Sử dụng dữ liệu doanh nghiệp chuyển thành mục tiêu tăng trưởng

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Các doanh nghiệp ngày nay có quyền truy cập vào khối lượng dữ liệu về khách hàng của họ. Lượng dữ liệu doanh nghiệp khổng lồ này được thu thập từ nhiều nguồn. Tất cả dữ liệu thô được thu thập đều có giá trị to lớn đòi hỏi phải trích xuất thích hợp để tạo ra những hiểu biết kinh doanh có giá trị. 

Khai thác sức mạnh của dữ liệu doanh nghiệp là điều bắt buộc đối với các doanh nghiệp và tính bền vững trong thị trường cạnh tranh, vì nó chỉ phụ thuộc vào cách các doanh nghiệp tiên tiến hoạt động. 

1. Biến dữ liệu thành mục đích

Việc nắm bắt khối lượng dữ liệu doanh nghiệp tạo ra vấn đề sắp xếp và phân tích tất cả thông tin để tạo ra kết quả sâu sắc. Và không ai có thể ngồi xuống và đọc qua hàng đống dữ liệu khách hàng. Với các công cụ phân tích, dữ liệu có thể được phân tích và tập hợp một cách nhanh chóng và hiệu quả.  

Trong một tổ chức, dữ liệu doanh nghiệp được trải rộng trên nhiều bảng tính và quá trình xử lý dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu doanh nghiệp phát thải không nhất quán. Ngoài ra, các tổ chức thường không nhìn thấy giá trị của việc đầu tư vào các biện pháp bền vững. Nhiều người thậm chí còn áp dụng một định nghĩa hẹp hơn nhiều về tính bền vững và giảm nó xuống chỉ tính bền vững về môi trường. Tuy nhiên, điều quan trọng đối với các tổ chức là phải xem xét các trụ cột chính: con người, hành tinh, sự thịnh vượng và quan hệ đối tác. Để thu hẹp khoảng cách dữ liệu, các doanh nghiệp cần thúc đẩy tác động vượt ra ngoài tính bền vững của môi trường và tích hợp một giá trị xã hội toàn diện hơn. 

Ngày nay, các doanh nghiệp thu thập dữ liệu tại mọi thời điểm trong hành trình khách hàng của họ. Thông tin này bao gồm thông tin chi tiết về việc sử dụng ứng dụng dành cho thiết bị di động, nhấp chuột kỹ thuật số, tương tác trên mạng xã hội, v.v., tất cả đều góp phần tạo nên dấu vết dữ liệu doanh nghiệp hoàn toàn duy nhất cho chủ sở hữu của nó. Các chuẩn mực xã hội của khách hàng chắc chắn đã thay đổi, và kết quả là kỳ vọng của họ về thương hiệu ngày càng tăng. Nhưng làm thế nào các doanh nghiệp có thể thu được lợi ích từ dữ liệu để mở rộng quy mô và mang lại kết quả tích cực cho doanh nghiệp cũng như khách hàng của họ trong khi vẫn duy trì và tạo điều kiện cho mức độ bảo vệ dữ liệu cao nhất. 

• Tập trung lại vào tầm nhìn của họ: Các tổ chức cần tập trung lại vào các mục tiêu của họ đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của họ và cách chúng được phân phối. Khi làm như vậy, họ hoàn toàn có thể tận dụng sức mạnh của dữ liệu và tạo ra giá trị tài chính và xã hội. 
• Làm chủ công nghệ và phân tích dữ liệu doanh nghiệp : Các tổ chức cần áp dụng các công cụ phân tích nâng cao và đám mây để tăng cường thu thập dữ liệu,  quản lý dữ liệu và báo cáo của họ. Những khả năng này sẽ hỗ trợ đo lường tiến độ so với các mục tiêu về môi trường, xã hội và quản trị (ESG).
• Cộng tác với hệ sinh thái: Bằng cách áp dụng công nghệ hỗ trợ tích hợp hoạt động, các tổ chức có thể hợp tác với các tổ chức khác và thiết lập chia sẻ minh bạch dữ  liệu ESG.
• Cải tiến vai trò của nhân viên và người tiêu dùng: Bằng cách thiết lập một vòng phản hồi, các tổ chức có thể lưu giữ hồ sơ về đầu vào của khách hàng và cập nhật chúng về các mục tiêu ESG của họ.

2. Mở rộng quy mô doanh nghiệp dựa trên dữ liệu 

Với thái độ và mô hình mua hàng của khách hàng ngày càng phát triển, ngày càng có nhiều người đưa ra quyết định có ý thức về dữ liệu doanh nghiệp của họ. Họ mong đợi các công ty sắp xếp các mục tiêu của tổ chức với các giá trị của họ. Các doanh nghiệp đang chịu sự giám sát ngày càng tăng của không chỉ các nhà đầu tư và cơ quan quản lý mà còn cả những người tiêu dùng có ý thức xã hội. Ngày nay, việc thúc đẩy mức phát thải ròng bằng không, sự đa dạng và hòa nhập, v.v. đi đôi với sự xuất sắc về tài chính và hoạt động dài hạn để đạt được sự tăng trưởng bền vững.   

Hãy cùng tìm hiểu một số lợi ích chính liên quan đến việc tạo ra giá trị dữ liệu cho các tổ chức. 

2.1 Dự đoán nhu cầu dữ liệu doanh nghiệp 

Các tổ chức đang cảm thấy áp lực cạnh tranh để có được khách hàng mới cũng như hiểu nhu cầu của khách hàng hiện tại và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng để phát triển các mối quan hệ lâu dài. Bằng cách chia sẻ dữ liệu khách hàng và cho phép quyền riêng tư thoải mái, khách hàng mong đợi các doanh nghiệp biết họ, tạo ra các tương tác có liên quan và cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch trên tất cả các điểm tiếp xúc. 

Do nhu cầu ngày càng tăng này, các tổ chức cần nắm bắt và điều hòa nhiều số nhận dạng khách hàng như điện thoại di động, email và địa chỉ. Khách hàng đang sử dụng nhiều kênh để tương tác với doanh nghiệp. Do đó, cả nguồn dữ liệu doanh nghiệp truyền thống và kỹ thuật số phải được kết hợp với nhau để nghiên cứu và hiểu hành vi của khách hàng.  

2.2 Giảm thiểu rủi ro 

Phân tích bảo mật và gian lận bảo vệ tất cả các tài sản dữ liệu vật lý, tài chính và trí tuệ khỏi bị lạm dụng bởi các mối đe dọa mạng nội bộ cũng như bên ngoài. Với khả năng phân tích dữ liệu hiệu quả, các tổ chức có thể tích hợp các mức tối ưu của khuôn khổ phòng chống gian lận để bảo mật toàn bộ tổ chức. Điều này sẽ tiếp tục giúp họ nhanh chóng phát hiện các hoạt động gian lận tiềm ẩn và dự đoán các hành động trong tương lai. 

Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, mạng, đường dẫn và thu thập dữ liệu, các tổ chức có thể phát hiện và dự đoán các hoạt động gian lận, đồng thời tích hợp các mô hình dẫn đến cảnh báo với các phản hồi kịp thời được kích hoạt bằng khả năng phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực. Hơn nữa, sự tích hợp và tương quan dữ liệu này trong các hoạt động của tổ chức cũng sẽ cung cấp một cái nhìn thống nhất về gian lận trên các ngành kinh doanh, sản phẩm và giao dịch khác nhau. Quản lý dữ liệu, cùng với báo cáo hiệu quả và minh bạch về các sự cố gian lận, sẽ giúp nâng cao quy trình quản lý rủi ro gian lận. 

2.3 Cá nhân hóa Dịch vụ 

Các tổ chức vẫn đang vật lộn với dữ liệu có cấu trúc và họ cần xây dựng một khuôn khổ đáp ứng để đối phó với sự biến động do khách hàng tương tác với công nghệ kỹ thuật số tạo ra. Chỉ có thể kết hợp các biện pháp để tương tác với khách hàng trong thời gian thực và khiến họ cảm thấy được trân trọng thông qua các phân tích nâng cao. Dữ liệu mang đến cho doanh nghiệp cơ hội bắt đầu tương tác tùy thuộc vào tính cách của khách hàng bằng cách nghiên cứu và xác định thái độ của họ cũng như cân nhắc các yếu tố như vị trí thời gian thực để mang lại khả năng cá nhân hóa trên nhiều kênh.  

2.4 Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng 

Quản lý dữ liệu kém có thể dẫn đến vô số vấn đề, chẳng hạn như rủi ro đáng kể đối với dữ liệu người tiêu dùng và làm hỏng trải nghiệm của khách hàng, do đó cuối cùng cản trở lòng trung thành của thương hiệu. Bằng cách áp dụng phân tích để thiết kế, kiểm soát quy trình và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, các tổ chức có thể đảm bảo hiệu suất và hiệu quả cũng như đáp ứng mong đợi của khách hàng để đạt được sự xuất sắc trong hoạt động. 

Bằng cách triển khai các kỹ thuật phân tích tiên tiến, họ cũng có thể cải thiện năng suất và hiệu quả, cùng với việc tối ưu hóa lực lượng lao động của tổ chức tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh và nhu cầu của khách hàng. Việc sử dụng tối ưu phân tích dữ liệu và công nghệ cũng sẽ đảm bảo cải tiến và tăng trưởng liên tục.

Chương trình Data Analysis của FUNiX cung cấp các nguyên tắc cốt lõi nhất của phân tích dữ liệu và các kỹ năng thiết yếu nhất mà một Data Analyst cần nắm được như: các ngôn ngữ lập trình (Python với Pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, SQL với MySQL, ERD, advance queries), BI tool (Excel, Power BI), các thuật toán học máy (hồi quy, phân loại và phân cụm),…

>>> Đăng ký ngay khóa học Data Analysis tại đây:

>>> Xem thêm bài viết liên quan:

Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022

Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?

Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới

Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?

Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: Gartner