Trong mô hình kinh doanh truyền thống, dữ liệu chỉ được dùng để đo lường, quản trị quy trình, tổng hợp báo cáo và chủ yếu nhằm tối ưu hóa các hoạt động hiện tại của tổ chức. Các chỉ số về doanh thu, chi phí hay nhân sự thường chỉ phản ánh quá khứ, ít đóng vai trò định hướng cho tương lai. Hơn nữa, dữ liệu thường bị phân mảnh theo từng phòng ban, thiếu sự kết nối xuyên suốt, và hiếm khi được khai thác để tạo giá trị mới. Doanh nghiệp khi ấy giống như “người giữ kho” cất trữ nhưng chưa khai thác hết tiềm năng của dữ liệu.
Tuy nhiên, cuộc cách mạng 4.0 đã làm đảo ngược quan điểm này. Ngày nay, vai trò và khả năng ứng dụng của dữ liệu đã được mở rộng vượt bậc so với trước đây. Các doanh nghiệp tiên phong nhận ra rằng, dữ liệu không chỉ cho phép nhìn lại quá khứ, mà còn có thể trở thành cơ sở để “dự báo” tương lai, thúc đẩy đổi mới sản phẩm và mô hình kinh doanh. Chính vì vậy, tư duy về dữ liệu đã có sự dịch chuyển mạnh mẽ từ chỗ coi đây là tài sản thụ động sang nhìn nhận dữ liệu như một tài sản chiến lược cần được chủ động khai thác và quản trị.
Cuốn The Digital Transformation Playbook đã chỉ ra rằng chuyển đổi số không phải chỉ là cập nhật công nghệ, mà là nâng cấp tư duy chiến lược. Với tư duy mới về dữ liệu, sự nâng cấp này thể hiện qua ba chuyển dịch lớn. Trước hết, thay vì thu thập dàn trải và thụ động, doanh nghiệp ngày nay tập trung thiết kế trải nghiệm đủ hấp dẫn để khách hàng chủ động chia sẻ dữ liệu một cách minh bạch và đôi bên cùng có lợi. Tiếp đó, dữ liệu không còn là trách nhiệm riêng của bộ phận kỹ thuật, mà trở thành năng lực chung của cả tổ chức, đòi hỏi nhân viên ở nhiều cấp độ đều biết đọc, hiểu và vận dụng vào công việc. Cuối cùng, sự bùng nổ của điện toán đám mây, phân tích dữ liệu tốc độ cao và trí tuệ nhân tạo đã giúp chi phí lưu trữ và xử lý – vốn từng rào cản lớn – giảm đáng kể, mở đường cho doanh nghiệp khai thác dữ liệu ở quy mô chưa từng có.
Geoffrey Moore, chuyên gia chiến lược và tác giả cuốn Crossing the Chasm, từng nhấn mạnh: “Không có phân tích dữ liệu lớn, các công ty sẽ trở nên mù và điếc, lang thang trên mạng như những con hươu trên xa lộ.” Nhận định này cho thấy dữ liệu chỉ thực sự có ý nghĩa khi được đặt trong một chiến lược rõ ràng, giúp doanh nghiệp không chỉ thu thập mà còn biết định hướng khai thác, quản trị và biến dữ liệu thành sức mạnh cạnh tranh. Bởi vậy, xây dựng một chiến lược dữ liệu toàn diện – gắn liền với mục tiêu phát triển và năng lực cốt lõi – là bước đi không thể thiếu trong hành trình chuyển đổi số.
Để xây dựng được chiến lược dữ liệu toàn diện không thể chỉ tập trung vào công nghệ, mà cần phải được đặt trong bối cảnh chiến lược kinh doanh. Doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu có mục tiêu rõ ràng, tập trung vào những yếu tố cốt lõi gắn liền với chiến lược phát triển từng giai đoạn của mình. Dữ liệu phải được khai thác để tạo ra giá trị cụ thể, từ cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, tối ưu vận hành, dự báo nhu cầu, đến sáng tạo mô hình kinh doanh mới. Điều quan trọng nhất khi xây dựng một chiến lược dữ liệu là doanh nghiệp phải hiểu rằng dữ liệu ngày nay đã rất khác so với dữ liệu trước đây. Toàn bộ tính chất và cách thức dữ liệu được khai thác đã trải qua một cuộc cách mạng được gọi là cách mạng Dữ liệu lớn (Big Data).
Big Data được phổ biến rộng rãi từ năm 2010 khi doanh nghiệp từ mọi lĩnh vực bắt đầu thu thập được nguồn dữ liệu khổng lồ do công nghệ kỹ thuật số tạo ra. Khái niệm Big Data thường được mô tả bằng “3V”: Volume (khối lượng khổng lồ), Velocity (tốc độ xử lý nhanh), và Variety (đa dạng định dạng và nguồn gốc). Tuy nhiên, điều làm dữ liệu lớn trở nên khác biệt không chỉ ở quy mô, mà còn ở bản chất phi cấu trúc. Nếu dữ liệu truyền thống thường ở dạng bảng biểu với hàng và cột rõ ràng, thì phần lớn dữ liệu lớn là phi cấu trúc, từ bài đăng mạng xã hội, video, hình ảnh, hội thoại, cho đến dữ liệu cảm biến IoT. Đây là nguồn dữ liệu phong phú nhưng phức tạp, đòi hỏi phải có công cụ phân tích mới để khai thác giá trị. Các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision) hay các mô hình học máy (Machine Learning) chính là chìa khóa để biến khối dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa.
Điện toán đám mây cũng đóng vai trò nền tảng trong việc khai thác dữ liệu lớn. Trước đây, việc xử lý dữ liệu đòi hỏi hạ tầng khổng lồ cũng như công cụ phân tích tốn kém. Do đó nhiều doanh nghiệp không có điều kiện đầu tư vào khai thác dữ liệu. Ngày nay, điện toán đám mây cho phép doanh nghiệp khai thác sức mạnh tính toán gần như vô hạn, truy cập dữ liệu mọi lúc mọi nơi, và đặc biệt là thử nghiệm nhanh với chi phí linh hoạt. Những hệ thống nhận diện giọng nói trên điện thoại thông minh như Siri hay Google Now minh chứng rõ ràng cho điều này: chỉ khi được kết nối với hạ tầng đám mây đủ mạnh, thiết bị di động mới có khả năng xử lý và phản hồi tức thì dữ liệu phi cấu trúc từ giọng nói của người dùng. Chính sự kết hợp giữa dữ liệu phi cấu trúc, công cụ tiên tiến và hạ tầng đám mây đã khiến Big Data trở thành nguồn lực chiến lược trong kỷ nguyên số.
Đối với hoạt động của Vietnam Airlines, dữ liệu hiện diện ở hầu hết các điểm chạm quan trọng: từ đặt vé, làm thủ tục, lựa chọn dịch vụ, phản hồi của hành khách, đến khai thác chuyến bay, điều phối nguồn lực, bảo dưỡng kỹ thuật và chăm sóc sau chuyến bay. Khi nguồn dữ liệu này được kết nối và khai thác hiệu quả, Hãng có thể hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng, dự báo tốt hơn các biến động trong vận hành, phát hiện sớm các điểm nghẽn trong quy trình và đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn.
Dữ liệu cũng được Vietnam Airlines xác định là một trong năm thành tố của văn hóa số và với tư duy mới về dữ liệu, người Vietnam Airlines cần quản trị nguồn tài nguyên mới này như một tài sản chiến lược. Mỗi đơn vị, mỗi bộ phận và mỗi CBNV có thể sử dụng dữ liệu để nhìn nhận vấn đề khách quan hơn, phối hợp hiệu quả hơn và thúc đẩy đổi mới sáng tạo mạnh mẽ hơn. Nhờ đó, Hãng sẽ có nền tảng vững chắc để tối ưu quy trình vận hành, nâng cao trải nghiệm hành khách và khẳng định vị thế trong kỷ nguyên mới.
Tài liệu tham khảo:
1. David L. Rogers – The Digital Transformation Playbook: Rethink Your Business for the Digital Age
2. Geoffrey A. Moore – Crossing the Chasm: Marketing and Selling High-Tech Products to Mainstream Customers
3. Viktor Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier – Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think
4. Bernard Marr – Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results
5. C. K. Prahalad & M. S. Krishnan – The New Age of Innovation: Driving Co-created Value Through Global Networks
