8 CÁCH NÂNG CAO KỸ NĂNG DATA LITERACY CHO LÃNH ĐẠO VÀ DOANH NGHIỆP

Trong kỷ nguyên số, khi công việc ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu, việc nâng cao data literacy không chỉ giúp lãnh đạo và nhân viên ra quyết định chính xác hơn mà còn giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh. Trong bài viết này, AI First sẽ giúp doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo phát triển kỹ năng dữ liệu, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu suất công việc, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững trong tương lai.

1. Data Literacy (Kiến thức dữ liệu) là gì?

Data Literacy (Kiến thức dữ liệu) là khả năng hiểu, phân tích, và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả trong các quyết định và công việc hàng ngày. Việc này bao gồm việc có thể đọc, giải thích và truyền đạt thông tin từ dữ liệu, cũng như hiểu rõ các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu cơ bản. 

Kiến thức dữ liệu không chỉ dành cho các chuyên gia phân tích mà còn cần thiết cho mọi cá nhân trong tổ chức để đưa ra quyết định chính xác, tối ưu hóa quy trình và giải quyết các vấn đề dựa trên thông tin từ dữ liệu.

2. Tầm quan trọng của Data Literacy đối với quản lý và lãnh đạo

Data Literacy (Kiến thức dữ liệu) ngày càng trở thành một yếu tố quan trọng đối với các nhà quản lý và lãnh đạo trong mọi tổ chức. Khi các quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính, doanh nghiệp có thể cải thiện quy trình, tối ưu hóa chiến lược và đạt được kết quả vượt trội.

• Ra quyết định thông minh hơn: Kiến thức dữ liệu giúp các nhà quản lý và lãnh đạo đưa ra quyết định chính xác và dựa trên những phân tích rõ ràng. Thay vì dựa vào trực giác hay phỏng đoán, việc sử dụng dữ liệu giúp đưa ra những quyết định sáng suốt, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa chiến lược dài hạn.
• Tăng cường khả năng cạnh tranh: Khi các nhà lãnh đạo có khả năng hiểu và sử dụng dữ liệu, họ có thể đưa ra các chiến lược marketing, sản phẩm và dịch vụ phù hợp, đồng thời nắm bắt các cơ hội và xu hướng thị trường nhanh chóng. Điều này giúp tổ chức duy trì vị thế cạnh tranh vững mạnh.
• Quản lý rủi ro tốt hơn: Kiến thức dữ liệu giúp lãnh đạo nhận diện và đánh giá rủi ro ngay từ sớm. Bằng cách phân tích các chỉ số và xu hướng, họ có thể phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa trước khi tình huống trở nên nghiêm trọng.
• Tối ưu hóa hiệu quả hoạt động: Data Literacy cho phép các nhà quản lý theo dõi và phân tích hiệu quả hoạt động của từng bộ phận trong doanh nghiệp. Điều này giúp cải tiến quy trình, tối ưu hóa tài nguyên và giảm thiểu lãng phí.
• Khả năng quản lý và tối ưu hóa tài nguyên: Lãnh đạo với kiến thức dữ liệu có thể tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, từ nhân lực đến ngân sách. Bằng cách phân tích các chỉ số hoạt động, họ có thể đảm bảo tài nguyên được phân bổ hợp lý và mang lại hiệu quả tối ưu.

3. Các kiến thức dữ liệu các nhà lãnh đạo cần phát triển

Để lãnh đạo hiệu quả trong thời đại số, các nhà lãnh đạo cần phát triển các kỹ năng và kiến thức liên quan đến dữ liệu. Những kiến thức này không chỉ giúp họ hiểu và phân tích dữ liệu mà còn giúp ra quyết định chiến lược thông minh hơn. 

Dưới đây là những kiến thức dữ liệu quan trọng mà các nhà lãnh đạo cần nắm vững:

• Đọc dữ liệu 
• Viết và phân tích dữ liệu
• Giao tiếp với dữ liệu
• Suy luận dựa trên dữ liệu
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu

3.1. Đọc dữ liệu

Đọc dữ liệu là khả năng hiểu và giải thích các dạng dữ liệu khác nhau, từ bảng số liệu, biểu đồ đến các báo cáo phức tạp. Đây là kỹ năng cơ bản giúp các nhà lãnh đạo nắm bắt được thông tin quan trọng và phục vụ cho quá trình ra quyết định.

• Hiểu các chỉ số quan trọng: Khả năng nhận diện và hiểu các chỉ số chính trong báo cáo dữ liệu.
• Giải thích số liệu: Phân tích các biểu đồ, đồ thị và báo cáo để rút ra kết luận chính xác.
• Đọc dữ liệu từ nhiều nguồn: Tập hợp và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau để có cái nhìn toàn diện.

3.2. Viết và phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là quá trình tìm kiếm thông tin có giá trị từ các tập dữ liệu lớn, giúp các nhà lãnh đạo đưa ra các chiến lược hiệu quả. Viết dữ liệu là khả năng ghi chép, tổ chức và truyền đạt kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.

• Phân tích dữ liệu sâu: Áp dụng các phương pháp phân tích thống kê và toán học để hiểu sâu về dữ liệu.
• Viết báo cáo phân tích: Biết cách truyền đạt kết quả phân tích dữ liệu dưới dạng báo cáo dễ hiểu cho các bên liên quan.
• Tạo ra các biểu đồ trực quan: Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để trình bày kết quả phân tích một cách sinh động.

3.3. Giao tiếp với dữ liệu

Khả năng giao tiếp với dữ liệu là việc kết nối các con số, thông tin và xu hướng dữ liệu với các mục tiêu và chiến lược kinh doanh. Điều này giúp các nhà lãnh đạo truyền đạt thông tin quan trọng một cách hiệu quả và dễ hiểu cho các nhóm và đối tác.

• Trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu: Biết cách sử dụng ngôn ngữ đơn giản để truyền đạt thông tin phức tạp.
• Trình bày dữ liệu trực quan: Sử dụng biểu đồ, bảng và đồ thị để làm rõ các thông tin quan trọng.
• Giao tiếp kết quả dữ liệu với các nhóm: Chuyển tải thông tin từ dữ liệu đến các bộ phận khác nhau để cùng triển khai chiến lược.

3.4. Suy luận dựa trên dữ liệu

Kỹ năng suy luận dựa trên dữ liệu giúp các nhà lãnh đạo đưa ra các kết luận có cơ sở từ các thông tin và mô hình dữ liệu hiện có. Đây là bước quan trọng để xác định nguyên nhân và kết quả trong các vấn đề kinh doanh.

• Phân tích nguyên nhân và kết quả: Xác định mối quan hệ giữa các yếu tố trong dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác.
• Xác định xu hướng và mẫu dữ liệu: Nhận diện các xu hướng dài hạn và mẫu dữ liệu giúp đưa ra quyết định chiến lược.
• Lý giải dữ liệu với các giả thuyết: Sử dụng dữ liệu để kiểm tra và xác minh các giả thuyết kinh doanh.

3.5. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Ra quyết định dựa trên dữ liệu là khả năng sử dụng các thông tin từ dữ liệu phân tích để đưa ra quyết định chiến lược. Đây là kỹ năng quan trọng nhất giúp các nhà lãnh đạo định hướng đúng đắn cho doanh nghiệp.

• Quyết định dựa trên phân tích dữ liệu: Dựa vào kết quả phân tích để đưa ra các lựa chọn chiến lược.
• Dự báo và lập kế hoạch: Sử dụng dữ liệu để dự đoán các xu hướng và lập kế hoạch cho tương lai.
• Đo lường và tối ưu hóa quyết định: Theo dõi kết quả và điều chỉnh các quyết định khi cần thiết để đạt được hiệu quả tối ưu.

4. 8 cách nâng cao Data literacy cho lãnh đạo và toàn doanh nghiệp

Data Literacy (Kiến thức dữ liệu) là yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả quyết định trong doanh nghiệp. Để phát triển và nâng cao kỹ năng này cho lãnh đạo và toàn bộ nhân viên, doanh nghiệp cần thực hiện các phương pháp và chiến lược phù hợp. 

Dưới đây là 8 cách giúp nâng cao Data Literacy cho lãnh đạo và toàn doanh nghiệp: 

1. Tạo thói quen tiếp cận dữ liệu thường xuyên
2. Khuyến khích văn hoá dữ liệu trong doanh nghiệp
3. Nâng cao từ những tình huống thực tế
4. Thực hành giao tiếp dữ liệu và trực quan hoá dữ liệu
5. Cải thiện khả năng tìm kiếm và phân tích dữ liệu
6. Học hỏi từ các chuyên gia
7. Khuyến khích văn hóa tò mò và khiêm tốn
8. Tập trung vào kết quả mong muốn

1 - Tạo thói quen tiếp cận dữ liệu thường xuyên

Để nâng cao Data Literacy, lãnh đạo và nhân viên cần xây dựng thói quen tiếp cận và làm việc với dữ liệu mỗi ngày. Việc này giúp họ không chỉ quen với các công cụ phân tích mà còn tạo sự nhạy bén trong việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định.

• Khuyến khích sử dụng dữ liệu trong công việc hàng ngày: Tạo môi trường làm việc nơi dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ các quyết định chiến lược và thao tác công việc.
• Thiết lập các thói quen liên quan đến dữ liệu: Đưa ra các quy trình cụ thể để nhân viên thường xuyên tiếp cận và sử dụng dữ liệu.

2 - Khuyến khích văn hoá dữ liệu trong doanh nghiệp

Một trong những yếu tố quan trọng để phát triển Data Literacy là tạo ra một văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp (Data driven culture). Các lãnh đạo cần khuyến khích nhân viên xem dữ liệu như một công cụ quan trọng để ra quyết định và cải thiện công việc.

• Thúc đẩy tư duy dữ liệu trong mọi phòng ban: Khuyến khích mọi người trong công ty sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định và tìm ra giải pháp cho vấn đề.
• Cung cấp các công cụ và tài nguyên học tập: Đảm bảo nhân viên có đủ công cụ và tài nguyên để làm việc với dữ liệu dễ dàng hơn.

3 - Nâng cao từ những tình huống thực tế

Việc học từ các tình huống thực tế sẽ giúp các lãnh đạo và nhân viên hiểu rõ hơn về cách dữ liệu có thể áp dụng vào việc giải quyết vấn đề trong công việc.

• Áp dụng dữ liệu vào các tình huống thực tế: Sử dụng các dự án thực tế, chẳng hạn như phân tích doanh thu hay hành vi khách hàng, để cải thiện khả năng đọc và hiểu dữ liệu.
• Chia sẻ các bài học kinh nghiệm: Lãnh đạo có thể chia sẻ các tình huống thực tế mà họ đã đối mặt và cách dữ liệu giúp họ đưa ra quyết định chính xác hơn.

4 - Thực hành giao tiếp dữ liệu và trực quan hoá dữ liệu

Khả năng giao tiếp và trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu là một kỹ năng quan trọng. Việc thực hành giao tiếp dữ liệu và trực quan hoá thông tin giúp tăng cường khả năng chia sẻ và giải thích dữ liệu cho người khác.

• Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu: Dạy nhân viên cách sử dụng các công cụ như biểu đồ, đồ thị, và bảng phân tích để trình bày dữ liệu một cách sinh động.
• Giải thích dữ liệu một cách rõ ràng: Khuyến khích nhân viên giải thích dữ liệu bằng ngôn ngữ dễ hiểu để tất cả mọi người trong công ty đều có thể nắm bắt thông tin.

5 - Cải thiện khả năng tìm kiếm và phân tích dữ liệu

Một phần quan trọng của Data Literacy là khả năng tìm kiếm và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Điều này giúp lãnh đạo và nhân viên nhanh chóng nhận ra thông tin quan trọng và đưa ra quyết định đúng đắn.

• Đào tạo nhân viên về các công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu: Cung cấp các khóa học và tài nguyên để giúp nhân viên cải thiện kỹ năng sử dụng công cụ phân tích.
• Khuyến khích việc sử dụng các kỹ thuật phân tích cơ bản: Tạo cơ hội cho nhân viên thực hành phân tích dữ liệu bằng các công cụ dễ tiếp cận.

6 - Học hỏi từ các chuyên gia

Lãnh đạo và nhân viên nên học hỏi từ những chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu. Việc mời các chuyên gia, tổ chức các buổi hội thảo hoặc tham gia các khóa học giúp nâng cao trình độ Data Literacy cho toàn bộ đội ngũ.

• Tổ chức các buổi chia sẻ từ chuyên gia: Mời các chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu đến giảng dạy và chia sẻ kiến thức.
• Khuyến khích tham gia các khóa học online: Cung cấp các khóa học trực tuyến giúp nhân viên nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu.

7 - Khuyến khích văn hoá tò mò và khiêm tốn

Một văn hóa tò mò sẽ giúp nhân viên luôn tìm tòi và học hỏi về cách dữ liệu có thể hỗ trợ công việc của họ. Lãnh đạo nên khuyến khích nhân viên đặt câu hỏi và tìm kiếm thông tin liên quan đến dữ liệu.

• Khuyến khích tìm kiếm câu trả lời từ dữ liệu: Tạo một môi trường nơi nhân viên cảm thấy tự do và tò mò khi tiếp cận dữ liệu để giải quyết vấn đề.
• Tôn trọng sự khiêm tốn trong học hỏi: Khuyến khích lãnh đạo và nhân viên không ngừng học hỏi và cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu.

8 - Tập trung vào kết quả mong muốn

Cuối cùng, việc nâng cao Data Literacy sẽ hiệu quả hơn khi mọi người trong doanh nghiệp tập trung vào kết quả mong muốn từ việc sử dụng dữ liệu. Lãnh đạo cần giúp nhân viên hiểu rõ mục tiêu của việc sử dụng dữ liệu để có định hướng rõ ràng và đạt được kết quả tối ưu.

5. Những thách thức mà lãnh đạo gặp phải khi thiếu Data Literacy 

Data Literacy (Kiến thức dữ liệu) là yếu tố quan trọng giúp lãnh đạo đưa ra các quyết định chiến lược chính xác, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, khi thiếu Data Literacy, các nhà lãnh đạo sẽ gặp phải nhiều thách thức nghiêm trọng có thể ảnh hưởng đến sự phát triển của tổ chức.

• Thiếu kiến thức cơ bản về dữ liệu: Một trong những thách thức lớn nhất mà lãnh đạo gặp phải khi thiếu Data Literacy là việc thiếu kiến thức cơ bản về dữ liệu. Chính điều này có thể khiến họ khó khăn trong việc hiểu và giải thích các chỉ số quan trọng, từ đó dẫn đến quyết định không chính xác.
• Thiếu văn hoá dữ liệu trong tổ chức: Nếu lãnh đạo thiếu Data Literacy, họ khó có thể xây dựng và duy trì một văn hóa dữ liệu trong tổ chức, ảnh hưởng đến việc mọi người trong doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định.
• Sự phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu ngày càng trở nên phức tạp và đa dạng, và nếu lãnh đạo không có kiến thức về dữ liệu, họ có thể gặp khó khăn trong việc hiểu và quản lý khối lượng thông tin khổng lồ này.
• Thiếu công cụ và nguồn lực: Khi lãnh đạo không có kiến thức về dữ liệu, họ có thể không nhận thức được sự quan trọng của các công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu, khiến tổ chức thiếu các công cụ cần thiết để thu thập, phân tích và áp dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
• Khó khăn trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu: Thiếu Data Literacy khiến lãnh đạo khó có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, thay vào đó, họ có thể dựa vào trực giác hoặc các yếu tố không rõ ràng. Điều này có thể dẫn đến quyết định sai lầm hoặc thiếu hiệu quả.

6. Xu hướng của Data literacy trong tương lai

Data Literacy đang ngày càng trở thành một yếu tố quan trọng trong mọi lĩnh vực, đặc biệt khi dữ liệu ngày càng đóng vai trò trung tâm trong các quyết định kinh doanh. Dưới đây là những xu hướng chính của Data Literacy trong tương lai.

• AI thúc đẩy dữ liệu hoá toàn diện: Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), việc dữ liệu hoá toàn diện sẽ trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. AI sẽ giúp tự động thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu, tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu thông minh mà mọi doanh nghiệp có thể tiếp cận và sử dụng để tối ưu hóa chiến lược.
• Data Literacy sẽ trở thành kỹ năng thiết yếu: Trong tương lai, Data Literacy sẽ không còn là một kỹ năng bổ sung mà sẽ trở thành yêu cầu bắt buộc đối với mọi nhà lãnh đạo và nhân viên trong tổ chức. Việc hiểu và sử dụng dữ liệu sẽ là yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả công việc và thúc đẩy sự phát triển bền vững.
• Tích hợp Data Literacy vào mọi chức năng doanh nghiệp: Data Literacy sẽ không chỉ giới hạn trong bộ phận phân tích dữ liệu mà sẽ được tích hợp vào mọi chức năng của doanh nghiệp, từ marketing, bán hàng đến tài chính và nhân sự. Mọi phòng ban sẽ cần biết cách sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu quả công việc và tối ưu hóa quy trình.
• Báo cáo và diễn giải insight tự động: Với sự phát triển của các công cụ phân tích và trí tuệ nhân tạo, báo cáo và diễn giải các insights sẽ ngày càng trở nên tự động. Các công cụ sẽ tự động tạo ra các báo cáo chi tiết từ dữ liệu và cung cấp những insights quan trọng để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu trở thành tiêu chuẩn: Trong tương lai, ra quyết định dựa trên dữ liệu sẽ trở thành tiêu chuẩn trong mọi tổ chức. Các quyết định chiến lược và hành động của doanh nghiệp sẽ được hỗ trợ bởi dữ liệu, thay vì phụ thuộc vào cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân.

Khi dữ liệu trở thành tài sản quan trọng, việc nâng cao data literacy giúp các nhà lãnh đạo và nhân viên có khả năng phân tích và sử dụng dữ liệu để ra quyết định chính xác, tối ưu hóa chiến lược và cải thiện hiệu quả công việc. Qua bài viết trên, AI First mong rằng có thể giúp các doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo có thể phát triển các kỹ năng dữ liệu mạnh mẽ, khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu và tạo ra các chiến lược kinh doanh thông minh và hiệu quả.