CÁCH KHẮC PHỤC TÌNH TRẠNG PHÂN MẢNH DỮ LIỆU VÀ CHUẨN HÓA QUY TRÌNH

Phân mảnh dữ liệu là vấn đề phổ biến trong các doanh nghiệp SMEs, khi dữ liệu bị phân tán và không đồng bộ giữa các hệ thống và bộ phận. Điều này làm cho việc truy cập, quản lý và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả công việc và khả năng ra quyết định. Bài viết dưới đây, AI First sẽ chia sẻ tới bạn đọc các giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu, giúp doanh nghiệp SMEs nâng cao năng suất và cải thiện khả năng cạnh tranh.

1. Phân mảnh dữ liệu là gì?

Phân mảnh dữ liệu là hiện tượng khi dữ liệu trong một hệ thống không được lưu trữ hoặc tổ chức một cách đồng nhất và liên kết chặt chẽ. Dữ liệu có thể bị phân tán và nằm rải rác trên nhiều hệ thống, phần mềm, cơ sở dữ liệu khác nhau, hoặc các thiết bị lưu trữ khác nhau, khiến cho việc truy cập, quản lý và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn và mất thời gian.

2. Các kiểu phân mảnh dữ liệu thường gặp

Phân mảnh dữ liệu có thể xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, và mỗi loại đều có những ảnh hưởng nghiêm trọng đối với hiệu suất và hoạt động của doanh nghiệp. Dưới đây là ba loại phân mảnh dữ liệu phổ biến mà doanh nghiệp thường gặp phải:

1 - Phân mảnh vật lý

Phân mảnh vật lý xảy ra khi dữ liệu bị phân tán trên nhiều ổ đĩa hoặc máy chủ khác nhau mà không được tổ chức một cách hợp lý. Khi dữ liệu không được lưu trữ liên tục trên các thiết bị lưu trữ, việc truy xuất và xử lý dữ liệu sẽ trở nên chậm và không hiệu quả.
Ví dụ: Một cơ sở dữ liệu lớn được chia thành các phần nhỏ và lưu trữ trên nhiều ổ đĩa khác nhau, khiến việc tìm kiếm và truy xuất dữ liệu trở nên mất thời gian.

2 - Phân mảnh Logic

Phân mảnh logic xảy ra khi dữ liệu không đồng nhất về cấu trúc hoặc định dạng. Mặc dù dữ liệu có thể được lưu trữ trong một hệ thống, nhưng không có sự liên kết hợp lý giữa các phần của dữ liệu, làm cho việc truy xuất và phân tích trở nên khó khăn.
Ví dụ: Dữ liệu khách hàng được lưu trữ trong các bảng khác nhau hoặc với các định dạng khác nhau mà không có sự đồng bộ hóa, dẫn đến khó khăn trong việc kết hợp và phân tích dữ liệu.

3 - Phân mảnh dữ liệu trên nhiều hệ thống

Phân mảnh dữ liệu trên nhiều hệ thống xảy ra khi dữ liệu không chỉ bị phân tán trên một máy chủ mà còn nằm rải rác trên nhiều hệ thống hoặc nền tảng khác nhau (ví dụ: các hệ thống CRM, ERP, hoặc nền tảng đám mây).
Ví dụ: Dữ liệu khách hàng được lưu trữ trên các hệ thống CRM, ERP và các công cụ marketing khác nhau mà không được đồng bộ hóa, gây khó khăn trong việc truy xuất và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn.

3. Nguyên nhân dẫn đến tình trạng phân mảnh dữ liệu

Phân mảnh dữ liệu trong doanh nghiệp có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân khác nhau, từ việc thiếu sự quản lý có hệ thống đến việc sử dụng các công nghệ không đồng bộ. Dưới đây là những nguyên nhân chính khiến tình trạng phân mảnh dữ liệu ngày càng trở nên phổ biến trong các doanh nghiệp:

• Thiếu chiến lược quản lý dữ liệu rõ ràng: Nhiều chủ doanh nghiệp SMEs không xây dựng được một chiến lược dữ liệu rõ ràng ngay từ đầu. Hệ quả là, dữ liệu từ các bộ phận khác nhau (marketing, sales, sản xuất) thường được lưu trữ ở các hệ thống riêng biệt, không liên kết với nhau. 
• Sử dụng nhiều phần mềm và hệ thống không đồng bộ: Doanh nghiệp thường sử dụng nhiều phần mềm khác nhau cho các bộ phận khác nhau (CRM, ERP, Marketing, v.v.), nhưng các hệ thống này không được tích hợp với nhau. Kết quả là dữ liệu không được đồng bộ hóa, dẫn đến tình trạng phân tán và khó quản lý.
• Quy trình lưu trữ dữ liệu không chuẩn hóa: Việc không có quy trình lưu trữ dữ liệu chuẩn xác sẽ khiến cho dữ liệu không được tổ chức và phân loại hợp lý. Dữ liệu có thể bị lưu trữ ở nhiều vị trí khác nhau mà không có sự liên kết chặt chẽ, làm cho việc truy cập và xử lý trở nên phức tạp.
• Thiếu công cụ và công nghệ hỗ trợ: Việc không sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu hiện đại như hệ thống ERP, CRM hoặc công cụ phân tích dữ liệu giúp đồng bộ hóa và tối ưu hóa quy trình quản lý dữ liệu có thể khiến doanh nghiệp phải đối mặt với phân mảnh dữ liệu. Các công nghệ này giúp dữ liệu được lưu trữ và truy xuất một cách hợp lý.
• Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn không đồng nhất: Khi dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ, từ các chiến dịch marketing, các kênh bán hàng, các phần mềm khác nhau), mà không có sự chuẩn hóa hoặc tích hợp, nó sẽ dễ dàng bị phân tán và không đồng nhất, làm giảm chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu.
• Thiếu sự đào tạo và nhận thức về quản lý dữ liệu: Do thiếu đào tạo và thiếu công cụ hỗ trợ, đội ngũ nhân viên trong các doanh nghiệp thường không có thói quen lưu trữ, phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Dữ liệu bị phân tán, không đồng bộ và thiếu chuẩn hóa.

3. Lợi ích của việc giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu

Khi dữ liệu được tổ chức và đồng bộ một cách khoa học, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình, nâng cao chất lượng ra quyết định và cải thiện khả năng cạnh tranh. Dưới đây là những lợi ích chính mà doanh nghiệp có thể đạt được khi khắc phục tình trạng phân mảnh dữ liệu:

• Tăng hiệu quả công việc: Khi dữ liệu được đồng bộ và tổ chức hợp lý, nhân viên có thể truy cập nhanh chóng và dễ dàng vào thông tin cần thiết, từ đó giảm thiểu thời gian tìm kiếm và xử lý dữ liệu. Quá trình làm việc trở nên mượt mà hơn, giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng, từ đó nâng cao năng suất công việc.
• Cải thiện ra quyết định kinh doanh: Khi thông tin được tổ chức chặt chẽ và cập nhật liên tục, các nhà quản lý có thể dựa vào đó để phân tích, dự đoán xu hướng và xây dựng kế hoạch phát triển hiệu quả hơn.
• Giảm chi phí vận hành: Giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu giúp doanh nghiệp giảm sự phụ thuộc vào nhiều công cụ và phần mềm không đồng bộ, từ đó giảm chi phí phần mềm và nhân sự. Các quy trình làm việc được tối ưu hóa, giúp tiết kiệm chi phí xử lý dữ liệu và hạn chế sự phát sinh chi phí không cần thiết.
• Tạo cơ hội ứng dụng AI và công nghệ mới: Dữ liệu đồng bộ là điều kiện cần thiết để triển khai AI và các công nghệ tự động hóa. Việc này giúp tối ưu hóa quy trình, dự đoán nhu cầu khách hàng và cải thiện hiệu quả kinh doanh.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Khi dữ liệu khách hàng được đồng bộ và phân tích một cách chính xác, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Từ đó mở ra cơ hội để doanh nghiệp triển khai các chiến dịch marketing cá nhân hóa, cải thiện dịch vụ khách hàng và xây dựng mối quan hệ lâu dài.

4. Giải pháp khắc phục phân mảnh dữ liệu cho doanh nghiệp SMEs

Khi doanh nghiệp SMEs đối mặt với tình trạng phân mảnh dữ liệu, việc áp dụng các giải pháp khắc phục là vô cùng cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc và phát triển bền vững. Dưới đây là những giải pháp giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề này, từ việc triển khai công cụ phần mềm cho đến cải thiện quy trình quản lý dữ liệu.

4.1. Sử Dụng Data Lakes và Data Warehouses

Để giảm thiểu tình trạng dữ liệu bị phân tán ở nhiều nơi khác nhau, doanh nghiệp có thể sử dụng các kho dữ liệu tập trung như data lakes và data warehouses. Data lakes lưu trữ dữ liệu thô, trong khi data warehouses lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

• Data lakes giúp lưu trữ dữ liệu thô: Dữ liệu chưa qua xử lý có thể được lưu trữ trong data lakes, giúp doanh nghiệp có thể xử lý và phân tích dữ liệu sau này để tìm ra các thông tin quan trọng.
• Data warehouses lưu trữ dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu đã được tổ chức và chuẩn hóa có thể được lưu trữ trong data warehouses, nơi doanh nghiệp có thể thực hiện phân tích nhanh chóng và dễ dàng.
• Hỗ trợ phân tích dữ liệu toàn diện: Việc sử dụng cả hai kho dữ liệu này giúp doanh nghiệp có thể khai thác tất cả các loại dữ liệu, từ thô đến có cấu trúc, và tiến hành phân tích toàn diện.

4.2. Áp dụng phần mềm quản lý dữ liệu tích hợp

Doanh nghiệp SMEs cần sử dụng các phần mềm quản lý dữ liệu đồng bộ, như CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) và ERP (Quản lý nguồn lực doanh nghiệp), để tập trung dữ liệu vào một hệ thống duy nhất. Điều này giúp đảm bảo dữ liệu được lưu trữ một cách có tổ chức và dễ dàng truy cập.

• Sử dụng hệ thống CDP và CRM: Các phần mềm này giúp quản lý thông tin khách hàng và các nguồn lực trong doanh nghiệp một cách đồng bộ, tránh tình trạng dữ liệu phân tán.
• Tích hợp các công cụ khác nhau: Việc tích hợp các hệ thống như marketing, bán hàng và kế toán vào một nền tảng duy nhất giúp dữ liệu luôn đồng bộ và cập nhật kịp thời.
• Cải thiện khả năng theo dõi và báo cáo: Các công cụ này giúp doanh nghiệp theo dõi tiến độ công việc và báo cáo hiệu quả trong thời gian thực, từ đó nâng cao khả năng ra quyết định.
• Tăng tính nhất quán trong quản lý dữ liệu: Các phần mềm tích hợp giúp duy trì tính nhất quán của dữ liệu, đảm bảo thông tin không bị mất mát hay sai lệch qua các hệ thống khác nhau.

4.3. Sử dụng nền tảng đám mây cho lưu trữ dữ liệu

Sử dụng đám mây để lưu trữ dữ liệu giúp doanh nghiệp SMEs giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu bằng cách cho phép lưu trữ dữ liệu ở một vị trí trung tâm, dễ dàng truy cập từ bất kỳ đâu và trên mọi thiết bị.

• Lưu trữ dữ liệu trên nền tảng đám mây: Dữ liệu sẽ không bị phân tán mà được tập trung trên một nền tảng trực tuyến, dễ dàng đồng bộ và bảo mật.
• Tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Các dịch vụ đám mây giúp doanh nghiệp dễ dàng mở rộng dung lượng lưu trữ khi cần thiết mà không cần phải lo lắng về việc quản lý hạ tầng phức tạp.
• Tiết kiệm chi phí: Việc sử dụng đám mây giúp giảm chi phí đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng và tăng cường tính hiệu quả trong quản lý dữ liệu.
• Dễ dàng tích hợp với các công cụ khác: Các nền tảng đám mây cung cấp tính năng tích hợp sẵn với nhiều công cụ và phần mềm, giúp doanh nghiệp dễ dàng kết nối và sử dụng dữ liệu trong các quy trình khác nhau.

4.4. Chuẩn hóa quy trình lưu trữ và xử lý dữ liệu

Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu, doanh nghiệp cần thiết lập các quy trình lưu trữ và xử lý dữ liệu chuẩn hóa. Điều này giúp đảm bảo dữ liệu luôn được lưu trữ theo một cách thức hợp lý và dễ dàng truy xuất.

• Xây dựng quy trình lưu trữ chuẩn: Các doanh nghiệp cần xác định rõ cách thức lưu trữ dữ liệu, bao gồm các chuẩn định dạng và phân loại dữ liệu.
• Đảm bảo sự đồng bộ giữa các bộ phận: Các bộ phận trong doanh nghiệp cần sử dụng chung một quy trình lưu trữ dữ liệu để tránh tình trạng phân tán và mâu thuẫn dữ liệu.
• Đào tạo nhân viên về quy trình dữ liệu: Đào tạo đội ngũ nhân viên trong việc sử dụng và tuân thủ các quy trình lưu trữ dữ liệu chuẩn giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính hiệu quả.

4.5. Đảm bảo tính liên kết và đồng bộ hóa dữ liệu

Để giải quyết tình trạng phân mảnh dữ liệu, doanh nghiệp cần áp dụng các giải pháp công nghệ giúp đảm bảo tính liên kết và đồng bộ hóa giữa các hệ thống dữ liệu khác nhau.

• Sử dụng công cụ đồng bộ hóa dữ liệu: Các công cụ như phần mềm tích hợp và API giúp liên kết các hệ thống dữ liệu khác nhau, đảm bảo thông tin luôn được cập nhật và chính xác.
• Kiểm soát dữ liệu trong thời gian thực: Doanh nghiệp cần triển khai các công cụ giám sát để đảm bảo dữ liệu luôn được đồng bộ và không bị phân tán.
• Cải thiện khả năng chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận: Các hệ thống liên kết giúp các bộ phận trong doanh nghiệp dễ dàng chia sẻ thông tin và phối hợp hiệu quả hơn.

4.6. Đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ quy định

Một trong những yếu tố quan trọng khi giải quyết phân mảnh dữ liệu là bảo vệ dữ liệu khỏi các rủi ro bảo mật và đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý. Doanh nghiệp cần triển khai các biện pháp bảo mật và quy trình để bảo vệ dữ liệu một cách an toàn.

• Áp dụng các biện pháp bảo mật chặt chẽ: Cần sử dụng mã hóa, xác thực đa yếu tố và các biện pháp bảo mật khác để bảo vệ dữ liệu khỏi rủi ro xâm nhập.
• Tuân thủ các quy định pháp lý: Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng các dữ liệu được lưu trữ và xử lý phù hợp với các quy định về bảo mật và quyền riêng tư, như GDPR hoặc các quy định địa phương.
• Cập nhật thường xuyên các chính sách bảo mật: Các chính sách bảo mật cần được cập nhật và điều chỉnh thường xuyên để đối phó với các mối đe dọa bảo mật mới.

4.7. Xây dựng quy trình quản trị dữ liệu

Để đảm bảo dữ liệu được quản lý đúng cách và bảo vệ khỏi rủi ro, doanh nghiệp cần thiết lập các chính sách quản trị dữ liệu rõ ràng. Các chính sách này sẽ giúp định hướng cách thức dữ liệu được lưu trữ, sử dụng và bảo vệ trong suốt vòng đời.

• Định nghĩa chính sách truy cập và bảo mật dữ liệu: Các doanh nghiệp cần xác định rõ ai có quyền truy cập vào dữ liệu và làm thế nào để bảo vệ dữ liệu khỏi các mối đe dọa.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Chính sách cũng cần quy định cách duy trì chất lượng dữ liệu, từ việc xác định chuẩn mực đến việc giám sát và kiểm tra chất lượng thường xuyên.
• Quản lý vòng đời dữ liệu: Các quy trình quản lý vòng đời dữ liệu giúp đảm bảo dữ liệu được lưu trữ đúng nơi, cập nhật kịp thời và bảo vệ an toàn.

4.8. Khuyến khích sự hợp tác và giao tiếp

Giải quyết phân mảnh dữ liệu không chỉ là trách nhiệm của bộ phận IT mà cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận khác nhau trong doanh nghiệp. Việc khuyến khích giao tiếp giữa các bộ phận giúp giảm thiểu tình trạng dữ liệu phân tán và tăng cường sự đồng bộ.

• Xây dựng các quy chuẩn và quy tắc dữ liệu chung: Các bộ phận cần thống nhất về cách thức lưu trữ, định dạng và sử dụng dữ liệu.
• Thúc đẩy giao tiếp giữa các bộ phận IT và kinh doanh: Việc hợp tác giữa IT và các bộ phận kinh doanh giúp dữ liệu được tổ chức và sử dụng hiệu quả hơn.
• Triển khai quy trình chuẩn hóa dữ liệu trong toàn doanh nghiệp: Đảm bảo tất cả các bộ phận đều áp dụng các quy chuẩn chung trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu.

5. Lộ trình đào tạo và tăng cường nhận thức về quản lý dữ liệu cho nhân viên

Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu và nâng cao hiệu quả quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp SMEs, việc nâng cao nhận thức về quản lý dữ liệu cho nhân viên là rất quan trọng. Khi nhân viên hiểu và nhận thức rõ tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu, họ sẽ có thói quen lưu trữ, xử lý và chia sẻ dữ liệu đúng cách. 

Dưới đây là lộ trình đào tạo chi tiết để giúp doanh nghiệp SMEs xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả.

5.1. Xác định nhu cầu đào tạo dữ liệu

Đầu tiên, doanh nghiệp cần đánh giá các khoảng trống trong khả năng quản lý dữ liệu của nhân viên. Điều này bao gồm việc xem xét các quy trình hiện tại, các kỹ năng cần thiết và mức độ hiểu biết của nhân viên về dữ liệu.

• Đánh giá năng lực hiện tại: Xác định mức độ hiểu biết về quản lý dữ liệu của các bộ phận và nhân viên, từ đó thiết kế chương trình đào tạo phù hợp.
• Xác định các yêu cầu dữ liệu: Hiểu rõ nhu cầu dữ liệu trong các bộ phận để cung cấp kiến thức cụ thể về cách thức sử dụng và xử lý dữ liệu trong công việc hàng ngày.
• Phân loại đối tượng đào tạo: Các bộ phận khác nhau có thể cần các khóa đào tạo khác nhau, từ nhân viên vận hành đến quản lý cấp cao, để đảm bảo sự đồng bộ trong cách thức quản lý và sử dụng dữ liệu.

5.2. Cung cấp đào tạo về các công cụ quản lý dữ liệu

Một phần quan trọng của lộ trình đào tạo là trang bị cho nhân viên các công cụ quản lý dữ liệu hiện đại như CRM, ERP, phần mềm phân tích dữ liệu và các công cụ đám mây. Nhân viên cần hiểu cách sử dụng các công cụ này để tối ưu hóa quá trình xử lý và truy xuất dữ liệu.

• Đào tạo về các phần mềm quản lý dữ liệu: Tổ chức các khóa học cụ thể về cách sử dụng hệ thống CRM, ERP và các công cụ quản lý dữ liệu khác để đảm bảo dữ liệu được lưu trữ và truy xuất chính xác.
• Hướng dẫn về phân tích dữ liệu: Đào tạo nhân viên cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin quan trọng và đưa ra quyết định sáng suốt.
• Khuyến khích sử dụng công cụ đám mây: Giới thiệu cho nhân viên cách sử dụng nền tảng đám mây để lưu trữ và chia sẻ dữ liệu một cách hiệu quả và bảo mật.

5.3. Đào tạo về quy trình quản lý dữ liệu

Đào tạo nhân viên về các quy trình lưu trữ, xử lý và bảo mật dữ liệu là yếu tố quan trọng để duy trì chất lượng và tính chính xác của dữ liệu trong toàn bộ tổ chức. Quy trình chuẩn sẽ giúp giảm thiểu sai sót và tạo ra sự đồng bộ trong cách thức sử dụng và bảo vệ dữ liệu.

• Xây dựng quy trình lưu trữ dữ liệu chuẩn: Doanh nghiệp cần hướng dẫn nhân viên về các phương pháp lưu trữ dữ liệu đúng chuẩn, bao gồm các yêu cầu về định dạng, phân loại và lưu trữ theo các hệ thống dữ liệu có sẵn.
• Đào tạo về bảo mật dữ liệu: Nhân viên cần được đào tạo về các nguyên tắc bảo mật cơ bản, như mã hóa dữ liệu, xác thực đa yếu tố và cách đảm bảo quyền riêng tư trong quá trình lưu trữ và xử lý dữ liệu.
• Giới thiệu về quản lý vòng đời dữ liệu: Đào tạo nhân viên về quy trình từ khi dữ liệu được tạo ra, lưu trữ, sử dụng, đến khi nó được tiêu hủy hoặc chuyển sang lưu trữ dài hạn, giúp đảm bảo dữ liệu luôn được quản lý đúng cách trong suốt vòng đời của nó.
• Cải thiện khả năng xử lý và chia sẻ dữ liệu: Doanh nghiệp cần xây dựng quy trình giúp nhân viên dễ dàng chia sẻ dữ liệu và làm việc với dữ liệu của nhau, đồng thời đảm bảo sự đồng bộ và nhất quán.

5.4. Tạo ra môi trường hợp tác và chia sẻ kiến thức

Khuyến khích sự hợp tác giữa các bộ phận và chia sẻ kiến thức về quản lý dữ liệu sẽ giúp tạo ra một hệ thống dữ liệu thống nhất và dễ dàng truy cập. Một môi trường hợp tác giúp nhân viên học hỏi và áp dụng những phương pháp tốt nhất trong việc quản lý dữ liệu.

• Khuyến khích trao đổi và học hỏi: Tổ chức các buổi chia sẻ kiến thức, các nhóm thảo luận hoặc hội thảo về quản lý dữ liệu giữa các bộ phận khác nhau trong doanh nghiệp.
• Phát triển các tiêu chuẩn dữ liệu chung: Xây dựng các quy chuẩn dữ liệu chung, bao gồm định dạng, tên gọi và quy trình xử lý dữ liệu, để tất cả các bộ phận đều đồng bộ trong cách thức quản lý dữ liệu.
• Thúc đẩy việc áp dụng các quy trình chuẩn: Khuyến khích nhân viên tuân thủ các quy trình chuẩn khi lưu trữ, xử lý và chia sẻ dữ liệu, giúp giảm thiểu tình trạng dữ liệu phân tán và mất tính đồng bộ.

5.5. Đánh giá và cập nhật quy trình đào tạo

Sau khi chương trình đào tạo được triển khai, doanh nghiệp cần thường xuyên đánh giá hiệu quả và cập nhật chương trình để đảm bảo nhân viên luôn được trang bị kiến thức mới nhất về quản lý dữ liệu. Điều này giúp duy trì và nâng cao năng lực quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp.

• Đánh giá hiệu quả đào tạo: Sử dụng các bài kiểm tra, khảo sát và phản hồi từ nhân viên để đánh giá mức độ hiểu biết và khả năng áp dụng kiến thức vào thực tế.
• Cập nhật kiến thức và công nghệ mới: Đảm bảo chương trình đào tạo được cập nhật thường xuyên với các công nghệ và phương pháp quản lý dữ liệu mới nhất.
• Tạo cơ hội đào tạo liên tục: Khuyến khích nhân viên tham gia các khóa đào tạo bổ sung hoặc các hội thảo chuyên môn để nâng cao kỹ năng và hiểu biết về dữ liệu.

Bài viết trên AI First đã chỉ ra các nguyên nhân phân mảnh dữ liệu trong doanh nghiệp SMEs, đồng thời đề xuất các giải pháp quản lý dữ liệu hiệu quả. Bằng cách áp dụng các giải pháp như sử dụng data lakes, phần mềm quản lý dữ liệu tích hợp, nền tảng đám mây và các công cụ bảo mật, doanh nghiệp không chỉ khắc phục được vấn đề phân tán dữ liệu mà còn tạo ra nền tảng vững chắc để phát triển bền vững.