Từ việc ra quyết định mua bó rau, con cá; đến phòng chống bão lụt, hạn chế tác hại của thiên tai; đến điều hành doanh nghiệp, đất nước đều cần quyết định dựa trên dữ liệu (giá cả, chất lượng, thông tin dự báo thời tiết, thị trường…). Bài viết này trả lời câu hỏi là “Làm thế nào để chúng ta có được năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả nhất?”
Quyết định dựa trên dữ lệu (Data-driven decision making – D3M) là cách thức xác lập các hành động, quyết sách dựa trên dữ liệu có chất lượng. Việc này sử dụng dữ liệu một cách hệ thống và thông minh nhằm đánh giá, kiểm tra, cải tiến một chương trình, một kế hoạch, một quy trình… D3M nói đến việc dùng đúng dữ liệu, đúng người, đúng việc, đúng thời điểm để giải quyết vấn đề, để cải tiến hiệu suất làm việc, để thay đổi tích cực…
Để thực hiện D3M, đầu tiên bạn cần đặt ra một mục tiêu để giải quyết vấn đề.
Từ đó bạn sẽ cần một lộ trình, một chiến lược đi kèm với các chỉ báo hay thước đo giúp bạn đánh giá và giám sát quá trình thực hiện một cách hiệu quả. Các chỉ báo này sẽ cần dữ liệu có chất lượng, độ tin cậy cao để cho thấy việc thực hiện đi đúng với mục tiêu ban đầu đặt ra. Sẽ là rất tốt nếu bạn làm vệc với một ê kíp thu thập thông tin, nhận diện nguồn dữ liệu sẳn có, trích xuất ra các thông tin bạn cần hay cũng cố thêm hệ thống dữ liệu/chỉ báo mà bạn đang có (vd: xác định nhu cầu/kỳ vọng/sự thỏa mãn của khách hàng về sản phẩm để đưa ra chỉ tiêu kỹ thuật của sản phẩm cần thiết kế, chế tạo, sản xuất).
Câu hỏi đặt ra là “Làm thế nào để thu thập dữ liệu đúng, đủ, kịp thời phục vụ cho D3M?”
Việc xây dựng được một thói quen/cách thức lấy dữ liệu hiệu quả là tối cần thiết cho hoạt động thường ngày của chúng ta. Tùy từng lĩnh vực (kỹ thuật, kinh doanh, mua sắm, tổ chức lao động…) mà cách thức lấy dữ liệu có phần khác nhau. Song tất cả đều có một điểm chung là xây dựng một loạt các chỉ báo để có thể đo đếm/lượng hóa, để đánh giá/giám sát dưới dạng đơn giản là các bảng biểu, hay phức tạp hơn là hệ thống/module dữ liệu phức hợp. Những chỉ báo này cần được tích hợp vào cuộc sống, công việc hằng ngày để trở thành một thói quen thu thập, tích lũy thông tin một cách có chủ đích, có kế hoạch.
Chúng ta đang sống trong kỹ nguyên số, việc biễu diễn các dữ liệu thu thập được một cách trực quan và sinh động dưới dạng biểu đồ, đồ thị (vd: bảng/đồ thị trong Excel) hay đến dưới dạng số hóa cấp hơn (vd: các phần mềm mô phỏng trong kỹ thuật, kinh doanh, quản lý; hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp; hệ thống phân tích hành vi người tiêu dùng…) là điều hoàn toàn khả thi. Các dữ liệu này có thể được cập nhật, hiệu chỉnh theo thời gian một cách dễ dàng, liên tục, nhất quán và có tính liên kết. Điều này giúp cho bạn diễn giải/thẩm thấu dữ liệu thu thập được một các nhanh chóng và hiệu quả.
Khi bạn có đủ cơ sở dữ liệu, bạn sẽ bắt đầu phân tích, khai thác giá trị của nó.
Việc phân tích dữ liệu cho D3M rơi vào 2 nhóm sau. Thứ nhất, phân tích mô tả (Descriptive Analytics) là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu, giúp chúng ta dựa trên dữ liệu lịch sử thu thập được mà rút ra so sánh, đưa ra giả thuyết, đề xuất, kiến nghị giải pháp. Thứ hai, phân tích suy luận (Inferential Analysis) trả lời các câu hỏi mang tính dự đoán hoặc nhân quả dựa số liệu thống kê và mô hình để xác định hiệu suất, quyết sách trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ.
Suy cho cùng các phương pháp này cũng chỉ là “connecting the dots”, là khả năng kết nối các dấu chấm dữ liệu để tạo nên ý tưởng mới, quyết định hoặc phương pháp nhằm giải quyết vấn đề. Vậy những dữ liệu bạn thu thập được ở quá khứ, hiện tại đều có thể giúp ích cho bạn nếu bạn biết kết nối chúng lại.
Chia sẻ thông tin, dữ liệu mà bạn thu thập được với đồng đội, với người ra quyết định.
Hãy chọn một format rõ ràng, súc tích, mạch lạc để người nghe/xem bắt được thông tin quan trọng mà bạn muốn truyền đạt. Chia sẽ thông tin hiệu quả là cách mang lại tác động to lớn & tích cực trong việc giải quyết vấn đề, trong việc ra quyết định của tập thể. Nó tạo ra môi trường tranh luận lành mạnh & mang tính xây dựng, cỗ vũ cách nhìn đa chiều cho một vấn đề, kích hoạt các ý tưởng & sáng kiến của mỗi cá nhân tham gia.
Áp dụng kết quả ở bốn bước trên vào việc tạo ra thay đổi bằng các quyết định, các hành động để đạt được mục tiêu ban đầu.
Bạn có thể kiểm tra xem các dữ liệu thu thập được có bỗ trợ hay xung đột với mục tiêu, chiến lược đã đặt ra ban đầu hay không. Nếu có thì linh hoạt thay đổi chiến lược cho phù hợp hoặc thay đổi cách xác định các chỉ báo, số liệu cần thu thập cho gắn kết hơn. Do vậy, D3M là một quá trình lặp để kết quả từ các quyết định, hành động dựa trên dữ liệu sao cho tiệm cận đến mục tiêu như kỳ vọng.
