Được xuất bản 44 phút trước vào ngày 17 tháng 3 năm 2025
Bởi Krishnan Venkata, Giám đốc Khách hàng, LatentView Analytics
Tốc độ đổi mới nhanh chóng trong những năm qua đã khiến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải “chóng mặt,” và việc bắt kịp với hàng loạt khả năng mới xuất hiện trên thị trường là một thách thức. Khi các công ty nghĩ rằng họ đang dẫn đầu cuộc chơi, một thông báo mới lại xuất hiện, phân tán sự chú ý và làm chệch hướng tiến trình. Điều này đã thúc đẩy các lãnh đạo cấp cao (C-Suite) suy nghĩ dài hạn hơn trong chiến lược số của họ và tăng cường khả năng đổi mới bền vững.
Khái niệm đổi mới bền vững khác với tính bền vững (thường liên quan đến tác động môi trường). Đổi mới bền vững là sự công nhận rằng công nghệ tiên tiến cần có hệ sinh thái phù hợp để phát triển. Nói cách khác, chuyển đổi số không chỉ đơn thuần là mua sắm công nghệ hiện có, mà còn là việc xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc để sẵn sàng tiếp nhận bất kỳ công nghệ nào trong tương lai. Nền tảng dữ liệu này chính là gốc rễ của đổi mới, cho phép doanh nghiệp xây dựng mô hình phân tích (tích hợp AI) để tạo ra những thông tin chi tiết giúp thúc đẩy sự thay đổi. Đây cũng chính là môi trường lý tưởng cho nguyên tắc quen thuộc “Thất bại nhanh. Học hỏi nhanh.”, vì nó cho phép các nhóm thử nghiệm và kiểm tra những ý tưởng mới.
Khi làn sóng AI và GenAI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế, các công ty đang bảo vệ tương lai cho các khoản đầu tư của mình bằng cách tạo ra một lớp dữ liệu mạnh mẽ, có kiến trúc tốt, dễ truy cập, được tổ chức hợp lý và có cấu trúc vững chắc để tồn tại lâu dài.
Giải quyết khoảng trống dữ liệu
Trong khi các công nghệ hướng đến khách hàng thường thu hút mọi sự chú ý, thì chính phân tích dữ liệu mới là “động cơ” thực sự đứng sau AI/GenAI. Hầu hết các nhà lãnh đạo đều hiểu điều này, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn đang vận hành chương trình AI và quá trình thu thập dữ liệu một cách song song, nơi dữ liệu được tập hợp vào một nơi trước khi đưa vào các mô hình AI. Thay vì coi chương trình dữ liệu và quá trình AI/GenAI là hai sáng kiến riêng biệt, chúng cần được kết nối chặt chẽ để đảm bảo dữ liệu được sắp xếp đúng cách và sẵn sàng để khai thác.
Nói cách khác, mặc dù doanh nghiệp có thể sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng bao nhiêu trong số đó thực sự có thể sử dụng ngay cho các dự án AI? Thực tế là không nhiều. Việc tách biệt dữ liệu và AI dẫn đến sự lãng phí nguồn lực, trong khi việc gắn kết hai yếu tố này có thể là yếu tố khác biệt quan trọng, giúp cải thiện hiệu suất, cắt giảm chi phí và tối ưu hóa vận hành.
Theo nghiên cứu của Boston Consulting Group (BCG), các công ty dành thời gian hợp nhất dữ liệu và AI ngay từ đầu đã tăng trưởng vượt trội so với đối thủ. Đơn giản vì không thể phát triển AI mà không giải quyết vấn đề dữ liệu trước. Những doanh nghiệp tiên phong đang tận dụng năng lực dữ liệu trưởng thành hơn để sáng tạo, ưu tiên và mở rộng ứng dụng AI một cách hiệu quả.
Kết quả cho thấy:
✅ Các công ty tích hợp dữ liệu vào quá trình phát triển AI có số lượng ứng dụng AI được mở rộng và áp dụng cao gấp 4 lần so với các doanh nghiệp chậm chân.
✅ Mỗi trường hợp sử dụng AI được triển khai mang lại tác động tài chính cao gấp 5 lần so với các doanh nghiệp chưa tối ưu dữ liệu và AI.
Rõ ràng, việc kết nối dữ liệu với AI không chỉ là một lựa chọn, mà là yếu tố quyết định thành công trong hành trình chuyển đổi số. 🚀
Để củng cố nền tảng dữ liệu, hãy bắt đầu bằng cách đặt ra một số câu hỏi quan trọng
Hãy nhớ rằng, khả năng di chuyển dữ liệu (dù là tại chỗ hay thông qua đám mây) không đồng nghĩa với việc dữ liệu đã sẵn sàng cho AI. Để đảm bảo dữ liệu có thể được khai thác hiệu quả (tức là có thể phân tích để tạo ra những insight giá trị từ AI), các doanh nghiệp cần tự hỏi một số câu hỏi quan trọng sau:
1️⃣ Dữ liệu của chúng ta có phù hợp với các mục tiêu kinh doanh cụ thể không?
Các mô hình AI cần dữ liệu được chọn lọc, có liên quan và mang tính ngữ cảnh để hoạt động hiệu quả. Ngay từ giai đoạn đầu, các công ty nên chuyển đổi tư duy từ việc chỉ tập trung vào cách thu thập/lưu trữ dữ liệu sang cách sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên AI trong các chức năng cụ thể. Khi doanh nghiệp thiết kế các trường hợp sử dụng ngay từ khi lưu trữ và tổ chức dữ liệu, việc truy xuất sẽ trở nên dễ dàng hơn khi triển khai các công nghệ AI, GenAI hoặc AI tác tử (Agentic AI).
2️⃣ Những rào cản nào đang cản trở chúng ta?
Theo một khảo sát của McKinsey với 100 lãnh đạo cấp cao (C-Suite) trên toàn cầu, gần 50% gặp khó khăn trong việc hiểu các rủi ro phát sinh từ chuyển đổi số và phân tích dữ liệu – đây là vấn đề lớn nhất trong quản lý rủi ro. Trong cuộc đua tạo ra kết quả nhanh chóng, nhiều doanh nghiệp hy sinh chiến lược để đổi lấy tốc độ, điều này có thể gây hậu quả lâu dài. Thay vào đó, các nhà lãnh đạo cần nhìn xa trông rộng, cân nhắc mọi khía cạnh và tìm cách giảm thiểu rủi ro ngay từ đầu.
3️⃣ Làm thế nào để tối ưu hóa dữ liệu nhằm nâng cao hiệu suất?
Khi nhu cầu sử dụng dữ liệu ngày càng tăng, nhiều nhà quản lý có xu hướng tập trung quá mức vào bộ phận của mình, dẫn đến sự phân mảnh dữ liệu, trùng lặp và tốc độ truy xuất chậm hơn. Để tránh tình trạng này, doanh nghiệp cần ưu tiên giao tiếp và hợp tác liên bộ phận ngay từ đầu, đảm bảo dữ liệu được tổ chức theo tư duy tổng thể, thay vì chỉ phục vụ riêng lẻ từng phòng ban.
🚀 Kết nối dữ liệu với chiến lược AI ngay từ đầu không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất, mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong tương lai.
4 Thực Tiễn Tốt Nhất Để Phát Triển Nền Tảng Dữ Liệu Vững Chắc
Các doanh nghiệp đầu tư vào tầng dữ liệu ngay từ bây giờ đang tạo ra nền tảng vững chắc cho thành công của AI trong tương lai. Dưới đây là bốn thực tiễn tốt nhất để giúp bảo vệ chiến lược dữ liệu của bạn khỏi những thay đổi trong dài hạn:
1️⃣ Đảm bảo chất lượng dữ liệu và quản trị dữ liệu
✅ Thiết lập dòng dữ liệu (data lineage), quản lý siêu dữ liệu (metadata management) và kiểm tra chất lượng tự động
✅ Tận dụng AI-powered data catalogs để cải thiện khả năng tìm kiếm và phân loại dữ liệu
✅ Đơn giản hóa quản lý dữ liệu để đảm bảo tính liền mạch trong quản trị dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, mô hình Machine Learning (ML), notebook, dashboard, và tệp tin
📌 Một ví dụ điển hình là SAP, công ty đã tích hợp khả năng machine learning trong bộ quản lý dữ liệu của mình để phát hiện và khắc phục sự không nhất quán trong dữ liệu, từ đó nâng cao chất lượng dữ liệu và duy trì các quy trình quản trị dữ liệu mạnh mẽ trên toàn bộ nền tảng của họ.
2️⃣ Tăng cường bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu
✅ Áp dụng mô hình Zero-Trust Security bằng cách mã hóa dữ liệu khi lưu trữ và khi truyền tải
✅ Sử dụng AI-powered threat detection để phát hiện bất thường và ngăn chặn vi phạm bảo mật
✅ Đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu như GDPR và CCPA, đồng thời tự động hóa báo cáo/kiểm toán bằng AI
📌 Một công ty đang thực hiện những đổi mới mạnh mẽ trong chuỗi cung ứng số và quản lý rủi ro bên thứ ba là Black Kite. Nền tảng trí tuệ của Black Kite giúp đánh giá các bên thứ ba và chuỗi cung ứng một cách nhanh chóng, tiết kiệm chi phí, đồng thời cung cấp bảng điều khiển trực quan để nhóm quản lý rủi ro dễ dàng nắm bắt và xử lý các lỗ hổng bảo mật quan trọng.
🚀 Việc đầu tư vào nền tảng dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa AI, mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong thời đại số.
3️⃣ Khai Thác Quan Hệ Đối Tác Chiến Lược
✅ Đánh giá năng lực phân tích dữ liệu nâng cao của doanh nghiệp và kiểm tra hiệu suất dữ liệu hiện có
✅ Tìm kiếm đối tác công nghệ có thể tích hợp AI, kỹ thuật dữ liệu (data engineering), và phân tích dữ liệu vào một nền tảng dễ quản lý
📌 Một số giải pháp dựa trên đám mây giúp doanh nghiệp tối ưu dữ liệu cho AI bao gồm:
- Databricks: Tích hợp với các công cụ hiện có, hỗ trợ xây dựng, mở rộng và quản trị dữ liệu/AI, bao gồm cả GenAI và mô hình Machine Learning (ML)
- Snowflake: Cung cấp nền tảng phân tích dữ liệu cho phép truy cập dữ liệu đồng thời với độ trễ tối thiểu
4️⃣ Xây Dựng Văn Hóa Dữ Liệu Trong Doanh Nghiệp
✅ Dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu bằng cách triển khai công cụ AI tự phục vụ (self-service AI), hỗ trợ truy vấn ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Querying – NLQ) để giúp mọi người dễ dàng khai thác dữ liệu
✅ Nâng cao kỹ năng về AI & hiểu biết dữ liệu (data literacy), đồng thời đào tạo đội ngũ về AI, GenAI và các quy trình quản trị dữ liệu
✅ Khuyến khích hợp tác giữa nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và các nhóm kinh doanh, tạo điều kiện chia sẻ dữ liệu và khai thác insights tổng thể
📌 Một ví dụ điển hình về doanh nghiệp xây dựng văn hóa dữ liệu mạnh mẽ là Amazon. Họ tận dụng dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa gợi ý sản phẩm, tối ưu hóa logistics và ra quyết định kinh doanh, biến dữ liệu trở thành trụ cột chiến lược trong toàn bộ hoạt động của mình.
🚀 Bằng cách kết hợp đối tác công nghệ phù hợp và thúc đẩy văn hóa dữ liệu, doanh nghiệp có thể khai thác tối đa sức mạnh AI để tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững!
Xây Dựng Nền Tảng Dữ Liệu Cho Tương Lai
📊 Theo một khảo sát gần đây của KPMG, 67% lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng AI sẽ thay đổi căn bản hoạt động kinh doanh trong vòng hai năm tới, và 85% nhận định rằng chất lượng dữ liệu sẽ là rào cản lớn nhất đối với tiến trình này.
⚡ Điều đó có nghĩa là đã đến lúc doanh nghiệp cần suy nghĩ lại về dữ liệu, không chỉ tập trung vào lưu trữ, mà còn chú trọng vào khả năng sử dụng và hiệu suất.
🚀 Bằng cách chuẩn hóa nền tảng dữ liệu ngay từ bây giờ, doanh nghiệp có thể bảo vệ các khoản đầu tư AI trong tương lai, đồng thời tạo ra động lực đổi mới bền vững trong dài hạn.
