Khi doanh nghiệp ngày càng phát triển, quy mô càng mở rộng thì dữ liệu cũng sẽ tăng nhanh theo cấp số nhân. Đương nhiên rằng những thông tin, số liệu được tạo mới hằng ngày sẽ không nằm gọn trong một hệ thống cụ thể nào.
Thông tin của khách hàng, nhà cung cấp hay số liệu tài chính đều có thể được tạo và quản lý rải rác ở nhiều nền tảng, phòng ban hoặc khu vực khác nhau. Hệ quả tất yếu là dữ liệu bị trùng lặp, chênh lệch và thậm chí mỗi bộ phận lại giữ một “phiên bản” khác nhau và ai cũng cho rằng phiên bản của mình là đúng/ mới nhất.
Ý chính:
- Hợp nhất dữ liệu là quy trình thu thập tất cả dữ liệu rải rác thành một nguồn thông tin duy nhất.
- Hợp nhất tự động là sử dụng phần mềm để đẩy nhanh và chuẩn hóa quy trình khi doanh nghiệp cần xử lý dữ liệu số lượng lớn.
- Hợp nhất thủ công là dựa vào con người để xem xét, đánh giá và xử lý từng trường hợp, nhu cầu cụ thể.
- Sai lầm phổ biến của nhiều doanh nghiệp là giao phó toàn bộ việc hợp nhất dữ liệu cho đội ngũ IT và chỉ quan tâm đến tốc độ xử lý.
- Hợp nhất dữ liệu tự động và thủ công không phải là hai thái cực đối lập mà là những giải pháp bổ trợ lẫn nhau.
Tìm hiểu thêm:Hợp Nhất Tài Chính 4.0: Vươn Tầm Quản Trị Cùng Infor EPM
Hợp nhất dữ liệu là quy trình gom các dữ liệu rời rạc lại thành một nguồn thông tin duy nhất, một “chiếc cầu nối” đáng tin cậy. Nhưng thay vì tranh cãi xem liệu hợp nhất dữ liệu theo cách thủ công, truyền thống hay tự động hóa toàn quy trình thì phương pháp nào tốt hơn, chúng ta nên nhìn nhận chúng theo một cách khác.
Hiểu đúng vai trò của “Người” và “Máy”
Giữa hợp nhất tự động (dùng giải pháp chuyên biệt) và hợp nhất thủ công (dùng sức người là chính), không có phương pháp nào là vạn năng, mỗi lựa chọn đều nhắm đến mục tiêu riêng:
- Hợp nhất tự động: sử dụng phần mềm, thuật toán và các quy tắc được thiết lập sẵn để xử lý và tổng hợp dữ liệu ở quy mô lớn, đảm bảo tính nhất quán của thông tin trên toàn doanh nghiệp. Hệ thống sử dụng các quy tắc so khớp, điểm tin cậy và nguyên tắc chọn dữ liệu ưu tiên (survivorship rules) để xác định và hợp nhất các dữ liệu tương đồng. Nhờ đó giúp tăng tốc độ xử lý thông tin.
- Hợp nhất thủ công: dựa vào con người để xem xét, đánh giá và xử lý các trường hợp dữ liệu phức tạp hoặc không rõ ràng. Lúc này, chuyên viên kế toán chính là những “vị giám khảo” khó tính và giàu kinh nghiệm, đưa ra quyết định dựa trên sự thấu hiểu sâu sắc của họ về vận hành và bối cảnh kinh doanh.
Thay vì đặt hai phương pháp lên bàn cân để so sánh thì doanh nghiệp có thể cân nhắc kết hợp chúng: công nghệ làm những việc lặp lại, người giải quyết những nút thắt cần tư duy.
Đọc thêm:Từ phần mềm kế toán truyền thống sang đám mây: Đây là kế hoạch cho bạn!
Khi hợp nhất dữ liệu bị xem là một bài toán thuần kỹ thuật
Sai lầm phổ biến của nhiều doanh nghiệp là giao phó toàn bộ việc hợp nhất dữ liệu cho đội ngũ IT và chỉ quan tâm đến tốc độ xử lý. Điều này vô tình bỏ qua một yếu tố đặc biệt quan trọng: Ai là người đưa ra quyết định về dữ liệu? Ai sẽ chịu trách nhiệm cho quyết định đó?
Tự động hóa quá mức mà thiếu quy trình kiểm soát chặt chẽ sẽ khuếch đại những sai sót dù là nhỏ nhất thành những hệ lụy khổng lồ nếu mọi bước trong quy trình thực hiện ban đầu đã lệch lạc, không chuẩn.
Ngược lại, quá phụ thuộc vào xử lý thủ công lại đặt doanh nghiệp vào thế khó:
- Khó mở rộng quy trình hợp nhất
- Tốn nhiều thời gian, công sức cũng như nguồn lực chỉ cho một công việc duy nhất.
- Phụ thuộc nhiều vào một số ít cá nhân giàu kinh nghiệm
Khi đó, hợp nhất dữ liệu chỉ mang tính “chữa cháy” chứ không còn là một hoạt động được kiểm soát và có định hướng rõ ràng.
Đọc thêm:Giải đáp những câu hỏi phổ biến về công cụ dự báo tài chính
Chiến lược bền vững
Hợp nhất dữ liệu hiệu quả không chỉ là câu chuyện công nghệ mà còn là một chuỗi các quyết định chiến lược. Trên thực tế, không phải mọi quyết định hợp nhất đều có mức độ rủi ro và tầm ảnh hưởng như nhau.
Ví dụ như:
- Dữ liệu ít rủi ro → Hãy để máy làm.
- Dữ liệu có tầm ảnh hưởng lớn đến báo cáo tài chính hay chiến lược kinh doanh → Hãy dành cho con người quyền xem xét kỹ lưỡng.
Hơn hết là doanh nghiệp có xác định rõ trách nhiệm giải trình hay không. Khi một con số bị sai, chúng ta biết lỗi nằm ở hệ thống hay ở khâu đánh giá để chỉnh sửa kịp thời.
Những câu hỏi mà các nhà lãnh đạo nên cân nhắc trước khi quyết định
Trước khi quyết định điều chỉnh chiến lược dữ liệu, bạn có thể dành vài phút để cân nhắc những khía cạnh sau:
- Nếu dữ liệu bị sai lệch, ai sẽ là người chịu trách nhiệm cuối cùng?
- Các tính năng tự động có phản ánh đúng chính sách và tình hình kinh doanh hiện tại? Hay chúng chỉ được thiết lập tạm bợđểnhanh chóng đưa vào vận hành?
- Nhânviên có thực sự được trao quyền ra quyết định? Hay họ chỉ đang “chữa cháy” từng tình huống phát sinh một cách bị động?
- Quy trình tổng hợp hiện tại có giúp bạn và những lãnh đạo khác thêm tự tin vào những thông tin đang sẵn có?
Nói chung, hợp nhất dữ liệu tự động và thủ công không phải là hai thái cực đối lập mà là những giải pháp bổ trợ lẫn nhau và là hai “trợ thủ đắc lực” cùng nâng đỡ một hệ thống quản trị dữ liệu minh bạch. Trong hành trình doanh nghiệp chuyển đổi số, quyền sở hữu dữ liệu và sự minh bạch mới chính là yếu tố quyết định thành công.
