Author: Hồng Diễm

Bài 1: Dữ liệu và nguồn dữ liệu

Dữ liệu là gì?

Dữ liệu (hay data trong tiếng Anh) có thể hiểu đơn giản là một thông tin ghi chú về điều gì đó đã xảy ra. Dữ liệu thường được thể hiện dưới dạng số, kí tự, hình ảnh, video, âm thanh hay các kí hiệu khác, và được thu thập trong thực tế để phục vụ các công việc khác nhau. Khi nhắc đến dữ liệu, ta thường hình dung đó là những giá trị byte nằm trong máy tính, tuy nhiên trên thực tế nó còn có thể tồn tại dưới dạng chữ, số viết, ảnh chụp, hoặc thậm chí là trong trí nhớ của con người.Ví dụ:

• Các công ty thương mại điện tử như Shopee, TiktokShop, Lazada ... có dữ liệu lịch sử tìm kiếm hàng hóa và mua hàng của người dùng
• Công ty sản xuất tự lưu trữ dữ liệu về doanh thu, chi phí, lợi nhuận hàng tháng
• Facebook cung cấp dữ liệu cho các Trang khi chạy quảng cáo: chi phí, số lượng người tiếp cận, bình luận, hoặc khách hàng đến từ quảng cáo
• Quan chép sử ghi chép và lưu trữ những sự kiện lịch sử của triều đại vua chúa ngày xưa và lưu trữ dưới dạng sách vở

Trong kinh doanh, dữ liệu sau khi được xử lí và cấu trúc sẽ được sử dụng rộng rãi để phục vụ các mục đích đa dạng như: đánh giá hiệu quả hoạt động, giải quyết vấn đề, ra quyết định v.v. Việc vận dụng dữ liệu (đã được làm sạch) một cách chính xác, khoa học, logic sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh nhanh chóng và hợp lý hơn.

Cần lưu ý rằng bản thân dữ liệu khi còn là dữ liệu thô, chưa được xử lí, làm sạch, hay đặt vào các bối cảnh sử dụng thì sẽ chưa thể phát huy hết công dụng tối đa của nó. Ví dụ ta có số liệu là doanh thu của công ty tháng này là 1 tỉ, thì chỉ dựa vào thông tin này ta tạm thời chưa thể đưa ra được bất kì kết luận hoặc chiến lược nào (1 tỉ là tốt hay không tốt? Nên làm gì tiếp theo?). Ta sẽ cần biết được mức 1 tỉ đó trong thị trường mà công ty đang kinh doanh là ít hay nhiều, mức 1 tỉ đó là tăng hay giảm so với tháng trước v.v. Dữ liệu cần được đưa vào bối cảnh nhất định, cộng với khả năng tư duy phân tích, phản biện của người sử dụng dữ liệu thì mới có thể có được thông tin hữu ích từ nó.

Các nguồn dữ liệu

Căn cứ theo nguồn cung cấp, dữ liệu sẽ được phân chia làm 3 loại chính: dữ liệu nội bộ, dữ liệu ngoại vi và dữ liệu công cộng. Trong thực tế chúng ta có thể sử dụng kết hợp 3 loại dữ liệu này để phục vụ các mục đích khác nhau. Bạn có thể tham khảo thêm case study ở phần tiếp theo để có cái nhìn toàn cảnh về cách sử dụng dữ liệu đa nguồn để giải quyết một bài toán doanh nghiệp.

• Dữ liệu nội bộ:
  • Nôm na là dữ liệu được tạo ra từ hệ thống và quy trình nội bộ của chúng ta. Ví dụ như trong một công ty, dữ liệu nội bộ có thể là danh sách khách hàng, danh sách sản phẩm, giá cả của từng mặt hàng, doanh thu, chi phí, lợi nhuận, lương thưởng, số lượng nhân viên v.v. Dữ liệu này rất quan trọng đối với công ty, vì nó cung cấp những thông tin liên quan trực tiếp đến tình hình hoạt động kinh doanh, nhân sự, khách hàng và dịch vụ mà công ty cung cấp.
  • Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, mọi người thường cho rằng dạng công ty này sẽ không có quá nhiều dữ liệu trong hệ thống, hoặc không có đủ các nền tảng chuyên nghiệp như công ty lớn để có thể phân tích, đánh giá hàng ngày. Tuy nhiên trong thực tế, có rất nhiều dữ liệu mà các công ty này có thể sử dụng. Dữ liệu doanh thu, chi phí thì đã rất quen thuộc rồi, ngoài ra thì dữ liệu nhân viên ghi chú về thông tin cá nhân, tính cách khách hàng, dữ liệu chấm công, các bình luận, tương tác về công ty trên mạng xã hội,... cũng có thể giúp doanh nghiệp đánh giá tình hình hoạt động và đưa ra đường hướng chiến lược.
• Dữ liệu ngoại vi:
  • Là dữ liệu đến từ các bên thứ ba, như các công ty nghiên cứu thị trường, các dịch vụ phân tích dữ liệu xã hội như social listening, hoặc các nguồn khác mà doanh nghiệp có thể truy cập, mua hoặc thuê. Thông thường, chỉ sử dụng dữ liệu nội bộ là chưa đủ để doanh nghiệp có cái nhìn toàn cảnh về thị trường, xu hướng ngành & khách hàng, hoặc các đối thủ cạnh tranh. Do đó các doanh nghiệp thường sử dụng loại dữ liệu này để phục vụ thêm công việc kinh doanh.
  • Ví dụ: một công ty bán xà bông hoạt động ở Việt Nam, họ sẽ muốn tìm hiểu xem trên thị trường đang có những đối thủ nào, mình đang đứng thứ mấy trên thị trường, hoặc trong tháng vừa qua có đối thủ nào tung sản phẩm mới hay không, họ có bán được hàng không v.v. Công ty này có thể mua các báo cáo bán lẻ ngành hàng xà bông của các công ty nghiên cứu thị trường như Nielsen, Kantar để có thêm thông tin.
  • Đối với doanh nghiệp nhỏ, ví dụ họ có thể có nhu cầu xem xét xem fanpage của họ trên Facebook đang có hiệu suất hoạt động như thế nào so với các đối thủ cùng ngành. Họ có thể sử dụng các tính năng so sánh của Facebook, hoặc thuê bên thứ 3 có dữ liệu này để có thêm thông tin.
• Dữ liệu công cộng:
  • Là dữ liệu công khai, không tốn phí, đến từ các bên thứ ba, như các cơ quan chính phủ hoặc các tổ chức nghiên cứu.
  • Ví dụ: dữ liệu về GDP, dân số, dân cư, dữ liệu thời tiết, giao thông... Dữ liệu này giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định phù hợp với tình hình vi mô, vĩ mô, kinh tế thị trường,...Thông thường, các doanh nghiệp dù lớn hay nhỏ, cũng sẽ cần đến các dữ liệu vĩ mô trong quá trình hoạch định chiến lược kinh doanh trong tương lai. Tốc độ tăng trưởng GDP, hoặc tốc độ lạm phát, có thể ảnh hưởng chung đến cung cầu thị trường, từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

Case study: Áp dụng dữ liệu và các nguồn dữ liệu để giải quyết một bài toán doanh nghiệp

Ví dụ: Giám đốc công ty bán sữa cần hoạch định xem trong năm tới doanh số bán sữa của công ty là bao nhiêu, thì sẽ cần quan tâm đến những dữ liệu nào?

Giám đốc có thể xem xét một vài dữ liệu như sau:

• Dữ liệu nội bộ:
  • Tình hình doanh số & tăng trưởng doanh số qua các năm? Ở thành thị và nông thôn? Ở kênh truyền thống & kênh hiện đại?
  • Tình hình nhân sự của phòng kinh doanh và phòng marketing?
  • Các nguồn lực tiền bạc của công ty?
  • ...
• Dữ liệu ngoại vi:
  • Thị phần & tốc độ tăng trưởng doanh số của các đối thủ khác? Của toàn bộ thị trường sữa?
  • Xu hướng sản phẩm trong thị trường sữa (organic, ít đường, sữa hạt,...)
  • ...
• Dữ liệu công cộng:
  • Tăng trưởng GDP của quốc gia? Khả năng chi tiêu để mua sữa?
  • Số lượng trẻ sơ sinh? Tăng trưởng từng năm? (Nếu công ty bán sữa công thức cho trẻ nhỏ)
  • ...

Thông thường, để giải quyết một bài toán hay một vấn đề cần sử dụng đến dữ liệu, chúng ta sẽ cần tự phát triển một khung (framework) tư duy trước, xem xét xem những loại dữ liệu nào sẽ cần được dùng đến, và khả năng chúng ta tìm được dữ liệu đó.

Ví dụ như trường hợp hoạch định doanh số bán sữa trong năm tới, khung tư duy có thể trông như thế này:

Doanh thu năm 2024 = Doanh thu kênh truyền thống 2023 * tốc độ tăng trưởng kênh truyền thống + Doanh thu kênh hiện đại 2023 * tốc độ tăng trưởng kênh hiện đại

Doanh thu kênh truyền thống & kênh hiện đại năm 2023 chúng ta sẽ thu thập được từ dữ liệu nội bộ của công ty. Tuy nhiên, đối với tốc độ tăng trưởng doanh thu ở các kênh trong năm tới, chúng ta đưa ra lý luận rằng sẽ có rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng: tình hình kinh tế quốc gia, cung cầu thị trường, xu hướng ngành, mức độ cạnh tranh của đối thủ, tiền bạc và nguồn lực của công ty v.v. Đó là lúc chúng ta cần dùng đến dữ liệu công cộng và dữ liệu ngoại vi bên cạnh dữ liệu nội bộ.

Dựa trên các thông tin có được sau khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, cộng với khả năng phân tích, đánh giá và tư duy chiến lược của người hoạch định, chúng ta có thể tính toán được số liệu về tốc độ tăng trưởng.