} catch (e) {}; //]]>
Giỏ hàng

Chiến lược dữ liệu (Data Strategy)

Thương hiệu: Khác
|
199,000₫

Tên sách: chiến lược dữ liệu (Data Strategy)

Tác giả:

Thể loại:

Tiêu đề
Hotline hỗ trợ: 093 6041 017
|
Số lượng

Chiến lược dữ liệu (Data Strategy)

Dữ liệu hiện diện ở mọi ngóc ngách trong các hoạt động kinh doanh hàng ngày của doanh nghiệp. Dữ liệu đang làm thay đổi thế giới của chúng ta, cũng như cách chúng ta sống và làm việc, với tốc độ chưa từng có. Vậy làm thế nào để doanh nghiệp có thể khai thác và quản lý dữ liệu nhằm tạo ra sức mạnh trong hoạt động kinh doanh? Quyển sách “Chiến lược dữ liệu” sẽ vén màn trả lời cho câu câu hỏi này.

“Chiến lược dữ liệu” không phải là một quyển sách thuộc dạng “how to” (làm thế nào để...), nó không hướng dẫn các bạn cách tổ chức hay thu thập dữ liệu. Thực tế mà nói, quyển sách này chỉ giúp bạn hiểu được những khái niệm về dữ liệu và cung cấp kiến thức nền tảng để bạn có thể giao tiếp được với các chuyên gia công nghệ khi triển khai dự án liên quan đến dữ liệu của mình.

Bởi vì khó để hiểu nên Bernard Marr đã đưa nhiều ví dụ thực tiễn về cách áp dụng dữ liệu vào kinh doanh của các thương hiệu lớn trên thế giới như Google, Amazon, Microsoft, Domino’s hay Uber. Dựa trên những case-study thực tế mà Bernard Marr tư vấn cho khách hàng của mình được đưa ra trong cuốn sách này, hy vọng “dữ liệu” sẽ trở nên gần gũi và dễ hiểu hơn với độc giả.

Một ví dụ rất thực tế về việc áp dụng dữ liệu lớn vào chiến lược kinh doanh, đó chính là chiến lược dữ liệu của Domino’s – chuỗi cung ứng bánh pizza lớn nhất thế giới.

Domino’s đã áp dụng cách tiếp cận đa kênh (multi-channel), điều này mang đến cho họ cơ hội tương tác với khách hàng, ngoài ra còn tạo ra và nắm bắt nhiều dữ liệu – thứ mà Domino’s sử dụng để cải thiện hiệu quả các chiến dịch marketing. Dữ liệu được thu thập thông qua tất cả các kênh như tin nhắn, Twitter, Mobile Apps, Amazon Echo v.v... Tất cả được đưa vào khung quản lý thông tin của Domino’s.

Tại đây, chúng được kết hợp với nguồn dữ liệu phong phú từ một lượng thông tin lớn từ bên thứ ba, chẳng hạn như Dịch vụ Bưu điện Mỹ, cũng như thông tin mã địa lý, dữ liệu nhân khẩu học, và dữ liệu đối thủ cạnh tranh, để cho phép phân tích hành vi khách hàng chuyên sâu và đầy đủ hơn. Vì vậy, thoạt nhìn có vẻ như pizza và dữ liệu lớn không có liên hệ gì với nhau, nhưng công tác hậu cần cho việc cung cấp gần một triệu pizza mỗi ngày trên 70 quốc gia đã chứng tỏ một cách xác đáng các vấn đề mà dữ liệu lớn đang vượt qua.

Tiếp theo, tuy nội dung quyển sách không dễ nắm bắt nhưng độc giả vẫn có thể tiếp cận được nhờ cấu trúc khá rõ ràng.

Ở 5 chương đầu tiên, Data Strategy đưa ra những lý do tại sao bạn nên áp dụng chiến dịch dữ liệu cùng những ứng dụng dữ liệu trong các hoạt động kinh doanh để “cải thiện việc ra quyết định, cải thiện các hoạt động và tạo ra doanh thu từ dữ liệu”. Nghĩa là bạn có thể dựa trên dữ liệu để ra quyết định kinh doanh chính xác hơn hoặc dùng dữ liệu để tạo ra một ngành kinh doanh mới hoàn toàn.

Từ chương 6 đến chương 11, quyển sách tập trung vào yếu tố chuyên môn, nhưng không phải ở góc độ triển khai, mà ở góc độ các bước, các cột mốc quan trọng để có được một chiến lược dữ liệu. Tác giả đề cập đến 5 bước sau:

Đầu tiên tìm nguồn cung ứng, thu thập dữ liệu và hạ tầng công nghệ lưu trữ thể hiện ở chương 6.
Chương 7 nói về phương pháp xử lý để biến dữ liệu thô thành những hành động và hiểu biết sâu sắc.
Tiếp theo là chương 8 nói về việc hình thành công nghệ và cơ sở hạ tầng dữ liệu, từ đó đưa ra một số nguyên tắc nói về việc xây dựng năng lực dữ liệu trong tổ chức ở chương 9.
Đặc biệt chương 10 nói đến việc quản trị dữ liệu dưới khung pháp lý để đảm bảo cho dữ liệu không vi phạm vấn đề về pháp lý và các vấn đề riêng tư của khách hàng.
Cuối cùng là chương nói về thực thi và xem xét lại chiến lược dữ liệu.

* Anh có thể nói rõ thêm về bước tìm nguồn cung ứng và thu thập dữ liệu trong chương 6?

Trước khi chúng ta nói đến chuyện nguồn dữ liệu tìm thấy ở đâu, thì tôi có thể khẳng định rằng “dữ liệu nằm ở trong mọi bước trong các hoạt động kinh doanh hàng ngày của doanh nghiệp, bất cứ hoạt động nào cũng đều sinh ra dữ liệu, nhưng quan trọng là chúng ta có thu thập nó hay không”.

Hoạt động bán hàng tại cửa hàng cũng sinh ra rất nhiều dữ liệu từ những người ghé thăm, bước vào cửa hàng, nói chuyện với nhân viên chứ không riêng khách đến mua hàng và có hoá đơn. Ngoài ra với sự phát triển của các thuật toán học sâu (Deep Learning) và công nghệ nhận dạng hình ảnh tiên tiến nên các doanh nghiệp hoàn toàn có thể thu thập dữ liệu về trải nghiệm khách hàng ngay tại những cửa hàng bán lẻ.

Từ những dữ liệu đó, chúng ta có thể lý giải được hành động của họ, tại sao họ lại chỉ đi quan sát mà không đưa ra quyết định mua hàng, từ đó triển khai thành những hành động như ý chúng ta mong muốn và khiến họ ở lại. Đây cũng là một trong những nguồn dữ liệu có thể được tận dụng để áp dụng vào hoạt động kinh doanh.

Còn những hoạt động vận hành đằng sau doanh nghiệp, ví dụ như việc nhập xuất, sản xuất hàng hoá, thậm chí quản lý nguyên liệu hay vật liệu chế biến cũng là một nguồn dữ liệu được thu thập qua hoạt động kinh doanh hàng ngày nhằm tối ưu hoá quá trình vận hành của doanh nghiệp.

Và một nguồn dữ liệu mà nhiều người bỏ qua đó là hoạt động giao tiếp bên trong công ty: sự hài lòng của nhân viên về văn hoá doanh nghiệp, những từ khoá bên trong những tin nhắn, email của nhân viên cũng có thể giúp xác định được những điểm mạnh, điểm yếu của từng người, từng đội nhóm và biết được những vấn đề trong văn hoá công ty hay vấn đề gì cần phải giải quyết. Ở đây, tôi sẽ không đề cập đến chuyện quyền riêng tư của dữ liệu, vì vấn đề này sẽ được thể hiện trong chương 10.

Ngoài ra, còn có những nguồn dữ liệu trong hoạt động marketing, vận hành, những trao đổi giữa nhân viên và doanh nghiệp, ở bất cứ điểm nào trong hoạt động của doanh nghiệp. Nếu có đủ phương pháp, công cụ để thu thập và thiết kế dữ liệu, thì chúng ta có thể tận dụng được nguồn này cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

Cụ thể hơn, trong sách có nói đến các loại khái niệm về các loại dữ liệu khác nhau, trong đó có nói đến dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, dữ liệu định danh và không định danh.

Dữ liệu định danh là dữ liệu mà thông qua đó chúng ta biết khách hàng là ai, với các thông tin như email, số điện thoại, hành vi mua hàng, số lần mua, số đơn hàng và tổng giá trị đơn hàng. Nhưng cũng có những dữ liệu hành vi của khách hàng không định danh, điển hình như những khách hàng đã đăng nhập wifi của cửa hàng nhưng không mua, khách hàng tiếp cận với chiến dịch quảng cáo nhưng không tương tác, hay những người ghé thăm website để đọc rồi thoát ra mà không có hoạt động nào.

Bên cạnh đó, quyển sách cũng nói đến chiến lược xác định “dữ liệu lớn” thông qua quy tắc 5V như sau: Volume (khối lượng) đề cập đến số lượng lớn dữ liệu được tạo ra mỗi giây. Velocity (Tốc độ) nói về tốc độ dữ liệu mới được tạo ra và tốc độ mà dữ liệu đó di chuyển. Variety (Tính đa dạng) là yếu tố nói đến các loại dữ liệu khác nhau mà giờ đây chúng ta có thể sử dụng. Veracity (Tính xác thực) đề cập nói đến sự hỗn loạn hoặc đáng tin cậy của dữ liệu. Và cuối cùng là Value (Giá trị), những giá trị kinh doanh mà dữ liệu tạo ra.

Để được phân loại là “dữ liệu lớn”, dữ liệu phải đáp ứng ít nhất một trong năm yếu tố trên. Không quan trọng là liệu dữ liệu mà bạn đang làm việc có “lớn” hay không, điều quan trọng là nó có thể giúp cho doanh nghiệp của bạn thành công hay không.

Và chương 6 này cũng giới thiệu đến “dữ liệu hoạt động”, thực ra là loại dữ liệu vận hành như tôi đã đề cập ở trên, đây là một trong những loại dữ liệu mới trong thời đại kỹ thuật số ngày nay. Các loại dữ liệu hoạt động bao gồm những thông tin về khách hàng, đơn hàng, về xuất nhập tồn.

Hay đơn giản là những dữ liệu về cuộc trò chuyện, trao đổi của nhân viên thông qua tin nhắn, dữ liệu hình ảnh và video, wifi, camera hay thậm chí dữ liệu vân tay, check in của nhân viên, dữ liệu cảm biến, hay những dữ liệu trong việc vận hành máy móc và rất nhiều các loại dữ liệu khác nhau được lưu giữ và tổ chức khác nhau được trình bày trong quyển sách này. Bạn có thể đọc để hiểu về bức tranh lớn về các loại dữ liệu có xung quanh mình.

ĐÁNH GIÁ SẢN PHẨM

Sản phẩm đã xem

0₫ 0₫
Facebook Instagram Youtube Top