Phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo giúp tăng doanh thu cho doanh nghiệp

Sức mạnh của phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Tại hội thảo, các chuyên gia hàng đầu trong khu vực đến từ PwC và Microsoft đã chia sẻ những xu hướng mới nhất trong phân tích dữ liệu (data analytics) và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI), cũng như cách thức hai công nghệ này có thể giúp phân tích các thông tin nội bộ và bên ngoài doanh nghiệp.

Giao dịch bán hàng, tương tác với khách hàng và những hoạt động kinh doanh khác tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ chưa được cấu trúc. 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 được phân tích và sử dụng.

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

Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, hậu cần, vận tải, đến tài chính, ngân hàng, v.v… Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa những quy trình mang lại giá trị thấp, giúp xác định các 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, xác định những đối tượng bị bỏ lại, đánh giá mật độ di chuyển giao thông, và nhận diện khuôn mặt và danh tính.

Tại hội thảo, ông Scott Albin, lãnh đạo Dịch vụ phân tích dữ liệu của PwC khu vực Đông Nam Á, khẳng định, dữ liệu chính là trái tim của doanh nghiệp. Các nhà lãnh đạo cần thông hiểu điều này khi điều hành doanh nghiệp. Sử dụng phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể tăng thêm giá trị cho tất cả các phần trong chuỗi giá trị và khi ra quyết định kinh doanh.

“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” - ông Scott chia sẻ.

Tuy nhiên, chuyển đổi lượng dữ liệu khổng lồ thành các thông tin hữu ích để phục vụ hoạt động kinh doanh trong thời đại bùng nổ thông tin đang là một thách thức không nhỏ đối với các lãnh đạo doanh nghiệp. Có một khoảng cách lớn giữa nhu cầu phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin và khả năng chuyển hóa các thông tin này thành hành động. Theo báo cáo Công nghiệp 4.0 của PwC năm 2017, các 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.

Trong khi đó, thiếu nguồn lực và nhân lực có chuyên môn giỏi để quản lý hệ thống phân tích dữ liệu, yêu cầu chi phí đầu tư cao và những lo ngại về bảo mật dữ liệu là những rào cản chính khiến lãnh đạo doanh nghiệp chưa thể thành công trong việc tích hợp hệ thống phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của tổ chức.

Làm thế nào để bắt đầu áp dụng phân tích dữ liệu?

Theo lãnh đạo Dịch vụ Phân tích dữ liệu của PwC khu vực Đông Nam Á, các doanh nghiệp nên bắt đầu áp dụng phân tích dữ liệu vào tổ chức của mình theo một lộ trình gồm 4 giai đoạn.

Đầu tiên, doanh nghiệp cần đánh giá lại giá trị hiện có của dữ liệu thu thập được và đảm bảo dữ liệu này đáng tin cậy. Doanh nghiệp cũng cần tập trung xác định những thông tin hữu ích ẩn dấu từ nguồn dữ liệu này.

Thứ hai, doanh nghiệp phải chứng minh được những thông tin này có thể biến thành các sáng kiến và thay đổi có thể thực hiện được và mang lại lợi ích rõ ràng.

Thứ ba, lãnh đạo doanh nghiệp phải 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.

Cuối cùng, lặp lại quy trình trên, bởi phân tích dữ liệu có thể áp dụng được cho các lĩnh vực, phòng ban khác để phát triển những sáng kiến mới nhằm nâng tầm cả tổ chức.

“Chúng tôi đã hỗ trợ nhiều khách hàng tích hợp hệ thống phân tích dữ liệu vào các hoạt động hàng ngày. Việc chuyển đổi này chắc chắn là không dễ dàng; có thể mất nhiều tháng, thậm chí nhiều năm để hoàn thiện. Tuy nhiên, doanh nghiệp có thể áp dụng các công cụ và phương pháp có sẵn trên thị trường, để tiếp tục hành trình khai phá toàn bộ nguồn sức mạnh của dữ liệu”, Scott cho biết.

Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng được khuyến cáo xây dựng một cấu trúc quản trị phù hợp, cho phép đơn vị phát triển và duy trì các khả năng và thông lệ cần thiết để quản lý dữ liệu hiệu quả. Cụ thể, doanh nghiệp cần một chiến lược rõ ràng với các vai trò và trách nhiệm được phân chia cụ thể, kèm theo những quy chế và quy trình phù hợp. Việc liên tục giám sát và cải thiện những yếu tố kể trên cũng rất cần thiết để đảm bảo tính hiệu quả của cấu trúc quản trị dữ liệu.