Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu đã trở thành tài sản quý giá của mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc quản lý và sử dụng dữ liệu hiệu quả không hề đơn giản. Doanh nghiệp phải đối mặt với hàng loạt thách thức từ chất lượng dữ liệu, bảo mật thông tin đến tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Những vấn đề này nếu không được giải quyết sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất và khả năng cạnh tranh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng điểm qua 10 thách thức lớn nhất về dữ liệu mà các doanh nghiệp hiện nay đang gặp phải.

Tại sao dữ liệu quan trọng đối với doanh nghiệp?

Trong thời đại công nghệ số hiện nay, dữ liệu đã trở thành một trong những tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp.

Dữ liệu không chỉ là con số khô khan mà còn chứa đựng những thông tin hữu ích giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng và chính mình. Việc khai thác dữ liệu đúng cách có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và tối ưu hóa chi phí.

Bạn có thể tưởng tượng một cửa hàng bán lẻ không nắm rõ sở thích của khách hàng. Họ sẽ rất khó khăn trong việc cung cấp những sản phẩm phù hợp, dẫn đến việc bán hàng kém hiệu quả. Ngược lại, những doanh nghiệp biết cách sử dụng dữ liệu để phân tích hành vi tiêu dùng sẽ dễ dàng nhận diện được nhu cầu và xu hướng thị trường, từ đó tăng doanh thu một cách đáng kể.

Dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp đo lường hiệu suất và hiệu quả của các chiến dịch marketing. Ví dụ, nếu bạn chạy quảng cáo trên mạng xã hội, việc theo dõi dữ liệu từ các chiến dịch này sẽ cho bạn biết đâu là kênh hiệu quả nhất để đầu tư thêm.

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng với doanh nghiệp

>> Xem thêm:

• Cách sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch marketing.
• [B2B] Customer Churn Rate là gì? Ứng dụng phân tích dữ liệu để giảm tỷ lệ rời đi của khách hàng

Những thách thức về dữ liệu mà doanh nghiệp đang phải đối mặt

Những khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Dù có nhiều phương pháp thu thập dữ liệu, nhưng doanh nghiệp vẫn gặp phải không ít khó khăn. Dưới đây là một số vấn đề thường gặp:

• Thiếu chính xác trong dữ liệu: Một trong những thách thức lớn nhất là độ chính xác của thông tin. Khách hàng có thể không cung cấp thông tin đúng hoặc có thể nhầm lẫn khi điền vào khảo sát.
• Khó khăn trong việc thu hút sự tham gia: Không phải ai cũng có thời gian hoặc động lực để trả lời khảo sát hay tham gia vào các nghiên cứu. Điều này dẫn đến việc dữ liệu thu thập không đầy đủ.
• Quản lý và lưu trữ dữ liệu: Khi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, việc quản lý và lưu trữ trở nên phức tạp. Doanh nghiệp cần có hệ thống hiệu quả để tổ chức và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này.
• Vấn đề bảo mật thông tin: Với sự gia tăng các quy định về bảo mật dữ liệu, doanh nghiệp cần đảm bảo rằng thông tin khách hàng được thu thập và lưu trữ một cách an toàn. Điều này có thể gây ra khó khăn trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu.
• Thay đổi thói quen người dùng: Thói quen và sở thích của khách hàng có thể thay đổi nhanh chóng. Do đó, doanh nghiệp cần thường xuyên cập nhật và điều chỉnh phương pháp thu thập dữ liệu để phù hợp với xu hướng mới.

Khó khăn khi thu thập dữ liệu

Các mối đe dọa bảo mật dữ liệu

Bảo mật dữ liệu không phải là một khái niệm đơn giản. Có rất nhiều mối đe dọa có thể tác động đến an toàn dữ liệu của doanh nghiệp: 

• Tấn công từ hacker: Các hacker thường tìm cách xâm nhập vào hệ thống của doanh nghiệp để đánh cắp thông tin nhạy cảm. Họ có thể sử dụng nhiều phương thức khác nhau, từ tấn công phishing cho đến tấn công DDoS.
• Phần mềm độc hại (malware): Các loại phần mềm độc hại như virus, worm, hoặc trojan có thể xâm nhập vào hệ thống và gây thiệt hại lớn cho dữ liệu. Nếu không được phát hiện kịp thời, phần mềm độc hại có thể làm mất dữ liệu hoặc thậm chí kiểm soát toàn bộ hệ thống.
• Rò rỉ thông tin nội bộ: Không chỉ bên ngoài, mà ngay cả nhân viên trong doanh nghiệp cũng có thể vô tình hoặc cố ý làm lộ thông tin nhạy cảm. Điều này thường xảy ra khi họ sử dụng thiết bị không an toàn hoặc chia sẻ thông tin qua các kênh không được bảo mật.
• Thiên tai và sự cố kỹ thuật: Không thể dự đoán những yếu tố khách quan như thiên tai có thể làm hư hại cơ sở hạ tầng, dẫn đến mất mát dữ liệu. Doanh nghiệp cần có kế hoạch sao lưu dữ liệu thường xuyên để đối phó với tình huống này.

Chất lượng dữ liệu kém

Chất lượng dữ liệu kém có thể bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân khác nhau. Đầu tiên, dữ liệu thường được thu thập từ nhiều nguồn mà không được xác thực và làm sạch kịp thời, dẫn đến sai sót, thiếu chính xác hoặc thông tin không đầy đủ. Những lỗi này có thể làm giảm hiệu quả của việc phân tích và ra quyết định trong doanh nghiệp.

Ngoài ra, việc thiếu các tiêu chuẩn quản lý dữ liệu rõ ràng và quy trình nhập liệu thủ công có thể gây ra sự không nhất quán giữa các hệ thống, khiến cho dữ liệu bị trùng lặp hoặc không đồng bộ. Điều này đặc biệt nghiêm trọng khi dữ liệu được sử dụng trong các hệ thống phức tạp như ERP hoặc CRM, nơi chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt để tối ưu hóa hoạt động.

Cuối cùng, nếu không có sự đào tạo chuyên sâu về quản lý và xử lý dữ liệu, nhân viên dễ gặp khó khăn trong việc duy trì độ chính xác và toàn vẹn của thông tin.

Quản lý dữ liệu sai cách

Quản lý dữ liệu sai cách có thể dẫn đến nhiều hậu quả nghiêm trọng. Một số “hệ lụy” mà doanh nghiệp có thể phải đối mặt như: 

• Mất dữ liệu: Nếu không có hệ thống sao lưu hiệu quả, việc mất dữ liệu có thể xảy ra, gây ra thiệt hại lớn về thời gian và tiền bạc.
• Dữ liệu không chính xác: Quản lý sai sẽ dẫn đến việc lưu trữ thông tin không chính xác. Điều này có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh, vì bạn sẽ dựa vào thông tin sai lệch để đưa ra lựa chọn.
• Khó khăn trong việc ra quyết định: Khi dữ liệu không được tổ chức hợp lý, việc tìm kiếm thông tin sẽ trở nên khó khăn. Điều này khiến cho quá trình ra quyết định trở nên chậm chạp và không hiệu quả.
• Ảnh hưởng đến mối quan hệ với khách hàng: Nếu doanh nghiệp không quản lý dữ liệu khách hàng đúng cách, bạn có thể bỏ lỡ những cơ hội giao tiếp quan trọng. Điều này có thể làm mất lòng tin từ phía khách hàng.
• Chi phí cao: Việc sửa chữa lỗi quản lý dữ liệu sẽ tốn kém và mất nhiều thời gian. Nếu doanh nghiệp không đầu tư vào hệ thống quản lý ngay từ đầu, những chi phí này sẽ gia tăng theo thời gian.

Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn

Khi doanh nghiệp sử dụng nhiều hệ thống và công nghệ khác nhau, việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn này trở thành một thách thức lớn. Một trong những khó khăn chính là khả năng tương thích giữa các hệ thống, vì mỗi hệ thống có thể sử dụng định dạng và cấu trúc dữ liệu riêng. Điều này dẫn đến việc không thể chuyển đổi và kết nối dữ liệu một cách mượt mà, gây ảnh hưởng đến quá trình phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Ngoài ra, các doanh nghiệp thường phải đối mặt với việc dữ liệu từ các hệ thống cũ (legacy systems) không được đồng bộ với các nền tảng mới. Để giải quyết vấn đề này, việc sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) và phần mềm tích hợp dữ liệu chuyên dụng có thể giúp đồng nhất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng điều này lại đòi hỏi nguồn lực tài chính và kỹ thuật lớn.

Tích hợp dữ liệu

>> Tìm hiểu: Hướng dẫn triển khai quản lý dự án Agile từ A đến Z

Chi phí ẩn trong quản lý dữ liệu

Quản lý dữ liệu không chỉ tốn kém về mặt đầu tư ban đầu mà còn có nhiều chi phí ẩn mà doanh nghiệp thường không lường trước được. Một số chi phí có thể kể đến như: :

• Chi phí bảo trì hệ thống: Sau khi đầu tư vào hệ thống quản lý dữ liệu, doanh nghiệp cần phải duy trì và nâng cấp hệ thống thường xuyên, điều này có thể tốn kém.
• Chi phí đào tạo nhân viên: Để nhân viên có thể sử dụng hệ thống hiệu quả, doanh nghiệp sẽ phải đầu tư vào các chương trình đào tạo, điều này có thể tạo thêm gánh nặng tài chính.
• Chi phí mất mát dữ liệu: Khi dữ liệu bị mất hoặc không chính xác, doanh nghiệp sẽ phải tốn kém thời gian và nguồn lực để khôi phục, có thể dẫn đến thiệt hại nghiêm trọng.
• Chi phí không hiệu quả: Nếu không có hệ thống quản lý tốt, dữ liệu có thể bị xử lý không hiệu quả, dẫn đến quyết định kinh doanh sai lầm, gây tổn thất lớn.

Dữ liệu không đúng thời điểm

Thời điểm dữ liệu là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh. Dữ liệu cần phải được thu thập, phân tích và sử dụng đúng thời điểm để mang lại hiệu quả cao nhất.

Nếu dữ liệu không được cập nhật kịp thời, doanh nghiệp có thể:

• Mất cơ hội: Những quyết định dựa trên dữ liệu cũ có thể khiến doanh nghiệp bỏ lỡ những cơ hội tốt.
• Đưa ra quyết định sai lầm: Dữ liệu không đúng thời điểm có thể dẫn đến những lựa chọn không chính xác, gây thiệt hại cho doanh nghiệp.
• Tốn kém thời gian: Việc xử lý dữ liệu cũ có thể làm chậm tiến độ công việc, gây ra sự trì trệ trong hoạt động.

GDPR và ảnh hưởng đến doanh nghiệp

GDPR (Quy định bảo vệ dữ liệu chung của Liên minh châu Âu) là một trong những quy định nghiêm ngặt nhất về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Nó ảnh hưởng đến cách thức doanh nghiệp thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu của người tiêu dùng.

• Yêu cầu minh bạch: Doanh nghiệp phải rõ ràng về cách thức và lý do mà họ thu thập dữ liệu cá nhân.
• Quyền của người tiêu dùng: Người tiêu dùng có quyền yêu cầu xóa dữ liệu cá nhân của họ, điều này có thể tạo thêm áp lực cho doanh nghiệp trong việc quản lý dữ liệu.
• Chi phí tuân thủ: Để đảm bảo tuân thủ quy định, doanh nghiệp cần đầu tư vào hệ thống quản lý dữ liệu và đào tạo nhân viên, điều này có thể gây tốn kém.

GDRP

Chuyển đổi số mang tới thách thức gì cho doanh nghiệp

Chuyển đổi số là một xu hướng tất yếu giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất và khả năng cạnh tranh. Tuy nhiên, quá trình này cũng đặt ra nhiều thách thức lớn mà doanh nghiệp cần phải vượt qua:

• Chi phí đầu tư: Việc chuyển đổi sang công nghệ số đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng, phần mềm và hệ thống bảo mật. Chi phí này có thể gây áp lực lớn cho ngân sách, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ.
• Khó khăn trong việc thay đổi văn hóa doanh nghiệp: Chuyển đổi số không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn liên quan đến văn hóa tổ chức. Doanh nghiệp cần xây dựng một môi trường cởi mở, khuyến khích đổi mới và học hỏi để nhân viên dễ dàng chấp nhận thay đổi.
• Bảo mật dữ liệu: Khi chuyển đổi sang hệ thống số, doanh nghiệp đối mặt với nhiều nguy cơ liên quan đến bảo mật dữ liệu. Việc bảo vệ thông tin khách hàng và tài sản dữ liệu trở thành một ưu tiên hàng đầu.
• Đào tạo và phát triển nhân lực: Nhân viên cần được trang bị kiến thức và kỹ năng mới để làm việc hiệu quả trong môi trường số. Đầu tư vào đào tạo là cần thiết nhưng cũng tiềm ẩn nhiều thách thức.
• Tích hợp hệ thống: Việc tích hợp các hệ thống cũ với công nghệ mới có thể gặp khó khăn. Doanh nghiệp cần xây dựng kế hoạch rõ ràng để đảm bảo rằng các hệ thống làm việc hài hòa và không gây gián đoạn trong hoạt động.

Chất lượng dữ liệu kém

Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến kết quả sai lệch. Hơn nữa, việc đặt dữ liệu trong ngữ cảnh và sử dụng phương pháp phân tích phù hợp là rất quan trọng để hiểu đúng thông tin. 

Thiên kiến trong phân tích và sự thiếu tham gia của các bên liên quan có thể làm cho các giải pháp không phản ánh nhu cầu thực tế. Do đó, để đạt hiệu quả, doanh nghiệp cần thực hiện phân tích một cách cẩn thận và có hệ thống.

Chất lượng dữ liệu kém

Khó khăn trong việc tuyển dụng chuyên gia dữ liệu

Hiện nay, tuyển dụng chuyên gia dữ liệu đang trở thành một bài toán khó cho nhiều doanh nghiệp. Một trong những lý do chính là sự thiếu hụt về nguồn nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu. Thị trường lao động trong lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng, nhưng số lượng ứng viên có đủ kiến thức về Big Data, AI và dữ liệu phi cấu trúc lại không đủ để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.

 Điều này dẫn đến việc cạnh tranh gay gắt giữa các công ty để thu hút nhân tài, đặc biệt là những chuyên gia có kinh nghiệm lâu năm trong lĩnh vực này.

Một yếu tố khác là mức lương cao và các yêu cầu phức tạp về công nghệ cũng làm giảm đi sự hấp dẫn đối với các ứng viên tiềm năng. Các doanh nghiệp nhỏ và vừa thường không có đủ nguồn lực để chi trả cho mức lương và đãi ngộ hấp dẫn như những tập đoàn lớn, dẫn đến khó khăn trong việc giữ chân nhân tài.

Giải pháp đào tạo nội bộ

Để đối phó với thách thức này, nhiều doanh nghiệp đang chọn giải pháp đào tạo nội bộ. Thay vì chỉ phụ thuộc vào việc tìm kiếm các chuyên gia bên ngoài, doanh nghiệp có thể tạo ra các chương trình đào tạo cho nhân viên hiện tại, giúp họ nâng cao kỹ năng và kiến thức về dữ liệu. Việc này không chỉ tiết kiệm chi phí tuyển dụng mà còn tạo điều kiện cho nhân viên phát triển trong môi trường làm việc hiện tại.

Đào tạo nội bộ

Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp khó khăn trong việc phát triển đội ngũ chuyên gia dữ liệu, một giải pháp hiệu quả có thể đến từ các khóa đào tạo doanh nghiệp của Học viện MCI. Với các chương trình đào tạo chuyên sâu, MCI không chỉ cung cấp kiến thức về quản lý dữ liệu mà còn hướng dẫn cách áp dụng công nghệ dữ liệu hiện đại như AI, Big Data, và phân tích dữ liệu vào thực tiễn doanh nghiệp.

Các khóa học của MCI được thiết kế linh hoạt để phù hợp với nhu cầu của từng tổ chức, giúp doanh nghiệp nhanh chóng bắt kịp xu hướng công nghệ và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường. Hơn nữa, MCI có đội ngũ giảng viên là các chuyên gia đầu ngành, mang lại sự bảo đảm về chất lượng đào tạo và khả năng ứng dụng thực tế cao.

Bằng cách tham gia các khóa đào tạo này, bạn không chỉ giải quyết được vấn đề thiếu hụt chuyên gia dữ liệu mà còn trang bị cho nhân viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để doanh nghiệp phát triển bền vững trong thời đại số.