Quản lý dữ liệu là gì? Phương pháp quản lý dữ liệu hiệu quả

Quản lý dữ liệu không chỉ là công việc quan trọng mà còn là yếu tố quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay. Tuy nhiên, làm thế nào để thực hiện việc quản lý một cách hiệu quả? Đó chính là câu hỏi mà nhiều doanh nghiệp quan tâm và cần được giải đáp. Cùng FPT IS tìm hiểu chi tiết hơn qua bài viết dưới đây. 

Xem thêm: Phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến được sử dụng nhiều

1. Quản lý dữ liệu là gì? 

Quản lý dữ liệu là một quá trình thu thập, lưu trữ và duy trì dữ liệu trong một doanh nghiệp, tổ chức, đảm bảo dữ liệu có điều kiện phù hợp để hỗ trợ các hoạt động kinh doanh và ra quyết định. Quá trình quản lý dữ liệu là sự kết hợp của nhiều công việc khác nhau, từ chuẩn bị, làm sạch, lập danh mục dữ liệu… để đảm bảo dữ liệu được chính xác và có thể truy cập được. 

Xem thêm: Machine Learning là gì? Cách hoạt động và ứng dụng của học máy

2. Tại sao quản lý dữ liệu quan trọng đối với doanh nghiệp? 

Quản lý dữ liệu là bước không thể thiếu đối với mọi doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Dữ liệu không chỉ đơn thuần là các con số và thông tin, mà còn là nguồn tài nguyên quý giá giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và xu hướng thị trường xung quanh.

Dưới đây là một số lý do cụ thể tại sao quản lý dữ liệu quan trọng đối với doanh nghiệp:

• Hiểu rõ hơn về khách hàng: Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về người tiêu dùng của họ. Từ thông tin về hành vi mua hàng, sở thích, đánh giá và phản hồi, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến lược marketing và sản phẩm phù hợp.
• Tối ưu hóa hoạt động: Quản trị dữ liệu giúp doanh nghiệp nắm rõ hiệu suất hiện tại. Bằng cách theo dõi và phân tích dữ liệu về quy trình sản xuất, dịch vụ khách hàng và quản lý tồn kho, từ đó đưa ra các quyết định và phương án giúp tăng năng suất và giảm chi phí.
• Định hình chiến lược kinh doanh: Bằng cách phân tích dữ liệu thị trường, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về người tiêu dùng, đối thủ cạnh tranh và xu hướng ngành công nghiệp. Điều này giúp họ điều chỉnh chiến lược của mình để tối ưu hóa cơ hội và đối phó với các thách thức.
• Bảo vệ an toàn dữ liệu: Việc áp dụng các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu và xác thực người dùng giúp bảo vệ thông tin quan trọng của doanh nghiệp khỏi các mối đe dọa trực tuyến.

Tham khảo: Master Data Management là gì? Chi tiết về Quản lý dữ liệu chủ

3. Các kỹ thuật quản lý dữ liệu

Quản lý dữ liệu đóng nhiều vai trò trong môi trường dữ liệu của tổ chức, giúp các chức năng thiết yếu trở nên dễ dàng và ít tốn thời gian hơn. Các kỹ thuật quản trị dữ liệu này bao gồm:

• Data preparation (Chuẩn bị dữ liệu) được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng phù hợp giúp doanh nghiệp phân tích, thực hiện chỉnh sửa và kết hợp các tập dữ liệu.
• Data pipelines (Đường ống dữ liệu) cho phép truyền dữ liệu một cách tự động từ hệ thống này sang hệ thống khác.
• ETLs (trích xuất, chuyển đổi, tải) được xây dựng để lấy dữ liệu từ một hệ thống, sau đó chuyển đổi và tải dữ liệu vào kho dữ liệu (data warehouse)của tổ chức.
• Data catalogs (Danh mục dữ liệu) giúp quản lý siêu dữ liệu để tạo ra bức tranh hoàn chỉnh về dữ liệu, cung cấp bản tóm tắt về các thay đổi, vị trí và chất lượng của dữ liệu đồng thời giúp dễ dàng tìm thấy dữ liệu.
• Data warehouses (Kho dữ liệu) là nơi hợp nhất các nguồn dữ liệu khác nhau, xử lý nhiều loại mà doanh nghiệp lưu trữ và cung cấp lộ trình rõ ràng để phân tích dữ liệu.
• Data governance (Quản trị dữ liệu) giúp xác định các tiêu chuẩn, quy trình và chính sách để duy trì tính bảo mật an toàn dữ liệu.
• Data architecture (Kiến trúc dữ liệu) cung cấp để tạo và quản lý luồng dữ liệu.
• Data security (Bảo mật dữ liệu) giúp các dữ liệu của doanh nghiệp không bị truy cập trái phép. 
• Data modeling (Mô hình hóa dữ liệu) ghi lại luồng dữ liệu thông qua một ứng dụng hoặc tổ chức.

Tham khảo: Customer data platform là gì? Vai trò, quy trình thiết lập CDP cho doanh nghiệp

4. Những thách thức về quản lý dữ liệu 

Trong môi trường kinh doanh ngày nay, việc quản lý dữ liệu đối mặt với một loạt các thách thức đa dạng và phức tạp. Sau đây sẽ là các thách thức phổ biến trong hoạt động quản trị dữ liệu.

Quy mô và hiệu năng

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp mong muốn có một phần mềm hệ thống quản lý dữ liệu hoạt động hiệu quả ngay cả khi sở hữu quy mô lớn. Do đó, để giúp duy trì thời gian đáp ứng cao điểm ngay khi dữ liệu gia tăng theo cấp số nhân, các tổ chức phải liên tục theo dõi cũng như đặt cấu hình cơ sở hạ tầng. 

Những thay đổi liên tục về yêu cầu

Nhiều quy định tuân thủ rất phức tạp và có thể thay đổi theo thời gian, tương tự như yêu cầu của khách hàng cũng nhanh chóng thay đổi. Mặc dù doanh nghiệp có nhiều sự lựa chọn về nền tảng quản trị dữ liệu mà họ có thể sử dụng. Tuy nhiên, doanh nghiệp sẽ phải đánh giá liên tục các quyết định về cơ sở hạ tầng nhằm duy trì tính linh hoạt về công nghệ thông tin hay tuân thủ đúng pháp lý và mức chi phí thấp hơn. 

Đào tạo nguồn nhân lực

Một thách thức cũng đáng quan ngại đó chính là việc bắt đầu quy trình quản lý dữ liệu trong bất kỳ doanh nghiệp, ngay cả khối lượng dữ liệu lớn và chưa kể đến sự tồn tại các silo liên ngành. Do đó, doanh nghiệp có thể lên kế hoạch quản lý và phổ cập cho nhân viên những hệ thống, quy trình mới đòi hỏi nhiều công sức và thời gian. 

Nội dung liên quan: 10+ phần mềm hệ quản trị cơ sở dữ liệu tối ưu nhất hiện nay

5. Các phương pháp giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu hiệu quả

Việc triển khai các phương pháp hay nhất có thể giúp doanh nghiệp giải quyết một số thách thức và mang đến nhiều lợi ích. Tận dụng tối đa dữ liệu bằng chiến lược quản lý hiệu quả như sau: 

5.1. Xác định rõ mục tiêu của doanh nghiệp

Giống như mọi hoạt động kinh doanh khác, bước đầu tiên là xác định mục tiêu của tổ chức. Đặt ra mục tiêu sẽ giúp xác định quy trình thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu. 

Các mục tiêu kinh doanh được hoạch định rõ sẽ đảm bảo rằng doanh nghiệp chỉ giữ và tổ chức dữ liệu có liên quan đến việc ra quyết định và ngăn việc hệ thống quản trị dữ liệu trở nên quá tải và không thể quản lý được.

5.2. Tập trung vào chất lượng dữ liệu

Thiết lập một hệ thống quản lý dữ liệu nhằm cung cấp cho tổ chức về dữ liệu đáng tin cậy bằng việc áp dụng các quy trình để cải thiện chất lượng dữ liệu. 

Trước tiên, tạo mục tiêu để hợp lý hóa việc thu thập, lưu trữ dữ liệu nhưng đảm bảo kiểm tra thường xuyên về mức độ chính xác của dữ liệu để không bị cũ. 

Các quy trình này cũng phải xác định được định dạng không nhất quán, lỗi chính tả và các lỗi khác sẽ ảnh hưởng đến kết quả. Đào tạo các thành viên trong nhóm về quy trình thích hợp để nhập dữ liệu và thiết lập tự động hóa chuẩn bị dữ liệu là một cách khác để đảm bảo chính xác ngay từ đầu.

5.3. Quản lý quyền truy cập 

Thay vì đưa ra các quy tắc chung cho nhân viên, doanh nghiệp nên thiết lập các cấp độ quyền khác nhau để mỗi người có thể truy cập vào dữ liệu liên quan để thực hiện công việc. Điều này đặc biệt quan trọng trong các tổ chức có nhiều bộ phận hoặc nhiều nhóm công việc, nơi mà việc quản lý quyền truy cập phải linh hoạt và có khả năng điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể. 

5.4. Ưu tiên vấn đề bảo mật dữ liệu

Dữ liệu phải có thể truy cập được với người dùng nội bộ tổ chức, nhưng phải áp dụng các biện pháp bảo vệ để giữ dữ liệu an toàn, ngăn chặn truy cập từ bên ngoài. Đào tạo nhân lực về quản lý dữ liệu đúng cách và đảm bảo quy trình đáp ứng các yêu cầu tuân thủ. 

Hãy chuẩn bị cho trường hợp xấu nhất và có sẵn chiến lược để xử lý rủi ro tiềm ẩn. Việc xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu phù hợp có thể giúp dữ liệu được bảo mật và an toàn.

Tham khảo: Customer 360 là gì? Lợi ích và thách thức khi triển khai

6. FPT IS – Đồng hành cùng doanh nghiệp làm chủ và quản lý dữ liệu hiệu quả

Việc khai thác và tối ưu dữ liệu chính là thử thách mà nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt. Thấu hiểu và đồng hành, giải pháp và dịch vụ Data & AI tại FPT IS cam kết giúp tổ chức xây dựng chiến lược quản lý dữ liệu phù hợp, hiệu quả và tạo nền tảng cho sự tăng trưởng bền vững. 

Với nền tảng phương pháp luận FPT Data Driven Kazien, FPT IS sẽ đồng hành cùng khách hàng đánh giá cụ thể mức độ khả thi của nguồn dữ liệu dựa trên hiệu quả chuyển đổi số trước đó của doanh nghiệp, sẵn sàng thiết lập chiến lược khai thác hiệu quả. 

Hiện nay, FPT IS cung cấp các dịch vụ, sản phẩm Data & AI toàn diện và đa dạng, đáp ứng linh hoạt nhu cầu của tổ chức:

• Hiện đại hoá dữ liệu: Hiện đại hóa cơ sở dữ liệu sử dụng nền tảng đám mây mới nhất, Data Engineering, DataOps, MLOps, Quản lý dữ liệu lớn
• Nền tảng dữ liệu: Cung cấp và triển khai các nền tảng tích hợp, quản lý và khai thác dữ liệu của các hãng lớn trên thế giới (Dataiku, Palantir, Snowflake) và của chính FPT (dPlat)
• Phân tích dữ liệu: Phân tích, bóc tách dữ liệu để nhanh chóng đưa ra lời giải cho các bài toán  kinh doanh mà doanh nghiệp gặp phải.
• Nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI): Khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng các giải pháp diễn giải dữ liệu phức tạp để tạo ra thông tin chuyên sâu hữu ích, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định và hành động sáng suốt
• Chuyển đổi số dữ liệu: Khảo sát và nghiên cứu nhu cầu doanh nghiệp để đưa ra những tư vấn chuyên sâu, đồng hành cùng doanh nghiệp từ quá trình lên chiến lược dữ liệu cho đến hoàn tất triển khai.
• Đào tạo nội bộ: Bên cạnh cung cấp các giải pháp về dữ liệu, FPT giúp doanh nghiệp đi sâu giải quyết gốc rễ vấn đề bằng các chương trình đào tạo, củng cố năng lực phân tích và xử lý dữ liệu cho cán bộ nhân viên.

Các bài viết liên quan:

• Customer Churn là gì? Cách quản lý và giảm thiểu Customer Churn
• Khai phá dữ liệu (data mining) là gì? Ứng dụng trong các lĩnh vực

Bằng cách xác định rõ mục tiêu kinh doanh, áp dụng các phương pháp quản lý dữ liệu hiện đại, tổ chức có thể tối ưu hóa giá trị của dữ liệu và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Với những thông tin trên đây, FPT IS hy vọng các doanh nghiệp thấy được tầm quan trọng cũng như cách để quản trị dữ liệu hiệu quả và thành công.