫn còn ở dạng rất thô, hoặc thậm chí là rất tự nhiên. Để đạt được bất kỳ hiểu biết sâu sắc nào từ loại dữ liệu này là một quá trình rất thủ công và có thể đòi hỏi rất nhiều kiến thức và kinh nghiệm chuyên ngành. Nó thực sự sẽ được tìm thấy bằng cách nhìn vào dữ liệu, tìm kiếm thông qua các con số - phương pháp mò kim đáy biển.

Lớp 2: C3 Trong lớp này, dữ liệu được quản lý – đối chiếu, đánh giá ban đầu và bối cảnh hóa – không phải bởi kỹ sư dữ liệu mà bởi “những người vật lộn với dữ liệu” và được đưa vào một hình thức làm cho nó có thể sử dụng được bởi các nhà khoa học dữ liệu và doanh nghiệp. Trong lớp này, dữ liệu sẽ được xử lý để phù hợp với mục đích kích hoạt kiến thức.

Lớp 3: Kiến thức Lớp kiến thức là nơi các chuyên gia về chủ đề, những người có kiến thức về chuyên ngành, sử dụng dữ liệu C3 để tạo ra kiến thức và các hiểu biết sâu sắc để định hướng cho doanh nghiệp.


Lớp 4: Trí tuệ Đây là điểm xa nhất từ dữ liệu thô, nơi những hiểu biết đang được sử dụng để tạo ra một cơ thể khôn ngoan để điều hành doanh nghiệp. Nhu cầu hiểu biết về dữ liệu tồn tại ở cả bốn lớp, nhưng độ sâu và kỹ năng hiểu biết dữ liệu giảm dần khi một người tiến lên đỉnh tháp. Thường thì một tổ chức cần CDO để kể câu chuyện ở đây vì họ có kỹ năng và kiến thức trên toàn bộ kim tự tháp. Bên cạnh tất cả điều này, nhóm dữ liệu của bạn cung cấp sự linh hoạt và tương tác để giúp dữ liệu được truyền qua các lớp – hãy nhớ rằng đây không phải là một quá trình tuyến tính, bạn phải linh hoạt và di chuyển bằng cách nhảy xung quanh kim tự tháp. Hãy xem xét một ví dụ đơn giản hơn: Dữ liệu cho biết ở đây có một chiếc đèn đỏ. Thông tin cho biết rằng đèn đỏ nằm phía trên đèn vàng và đèn xanh, cả hai đèn đó đều không sáng. Kiến thức biết rằng định dạng đó là của một chiếc đèn giao thông. Trí tuệ là biết rằng bạn đang hướng đến nó và bạn phải dừng lại.

Hiểu biết về dữ liệu Thế nào là hiểu biết về dữ liệu? Do phạm vi rộng mà nó bao quát trên toàn bộ tháp, rất khó để diễn giải chính xác chỉ trong một câu. Đối với chuyên gia dữ liệu, tại đoạn cuối của phần phổ kiến thức dữ liệu chúng ta có đề cập đến những kỹ năng dữ liệu. Những


kỹ năng này sẽ bao gồm mô hình hóa dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, khả năng trích xuất, chuyển đổi và truyền tải dữ liệu để quản lý và điều chỉnh dữ liệu. Đây là những kỹ năng liên quan đến quản lý dữ liệu tổng thể và siêu dữ liệu; kỹ năng cần thiết để xây dựng danh mục dữ liệu, từ điển dữ liệu và dòng dữ liệu; khả năng và kỹ năng để trực quan hóa dữ liệu, các bảng tổng hợp và báo cáo tự động; kỹ năng mã hóa dữ liệu khoa học dữ liệu của R và Python, kỹ năng thống kê và những thuật toán xây dựng. Đây là các kỹ năng chuyên nghiệp về dữ liệu thực sự sẽ không được mong đợi ở phần chức năng của phổ kiến thức dữ liệu. Ở đầu kia của phổ, nhận thức dữ liệu sẽ là người đầu tiên hiểu rằng các kỹ năng và quy trình chuyên nghiệp mà dữ liệu này tồn tại và chúng quan trọng như thế nào. Sau đó, cụ thể hơn, là để có thể hiểu dữ liệu và thông tin đối chiếu và rút ra cái nhìn sâu sắc từ đó thay vì chỉ dựa vào “trực giác cá nhân” hay “kinh nghiệm” để đưa ra quyết định. Bất kể đang ở trình độ nào trong kỹ năng hiểu biết dữ liệu, một yếu tố quan trọng của hiểu biết về dữ liệu là khả năng kể một câu chuyện từ dữ liệu. Đây là kỹ năng kinh doanh mạnh mẽ nhất. Các nền tảng công nghệ không cung cấp bất kỳ hiểu biết sâu sắc, dữ liệu thô hoặc dữ liệu đã xử lý nào mà không kể một câu chuyện. Câu chuyện được rút ra bởi một chuyên gia về lĩnh vực đó và họ phải là người có hiểu biết về dữ liệu. Ngay cả machine learning (học máy) và AI (trí tuệ nhân tạo) cũng yêu cầu một chuyên gia về chủ đề có hiểu biết về dữ liệu, hoặc một nhà khoa học dữ liệu hiểu biết về kinh doanh, để đúc kết và kể lại câu chuyện. Cho dù hiểu biết về dữ liệu tại bất cứ tầng nào trong tháp cho thấy điều gì, thì tính năng quan trọng nhất của khả năng đọc hiểu dữ liệu phải được chấp nhận bởi bất kỳ tổ chức nào muốn áp dụng biến đổi được thúc đẩy bởi dữ liệu, tính năng đó chính là “văn hóa dữ liệu”. Một tổ chức phải xây dựng và áp dụng văn hóa dữ liệu.


Điều này có nghĩa là định ra giá trị dữ liệu trong tổ chức, quản lý, sở hữu, chia sẻ và tìm cách khai thác dữ liệu. Một nền văn hóa dữ liệu được phát triển tốt sẽ cung cấp năng lượng cho việc chuyển đổi theo định hướng của dữ liệu. “Đạt được sự hiểu biết về dữ liệu có một số thành phần. Công cụ và công nghệ là một phần của nó, nhưng nhân viên cũng phải học cách suy nghĩ nghiêm túc về dữ liệu, để họ có thể hiểu khi nào nó có ích và khi nào thì không. Và có lẽ quan trọng nhất, khả năng hiểu biết về dữ liệu đòi hỏi một nền văn hóa trong đó dữ liệu được mọi người coi trọng như một phương tiện chính để ra quyết định.” Doug Bordonaro (1 tháng 3 năm 2018) InfoWorld Bordonaro tiếp tục đề xuất rằng có bốn yếu tố tạo điều kiện cho khả năng hiểu biết về dữ liệu: 1. Truy cập rộng rãi và dễ dàng vào dữ liệu. Điều quan trọng này phải là quyền truy cập vào dữ liệu được quản lý và tin cậy. 2. Nghệ thuật lãnh đạo trong một nền văn hóa dữ liệu. 3. Một nền tảng để chia sẻ dữ liệu, quan trọng nhất là dữ liệu đáng tin cậy, được quản lý và thống nhất. 4. Tư duy phản biện.

Bởi vì hiểu biết về dữ liệu là một phạm vi rất rộng bao gồm từ các kỹ năng dữ liệu rất cụ thể, đến văn hóa và khả năng kể chuyện, thuật ngữ hiểu biết về dữ liệu có thể không phải là thuật ngữ chính xác. Phạm vi các kỹ năng và kiến thức cần có có thể được mô tả tốt hơn bởi những khái niệm như là “nghệ thuật dữ liệu”. Những nghệ sỹ giỏi nhất có kỹ năng và kỹ thuật để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, nhưng các công dân cần được trang bị đầy đủ hiểu biết để có thể đánh giá cao và coi trọng nghệ thuật


(mặc dù họ có thể không nhất thiết phải thích nghệ thuật) và có thể kể lại câu chuyện trong đó. Nếu trăm nghe không bằng một thấy, dữ liệu có thể giúp tiết kiệm được hàng ngàn từ. Trong nghệ thuật dữ liệu có thể có nhiều ngành khác nhau: khoa học dữ liệu, quản lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu... là một vài ngành tiêu biểu. Lý do chúng tôi gọi nó là nghệ thuật dữ liệu là vì mức độ sáng tạo tổng thể cần thiết để giải quyết vấn đề. Làm thế nào để một tổ chức thiết lập và duy trì văn hóa dữ liệu? Trong cuốn sách gần đây nhất của chúng tôi, chúng tôi đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết lập vai trò của CDO để mang lại kết quả này. Đây không chỉ là về việc đưa một người vào một vị trí mà nhiều hơn về việc tập trung vào trọng tâm để đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý như tài sản ở cấp độ hội đồng quản trị. Một tổ chức nhận ra rằng nó cần có một CDO là một tổ chức đang từng bước hướng tới nền văn hóa dữ liệu. Việc chỉ định một cá nhân cao cấp có trách nhiệm và chịu trách nhiệm về dữ liệu - một tài sản thiết yếu cho doanh nghiệp, là một tín hiệu rõ ràng cho cả bên trong và bên ngoài rằng công ty coi trọng dữ liệu và đang xây dựng nền văn hóa dữ liệu. Trong cuốn sách đó, chúng tôi tiếp tục đề xuất rằng một trong những nhiệm vụ và trách nhiệm chính đối với CDO là xây dựng văn hóa dữ liệu. Người dẫn dắt kiến thức về dữ liệu là CDO. Giám đốc tài chính (CFO) để mắt tới tài sản là tiền, tạo ra văn hóa nơi doanh nghiệp coi trọng nguồn tiền đó và quản lý nó, và có thể kể câu chuyện từ P&L hoặc dự báo ngân sách: CDO có vai trò tương tự đối với dữ liệu.

Tam giác dữ liệu Để một tổ chức trải qua quá trình chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu, nó phải hiểu được hệ sinh thái dữ liệu của chính


mình. Trong Chương 2, chúng tôi sẽ thảo luận về mô hình năng lực dữ liệu, tại sao nó quan trọng và làm thế nào để tiến hành đánh giá năng lực. Phần lớn quá trình đó sẽ tiết lộ hệ sinh thái dữ liệu trong một tổ chức. Tuy nhiên, trước khi chúng ta đi vào mức độ chi tiết đó, đáng để dành một chút thời gian để hiểu hệ sinh thái dữ liệu của một tổ chức trông như thế nào. Tất cả các công ty, dù họ có nhận thức được hay không và có chấp nhận nó hay không, đều có một hệ sinh thái dữ liệu. Tam giác này được tạo thành từ con người, công nghệ, quy trình, và không có gì đáng ngạc nhiên, dữ liệu. Một trong những yếu tố này có thể được xem xét lần lượt để hiểu vị trí và vai trò của nó trong hệ sinh thái dữ liệu. Hiểu đầy đủ về tam giác dữ liệu sẽ cho phép một tổ chức thực hiện đánh giá năng lực dữ liệu và nắm bắt tiềm năng của chuyển đổi doanh nghiệp dựa trên định hướng của dữ liệu. Nó thực sự giúp biết được bạn đang ở đâu để bạn biết bạn nên bắt đầu từ đâu. Công nghệ trong tam giác dữ liệu có thể khá phức tạp, nhưng chúng ta không cần quan tâm đến vấn đề này với OT ngoài việc hiểu rằng cho đến khi dữ liệu được thu thập một cách có kiểm soát và được quản lý, cần quan tâm đến chất lượng và cuối cùng nó sẽ được sử dụng để tạo ra hiểu biết sâu sắc trong hoạt động kinh doanh và trong quá trình ra quyết định, sau đó nó ít được sử dụng trong tam giác dữ liệu. Trong đó, việc xác thực và xác minh dữ liệu tại thời điểm ban đầu hoặc thu thập là rất quan trọng đối với sức khỏe của hệ sinh thái dữ liệu. Bước tiếp theo là tìm hiểu luồng dữ liệu (truyền dẫn) hoặc giao tiếp dữ liệu vào lưu trữ nó an toàn. Nếu việc truyền dẫn dữ liệu không an toàn thì dữ liệu có thể mất tính toàn vẹn hoặc khối lượng và một lần nữa sẽ ảnh hưởng xấu đến sức khỏe của tam giác dữ liệu. Hiểu được hai yếu tố cơ bản này của công nghệ trong tam giác là cực kỳ quan trọng. Những hiểu biết sâu sắc và sau đó là việc ra quyết định không thể dựa


trên nguồn dữ liệu chất lượng kém hoặc thậm chí tệ hơn là với những dữ liệu mà chất lượng dữ liệu không xác định được hoặc không thể hiểu được. Bước tiếp theo trong phần công nghệ của tam giác là lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu được lưu trữ ở đâu và lưu trữ như thế nào? Có an toàn và bảo mật không? Nó có được lưu trữ đúng nơi hay không và có sẵn để doanh nghiệp truy cập dễ dàng hay không? Như đã được đề cập tại Bordonaro, dữ liệu phải dễ dàng truy cập cho doanh nghiệp. Hiểu được cách dữ liệu có ảnh hưởng như thế nào trong tam giác là điều cần thiết. Chúng tôi đã nghe nói về các tình huống mà các tổ chức phụ thuộc vào bên thứ ba thuê ngoài để cung cấp các bộ dữ liệu mà áp đặt các hạn chế về thời gian và ràng buộc về chi phí để dễ dàng tiếp cận. Tình trạng này làm cho việc chuyển đổi doanh nghiệp dựa trên định hướng dữ liệu rất khó khăn. Thành phần tiếp theo trong yếu tố công nghệ của tam giác là các công cụ trích xuất dữ liệu để sử dụng trong doanh nghiệp - E trong ETL (trích xuất (extraction), chuyển đổi (transformation) và tải (load)). Đâu là các công cụ khai thác phù hợp cho mục đích cụ thể? Có thể trích xuất đúng dữ liệu vào đúng thời điểm không? Nếu câu trả lời là không thì sức mạnh cho chuyển đổi dựa trên định hưởng dữ liệu sẽ bị giảm. Tại thời điểm này, điều đáng nói là hệ sinh thái dữ liệu có thể có sự tách biệt giữa OT, công nghệ dữ liệu và phân tích. Các công cụ trích xuất có thể kéo dữ liệu ra khỏi OT để truyền tải vào lớp công nghệ dữ liệu. Dù sao, một khi dữ liệu được trích xuất, công cụ nào có sẵn để chuyển đổi dữ liệu và chúng có phù hợp cho mục đích định hướng cho chuyển đổi số cho doanh nghiệp hay không? Tất cả chúng ta đều bắt gặp các trường hợp và doanh nghiệp nơi mà công cụ chiếm ưu thế, cho dù có được ưu chuộng hay không, các công cụ biến đổi dữ liệu thường là XLS và Microsoft Access. Thông thường các công cụ


này được sử dụng bởi doanh nghiệp trong trường hợp không có bất kỳ công cụ thay thế hoặc phù hợp nào khác. Việc sử dụng các công cụ này có xu hướng dẫn đến các bộ dữ liệu không được kiểm soát đang được sử dụng để phân tích và ra quyết định kinh doanh, chúng thậm chí có thể không được nhóm IT hỗ trợ. Nếu chuyển đổi dữ liệu ở trạng thái kinh doanh hiện tại đang được thực hiện trong XLS hoặc Access thì chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu có thể rất khó khăn. Điều quan trọng là phải hiểu vị trí của yếu tố công nghệ trong tam giác dữ liệu, nó nằm trong tòa nhà công ty hay dựa trên công nghệ đám mây, hoặc kết hợp cả hai? Cuối cùng, tài liệu nào tồn tại xung quanh thành phần công nghệ của tam giác dữ liệu? Có kiến trúc cho dữ liệu trong OT và một dòng dữ liệu được ánh xạ trên các ứng dụng OT và IT và vào các báo cáo và phân tích hay không? Chuyển sang yếu tố dữ liệu thuần túy hơn của hệ sinh thái: liệu dữ liệu có bị chi phối, liệu chất lượng và tiêu chuẩn của nó có được hiểu hay không, nó có thuộc sở hữu và được quản lý không, và nếu câu trả lời là có thì liệu tất cả những người trong tổ chức đều thực hiện những điều trên hay không? Có được đăng ký tài sản thông tin hay không? Trong phần tử dữ liệu, ma trận của các công cụ, nền tảng và ngôn ngữ mã hóa đang được sử dụng để phát triển và phân phối các sản phẩm dữ liệu vào doanh nghiệp là gì? Các bên thứ ba nào đang được sử dụng ở giai đoạn này trong hệ sinh thái để phân tích dữ liệu? Một phần của hệ sinh thái dữ liệu được tạo thành từ nhiều quy trình được sử dụng để phát triển và phân phối đầu ra và phân tích dữ liệu cũng như các lớp đảm bảo và quản trị xung quanh các quy trình này. Con người là một phần quan trọng của tam giác dữ liệu. Ai là “tay chơi” trong hệ sinh thái dữ liệu, họ có những kỹ năng gì, vị trí của họ ở đâu trong doanh nghiệp? Họ báo cáo cho ai theo nhiệm


vụ, quản lý chuyên ngành và nghiệp vụ? Có phải người chơi được thiết lập theo cách như vậy trong tam giác mà hoạt động và dữ liệu của họ trở nên bưng bít và tách biệt? Yếu tố cuối cùng của hệ sinh thái dữ liệu là doanh nghiệp: họ cần dữ liệu và những hiểu biết sâu sắc nào và họ nhận được gì? Dữ liệu ở đâu trong doanh nghiệp và những hiểu biết sâu sắc nào đang được sử dụng và ai đang sử dụng, họ có trình độ kỹ năng và hiểu biết dữ liệu ở mức độ nào? Mức độ của văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp là gì? Xem hình 1.7. Chúng tôi gọi nó là hệ sinh thái dữ liệu vì mỗi phần có tác dụng hỗ trợ qua lại lẫn nhau và toàn bộ bị giảm đi khi thiếu bất kỳ phần nào. Tồn tại một mối quan hệ phức tạp bên trong nó, khi làm việc cùng nhau, tạo thành một tổng thể trong một số trường hợp, mọi người không còn thừa nhận các bộ phận nữa và chỉ nhìn thấy toàn bộ doanh nghiệp. Điều này tương tự như câu thành ngữ thấy cây mà chẳng thấy rừng. Nhưng chúng tôi sẽ giúp bạn nhìn thấy được cả khu rừng chứ không phải chỉ là vài cái cây đơn lẻ.


Hình 1.7 Hệ sinh thái dữ liệu Chấp nhận sự thay đổi Bất kỳ sự chuyển đổi số trong doanh nghiệp nào, để có hiệu quả và cung cấp trạng thái kết thúc, sẽ yêu cầu chuyển đổi phải được chấp nhận. Trong thực tế chuyển đổi có thể là một loạt các thay đổi nhỏ hơn mang lại sự chuyển đổi chung. Điều quan trọng nhất là tất cả đều hướng về cùng một hướng, mỗi thay đổi riêng lẻ này cần được thông qua. Bước đầu tiên để đảm bảo sự chuyển đổi là bạn phải quyết tâm ngay từ khi bắt đầu toàn bộ quá trình chuyển đổi. Điều này đòi hỏi có sự đồng lòng trong toàn bộ doanh nghiệp để chuyển đổi, một người đứng đầu cao cấp là bắt buộc. Kết nối toàn bộ tổ chức và chuẩn bị cho họ thay đổi. Có rất nhiều cuốn sách viết về việc thực hiện “chuyển đổi” và chúng tôi không muốn lặp lại những cuốn


sách ở đây. Để đảm bảo việc chuyển đổi số trong doanh nghiệp dựa trên dữ liệu thành công, doanh nghiệp nên được đặt gần trung tâm của kế hoạch và chiến lược này. Doanh nghiệp phải tham gia vào việc chuyển đổi và dẫn dắt nó, thay vì chờ nó tự đến với họ. Bước thứ hai để áp dụng thành công là thực sự hiểu được sự khác biệt giữa kỹ thuật số, công nghệ và chuyển đổi dữ liệu. Trừ khi điều này được hiểu rõ ngay từ đầu, và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thuật ngữ trên và được đánh giá đúng đắn, nếu không việc áp dụng sẽ thất bại. Trên thực tế, quá trình chuyển đổi có thể sẽ thất bại ngay cả trước khi nó đạt đến giai đoạn được chấp thuận. Giai đoạn thứ ba là hiểu hệ sinh thái dữ liệu. Làm thế nào để tất cả phù hợp với nhau? Điều này dẫn đến việc đánh giá năng lực dữ liệu, được thảo luận trong Chương 2. Ba bước đầu tiên này cho chúng ta biết rằng sự chuẩn bị và tham gia đúng đắn sẽ làm tăng cơ hội chấp nhận trạng thái kết thúc. Một phần của sự chuẩn bị dẫn đến hành động là tạo ra đội ngũ phù hợp để thiết kế, thúc đẩy và cung cấp sự chuyển đổi. Đây phải là một sự pha trộn thực sự của doanh nghiệp, bao gồm các chuyên gia ở từng lĩnh vực cụ thể, công nghệ và dữ liệu. Chúng tôi cũng sẽ bao gồm “những người có tầm nhìn” trong sự pha trộn kỹ năng rộng lớn này. Những người có khả năng nhìn xa trông rộng là những người có thể hình dung được trạng thái kết thúc và có thể nói rõ cũng như truyền đạt được tầm nhìn này. Họ cũng quan trọng như các công ty kỳ lân kỹ thuật (technical unicorn). Việc chấp nhận chuyển đổi sẽ đòi hỏi những thay đổi về văn hóa, thay đổi tầm nhìn của công ty, thay đổi và thuyết phục các nhóm lợi ích cá nhân. Chính những người có tầm nhìn mới có thể lãnh đạo điều này. Những người có tầm nhìn có thể là người sáng lập của một công ty khởi nghiệp, có thể tưởng tượng được sự đổi mới và phá vỡ, những người có thể mô tả tầm nhìn tương lai cho các nhà đầu


tư và khiến họ đầu tư. Những người có tầm nhìn có thể đối xử với các nhóm liên quan như các nhà đầu tư hoặc những người chấp nhận sớm và bán tầm nhìn cho họ. Trong mỗi nhóm rộng lớn này đều đòi hỏi những nhóm chuyên trách, sẽ cần một loạt các kỹ năng chuyên môn. Trong nhóm dữ liệu có thể bao gồm các kỹ sư dữ liệu, kiến trúc sư, nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu. Để đạt được việc chấp thuận phải có một cách tiếp cận đúng đắn để thay đổi. Nói một cách đơn giản, phải chấp nhận rằng sự chuyển đổi sẽ mang lại sự thay đổi. Chúng ta phải hy vọng nó sẽ được đưa ra để chống lại sự phản đối của “nhưng chúng tôi đã luôn luôn làm nó như thế này” - một cụm từ đảm bảo rằng sẽ khiến bất kỳ tác nhân thay đổi hợp lý nào cũng phát điên. Một số suy nghĩ nên được đưa ra cho bản chất của việc chuyển đổi sẽ được chuyển giao để cải thiện sự thành công của việc chấp thuận. Trên thực tế, sự chuyển đổi mang lại nhiều phong vị khác nhau. Có sự chuyển đổi đổi mới sáng tạo, sẽ cung cấp một trạng thái kết thúc giống như một mô hình kinh doanh tương tự như trạng thái bắt đầu nhưng cung cấp các cách thức mới để làm những công việc tương tự. Điều này mô tả phần lớn các chuyển đổi khác biệt. Hương vị của sự chuyển đổi này ít khó khăn hơn cho một tổ chức để áp dụng. Chuyển đổi đột phá sẽ thay đổi mô hình kinh doanh, thậm chí có thể thay đổi dòng doanh thu và khó khăn hơn nhiều để có được việc áp dụng. Ví dụ, Nokia ban đầu bán ủng cao su và Shell ban đầu từng nhập khẩu và mua bán vỏ sò (đó là sự thật). Kiểu biến đổi này có thể được phân phối dưới dạng một phần của công việc kinh doanh. Một ví dụ điển hình là Vodafone (công ty đã giành được giấy phép xây dựng mạng điện thoại di động đầu tiên của Anh), vốn là một công ty tách ra từ Racal, một công ty radar và điện tử được thành lập vào những năm 1950.


Điều này đặt ra câu hỏi liệu bạn có đang xây dựng một cái gì đó mới mẻ trên nền tảng của cái cũ không. Hoặc bạn có đang xem xét thay đổi toàn bộ tổ chức vào một ngày trọng đại. Có lẽ sự chuyển đổi được đưa ra như những mảnh ghép rải rác trong toàn tổ chức, đi vào các bước khác nhau trong các phần khác nhau của doanh nghiệp nhưng cuối cùng kết thúc với một bức tranh hoàn chỉnh khi toàn bộ mảnh ghép đã được hoàn thiện. Đây là một câu hỏi cần phải được đưa ra như một phần của sự chuẩn bị. Các tổ chức áp dụng tốt nhất việc chuyển đổi là những tổ chức bắt đầu quá trình mong đợi mọi thứ sẽ khác đi vào cuối quá trình. Họ có thể không hoàn toàn hiểu được hình dạng chính xác của những điều sắp tới nhưng họ đã sẵn sàng để tin tưởng vào quá trình. Các yếu tố cản trở quá trình chuyển đổi số Một trong những yếu tố cản trở sự chuyển đổi lớn nhất là không có được sự chấp thuận, trong một số trường hợp nỗi sợ thất bại của việc áp dụng là nhược điểm và đó là lý do tại sao chúng tôi dành phần trước để nói về điều này. Ngoài sự thất bại của việc áp dụng, chúng tôi xác định bảy yếu tố khác cản trở sự chuyển đổi: 1. Không có một tầm nhìn rõ ràng về trạng thái kết thúc. 2. Thiếu kinh phí cần thiết. 3. Chọn sai người. 4. Sai kỹ năng. 5. Không có văn hóa chuyển đổi hoặc không có văn hóa dữ liệu. 6. Chuyển đổi là quá khó khăn cho tổ chức. 7. Các xáo trộn khác: nội bộ hoặc bên ngoài.


Không có tầm nhìn rõ ràng về trạng thái kết thúc Nếu tầm nhìn về trạng thái kết thúc mơ hồ, không rõ ràng, không được xác định hoặc không được hiểu một cách rõ ràng, sẽ phát sinh lỗi và vết nứt trong giai đoạn chuẩn bị và tất cả sẽ quá dễ dàng để những người không tán thành ngăn chặn sự chuyển đổi. Sự thiếu rõ ràng, hoặc thất bại trong việc truyền đạt rõ ràng tầm nhìn, sẽ là một rào cản liên tục trong suốt quá trình chuyển đổi: một vết nứt sẽ dần biến từ một vết gồ ghề nhỏ trên mặt đường trở thành một ngọn núi hùng vĩ. Tầm nhìn là ngôi sao dẫn đường: nếu ngôi sao không rõ ràng và sáng tỏ thì các rào cản sẽ xuất hiện từ bóng tối. Đừng bao giờ quên rằng việc tường thuật chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu có thể rất khó khăn và đòi hỏi kỹ năng và kinh nghiệm chuyên môn.

Thiếu nguồn kinh phí cần thiết Việc thiếu nguồn kinh phí thích hợp sẽ thổi ra một lỗ hổng trong bất kỳ thay đổi hoặc chuyển đổi nào. Nó không nhất thiết chỉ là thiếu nguồn kinh phí trong những trường hợp chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu, nó đơn giản là thiếu nguồn kinh phí phù hợp. Chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu sẽ đưa doanh nghiệp và nhóm mua sắm vào lãnh thổ mới xung quanh việc xin giấy phép và mua sắm phần mềm cũng như các nền tảng. Ngoài ra, nếu chuyển đổi dựa trên dữ liệu đang được phân phối dưới dạng một loạt các quy trình lặp đi lặp lại nhanh chóng, hay là một phần của việc một mảnh ghép lớn hơn được thông qua, sẽ có những khoảnh khắc khám phá và những điểm then chốt có thể không phù hợp với các chu kỳ và mô hình tài trợ cứng nhắc.


Chọn sai người Tất cả sự chuyển đổi dựa trên con người, công nghệ và quy trình (và dữ liệu) như đã thảo luận trước đó. Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi xuất hiện con người trong các yếu tố cản trở. Chúng tôi cố tình không nhắc đến công nghệ trong các yếu tố cản trở, vì chúng tôi sẽ đề cập đến điều đó trong Chương 8. Con người cũng là một yếu tố cản trở – tương phản với các kỹ năng, sẽ được phân tích tiếp theo – đang có những người tham gia, nghiêng hẳn sang sự chuyển đổi, “những người thay đổi giả tạo”, hoặc những người “cản trở sự thay đổi” là những người không thích hợp. Nếu họ không thuận theo bạn thì có nghĩa là họ đang chống lại bạn. Đội ngũ chuyên trách việc chuyển đổi phải có đúng người, đó phải là những người có thể sống chung với sự thay đổi, hiểu được thay đổi, hiểu biết về dữ liệu và truyền đạt lại trạng thái kết thúc cùng với đam mê và tầm nhìn xa trông rộng. Trong bối cảnh rộng lớn hơn, tổ chức đang chuyển đổi cần phải có đúng người, họ là những người sẽ chấp nhận sự chuyển đổi và tham gia vào nó. Sai kỹ năng Điều này một lần nữa được đề cập ở hai lớp khác nhau. Nhóm chuyên trách chuyển đổi cần có sự kết hợp đúng kỹ năng và kinh nghiệm. Chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu sẽ cần những người có kỹ năng dữ liệu mà những kỹ năng ấy có thể là rất mới mẻ đối với tổ chức. Vì vậy, doanh nghiệp sẽ cần tuyển dụng đúng kỹ năng, nghĩa là tìm đúng người có kỹ năng phù hợp. Biết những kỹ năng đòi hỏi cần có sự lãnh đạo chuyên nghiệp. Lớp thứ hai là trong tổ chức rộng hơn. Nếu một quá trình chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu được thực hiện thì rất có khả năng doanh nghiệp sẽ cần nâng cao kỹ


năng về dữ liệu. Điều này đưa chúng ta trở lại ví dụ về M&S và khả năng hiểu biết về dữ liệu. Cũng có thể là thiếu các kỹ năng IT: nếu việc chuyển đổi dựa trên dữ liệu mang lại tư duy mới, cách tiếp cận mới và công nghệ mới thì các bộ phận khác nhau của nhóm chuyên trách cần phải đẩy mạnh các kỹ năng phù hợp. Một ví dụ đơn giản là tổ chức đã sử dụng các trung tâm dữ liệu tại chỗ và có một nhóm IT nội bộ hoặc nhóm hỗ trợ của bên thứ ba được xây dựng và trang bị để hỗ trợ tại một địa điểm. Một vấn đề có thể phát sinh với việc thiếu kỹ năng, kinh nghiệm và khả năng nếu như việc chuyển đổi dựa trên dữ liệu đang xây dựng trạng thái kết thúc dựa trên nền tảng đám mây và phần mềm dưới dạng một dịch vụ thuê từ bên ngoài (SaaS).

Không có văn hóa cho sự chuyển đổi hoặc không có văn hóa dữ liệu Thiếu văn hóa cho sự chuyển đổi và thiếu văn hóa dữ liệu sẽ nhanh chóng trở thành rào cản ngăn chặn chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu thành công. Cả hai điều này có vẻ rất rõ ràng, nhưng chúng cũng khá tinh tế. Chúng tôi đã kết nối với các tổ chức đã “nói” về một “kế hoạch biến đổi” tuyệt vời và dành thời gian cũng như nguồn lực để phát triển kế hoạch đó, và thậm chí đã bắt đầu thực hiện nó, nhưng vì tổ chức không được thiết lập, do thiếu sự lãnh đạo hoặc bị cản trở ở các cấp trung gian, kế hoạch chuyển đổi dần phai mờ và âm thầm bị lãng quên. Đã bao nhiêu lần chúng ta thấy các thương hiệu trên miếng lót chuột, cốc uống nước hoặc các mặt hàng khác gợi nhớ đến một tổ chức nào đó như một lời nhắc nhở khó chịu về một kế hoạch chuyển đổi bị lãng quên từ lâu mà nó lẽ ra sẽ thay đổi thế giới? Một số tổ chức đã


phạm lỗi liên tiếp trong khía cạnh này, và thường thiếu hoàn toàn sự tự nhận thức hoặc hồi ức của công ty ở cấp quản lý. Bộ nhớ vẫn tồn tại ở các cấp thấp hơn trong tổ chức, được thể hiện trong cụm từ “ồ, chúng tôi đã thử điều này trước đây và nó đã không hiệu quả”. Chuyển đổi là công việc quá khó khăn cho tổ chức Đây là một trở ngại rất khó để vượt qua và được dẫn dắt bởi một vài lực lượng ngầm. Đầu tiên, tổ chức này đang bận rộn để sống sót đến nỗi không có thời gian hay tài nguyên cho việc chuyển đổi. Thứ hai là họ không nghĩ rằng dữ liệu có ích cho họ. Điều này có nghĩa là họ không nhận thức được, hoặc thậm chí không nhìn thấy các cơ hội và dữ liệu đối với họ là một điều quá khó khăn, quá xa vời. Các xáo trộn khác: từ trong nội bộ hoặc ở bên ngoài Yếu tố cản trở cuối cùng là sự gián đoạn, có thể là từ bên ngoài hoặc ở bên trong. Cả hai có thể được giải quyết theo cùng một cách. Một chương trình chuyển đổi có thể bị đe dọa bởi cả lực lượng làm gián đoạn từ bên ngoài và bên trong, làm cho tầm nhìn chuyển đổi theo hướng không mong muốn, lỗi thời hoặc không còn phù hợp. Đúng là có một số thứ mà bạn chỉ có thể chuẩn bị (thông thường chúng là một tập hợp các sự kiện dẫn đến cơn bão dữ dội mang lại những lỗ đạn tung tóe khắp nơi hơn là chỉ một sự kiện riêng lẻ: bạn có xu hướng chuẩn bị cho một sự kiện nào đó, nhưng chính một đống thứ cùng xảy ra một lúc mới làm bạn ngạc nhiên). Đây là những rào cản khó khăn nhất để chuẩn bị, bởi bản chất của chúng là những kẻ gây rối.


Chúng ta cũng cần dành một chút thời gian để nói về hai loại nhân vật rất khác nhau mà bạn sẽ gặp trong hành trình chuyển đổi dựa trên dữ liệu của mình: Kẻ chống đối và anh hùng dữ liệu. Chúng tôi luôn muốn bắt đầu với phía tiêu cực và kết thúc ở bên tích cực. Vì vậy, đầu tiên hãy nói về những kẻ chống đối dữ liệu. Họ là những linh hồn hạnh phúc, những người không mong muốn có bất kỳ sự chuyển đổi nào xảy ra, vì bất kỳ lý do gì, và chúng ta sẽ xem xét sâu hơn về họ ở Chương 6. Tuy nhiên, họ không đồng hội đồng thuyền với chương trình chuyển đổi này. Thậm chí tệ hơn là họ có thể hỗ trợ đồng thời với việc thực hiện các hoạt động phá hoại bên trong. Điều này đã xảy ra với chúng tôi tại một công ty. Một thành viên của ban điều hành lẽ ra phải là người ủng hộ (thực tế họ có trách nhiệm với dữ liệu, điều đó khiến cho chúng tôi hoàn toàn bất ngờ với thái độ của họ) đã ủng hộ công khai trong ủy ban điều hành nhưng đã tiêu tốn rất nhiều năng lượng để làm suy yếu bất kỳ hoạt động thay đổi nào. Giám đốc điều hành trong công ty ấy đã tổ chức rất nhiều cuộc họp với các cá nhân riêng lẻ, đặt ra các câu hỏi chỉ đạo và nói chung là nhằm làm xáo trộn một cách tiêu cực hành trình dữ liệu. Điều này chỉ được đưa ra ánh sáng khi một trong những thành viên hội đồng quản trị khác quyết định rằng nó đã đi quá xa và đề cập với chúng tôi như một mối lo ngại. Hậu quả là chúng tôi đã phải theo đuổi rất nhiều công việc hoàn toàn không cần thiết để đưa chương trình về đúng hướng. Khi nó cuối cùng đã được giải quyết, chúng tôi xác định rằng tất cả là do quan điểm cá nhân, đó là khía cạnh đáng thất vọng nhất của nó. Tìm hiểu về những người như vậy là rất quan trọng để bạn có thể thay đổi họ thành một người có tư duy tích cực hơn hoặc ít nhất là thành một người trung lập. Điều đó cũng cho thấy rằng, những anh hùng dữ liệu là các siêu sao của bạn, họ là những người trong tổ chức, những người “nhận” được dữ liệu. Có lẽ họ đã đối đầu với các trở ngại trong


công ty để chiến đấu một cách cô độc trong trận chiến dữ liệu, tạo ra những chính sách cho các khu vực riêng của họ, nhưng có thể không được kết nối vì họ không có được quan điểm bao quát trên toàn công ty cho phép họ làm như vậy. Những người này cung cấp cho bạn giá trị kinh doanh ngay lập tức, họ cam kết, đam mê và một nguồn lực rất hữu ích. Tuy nhiên, điều đầu tiền mà họ có thể sẽ là một TLC (Tool Command Language - công cụ phiên dịch giúp mọi người hiểu họ), vì họ đã ở trong vùng hoang dã dữ liệu bị cô lập của riêng mình quá lâu, nhưng họ có thể là nguồn lực mạnh mẽ nhất trong tương lai.


CHƯƠNG 2 HIỂU VỀ XUẤT PHÁT ĐIỂM CỦA BẠN Hiện nay chúng ta đang được tiếp cận với nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, chất lượng dữ liệu đã trở thành một chủ đề phức tạp và gây ra nhiều tranh cãi vì thông tin không phải lúc nào cũng đáng tin cậy. Đâu là giới hạn cho lòng tin? Không dễ để đưa ra câu trả lời vì nó còn phụ thuộc vào khối lượng thông tin và cách sử dụng thông tin của mỗi người. Từ rất lâu, Mark Twain đã nói rằng, “Khoa học là những điều rất thú vị. Người ta có thể đưa ra hàng tá phỏng đoán từ một thực tế nhỏ bé.” Nói cách khác, tùy thuộc vào cách thức chúng ta sử dụng dữ liệu mà chúng ta có thể thu hoạch được nhiều kết quả khác nhau. Nếu chúng ta không dừng lại để chốt lại các vấn đề đã kết luận thì quá trình ngoại suy có thể dẫn ta tới rất nhiều hướng đi khác nhau, thậm chí xung đột với nhau. (Tất nhiên, Mark Twain cũng nói rằng, “Thông tin cũng như rác. Trước khi thu thập chúng, chúng ta cần phải biết sẽ làm gì với chúng.” Chắc hẳn sẽ có rất nhiều nhà khoa học dữ liệu sẽ phản đối điều này nhưng có lẽ chúng ta sẽ bàn đến vào một dịp khác.) Chương này nói về việc xác định điểm khởi đầu. Mục đích là để bạn hiểu được vị trí hiện tại của mình, từ đó bạn có nền tảng vững chắc để xây dựng các kế hoạch và có thể nhìn toàn cảnh vấn đề của mình. Chương này cũng nói về việc xác định mục tiêu mà


bạn đang cố gắng hướng đến – điểm bắt đầu và đích đến của tấm bản đồ kho báu. Như một nhà thám hiểm dữ liệu, bạn biết rằng có một xác tàu đắm thực sự có giá trị nằm ở đâu đó trong lòng đại dương. Nhiệm vụ của bạn là xác định vị trí của con tàu, tìm hiểu địa hình xung quanh để tìm đường tới kho báu. Lúc này, chỉ có bạn mới có thể quyết định sẽ làm gì và đạt được điều gì từ nỗ lực của mình. Xin hãy nhớ rằng: những câu hỏi ngớ ngẩn nhất chính là những câu hỏi mà bạn giữ ở trong đầu không nói ra! Cũng đừng ngại ngần kiểm tra lại hiểu biết của mình. Những người khác nhau có thể dùng thuật ngữ giống nhau để chỉ những thứ khác biệt. Chúng tôi đã từng gặp những dự án thất bại chủ yếu vì những hiểu lầm nhỏ khi người ta tưởng rằng họ đang thảo luận về cùng một sự việc nhưng thực tế lại khác xa nhau. Họ không buồn dành thời gian để tìm hiểu xem nền tảng suy nghĩ của họ có giống nhau hay không. Lúc đó, sự khác biệt không phải như giữa quả “táo” và quả “lê” mà có khi là sự khác nhau giữa những quả “táo” và con “đười ươi.” Chúng ta muốn khơi dậy trí tò mò của mọi người về dữ liệu mà họ có. Cũng như sự tò mò của đứa trẻ con, mà bạn không thể biết sẽ nảy sinh ra câu hỏi gì nhưng lại vô tình tìm được đáp án rất thú vị về những thứ mà thậm chí bạn chưa bao giờ nghĩ tới. Những câu hỏi sẽ thúc đẩy chuyến hành trình dữ liệu. Vậy làm sao để đo lường các kết quả (cả tốt và xấu) để từ đó khơi dậy các cuộc tranh luận và đưa ra các phản ứng chủ động linh hoạt?


Trước mặt là một tờ giấy trắng, chúng ta nên bắt đầu từ đâu? Thực ra không hẳn là chúng ta chỉ có một tờ giấy, đó có thể là một kho báu. Có rất nhiều điều lôi cuốn sự chú ý của chúng ta, các dự án, người hùng hay tội phạm thông tin, chính trị, rủi ro, vấn nạn, cơ hội và hàng núi kỳ vọng cần phải giải quyết. Những điều đó tạo ra hạ tầng công nghệ, thái độ và bối cảnh – cũng chính là vốn liếng cho chúng ta khởi nghiệp. Bước đầu tiên là đánh giá mức độ trưởng thành của dữ liệu để giúp bạn hiểu được bức tranh toàn cảnh, định vị doanh nghiệp của mình đang ở đâu và tìm điểm bắt đầu trên bản đồ. Đánh giá mức độ trưởng thành dữ liệu là một công cụ kỳ diệu trong bộ đồ nghề của bạn. Nó không chỉ là một công cụ thiết yếu để hiểu bức tình trạng tổng thể của doanh nghiệp trước khi bạn bắt đầu (hoặc từ khi bạn có cơ hội bắt đầu quá trình) mà còn hữu ích trong quá trình tiến hành vì bạn sẽ sử dụng công cụ này như một thước đo sự tiến triển. Có nhiều thay đổi bị thất bị do người ta không dành thời gian định vị doanh nghiệp của mình. Đi theo con đường định hướng dữ liệu là bạn đang thay đổi vị trí của doanh nghiệp mình. Ví như chỉ là một con sâu bướm cũng tốt rồi nhưng để phát huy được tiềm năng thực sự, nó phải hóa thành bướm. Mặc dù chúng tôi không cho rằng có thể biết trước mọi việc (hiển nhiên là không thể) nhưng chúng tôi đề xuất nên dành thời gian để hiểu công ty bạn đang đứng ở đâu trong các yếu tố qua trọng liên quan đến cách nó xử lý dữ liệu, khi đó khả năng thành công của bạn sẽ tăng cao.


Ngoài ra, việc này sẽ cung cấp thước đo kết quả những việc bạn đã đang làm và những khác biệt đã được tạo ra (bạn sẽ biết những thay đổi này có giá trị hay không). Một trong những khó khăn khi bạn muốn thực hiện bất kỳ sự thay đổi nào đó là cho mọi người thấy lợi ích của nó vì nếu không sẽ rất dễ khiến cho doanh nghiệp lo ngại về tính đúng đắn của việc thay đổi. Các cổ đông và khách hàng quá cẩn trọng có thể sẽ muốn kiểm soát rất nhiều thứ và khiến những chương trình của bạn trật đường ray nếu như bạn không thuyết phục được họ. Một cách đơn giản để làm họ hiểu rằng bạn đang chèo lái doanh nghiệp đúng hướng đó là cho thấy thước đo kết quả - cũng chính là sử dụng công cụ đánh giá mức độ trưởng thành mà chúng tôi đã giới thiệu. Chúng ta sẽ bàn về cách áp dụng sau. Dưới đây là một số điểm cần phải nhớ khi bạn thực hiện mô hình trưởng thành: • Mỗi một sự tương tác đều là một cơ hội kết nối. Vì vậy, bạn hãy tận dụng chúng. Chuẩn bị đầy đủ hiểu biết về động lực, các lĩnh vực doanh nghiệp quan tâm và về cách thức mà cuộc cách mạng dữ liệu trong doanh nghiệp sẽ giúp giải quyết vấn đề các vấn đề đó. Không ai trong doanh nghiệp đứng ngoài cuộc cách mạng này. Chúng tôi sẽ phát triển thêm chủ đề này trong tiến trình của cuốn sách. • Không phải mọi người bạn gặp đều sẽ ủng hộ hay tỏ thái độ tích cực về những điều bạn đang cố gắng làm. Với những


người này, bạn nên tìm hiểu vị trí của họ trong doanh nghiệp để từ đó quyết định xem có cần bỏ công sức để thay đổi họ hay không. • Nếu họ có thái độ tích cực, cũng đừng cho rằng họ sẽ luôn như vậy mà bạn hãy tiếp tục kết nối với họ và đảm bảo có được sự ủng hộ ở mức độ phù hợp của họ. • Tận dụng mọi cơ hội để thay đổi thái độ của mọi người về dữ liệu! Các thành phần chính của mô hình trưởng thành gồm: • Chiến lược - các tổ chức “trưởng thành” thường có tuyên bố về tầm nhìn. Đó là định hướng phát triển mà ban lãnh đạo xây dựng gồm một chiến lược kinh doanh để thông báo và cung cấp các nguyên tắc cho các chiến lược chi tiết liên quan đến các lĩnh vực then chốt của tổ chức trong đó có chiến lược dữ liệu của bạn. • Quản trị doanh nghiệp – liệu các nguyên tắc chủ chốt của hệ thống quản trị doanh nghiệp có hiện hữu và được vận dụng tốt hay không? Chúng được vận hành riêng biệt với nhau hay cộng hưởng toàn diện với nhau? Các hoạt động đảm bảo có liên quan và phù hợp liệu có được áp dụng thường xuyên và mang lại hiệu quả hay không? Quản trị nên bao gồm hoạt động đảm bảo và tuân thủ.


• Ban lãnh đạo và sự hậu thuẫn – có nhân sự cấp cao nào trong tổ chức hiểu được tầm quan trọng và đánh giá cao điều bạn làm hay không? Họ sẽ hậu thuẫn để đảm bảo bạn có đủ thời gian để chứng minh giá trị đích thực mà bạn đang cố gắng mang lại? • Khuôn khổ (framework), quy trình và công cụ - tổ chức của bạn có khuôn khổ hoạt động phù hợp để gắn kết các công việc của bạn với nhau không? Làm cách nào để các chính sách luôn cập nhật và đảm bảo chúng đi đúng hướng? Các công cụ bạn được tiếp cận có hỗ trợ được bạn không hay lại là trở ngại? Bạn đang có bao nhiêu hệ thống liên quan đến dữ liệu và mọi người sử dụng chúng đúng cách hay không? Bạn có hiểu vòng đời thông tin trong tổ chức của mình không? • Các chính sách – bạn có các chính sách, tiêu chuẩn, quy trình… phù hợp để mọi người trong tổ chức đạt được mục tiêu hay không? Các hướng dẫn của bạn có rõ ràng, nhất quán và dễ thực hiện hay không? Bạn có sẵn một khuôn khổ kết nối các chính sách với nhau không? • Rủi ro thông tin – bạn có xác định đúng rủi ro và mức độ rủi ro thông tin hay không? Bạn có hiểu mức độ rủi ro của doanh nghiệp không? Các công cụ hiện có có giúp bạn quản lý và giảm thiểu các rủi ro này một cách thích hợp hay không? • Kiến trúc – bạn có hiểu cách sử dụng thông tin trong toàn tổ chức không của mình hay không? Làm sao để vượt qua các


rào cản thông tin giữa các bộ phận trong doanh nghiệp? Bạn đã phác họa được bản đồ thông tin chưa? Trách nhiệm của từng người trong từng khu vực của bản đồ như thế nào? • Cơ cấu tổ chức, vai trò và trách nhiệm – vai trò có được xác định rõ ràng và thống nhất trong tổ chức hay không? Bạn có xây dựng một đội ngũ thúc đẩy dữ liệu trong tổ chức không? Đã xác định được ai giữ vai trò quản lý và đảm bảo thông tin trong các miền dữ liệu khác nhau hay chưa? Có một ủy ban thường trực được cấp quyền quyết định các vấn đề về dữ liệu và thông tin hay không? • Kỹ năng – Đã có sẵn loại kỹ năng nào để hỗ trợ tổ chức đạt được mục tiêu và mức độ kỹ năng đó như thế nào? Có các chương trình đào tạo tại chỗ cho các chuyên viên dữ liệu và thông tin cũng như cho toàn bộ tổ chức hay không? • Đo lường - trước hết, bạn có đang đo lường tiến độ, hiệu quả, báo cáo về các lợi ích ở cấp độ doanh nghiệp không? Tiếp theo, bạn có đang đo lường kết quả việc định hướng các hành vi mong muốn trong văn hóa chú trọng dữ liệu? • Hành vi bảo vệ thông tin – bạn có đánh giá cao dữ liệu bạn có và hiểu được vai trò của chúng không? Một chỉ số đánh giá vấn đề này là số tiền bạn đã sử dụng để có được dữ liệu và sử dụng trong khoảng thời gian bao lâu? Liệu bạn có đầu tư ít quá hoặc đã đầu tư đủ nhưng không thành công? Và tại sao có kết quả như vậy?


• Công nghệ - Công nghệ thường đi kèm với chi phí rất lớn, một số chi phí có thể không dễ điều chỉnh hoặc khi bạn bắt đầu khai thác, nhân viên của bạn có thể bị choáng ngợp bởi nhiều phiên bản và nhiều loại phần mềm. Khía cạnh quan trọng nữa của mô hình trưởng thành là xây dựng các mức độ của mô hình. Mức độ 0- Không có nhận thức. Chúng tôi biết rằng thường thì không đến mức là con số 0 nhưng sẽ thật ngây thơ nếu không ý thức được rằng trong nhiều trường hợp các tổ chức thậm chí còn không biết họ phải nghĩ về điều gì – chúng ta đều có lúc như vậy, như người ta thường nói những gì không biết coi như không tồn tại! Bảng tính ở nơi nào thì nơi đó Excel thống trị! Mọi người đang lấy dữ liệu từ nhiều nơi và chỉnh sửa chúng mà không nghĩ tới liệu người khác có cần hay không – về cơ bản thế giới thông tin hiện nay vận hành không theo quy tắc nào. Mức độ 1 – Có nhận thức. Không có các quy trình thêm ngoài các quy trình theo quy định của pháp luật và quy định của ngành; chỉ nỗ lực khi nào được yêu cầu với mức độ tin cậy rất thấp. Mức độ 2 – Có phản ứng. Một số quy trình đã manh nha nhưng không được theo dõi và thực hiện thường xuyên; việc kiểm tra chất lượng thông tin chỉ được thực hiện khi bị yêu cầu; đã nhen nhóm ý tưởng xây dựng các tiêu chuẩn nhưng


thường để đối phó với vấn đề đã phát sinh hoặc rò rỉ thông tin trực tiếp. Mức độ 3 - Chủ động. Các quy trình được phát triển bởi các chuyên viên thông tin nhưng họ bị giới hạn về thẩm quyền; đã khởi động các chương trình quản lý dữ liệu gốc và manh nha việc quản trị dữ liệu phi cấu trúc. Mọi thứ bắt đầu tiến bộ hơn nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm. Mức độ 4 – Được quản lý. Có cơ cấu tổ chức quản trị thông tin, có chức năng ở cấp doanh nghiệp, các chuyên viên và phụ trách phối hợp với nhau; đã phát triển một cơ chế phù hợp được truyền thông và đảm bảo. Mức độ 5- Tối ưu hóa. Gần như tất cả tài sản thông tin đều được lưu trữ, bao gồm các nguồn bên ngoài và bên trong, thông tin được phân quyền và tạo giá trị. Dữ liệu chuyển đổi được sử dụng cả bên trong và bên ngoài giúp tổ chức đạt được kết quả tốt hơn. Tổ chức xây dựng được sự hợp tác bền chặt với khách hàng và nhà cung cấp, mạng lưới thông tin đáng tin cậy và nhanh nhạy hơn. Bức tranh bạn nên hướng tới là bảng 2.1. Có thể không hẳn là bảng này, điểm số không quá đẹp nhưng vì là bước đầu tiên nên bạn cần đánh giá thật sát với thực tế.


Bảng 2.1 Ví dụ về một mô hình mức độ trưởng thành thông tin Thành phần

Điểm số

Thành phần

Điểm số

Chiến lược

2

Kiến trúc

1

Quản

trị 1

doanh nghiệp

cấu

tổ 1

chức

Lãnh đạo

2

Kỹ năng

0

Khuôn khổ

0

Đo lường

1

Chính sách

1

Hành vi

0

Rủi ro

2

Công nghệ

1

Bảng 2.2 Mô hình trưởng thành thông tin tổng hợp Thành phần

Điểm số

Thành phần

Điểm số

Chiến lược

2.06

Kiến trúc

1.93

Quản

trị 1.9

doanh nghiệp

cấu

Tổ 1.46

chức

Lãnh đạo

2.2

Kỹ năng

1.6

Khuôn khổ

1.6

Đo lường

1.53

Chính sách

2.46

Hành vi

1.8

Rủi ro

2.4

Công nghệ

1.86


Chúng tôi đã thực hiện nghiên cứu trên nhiều công ty trên thế giới và mặt bằng mức độ trưởng thành chung như bảng 2.2 Như bạn có thể thấy từ hình này, phải đi một chặng đường rất xa nữa để gặt hái được thành quả lớn từ dữ liệu. Không quan trọng là bạn bắt đầu từ đâu mà quan trọng là bạn phải bước đi và từ đó tiếp tục bước tới. Một con rùa không ngừng bước đi sẽ luôn luôn vượt qua con thỏ đang ngủ say. Chúng tôi biết sẽ tốt hơn nếu đưa cho bạn một danh sách các câu hỏi vì vậy chúng tôi đã lồng ghép một số câu hỏi mẫu ở mỗi phần trong cuốn sách. Hãy sử dụng các câu hỏi này trong từng vấn đề tương ứng trong sách. Tuy nhiên, chúng tôi chắc chắn rằng không có giải pháp nào vẹn toàn cho tất cả. Mục đích chính của việc đánh giá mức độ trưởng thành không phải là để bạn có thể so sánh mình với các công ty khác mà là để bạn định vị đúng doanh nghiệp của mình và những tiến bộ bạn đã đạt được. Vì vậy không có gì lạ nếu như một số câu hỏi bạn sẽ thấy quan trọng hơn những câu hỏi khác. Khi sử dụng các mô hình rất dễ rơi vào trường hợp cố ép tổ chức của mình vào một mô hình nào đó mà không hiểu mục đích của mô hình là gì và điều chỉnh mô hình để thực sự hữu ích với bạn. Một khía cạnh khác cần quan tâm là có thể hợp nhất các lĩnh vực nào với nhau. Chúng ta đã đảm bảo không bỏ sót các thành phần quan trọng và tất cả thành phần đều được bao quát. Tuy nhiên, với một tổ chức đã trưởng thành và hiểu rõ hệ thống quản trị tổng thể thì chúng ta có thể hợp nhất các chính sách vào phần


khuôn khổ. Ngược lại, nếu bạn tự cảm thấy đang có xuất phát điểm rất tệ thì hãy xem xét từng yếu tố thật cẩn thận. Chúng tôi không chủ đích đưa ra nguyên tắc và bạn cũng không nên như vậy bởi vì các tổ chức rất khác nhau. Chúng ta hãy dành thời gian xem xét từng yếu tố của mô hình trưởng thành để hiểu rõ hơn về những gì bạn sẽ xem xét và loại câu hỏi mà bạn cần hỏi cho mỗi yếu tố. Chiến lược

Các tổ chức trưởng thành thường có tuyên bố về tầm nhìn. Đó là định hướng phát triển mà ban lãnh đạo xây dựng gồm một chiến lược kinh doanh để thông báo và cung cấp các nguyên tắc cho các chiến lược chi tiết về các lĩnh vực then chốt của tổ chức trong đó cần có chiến lược về thông tin. Ưu tiên số 1, trước khi nghĩ đến xây dựng chiến lược dữ liệu (chắc chắn bạn cần có chiến lược), hãy đảm bảo bạn hiểu chiến lược kinh doanh. Hướng đi của doanh nghiệp là gì, các đối thủ


chính là ai, các mối đe dọa trong kinh doanh trước mắt là gì, bạn đang làm gì và muốn thay đổi điều gì? Lúc này vai trò của kích hoạt dữ liệu quan trọng hơn là định hướng dữ liệu. Nếu tổ chức mới khởi nghiệp thì dùng thuật ngữ định hướng dữ liệu là phù hợp. Tuy nhiên, phần lớn trường hợp là chúng ta cố gắng thay đổi trạng thái hiện tại của một tổ chức đã tồn tại lâu dài nên dùng thuật ngữ “kích hoạt” dữ liệu sẽ hợp lý hơn. Dữ liệu là nền móng của tổ chức và tổ chức đã tồn tại một thời gian dài, vậy bạn muốn làm điều gì khác biệt, dữ liệu sẽ KÍCH HOẠT sự thay đổi như thế nào? Bạn cần hiểu mức độ trưởng thành của chiến lược dữ liệu và chiến lược này có bao gồm những điều có ý nghĩa với tổ chức hay không? Nếu bạn là một công ty truyền thống gồm nhiều bộ phận phức tạp thì chiến lược này có phù hợp không? Hoặc nếu bạn mới khởi nghiệp thì chiến lược này có đưa ra một mô hình quản trị giúp bạn từng bước đạt được mức độ trưởng thành cao hơn không? Nếu bạn là người mới trong cuộc chuyển đổi thì bạn nên xây dựng chiến lược dữ liệu trong mối tương quan với các chiến lược khác hay xây dựng nó một cách độc lập? Đừng bỏ qua bất kỳ vấn đề gì và đừng tìm hiểu qua loa. Chúng tôi đã từng tán thành một chiến lược kinh doanh mà chỉ tới khi hỏi rõ chúng tôi mới biết rằng nó mới manh nha trong đầu của người nói mà thôi. Hãy tập trung vào chiến lược kinh doanh, và nếu bạn là một lãnh đạo cao cấp trong tổ chức, và nếu tổ chức của bạn chưa có


chiến lược, hãy đưa ra ý tưởng và hỗ trợ xây dựng nó, làm mọi việc cần thiết để lôi kéo mọi người tham gia xây dựng chiến lược. Có thể bạn có một chiến lược dữ liệu tốt nhất trên thế giới nhưng nếu bạn không biết tổ chức của mình đang cố gắng đạt được mục tiêu gì thì bạn vẫn nằm trong vòng luẩn quẩn mà thôi. Vòng tròn này có thể quay nhanh và đẹp mắt nhưng rồi bạn sẽ giống như một chú mèo chạy theo cái đuôi của mình vậy. Ngồi than thở sẽ không giúp bạn giải quyết được vấn đề. Một trong những điều tiếp theo phải làm ngay để tìm hiểu về chiến lược là bạn không phải giải quyết mọi việc ngay từ đầu. Thực ra chúng tôi khuyến khích bạn không làm như vậy. Bạn không nên tự cho là vì mình đang đưa tổ chức đi đúng hướng nên ngay từ đầu mình phải biết tất cả. Có thể bạn sẽ cần điều chỉnh hướng đi mà mọi người đang hướng tới. Liệu chiến lược dữ liệu mà bạn đang có là một chiến lược dài hạn, hay là sẽ được cập nhật theo thời gian? Chiến lược của bạn có đủ sự linh hoạt để hỗ trợ và thúc đẩy tổ chức phát triển không? Việc hiểu được tổ chức đang ở vị trí nào trên cán cân rủi ro – lợi ích và điều tổ chức của bạn cần là điều rất quan trọng – hai điều này không phải lúc nào cũng giống nhau, thực tế, chúng thường khác nhau. Các công ty thường có định hướng tiến lên và cố gắng tối đa hóa lợi nhuận. Điều này không có gì xấu, đó là động lực để con người làm việc. Tuy nhiên, điều này có nghĩa là nếu như hỏi nhân viên rằng họ muốn gì thì họ có xu hướng tập trung vào những thứ mang lại nhiều tiền hơn hoặc giúp họ trông


bảnh hơn. Nó không hẳn hợp mốt, nhưng đừng quên rằng nếu bạn giữ được nhiều tiền hơn thì bạn cũng có thể “tạo ra tiền” nhiều hơn. Henry Ford đã nói, “Khi tôi hỏi mọi người họ muốn gì, họ đã nói muốn ngựa chạy nhanh hơn.” Câu nói này thường được sử dụng khi chúng ta thực sự muốn thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo nhưng chúng tôi tin rằng nếu bạn hiểu câu nói này một cách đơn giản nhất thì vấn đề ông ấy muốn giải quyết chỉ là làm sao để đi từ điểm a đến điểm b. Đây là một câu hỏi khác và câu hỏi bạn đưa ra có thể gợi ra những câu trả lời rất khác nhau vì vậy hãy tóm gọn chiến lược của bạn để đưa ra đúng vấn đề. Chúng tôi áp dụng nhiều lần câu nói của Ford và nó sẽ thực sự giúp bạn xác định được nền tảng đúng đắn. Công trình dữ liệu của bạn sẽ không thể trường tồn nếu không có nền móng vững chắc – vậy chiến lược dữ liệu của bạn có tính tới rủi ro và lợi ích không? Bạn có nghĩ tới những điểm nào cần nhanh chóng đạt được để giúp thể hiện giá trị dài hạn của bạn? Lúc này, điều cần nhất là sự cân bằng. Đừng để tổ chức của bạn quá sa đà vào bất cứ định hướng nào vào lúc khởi đầu này. Nhưng khi bạn nghĩ rằng bạn đã sẵn sàng để thực sự thúc đẩy giá trị, thì những điều đó nên được bao gồm trong chiến lược. Nếu bạn cảm thấy điều đó quan trọng thì bạn đã nghĩ về cách làm việc với các nhà cung cấp và đối tác chưa? Bạn nghĩ như thế nào về insource và outsource, hiện tại công ty của bạn đang thực hiện như thế nào và tương lai ra sao? Có rất nhiều sáng kiến hay và sự hợp tác tốt giữa các tổ chức, các học viện và chính phủ. Vậy chiến lược của bạn có tính đến vấn đề này không?


Sẽ là vô nghĩa nếu xây dựng một chiến lược xa rời thực tế của tổ chức. Nếu tổ chức của bạn từng có kinh nghiệm tồi tệ với outsource thì không lý gì bạn lại xây dựng chiến lược về outsource. Kết quả là chiến lược sẽ bị phản đối và bạn càng mất nhiều công sức để giải quyết vấn đề. Cho dù chiến lược là đúng đắn đi nữa thì việc áp đặt chiến lược đó cũng không giúp giải quyết vấn đề vì lúc này thời gian là tất cả. Chiến lược của bạn có xem xét đến các vấn đề đang diễn ra bên ngoài không? Luôn có một quy định hay cơ chế quản trị bên ngoài nào đó cần được xem xét nhưng tôi đang nói về những bất ổn rộng lớn hơn trong thị trường, liệu các vấn đề đó đã được tính đến hay chưa? Có những mối đe dọa hoặc cơ hội nào ở phía trước mà bạn cần chú ý không? Hãy nghĩ về những lĩnh vực phức tạp, kênh phân phối, sự đa dạng và quy mô – những thứ mà bạn tuyên bố muốn tích hợp và khai thác tối đa giá trị. Bây giờ, bạn đã có vô cùng nhiều thứ phải nghĩ đến khi xây dựng một chiến lược và nếu bạn cố gắng và muốn bao quát tất cả trong một văn bản thì có lẽ bạn sẽ cần viết lại các tác phẩm của Shakespeare – một việc làm khó khăn để truyền cảm hứng cho tổ chức của bạn. Đó là lý do bạn cần phải xem phần nào là quan trọng hơn với bạn và sẽ giúp tạo ra ánh sáng dẫn đường cho tổ chức. Tất cả điều bạn phải làm là viết nên câu chuyện với một mạch dẫn chặt chẽ – ở đó xác định rõ vai trò của từng người trong việc thúc đẩy sự phát triển của tổ chức. Giống như với một chiếc ô


tô, mỗi bộ phận đều quan trọng nhưng để chiếc xe chuyển động thì các bộ phận phải phối hợp được với nhau. Mỗi một bộ phận trong chiếc xe của bạn liệu có hiểu rõ chức năng và vai trò của chúng trong toàn bộ chiếc xe hay không? Điều này dẫn chúng ta tới một nhận thức then chốt khác – đó là không nghĩa lý gì khi xây dựng một chiến lược tốt nhất trên thế giới mà chỉ tồn tại trong đầu ai đó hoặc nằm trong cùng của kệ sách điện tử. Chiến lược đó có được truyền đạt ra ngoài hay chưa? Hoặc tốt hơn là mọi người có tham gia vào hay không và có điều gì thể hiện sự tham gia này không? Chiến lược Tổ chức của bạn nhận thức rõ Có tồn tại một chiến lược dữ về cách làm việc với dữ liệu liệu không? không? Có được truyền thông rõ ràng Nó có chỉ rõ cách mà công ty không?

sẽ làm việc với dữ liệu không?

Bạn có thể khiến cho tổ chức Có giới hạn thời gian không? tốt hơn không?

Chiến lược dữ liệu có hỗ trợ cho chiến lược kinh doanh không? Chiến lược có được rà soát thường xuyên không?


Quản trị doanh nghiệp

Các nguyên tắc chủ chốt của hệ thống quản trị doanh nghiệp tốt có hiện hữu và được vận dụng tốt không? Chúng được vận hành riêng biệt với nhau hay cộng hưởng toàn diện với nhau? Các hoạt động đảm bảo được thiết kế phù hợp và định kỳ được áp dụng mang lại hiệu quả không? Lý do bạn cần xác định đúng vấn đề này ngay từ đầu rất đơn giản. Đó là vì nó giúp bạn đưa ra quyết định then chốt ảnh hưởng tới tất cả điều bạn sẽ làm. Khi nghe về thuật ngữ quản trị, người ta có xu hướng tập trung vào những khía cạnh tiêu cực của nó. Họ chỉ thấy cơ chế quản trị khiến họ chậm lại hoặc ngăn không cho họ làm điều gì đó. Bây giờ, hãy làm rõ vấn đề này, thường có một lý do đúng đắn về việc tại sao bạn không nên làm một điều gì đó – nhiều công ty lớn đã bị sụp đổ vì một số nhân viên tin rằng họ không cần tuân thủ theo các quy tắc. Enron chắc chắn là ví dụ điển hình. Enron sụp đổ vì tình hình tài chính được công bố của công ty này là kết quả của gian lận kế toán có tính hệ thống. Sự gian lận này cũng đã tác động rất lớn tới các kiểm toán viên của họ. Arthur Andersen đã tách mảng tư vấn của công ty ra, vì không liên quan tới vụ bê bối, và thành lập Accenture. Đối với việc làm chậm quá trình, trong một số trường hợp, đúng là việc thực hiện quy trình quản trị thực sự sẽ tốn thêm thời


gian và công sức của bạn. Tuy nhiên, hãy nhìn vào mặt tích cực của vấn đề. Để có quy trình quản trị, bạn phải hiểu được sâu hơn những điều bạn làm, từ đó bạn sẽ trở nên cẩn trọng hơn. Chúng tôi biết rằng có trường hợp quy trình đó sẽ tạo ra thay đổi chiến thuật bởi vì nó cho thấy nhiều khía cạnh quan trọng chưa được quan tâm, như là các xem xét về bảo mật thông tin. Việc kiểm tra lại là cần thiết. Ai lại không kiểm tra vé, tiền và hộ chiếu trước khi rời nhà để đi du lịch chứ? Chúng ta nên thường xuyên kiểm tra trong cuộc sống hàng ngày để đảm bảo tuyệt đối không bỏ sót điều gì. Cũng như trong mọi trường hợp phải kiểm tra bếp đã tắt hay cửa đã khóa chưa. Vâng, quản trị doanh nghiệp chính là cách công ty kiểm tra mọi thứ - để phòng các trường hợp bất trắc. Một mặt khác của quản trị là nó đặt tất cả mọi người lên một sân chơi bình đẳng. Chúng ta đều từng gặp tình huống mà một người áp đảo nhờ tính cách mạnh mẽ của họ hoặc vì họ quen bắt nạt người khác và khiến mọi người sợ họ. Một hệ thống quản trị đúng đắn phải giảm thiểu khả năng này xảy ra. Không thể hoàn toàn loại bỏ điều này nhưng bạn phải hạn chế khả năng một người cố làm theo ý mình (có thể họ đơn thuần tin rằng điều họ muốn cũng là tốt cho tổ chức nên việc đấu tranh cho niềm tin của họ không làm họ trở thành người xấu nhưng làm họ trở nên thiển cận – vì quá tập trung vào điều họ có thể nhìn thấy đến nỗi họ không thể nhìn thấy những vấn đề quan trọng khác). Đây là một vấn đề không thể thương lượng khác của mô hình trưởng thành: nếu không có quản trị doanh nghiệp thì bạn đang


gặp vấn đề. (Chúng tôi giả định rằng các công ty đều có một mức độ quản trị nhất định, thậm chí dù chỉ tồn tại dưới dạng ý tưởng bạn trình bày cho sếp). Nếu bạn đang làm cho một tổ chức có trên năm người thì sẽ tồn tại một dạng nào đó của hệ thống quản trị. Sẽ dễ dàng hơn cho bạn nếu tham gia vào một hệ thống quản trị đã tồn tại hơn là cố gắng áp đặt một mô hình hoàn toàn mới có thể gây bỡ ngỡ. Làm sao để hòa nhập với hệ thống quản trị doanh nghiệp vốn có? Ví như nếu bạn đang trồng một khu vườn nơi đã có sẵn một vài bụi cây đã được chăm sóc tốt, bạn sẽ cố gắng không làm ảnh hưởng tới các cây cũ, hãy dọn rác, trồng cây mới vào những chỗ phù hợp với các cây cũ. Đó cũng là điều bạn phải làm ở đây. Bạn không nên thiết lập một hệ thống mới hoàn toàn hay chạy độc lập mà nên tiếp tục với cái đã tồn tại và phát triển nó thành một hệ thống quản trị dữ liệu. Điều này đòi hỏi phải dung hòa nhiều thứ khác biệt nhưng mọi việc sẽ tự nhiên hòa hợp sau khi bạn đã hoàn thành. Sẽ hữu ích nếu bạn xác định được cái sẵn có nhưng bạn không cần chỉ tập trung vào hệ thống quản trị dữ liệu hiện có. Thực ra bạn nên chủ yếu tìm hiểu mức độ trưởng thành của hệ thống quản trị doanh nghiệp của bạn bởi vì nếu đã tồn tại các quyết định và hành động nghiêm túc thì bạn mới có điều gì đó để làm. Nếu tổ chức có bất kỳ dạng quản trị dữ liệu nào thì đó cũng là một điểm cộng.


Khá dễ dàng để chuyển từ mức độ 0 lên mức độ 2 của mô hình bằng cách xây dựng hệ thống quản trị cơ bản. Bạn có thể thể hiện rõ các kết quả đã đạt được, những tiến bộ quan trọng trong giai đoạn đầu của quá trình xây dựng. Một trong những vấn đề cốt yếu cần tập trung ở nội dung này là xác định hệ thống quản trị sẵn có. Hãy nghĩ về khung quản trị rủi ro và các cuộc họp ra quyết định (thực ra bất kỳ cuộc họp nào liên quan đến tiền đều là một phần của quản trị doanh nghiệp), tiếp theo nghĩ về cách thức chúng được lồng ghép và liên kết với nhau. Chúng ta đã biết đến các khuôn khổ quản trị rủi ro tốt, thực tế đã đạt giải thưởng, nhưng chúng không hoàn toàn hòa nhập với tổ chức nên không tạo ra được ảnh hưởng như có thể. Nếu bạn có cơ cấu quản trị doanh nghiệp bao quát đã được xác định rõ ràng và tổ chức ủng hộ cơ cấu này thì đầu tiên hãy cầu may và tìm đến người giám sát hệ thống này vì bạn sẽ muốn thân thiết nhất với họ có thể. Một thứ khác phải tìm hiểu xem hệ thống quản trị dữ liệu có được bao gồm trong hệ thống quản trị công nghệ thông tin phụ cận (hoặc được cho là vậy). Có phải đây bộ phận duy nhất mà vấn đề này được đề cập đến? Có còn hơn không nhưng nếu như vậy thì đó cũng là một cảnh báo rằng bạn cần phải tách biệt giữa dữ liệu và công nghệ thông tin trong suy nghĩ của mọi người. Nó giống như người ta thường cho rằng một tài xế và một thợ sửa xe đều biết lái xe. Cả hai đều có kỹ năng liên quan đến xe cộ nhưng lại rất khác nhau.


Quản trị cũng liên quan đến bộ phận kiểm toán vì họ cũng là một phần của quy trình này và họ có sẵn sàng làm việc với bạn không? Đảm bảo là một hoạt động quan trọng giúp hệ thống quản trị vận hành và là một phương pháp tiện lợi để kết nối hoạt động kinh doanh (xem thêm ở chương 3). Bạn hãy dành thời gian để khám phá xem quan điểm của tổ chức về mối quan hệ này. Có phải đó là một mối quan hệ tốt hay không? Bạn nhất định phải tìm hiểu trạng thái của mô hình hoạt động của tổ chức. Không có một nguyên tắc hay một mô hình nào được khuyến nghị mà có rất nhiều mô hình khác nhau – mỗi cái có lợi và hại riêng. Mô hình mà bạn lựa chọn phụ thuộc vào nó có phù hợp và tiện lợi cho tổ chức không. Tuy nhiên, mô hình đó phải được mọi người hiểu và ủng hộ. Một mô hình hoạt động có thể khá ổn trong sách vở nhưng không thể hiện thực hóa thì vô giá trị. Nếu có dự án xây dựng mô hình hoạt động mới thì đó là cơ hội để bạn lồng ghép hệ thống quản trị vào. Vì mô hình hoạt động đưa ra tầm nhìn cho tổ chức thực hiện các thay đổi nên bạn chắc chắn phải tìm hiểu và đầu tư công sức vào nó. Có một nội dung ngoài lề nhưng cũng nằm trong mô hình hoạt động, đó là chuỗi giá trị. Xem xét tới chuỗi giá trị của công ty sẽ hữu ích với bạn sau này khi bạn cần xác định phải tập trung năng lượng vào đâu. Cuối cùng, trong bất kỳ trò chơi nào bạn phải thiết lập quy tắc trước khi chơi (dĩ nhiên kinh doanh cũng là một loại trò chơi trong đó mọi người cố gắng thắng cuộc bằng cách không ngừng


phấn đấu cho mục tiêu cuối cùng, điều này khác với trò chơi bài hoặc thi đua vặt vãnh bạn chơi với gia đình vào một chiều chủ nhật mưa gió). Nếu không, bạn sẽ giống như đang chơi một trò Calvin Ball không theo luật lệ nào cả, điều này ban đầu có vẻ khá vui nhưng sau đó luôn trờ thành một mớ lộn xộn khổng lồ với những người chơi kích động. Hiểu luật chơi – mọi người cùng chơi theo một cách – sẽ giúp các đội chơi có chiến lược và biết hợp tác được với nhau; qua đó bạn sẽ tìm được cách để đưa mọi người đi đúng hướng. Hệ thống quản trị của bạn là quy tắc và trọng tài của cuộc chơi. Một số người luôn muốn thử nghiệm những điều hoàn toàn mới mẻ nhưng lại làm hỏng cuộc chơi của người khác. Vì vậy một khi đã xây dựng được hệ thống quản trị thật sự tốt thì bạn hãy để nó tự giám sát, từ đó cả đội ngũ sẽ hiểu được vai trò của hệ thống này và tham gia tích cực vào đó để trở thành một hệ thống có khả năng tự điều chỉnh.

Quản trị doanh nghiệp Quản trị doanh nghiệp trong tổ Có tồn tại một khuôn khổ chức của bạn đạt mức độ quản trị không? trưởng thành nào? Các thành phần khác nhau của Khuôn khổ này có hiệu quả quản trị có hòa hợp với nhau không? không?


Bạn mô tả cách vận hành của Có thành phần nào không nằm nó như thế nào?

trong khuôn khổ này không? Các hoạt động đảm bảo có diễn ra không? Các hành động nào là hệ quả của hoạt động đảm bảo?

Ban lãnh đạo và sự hậu thuẫn Có nhân sự cấp cao nào trong tổ chức hiểu được tầm quan trọng và đánh giá cao điều bạn làm không? Họ sẽ hậu thuẫn để đảm bảo bạn có đủ thời gian cần thiết để thể hiện giá trị thực sự?

Thành thực mà nói từ kinh nghiệm cá nhân của chúng tôi, nếu bạn không có sự lãnh đạo đúng đắn thì thực sự sẽ rất khó khăn. Ở đây không phải là vấn đề có một người đứng đầu mà mọi người đều nghe lời người đó (mặc dù nếu có người đó thì bạn cũng đừng phiền tới họ) mà là vấn đề ban lãnh đạo của công ty có tin vào sự thay đổi mà bạn đang hướng đến hay không, không nhất thiết tất cả mọi người phải tin (bạn không thể làm vừa lòng tất cả). Tuy nhiên, bạn cần sự ủng hộ của đa số hoặc ít nhất là một nửa. Một phần công việc của bạn trong giai đoạn khởi động là đạt được mục đích này. Hãy nhớ rằng tất cả thời gian bạn đầu tư vào con người


mang lại hiệu quả gấp ba lần – không ngoại trừ ban lãnh đạo cấp cao của tổ chức. Ngược lại nếu bạn có ban lãnh đạo phù hợp, hiểu những điều bạn làm thì bạn đã đạt được một bước tiến. Chúng tôi gặp một trường hợp như sau: nhân viên thấm nhuần tư tưởng của ban lãnh đạo đến mức họ không muốn thay đổi chính sách cho dù điều đó đồng nghĩa với việc họ phải làm nhiều việc hơn (so với trước khi chính sách này được đưa vào thực tế). Điều này cũng có nghĩa là những người còn lại không còn lựa chọn nào ngoài việc tuân theo số đông. Hiệu ứng lan tỏa ngay trong tổ chức dẫn tới chính sách được thực thi và ứng dụng thành công trong thời gian kỷ lục. Bây giờ, không ai tự hỏi vì sao họ không làm khác đi. Đây chính là lúc bạn phải tận dụng kỹ năng quản lý các bên liên quan. Bạn phải làm cho họ tin vào định hướng của bạn và muốn giúp sức cho bạn. Điều này có nghĩa là bạn phải cho họ thấy rõ họ sẽ đạt được lợi ích gì từ đó. Vì sự phát triển chung của tổ chức là một mục tiêu rất cao cả nhưng không hấp dẫn đối với một giám đốc tài chính bằng số tiền bạn giúp tiết kiệm được hàng năm (chỉ ra được bạn giảm được chi phí trong năm đầu tiên sẽ cho bạn một khởi đầu tốt để tiếp tục thực hiện các mục tiêu ngắn hạn và chiến lược lâu dài). Ví dụ khác là bạn cung cấp thông tin cho phòng sản xuất để họ không phải đợi quyết định từ cấp trên và giúp họ không phải để ý tới những thứ vụn vặt, từ đó bạn sẽ có được sự ủng hộ của bộ phận này.


Đừng chỉ chú trọng vào một đối tượng liên quan vì họ có thể bị áp đảo hoặc không thể chiếm đa số phiếu nếu những thành viên khác phản đối. Thông điệp quan trọng ở đây là bạn cần có sự ủng hộ của đa số trong ban lãnh đạo hoặc ít nhất là thái độ trung lập tích cực để bạn có cơ chế thuận lợi khi trao đổi mà không bị lép vế. Cũng sẽ dễ dàng hơn cho bạn nếu không thường xuyên xảy ra các cuộc tranh luận về vấn đề (dữ liệu) của bạn. Hãy thành thật khi bạn trả lời các câu hỏi về ban lãnh đạo của tổ chức. Việc này có thể không dễ dàng, đặc biệt khi mà họ chưa tỏ thái độ rõ nhưng bạn phải ưu tiên vấn đề này và ít nhất bạn phải có được một xuất phát điểm cho các cuộc đối thoại mà bạn cần có. Các lời nói và hành động của ban lãnh đạo có đi đôi với nhau không? Nếu phải cam kết hành động liệu họ có chọn dự án khác thay vì dự án của bạn không? Không có gì lạ vì trong kinh doanh chúng ta liên tục phải cân nhắc nhiều mối ưu tiên khác nhau. Bạn phải đảm bảo biết rõ dự án dữ liệu của bạn nằm ở đâu trong đại dương ý tưởng này. Yếu tố ban lãnh đạo không thể bỏ qua trong bất kỳ giai đoạn nào, rất đơn giản vì nó là bệ đỡ vững chắc khi bạn gặp khó khăn trước khi bạn thực sự bắt đầu giai đoạn thực thi. Hãy sắp xếp mọi thứ để biết ai là người ủng hộ bạn, ai phản đối và ai chào đón sự chuyển đổi. Bởi vì kết quả kinh doanh sẽ thúc đẩy dự án của chúng ta nên chúng ta phải tìm kiếm định hướng và sự hỗ trợ từ hoạt động kinh


doanh. Bạn có thể chỉ cần giúp cho ban lãnh đạo hiểu được dự án của bạn cấp thiết như thế nào đối với hoạt động kinh doanh. Ban lãnh đạo Các lãnh đạo cấp cao có hiểu Có sự hậu thuẫn từ cấp cao? được tầm quan trọng của quản lý dữ liệu hợp lý hay không? Họ có ủng hộ bạn không?

Người đó có trong ban điều

Họ có chọn vấn đề dữ liệu là hành không? một ưu tiên không?

Toàn bộ ban điều hành có ủng hộ chiến lược dữ liệu? Hành trình dữ liệu được ưu tiên ở mức độ nào so với các sáng kiến chiến lược khác? Nguồn tài trợ được xác định rõ ràng với lộ trình phù hợp? Mức độ ổn định của bức tranh chính trị?

Khuôn khổ, quy trình và công cụ Tổ chức của bạn có khuôn khổ hoạt động phù hợp để gắn kết các công việc của bạn với nhau không? Làm cách nào để các chính sách luôn cập nhật?


Các công cụ bạn được tiếp cận có hỗ trợ được bạn không hay lại là trở ngại? Bạn đang sử dụng bao nhiêu hệ thống liên quan đến dữ liệu và mọi người có sử dụng chúng đúng cách hay không? Bạn có hiểu vòng đời thông tin trong tổ chức của mình không?

Khuôn khổ (framework) là cách thức gắn kết các không gian dữ liệu của bạn lại với nhau. Về cơ bản, các quyết định nào bạn cần phải đưa ra một cách thường xuyên, khoảng thời gian bạn cần để đưa ra quyết định? Có phù hợp với các cơ chế ra quyết định khác không? Đừng làm tổ chức thêm quá tải với những cuộc họp không cần thiết – không ai biết ơn bạn vì điều đó đâu. Mặc dù chúng ta hay nói đùa là đi họp cũng là một cách làm việc khác nhưng thực ra nhiều người dùng khoảng thời gian này để trốn việc. Vì vậy bạn nhất thiết phải đảm bảo có thể thảo luận các vấn đề quan trọng ở cấp phù hợp và nhất là phải đưa ra được quyết định thực sự không tổ chức nào cần thêm các cuộc họp chỉ để bàn luận. Nếu không có lý do để họp thì đừng họp. Mọi cuộc họp phải có mục đích. Vì vậy để đảm bảo hiệu quả, bạn cần đảm bảo đã có đúng người ở đúng chỗ để đưa ra quyết định phù hợp kịp thời. Có những cấp độ họp khác nhau để đảm bảo những vấn đề đã được thảo luận ở cấp độ phù hợp chưa? Nếu bạn để những người hoạch định chiến lược phải thảo luận các vấn đề chi tiết họ sẽ nhanh chóng chán nản và không muốn tham gia. Nếu bạn để những người làm chi tiết thảo luận các quyết định chiến lược mà


họ không thể tác động đến ngân sách của các quyết định này thì họ sẽ không hào hứng và không muốn xuất hiện. Điều quan trọng là phải báo cáo đúng cấp. Hãy đảm bảo rằng bạn biết ai có quyền ra quyết định và ai được cấp quyền – có thể không phải là một người và bạn cần chọn người càng phù hợp càng tốt. Bạn cũng muốn họ cảm thấy có ích và có vai trò nào đó. Ở một mức tối thiểu, cần có một cuộc họp tổng hợp cho tất cả phòng ban đều tham gia. Phải có điều gì đó cho thấy các phòng ban đều có cơ hội để thảo luận và thống nhất về một vấn đề thực sự quan trọng có ảnh hưởng tới toàn bộ tổ chức. Một vấn đề khác nhất thiết phải tính đến là kiến trúc thông tin ảnh hưởng như thế nào đến kiến trúc của doanh nghiệp và ngược lại – một mối liên kết giữa điều gì đang diễn ra với dữ liệu và điều gì đang diễn ra với tổ chức để đảm bảo lợi ích của hai vấn đề là đồng nhất. Bạn cũng cần kiểm tra các tài liệu về quản trị. Các chính sách của bạn đã được cập nhật và được rà soát thường xuyên để đảm bảo tính cập nhật chưa? Cũng như đối với các cuộc họp riêng lẻ, có mối liên hệ nào giữa chúng không? Chúng có bổ trợ cho nhau để đảm bảo mọi việc vận hành trơn tru chứ không hoạt động như từng bộ phận rời rạc thiếu hiệu quả? Đó là tất cả hiểu biết về bản chất của một tổ chức kết nối dữ liệu, xem xét sự thay đổi liên tục của thông tin, nơi nào thông tin được lưu chuyển, nơi nào thông tin đang bị tắc nghẽn. Bạn cũng cần biết rằng không chỉ vấn đề các cuộc họp có mục đích rõ ràng mới quan trọng mà cần phải quan tâm tới việc


những người phải tham gia có thực sự tham gia không hay cử người khác đại diện. Nếu họ không có mặt, điều đó là dấu hiệu rất rõ rằng họ không có được điều họ muốn và bạn đang có nguy cơ mất đi một đồng minh vì người ta chỉ dành thời gian cho những điều quan trọng đối với họ mà thôi.

Khuôn khổ Tất cả bộ phận khác nhau Bạn có mô hình hoạt động trong tổ chức dữ liệu của bạn định hướng thông tin không? có tương thích và hòa hợp với nhau không?

Mô hình này có liên kết với

Bạn giữ mọi thứ hoạt động mô hình hoạt động của tổ chức liên tục hay chỉ làm việc đối không? phó?

Có các phương pháp ra quyết

Bạn có hiểu vòng đời thông định về thông tin được lập tin trong tổ chức của bạn hay thành văn bản rõ ràng? không?

Các phương pháp này có được áp dụng? Các cuộc họp có tài liệu tham khảo rõ ràng không? Các cuộc họp khác nhau có trái ngược nhau không?


Chính sách Bạn có các chính sách, tiêu chuẩn, quy trình… phù hợp để mọi người trong tổ chức đạt được mục tiêu? Các hướng dẫn của bạn có rõ ràng, thống nhất và dễ thực hiện? Bạn có sẵn một khuôn khổ kết nối các chính sách với nhau không? Có một mối liên kết rõ ràng giữa khuôn khổ và các văn bản quản trị nên các câu hỏi ở hai yếu tố này thường có thể sử dụng cho nhau. Đừng sợ trùng lặp văn bản mà hãy để từng thành phần này phối hợp với nhau và hỗ trợ nhau để trả lời các câu hỏi thăm dò của bạn. Chúng tôi sử dụng thuật ngữ chính sách nhưng thực sự nó bao gồm cả các văn bản kiểm soát như các tiêu chuẩn, quy trình, hướng dẫn và tất cả những thứ mà công ty của bạn sử dụng để đưa ra hướng dẫn cho những người làm việc trong tổ chức và xung quanh tổ chức. Đầu tiên bạn phải kiểm tra xem mọi người có hiểu mục đích của những quy định này không. Chúng ta làm việc trong các tổ chức nơi có một số phòng ban sử dụng chính sách là văn bản chính nhưng một số phòng lại bỏ qua cái gọi là chính sách mà chỉ tập trung vào các tiêu chuẩn. Hãy kiểm tra xem có họ xác định được các văn bản đó thuộc loại nào hay không. Bạn có thể phát


hiện ra vấn đề bằng cách hỏi một vài câu rất đơn giản để xem họ có những hiểu biết cơ bản gì về chính xách của doanh nghiệp. Khối lượng các văn bản này có lớn không, liệu có phải công ty đã viết ra một phiên bản khác của bộ tiểu thuyết Chiến tranh và Hòa Bình? Thường có vẻ hướng dẫn sẽ rõ ràng hơn nếu bạn bổ sung các chi tiết nhưng thực ra điều này khiến mọi việc rối hơn. Không một văn bản nào có thể bao quát mọi trường hợp và nếu bạn cố gắng làm thế thì tức là bạn đang lấy đi khả năng chủ động ra quyết định của mọi người. Rắc rối xảy ra khi mọi người gặp phải vấn đề nào đó chưa được quy định trong văn bản. Lại càng khó hơn nếu muốn các văn bản này thống nhất với nhau vì có quá nhiều chi tiết khiến bạn rất dễ mất phương hướng. Một lý do khác khiến các văn bản không có tác dụng là vì thực tế không ai đọc chúng. Cái gì dài hơn năm trang đều khiến mọi người không thích và không tập trung. Chúng tôi khuyến khích bạn nên xây dựng các văn bản điều chỉnh ngắn mà từ đó bạn có thể đi sâu vào chi tiết đến mức nào bạn muốn, tuy nhiên để làm được điều này bạn phải chú ý tới bối cảnh của tổ chức của bạn. Điểm cốt yếu là các văn bản này phải rõ ràng, thống nhất và dễ hiểu. Tùy thuộc vào loại hình công ty, các văn bản quản trị sẽ được cấu trúc khác nhau vì vậy hãy chắc chắn chúng phù hợp với tổ chức của bạn. Các lĩnh vực trọng yếu sẽ cần được quy định rất chi tiết nhưng bạn không thể làm vậy với tất cả mọi vấn đề của công ty, ví dụ bạn không quá chi tiết nếu chỉ là tìm người đặt sữa cho nhà bếp. Vì vậy bạn cần chắc chắn mọi việc là thỏa đáng.


Câu hỏi đơn giản về khối lượng văn bản mà bạn có nói lên nhiều điều và việc bạn có loại văn bản nào cũng rất quan trọng. Một số văn bản cơ sở bạn cần chú trọng đó là các quy định về an toàn thông tin, chính sách bảo mật và phân loại thông tin. Bạn hãy tìm hiểu những quy định pháp luật ảnh hưởng trực tiếp tới dữ liệu của tổ chức và đảm bảo rằng có hướng dẫn cụ thể đối với các văn bản này. Sẽ đáng quan ngại nếu không có các quy định này và có mà không được tuân thủ. Bạn có những văn bản tốt nhất nhưng nếu không ai được tiếp cận thì không ích gì và bạn chỉ lãng phí công sức mà thôi. Có kho lưu trữ trung tâm hoặc có mục lục vị trí của các văn bản kiểm soát không? Có văn bản nào trùng lắp hoặc chồng chéo lên nhau hay không? Điều này thường xảy ra nếu các văn bản không được lưu trữ cùng một chỗ hoặc không cập nhật vị trí của các văn bản. Mọi người thường cố gắng hữu ích, họ cố gắng và làm tốt công việc của mình. Vì vậy, nếu họ không thể tìm thấy thứ mà họ nghĩ là tốt cho công ty, trong phần lớn trường hợp, họ sẽ tái tạo chúng. Đó là lý do vì sao các văn bản được viết đi viết lại và các chính sách được thực thi lại thường là theo cách không giống với bản gốc (nếu người ta biết được đâu là bản gốc). Câu hỏi khác cần phải đặt ra là đã có ai từng xem qua các văn bản đó hay chưa. Nhiều kiến thức trong tổ chức là các kiến thức ngầm hiểu tồn tại trong đầu. Điều này là lời bào chữa kinh điển cho câu trả lời “đó là cách chúng tôi thường làm,” có nghĩa là người tiền nhiệm của một nhân viên nói cho họ cách làm và họ cứ


làm theo mà không hỏi hay kiểm tra lại các văn bản quy định. Vế đầu tiên của phương trình là tiếp cận được văn bản còn vế sau là xem xét xem liệu có ai đã đọc chúng hay không. Cách đơn giản để mô tả các chính sách và tầm quan trọng của chúng là giống như “quy tắc của trò chơi”. Đúng như vậy, nếu hiểu luật chơi bạn sẽ thấy cuộc chơi dễ dàng hơn. Các quy tắc này hỗ trợ sự tương tác giữa các cá nhân và tổ chức trong công ty. Cuối cùng, bạn hãy kiểm tra xem đã bao lâu kể từ lần cuối các chính sách này được rà soát (có thể các chính sách không được cập nhật vì không cần thiết) vì như thế ít nhất bạn biết được tổ chức từng đánh giá các chính sách. Các chính sách có được cập nhật không? Kiểm soát được điều này sẽ không giúp bạn giải quyết tất cả vấn đề của bạn nhanh chóng nhưng sẽ giúp tình hình không tồi tệ hơn trong khi bạn đang xử lý việc lớn.


Chính sách Bao gồm tất cả văn bản kiểm Bạn có bao nhiêu văn bản soát dữ liệu như các chính kiểm soát? sách, quy trình, hướng dẫn và tiêu chuẩn. Bạn đã xác định rõ các mong Các văn bản này có phù hợp đợi và định hướng cho các với tổ chức không? nhân viên đạt được mục tiêu?

Chúng có hòa hợp với nhau

Tổ chức của bạn ủng hộ các không? chính sách này?

Bạn có hiểu cách thức liên kết các văn bản này với nhau không? Các văn bản này có dễ hiểu, đơn giản và ngắn gọn không? Chúng có được ứng dụng không?

Rủi ro thông tin Bạn có định nghĩa đúng rủi ro thông tin và mức độ rủi ro? Bạn có hiểu mức độ rủi ro của doanh nghiệp không? Các công cụ hiện có có giúp bạn quản lý và giảm thiểu các rủi ro này một cách thích hợp?


Bắt đầu bằng việc xem xét các thứ đang hiện hữu, thông thường cần chú ý các lỗ hổng và rủi ro đan xen. Cũng gần giống như các chính sách, điều bạn cần có là một rủi ro ở cấp độ doanh nghiệp phát sinh từ vấn đề tổng quát mà tổ chức đang phải đối mặt, cho dù những rủi ro đó là rủi ro mang tính tập trung gây bất lợi hay không tập trung hướng vào giá trị và sau đó là các rủi ro khác được kết nối với những rủi ro này và được hợp lý hóa. Đây là một trong các lĩnh vực thường bị bỏ qua hoặc không được chú ý đến. Trong một số trường hợp, mọi người quá tích cực cung cấp thông tin cho bạn đến mức bạn có cả các văn bản thừa bao gồm cả các chi tiết vụn vặt của rủi ro thông tin dữ liệu. Rủi ro sẽ khiến bạn chán nản vì tất cả những điều bạn muốn là tạo ra thật nhiều giá trị và tập trung vào những thứ kích thích trí óc tạo hứng khởi. Tuy nhiên hãy nghĩ đến nếu trong lúc làm việc rất hào hứng bạn có muốn mất thời gian giải quyết những sự cố do những thứ mà đáng lẽ bạn đã có thể xem xét trước và đã có thể đã ngăn chặn được. Đừng bao giờ đánh giá thấp sức mạnh của việc lập kế hoạch trước. Một cách lý tưởng, bạn nên có một ý niệm rõ ràng về các rủi ro có cấu trúc tương tự nhau, thống nhất và hãy phân cấp sự tập trung cho các rủi ro đó. Sẽ rất tốt nếu bạn phân lớp các rủi ro với mục tiêu chiến lược rõ ràng để trình bày với ban điều hành nhưng hãy phát triển điều này ở cấp độ toàn doanh nghiệp và chia nhỏ phân lớp thành những rủi ro liên quan tới các lĩnh vực khác nhau. Điều này giúp đảm bảo rằng bạn có mức hỗ trợ phù hợp cho từng lĩnh


vực. Nói dối với ban lãnh đạo rằng mọi việc công ty rất tốt và không có khó khăn gì sẽ khiến ban lãnh đạo nghi ngờ hoặc khiến họ không có sự chuẩn bị hợp lý. Nói với mọi người về rủi ro một cách nhất quán, thực tế và thẳng thắn có thể gây ra hoảng sợ sâu rộng nhưng cũng sẽ là một công cụ kinh doanh quan trọng và một phần cơ bản của mô hình kinh doanh. Việc này luôn bắt đầu bằng câu hỏi bạn có rủi ro nào liên quan tới thông tin hoặc dữ liệu và nếu có thì bao nhiêu? Câu hỏi đầu tiên này sẽ cung cấp cho bạn một dấu hiệu tốt về việc bạn đang ở đâu trên thang đo lường mức độ quan trọng của rủi ro. Rõ ràng việc tìm ra mức độ rủi ro cũng giúp bạn hiểu về tầm quan trọng của dữ liệu đối với tổ chức và sẽ giúp bạn tìm được điều có giá trị với bạn. Đây là lúc thích hợp để đi sâu vào vấn đề và xem xét bằng chứng, lấy ví dụ về rủi ro nếu chúng có tồn tại và sử dụng các bằng chứng này để hỗ trợ các hội thảo trong công ty. Bằng chứng ở đây cũng vẫn giá trị nếu không được dùng để hỗ trợ cho hội thảo. Ví dụ, có hàng tá người nói với bạn rằng không có chính sách nào về dữ liệu nhưng thực tế bạn lại tìm được bằng chứng là chúng có tồn tại. Nguyên nhân là gì? Có phải vì có quá nhiều chính sách nên mọi người choáng ngợp? Họ không thể tìm được hoặc chỉ là ban đầu họ không biết chúng có tồn tại? Tìm hiểu một chút về bối cảnh của vấn đề trước khi tham gia các hội thảo có thể đảm bảo cho bạn có một cuộc tranh luận thực sự thông minh.


Các rủi ro có được sắp xếp giúp bạn hiểu được nguyên nhân và hậu quả hay không? Rủi ro thực sự có ý nghĩa như thế nào với tổ chức? Có phải bạn đã không tập trung vào khả năng xảy ra rủi ro mà vào cách thiết thực để giảm thiểu chúng? Một vấn đề khác cần kiểm tra là cách đo lường rủi ro: có các phương pháp đo lường và có các dấu hiệu cảnh báo trực tiếp hoặc gián tiếp hay không? Có tín hiệu rõ ràng nào cho thấy rủi ro có thể đang phát triển và bạn cần chuẩn bị để ứng phó? Một khía cạnh vô cùng quan trọng khác là xem xét tính sở hữu của rủi ro. Bên cạnh việc nhìn vào bản chất các rủi ro, bạn hãy xem xét nơi lưu trữ và cách thức lưu trữ của các tài liệu – khả năng tiếp cận có thể là một yếu tố chủ tốt để xác định công ty có sử dụng các rủi ro này hay không. Các rủi ro liên kết với nhau như thế nào? Cũng như đối với chính sách, các rủi ro phải thống nhất với nhau và trong khi các rủi ro phải nhất quán với nhau và trong khi các lĩnh vực khác nhau sẽ có sắc thái riêng nhưng vẫn có sự tương đồng ở cấp độ cao trong các mức độ khác nhau của các lĩnh vực đặc thù này. Hãy nhận thức các khác biệt, đừng cho rằng bạn có thể giả vờ như chúng không tồn tại.


Rủi ro Rủi ro thông tin và dữ liệu của Bạn có một tập hợp các rủi ro bạn có được định nghĩa và liên quan đến dữ liệu? hiểu rõ ràng?

Có một rủi ro trọng tâm và các

Công ty của bạn hiểu mức độ rủi ro khác xoay quanh nó? của các rủi ro này?

Tổ chức có hiểu mối tương

Bạn có được hỗ trợ trong việc quan giữa các rủi ro? xử lý các rủi ro này?

Các rủi ro được quản lý ở mức độ phù hợp? Các hành động để quản lý rủi ro có được thực hiện không? Các rủi ro được rà soát thường xuyên?

Kiến trúc

Bạn có hiểu cách sử dụng thông tin trong tổ chức không? Làm sao để vượt qua các rào cản thông tin giữa các bộ phận trong doanh nghiệp? Bạn đã phác họa được bản đồ thông tin chưa? Trách nhiệm của từng người trong từng khu vực của bản đồ như thế nào? Một số tổ chức tin rằng họ đã có một dạng kiến trúc như vậy nhưng rất dễ nhầm lẫn giữa kiến trúc thông tin theo cách định


nghĩa của TOGAF®, tức là một phần của khuôn khổ kiến trúc doanh nghiệp được sử dụng làm kiến trúc thông tin – bản thân kiến trúc này đề cập đến bản đồ thông tin trong tổ chức. Ban đầu, kiến trúc thông tin xuất hiện trong ngành thiết kế trang web, để chỉ sự sắp đặt cấu trúc của trang web. Hiện tại nó được sử dụng để chỉ cách thông tin luân chuyển trong tổ chức mà không phải để chỉ loại dữ liệu nào nằm trong hệ thống IT nào. Về kiến trúc, bạn cần tìm hiểu dữ liệu của bạn đến từ đâu, điều gì xảy ra với dữ liệu trong quá trình luân chuyển trong tổ chức và điểm kết thúc của dòng dữ liệu. Mục tiêu về dữ liệu của bạn là gì và bạn định nghĩa các mục tiêu này như thế nào theo các cấp độ phát triển của dữ liệu thành thông tin, kiến thức và trí tuệ mà bạn hy vọng sẽ đạt được? Khi nào sẽ diễn ra các thay đổi cấp độ này và điều gì thúc đẩy sự chuyển đổi đó? Về cơ bản chúng sẽ diễn ra theo tiến trình như thế nào và bạn có thể chỉ ra được các ngõ cụt hay không? (chúng tôi đánh cược rằng bạn có thể chỉ ra các báo cáo tốn rất nhiều chi phí của tổ chức trong nhiều năm và kết thúc bằng việc bốc hơi vào không khí vì nhu cầu đối với chúng từ lâu đã không còn). Ở đâu bạn có nhiều mục tiêu dữ liệu mà giá trị bề mặt có vẻ giống nhau nhưng thực tế là hoàn toàn khác nhau? Nếu bạn có cùng nguồn dữ liệu và điều hành hai hệ thống khác nhau với cùng một nguồn dữ liệu đó thì bạn sẽ có hai mục tiêu khác nhau. Công ty có nhận ra sự khác biệt này hay vẫn cố cho rằng mọi thứ đều giống nhau?


Điều bạn cần tìm là sự cân bằng giữa sự chi tiết mà vẫn có thể bao quát ở mức độ nhất định. Bối cảnh thông tin của bạn có thể phức tạp và dễ nhầm lẫn và sẽ luôn vận động vì vậy bạn không nên cố định các thông tin này. Bạn cần phải duy trì nó ở mức độ mà bạn vẫn có thể đưa ra quyết định hữu ích vừa cho phép công ty có sự linh hoạt nhạy bén. Hãy xem xét tới sự thống nhất của dữ liệu bên cạnh chất lượng dữ liệu, mặc dù đây là hai lĩnh vực khác nhau, vì chúng có thể bị nhầm lẫn với nhau. Hãy nghĩ về các chi tiết, sự phân phối, sự tiềm tàng và tính chất vật lý của dữ liệu để khai thác sức mạnh của nó và thực sự khiến nó làm việc cho bạn. Nếu đã có những điều này (sẽ là một khởi đầu đáng ngạc nhiên nếu bạn đã có những điều này thì hãy dành cho tổ chức của bạn một lời khen). Tuy nhiên cho dù nếu bạn đã có sẵn tất cả những điều này, liệu bạn có một quy trình để theo dõi chúng không? Thay đổi chắc chắn sẽ xảy ra, vì vậy trong giai đoạn này bạn nhất định phải đảm bảo rằng bạn khuyến khích sự thay đổi đó. Điều này có hòa hợp với quy trình khác có liên quan như quy trình quản lý kiến thức hay quản lý chất lượng không? Điều này hỗ trợ tốt cho các câu hỏi trong phần khuôn khổ. Bạn cần đảm bảo bạn biết nơi có thể mua được dữ liệu. Hiện nay, các công ty mua dữ liệu từ các nguồn khác nhau và các phòng khác nhau trong công ty đều biết họ có các hợp đồng mua dữ liệu của cùng một tổ chức (trong một số trường hợp các phòng khác nhau mua cùng nguồn dữ liệu). Nếu xảy ra trường hợp này bạn có


thể hợp nhất các hợp đồng này lại để tiết kiệm được một khoản tiền. Bạn cũng cần xem xét nhà cung cấp dữ liệu nhưng điều này có thể trùng với phần cơ cấu tổ chức tùy thuộc vào cách bạn đặt câu hỏi. Miễn là bạn hiểu được vấn đề thì cũng không quan trọng nó thuộc phần nào. Ai là nhà cung cấp dữ liệu? Dữ liệu đến từ đâu – cả bên trong và bên ngoài tổ chức? Vai trò và trách nhiệm của họ là gì và có thể xác định rõ ràng về lý do họ có vai trò này và vị trí của họ trong vòng đời chung của dữ liệu hay không? Giao diện chính của bạn với dữ liệu và những giao diện này có được kiểm soát để chúng ta có thể biết chuyện gì đang thực sự diễn ra không? Các thay đổi chủ sở hữu dữ liệu xảy ra ở đâu và điều này có liên hệ gì với sự thay đổi trong tính chất của dữ liệu (tức là từ dữ liệu thành thông tin và hơn thế nữa). Bạn đã phác họa được cây dữ liệu và hiểu được nó hay không? Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, các dự án đang diễn ra sẽ có ảnh hưởng gì tới các khu vực dữ liệu của công ty? Thông thường sẽ ảnh hưởng đến IT nhưng bạn hãy kiểm tra xem có thay đổi gì trong chính sách hay hoạt động không? Một vai trò thay đổi có thể có ảnh hưởng lớn tới các thay đổi trong dữ liệu.


Kiến trúc Bạn có hiểu cách sử dụng dữ Có tồn tại một kiến trúc thông liệu trong tổ chức không?

tin không?

Bạn có hiểu cách dữ liệu và thông tin lưu chuyển trong Các vùng dữ liệu có được hiểu công ty không?

rõ ràng không?

Các giải trình là rõ ràng và được chấp nhận hay không?

Tất cả nguồn dữ liệu đều được hiểu rõ không? Cây dữ liệu có được theo dõi hay không? Chủ sở hữu vùng dữ liệu đã được xác định không? Dữ liệu có được rà soát thường xuyên không? Có đăng ký tài sản thông tin được quản lý hay không? Các hoạt động đảm bảo dữ liệu ở tốt ở mức nào?


Cơ cấu tổ chức, vai trò và trách nhiệm Vai trò có được xác định rõ ràng và thống nhất trong tổ chức không? Bạn có xây dựng một đội thúc đẩy dữ liệu trong tổ chức không? Đã có định nghĩa về vai trò quản lý và đảm bảo thông tin trong các miền dữ liệu khác nhau chưa? Có một ủy ban thường trực được cấp quyền quyết định các vấn đề về dữ liệu thông tin không? Có thể sử dụng nhiều loại đội nhóm khác nhau để theo dõi dữ liệu. Nếu tổ chức đã có một dạng tập trung dữ liệu nào đó thì không quan trọng nó trông như thế nào, tập trung hay phân tán, nó đều có thể được phân loại là một nhóm chuyên trách hoặc một nhóm phối hợp. Điều thực sự quan trọng là đầu tiên chúng có tồn tại và phù hợp với tổ chức. Nếu bạn có một mô hình tuyệt vời dựa trên việc tập trung những chuyên viên dữ liệu dưới một người lãnh đạo nhưng công ty của bạn hoạt động tốt hơn với các nhóm chuyên trách nhỏ thì bạn sẽ gặp khó khăn và ngược lại. Một vấn đề khác cần xem xét là liệu tổ chức có đạt được sự tiến bộ nào không? Cần lập nhóm mới hay tiếp tục cải tạo nhóm cũ để đáp ứng nhu cầu thay đổi? Các chức danh có ý nghĩa không và những người đảm nhận các chức danh đó có thực sự làm theo mô tả công việc? Cá nhân và tổ


chức có hiểu rõ các vai trò này không? Nhiều khi các cá nhân hoàn toàn hiểu rõ các vai trò này nhưng đối với tổ chức rất khó để thấy được cách các vai trò này vận hành hoặc tương tác với phần còn lại của tổ chức. Đây là vấn đề bức tranh toàn cảnh và về cách chúng kết hợp với nhau chứ không phải từng bộ phận nhỏ. Các bộ phận riêng lẻ khi kết hợp với nhau có tạo ra ý nghĩa không? Mô hình RACI (trách nhiệm, giải trình, tư vấn và thông báo) có thể được sử dụng để mô tả sự tham gia của các vai trò khác nhau trong việc hoàn thành nhiệm vụ hoặc các kết quả. Điều này đặc biệt hữu ích đối với việc xác định các vai trò và trách nhiệm trong các quy trình đa chức năng. Hãy nhớ kỹ định hướng tham vọng của công ty và kiểm tra xem bạn có đang theo đuổi mục tiêu đó không. Có phải bạn có rất nhiều các nhà khoa học về dữ liệu nhưng không ai chuyên về quản trị? Có nhân sự phụ trách các chính sách hoặc có bất kỳ tuyên bố nào của doanh nghiệp không? Cố gắng nhìn bao quát vấn đề đang tồn tại. Có một mối nguy là các lĩnh vực khác nhau có thể tồn tại những khác biệt rất lớn trong chủ đề này vì không tập trung vào những thứ giống nhau. Một số tổ chức được coi là những nhà bác học vì họ có bộ phận phân tích đáng nể nhưng họ không dành thời gian đảm bảo chất lượng dữ liệu được đưa vào các phân tích đó. Có một cơ hội đặc biệt trong lĩnh vực này. Thông thường có một số người chiến đấu bền bỉ vì một mục tiêu cao thượng, tuy nhiên vì không kết nối mục tiêu với tổ chức nên rất khó để họ có thể tạo ra thay đổi (trong một số trường hợp họ trở thành những người


chống lại dữ liệu và làm hỏng chuyện). Đây là lúc bạn cần tìm những người hùng dữ liệu kiểu này đang ẩn núp sâu trong công ty vì họ là nguồn cung cấp thông tin và ý tưởng hữu ích. Có thể những điểm chiến lược trong kế hoạch của bạn cũng nằm trong các dự án độc lập của họ. Bằng cách giúp họ kết nối hoặc hỗ trợ những thứ họ cần, bạn có thể giúp tổ chức đạt được thắng lợi một cách nhanh chóng, bất ngờ bởi bởi vì bạn không bắt đầu từ số không (hãy nhớ khen ngợi cố gắng của họ vì họ có thể là người ủng hộ nhiệt tình cho bạn hoặc thậm chí là một phần trong đội của bạn). Có sự cộng tác nào giữa những nhóm dữ liệu khác nhau không, nhóm an ninh thông tin có biết điều gì đang diễn ra với các kỹ sư dữ liệu, hay những người ra quyết định có kết nối với đội ngũ quản trị không? Bạn muốn tạo ra các cộng đồng trong tổ chức của bạn nơi mà các nhóm được kết nối và cộng tác với nhau; tuy nhiên họ cũng cần có đủ thông tin để có thể tự vận hành khi cần thiết. Vì vậy, họ có hòa hợp với nhau không hay do bắt buộc vì đều tham gia vào một quy trình đã được văn bản hóa? Việc ra quyết định nhanh chóng là rất quan trọng. Bạn đã có thông tin phù hợp ở đúng chỗ và đúng lúc chưa, những người nhận thông tin có được trao quyền sử dụng thông tin đó không? Hãy kiểm tra xem bạn có các vai trò công dân nào không (là các vai trò không phải trong nhóm dữ liệu truyền thống mà được đặt trong bối cảnh của tổ chức của bạn – hãy tính đến những người phải làm báo cáo dựa trên những bản tính Excel khủng khiếp).


Cũng hữu ích nếu như bạn biết được số lượng người đó vì nó sẽ là sự biện hộ cho một số thay đổi bạn có thể phải thực hiện. Khi bạn kết nối mọi người với nhau có thể sẽ rất sốc nếu biết số lượng người đang làm các báo cáo dựa trên dữ liệu kém chất lượng trong khi thay vì vậy, họ có thể đang làm những thứ khác giúp ích nhiều hơn cho công ty. Cơ cấu tổ chức Các vai trò có rõ ràng và được Các vai trò và trách nhiệm có thống nhất?

được định nghĩa rõ ràng? Có mô hình RACI không?

Các vai trò đó có bao gồm tất cả các thành phần của một hệ thống quản lý thông tin và dữ liệu tốt mà bạn đang tập trung vào? Họ có những thứ mà họ cần để hoàn thành nhiệm vụ hay không?

Có khoảng trống nào không được chú ý tới không? Mô hình RACI có được thống nhất và hiểu rõ không? Các nguồn lực cần thiết sẵn có không? Mô hình RACI có được rà soát thường xuyên không?


Kỹ năng Đã có sẵn loại kỹ năng nào để hỗ trợ tổ chức đạt được mục tiêu và mức độ kỹ năng đó như thế nào? Có các chương trình đào tạo cho các nhân viên thông tin và cho toàn bộ tổ chức không? Đây là một lĩnh vực khác, có khả năng hợp nhất với một yếu tố khác của mô hình trưởng thành, chẳng hạn như với cơ cấu tổ chức. Tuy nhiên, bạn có thể ở trong một tình huống mà bạn có đầy đủ con người với các chức danh công việc đúng và tất cả họ hiểu rõ vai trò trách nhiệm nhưng không phù hợp với năng lực của họ. Có rất nhiều lý do khiến điều này xảy ra nhưng nếu bạn gặp tình huống này bạn nên tách riêng thành phần này, ít nhất là lúc khởi đầu. Bạn cũng nên tách riêng nếu như các tham vọng của công ty khác xa với hiện tại. Trong trường hợp này tổ chức của bạn sẽ cần các kỹ năng phù hợp với hiện tại mà không phải cho tương lai. Nhân lực là yếu tố then chốt để tạo nên thành công cho tham vọng về dữ liệu của bạn. Chúng ta hãy nhìn vào văn hóa công ty ẩn dưới các hành vi. Phần này tập trung vào việc nhân lực có kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp để thành công trong cuộc hành trình phía trước không. Biết được xuất phát điểm thực sự hữu ích với bạn trong cấu phần này. Có rất nhiều cách để lấp khoảng trống này, từ việc đưa các chuyên gia đến hỗ trợ nhóm của bạn thông qua hình thức đào tạo phát triển tại công ty hoặc bất kỳ sự kết hợp đào tạo


nào phù hợp với bạn. Nếu bạn đang phải làm mọi thứ bằng Excel, bạn có thể phải đầu tư để có thêm những nhân sự với kỹ năng về khoa học dữ liệu. Cũng như đối với các thành phần khác, bạn không nên đưa ra giả định ở đây. Chỉ vì bạn đang dùng Excel không có nghĩa là một số nhân viên của bạn đã có một số sáng kiến của riêng họ và tự mày mò học lập trình Python. Tuy nhiên mức độ nhiệt tình đó chính xác là điều bạn sẽ cần khi mọi việc trở nên khó khăn. Nếu phòng nhân sự của bạn có một ma trận kỹ năng, dữ liệu, các chương trình đào tạo hoặc lưu trữ các kỹ năng, kinh nghiệm, đó là một mỏ vàng các bằng chứng về lĩnh vực này và đáng để bạn đề cập tới trong các buổi hội thảo. Tại chính các buổi hội thảo, bạn sẽ tìm thấy quan điểm chung của công ty về trình độ kỹ năng của nguồn nhân lực. Bạn đã có sẵn nhân sự háo hức chờ đợi để thúc đẩy dữ liệu của bạn hay bạn cần xây dựng một chương trình đầy đủ để tiến hành việc này? Việc xác định khoảng cách kỹ năng này thông qua phân tích và cung cấp các chương trình đào tạo có liên quan đã là một phần của sáng kiến toàn công ty hay việc đào tạo không phải là một phần cơ bản trong đãi ngộ của công ty bạn? Việc hiểu được làm cách nào thu hẹp khoảng cách này là quan trọng. Nếu phòng nhân sự của bạn từ nhiều năm nay đã có tham vọng thực hiện phân tích kỹ năng nhưng không tự quản lý được thì họ là đồng minh tuyệt vời trong lĩnh vực này.


Bạn cũng nên xem xét khi nào cần các kỹ năng và ai đang cung cấp các kỹ năng đó. Nếu bạn có một tổ chức có kỹ năng thực sự hoàn hảo mà bạn cần để tiến bước nhưng bạn quá phụ thuộc vào những người bên ngoài thì cũng có thể bạn đang tạo ra một vấn đề cho chính mình. Bạn không muốn phải thuê nhiều nhân sự với mức lương cao chỉ để làm những việc bạn chỉ cần tạm thời mà sau đó không cần nữa. Kỹ năng Loại kỹ năng nào tổ chức của Bạn có hiểu tất cả kỹ năng cần bạn đã có?

có để đạt mục tiêu không? Có sẵn một ma trận kỹ năng

Các kỹ năng đó có ở mức độ không? phù hợp với công ty của bạn không?

Bạn có sẵn một kế hoạch để

Bạn đã có sẵn việc đào tạo để thu hẹp khoảng cách không? nâng cao kỹ năng hoặc cập Tất cả nhân sự có tham gia nhật kỹ năng không?

trong kế hoạch này không? Có tính đến các kế hoạch tương lai không?


Đo lường Bạn có đang đo lường tiến độ, hiệu quả, báo cáo về các lợi ích ở cấp độ doanh nghiệp không? Tiếp theo, bạn có đang đo lường kết quả việc định hướng các hành vi mong muốn trong văn hóa chú trọng dữ liệu? Có một sự thật đơn giản là người ta muốn mọi thứ đều phải được đo lường. Việc đánh giá có thể định hướng các hành vi và thậm chí đôi khi cả giá trị trong một tổ chức, vì vậy hãy thật cẩn thận chỉ đo lường những thứ giúp định hướng các loại hành vi mà bạn muốn phát triển trong công ty. Một mặt khác của vấn đề này là bộ não con người chỉ có thể tập trung vào khoảng năm thứ trong một lúc (và thường không nhiều đến mức đó nếu như một trong các thứ đó cần sự tập trung rất lớn), vì vậy bạn đừng cố đo lường quá nhiều thứ. Chỉ đo lường những gì quan trọng với bạn, nếu không bạn làm xao nhãng sự chú ý của mọi người và họ không tập trung vào thứ mà bạn thực sự muốn họ tập trung. Liên kết việc đo lường với hành vi chính xác mà bạn muốn định hướng. Ví dụ, một thước đo về số lỗi trong việc nhập dữ liệu vào bảng đã giảm được sẽ (hy vọng là vậy) hướng đến hành vi cải thiện chất lượng dữ liệu, nhưng bạn đang cố gắng tác động đến KPI của quy trình kinh doanh nào? Bạn dự định sử dụng thước đo hiệu quả nào và sau cùng sẽ đưa đến kết quả nào cho doanh nghiệp (những điều này nên có trong chiến lược kinh doanh - đây là một cách thể hiện


đường lối xuyên suốt từ chiến lược kinh doanh đến những ảnh hưởng bạn thực hiện trong toàn công ty)? Vấn đề sau cùng là kết quả đạt được là gì và các kết quả đó có được chứng minh hay không? Nếu bạn không hiểu cách đo lường một thông số nào đó thì làm sao bạn thực sự khai mở giá trị của nó? Một khi bạn hiểu được sự phức tạp của vấn đề thì liệu bạn có thể kiểm tra được rằng bạn đang đo lường đúng thứ cần phải đo lường hay không? Nếu bạn dự định sử dụng khả năng tập trung tổng hợp lên cả năm lĩnh vực nhỏ thì bạn thực sự phải đảm bảo rằng, đầu tiên, năm lĩnh vực này là các lĩnh vực cần ưu tiên và thứ hai là chúng phù hợp với doanh nghiệp (cân bằng với các chỉ số khác đang được đo lường). Điều phải chú ý ở đây là tất cả thước đo được tập trung vào một lĩnh vực hay nhiều lĩnh vực khác nhau – một mức độ bao quát rộng hơn. Bạn cũng kiểm tra xem liệu bạn có đang sử dụng các thước đo hữu hình – hãy sử dụng các thước đo thực tế có thể biểu thị được hơn là các thước đo chung chung và không thể đo đếm thực sự. Chính các thước đo có được sử dụng nghiêm túc không? Bạn có các thước đo tài chính dựa trên dữ liệu không? Bạn phải thể hiện được sự tiến bộ nếu không sự hỗ trợ đối với bạn sẽ giảm sút. Những thắng lợi nhanh chóng là rất tốt nhưng rồi cũng không phải lâu dài. Cho dù bạn có đạt được một chuỗi thắng lợi nhanh chóng thì cũng không sẽ giữ được danh tiếng mãi mãi. Các kết quả đo lường có thể hiện sự tiến triển rõ ràng hay không? Để làm điều này cần thời gian để thiết lập các thước đo hợp lý


nhưng đó là lúc cần đến các chiến thắng nhanh chóng của bạn để khỏa lấp khoảng thời gian bạn cần để xây dựng thước đo và quỹ đạo của mình. Nếu các thông số đo lường đã được xây dựng thì chúng có rõ ràng, đơn giản và thường xuyên được báo cáo? Chúng có thể hiện ảnh hưởng mà sự thay đổi trong công ty đang hoặc sẽ mang lại? Thực sự là bạn đang tìm kiếm sự kết nối giữa các thước đo dữ liệu và các kết quả kinh doanh. Các cải thiện trong dữ liệu của bạn chỉ hữu ích nếu như nó mang lại những lợi ích kinh tế thực sự, giảm thiểu rủi ro hoặc tạo ra và nâng cao giá trị.


Đo lường Bạn có đang đo lường sự tiến Các thông số đo lường có thể triển và hoạt động của bạn hay hiện được tiến triển hay không?

không?

Bạn có đang đo lường đúng Bạn có theo dõi những thông những gì cần đo lường không? số đó theo thời gian không? Việc đo lường đang định Các hành động bạn đã thực hướng sự thay đổi trong đúng hiện sau khi rà soát các thông loại văn hóa mà bạn muốn?

số đo lường là gì? Các thông số của bạn có bao trùm các lĩnh vực mà bạn muốn tập trung không? Các hành vi có thay đổi tích cực như là kết quả của các thông số đo lường?

Hành vi Bạn có đánh giá cao dữ liệu bạn có và hiểu được vai trò của chúng không? Một chỉ số đánh giá vấn đề này là số tiền bạn đã sử dụng để có được dữ liệu và sử dụng trong khoảng thời gian bao lâu. Liệu bạn có đầu tư ít quá hoặc đã đầu tư đủ nhưng không thành công hay không? Và tại sao lại như vậy?


Lý thuyết phải đi đôi với thực tế, nghĩa là hiểu biết văn hóa chứ không phải lý thuyết về văn hóa. Thứ mà bạn đang tìm kiếm ở đây là bằng chứng thể hiện quan điểm thực sự của tổ chức về giá trị của dữ liệu. Đầu tiên bạn cần nhìn trên bề mặt, để xem quan điểm công khai của tổ chức về giá trị của dữ liệu. Công ty có truyền thông về thông tin hoặc dữ liệu, ví dụ tuyên bố chung về cách họ quản lý dữ liệu? Các cuộc họp đã được thực hiện để thảo luận về dữ liệu với sự tham gia của nhiều bên liên quan khác nhau hay không? Họ có tin rằng họ là một tổ chức kích hoạt dữ liệu? Một khi bạn có một bức tranh bề nổi như vậy thì bạn cần phải nhìn xuống phần chìm của bức tranh đó để xem chúng có khớp với nhau không. Một cách để đánh giá dữ liệu có đang được chú trọng hay không là nhìn vào số tiền đầu tư. Bao nhiêu tiền đã được đầu tư vào dữ liệu trong một, hai hoặc năm năm qua? Nó đang tăng lên hay giảm xuống? Điều này cho bạn biết rất nhiều về sự quan tâm đang tăng lên hay giảm xuống. Khi bạn tìm được số liệu chi phí bạn cũng cần một bức tranh về các kết quả đã xảy ra. Nếu đó là tình huống mà đã đầu tư rất nhiều nhưng không thấy tiến triển thì có thể sẽ có trở ngại lớn hơn nhiều đối với những thay đổi mà hiện tại bạn cần làm. Các cách khác để tìm bằng chứng là xem xét vấn đề dữ liệu hoặc thông tin có được thảo luận trong bất kỳ cuộc họp nào không. Các cuộc họp thường xuyên được tổ chức để thảo luận về dữ liệu và


nếu có thì những người được mời họp đã thực sự có mặt hay họ chỉ cử người đại diện đi thay? Nếu có bất kỳ cuộc đối thoại nào về dữ liệu thì đó là sự truyền đạt một phía hay là trao đổi 2 chiều? Đừng để tổ chức bị kéo vào việc suy nghĩ điều đó vì những những thông tin gây nhiễu về dữ liệu mà họ đang nghe, hiểu nhiều ý kiến và đang có các động thái về vấn đề này rồi.

Hành vi Các lý thuyết văn hóa có được Các cuộc họp về dữ liệu có sự thể hiện trong hành vi của mọi tham gia đầy đủ của các thành người không?

viên không?

Họ có hành động như thể họ Mọi người có xem dữ liệu là hiểu được giá trị của dữ liệu một tài sản không? không?

Các cuộc đối thoại về dữ liệu có thường xuyên là một phần của các các cuộc họp không liên quan đến dữ liệu không? Liệu các ý tưởng và các vấn đề nảy sinh trong tổ chức mà không có gợi ý từ bên ngoài?


Công nghệ Công nghệ có chi phí kế thừa rất lớn đi kèm, một số chi phí có thể không dễ điều chỉnh hoặc khi bạn bắt đầu khai thác, nhân viên công nghệ của bạn có thể bị choáng ngợp bởi nhiều phiên bản và nhiều loại phần mềm. Trước hết, công nghệ có thể là một chủ đề tế nhị để thảo luận trong bất kỳ cuộc hội thảo nào. Trong nhiều tổ chức, người ta ưa thích đổ lỗi cho bộ phận IT và bạn sẽ không muốn xa lánh họ đặc biệt là vì họ sẽ giúp ích trong việc thúc đẩy hoạt động. Công nghệ tiến bộ rất nhanh và nhiều công ty đang phải đối mặt với các vấn đề lớn về chi phí kế thừa vì họ đã đầu tư rất nhiều nên không thể bỏ cuộc giữa chừng. Rất dễ để đổ lỗi cho bộ phận IT nếu họ không thể bắt kịp trong môi trường dữ liệu nhanh nhạy. Thực ra họ có thể đang xử lý các yêu cầu khó hiểu từ hoạt động kinh doanh vốn liên tục thay đổi và phải đưa ra các quyết định dựa trên các ưu tiên để cập nhật. Đừng phán xét cho tới khi bạn ở vào vị trí của họ. Điều tốt nhất ở đây mà bạn có thể làm với bộ phận IT là bạn ở đây để giúp họ. Trong tất cả các yêu cầu gấp rút của tổ chức, bạn sẽ quan tâm tới các yêu cầu về các hệ thống liên quan tới dữ liệu và hành động như đó là tâm điểm của hàng loạt các yêu cầu khác nhau và gấp rút. Mối quan hệ này thực sự là có lợi cho cả đôi bên. Bên cạnh việc xem xét hạ tầng công nghệ thì trong phần này bạn cần chú ý tới cách thực hiện các thay đổi và ưu tiên đối với tài sản


này. Ai đưa ra các quyết định này và dữ liệu có phải là mối quan tâm khi đưa ra các quyết định về đầu tư công nghệ? Quản lý sự thay đổi là quy trình quản lý các thay đổi trong một dự án hay trong cả tổ chức. Có thể đã có một kế hoạch đầu tư công nghệ trong vài năm tới. Kế hoạch này có bao gồm công nghệ hỗ trợ một chương trình dữ liệu linh hoạt? Chiến lược công nghệ tổng thể là gì và có thể đầu tư bao nhiêu vào chiến lược này? Sẽ là vô ích nếu bạn trông cậy vào việc đại tu toàn bộ và căn bản hệ thống công nghệ để thực hiện tham vọng dữ liệu, trong khi, ví dụ, bạn chỉ có một chương trình tài trợ năm năm. Nội dung phần này là về hiểu biết môi trường công nghệ: các ứng dụng nào đang giúp hoặc cản trở dữ liệu của bạn, các kiểm soát nào đã có xung quanh những hệ thống này? Bạn cũng nên xem xét khả năng của doanh nghiệp để duy trì các ứng dụng đó, có sẵn hoạt động đào tạo không, có sự hỗ trợ nào để tận dụng tốt nhất các ứng dụng đó mà không chỉ là xem chúng có vận hành hay không? Sự tập trung nên được đặt vào các kết quả kinh doanh mà không phải công nghệ, nhưng điều đó không có nghĩa là bạn không cần phải hiểu về công nghệ. Ở giai đoạn đầu, việc bạn biết rằng bạn đang làm việc với cái gì và các khoảng trống lớn ở đâu là rất quan trọng trước khi bạn đầu tư thêm. Bạn nên kiểm tra xem bạn đã tiếp cận được cái gì. Bạn không thể biết được bao nhiêu lần chúng tôi đã mua thứ gì đó và sau đó mới biết rằng công ty đã có rồi nhưng không dùng hoặc có thứ tương tự như thế. Bạn phải cẩn trọng với việc đầu tư. Nếu bạn đã có thứ làm được 80% điều bạn muốn nên


có thể dùng tiền vào việc khác thì bạn phải quyết định nơi nào mang lại lợi ích lớn nhất so với số tiền bạn bỏ ra. Sẽ có khoản đầu tư lớn trong bất kỳ bối cảnh công nghệ nào vì vậy bạn không thể giả vờ phớt lờ nó. Nếu bạn đã có một kho dữ liệu hoặc hạ tầng dữ liệu thì bạn sẽ không từ bỏ chúng để đưa công cụ tương tự ưa thích của bạn vào. Điều đó là không thực tế. Nếu có một sự khác biệt đáng kể thì bạn nên xem xét dài hạn. Có một chiến lược công nghệ và có liên kết nào được thiết lập giữa chiến lược dữ liệu và chiến lược công nghệ chưa? Bộ phận IT sẵn sàng chấp nhận sự giúp đỡ của bạn ở mức nào?

Công nghệ Bạn có phải xử lý vấn đề kế Hệ thống công nghệ của bạn thừa công nghệ không?

có giúp thúc đẩy chiến lược

Có dễ dàng để chỉnh sửa hệ dữ liệu của bạn không? thống công nghệ của bạn Có sẵn các thông lệ tốt về không?

quản lý sự thay đổi?

Bạn có kiểm soát nào với hệ Bạn có một mối quan hệ tốt thống này?

với bộ phận IT không? Các thông lệ làm việc nhanh nhạy có khuyến khích sự cải tiến? Đội dữ liệu có tham gia vào chiến lược công nghệ không?


Đánh giá mức độ trưởng thành dữ liệu Hy vọng đến bây giờ chương này sẽ giúp bạn hiểu những gì mà bạn sẽ nghiên cứu trong mỗi thành phần của mô hình đánh giá mức độ trưởng thành. Việc hiểu mỗi lĩnh vực này thực sự tạo nên sự khác biệt vì bạn có thể điều chỉnh câu hỏi để đảm bảo bạn hiểu sâu vấn đề có ý nghĩa hơn với tổ chức. Bây giờ hãy tìm hiểu cách đánh giá vì nó sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc đây có phải lần đầu tiên công ty của bạn thực hiện đánh giá hay là đánh giá tiếp theo. Nếu đây là lần đầu tiên bạn đánh giá mức độ trưởng thành thì sẽ rất tốn thời gian. Không ích gì khi giả vờ rằng bạn có thể thực hiện một cách nhanh chóng. Nếu bạn không dành thời gian để thực sự hiểu chính xác bối cảnh dữ liệu của bạn thì bạn có thể lãng phí thời gian, nguồn lực và tiền bạc có hạn vào những thứ không thực sự quan trọng. Không chỉ bạn sẽ thực sự bận rộn trong thời gian này, và khi bạn đã bị cuốn vào những hoạt động tốn kém của việc đánh giá mức độ trưởng thành, sớm muộn gì bạn cũng phải nhờ tới sự trợ giúp của những bộ phận khác trong công ty trong khi họ sẽ vẫn phải làm các công việc hằng ngày của mình. Có thể là ý kiến hay nếu bạn nói trước cho họ về điều sắp diễn ra thậm chí nếu chỉ là một câu mơ hồ rằng “chúng tôi cần một ít thời gian của anh/chị - khoảng (thêm số tháng cụ thể)”, như vậy họ sẽ không quá bất ngờ. Đột ngột lên lịch cho các buổi hội thảo dài nửa ngày


và các cuộc phỏng vấn kéo dài hai giờ vào lịch trình của người khác sẽ khiến người ta không ưa thích gì bạn. Một vấn đề khác cần quan tâm khi bạn đang lên kế hoạch đánh giá mức độ trưởng thành là số lượng và thành phần của những người mà bạn mời tham gia. Bạn càng kết nối nhiều người càng tốt vì nó tăng thêm sự đa dạng cho kết quả bạn có được từ mô hình trưởng thành và các kết quả không mang tính thiên vị. Điều này cũng tăng thêm tính tin cậy cho kết quả cuối cùng nếu mọi người cảm thấy kết quả đó đã đại diện được cho lĩnh vực của họ. Chỉ cần nhớ rằng bạn cũng phải tính đến những người không ủng hộ dữ liệu hoặc những anh hùng dữ liệu lạc quan thái quá vì họ có thể dễ dàng lèo lái kết quả nếu bạn không có một đối trọng để giúp lấy lại một kết quả thực tế hơn trong trường hợp có quá nhiều người đến từ cùng một lĩnh vực. Bạn cũng cần đảm bảo rằng những người tham gia trải đều ở khắp tổ chức. Tối thiểu bạn nên có đại diện từ mỗi phòng ban và đại diện nhiều hơn từ phòng nhân sự, IT và tài chính và các bộ phận sử dụng nhiều dữ liệu. Nếu bạn chỉ đưa vào những người chuyên môn về dữ liệu, mà các lĩnh vực của họ đã được phân loại thì có vẻ như toàn bộ tổ chức đang có trạng thái tuyệt vời của việc không có gì để làm chứ không phải là xác định những thực tiễn tốt trong một đại đương đầy bất cập. Vấn đề đối trọng cũng là thật: nếu bạn không có đại diện của mỗi lĩnh vực thì bạn có thể bỏ lỡ những điển hình tốt mà sau này bạn có thể tận dụng khi cần lấp những khoản trống sau đó.


Một lý do thích đáng để làm đánh giá này là khi bạn đang làm việc với nhiều người như vậy và lấy thông tin từ họ thì đó cũng là cơ hội để bạn bắt đầu quy trình đào tạo về điều bạn đang cố gắng làm. Đừng bao giờ lãng phí cơ hội tiếp xúc với bất kỳ người nào! Mọi người mà bạn đang làm việc cùng là một bên tham gia vào quy trình này, mỗi người trong số họ là một người thúc đẩy dữ liệu tiềm năng (nếu họ đã không thay đổi chính kiến!) vì vậy hãy chắc chắn rằng bạn tận dụng cơ hội thuyết phục họ. Đừng chỉ đặt một cuộc hẹn một giờ với họ và vội vã làm cho xong – điều này rất dễ xảy ra vì mọi người đều bận – nhưng hãy nhớ rằng họ có thể không nghĩ giống như bạn. Chúng tôi gần như đảm bảo rằng mọi người sẽ cố gắng và cắt ngắn các cuộc gặp gỡ này và bạn sẽ được nghe mọi lý do biện hộ. Hãy chắc chắn rằng bạn đã chuẩn bị cho điều này và có một câu chuyện tuyệt vời về lý do vì sao bạn cần thời gian của họ. Bạn đang hy vọng họ sẽ thoát khỏi những phiền toái nào trong ngắn hạn và dài hạn? Điều quan trọng nhất là nó mang lại lợi ích gì cho họ? Nó có thể là câu chuyện hay nhất từ trước tới giờ cho toàn bộ công ty nhưng nếu bạn muốn dành được sự chú ý trọn vẹn của họ thì bạn phải biết điều đó có liên quan gì tới họ. Bạn hãy dành thời gian từ từ nghiên cứu các câu hỏi cùng với họ và xem xét cách hiểu của họ có trùng khớp với bạn không. Và nếu không khớp thì tại sao? Bạn đã bỏ qua điều gì chăng? Đừng sợ việc chỉnh sửa các câu hỏi trong khi thực hiện đánh giá, hãy nhớ rằng sẽ việc sửa chữa ngay từ lúc đầu sẽ dễ dàng hơn là đợi đến


ngày bạn đưa ra những lợi ích chính của mình. Có rất nhiều lần chúng tôi đã trò chuyện với mọi người và đã hoàn toàn bị thuyết phục rằng chúng tôi và họ có cùng quan điểm trong khi không phải như vậy. Chỉ vì chúng tôi đang sử dụng các thuật ngữ giống nhau không có nghĩa là chúng tôi đang nói về cùng một thứ. Đó là một sự hiểu nhầm phổ biến trong nhiều công ty rằng nếu bạn đang dùng từ viết tắt giống nhau tức là bạn đang nói về cùng một thứ. Những người tham gia vào các tổ chức tin rằng có một ngôn ngữ chung phải học để hiểu về tổ chức rõ hơn. Điều mà bạn thật sự đang học là các sắc thái của cấu phần này trong công ty mà bạn đang làm việc. Như chúng ta đã đề cập ở Chương 1, cũng như mọi người trong một đất nước nói cùng một ngôn ngữ nhưng có nhiều ngôn ngữ địa phương trong một nước. Một người dân ở London có thể không hiểu một người nói giọng vùng Scotland mặc dù về lý thuyết thì họ đang cùng nói tiếng Anh. Các cách để thu thập thông tin cho lần đánh giá đầu tiên của bạn cần phải rất trực tiếp bởi vì có nhiều lý do khi thực hiện đánh giá này. Từ quan điểm của quản lý các bên liên quan để tìm hiểu thực tế thì những tương tác này là có giá trị. Ngoài ra, đối với các câu hỏi trang trọng hơn, hãy chắn chắn rằng bạn đã phân bổ thời gian để đối tượng phỏng vấn nói về những thứ họ đang nghĩ – sau này đây là một cách tìm hiểu thực tế tuyệt vời. Điều gì khiến họ thao thức mỗi đêm? Điều gì họ cho là các cơ hội? Đừng chỉ nói về dữ liệu. Hãy sử dụng ngôn ngữ thuận tiện với họ. Bạn sẽ vẫn đạt được mục tiêu cuối cùng và họ vẫn sẽ trong vùng thoải mái của


họ. Hãy cho họ biết rõ về lý do bạn muốn thông tin và bạn định làm gì với chúng. Với các bên liên quan chính thì việc gặp gỡ riêng từng bên là tốt nhất. Hãy cho họ thời gian (nếu bạn có thể) và sử dụng thời gian đó để thuyết phục họ trở thành người cổ vũ cho sáng kiến của bạn để tiến tới. Nếu có sự tham gia của những người ở cấp quản lý cao trong giai đoạn này sẽ tạo nên một khác biệt lớn đối với sự ủng hộ bạn sẽ có được từ những người coi họ là lãnh đạo. Sự tài trợ nhìn thấy được có thể tạo nên hoặc phá hủy cái mà bạn đang làm và hãy bắt đầu tìm kiếm sự tài trợ đó ở đây. Một lần nữa, bạn hãy nhớ rằng trong khi những người lãnh đạo sẽ chịu trách nhiệm đối với các nhiệm vụ to lớn của công ty, bạn vẫn cần phải tập trung vào cái mà họ quan tâm và luôn tâm niệm về “điều có lợi cho họ.” Để có sự bao quát cao nhất bạn hãy sử dụng các buổi hội thảo để tập hợp các nhóm người và cố gắng sắp xếp họ theo các nhóm cùng chức năng hoặc cùng sự tập trung vì như thế họ sẽ khai thác ý tưởng từ đối phương và tạo ra cả kho sáng kiến mà bạn có thể không có được nếu chỉ có một đại diện của một lĩnh vực cụ thể. Việc này cũng giúp bạn có nhiều ý kiến có giá trị hơn trong trường hợp mà bạn chỉ có một người trong bộ phận chỉ nhìn thấy chiếc ly bị vơi đi một nữa, hay bỏ lỡ những niềm vui bé nhỏ. Về các buổi hội thảo, làm việc với một người điều phối tốt là một điều quan trọng. Nếu bạn là một người điều phối tốt, đó là một điều tuyệt vời, nhưng nếu bạn có khoảng hơn năm người trong hội thảo của bạn thì bạn hãy tìm thêm người điều phối. Có thêm người


ở đó nghĩa là họ có thể giúp bạn quản lý sự sôi nổi trong phòng trong khi đó bạn có không gian để tập trung vào những thứ đang được thảo luận. Đừng để bất kỳ ai bị hòa tan vì mọi công ty đều có những cá tính khác nhau – người sôi nổi cần nhiều không gian hơn để thể hiện và người trầm tính cần một nơi yên tĩnh. Ý kiến và quan điểm của họ đều cần thiết để giúp bạn có cái nhìn chính xác nhưng nếu bạn không để tâm đến cá tính của những người hướng nội thì bạn có thể sẽ bị lạc mất họ trong những người hướng ngoại đầy thiện chí. Như đã nói, người khác không phải là bạn, nên bạn cần tập trung vào các câu trả lời. Có dẫn chứng đi kèm không? Bạn có cần chứng minh không? Có phải ngôn ngữ cơ thể của mọi người thay đổi khi người khác đưa ra một câu trả lời cho thấy có sự khác biệt về ý kiến cần được tìm hiểu? Bạn đã có tất cả những thứ bạn muốn chưa? Chúng tôi nghĩ rằng bạn sẽ đủ bận rộn cho dù không làm việc điều phối và lập bản tường thuật. Cho dù bạn đang sử dụng hình thức nào thì quy trình cho mỗi cuộc phỏng vấn hoặc hội thảo sẽ giống nhau: • Giải thích bạn đang làm gì. • Giải thích tại sao bạn làm như vậy. • Để người được phỏng vấn có một khoảng thời gian ngắn để suy nghĩ về những mối quan tâm của họ nhưng giới hạn khoảng thời gian này (nếu không bạn sẽ phải đối mặt một cuộc họp chỉ toàn sự than thở và trong khi điều này có thể tốt


cho tâm trạng của họ nhưng hoàn toàn không có tính xây dựng cho cuộc đánh giá sắp tới). • Giải thích lợi ích của cuộc đánh giá với họ. (Bạn có thể bỏ qua bất kỳ phần nào khác của quy trình trừ phần này. Phải có điều gì đó có ích cho họ nếu không bạn sẽ phải đấu tranh rất vất vả để lôi kéo họ tham gia). • Giải thích lợi ích đối với phần còn lại của tổ chức (người bạn đang phỏng vấn càng có chức cao trong tổ chức thì bạn càng phải thể hiện rõ tầm quan trọng của lợi ích này). • Chỉ ra một mô hình của thứ mà bạn đang cố gắng đạt được. Đưa ra một ý kiến về biểu đồ mà bạn sẽ sử dụng. Trong mọi tình huống, đừng sa vào việc sử dụng các ví dụ từ các hội thảo trước đây vì điều này có thể làm thiên lệch quan điểm của những người trong phòng – có thể họ thích người nào đó hoặc phòng ban nào đó và muốn đồng ý với mọi thứ trong biểu đồ hoặc ngược lại. Trong trường hợp nào thì bạn cũng sẽ không có được kết quả khách quan. • Hãy rà soát từng câu hỏi đặc thù dựa trên các tiêu chí đã được liệt kê phía trên và đảm bảo rằng bạn có một số câu hỏi cho từng lĩnh vực (chỉ một hoặc hai câu hỏi sẽ làm kết quả bị sai lệch). Cố gắng đạt được sự đồng thuận nếu bạn đang trong một cuộc hội thảo nhưng hãy ghi chú lại nếu bạn không đạt được điều này. Sự khác biệt cũng cần được chú ý và bạn cần đầu tư vào nó khi bắt đầu sự dụng kết quả của mô hình


trưởng thành. Vâng, điều đó nghĩa là bạn phải đề cập đến nó khi viết tường thuật về mô hình nhưng nó cũng có nghĩa là bạn phải tìm hiểu sâu hơn vì có thể đã có các anh hùng dữ liệu trong công ty hoặc sự hào nhoáng giả tạo về vấn đề dữ liệu mà bạn cần phải sửa chữa. • Hãy dành thời gian thảo luận cởi mở để những người tham gia có thể nói lên suy nghĩ của họ. Luôn luôn hỏi “có điều gì khác anh/chị muốn bổ sung không?” Điều này đặc biệt quan trọng đối với những người nhiều ý kiến vì họ có thể có rất nhiều ý tưởng trong đầu. • Hãy xem lại kết quả mà bạn nghĩ rằng đã có được từ cuộc hội thảo chỉ để xác nhận rằng họ hài lòng với những việc đã thực hiện cho đến hiện tại. • Hãy nhớ nói cảm ơn, sự lịch sự sẽ không bao giờ là thừa cả. Khi bạn đi qua từng câu hỏi hãy cố gắng thu thập càng nhiều bằng chứng để hỗ trợ cho điểm số mà mọi người thống nhất càng tốt, cho dù là phát hiện về một điều gì đó tồn tại (vì vậy bạn có thể thu thập nó và hãy đảm bảo rằng bạn thực sự có cái mà bạn dự định thu thập) hoặc việc thiếu điều gì đó. Nếu có một vấn đề nào đó phát sinh, thì có lẽ bạn sẽ cần đến nó sau này khi bạn bắt đầu thực hiện sự thay đổi vì vậy việc thu thập nó vào lúc này không phải là điều tốn công vô ích. Một số lĩnh vực mang tính chủ quan nên bạn sẽ không thể thu thập các bằng chứng hữu hình. Tuy nhiên bạn càng thu thập


được nhiều bằng chứng thì lập luận của bạn càng vững chắc. Việc tranh luận với dữ liệu cứng nhắc lạnh lùng thật là khó nhưng lại càng khó để phản bác một câu chuyện đầy thuyết phục. Đừng xem nhẹ các nội dung mang tính chủ quan vì chúng sẽ giúp bạn hiểu điều gì là thiết yếu để thay đổi hành vi và tạo ra những người cổ vũ dữ liệu bạn cần. Hãy đảm bảo là bạn thu thập nguyên nhân dẫn tới những ý kiến chủ quan đó – nó sẽ hữu ích khi bạn cần phải lý giải. Hãy kết hợp cả câu hỏi đóng và mở, và nếu đó là lĩnh vực bạn quan tâm thì đừng ngại hỏi cả hai loại – ví dụ: “Anh/chị có chiến lược dữ liệu không?” tiếp theo là “chiến lược đó có ích không?” – để làm rõ quan điểm của bạn. Đó là lý do bạn cần phải có một sự linh hoạt trong mô hình vì vậy bạn có thể đào sâu câu hỏi hơn là chỉ theo một chuỗi câu hỏi cứng nhắc mà điều này sẽ chỉ bó buộc bạn. Cố gắng tổ chức hội thảo và gặp mặt trực tiếp nhiều nhất có thể trong lần đầu sử dụng mô hình trưởng thành nhưng không nên loại trừ việc sử dụng bảng khảo sát khi đó là cách duy nhất để thu thập thông tin từ mọi người. Làm gì đó tốt hơn là không làm gì và nếu bạn đã thử gặp trức tiếp và đã cố gắng hết sức có thể thì thay vì cố khai thác một chủ đề khó chịu và phá hỏng mối quan hệ kinh doanh tiềm năng thì bạn hãy lùi lại và chấp nhận những gì bạn có thể đạt được. Cuối cùng bạn sẽ đi đến kết quả như hình 2.1. Bây giờ nếu bạn đã thực sự khéo léo bạn sẽ xây dựng các hội thảo của bạn để có


thể có một mô hình như thế cho từng phòng ban trong tổ chức, sau đó kết hợp chúng lại để ra được số điểm đánh giá mức độ trưởng thành của toàn bộ công ty. Mục đích ở đây là bạn có thể (một cách tinh tế) làm các phòng ban đấu tranh với nhau. Các lãnh đạo cấp cao có xu hướng là những người rất cạnh tranh. Họ không thực sự thích nếu bạn có một biểu đồ thể hiện rõ ràng họ tệ hơn rất nhiều so với đối thủ đang quản lý một bộ phận khác trong công ty. Tuy nhiên họ thực sự thích nếu họ trở thành cấp trên của tất cả đồng nghiệp của họ và thể hiện họ rất giỏi, ví dụ, trong việc áp dụng một khuôn khổ nào đó. Hãy nghĩ về việc giới thiệu mô hình đó lồng ghép yếu tố cạnh tranh như một trò chơi trong đó mọi người phải cố gắng đưa lĩnh vực của họ thành phát triển nhanh nhất. Và cuối cùng mọi người điều chiến thắng, còn gì tuyệt hơn? Bạn sẽ làm gì với bảng đánh giá mức độ trưởng thành? Đánh giá mức độ trưởng thành là bước khởi đầu hoàn hảo nhưng bạn làm gì với dữ liệu này hoặc ít nhất bạn thể hiện nó như thế nào để nó hữu ích cho bạn khi bạn là người dẫn dắt trong chuyến hành trình dữ liệu này? Sẽ là hiệu quả nếu sau cuộc đánh giá bạn có một bảng dữ liệu đầy đủ, các bằng chứng định tính và định lượng để hỗ trợ cho các con số đó và một vài câu chuyện hoặc ví dụ về các phòng ban khác nhau. Điều này sẽ đem lại những thứ khác rất hữu ích mà bạn có được từ quy trình đánh giá trưởng thành như là các


mối quan hệ với các bên liên quan được thiết lập và được củng cố. Rõ ràng có những cách khác nhau để thể hiện dữ liệu này và bạn có thể sử dụng bất cứ cách nào có ý nghĩa với bạn. Một cách chúng tôi khuyến khích là sơ đồ radar, bạn có thể chuyển bảng trong hình 2.1 thành sơ đồ trong hình 2.3. Đó là một cách thực sự đơn giản để thể hiện thông tin này theo một cách dễ đánh giá. Tuy nhiên nó chỉ cho bạn thấy một phần của bức tranh, phần quan trọng khác bạn phải phác họa được đó là tham vọng của tổ chức của bạn khi kết hợp dữ liệu với năng lực hiện tại và tương lai gần của tổ chức. Hãy nói về tham vọng trước, trên thang điểm từ 0 đến 5, bản năng đầu tiên của bạn khi bắt đầu nghĩ về tham vọng đó là muốn trở thành người giỏi nhất nhảy tới mức 5 và là một hình mẫu trong dữ liệu mà các tổ chức khác phải ngước nhìn. Sự thật trần trụi là thang đo này khá giống như một câu đố logic phổ biến: nếu một con ếch bắt đầu nhảy từ một phía của một cái ao và mỗi bước nhảy của nó sẽ đi được một nửa của quãng đường sang bờ bên kia vậy hỏi nó phải nhảy bao nhiêu bước để đến được bờ bên kia? Câu trả lời là không bao giờ, nhưng các bước nhảy của con ếch sẽ ngắn dần, nó càng cố gắng hơn trong mỗi lần nhảy với kết quả đạt được nhỏ dần. Cố đạt được mức 5 có vẻ như là một mục tiêu cao cả nhưng bạn có thực sự muốn dồn toàn bộ nguồn lực bạn có vào để đạt mục tiêu đó không khi mà lúc bạn đến nơi thì có thể lại xuất hiện một đỉnh cao hơn nữa?


Hình 2.1 Ví dụ về sơ đồ radar từ đánh giá mức độ trưởng thành Mục đích thang đo này không phải là đạt được đỉnh cao nhất – mà là hiểu tầm quan trọng tương đối của mỗi điểm này đối với mô hình đánh giá mức độ trưởng thành nếu kết hợp các cầu phần với nhau. Bạn muốn sử dụng các nguồn lực và nỗ lực của bạn ở đâu? Chúng tôi chưa tìm được nơi nào có thể cho bạn tất cả mọi thứ sau khi bạn đầu tư nguồn lực, tiền và sự tập trung vào để thay đổi. Và nếu đã có nơi đó thì đáng lẽ chúng ta sẽ không biết thế nào là đủ. Chúng ta sẽ phải cân nhắc các ưu tiên và thỏa hiệp. Điều này sẽ giúp bạn xác định được lĩnh vực nào bạn cần tập trung tối đa và lĩnh vực nào có thể trì hoãn đôi chút. Bạn có thể trình bày ở hội thảo về mức độ tham vọng trong mỗi giai đoạn để có được một bức tranh tổng hợp. Điều này sẽ tốn thời gian thảo luận về vị trí hiện tại của công ty và sẽ không cần


phải mang lại nhiều giá trị. Bạn cần hiểu rõ về khả năng thu hẹp khoảng cách với mục tiêu hiện tại của tổ chức, những người trong hội thảo có thể không hiểu được điều này. Công ty có thể nghĩ rằng việc đạt được mức 4 trên thang đo sẽ thực sự giúp họ tiến lên nhưng nếu toàn bộ tổ chức đã không tham gia vào mô hình đánh giá như dự kiến thì có thể lúc đầu bạn chỉ nên hướng tới mức 2 và tập trung vào khuôn khổ và chính sách để đạt được mức 3 trước khi bạn đánh giá lại vị trí của mình. Bạn sẽ không chỉ mãi mãi tham vọng mức 2, chỉ là lúc đầu thôi. Hãy cân nhắc thay đổi tham vọng ở giữa tiến trình dựa trên hiểu biết về vị trí hiện tại của toàn tổ chức và khả năng thay đổi của nó. Hãy nhớ rằng bạn có thể thay đổi điều này nhưng nó sẽ giúp tập trung tâm trí của mọi người vào hướng đi mà bạn đang dẫn dắt công ty đi theo. Che phủ thực tế bằng tham vọng của bạn sẽ đưa bạn đến một tình huống như Hình 2.2. Hãy dùng các nhận xét bạn thu nhặt được trong các hội thảo và cộng thêm vào đó tham vọng của bạn để bắt đầu đưa nó vào cuộc sống của mọi người. Hình 2.2 thể hiện rõ ràng các khoảng cách giữa vị trí hiện tại và tham vọng của công ty và như bạn có thể thấy, sẽ có thể có một số khoảng cách rất lớn. Không chắc bạn có thể lấp đầy tất cả các chỗ trống này cùng một lúc, vì vậy bạn sẽ phải đưa ra thứ tự ưu tiên xử lý các vấn đề. Chúng tôi sẽ giải thích về cách làm việc này sau.


Hình 2.3 là một ví dụ tiên tiến hơn về kết quả bạn có thể đạt được từ việc đánh giá trưởng thành. Cách thể hiện trực quan này giúp bạn hình dung rõ ràng về sơ đồ radar bên cạnh các điểm mấu chốt bạn muốn trình bày từ sơ đồ. Đây là một công cụ tuyệt vời để bắt đầu câu chuyện với các bên liên quan.

Hình 2.2 Ví dụ về tham vọng và vị trí hiện tại

Ngoài lề Vì chúng tôi không muốn bạn mất công vô ích nên muốn nhắc nhở rằng thước đo đánh giá mức độ trưởng thành này cũng sẽ được sử dụng trong các hoạt động đảm bảo và quản trị sau này.


Cần hạn chế tối đa những việc thừa thải! Tuy nhiên khi bạn lặp lại việc đánh giá thì sẽ không tốn thời gian như lần đầu nữa – đó là lý do chúng tôi nói nhiều về việc thực hiện lần đầu tiên! Sẽ là ý tưởng tuyệt vời nếu đánh giá hàng năm vì bạn có thể sử dụng sơ đồ radar để thể hiện tiến triển của bạn. Tuy nhiên nếu bạn cố gắng lặp lại việc đánh giá một cách chính xác và sử dụng khoảng thời gian giống như lần đầu thì bạn có thể sẽ phải đối mặt với một cuộc nổi loạn.

Hình 2.3 Mô tả kết quả của đánh giá mức độ trưởng thành dữ liệu KẾ HOẠCH HÀNH ĐỘNG Dựa vào loại của bạn:


1. Xem xét xem việc đầu tư vào công nghệ có cần thiết hay không. Các công cụ lạc hậu có phải là rào cản ngăn đội ngũ của bạn tiến tới hay không? 2. Xem xét xem liệu mô hình hoạt động và cách làm việc của bạn có mang lại hiệu quả nhất hay không. 3. Xem xét liệu đội ngũ của bạn có hiểu tầm nhìn và chiếc lược hay không, vì họ có thể giúp thực hiện các thay đổi đối với phương pháp và công cụ của bạn.

Dựa trên phạm vi tổng thể của bạn: Vùng tập trung: kích hoạt và xây dựng Tổ chức của bạn tương đối trưởng thành, nhưng việc thực hiện lợi ích có thể có vấn đề. Bạn nên tập trung vào việc kích hoạt các bước sẽ giúp tổ chức của bạn phát triển, cùng với việc tập trung vào năng lượng và tài nguyên để xây dựng các sản phẩm hữu hình khai thác triệt để bề rộng dữ liệu của bạn. Sau lần thực hiện đầu tiên, đối với những người đã tham gia đánh giá rồi, với lần đánh giá tiếp theo, bạn có thể yêu cầu họ tự thực hiện, dưới dạng hội thảo nội bộ hoặc bảng khảo sát. Điều này phụ thuộc vào việc bạn cảm thấy thế nào là thích hợp. Sử dụng kết hợp nhiều phương pháp ở đây tạo cho bạn sự linh hoạt để vẫn có sự tham gia của mọi người trong toàn tổ chức mà không đòi hỏi quá nhiều thời gian và công sức.


Với những người chưa tham gia việc đánh giá lần đầu chúng tôi vẫn khuyến nghị bạn dành thời gian giúp họ tìm hiểu về thế giới dữ liệu kỳ diệu. Bây giờ phần thú vị của câu chuyện mới thực sự bắt đầu…

Profile for Huỳnh Hữu Tài

Chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu  

Mốt cuốn sách mới được Huỳnh Hữu Tài và nhóm WeTransform dịch. Tìm hiểu thêm về sách tại đây: wetransform.vn/BusinessTranformation

Chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu  

Mốt cuốn sách mới được Huỳnh Hữu Tài và nhóm WeTransform dịch. Tìm hiểu thêm về sách tại đây: wetransform.vn/BusinessTranformation

Advertisement