Dữ liệu “bẩn” là một vấn đề nghiêm trọng mà hầu như mọi công ty hiện nay đều phải đối mặt. Nghiên cứu Quản lý dữ liệu toàn cầu năm 2022 của Experian cho biết:
– 85% doanh nghiệp thừa nhận dữ liệu khách hàng bị sai lệch làm ảnh hưởng đến hoạt động của họ.
– 77% gặp khó khăn trong việc phản ứng kịp thời với thị trường cũng vì nguyên nhân này [1].
Thông tin thiếu chính xác không chỉ ảnh hưởng đến dự án tự động hóa nói chung mà còn có thể làm giảm niềm tin đối với những giải pháp số hóa ở mọi cấp độ, phát sinh chi phí không cần thiết và khiến doanh nghiệp đánh mất cơ hội kinh doanh.
Vậy đâu là chìa khóa để tự động hóa thành công bền vững? Bí mật nằm ở dữ liệu “sạch”.
Đọc thêm: Tự động hoá: Dữ liệu lớn (Big Data) là gì?
Dữ liệu sạch: “Người hùng thầm lặng” của doanh nghiệp
Khi nhắc đến tự động hóa, hầu hết mọi người thường nghĩ ngay đếnAI hoặc machine learning. Nhưng đứng sau tất cả, dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu chất lượng, sạch, nhất quán, mới là yếu tố quyết định tất cả.
Cũng theo báo cáo của Experian, 75% doanh nghiệp đầu tư vào nâng cấp, cải thiện chất lượng dữ liệu có nhiều khả năng vượt mục tiêu kinh doanh hơn so với chỉ 47% doanh nghiệp vẫn giữ nguyên quy trình quản lý dữ liệu. Dữ liệu sạch sẽ giúp thúc đẩy quy trình tự động hóa, mang lại những phân tích chính xác, hành động kịp thời và kết quả đáng tin cậy. [1]
Báo cáo cũng chỉ những tác hại của dữ liệu kém chất lượng như:
– 42% doanh nghiệp lãng phí nguồn lực và ngân sách
– 39% cho biết trải nghiệm khách hàng bị ảnh hưởng tiêu cực
– 38% khẳng định dữ liệu sai lệch làm suy giảm niềm tin vào các phân tích
Tự động hóa được tạo ra để mở rộng hoạt động kinh doanh và đẩy nhanh quá trình ra quyết định. Nhưng khi dữ liệu đầu vào đầy rẫy lỗi, sự kém hiệu quả không chỉ nhân đôi mà còn khuếch đại sai lầm.
Đọc thêm:Trích xuất dữ liệu, xử lý thông minh hơn với công nghệ OCR
Vậy dữ liệu như thế nào mới được gọi là “sạch”?
Dữ liệu sạchdữ liệu không chứa lỗi. Liệu có đơn giản như vậy?
Trên thực tế, dữ liệu sạch ngoài không chứa bất kỳ sai sót còn phải đảm bảo tính tin cậy, rõ ràng, đầy đủ và nhất quán để quản lý, lãnh đạo, thậm chí nhân viên cũng có thể đưa ra quyết định một cách tự tin.
Một bộ dữ liệu thật sự sạch được xác định bởi năm yếu tố cốt lõi:
– Độ chính xác (Accuracy): Dữ liệu phản ánh đúng thực tế; ngay cả hệ thống tự động hóa tốt nhất cũng có thể trật hướng nếu thông tin sai, ví dụ như số điện thoại đã lỗi thời.
– Tính hợp lệ (Validity): Dữ liệu tuân theo đúng chuẩn mực và cấu trúc đã định sẵn nhằm tránh các sai sót có thể làm gián đoạn quy trình tự động hóa.
– Tính đầy đủ (Completeness): Tất cả trường dữ liệu không bị bỏ trống nhằm giúp hệ thống tự động hóa có đủ ngữ cảnh để vận hành chính xác.
– Tính nhất quán (Consistency): Dữ liệu được duy trì đồng bộ giữa các hệ thống nhằm tránh tình trạng phân mảnh và nhầm lẫn.
– Tính đồng nhất (Uniformity): Các thông số cùng chia sẻ một định dạng hoặc đơn vị, giúp hệ thống dễ dàng so sánh và xử lý.
Khi những yếu tố này kết hợp với nhau sẽ tạo nên nền tảng vững chắc để doanh nghiệp tự động hóa, đồng thời đạt hiệu suất cao hơn, chính xác hơn và đáng tin cậy hơn. Dữ liệu sạch không chỉ giảm thiểu sai sót mà còn củng cố niềm tin, giúp các hệ thống tự động phát huy tối đa sức mạnh và nâng cao hiệu quả công việc cho người dùng.
Đọc thêm: 6 nguyên tắc cơ bản giúp doanh nghiệp làm sạch dữ liệu
“Bật mí” cách để làm sạch dữ liệu
Trên thực tế, làm sạch dữ liệu không phải là một nhiệm vụ có thể thực hiện “một sớm một chiều” mà là một quá trình liên tục, đòi hỏi chiến lược rõ ràng và sự nỗ lực bền bỉ. Quản lý và duy trì hiệu quả chất lượng của dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng một nền tảng đáng tin cậy cho tự động hóa, biến những thông tin rời rạc thành bộ dữ liệu chuẩn xác.
“Nói cùng một ngôn ngữ”
Bất đồng dữ liệu là điều khó tránh khỏi khi chúng xuất phát từ nhiều nguồn khác nhau. Việc thiết lập các chuẩn mực chung ngay từ đầu, chẳng hạn cách ghi tên, ngày tháng hoặc địa chỉ sẽ trở thành “nguồn dữ liệu chuẩn” cho tương lai. Quá trình xử lý thông tin của giải pháp tự động hóa có trơn tru hay không phụ thuộc nhiều vào việc dữ liệu có được ghi nhận theo cùng một “ngôn ngữ”/ nhất quán hay không.
Đào tạo nhân viên
Công cụ và chuẩn mực chỉ phát huy tối đa giá trị khi nhân viên hiểu rõ cách áp dụng đúng đắn. Do đó, doanh nghiệp cần triển khai các chương trình đào tạo thường xuyên về quản lý dữ liệu, giúp nhân viên nhận thức được tầm quan trọng của dữ liệu sạch và ảnh hưởng của công việc hằng ngày lên dữ liệu đó. Đào tạo bài bản sẽ giúp giảm sai sót ngay từ đầu, đồng thời xây dựng một môi trường mà mỗi thành viên đều coi dữ liệu là tài nguyên thiết yếu.
Luôn giám sát chất lượng
Theo thời gian, dữ liệu sẽ “xuống cấp” vì khách hàng có thể thay đổi nơi ở, thị hiếu hoặc hệ thống được điều chỉnh. Doanh nghiệp cần cập nhật thông tin liên tục và thường xuyên theo dõi những chỉ số hiệu suất quan trọng nhằm phát hiện sớm vấn đề trong các quy trình tự động hóa.
Công nghệ chính là bạn đồng hành
Khối lượng dữ liệu ngày nay quá lớn để có thể giám sát, quản lý một cách thủ công. Các giải pháp số hóa hiện đại sẽ giúp doanh nghiệp giảm bớt gánh nặng trong việc xác định dữ liệu trùng lặp, xác thực đầu vào và cập nhật hồ sơ để đảm bảo doanh nghiệp luôn có dữ liệu chính xác trong tay.
Phân quyền trách nhiệm rõ ràng
Làm sạch dữ liệu đòi hỏi sự hợp tác của nhiều bên, nhưng việc xác định rõ trách nhiệm vẫn là yếu tố then chốt. Khi giao vai trò “người quản lý chất lượng dữ liệu” cho những cá nhân cụ thể, họ cần phải đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu được duy trì liên tục. Phân quyền rõ ràng giúp bảo vệ giá trị chiến lược của tài sản dữ liệu, đồng thời tránh những sai sót có thể xảy ra trong tổ chức.
Dữ liệu sạch là một quá trình diễn ra liên tục,là một yếu tố chiến lược vàcốt lõi của một dự án tự động hóa thành công. Bạn có tự tin rằng những thông tin, dữ liệu bạn đang dùng hằng ngày có thực sự “sạch”?
Nguồn tham khảo:
[2] https://www.tableau.com/learn/articles/what-is-data-cleaning
[3] https://www.ibm.com/products/tutorials/6-pillars-of-data-quality-and-how-to-improve-your-data
