Với sự phát triển của công nghệ số, chuyển đổi số, dữ liệu, thông tin trở thành thứ giá trị nhất đối với các doanh nghiệp hiện nay. Số lượng dữ liệu bùng nổ có khả năng thúc đẩy một kỷ nguyên mới của sự đổi mới dựa trên thực tế trong các doanh nghiệp, ủng hộ những ý tưởng mới bằng những bằng chứng chắc chắn dựa trên dữ liệu.
Với mục tiêu làm hài lòng khách hàng tốt hơn, hợp lý hóa hoạt động và làm rõ chiến lược, trong thập kỷ qua, các công ty đã tích lũy dữ liệu, đầu tư vào công nghệ và trả giá hậu hĩnh cho tài năng phân tích.
Tuy nhiên, đối với nhiều công ty, một nền văn hóa mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu vẫn khó nắm bắt và dữ liệu hiếm khi là cơ sở chung cho việc ra quyết định.
I. Tại sao lại có những trở ngại khi xây dựng văn hóa quyết định dựa trên số liệu?
Trở ngại lớn nhất trong vấn đề xây dựng văn hóa doanh nghiệp dựa trên số liệu không phải là vấn đề kỹ thuật, mà bởi vì nó là văn hóa. Nó khá đơn giản trong việc mô tả cách đưa dữ liệu vào quá trình ra quyết định.
Thế nhưng việc thay đổi trong tư duy lại là một thách thức lớn đối với bất kì ai. Hiểu được điều này, Terus sẽ cung cấp các bước giúp tạo ra và duy trì văn hóa quyết định dựa trên số liệu.
Văn hóa ra quyết định dựa vào dữ liệu bắt đầu từ những lãnh đạo cấp cao
Chọn số liệu một cách cẩn thận và khéo léo
Phân quyền truy cập dữ liệu
Định lượng những thứ không chắc chắn
Sử dụng phân tích để trợ giúp nhân viên, không chỉ khách hàng
Sẵn sàng đánh đổi sự linh hoạt để có được sự nhất quán
1. Văn hóa ra quyết định dựa vào dữ liệu bắt đầu từ những lãnh đạo cấp cao
Các công ty có nền văn hóa dựa trên dữ liệu mạnh mẽ thường có những nhà quản lý cấp cao đặt kỳ vọng rằng các quyết định phải được gắn chặt với dữ liệu rằng điều này là bình thường, không phải mới lạ hay đặc biệt. Họ lãnh đạo bằng cách làm gương.
Ví dụ: Tại một công ty công nghệ hàng đầu, các giám đốc điều hành cấp cao dành 30 phút khi bắt đầu cuộc họp để đọc bản tóm tắt chi tiết về các đề xuất và dữ kiện hỗ trợ để họ có thể thực hiện các hành động dựa trên bằng chứng. Những điều này lan truyền xuống dưới, vì những nhân viên muốn được coi trọng phải giao tiếp với các lãnh đạo cấp cao theo cách nói và ngôn ngữ của họ.
2. Chọn số liệu một cách cẩn thận và khéo léo
Các nhà lãnh đạo có thể tạo ra tác động mạnh mẽ đến hành vi của cấp dưới bằng cách khéo léo lựa chọn những gì cần đo lường và những thước đo nào họ mong đợi nhân viên sử dụng.
Ví dụ: Một nhà cung cấp dịch vụ viễn thông hàng đầu muốn đảm bảo rằng mạng của họ cung cấp cho những khách hàng chú trọng trải nghiệm người dùng tốt nhất có thể.
Nhưng nó chỉ thu thập số liệu thống kê tổng hợp về hiệu suất mạng nên có rất ít thông tin về việc ai sẽ nhận được gì và chất lượng dịch vụ mà họ trải nghiệm ra sao.
Bằng cách tạo ra các số liệu chi tiết về trải nghiệm của khách hàng, ban điều hành có thể thực hiện phân tích định lượng về tác động của việc nâng cấp mạng lên người tiêu dùng.
Để làm được điều này, doanh nghiệp chỉ cần kiểm soát chặt chẽ hơn nhiều về nguồn gốc và mức tiêu thụ dữ liệu của mình so với thông thường.
3. Phân quyền truy cập dữ liệu
Cho đến nay, những lời phàn nàn phổ biến nhất là mọi người ở các bộ phận khác nhau của doanh nghiệp gặp khó khăn để có được quyền truy cập ngay cả những dữ liệu cơ bản nhất.
Điều kỳ lạ là tình trạng này vẫn tồn tại bất chấp rất nhiều nỗ lực nhằm phân quyền truy cập dữ liệu trong các tập đoàn. Thiếu thông tin, các nhà phân tích không thực hiện nhiều phân tích và văn hóa dựa trên dữ liệu không thể phát sinh chứ chưa nói đến phát triển.
4. Định lượng những thứ không chắc chắn
Mọi người đều chấp nhận rằng sự chắc chắn tuyệt đối là không thể. Tuy nhiên, hầu hết các nhà quản lý vẫn tiếp tục yêu cầu nhóm của họ đưa ra câu trả lời mà không có sự tự tin tương ứng. Việc yêu cầu các nhóm phải rõ ràng và định lượng về mức độ không chắc chắn của họ có ba tác động mạnh mẽ.
Đầu tiên, nó buộc những người ra quyết định phải đối mặt trực tiếp với những nguồn gốc tiềm ẩn của sự không chắc chắn: Dữ liệu có đáng tin cậy không? Có quá ít ví dụ cho một mô hình đáng tin cậy? Làm thế nào có thể kết hợp các yếu tố khi không có dữ liệu về chúng?
Thứ hai, các nhà phân tích sẽ hiểu sâu hơn về mô hình của họ khi họ phải đánh giá sự không chắc chắn một cách chặt chẽ. Ví dụ, các mô hình rủi ro cốt lõi của một công ty bảo hiểm ở Vương quốc Anh đã không thể điều chỉnh phù hợp với xu hướng thị trường.
Vì vậy, họ đã xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm để tính đến những xu hướng này và phát hiện những trường hợp có thể bị bỏ qua. Kết quả là nó tránh được tổn thất do yêu cầu bồi thường tăng đột biến.
Cuối cùng, việc nhấn mạnh vào việc hiểu rõ sự không chắc chắn sẽ thúc đẩy các tổ chức tiến hành thử nghiệm.
5. Sử dụng phân tích để trợ giúp nhân viên, không chỉ khách hàng
Thật dễ dàng để quên rằng việc quản lý dữ liệu cũng khiến nhân viên hài lòng. Điều này có thể được thực hiện bởi một bộ xử lý dữ liệu được ủy quyền.
Nếu ý tưởng rằng việc học các kỹ năng mới sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu tốt hơn có thể được trình bày một cách ngắn gọn và hấp dẫn thì nhân viên sẽ có động lực để kiên trì và cải thiện công việc của mình.
Ngược lại, nếu họ chỉ nói về những mục tiêu trước mắt thì những nhiệm vụ “nhỏ” có thể trở thành sự lựa chọn của họ.
6. Sẵn sàng đánh đổi sự linh hoạt để có được sự nhất quán
Nhiều công ty dựa vào bộ dữ liệu của nhiều “cấu trúc” khác nhau. Mỗi cái có thể đến từ các nguồn, số liệu và ngôn ngữ lập trình phổ biến riêng. Trong kinh doanh, điều này có thể là một thảm họa.
Công ty có thể lãng phí thời gian để điều chỉnh tính nhất quán của các phiên bản khác nhau. Sự thiếu nhất quán trong công việc của những người lập mô hình cũng có những hậu quả tương tự.
Nếu tiêu chuẩn và ngôn ngữ lập trình khác nhau, nhà phân tích phải được đào tạo lại. Việc chia sẻ ý tưởng trong nội bộ cũng có thể khó khăn.
Hiếm khi có một cách tiếp cận đúng duy nhất cho hầu hết các vấn đề phân tích. Thay vào đó, các nhà khoa học dữ liệu phải đưa ra lựa chọn với nhiều sự đánh đổi khác nhau.
Vì vậy, bạn nên hỏi xem họ tiếp cận vấn đề như thế nào, họ đã cân nhắc những lựa chọn nào, những đánh đổi nào liên quan và tại sao họ chọn cách tiếp cận này mà không phải cách tiếp cận khác.
Điều này giúp các nhóm hiểu rõ hơn về các phương pháp tiếp cận và khiến họ cân nhắc các lựa chọn khác nhau hoặc suy nghĩ lại về các giả định cơ bản.
II. Tổng kết
Bài viết là tất cả những Thông tin về trở ngại khi sử dụng dữ liệu để xây dựng văn hóa cho doanh nghiệp để mà Terus muốn gửi đến quý đơn vị đang hợp tác đến Terus và bạn bè doanh nghiệp. Cảm ơn bạn đã đọc hết bài viết này. Hi vọng bài viết đã giúp ích được cho bạn.
Nếu bạn có bất cứ yêu cầu gì về Terus có thể liên hệ tại đây nhé!
Theo dõi Terus tại:
FAQ – Giải đáp các thắc mắc liên quan đến Dùng dữ liệu để xây dựng văn hóa cho doanh nghiệp
1. Tại sao nên sử dụng dữ liệu để xây dựng văn hóa doanh nghiệp?
Việc sử dụng dữ liệu để xây dựng văn hóa kinh doanh cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị và thông tin khách quan có thể hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt cũng như thúc đẩy văn hóa minh bạch và trách nhiệm giải trình.
Các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện, đo lường tiến độ và điều chỉnh văn hóa phù hợp với mục tiêu của tổ chức. Bằng cách dựa vào dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng nhằm nâng cao sự gắn kết của nhân viên, thúc đẩy hiệu suất và thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục.
2. Những loại dữ liệu nào có thể được sử dụng để xây dựng văn hóa doanh nghiệp?
Nhiều loại dữ liệu có thể được sử dụng để xây dựng văn hóa kinh doanh, bao gồm:
Khảo sát phản hồi của nhân viên: Các cuộc khảo sát và bảng câu hỏi có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhận thức của nhân viên, mức độ hài lòng và sự gắn kết trong tổ chức.
Số liệu hiệu suất: Các số liệu liên quan đến hiệu suất, năng suất và thành tích mục tiêu của nhân viên có thể giúp đánh giá tác động của văn hóa đối với hiệu suất của cá nhân và nhóm.
Dữ liệu về tỷ lệ luân chuyển và giữ chân nhân viên: Phân tích dữ liệu về tỷ lệ luân chuyển nhân viên, tỷ lệ giữ chân và lý do tiêu hao nhân lực có thể làm sáng tỏ tính hiệu quả của văn hóa trong việc thu hút và giữ chân nhân tài.
Số liệu về tính đa dạng và hòa nhập: Dữ liệu về tính đa dạng và hòa nhập, chẳng hạn như tính đại diện của các nhóm nhân khẩu học khác nhau, mức lương công bằng và sự đa dạng của lực lượng lao động, có thể giúp đánh giá tính hòa nhập của văn hóa.
Dữ liệu về sự hài lòng và phản hồi của khách hàng: Các thước đo về sự hài lòng và phản hồi của khách hàng có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách văn hóa ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng và nhận thức của tổ chức.
3. Tại sao lại có những trở ngại khi xây dựng văn hóa quyết định dựa trên số liệu?
Dữ liệu có thể được sử dụng để đánh giá và xây dựng văn hóa kinh doanh theo nhiều cách, nhưng sẽ có những trở ngại mà doanh nghiệp phải đối diện
Văn hóa ra quyết định dựa vào dữ liệu bắt đầu từ những lãnh đạo cấp cao
Chọn số liệu một cách cẩn thận và khéo léo
Đừng tách biệt các nhà khoa học dữ liệu
Phân quyền truy cập dữ liệu
Định lượng những thứ không chắc chắn
Đào tạo chuyên sâu đúng lúc
Sử dụng phân tích để trợ giúp nhân viên, không chỉ khách hàng
Sẵn sàng đánh đổi sự linh hoạt để có được sự nhất quán
Đọc thêm:
Comments