Dữ Liệu Chất Lượng Kém Sẽ Làm Suy Yếu Doanh Nghiệp Của Bạn?

Mục Lục

Trong thời đại kỹ thuật số, dữ liệu được xem là tài sản vô giá của doanh nghiệp. Mọi quyết định quan trọng được đưa ra sau khi phân tích cẩn thận các dữ liệu chính xác. Theo Harvard Business Review, hơn 26,5% doanh nghiệp đã áp dụng văn hóa dựa trên dữ liệu. Các công ty dựa trên dữ liệu có nhiều khách hàng hơn và tạo ra lợi nhuận cao hơn những công ty khác. Nhưng điều gì xảy ra nếu dữ liệu đã lỗi thời? Liệu rằng dữ liệu chất lượng kém sẽ làm suy yếu doanh nghiệp của bạn?

Dữ liệu hợp lệ và chính xác có thể làm nổi bật các cơ hội kinh doanh tiềm ẩn. Và chất lượng dữ liệu kém có thể làm gián đoạn hoạt động và tiêu tốn hàng triệu đô la. Chỉ có một số công ty hiểu được tầm quan trọng của việc quản lý chất lượng dữ liệu. Trong khi những công ty khác đang bận rộn đầu tư vào các công nghệ tiên tiến để đạt được lợi thế cạnh tranh. Bạn đã nhầm nếu tin rằng các mô hình AI tiên tiến có thể khắc phục các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Dữ liệu kém chất lượng sẽ làm mất ổn định các mô hình. Và quan trọng là dẫn đến phân tích sai và không thể ra quyết định.

Chất lượng dữ liệu giờ đây là một phần không thể thiếu của các doanh nghiệp thành công. Thời gian dành cho việc xác định, làm sạch và xác thực dữ liệu bằng các nền tảng chất lượng dữ liệu tự động sẽ giúp bạn phát triển doanh nghiệp của mình hơn là phát triển các thuật toán kinh doanh phức tạp.

Tại sao các tổ chức cần dữ liệu chất lượng cao?

Chất lượng dữ liệu là rất quan trọng với bất kể tổ chức thuộc lĩnh vực hoặc có quy mô như thế nào. Nó làm tăng khả năng công ty giải quyết các thách thức phức tạp. Tuy nhiên hầu hết các doanh nghiệp siêu nhỏ có ít dữ liệu và dựa vào trực giác. Trong khi các tập đoàn lớn có lượng dữ liệu khổng lồ và gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Để đánh lừa các đối thủ cạnh tranh, công ty phải bắt đầu cấu trúc dữ liệu. Sau đó, cần thu thập dữ liệu chính xác từ các nguồn của bên thứ ba. Quan trọng hơn hết là các doanh nghiệp cần phải đảm bảo chất lượng thông tin.

Ví dụ: Giả sử bạn định tung ra một sản phẩm mới. Trong trường hợp đó, bạn sẽ cần truy cập dữ liệu về điều kiện thị trường, đối thủ cạnh tranh, sản phẩm và thông tin về giá. Từ đó, bạn đưa ra chiến lược để phát triển nhằm thu hút nhiều khách hàng hơn. Một lỗi dữ liệu nhỏ có thể dẫn đến dự đoán không chính xác, gây tốn kém tiền bạc và ảnh hưởng đến hình ảnh của doanh nghiệp.

Tác động của dữ liệu chất lượng kém

Dữ liệu tác động hầu hết từ dự báo xu hướng thị trường đến chiến lược về sản phẩm, định giá và quản lý hàng tồn kho. Có thể nói, dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của doanh nghiệp. Dưới đây là một vài tác động tiêu cực của dữ liệu lỗi thời:

1. Cơ hội kinh doanh bị bỏ lỡ

Để luôn dẫn đầu thị trường, các tổ chức phải có quyền truy cập vào dữ liệu đã xác thực. Qua đó, họ có thể dự đoán xu hướng thị trường và đạt được lợi thế cạnh tranh. Nếu các đối thủ truy cập nhanh hơn vào dữ liệu đáng tin cậy hơn bạn, họ sẽ tận dụng việc phát triển sản phẩm mới và bạn sẽ bỏ lỡ cơ hội.

Ví dụ: Cho đến năm 2004, Blockbuster Video là một trong những thương hiệu nổi tiếng dễ nhận biết. Họ đã từ chối khi Netflix tiếp cận Blockbuster với lời đề nghị mua công ty của họ với giá 50 triệu đô la. Lý do từ chối là họ cho rằng đây là một doanh nghiệp nhỏ. Blockbuster Video tuyên bố phá sản vào năm 2010, trong khi Netflix hiện có hàng triệu người đăng ký. Câu chuyện sẽ khác nếu Blockbuster có sự phân tích rõ ràng. Điều quan trọng là phải truy cập dữ liệu chính xác để xác định các cơ hội mới.

2. Mối quan tiêu cực giữa công ty và khách hàng

Khách hàng là yếu tố quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp nào. Dữ liệu là yếu tố cơ bản trong việc duy trì mối quan hệ giữa công ty và khách hàng. Thông tin không chính xác về địa chỉ, tên hoặc số điện thoại của khách hàng sẽ ảnh hưởng đến mối quan hệ khách hàng của bạn. Theo một bài báo của Forbes, 83% khách hàng chuyển đổi thương hiệu khi họ cảm thấy không được đánh giá cao và nhận được dịch vụ khách hàng kém.

Một mối quan hệ khách hàng tốt quan trọng hơn việc phát triển một sản phẩm tuyệt vời. Mọi người tiêu dùng đều muốn được cá nhân hóa nhiều hơn. Do đó, các doanh nghiệp phải đảm bảo rằng họ có tất cả các thông tin cần thiết về khách hàng.

Phân loại dữ liệu theo cách thủ công và đảm bảo chất lượng sẽ tốn thời gian và công sức. Việc áp dụng các nền tảng chất lượng dữ liệu sẽ cho phép các tổ chức mang lại trải nghiệm phù hợp trong việc quản lý dữ liệu.

3. Chiến lược tiếp thị không chính xác

Các nhà tiếp thị trên toàn thế giới đã lãng phí hàng triệu đô la do dữ liệu kém. Mọi tổ chức thường chi cho CRM chỉ để có hồ sơ chi tiết về khách hàng của mình. Thật không may, hầu hết các doanh nghiệp không thu thập được dữ liệu khách hàng đáng tin cậy. Lý do chính là có một số nguồn dữ liệu nằm rải rác giữa các bộ phận và các định dạng dữ liệu khác nhau. Các tổ chức sẽ nhắm mục tiêu sai khách hàng do sự khác biệt về loại dữ liệu

Ví dụ: Vào năm 2002, Volkswagen giới thiệu Phaeton – một mẫu ô tô cao cấp được bán trên toàn cầu. Tuy nhiên, doanh số của họ đã dừng lại vào năm 2016. Thất bại này chủ yếu là do kết quả của việc nhắm mục tiêu, định vị sản phẩm và đánh giá thấp nhân khẩu học không hiệu quả. Trước khi giới thiệu sản phẩm, điều quan trọng là phải hiểu thị trường mục tiêu và có các chiến lược tiếp thị hiệu quả để cải thiện doanh số bán hàng.

4. Khắc phục lỗi chất lượng dữ liệu và phát triển mạnh doanh nghiệp của bạn

Khi các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu nhiều hơn, chất lượng dữ liệu sẽ là tài sản quý giá. Dữ liệu kém chất lượng có thể khiến bạn mất hàng triệu đô la. Việc xác định các điểm bất thường của dữ liệu và khắc phục vấn đề có vẻ khó khăn. Nhưng với nền tảng chất lượng dữ liệu phù hợp, bạn không còn phải lo lắng về điều đó nữa. Tận dụng các nền tảng chất lượng dữ liệu mạnh mẽ sẽ giúp bạn trích xuất thông tin bất kỳ. Từ đó, bạn có thể giải quyết tất cả các vấn đề về chất lượng dữ liệu chỉ bằng vài cú nhấp chuột và không cần kiến thức về coding.

Tổng kết

Bài viết nêu bật ảnh hưởng tiêu cực của dữ liệu kém đến các quyết định kinh doanh và lợi nhuận. Chỉ ra rằng các vấn đề phổ biến như thiếu dữ liệu, dữ liệu không chính xác và dữ liệu trùng lặp. Nguyên do chính là do doanh nghiệp quản trị dữ liệu chưa hiệu quả. Chính vì vậy, cần triển khai các công cụ chất lượng dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu.

Các bạn có thể tham khảo thêm nhiều bài viết bổ ích liên quan đến Power BI tại Blog Series Power BI

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence mới nhất tại Mastering Data Analytics. Liên hệ Hotline: 0961 48 48 66 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!