Giao dịch bán hàng, tương tác với khách hàng và những hoạt động kinh doanh khác tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Theo số liệu của Tập đoàn Dữ liệu quốc tế (IDC), dung lượng dữ liệu được dự báo sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 2 năm trong thập kỷ tới. Tuy nhiên, chỉ có 0,5% trong tổng số dữ liệu này được phân tích và sử dụng.

Mục tiêu của việc phân tích dữ liệu là tìm ra những thông tin đáng giá, bổ trợ cho quá trình ra quyết định của lãnh đạo doanh nghiệp, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp trong tương lai. 

Ngược lại, trí tuệ nhân tạo, hiện đang được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực từ sản xuất, hậu cần, vận tải, đến tài chính, ngân hàng, ... lại hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa những quy trình mang lại giá trị thấp, xác định gian lận trong yêu cầu bồi thường và hóa đơn, điều khiển xe tự lái trong vận tải, hay thúc đẩy sự tương tác với khách hàng qua các kênh di động.

Ngoài ra, doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực năng lượng, hàng hải, bất động sản và khai thác mỏ có thể áp dụng công nghệ phân tích video để phát hiện các xâm nhập bất thường, đánh giá mật độ di chuyển giao thông, và nhận diện khuôn mặt và danh tính,...

Tại hội thảo “Làm thế nào để phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể tăng doanh thu cho doanh nghiệp” được tổ chức vào ngày 19/6/2018 tại TP. Hồ Chí Minh, ông Scott Albin, lãnh đạo Dịch vụ phân tích dữ liệu của PwC khu vực Đông Nam Á, khẳng định: “Công nghệ có thể giúp các tổ chức giảm thời gian “chết” của hệ thống máy móc, từ đó cải thiện hiệu quả thiết bị và tối ưu hóa chuỗi cung cấp. Các giải pháp phân tích dữ liệu cũng giúp tăng lợi nhuận trên toàn bộ chuỗi giá trị, đặc biệt trong ngành hàng tiêu dùng nhanh và bán lẻ” 

Tuy nhiên, chuyển đổi lượng dữ liệu khổng lồ thành thông tin hữu ích phục vụ hoạt động kinh doanh đang là thách thức không nhỏ đối với các lãnh đạo doanh nghiệp. Theo báo cáo của PwC năm 2017, lãnh đạo doanh nghiệp đã nhận thức được tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong quá trình ra quyết định kinh doanh. Tuy nhiên, 74% người tham gia khảo sát cho biết doanh nghiệp của họ không có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu và chỉ 14% cho biết doanh nghiệp của họ có bộ phận phân tích dữ liệu riêng phục vụ cho nhiều phòng ban khác nhau. Bên cạnh đó, việc thiếu nhân lực có chuyên môn giỏi để quản lý hệ thống phân tích dữ liệu, yêu cầu chi phí đầu tư cao và vấn đề bảo mật dữ liệu là những rào cản chính khiến lãnh đạo doanh nghiệp chưa thành công trong việc tích hợp hệ thống phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của tổ chức.

Cũng theo ông Scott Albin, các doanh nghiệp nên bắt đầu áp dụng phân tích dữ liệu theo 4 giai đoạn: 

- Giai đoạn 1: Đánh giá lại giá trị hiện có của dữ liệu thu thập được và đảm bảo dữ liệu này đáng tin cậy. 

- Giai đoạn 2: Chứng minh được những thông tin này có thể biến thành các sáng kiến và thay đổi có tính khả thi và mang lại lợi ích rõ ràng.

- Giai đoạn 3: Đảm bảo thông tin này được đưa đến đúng đối tượng và đúng thời điểm bằng cách tự động hóa và tích hợp hệ thống phân tích dữ liệu lên các công việc hàng ngày.

- Giai đoạn 4: Lặp lại quy trình trên 

Ngọc Diệp tổng hợp