Data Democratization là gì? Lợi ích của dân chủ hoá dữ liệu

Data Democratization là gì?

Data Democratization (Dân chủ hoá dữ liệu) là thuật ngữ dùng trong data, được hiểu là bất kỳ ai trong doanh nghiệp hoặc tổ chức cũng đều có quyền truy cập vào dữ liệu. Điều này giúp cho tất cả mọi người dễ dàng hiểu và sử dụng dữ liệu để đẩy nhanh quá trình đưa ra quyết định, cũng như tìm ra các cơ hội phát triển tiềm năng mà không bị cản trở tiếp cận dữ liệu. Vậy Data Analyst là làm gì? Làm data khi nào cần áp dụng dân chủ hóa dữ liệu.

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học đào tạo BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Những lợi ích của dân chủ hoá dữ liệu

Như đã đề cập ở trên, dân chủ hoá dữ liệu giúp phá vỡ các rào cản đối với dữ liệu và trao quyền truy cập cho các cá nhân liên quan để có thể tận dụng dữ liệu một cách tốt nhất. Dưới đây là ba lợi ích nổi bật nhất của dân chủ hoá dữ liệu mà bạn cần biết:

Đưa ra quyết định hiệu quả

Khi nhiều người có quyền truy cập vào dữ liệu, điều này cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Dân chủ hoá dữ liệu tạo ra cơ hội biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh thực sự cho toàn bộ tổ chức. Bên cạnh đó, các bên liên quan còn có khả năng khám phá dữ liệu thay vì chỉ nhìn vào dữ liệu để có được thứ họ cần.

Nâng cao chất lượng công việc

Dân chủ hoá dữ liệu cho phép các nhà phân tích nâng cao hiệu suất công việc bằng cách giải quyết các yêu cầu của khách hàng trong danh sách đợi đồng loạt nhanh chóng, thay vì phải trả lời từng câu có khả năng trùng lặp cao. Từ đó, họ có nhiều thời gian để dành cho những dự án, chiến lược khác.

Điều chỉnh chỉ số ROI

Việc toàn bộ tổ chức có quyền truy cập vào dữ liệu để đưa ra những quyết định phù hợp thì càng có nhiều thời gian dành cho công việc phân tích hơn, điều này cũng đồng nghĩa với việc kho dữ liệu của bạn sẽ có chỉ số ROI (tỷ suất hoàn vốn) cao hơn bình thường.

Xem thêm các bài viết khác:

• Hướng dẫn lộ trình học Data Analysis cho người bắt đầu từ số 0.
• Cohort Analysis là gì? Cách phân tích Cohort bằng Google Analytics.
• ROAS là gì? Bật mí 5 cách tối ưu ROAS hiệu quả.
• Ad Hoc Analysis là gì? 5 ứng dụng nổi bật trong thực tế.

Hạn chế của dân chủ hoá dữ liệu

Bên cạnh những lợi ích nổi bật mà dân chủ hoá dữ liệu mang lại, một số doanh nghiệp và tổ chức vẫn lo ngại rằng các nhân viên không có chuyên môn phân tích dữ liệu sẽ đưa ra quyết định sai. Thêm vào đó, càng nhiều người có quyền truy cập vào dữ liệu thì tính bảo mật dữ liệu càng có rủi ro lớn hơn, đồng thời nó cũng là thách thức đối với việc duy trì sự toàn vẹn của dữ liệu.

Trong những năm gần đây, dù cho một số dữ liệu tồn tại trong silo (có rào cản về truy cập) đã có sự cải thiện, nhưng thực tế vẫn có thể làm cho những nhân viên ở các bộ phận khác gặp khó khăn trong việc truy cập và xem dữ liệu.

Cuối cùng, một mối quan tâm về dân chủ hoá dữ liệu mà nhiều doanh nghiệp, tổ chức lo ngại là sự trùng lặp giữa các nhóm khác nhau có thể gây ra sự tốn kém hơn so với một nhóm phân tích tập trung.

Xem thêm về các loại data khác:

• Data set là gì? Cấu trúc của dataset bao gồm những gì?
• Cách làm sạch dữ liệu (data cleaning) như thế nào?
• Data Warehouse là gì? Đặc tính của kho dữ liệu.

Các bước dân chủ hoá dữ liệu

Thực hiện dân chủ hoá dữ liệu đồng nghĩa với việc cung cấp dữ liệu đáng tin cậy cho đúng người. Dưới đây là 4 bước dân chủ hoá dữ liệu hiệu quả bạn có thể tham khảo thực hiện theo:

Bước 1: Tập trung dữ liệu vào công cụ BI

Đầu tiên, các nhà phân tích và nhóm kinh doanh cần phải có quyền truy cập vào dữ liệu họ cần từ cùng một nguồn để giảm thiểu tính không nhất quán và chuyển đổi công cụ, điều này giúp họ nhận thấy rõ hơn sức mạnh của dân chủ hoá dữ liệu.

Bước 2: Thiết lập các phương pháp quản trị dữ liệu

Dữ liệu chỉ thật sự hữu ích khi nó chính xác, nhất quán và có thể khám phá được. Do đó, quản trị dữ liệu tốt sẽ giúp ích rất nhiều trong việc bảo đảm các dữ liệu trở nên đáng tin cậy và được đồng bộ trong tất cả các nhóm.

Bước 3: Phân phối dữ liệu

Ở bước này, các nhà phân tích đã có thể sở hữu, tạo ra và duy trì một trung tâm dữ liệu, điều này cho phép các nhóm kinh doanh được làm việc với dữ liệu đã xác thực, đồng thời các nhà phân tích cũng có thể chia sẻ các chỉ dẫn của họ đến mọi người một cách dễ dàng hơn.

Bước 4: Nâng cao sự am hiểu dữ liệu cho các bên liên quan

Mục đích cuối cùng của quá trình dân chủ hoá dữ liệu là giúp mọi người trong tổ chức hiểu rõ dữ liệu mà họ cần và duy trì tốt các báo cáo. Để đạt được việc này, các nhà phân tích dữ liệu trong tổ chức cần truyền đạt các kiến thức cơ bản để có thể giúp mở rộng quy mô người hiểu biết dữ liệu.