Khi bạn đang ở level này, khả năng cao là bạn đã hiểu lý do vì sao mình cần số, cách dùng số như thế nào cho hoạt động kinh doanh của mình, và data quan trọng như thế nào trong việc vận hành doanh nghiệp. Chúc mừng bạn!

Tới level này, chúng mình muốn truyền tải thêm cho bạn một thông tin nữa, đó là làm sao để có thể tự động hóa việc trích xuất, thu thập dữ liệu, vì đến cuối cùng thì cái gì làm tay mãi cũng chán, cái gì phụ thuộc con người thì luôn có thể bị sai sót.

Data automation là gì?

Mình sẽ mượn định nghĩa của Databricks như sau:

Tự động hóa dữ liệu là một kỹ thuật quản lý dữ liệu ngày càng phổ biến. Tự động hóa dữ liệu cho phép một tổ chức thu thập, tải lên, chuyển đổi, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các công nghệ mà không cần sự can thiệp thủ công của con người.

Nói cách khác, data automation cho phép bạn sử dụng data một cách hiệu quả, nhanh chóng thông qua các công nghệ, công cụ tự động, giảm sự can thiệp thủ công (ví dụ: phải tải file Excel số liệu từ sàn thương mại điện tử mỗi ngày).

Ưu điểm của data automation

Giảm sự can thiệp của con người

Không còn phải đi tải về các file Excel, CSV từ những hệ thống vận hành, hệ thống quảng cáo nữa, dữ liệu sẽ được tự động đưa vào hệ thống phân tích và sẵn sàng cho bạn sử dụng. Ngoài ra, khâu chuẩn bị số liệu thường tốn nhiều thời gian và nhàm chán, loại bỏ được khâu này sẽ giúp nhân viên có thêm thời gian để làm những việc tạo ra giá trị cao hơn.

Tăng tính chính xác

Do không cần người xử lý thủ công mỗi lần mỗi khác, mọi thứ đã được quy trình hóa, tự động hóa, nên cứ đưa dữ liệu đầu vào là hệ thống sẽ tự đưa ra kết quả cuối cùng, giảm rủi ro do con người thao tác. Thêm vào đó, hạn chế được tình trạng chỉnh sửa dữ liệu trái phép nhằm phục vụ cho mục đích xấu.

Giảm thời gian có dữ liệu

Dữ liệu sẽ được cung cấp cho bạn chính xác, kịp thời, nhanh chóng để ra quyết định với độ trễ ít nhất có thể. Không còn phải đợi 1 tuần, 1 ngày để biết được hiệu quả hoạt động của tổ chức, mà có thể chỉ là 1 tiếng, hay thậm chí vài phút.

Một số ví dụ của data automation

ETL (Extract - Transform - Load)

Một phương pháp thường được dùng để tự động hóa dữ liệu là ETL (Extract - Transform - Load), thường dùng để thu thập dữ liệu tự động. Phương pháp này đã bắt đầu từ hàng chục năm nay, và hiện tại có thêm những biến thể mới như ELT (Extract - Load - Transform) khi năng xử lý của máy tính ngày càng mạnh mẽ hơn và dung lượng lưu trữ ngày càng rẻ hơn.

Một luồng ETL thường sẽ được hẹn giờ để bắt đầu chạy, ví dụ:

• 7h sáng mỗi ngày, trích xuất dữ liệu từ API của Facebook Ads và đưa dữ liệu về data warehouse của công ty.
• Cứ 15 phút một lần, trích xuất dữ liệu từ database của hệ thống CRM và đưa vào data warehouse để đưa lên báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh

Streaming data

Ngày nay khi dữ liệu sinh ra ngày càng lớn, có thể phát sinh theo thời gian thực rất nhanh, nên người ta còn thêm một kỹ thuật nữa gọi là Streaming. Phương pháp này cho phép công ty lấy dữ liệu từ các nguồn theo một luồng liên tục, và dữ liệu sẽ sẵn sàng để sử dụng sau chỉ vài phút, thậm chí vài giây, cho phép việc ra quyết định nhanh chóng hơn. Tuy nhiên, streaming cũng phức tạp hơn về mặt công nghệ và có thể sẽ tốn chi phí hơn.

Triggered data

Đây là một kỹ thuật mà dữ liệu sẽ được cập nhật, thay đổi dựa theo một thay đổi khác từ một nguồn nào đó. Ví dụ: khi khách hàng chuyển trạng thái thành "Khách hàng thân thiết", hãy gửi một dữ liệu để cập nhật thêm tiền thường +500.000.

Thông thường, triggered data đã được tích hợp trong một hệ thống, một quy trình xử lý rồi, nhưng nó cũng có thể được tích hợp từ các hệ thống bên ngoài để thực hiện thêm nhiều chức năng mở rộng.

Những thách thức của data automation

Thêm chi phí đầu tư cho một hệ thống data automation

Các hệ thống công nghệ giúp cho việc tự động hóa luồng dữ liệu chắc chắn sẽ là một khoản tiền mà các doanh nghiệp phải chi ra. Để khoản đầu tư này trở nên hiệu quả, sẽ cần có kiến thức để ứng dụng nó, nếu không thì hệ thống đó trở nên lãng phí. Dễ thấy nhất là hệ thống đã xong, báo cáo đã lên, nhưng lại không khớp với nhu cầu thực tế nên không ai sử dụng được.

Nhưng ngược lại, nếu ứng dụng thành công, thì nó giúp giải phóng nhân viên khỏi việc làm thủ công, lấy lại nhiều giờ công và tăng năng suất, đồng thời bổ sung khả năng ra quyết định nhanh chóng.

Thay đổi về nhân sự trong tổ chức

Khi việc tự động hóa dữ liệu đã triển khai xong, có thể một số nhân viên chuyên đi trích xuất dữ liệu sẽ không còn phải làm việc đó nữa. Các tổ chức thường sẽ bố trí lại công việc phù hợp cho họ, nhưng cũng có những trường hợp mọi thứ đã tự động hóa nên không còn việc để họ làm. Hãy luôn nghĩ đến việc tổ chức lại cơ cấu nhân sự để có thể tối ưu hơn về chi phí, về trải nghiệm của nhân viên khi đã triển khai hệ thống data automation.

Cần phải học thêm nhiều kỹ năng, công cụ mới

Giống mọi hệ thống máy tính, hệ thống công nghệ mới trong môi trường doanh nghiệp, sẽ luôn cần học lại một thứ gì đó, hoặc nhiều thứ, để có thể vận hành hệ thống trơn tru. Ví dụ: một tổ chức trước giờ chỉ toàn sử dụng Excel để xem báo cáo, giờ phải học lại cách sử dụng PowerBI hay Looker Studio để trình bày và xem dashboard. Một tổ chức trước giờ chỉ toàn làm báo cáo với file Excel, một số nhân sự có thể phải học thêm SQL để có thể truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả.