Với kinh nghiệm 10 năm làm việc trong ngành dữ liệu, ông Tô Mạnh Hoàng, Nhà Sáng lập và Giám đốc Datapot, Chuyên gia giải pháp dữ liệu được Microsof công nhận toàn cầu, cho biết ngoài việc có chiến lược dữ liệu, việc thực thi cũng gặp thách thức vì đây là ngành mới. 85% dự án lớn đã thất bại (thống kê của Gartner năm 2017), có 62% nguyên nhân thất bại không nằm ở các vấn đề kỹ thuật mà do các doanh nghiệp không xác định rõ mục tiêu và đầu tư dữ liệu chưa đúng cách…

Vị này cho biết, các dự án dữ liệu thường “chết” ở việc sau khi dữ liệu được thu thập và xử lý thô, xây dựng ra sản phẩm và chuyển cho người dùng gặp rất nhiều vấn đề như người dùng không đủ kỹ năng sử dụng. Các doanh nghiệp đa phần tập trung tạo ra sản phẩm mà quên mất việc làm sao thích ứng sử dụng đằng sau.

Đội ngũ xây dựng dữ liệu đứng ở giữa rất nhiều yêu cầu từ các phòng ban, nếu không sắp xếp được thứ tự ưu tiên cũng như sẵn sàng từ chối yêu cầu của phòng ban thì liên tục bị lan man trong câu chuyện chạy đi phục vụ các yêu cầu. Ngoài ra, đội ngũ làm dữ liệu phải hiểu được chính xác nhu cầu của người ra đề vì đôi khi thứ khách hàng muốn không giống với những gì họ mô tả.

"Chúng tôi phải khảo sát toàn bộ báo cáo của phòng ban trong công ty để có được bức tranh tổng quan. Nếu làm được điều này, chúng tôi biết được mình có thể hỗ trợ được gì cho họ và nên làm điều gì trước. Điều này tuân theo nguyên tắc 80/20, mình ưu tiên làm 20% trước thì đôi khi có thể giải quyết 80% vấn đề”, ông Hoàng nhấn mạnh.

Ông Phí Đăng Khoa, Trưởng nhóm Chiến lược Công nghệ cho đối tác tại Microsoft Việt Nam, cho biết các doanh nghiệp đang khó khăn trong việc chuyển dữ liệu thành “vàng”. Nhiều bộ phận công nghệ trong công ty không nắm bắt hết dữ liệu của tất cả phòng ban. Vì vậy muốn thu thập dữ liệu đều phải hỏi từng phòng ban, nhưng đôi khi không xác định được dữ liệu đúng hay không. Nếu đầu vào sai thì dù có ứng dụng AI thì các tính toán vẫn sai.

“Mọi người thường nghĩ dữ liệu là làm báo cáo thông minh, nhưng rất khó để thuyết phục ông chủ đầu tư hàng triệu USD cho việc xử lý dữ liệu. Bộ phận công nghệ thường phải làm sao để chứng minh các báo cáo từ dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành”, ông Khoa cho biết.

Theo ông Lê Minh, Giám đốc Công nghệ CMC TS, dữ liệu cần rất nhiều nỗ lực để biến thành thứ có thể dùng được. Doanh nghiệp hiện có rất nhiều dữ liệu nhưng thách thức là khó để sử dụng. Ngành công nghiệp dữ liệu giống như ngành công nghiệp thực phẩm, bắt đầu từ nguyên liệu thô từ chợ, siêu thị, phải qua quá trình chế biến mới thành món ăn.

“Nếu thông tin là đồ ăn thì kinh doanh trong ngành dữ liệu sẽ giống mở một nhà hàng. Công nghiệp dữ liệu phải qua quá trình lưu trữ, phân tích, làm báo cáo… bằng các công cụ “chế biến” dữ liệu và các ‘đầu bếp’ chế biến dữ liệu”, ông Minh nói.

Các dự án dữ liệu thường rất dễ để cho thấy việc tăng năng suất, hiệu suất công việc. Tuy nhiên, rất khó để lượng hóa những yếu tố như tính cạnh tranh doanh nghiệp. Khó khăn của đội ngũ làm dữ liệu là phải làm sao cho chủ doanh nghiệp thấy rõ được điều này. Ví dụ việc dữ liệu góp phần doanh nghiệp làm các báo cáo nhanh hơn, đây cũng là lợi thế trong việc tuyển dụng và giữ chân nhân sự.

Nhiều doanh nghiệp lo ngại về việc thuê bên thứ 3 để xây dựng hệ thống dữ liệu sẽ làm lộ lọt thông tin, dữ liệu. Tuy nhiên, ông Minh cho biết doanh nghiệp cần có chính sách kiểm soát dữ liệu đầu ra. Bởi việc doanh nghiệp đưa dữ liệu cho chính nhân viên của mình sử dụng cũng rủi ro tương tự như thuê đối tác thứ 3 hay do các cuộc tấn công của hacker.

Liên quan đến vấn đề đào tạo nhân sự về mảng phân tích dữ liệu, theo CEO Datapot, doanh nghiệp cần xác định chân dung nhân sự: vai trò, vị trí và các công việc cần hoàn thành, sau đó phân tích về việc kỹ năng nhân sự đang thiếu. Đây cũng là quy trình chung về mảng đào tạo.

Tuy nhiên theo kinh nghiệm cá nhân, ông Hoàng cho biết luôn chọn nhân sự có khả năng học tập tốt và mong muốn theo đuổi lĩnh vực này. Bởi trong quá trình làm việc có rất nhiều vấn đề phát sinh cần phải nghiên cứu và học thêm tài liệu mới.

“Bản chất của dữ liệu là thay đổi liên tục, hôm nay bạn có thể làm dữ liệu maketing, ngày mai có thể là tài chính hoặc quản trị rủi ro thì việc nhân sự phải thích ứng nhanh là rất quan trọng”, ông Hoàng nhấn mạnh.