Top 5 Ứng Dụng AI Trong Quản Lý Nguồn Nhân Lực

“DATA ANALYTICS SẼ TRỞ THÀNH YÊU CẦU CẤP THIẾT CỦA TẤT CẢ CÁC BỘ PHẬN SALES/MARKETING TRONG VÒNG 5 NĂM TỚI”

“Khi mà ở trong một thời đại mà nhà nhà người người nói về data analytics rất nhiều, công nghệ phân tích dữ liệu tuy ngày càng cải tiến với nhiều công cụ để phục vụ cho việc self-service analytics. Tuy nhiên vẫn còn ở đâu đó, vẫn còn những doanh nghiệp quản lý và phân tích dữ liệu đơn sơ, rời rạc. Có thể nói tới đây thì mọi người sẽ nghĩ rằng đây hẳn là doanh nghiệp nhỏ thôi, chứ doanh nghiệp lớn thì mọi thứ phải bài bản rồi chứ nhỉ? Chưa hẳn đâu, nhiều khi với những doanh nghiệp đã lâu năm, business model khá là phổ biến và mature thì the way of working đã được set up từ rất lâu và qua thời gian cũng không có sự thay đổi nhiều khi mà bộ máy quá cồng kềnh. Vì vậy, cơ hội làm việc ở mảng phân tích dữ liệu vẫn còn khá là lớn khi mà các công ty đang dần thực hiện digital transformation. Còn nếu bạn đang làm trong một công ty có một đội ngũ data hùng hậu, chạy nhiều thuật toán, phân tích dữ liệu cao siêu thì có thể bài viết này không phù hợp với bạn

Một trong những khó khăn khi phân tích dữ liệu ở những doanh nghiệp như trên là data không được tập trung, rải rác. Có hệ thống để xuất dữ liệu nhưng cũng hạn chế về việc trích xuất data nên không đáp ứng được việc phân tích dữ liệu trong thời gian dài – cross year hoặc chi tiết dữ liệu cao. Nhân viên phải xử lý dữ liệu thô được lưu trữ rời rạc qua nhiều năm để phân tích, phần lớn công việc được thực hiện trên excel, repeat the same workload ở nhiều phòng ban do không centralized data service để làm data aggregation nhanh. Hay mỗi lần có nhu cầu phân tích ad-hoc hoặc review kết quả kinh doanh thì công việc trên lại lặp đi lặp lại với rất nhiều manual human effort và nhiều thời gian back-and-forth qua lại giữa các phòng ban.

Ngoài ra, những khó khăn khi triển khai business intelligence, đặc biệt là cho bộ phận kinh doanh sẽ liên quan đến capability của nhân viên về xử lý và phân tích dữ liệu. Sẽ rất khó để dung hòa giữa một người có năng lực về kinh doanh, “chạy được số”, năm vững business operation những vẫn làm việc tốt về data. Khi mà việc launch dự án Self-Services Analytics cũng sẽ cần users có khả năng về phân tích dữ liệu bao gồm sử dụng tool cơ bản, kỹ năng xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu để trích xuất insight phù hợp. Việc này sẽ giúp giảm thiểu thời gian phải làm việc cross function để request data-extract và analysis. Như vậy thì mới khai thác được tối đa hiệu quả chi phí đã đầu tư cũng như chuyển đổi cách mọi người sử dụng dữ liệu hằng ngày. Nếu không các dự án phân tích đơn thuần chỉ là những dashboard/report mà users cũng sẽ chẳng bao giờ sử dụng, con người lại quay lại với cách làm truyền thống.

Ở một chiều hướng khác, văn hóa phân tích dữ liệu cần được sharpen hằng ngày và đòi hỏi sự thích ứng từ từ, đôi khi việc chỉ dựa sense business cộng với kết quả phân tích dữ liệu khác xa kì vọng nên đa phần các quyết định cuối cùng lại quay về cảm quan và dần people sẽ lose interest vào việc phân tích dữ liệu – The way of working will go back to normal practice. Cũng đừng nên đặt kì vọng quá cao vào việc chuyển đổi văn hóa phân tích dữ liệu với những thuật ngữ đao to búa lớn. Đôi khi Business Intelligence chỉ là giúp giảm bớt human effort vào những reporting (Vì đâu đó 70-80% làm BI là làm về reporting). Ngoài ra cũng giúp mọi người có thể hiểu chung về logic tính toán bản chất của các KPI & Metrics. Sẽ những chỉ số mà mỗi phòng ban, mỗi cá nhân đang trích xuất một cách khác nhau và hiểu theo một chiều hướng khác nhau. Điều này cũng giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian trong việc đối chiếu và kiểm tra lại sự sai lệch thông tin. Việc đặt kỳ vọng quá nhiều và không thực tế sẽ dẫn đến việc chuyển đổi thành một áp lực, lúc đó sẽ khó truyền tải đến nhiều người. Đặt mục tiêu thực tế và hãy để mọi người hiểu được dữ liệu của mình và tạo cơ hội cho họ có thể tự phân tích.

Với sự biến đổi không ngừng về công nghệ và tình hình kinh doanh, việc sử dụng dữ liệu để phục vụ cho hoạt động kinh doanh là điều cần thiết. Phân tích dữ liệu trong tương lai sẽ trở thành kỹ năng cơ bản của hầu hết mọi người và mọi phòng ban, cũng giống như ngoại ngữ hay tin học văn phòng. Không chỉ cái thiện được chất lượng trong việc ra quyết định mà bên cạnh đó còn tiết kiệm thời gian không cần thiết, với một ví dụ đơn giản là nếu mọi người đều có khả năng phân tích dữ liệu và hiểu được data của mình thì có phải sẽ đỡ tốn thời gian rất nhiều trong những cuộc họp vô nghĩa, rút ngắn được thời gian tranh luận và ra quyết định nhanh hơn, nhân sự công ty càng nhiều thì sẽ càng thấy rõ (that kind of dead-end meeting happens everyday in corporate). Dữ liệu và con số đôi khi rất khô khan nhưng nếu bạn có khả năng phân tích bạn hoàn toàn có thể hiểu được tình hình kinh doanh tốt hơn, câu chuyện truyền tải của bạn sẽ thuyết phục hơn.

Đa phần business users đang thực hiện phân tích không có hệ thống, kiểm tra dữ liệu có thực sự đúng với sense về business hay không chứ chưa hề phân tích hết các yếu tố có thể ảnh hưởng đến vận hành kinh doanh. Việc phải xử lý dữ liệu manual và thực hiện các báo cáo BAU thường xuyên cũng chiếm khá nhiều thời gian. Hơn nữa các report, dashboard sau khi build xong có thể lại không friendly users kết hợp việc người đọc không có capability về dữ liệu / visualization nên từ cả hai phía cũng đã góp phần dẫn đến dự án BI thất bại. Tất nhiên lúc nào cũng có nhiều rào cản, nhưng mình luôn muốn mọi người có cái nhìn lạc quan vì sử dụng dữ liệu là một cơn sóng và xu hướng sẽ đổ bộ. Data Analytics sẽ trở thành yêu cầu cấp thiết của tất cả các bộ phận Marketing/Sales trong vòng 5 năm tới, việc bạn tiếp xúc với dữ liệu, xử lý và làm báo cáo phân tích dữ liệu, đưa ra kiến nghị là điều mà điều không tránh khỏi” – Anh Trình Nguyễn – Head of Sales Operation & Business Transformation @Unilever Food Solution chia sẻ
—————————-

Anh Trình Nguyễn hiện đang làm Head of Sales Operation & Business Transformation at Unilever Food Solution, trước đó anh Trình từng làm Sales Transformation – Project Operation Manager tại Marico SEA, tại đây anh đã quản lý và phát triển nhiều dự án Business Intelligence cho công ty với công nghệ Tableau cũng như xây dựng các hệ thống phục vụ cho việc self-service analytics.

Với nhiều năm kinh nghiệm trong mảng FMCG, từng làm việc tại nhiều công ty và tập đoàn lớn tại Việt Nam chuyên về Sales Analytics & Effectiveness, anh Trình có những trải nghiệm phân tích dữ liệu thực tế và thay đổi cách người dùng tổ chức và sử dụng dữ liệu với các công nghệ như Tableau, Power BI, MSBI (SSAS, SSIS), SQL Programming. Ngoài ra, anh Trình cũng là diễn giả những sự kiện Business Intelligence với công nghệ Tableau.
—————————-
Tại Mastering Data Analytics, khóa học Business Intelligence Program sẽ cung cấp các bạn kiến thức về phân tích dữ liệu đi từ việc hiểu rõ các khái niệm, mô hình BI tại doanh nghiệp cho đến cách xử lý, chuẩn bị dữ liệu, hiểu về datasource và hệ thống lại quy trình phân tích dữ liệu (taxonomy) bài bản từ mô tả đến diagnostic, data visualization & storytelling. Sau khóa học các bạn sẽ có một nền tảng vững chắc để có thể tự áp dụng vào công việc hàng ngày, đóng góp một phần vào việc chuyển đổi văn hóa dữ liệu của công ty
Tham khảo và ĐĂNG KÝ ngay tại http://bit.ly/BIProgram

#BusinessIntelligence #DataAnalytics #BusinessIntelligenceProgram #MasteringDataAnalytics ️