Trong thời đại kỹ thuật số, dữ liệu là nguồn sống của việc ra quyết định kinh doanh. Mặc dù tầm quan trọng không thể phủ nhận của nó, chất lượng dữ liệu kém vẫn tiếp tục gây khó khăn cho các tổ chức, âm thầm làm suy yếu tiềm năng thành công của họ. Theo khảo sát của Experian, có tới 95% doanh nghiệp đã trải qua ảnh hưởng tiêu cực từ dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ. Vấn đề này không chỉ là một sự bất tiện nhỏ; đó là một vấn đề tốn kém có thể dẫn đến thất bại trong kinh doanh.
Một nghiên cứu năm 2016 của Financial Executives International (FEI) ước tính tổng chi phí cho các doanh nghiệp tại Mỹ lên tới 3,1 nghìn tỷ đô la. Các con số này bao gồm nhiều hậu quả từ lãng phí tài nguyên, mất cơ hội đến ra quyết định sai lầm và thậm chí các vụ vi phạm dữ liệu thảm khốc. Trên thực tế, Báo cáo Chi phí Vi phạm Dữ liệu năm 2024 của IBM cho thấy chi phí trung bình của một sự cố như vậy lên tới 4,88 triệu đô la, nhắc nhở về những rủi ro tài chính liên quan đến quản lý dữ liệu kém.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ đi sâu vào những cách cụ thể mà chất lượng dữ liệu kém có thể làm suy yếu doanh nghiệp, từ việc cản trở trải nghiệm khách hàng và hiệu quả hoạt động đến gây ra các vấn đề pháp lý và thất bại trong tuân thủ. Chúng ta cũng sẽ khám phá các chiến lược khả thi để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và bảo vệ tổ chức của bạn khỏi chi phí cao do lỗi dữ liệu. Dù bạn là một doanh nhân am hiểu công nghệ hay người mới bước vào thế giới AI, việc hiểu vai trò then chốt của chất lượng dữ liệu là điều bắt buộc để điều hướng trong bối cảnh kinh doanh dựa trên dữ liệu ngày nay.
Các công ty cần cung cấp trải nghiệm người tiêu dùng tích cực nếu họ muốn giữ chân khách hàng, và để đạt được điều này, họ cần hiểu khách hàng của mình. Đây là lúc nghiên cứu trở nên quan trọng. Để xác định xu hướng tiêu dùng và tối ưu hóa các sản phẩm phù hợp với thị trường mục tiêu, doanh nghiệp cần dữ liệu chính xác, đáng tin cậy để cải tiến chiến lược marketing và nỗ lực phục vụ khách hàng một cách hiệu quả.
Một bộ dữ liệu chất lượng phải được cập nhật, chính xác, đáng tin cậy và phù hợp, và không có lỗi hay thiếu sót. Nếu các nhà lãnh đạo doanh nghiệp mắc lỗi khi phân tích dữ liệu thiếu những đặc điểm này, họ sẽ có nguy cơ làm sai lệch toàn bộ phương pháp tiếp cận khi triển khai các chiến lược và sáng kiến tập trung vào khách hàng.
Trong thế giới kinh doanh, gần như mọi quyết định đều quan trọng. Toàn bộ uy tín của một công ty phụ thuộc vào hoạt động vận hành hiệu quả, và ngay cả những thiếu sót nhỏ nhất trong hiệu quả hoạt động cũng có thể gây ra hiệu ứng tiêu cực nghiêm trọng trên toàn bộ doanh nghiệp.
Các công ty phụ thuộc vào dữ liệu chính xác để quản lý hiệu quả nguồn lực, tồn kho và chuỗi cung ứng. Vì tác động có thể rất sâu rộng, nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã giao quy trình phân tích dữ liệu và ra quyết định cho trí tuệ nhân tạo (AI), nhằm đảm bảo phát hiện nhanh chóng các bất thường và những sai sót khác trong bộ dữ liệu.
Hầu hết các doanh nghiệp đều chịu sự quản lý bởi các tiêu chuẩn và luật lệ nghiêm ngặt yêu cầu dữ liệu phải đáng tin cậy và chính xác. Họ có thể phải cung cấp dữ liệu này cho các cơ quan quản lý thích hợp trong các báo cáo hàng quý hoặc hàng năm. Các luật bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt nhất bao gồm Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) và Đạo luật Bảo mật Người tiêu dùng California (CCPA). Thực tiễn quản lý dữ liệu kém có thể dẫn đến việc không tuân thủ, gây ra các khoản phạt nặng, tranh chấp pháp lý và thiệt hại uy tín không thể khắc phục. Ví dụ, theo GDPR, các công ty có thể bị phạt lên đến 4% doanh thu toàn cầu hàng năm hoặc 20 triệu euro (tùy theo giá trị lớn hơn) cho các vi phạm dữ liệu nghiêm trọng.
Tương tự, bất kỳ dữ liệu nào không được bảo vệ cũng có thể dẫn đến mất lòng tin từ người tiêu dùng và các vụ kiện tiềm năng. Trong khi chất lượng dữ liệu rất quan trọng, bảo vệ dữ liệu đó cũng quan trọng không kém để tránh thất bại trong kinh doanh.
Từ các startup nhỏ đến các tập đoàn quốc tế, việc duy trì tính toàn vẹn và chất lượng dữ liệu là điều bắt buộc trong toàn bộ lĩnh vực kinh doanh. Mối quan hệ tích cực với khách hàng, hoạt động hiệu quả và tuân thủ quy định nghiêm ngặt là ba yếu tố then chốt của một doanh nghiệp thành công, và mỗi yếu tố này đều dựa vào dữ liệu chất lượng để thực hiện hiệu quả. Hiểu về Quản lý Tình trạng An ninh Dữ liệu (DSPM) là điều cần thiết trong quá trình này, vì nó giúp các tổ chức bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, đảm bảo tuân thủ và giảm thiểu rủi ro. Dựa vào dữ liệu chất lượng kém có thể gây ra những tác động tiêu cực nghiêm trọng.
Trong cuộc chạy đua không ngừng nghỉ để đạt được sự linh hoạt và tốc độ, các doanh nghiệp thường dễ bị cuốn hút vào sự thỏa hiệp ‘đủ tốt’ về dữ liệu. Sự thỏa hiệp tưởng chừng vô hại này có thể dẫn đến việc tích tụ ‘nợ dữ liệu,’ một sự tích tụ các vấn đề kỹ thuật và vận hành phát sinh từ ưu tiên sự nhanh chóng hơn là độ chính xác. Những sai sót nhỏ tưởng như không đáng kể, như một dấu thập phân đặt sai trong báo cáo bán hàng hoặc sở thích khách hàng lỗi thời trong cơ sở dữ liệu tiếp thị, có thể cộng dồn theo thời gian, dẫn đến dự báo sai lệch, chiến dịch không đồng bộ và bỏ lỡ cơ hội.
Tuy nhiên, trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, ‘đủ tốt’ không còn đủ nữa. Dữ liệu chất lượng cao đã trở thành một tài sản không thể thương lượng, một yếu tố khác biệt cạnh tranh giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác, phản ứng nhanh với sự thay đổi của thị trường và mang đến trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa vượt trội.
Các thuật toán sử dụng AI phát triển dựa trên dữ liệu sạch, chính xác, biến chúng thành các hiểu biết có thể hành động để thúc đẩy đổi mới và hiệu quả. Hãy xem xét hệ thống đề xuất của Amazon, một kỳ quan của AI tận dụng lượng lớn dữ liệu khách hàng để tạo ra các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, thúc đẩy doanh số bán hàng và sự trung thành của khách hàng. Hoặc hệ thống đề xuất nội dung tinh vi của Netflix, phân tích hành vi người xem để cung cấp các đề xuất phù hợp, giữ chân người đăng ký và giảm thiểu tình trạng hủy dịch vụ.
Các nền tảng quản lý dữ liệu thông minh có thể hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính nhất quán và chính xác. Các công cụ sử dụng AI cũng có thể tự động kiểm tra chất lượng dữ liệu, phát hiện các điểm không nhất quán và bất thường ngay lập tức, bất kể nhân viên ở đâu. Bằng cách sử dụng AI như một đồng minh trong quản lý dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ giảm thiểu rủi ro do dữ liệu kém mà còn mở ra lợi thế cạnh tranh trong một thế giới ngày càng dựa vào dữ liệu.
Tuy nhiên, để đảm bảo doanh nghiệp của bạn có truy cập vào dữ liệu chất lượng cao, bạn cần thuê các chuyên gia có kỹ năng làm việc với phần mềm đáng tin cậy và tiến hành kiểm tra định kỳ để duy trì bộ dữ liệu của bạn. Hầu hết các nhà lãnh đạo doanh nghiệp bắt đầu bằng việc triển khai các công cụ tiên tiến như phần mềm quản lý dữ liệu dựa trên AI nhưng luôn giữ đội ngũ con người tham gia để đạt kết quả tốt nhất.
