Kiến thức về dữ liệu - trụ cột quan trọng trong Số hóa và Đổi mới (Sushama Divekar)

Giới thiệu

Kiến thức dữ liệu là khả năng đọc, viết, hiểu và giao tiếp với dữ liệu một cách hiệu quả để thông tin được sử dụng nhằm đưa ra các quyết định kinh doanh và kết quả kinh doanh nhanh chóng. Nói một cách đơn giản, Kiến thức dữ liệu thực sự là về các kỹ năng và năng lực
để làm việc với dữ liệu và thông tin.

Nhu cầu về Kiến thức dữ liệu ngày nay cực kỳ quan trọng do thế giới “ưu tiên kỹ thuật số” mà chúng ta đang sống và các tổ chức đang nỗ lực hết sức có thể để mang lại sự chuyển đổi và đổi mới để tồn tại trong môi trường cạnh tranh cao. Hiệu quả
và kết quả mong muốn của các Sáng kiến ​​khác nhau như Phân tích, Dữ liệu lớn, Đám mây, IoT, Trực quan hóa dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Số hóa đều dựa trên dữ liệu tốt, đây là điều mà hầu hết các tổ chức vẫn đang gặp khó khăn, mặc dù vậy.
những nỗ lực đã thực hiện theo hướng này. Và đây là lúc Kiến thức dữ liệu bước vào - như một khối nền tảng cho phép các tổ chức thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu và tận dụng dữ liệu mà ngày nay là một phần lâu dài trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Số hóa phụ thuộc vào dữ liệu và cách…

Chúng ta sống và hoạt động trong một thế giới siêu kết nối, nơi có hàng tấn dữ liệu được tạo ra ở mọi điểm tiếp xúc hoặc tương tác. Và các tổ chức đang nỗ lực tận dụng dữ liệu được tạo ra này để phục vụ khách hàng của họ tốt hơn và cải thiện
trải nghiệm của mỗi lần tương tác. Tuy nhiên, do thiếu kiến ​​thức về cách sử dụng dữ liệu, hầu hết các tổ chức không thể sử dụng dữ liệu để thúc đẩy hoạt động kinh doanh và phát triển và nhận thấy các sáng kiến ​​số hóa của họ không đạt được kết quả mong muốn. Trên thực tế, Forrester
khảo sát cho thấy “Các công ty đưa ra ít hơn 50% quyết định dựa trên thông tin định lượng thay vì cảm tính, kinh nghiệm hoặc ý kiến.” Hơn nữa, 85% những người được khảo sát muốn cải thiện việc sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu trong quá trình ra quyết định, nhưng
91% báo cáo rằng việc cải thiện việc sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu trong việc ra quyết định là một thách thức.

Theo trật tự cũ, dữ liệu thường được sử dụng để báo cáo và phân tích, nhiều hơn cho mục đích tiêu dùng nội bộ và ở một mức độ nào đó cho khách hàng. Nhưng trong thế giới đang thay đổi nhanh chóng mà chúng ta đang tồn tại, khách hàng mong đợi việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ nhanh hơn, tùy chỉnh hơn,
quyết định nhanh chóng, môi trường kỹ thuật số đầu tiên thúc đẩy hoạt động tự phục vụ, kết hợp với bảo mật và quyền riêng tư. Điều này đòi hỏi các tổ chức phải nâng cao hoạt động của mình về mặt sử dụng phân tích, nền tảng kỹ thuật số, tự động hóa dưới dạng robot và học máy.
để mang lại kết quả tốt hơn, cá nhân hóa hơn.

Do đó, dữ liệu là thành phần quan trọng của bất kỳ nỗ lực chuyển đổi nào vì dữ liệu cho phép người ta tạo các mẫu, đường cơ sở và điểm chuẩn cho từng bước trong hành trình chuyển đổi và giúp theo dõi tiến trình của các chương trình đó. Vì vậy, đã đến lúc vẫy đũa phép
và dệt nên phép thuật.

Data Literacy - cây đũa thần luôn sẵn sàng trợ giúp

Kiến thức dữ liệu và Số hóa là hai mặt của cùng một đồng tiền. Để cạnh tranh trong thế giới kỹ thuật số và AI, các tổ chức cần sử dụng các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc với dữ liệu để tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp của họ, dưới hình thức có hiểu biết và thông minh,
các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu để cải thiện hành trình và trải nghiệm của khách hàng, tạo các ưu đãi tùy chỉnh và cung cấp trải nghiệm xuyên suốt liền mạch.

kênh sản phẩm / và dịch vụ. Và để làm được điều này, các tổ chức cần trang bị cho nhân viên của mình năng lực kỹ thuật số, với Data Literacy lấy làm trung tâm để làm nền tảng kiến ​​thức quan trọng cho tất cả nhân viên.

Nhiều cuộc khảo sát khác nhau đã được thực hiện về nhu cầu hoặc tầm quan trọng của Kiến thức Dữ liệu phản ánh rằng các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng kiến ​​thức về dữ liệu là cực kỳ quan trọng đối với nhu cầu kinh doanh và tăng trưởng trong tương lai của họ và mong đợi nhóm của họ đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Những nhân viên (không chỉ Nhà khoa học dữ liệu) cảm thấy thoải mái khi sử dụng dữ liệu sẽ tạo ra những lợi ích kinh doanh vượt trội và các sáng kiến ​​cũng như đào tạo về Kiến thức dữ liệu sẽ nâng cao kỹ năng của nhân viên để đóng góp vào kết quả kinh doanh chính của công ty và các KPI kinh doanh quan trọng trong
dài hạn.

Sơ đồ dưới đây trình bày chi tiết một chương trình Data Literacy điển hình:

 

Tóm lại, Chương trình Đọc hiểu Dữ liệu - Sơ đồ # 1

Để Kiến thức dữ liệu thành công, điều quan trọng là các tổ chức phải tạo nền tảng vững chắc về Quản trị dữ liệu (chính sách, quy trình, quyền sở hữu rõ ràng, kiểm soát quyền truy cập để dân chủ hóa dữ liệu, tiêu chuẩn hóa dữ liệu, v.v.), đồng bộ với
tầm nhìn/sứ mệnh của doanh nghiệp và dựa trên Chiến lược dữ liệu mạnh mẽ. Quản trị dữ liệu là trụ cột hết sức quan trọng để đảm bảo dữ liệu được quản lý như tài sản doanh nghiệp và đóng góp đáng kể vào sự thành công của bất kỳ chương trình xóa mù dữ liệu nào.

Đầu tư vào Kiến thức Dữ liệu sẽ mang lại một số lợi ích cho một tổ chức và những lợi ích chính được liệt kê dưới đây:

Lợi ích của Kiến thức về Dữ liệu

• Một lực lượng lao động hiểu biết về dữ liệu hiểu cách tạo nguồn, sử dụng và trao đổi dữ liệu và đưa ra các quyết định về dữ liệu có đạo đức
• Dễ dàng tương tác với dữ liệu và tạo khả năng tự phục vụ
• Cho phép nhân viên đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
• Giúp mang lại lợi thế cạnh tranh để phát triển trong một môi trường cạnh tranh gay gắt
• Khả năng để lực lượng lao động hiểu, thực hiện và đo lường số hóa và các nỗ lực đổi mới của tổ chức
• Tăng bản đồ kỹ năng của tổ chức và mức độ trưởng thành của dữ liệu
• Tạo ra một lực lượng lao động được trao quyền và trung thành
• Cho phép sử dụng tối đa các công cụ, công nghệ và nội dung trực quan khác nhau, điều này sẽ giúp vòng đời quản lý dữ liệu

Mặc dù những lợi ích sẽ mang lại, nhưng chúng ta hãy hiểu, thông qua một ví dụ, tại sao Kiến thức Dữ liệu lại quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào.

 Giá như Ngân hàng ABC cũng đầu tư vào Data Literacy - một ví dụ

Thời thế thay đổi đã chứng kiến ​​sự chuyển dịch sang các kênh kỹ thuật số trong Ngân hàng (và cả các ngành khác). Nhiều tổ chức đã đầu tư vào tất cả các lựa chọn có thể có về công nghệ nhưng vẫn đang phải vật lộn với những mong đợi của khách hàng về việc phân phối được cá nhân hóa
của sản phẩm và dịch vụ. Mặc dù các ngân hàng tạo ra một mỏ vàng dữ liệu trong nội bộ và cũng có thể tận dụng dữ liệu bên ngoài, nhưng họ vẫn chưa đạt được kỳ vọng của khách hàng. Và nguyên nhân là do các ngân hàng chưa đầu tư đủ vào việc tạo ra một tổ chức dựa trên dữ liệu,
tích hợp dữ liệu vào từng đơn vị kinh doanh và đào tạo nhân viên của họ cách đọc, hiểu và sử dụng dữ liệu để phát triển kinh doanh. Và đây là lúc Kiến thức dữ liệu bước vào.

Hãy hiểu điều này qua một ví dụ: Ngân hàng ABC đã đầu tư rất nhiều vào công nghệ để tạo ra trải nghiệm ngân hàng kỹ thuật số đầu tiên cho khách hàng của mình. Ngân hàng cũng đã đầu tư vào công nghệ thời đại mới như các công cụ khai thác dữ liệu, AI, công nghệ Đám mây và hơn thế nữa.

Ngân hàng ABC đã đặt ra các mục tiêu đầy tham vọng về doanh thu và tăng trưởng và muốn trở thành ngân hàng ưa thích của khách hàng. Do đó, Ngân hàng đang đánh giá danh mục sản phẩm của mình để làm cho danh mục sản phẩm trở nên tiên tiến hơn và phù hợp hơn với sự tăng trưởng trong tương lai.

Anh A, người làm việc tại bộ phận Chiến lược và Thiết kế sản phẩm của Ngân hàng ABC cần quyết định ngừng sản xuất sản phẩm Z, điều đó không phản ánh bất kỳ sự tăng trưởng nào về số lượng/doanh thu. Mặc dù đây là sản phẩm hàng đầu trong thời gian gần đây nhưng quỹ đạo của nó đã xuống dốc kể từ đó. Sản phẩm
Z là sản phẩm đầu tư liên kết tiết kiệm mang lại lợi nhuận thấp hơn mức trung bình. Ngân hàng ABC chưa thể tận dụng tối đa công nghệ và đưa vào khả năng tự động hóa cần thiết hoặc các kỹ năng để thay đổi các thông số sản phẩm (thậm chí thủ công) theo hướng
các lựa chọn đầu tư thuận lợi hơn (như chuyển sang các sản phẩm liên kết thị trường như cổ phiếu, hàng hóa, ngoại hối và các sản phẩm khác có tính đến các yếu tố như rủi ro thị trường, rủi ro tín dụng, mục tiêu đầu tư và thời hạn, hồ sơ rủi ro, đa dạng hóa danh mục đầu tư,
chiến lược phân bổ tài sản, v.v.).

Ông A cảm thấy rằng Sản phẩm Z có thể được điều chỉnh với một số tính năng bổ sung (lập bản đồ rủi ro thị trường và sản phẩm, với hồ sơ rủi ro của khách hàng, mục tiêu đầu tư và khoảng thời gian) và các lựa chọn đầu tư (như liên kết nó với chủ đề chứng khoán và đưa vào một bộ sản phẩm).
hàng hóa sang các lựa chọn đầu tư) và được giới thiệu lại dưới dạng sản phẩm có cấu trúc. Sản phẩm sau đó sẽ đóng góp đáng kể vào tầm nhìn của Ngân hàng. Tuy nhiên, ông A không chắc chắn về cách tiếp cận và sử dụng tất cả các thông tin cần thiết để đưa ra quyết định này.
và tạo một trường hợp kinh doanh để sửa đổi các tính năng của sản phẩm, thay vì loại bỏ nó. Anh ta không có dữ liệu cần thiết và do đó không đủ tự tin để đặt những câu hỏi phù hợp và thách thức các quyết định ngừng sản phẩm của ban quản lý. Ngoài ra, có
không có cộng đồng hợp tác nào trong Ngân hàng mà ông A có thể liên hệ để được giúp đỡ. Vì vậy, ông A quyết định cho nghỉ hưu sản phẩm.  

Trong khi Ngân hàng ABC đã đầu tư vào các công cụ và công nghệ cần thiết để tạo dấu ấn kỹ thuật số, Ngân hàng lại không tập trung vào việc thiết lập cơ sở vững chắc để quản lý dữ liệu. Nhìn ra các trụ cột quan trọng của Quản trị dữ liệu (dân chủ hóa dữ liệu) và Kiến thức dữ liệu
(khả năng tận dụng dữ liệu làm yếu tố hỗ trợ cho các quyết định kinh doanh và sử dụng công nghệ ở mức tối đa, ông A đã không thể đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn. Nếu Ngân hàng ABC đầu tư vào đào tạo và các phương pháp hợp tác khác để trang bị kỹ năng cho nhân viên của họ
Được yêu cầu tìm nguồn, quản lý và sử dụng dữ liệu làm tài sản, ông A sẽ bổ sung thành công các tính năng và thông số cần thiết cho sản phẩm Z hiện có, đồng thời giúp Ngân hàng đạt được tầm nhìn của mình trong thời gian ngắn hơn và giảm bớt nỗ lực.

Do đó, người ta không thể nhấn mạnh đủ nhu cầu về Kiến thức dữ liệu trong các tổ chức. Các sự kiện và đào tạo về Kiến thức dữ liệu rất quan trọng để nâng cao kỹ năng của nhân viên và nâng cao chỉ số/chỉ số kiến ​​thức dữ liệu thông qua khung đánh giá tùy chỉnh sẽ xem xét
mức độ trưởng thành hiện tại và mức độ trưởng thành mong muốn mà tổ chức hy vọng đạt được. Khung này phải trải rộng trên các biến số như kỹ năng kỹ thuật, sơ đồ hành vi, mối quan hệ và tư duy của nhân viên, tư duy dữ liệu trực quan, đạo đức trong
dữ liệu, rủi ro và tuân thủ, bảo mật dữ liệu và đưa ra điểm đánh giá mức độ phù hợp kỹ thuật số để xác định mức độ trưởng thành trong việc quản lý dữ liệu như một tài sản. Khi điểm số được xác định chắc chắn và đường cơ sở được tạo, các khoảng trống có thể được xác định để tạo các tùy chỉnh
kế hoạch đào tạo sẽ giải quyết từng khoảng cách và giúp cải thiện điểm số thông qua các chương trình nâng cao kỹ năng khác nhau. Những sự kiện này cần được lặp lại sau một khoảng thời gian để đảm bảo sự cải tiến và nâng cao kỹ năng liên tục của nhân viên.

Mặc dù khung đánh giá sẽ giúp các tổ chức đánh giá chỉ số hiểu biết về dữ liệu hiện tại của họ và giúp xác định các cơ hội cải tiến, nhưng điều bắt buộc là các tổ chức phải tạo cơ sở để thực hiện các cơ hội tái đào tạo kỹ năng khác nhau.
thông qua một chiến lược và kế hoạch chặt chẽ và chi tiết. Chiến lược và kế hoạch này phải được xem xét lại với tần suất định trước; tốt nhất là hàng năm để duy trì động lực nâng cao chỉ số Kiến thức dữ liệu trên toàn doanh nghiệp và tạo ra DNA dữ liệu. Và các tổ chức
cần đưa ra một số điều cơ bản (ngoài các chương trình đào tạo và các sáng kiến ​​khác) để đảm bảo sự thành công của các sáng kiến ​​Kiến thức Dữ liệu. Dưới đây là danh sách những việc “phải làm” mà các tổ chức cần ghi nhớ để đảm bảo sự thành công của việc hiểu biết về dữ liệu
sáng kiến.

Lộ trình đào tạo lại kỹ năng cho Đọc hiểu Dữ liệu

Một số sáng kiến ​​mà các tổ chức có thể theo đuổi để cải thiện tỷ lệ biết đọc dữ liệu là:

• Đảm bảo hỗ trợ C-suite
• Xác định quyền sở hữu
• Đánh giá / đào tạo kỹ năng của nhân viên
• Thuê người nhìn xa trông rộng về dữ liệu
• Giải thích “lý do” đằng sau Đọc hiểu dữ liệu
• Cung cấp quyền truy cập vào các khóa đào tạo về Kiến thức Dữ liệu
• Mở rộng quyền truy cập vào dữ liệu với tổ chức
• Khuyến khích các câu hỏi về dữ liệu
• Hướng tới hợp tác kinh doanh / CNTT
• Đầu tư vào các công cụ dữ liệu tự phục vụ phù hợp
• Bắt đầu nhỏ và liên tục đánh giá tiến độ
• Hãy nhớ rằng Kiến thức về Dữ liệu không tồn tại một cách cô lập - nó bao gồm sự trưởng thành về dữ liệu và tham gia cuộc nói chuyện, đặc biệt là ở cấp lãnh đạo

 Mặc dù có một số sáng kiến ​​khác có thể được bổ sung vào lộ trình, nhưng ý tưởng là hãy bắt đầu và tiếp tục với những bước đi nhỏ. Khoản đầu tư vào Kiến thức dữ liệu này sẽ đảm bảo rằng tổ chức sẽ có nhiều cá nhân dựa trên dữ liệu hơn, những người sẽ tận dụng
dữ liệu, đồng thời quản lý và triển khai thành công các chương trình chuyển đổi/đổi mới giúp cải thiện các KPI chính về khách hàng, doanh thu và tăng trưởng của tổ chức. Vì vậy, hãy tiếp tục, cam kết làm cho tổ chức của bạn tập trung hơn vào dữ liệu và để
những lợi ích cuộn vào.