Big data và tác động của nó tới doanh nghiệp — chuyển data thành lợi nhuận

Data sẽ giúp chúng ta tiết kiệm tiền bạc, thời gian và nguồn lực, đồng thời, tối đa hiệu quả tổng thể của bộ máy. 

Big data là những khối dữ liệu lớn có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc, được tập hợp từ các nguồn như ứng dụng điện thoại, dữ liệu khách hàng, mạng xã hội, lịch sử trình duyệt và các giao dịch kinh doanh.

Data rất giá trị, nhưng giá trị ấy chỉ được thấy khi data bạn có được đi vào ứng dụng. Ngược lại, thu thập data không thể ứng dụng sẽ chỉ phí thời gian. Nhiều doanh nghiệp đang tích cực ứng dụng data nhằm ra tăng doanh thu, cải thiện năng suất, tạo chiến dịch hiệu quả hơn, cũng như tăng khả năng tiếp cận của chiến dịch. 

Biến data trở thành dịch vụ

Công ty sở hữu nhiều loại data khác nhau, có thể bán những data này cho các doanh nghiệp hoặc cá nhân khác. Data khi thu thập được mà không sử dụng sẽ không tạo ra giá trị. Vậy nên, chúng ta nên biến nỏ trở thành một sản phẩm, dịch vụ để có thể bán lại cho những người cần, thu lại lợi nhuận.

Một số tip để thực hiện điều này:

• Tip #1 — Chắc chắn những dữ liệu ấy là thứ họ cần và có thể dùng
• Tip #2 — Cung cấp các gói dịch vụ ứng với các giá thành khác nhau.
• Tip #3 — Xây dựng một dịch vụ sẽ không thể chỉ trong một sớm một chiều, bạn cần kiên nhẫn, đồng thời, thu thập phản hồi và cải thiện dịch vụ theo thời gian.
• Tip #4 — Nó sẽ đòi hỏi bạn phải xây dựng một hệ thống có khả năng thu thập, xử lý và trình bày dữ liệu.

Với mô hình data as a service, viết tắt là DaaS, sẽ tạo nhiều thuận lợi cho việc thu thập và xử lý dữ liệu, điển hình là giúp việc thiết lập và sử dụng trở nên dễ dàng hơn, chi phí tối ưu hơn, độ tin cậy cao hơn. Đồng thời, ứng dụng DaaS, công ty có thể cải thiện chất lượng của dữ liệu, cho nó rõ ràng và có thể nhanh chóng rút ra insight từ đó.

Đọc thêm: BIG DATA – Chìa Khóa Thành Công của marketing Thời Đại Số

Sử dụng big data để phân tích, cải thiện quy trình nội bộ

Bán dữ liệu sẽ đem về lợi nhuận, nhưng sử dụng chúng để cải thiện chính bộ máy nội bộ sẽ mang lại lợi ích cho việc kinh doanh của bạn. Nếu bạn đang điều hành một công ty, khả năng cao là không phải toàn bộ bộ máy của bạn đều trơn chu, lúc ấy, dữ liệu thu thập được từ nội bộ sẽ là tài sản vô giá.

 
Bằng cách xây dựng một hệ thống bằng machine learning, bạn có thể sửa lại nhiều quy trinh lỗi trong bộ máy, cải tiến năng suất của cả công ty, từ đó, trực tiếp ra tăng lợi nhuận.

Và nói về quy trình trong bộ máy ở đây nghĩa là mọi hoạt động của doanh nghiệp, từ nhận đơn order, ship, tới xác định ngân sách, update thông tin kinh doanh, làm dự án, hỗ trợ khách hàng, quản lý, etc. Có một hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu nội bộ sẽ là công cụ để cải thiện mọi quy trình của doanh nghiệp.

Tận dụng insight từ big data như một công cụ thông minh cho doanh nghiệp

Dữ liệu cũng có thể được dùng để thúc đẩy những quyết định thông minh và chính xác hơn cho doanh nghiệp. Thế giới kinh doanh luôn luôn chuyển động và nó không quan tâm nếu bạn có đi cùng nó hay không, bởi nếu không phải là bạn thì sẽ là đối thủ của bạn.

Có một doanh nghiệp nghĩa là bạn phải đưa ra nhiều quyết định, cố gắng để chọn ra quyết định tốt nhất dựa trên những thông tin đã biết. Đó là cách công ty của bạn có thể tiến về phía trước.

Với một hệ thống thống thuật toán có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu, xác định và trình bày những pattern một cách rõ ràng. Bạn sẽ có khả năng nhận được insight một cách nhanh chóng, từ đó đưa ra những quyết định sáng suốt hơn. Phân tích dữ liệu có thể giúp bạn hiểu những vận động bên trong doanh nghiệp, hiểu hơn về thị trường và quản lý rủi ro, tất cả sẽ đều trực tiếp hoặc gián tiếp tạo ra lợi nhuận.

Đọc thêm: Cách data visualization tác động tới nhận thức của chúng ta về sự thật

Kết luận

Mọi dữ liệu đều có giá trị, nhưng giá trị ấy phụ thuộc vào bối cảnh mà nó được ứng dụng, nó có thể có giá trị với người ngày nhưng lại vô giá trị với người khác. Giữa nhiều loại dữ liệu, bạn cần xác định loại dữ liệu sẽ có giá trị với doanh nghiệp của bạn, loại nào sẽ có thể có giá trị cho doanh nghiệp khác.

Bắt đầu bằng việc xác định kết quả mà chúng ta muốn có, xác định data phù hợp, tìm nguồn có thể cung cấp cho chúng ta data đó, phân tích data và cuối cùng là rút ra insight từ đó.