8 chiến lược để Giám đốc dữ liệu tạo ra — và thể hiện — giá trị

Vai trò giám đốc dữ liệu (CDO) chỉ mới được thành lập vào năm 2002, nhưng nó đã phát triển vượt bậc kể từ đó. Trong một cuộc khảo sát gần đây về các công ty lớn, 83% cho biết họ có CDO. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên: Dữ liệu và cách tiếp cận để hiểu dữ liệu (phân tích và AI) cực kỳ quan trọng trong các tổ chức hiện đại. Tuy nhiên, điều khiến người ta kinh ngạc là công việc của CDO rất khó xác định. Sáu mươi hai phần trăm CDO được khảo sát trong nghiên cứu mà chúng tôi mô tả dưới đây báo cáo rằng vai trò của CDO chưa được hiểu rõ và những người đương nhiệm của công việc này thường gặp phải những kỳ vọng lan tỏa và nhiệm kỳ ngắn. Rõ ràng các CDO cần tập trung vào việc bổ sung giá trị hữu hình cho tổ chức của họ.

Một phần của vấn đề là các phương pháp quản lý dữ liệu truyền thống không có khả năng tự cung cấp giá trị hữu hình. Nhiều giám đốc điều hành phi kỹ thuật không thực sự hiểu công việc của CDO và gặp khó khăn trong việc nhận ra khi nào nó được thực hiện tốt. Các CDO thường được yêu cầu tập trung vào việc ngăn chặn các vấn đề về dữ liệu (sáng kiến ​​định hướng phòng thủ) và các dự án quản lý dữ liệu như cải thiện kiến ​​trúc dữ liệu, quản trị dữ liệu và chất lượng dữ liệu. Nhưng dữ liệu sẽ không bao giờ hoàn hảo, có nghĩa là các giám đốc điều hành sẽ luôn hơi thất vọng với tình hình dữ liệu của tổ chức họ. Mặc dù các cải tiến trong quản lý dữ liệu có thể khó nhận ra hoặc đo lường, nhưng các vấn đề lớn như hack, vi phạm, dữ liệu bị mất hoặc không thể truy cập hoặc chất lượng kém dễ nhận ra hơn nhiều so với các cải tiến.

Vậy làm thế nào các CDO có thể chứng minh rằng họ đang tạo ra giá trị? Những cách chính mà dữ liệu gia tăng giá trị cho các công ty là thông qua việc cho phép họ hiểu và dự đoán hiệu quả kinh doanh cũng như hành vi của khách hàng, đồng thời nhúng dữ liệu đó vào các sản phẩm và dịch vụ — tất cả các sáng kiến ​​hướng đến hành vi phạm tội. Do đó, các CDO phải có khả năng giúp các công ty đạt được giá trị thông qua việc sử dụng và tiêu thụ dữ liệu tốt hơn.

Đó là trọng tâm chính của một dự án nghiên cứu gần đây do Amazon Web Services tài trợ mà cả ba tác giả đều đóng góp. Nó bao gồm một cuộc khảo sát lớn với 250 CDO tham dự Hội nghị chuyên đề về chất lượng thông tin/Giám đốc dữ liệu của MIT, cũng như các cuộc phỏng vấn chuyên sâu với 25 người đương nhiệm nổi bật của vai trò này. Trong số các CDO được khảo sát, 41% cho biết họ xác định thành công bằng cách đạt được các mục tiêu kinh doanh — nhiều hơn đáng kể so với những người đo lường thành công về quản lý thay đổi hoặc thay đổi văn hóa (19%), thành tựu kỹ thuật (5%), ngăn ngừa các vấn đề nghiêm trọng về dữ liệu (2 %), hoặc sự kết hợp đồng đều của các yếu tố này (32%).

Dựa trên những hiểu biết sâu sắc trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ mô tả một số bước tạo ra giá trị bên dưới. Chúng ta sẽ bắt đầu với một số cách tiếp cận phù hợp với mọi loại hình tổ chức, sau đó mô tả một số cách tiếp cận phụ thuộc vào sự thuần thục về phân tích và quản lý dữ liệu của công ty sử dụng CDO.

Làm thế nào CDO có thể tạo ra giá trị

Chịu trách nhiệm về phân tích và AI.

Những sáng kiến ​​này được coi là mang lại nhiều giá trị nhất: 35% CDO được khảo sát tin tưởng vào việc tập trung vào một nhóm nhỏ các phân tích chính hoặc dự án AI để mang lại giá trị cao nhất. Phần lớn các CDO (64%) cũng đang dành thời gian của họ để kích hoạt các sáng kiến ​​kinh doanh mới dựa trên dữ liệu, phân tích hoặc AI. Điều đó khiến họ – chính thức hoặc không chính thức – trở thành giám đốc dữ liệu và phân tích, đây là một biến thể đang phát triển nhanh chóng của chức danh CDO. Một số CDO đã nhận xét trong các cuộc phỏng vấn rằng sự kết hợp quản lý cả cung và cầu dữ liệu sẽ mang lại giá trị hiệu quả.

Ở mức trưởng thành thấp hơn, hãy tập trung vào một số dự án quan trọng có giá trị đối với các bên liên quan.

Nếu tổ chức của bạn mới bắt đầu hành trình phân tích và dữ liệu, hãy chọn một số trường hợp sử dụng AI và phân tích để phát triển dựa trên tham vấn với các bên liên quan chính. Đảm bảo rằng một vài dự án được triển khai thành công. Và đừng đun sôi đại dương — chỉ hiện đại hóa môi trường dữ liệu khi các ứng dụng phân tích cụ thể hoặc các trường hợp sử dụng AI đang được phát triển. Sau đó, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể thấy mối liên hệ giữa hiện đại hóa dữ liệu và giá trị kinh doanh mà nó mang lại.

Tập trung vào các sản phẩm dữ liệu.

Sản phẩm dữ liệu là sự kết hợp giữa dữ liệu và phân tích/trí tuệ nhân tạo để đạt được kết quả cụ thể cho khách hàng hoặc nhân viên. Một ví dụ có thể là một mô hình mô phỏng mới để xác định xem các khách hàng quản lý tài sản có sống lâu hơn khoản tiết kiệm của họ hay một mô hình tiêu hao để dự đoán sự ra đi của nhân viên. Áp dụng trọng tâm sản phẩm dữ liệu dựa trên phân tích, bao gồm tất cả các hoạt động từ ý tưởng đến triển khai và bảo trì liên tục, là một cách tốt để đảm bảo tạo ra giá trị. Trọng tâm của sản phẩm đảm bảo rằng các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và các thành viên khác của nhóm sản phẩm dữ liệu không chỉ tạo ra các thuật toán mà còn cộng tác trong việc triển khai toàn bộ các ứng dụng quan trọng đối với doanh nghiệp. 39% báo cáo rằng họ “áp dụng định hướng quản lý sản phẩm dữ liệu với người quản lý sản phẩm”. Đây là một khái niệm tương đối mới, vì vậy việc nhiều người đã áp dụng trọng tâm là sản phẩm dữ liệu là điều đáng ngạc nhiên.

Manav Misra, giám đốc phân tích và dữ liệu tại Ngân hàng khu vực, đảm bảo rằng mỗi sản phẩm dữ liệu mà nhóm của ông phát triển đều được triển khai thành công và giá trị đối với công ty được đo lường cẩn thận. Đối với mỗi sản phẩm dữ liệu, họ có các cuộc họp ban chỉ đạo hàng quý, tại đó nhóm kinh doanh — lãnh đạo của doanh nghiệp hoặc đơn vị chức năng đã tài trợ cho việc phát triển sản phẩm dữ liệu — thực hiện báo cáo và nhóm của Misra tham dự cuộc họp.

Đo lường và ghi lại kết quả.

Đo lường cẩn thận các kết quả và giá trị của các dự án quan trọng, đôi khi với sự cộng tác của tổ chức tài chính, giúp các CDO thể hiện và công khai giá trị. Sebastian Klapdor, CDO của công ty dịch vụ thiết kế và in ấn Vista, cũng là người ủng hộ mạnh mẽ các sản phẩm dữ liệu và đảm bảo rằng tất cả các sản phẩm dữ liệu của Vista đều có tác động bằng cách đánh giá chúng hàng quý với việc xác nhận bất kỳ lợi ích tiền tệ nào từ tổ chức tài chính. Chỉ trong vài năm, tổ chức CDO của anh ấy đã ghi nhận 90 triệu đô la lợi nhuận gia tăng — một con số ấn tượng đối với một công ty có doanh thu 1,5 tỷ đô la vào năm 2021. Một số CDO cũng đã tạo bảng điều khiển trực tuyến để mô tả thành tích và giá trị của tổ chức của họ đối với dữ liệu và kết quả kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Xây dựng mối quan hệ với các đồng nghiệp và lãnh đạo doanh nghiệp, những người có được nó.

Các CDO thành công tìm được các nhà lãnh đạo doanh nghiệp — và các bộ phận của doanh nghiệp — những người đã đánh giá cao dữ liệu ở mức độ đáng kể và có thể là đối tác trong việc cung cấp giá trị dựa trên dữ liệu. Các sáng kiến ​​về dữ liệu, phân tích và trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự thay đổi đáng kể không chỉ trong các lĩnh vực kỹ thuật mà còn trong các quy trình, văn hóa, kỹ năng và mối quan hệ khách hàng/nhà cung cấp. Chúng không thể được thực hiện thành công nếu không có sự hỗ trợ mạnh mẽ của các nhà điều hành cấp cao. CDO cần có mối quan hệ chặt chẽ và dựa trên sự tin tưởng với các giám đốc điều hành cấp cao đó.

Chiến lược cho các công ty tiên tiến

Một số cách tiếp cận khác để cung cấp giá trị phụ thuộc vào mức độ phức tạp của công ty liên quan đến phân tích, AI và nền tảng quản lý dữ liệu của họ.

Các công ty tinh vi cao có thể tập trung vào quản trị dữ liệu.

Quản trị dữ liệu là ưu tiên hàng đầu đối với hoạt động CDO trong cuộc khảo sát của chúng tôi, nhưng đó là một cách khó đạt được giá trị. Nó liên quan đến thay đổi hành vi và yêu cầu người dùng dữ liệu thực hiện các hoạt động quản lý dữ liệu không thuộc công việc đã xác định của họ. Do khó khăn trong việc quản trị dữ liệu hiệu quả, chỉ những CDO đã thiết lập giá trị thông qua các phương tiện khác mới có thể muốn coi đó là ưu tiên hàng đầu. Một số CDO đang cố gắng thiết lập “quản trị theo thiết kế”, trong đó các hệ thống và cấu trúc dữ liệu thực thi việc sử dụng dữ liệu đúng cách thông qua kiến ​​trúc dữ liệu và tài sản dữ liệu có thể tái sử dụng. Tuy nhiên, vẫn còn sớm cho phương pháp này và nó cũng đòi hỏi mức độ phức tạp cao về quản lý dữ liệu.

Các công ty tiên tiến nên nỗ lực tạo ra văn hóa dựa trên dữ liệu, mặc dù rất khó để thể hiện giá trị một cách nhanh chóng.

Một tỷ lệ phần trăm khổng lồ (69%) CDO dành phần lớn thời gian của họ cho các sáng kiến ​​văn hóa dựa trên dữ liệu và lý do rõ ràng là: 55% coi việc thiếu văn hóa dựa trên dữ liệu là thách thức hàng đầu để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Các sáng kiến ​​văn hóa thường liên quan đến các chương trình hiểu biết về dữ liệu và nỗ lực khắc sâu các quyết định dựa trên dữ liệu trong toàn tổ chức. Tuy nhiên, những hoạt động văn hóa này cũng liên quan đến thay đổi hành vi và có thể chậm đạt được kết quả. Do đó, các CDO chỉ nên đảm nhận thay đổi văn hóa theo cách được đo lường nếu chúng chưa mang lại giá trị đáng kể thông qua các phương tiện khác.

Xây dựng cơ sở hạ tầng phân tích và dữ liệu nếu tổ chức của bạn phức tạp.

Một số CDO trong các công ty phân tích và AI tương đối tiên tiến nhấn mạnh rằng chỉ hoàn thành các dự án quan trọng thôi là chưa đủ. Họ cảm thấy rằng các CDO cuối cùng cần xây dựng cơ sở hạ tầng để tăng tốc việc sử dụng dữ liệu, phân tích và AI trong toàn công ty.

Todd James, người lãnh đạo dữ liệu và AI cho 84,51°, công ty con về khoa học dữ liệu của The Kroger Co., cho biết: “Một tập hợp các trường hợp sử dụng chiến lược là không đủ. Điều đó tạo ra một tập hợp các giải pháp điểm. Bạn phải có khả năng mở rộng quy mô bằng cách có một tập hợp các khả năng phân tích có thể tái sử dụng…Chúng tôi đang cố gắng tạo ra một khả năng tổng hợp [built from modular components] tập hợp các ứng dụng phân tích và AI được truy cập thông qua API.” Tương tự, người đứng đầu bộ phận dữ liệu doanh nghiệp và học máy của một ngân hàng hàng đầu tập trung nhiều vào phát triển quy mô và cơ sở hạ tầng cho học máy. Anh ấy đã lưu ý trong một cuộc phỏng vấn: “Với ML, chúng tôi đang hướng tới các nền tảng mà mọi người đều có thể tận dụng, với cả tiêu chuẩn hóa và tự động hóa. Chúng tôi muốn loại bỏ tận gốc tính duy nhất tùy ý và loại bỏ các nền tảng ML tạm thời.” Ngân hàng cũng đang xây dựng một kho lưu trữ tính năng: kho lưu trữ các biến có thể tái sử dụng cho các mô hình ML.

• • •

Có một chút nghi ngờ rằng các tổ chức cần giám đốc dữ liệu và công việc vẫn ở đây miễn là những người đương nhiệm của nó gia tăng giá trị. Một số rõ ràng đang làm như vậy. Công việc có thể có thời hạn trung bình ngắn, nhưng 30% CDO trong cuộc khảo sát của chúng tôi đã làm công việc của họ hơn sáu năm. Nếu các CDO áp dụng những cách tiếp cận này và các cách tiếp cận có liên quan để tạo ra giá trị hữu hình với dữ liệu, phân tích và trí tuệ nhân tạo, thì chúng sẽ là công cụ chuyển đổi tổ chức của họ thành các đối thủ cạnh tranh dựa trên dữ liệu và kỹ thuật số hơn. Như Bill Groves, một CDO kỳ cựu từng giữ vai trò tại Walmart, Honeywell và Dun & Bradstreet, đã nói: “Điều này [the CDO function] không phải là một tổ chức dịch vụ; đó là một tổ chức chuyển đổi.