Bài viết này được trích từ cuốn sách: Chuyển đổi số trong doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu.
Thế nào là hiểu biết về dữ liệu? Do phạm vi rộng mà nó bao quát trên toàn bộ tháp, rất khó để diễn giải chính xác chỉ trong một câu. Đối với chuyên gia dữ liệu, tại đoạn cuối của phần phổ hiểu biết dữ liệu chúng ta có đề cập đến những kỹ năng dữ liệu. Những kỹ năng này sẽ bao gồm mô hình hóa dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, khả năng trích xuất, chuyển đổi và truyền tải dữ liệu để quản lý và điều chỉnh dữ liệu. Đây là những kỹ năng liên quan đến quản lý dữ liệu tổng thể và siêu dữ liệu; kỹ năng cần thiết để xây dựng danh mục dữ liệu, từ điển dữ liệu và nguồn gốc dữ liệu; khả năng và kỹ năng để trực quan hóa dữ liệu, các bảng tổng hợp và báo cáo tự động; kỹ năng lập trình của các nhà khoa học dữ liệu với ngôn ngữ R và Python, kỹ năng thống kê và xây dựng thuật toán. Đây là các kỹ năng chuyên nghiệp về dữ liệu thực sự sẽ không được mong đợi ở phần chức năng của phổ hiểu biết dữ liệu. Ở đầu kia của phổ, nhận thức dữ liệu sẽ là người đầu tiên hiểu rằng các kỹ năng và quy trình chuyên nghiệp mà dữ liệu này tồn tại và chúng quan trọng như thế nào. Sau đó, cụ thể hơn, là để có thể hiểu dữ liệu và thông tin đối chiếu và rút ra cái nhìn sâu sắc từ đó thay vì chỉ dựa vào “trực giác cá nhân” hay “kinh nghiệm” để đưa ra quyết định.
Bất kể mức độ cần thiết về kỹ năng hiểu biết dữ liệu là gì, một yếu tố quan trọng của hiểu biết dữ liệu là khả năng kể một câu chuyện từ dữ liệu. Đây là kỹ năng kinh doanh mạnh mẽ nhất. Các nền tảng công nghệ không cung cấp bất kỳ hiểu biết sâu sắc nào, chỉ đơn giản là cung cấp dữ liệu thô hoặc dữ liệu đã xử lý mà không hàm chứa một câu chuyện. Câu chuyện được rút ra bởi một chuyên gia về lĩnh vực đó và họ phải là người có hiểu biết về dữ liệu. Ngay cả machine learning (học máy) và AI (trí tuệ nhân tạo) cũng yêu cầu một chuyên gia chuyên ngành có hiểu biết về dữ liệu, hoặc một nhà khoa học dữ liệu hiểu biết về kinh doanh, để đúc kết và kể lại câu chuyện.
Tại bất kỳ lớp nào trong tháp DIKV, cho dù hiểu biết về dữ liệu với chi tiết là gì, đặc tính quan trọng nhất của hiểu biết dữ liệu phải được chấp nhận bởi bất kỳ tổ chức nào muốn áp dụng chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu. Đặc tính đó chính là “văn hóa dữ liệu.” Một tổ chức phải xây dựng và áp dụng văn hóa dữ liệu. Điều này có nghĩa là định ra giá trị dữ liệu trong tổ chức, quản lý, sở hữu, chia sẻ và tìm cách khai thác dữ liệu. Một nền văn hóa dữ liệu được phát triển tốt sẽ cung cấp sức mạnh cho việc chuyển đổi số theo định hướng dữ liệu.
“Đạt được sự hiểu biết
về dữ liệu có một số thành phần. Công cụ và
công nghệ là một phần của nó, nhưng nhân viên cũng phải học cách suy nghĩ
nghiêm túc về dữ liệu, để họ có thể hiểu được khi nào dữ liệu có ích và khi
nào thì không. Và có lẽ quan trọng nhất, khả
năng hiểu biết về dữ liệu đòi hỏi một nền văn
hóa trong đó dữ liệu được mọi người coi trọng như một phương tiện chính để ra
quyết định.”
Doug Bordonaro (1 tháng 3 năm 2018) InfoWorld
Bordonaro tiếp tục đề xuất rằng có bốn yếu tố tạo điều kiện cho khả năng hiểu biết về dữ liệu:
1. Truy cập dữ liệu rộng rãi và dễ dàng. Điều quan trọng này phải là quyền truy cập vào dữ liệu được quản lý và tin cậy.
2. Nghệ thuật lãnh đạo trong một nền văn hóa dữ liệu.
3. Một nền tảng để chia sẻ dữ liệu, quan trọng nhất là dữ liệu đáng tin cậy, được quản lý và thống nhất.
4. Tư duy phản biện.
Bởi vì hiểu biết về dữ liệu là một phạm vi rất rộng bao gồm từ các kỹ năng dữ liệu rất cụ thể, đến văn hóa và khả năng kể chuyện, thuật ngữ hiểu biết về dữ liệu có thể không phải là thuật ngữ chính xác. Phạm vi các kỹ năng và kiến thức cần thiết có thể được mô tả tốt hơn bởi những khái niệm như là “nghệ thuật dữ liệu.” Những nghệ sỹ giỏi nhất có kỹ năng và kỹ thuật để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, nhưng các công dân dữ liệu cần được trang bị đầy đủ hiểu biết để có thể đánh giá cao và coi trọng nghệ thuật (mặc dù họ có thể không nhất thiết phải thích nghệ thuật) và có thể kể lại câu chuyện trong đó. Nếu trăm nghe không bằng một thấy, dữ liệu có thể giúp tiết kiệm được hàng ngàn từ. Trong nghệ thuật dữ liệu (the art of data) có thể có nhiều ngành khác nhau: khoa học dữ liệu, quản lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu… Lý do chúng tôi gọi nó là nghệ thuật dữ liệu là vì mức độ sáng tạo tổng thể cần thiết để giải quyết vấn đề.
Làm thế nào để một tổ chức thiết lập và duy trì văn hóa dữ liệu? Trong cuốn sách gần đây nhất của chúng tôi, chúng tôi đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết lập vai trò của CDO để mang lại kết quả này. Đây không chỉ là về việc đưa một người vào một vị trí, mà hơn thế nữa là việc tập trung vào trọng tâm để đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý như tài sản ở cấp độ hội đồng quản trị. Nếu một tổ chức nhận thức được rằng cần phải có một CDO, đó chính là một tổ chức đang từng bước hướng tới nền văn hóa dữ liệu. Việc chỉ định một cá nhân cao cấp có trách nhiệm và chịu trách nhiệm về dữ liệu – một tài sản thiết yếu cho doanh nghiệp, là một tín hiệu rõ ràng cho cả bên trong và bên ngoài rằng công ty coi trọng dữ liệu và đang xây dựng nền văn hóa dữ liệu. Trong cuốn sách đó, chúng tôi tiếp tục đề xuất rằng một trong những nhiệm vụ và trách nhiệm chính đối với CDO là xây dựng văn hóa dữ liệu.
Người dẫn dắt kiến thức về dữ liệu là CDO. Giám đốc tài chính (CFO) để mắt tới tài sản là tiền, tạo ra văn hóa nơi doanh nghiệp coi trọng nguồn tiền đó và quản lý nó, và có thể kể câu chuyện từ lỗ, lãi (P&L) hoặc dự báo ngân sách, trong khi đó CDO có vai trò tương tự đối với dữ liệu.
