CÁC BƯỚC XÂY DỰNG VĂN HÓA DATA FIRST THÀNH CÔNG CHO DOANH NGHIỆP

Mục lục [Ẩn]

Data First là chiến lược quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu, từ đó tạo ra những quyết định chính xác và mang lại hiệu quả kinh doanh cao. Trong bài viết này, cùng AI First khám phá các yếu tố cần thiết để triển khai thành công chiến lược Data First và làm thế nào công nghệ AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa dữ liệu.

1. Data first là gì?

Nền tảng Data First là một phương pháp tiếp cận trong quản lý và phân tích dữ liệu, trong đó dữ liệu được coi là tài sản cốt lõi, là nền tảng để xây dựng các chiến lược và quyết định kinh doanh. Trong mô hình này, các doanh nghiệp sẽ đặt trọng tâm vào việc thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu từ đầu, nhằm tối ưu hóa quy trình hoạt động và gia tăng giá trị kinh doanh.

Khi áp dụng Data First, doanh nghiệp sẽ ưu tiên việc tổ chức dữ liệu một cách khoa học và đồng bộ ngay từ ban đầu, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu thu thập từ các phần mềm và công cụ sẵn có. Điều này giúp đảm bảo rằng mọi quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên nền tảng dữ liệu chính xác và đầy đủ.

2. Lợi ích khi xây dựng văn hóa Data first

Xây dựng văn hóa Data First không đơn thuần là đầu tư hệ thống hay công cụ, mà là chuyển đổi cách tư duy trong toàn tổ chức: từ cấp lãnh đạo đến nhân viên đều học cách suy nghĩ, phân tích và hành động dựa trên dữ liệu. Khi dữ liệu trở thành ngôn ngữ chung của doanh nghiệp, hiệu quả vận hành, năng lực dự đoán và tốc độ ra quyết định sẽ được nâng lên một tầm cao mới.
Dưới đây 6 lợi ích nổi bật của việc xây dựng văn hóa Data First:

Ra quyết định chính xác và nhanh chóng hơn:Lãnh đạo không còn phụ thuộc vào cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân, mà dựa vào số liệu thực tế để ra quyết định đúng hướng, đúng thời điểm.
Tăng hiệu quả vận hành và tiết kiệm chi phí: Dữ liệu giúp doanh nghiệp nhìn rõ “điểm nghẽn” trong quy trình, từ đó loại bỏ lãng phí, tự động hóa các khâu dư thừa và tối ưu nguồn lực.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Khi hiểu sâu hành vi và nhu cầu của khách hàng qua dữ liệu, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng lâu dài.
Tạo lợi thế cạnh tranh và đổi mới sáng tạo: Doanh nghiệp dựa trên dữ liệu luôn có khả năng dự đoán xu hướng sớm, phản ứng nhanh với thay đổi thị trường và phát triển sản phẩm phù hợp hơn.
Gia tăng tính minh bạch và niềm tin nội bộ: Khi mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu chung, tổ chức giảm tranh cãi cảm tính, tăng tinh thần hợp tác và niềm tin giữa các phòng ban.
Xây nền cho chuyển đổi số và ứng dụng AI hiệu quả: AI chỉ phát huy sức mạnh khi doanh nghiệp có dữ liệu chuẩn hóa và văn hóa làm việc dựa trên dữ liệu. Data First chính là bước đệm quan trọng để tiến vào giai đoạn “AI First”.

3. Các yếu tố quan trọng trong chiến lược "Data First"

Để triển khai chiến lược "Data First" hiệu quả, doanh nghiệp cần chú trọng đến một số yếu tố then chốt. Việc tập trung vào dữ liệu giúp các tổ chức ra quyết định chính xác, tối ưu hóa hoạt động và gia tăng lợi thế cạnh tranh.

3.1. Thu thập và tích hợp dữ liệu chất lượng

Thu thập và tích hợp dữ liệu chất lượng là nền tảng của chiến lược Data First. Dữ liệu phải được thu thập từ các nguồn khác nhau và đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và nhất quán. Chỉ khi có được dữ liệu chất lượng, doanh nghiệp mới có thể phân tích và đưa ra các quyết định đúng đắn.

Thu thập dữ liệu toàn diện: Dữ liệu phải được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống CRM, hệ thống ERP, các nền tảng digital marketing, mạng xã hội, v.v.
Tích hợp dữ liệu hiệu quả: Các công cụ tích hợp dữ liệu giúp đồng bộ hóa và chuẩn hóa dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, giúp đảm bảo tính nhất quán và đầy đủ của thông tin.

3.2. Văn hóa lấy dữ liệu làm trung tâm (data-driven culture)

Xây dựng văn hóa lấy dữ liệu làm trung tâm (data driven culture) là yếu tố quyết định sự thành công trong chiến lược “Data First”. Doanh nghiệp cần khuyến khích tất cả các cấp, từ nhân viên đến lãnh đạo, sử dụng dữ liệu trong mọi quyết định, thay vì dựa vào cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân.

Khuyến khích sử dụng dữ liệu: Các quyết định kinh doanh nên dựa trên dữ liệu thực tế, từ các chiến lược marketing cho đến quản lý tài chính và sản xuất.
Đào tạo nhân viên: Doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và tạo ra môi trường làm việc thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên thông tin dữ liệu.

3.3. Quản trị dữ liệu (data governance)

Quản trị dữ liệu là một yếu tố quan trọng để đảm bảo dữ liệu luôn chính xác, an toàn và tuân thủ các quy định. Data governance thiết lập các chính sách và quy trình để đảm bảo dữ liệu được quản lý và sử dụng một cách hiệu quả.

Xác định quy trình quản lý dữ liệu: Các quy trình và chính sách quản lý dữ liệu phải rõ ràng để đảm bảo dữ liệu được sử dụng và bảo vệ đúng cách.
Bảo mật và tuân thủ quy định: Đảm bảo rằng dữ liệu luôn được bảo mật và tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến bảo vệ dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu nhạy cảm.

3.4. Công nghệ và hạ tầng

Công nghệ và hạ tầng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ chiến lược Data First. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các công nghệ tiên tiến và hệ thống hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả.

Hệ thống lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ: Để hỗ trợ chiến lược Data First, doanh nghiệp cần đầu tư vào các hệ thống lưu trữ dữ liệu như kho dữ liệu (data warehouse) và kho dữ liệu lớn (data lake) để lưu trữ lượng dữ liệu lớn.
Công cụ phân tích và xử lý dữ liệu: Các công cụ phân tích dữ liệu và AI/ML giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thô thành thông tin giá trị phục vụ cho các quyết định chiến lược.

3.5. Phân tích và xử lý dữ liệu

Phân tích và xử lý dữ liệu là bước cuối cùng trong chiến lược Data First. Dữ liệu phải được phân tích để đưa ra những thông tin, xu hướng và insight giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác và kịp thời.

Phân tích dữ liệu thông minh: Các công cụ phân tích dữ liệu và AI có thể giúp doanh nghiệp xử lý dữ liệu nhanh chóng, phát hiện các xu hướng và mẫu dữ liệu quan trọng.
Ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu: Doanh nghiệp cần sử dụng kết quả phân tích để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác, từ đó tối ưu hóa hoạt động và gia tăng hiệu quả.

4. Quy trình xây dựng nền tảng Data first cho doanh nghiệp

Xây dựng nền tảng Data First cho doanh nghiệp là một quá trình chiến lược, yêu cầu sự chú trọng vào từng bước để đảm bảo rằng dữ liệu trở thành một tài sản quan trọng, giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác và tối ưu hóa hoạt động.

Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Trước khi xây dựng nền tảng Data First, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu kinh doanh và cách dữ liệu sẽ hỗ trợ đạt được các mục tiêu đó. Mục tiêu này có thể liên quan đến việc tăng trưởng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quy trình vận hành hoặc giảm chi phí.

Đặt mục tiêu cụ thể: Doanh nghiệp cần có mục tiêu rõ ràng về những gì họ muốn đạt được từ việc sử dụng dữ liệu. Ví dụ: Tăng trưởng doanh thu 10% trong năm tới hoặc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng.
Xác định chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs): Các KPIs cần được xác định để theo dõi tiến độ đạt được mục tiêu từ việc ứng dụng dữ liệu, chẳng hạn như thời gian phản hồi khách hàng, lượng hàng tồn kho, v.v.

Bước 2: Đánh giá hiện trạng dữ liệu và cơ sở hạ tầng hiện tại

Để xây dựng nền tảng Data First, doanh nghiệp cần phải đánh giá tình trạng dữ liệu hiện tại và các công cụ, hệ thống đang được sử dụng để quản lý dữ liệu. Việc đánh giá này giúp xác định các điểm yếu và cơ hội cải tiến.

Đánh giá chất lượng dữ liệu: Xác định chất lượng dữ liệu hiện tại, bao gồm độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán và tính cập nhật của dữ liệu.
Đánh giá cơ sở hạ tầng: Kiểm tra các công cụ, hệ thống lưu trữ và công nghệ mà doanh nghiệp đang sử dụng. Các hệ thống này có thể bao gồm hệ thống quản lý dữ liệu (CRM, ERP), kho dữ liệu (data warehouse), hoặc các công cụ phân tích dữ liệu.
Xác định các lỗ hổng: Phát hiện những thiếu sót trong cơ sở hạ tầng hiện tại, chẳng hạn như dữ liệu bị phân mảnh, thiếu tính đồng bộ, hoặc không đủ bảo mật.

Bước 3: Xây dựng chiến lược dữ liệu toàn diện

Một chiến lược dữ liệu toàn diện giúp doanh nghiệp định hướng rõ ràng về cách thức thu thập, quản lý, và khai thác dữ liệu. Chiến lược này phải phản ánh mục tiêu kinh doanh và các yếu tố công nghệ phù hợp.

Xác định các nguồn dữ liệu: Lập kế hoạch về các nguồn dữ liệu quan trọng cần thu thập, như dữ liệu khách hàng, dữ liệu bán hàng, dữ liệu tài chính, dữ liệu thị trường, v.v.
Xây dựng quy trình quản lý dữ liệu: Đảm bảo quy trình thu thập, lưu trữ, và sử dụng dữ liệu được thực hiện một cách chuẩn hóa và đồng bộ.
Định hướng công nghệ và công cụ: Lựa chọn các công nghệ, công cụ phân tích dữ liệu, và phần mềm phù hợp để triển khai chiến lược, bao gồm các hệ thống lưu trữ, phân tích, và trực quan hóa dữ liệu.

Bước 4: Thu thập và quản lý dữ liệu hiệu quả

Dữ liệu cần được thu thập và quản lý một cách hiệu quả để đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách chính xác và sẵn sàng để sử dụng trong các hoạt động phân tích và ra quyết định.

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: Dữ liệu có thể được thu thập từ các hệ thống nội bộ như CRM, ERP, và các công cụ khác, hoặc từ các nguồn bên ngoài như mạng xã hội, khảo sát khách hàng, hoặc các nền tảng phân tích thị trường.
Đảm bảo tính đồng bộ và nhất quán: Dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau cần được chuẩn hóa và đồng bộ để tránh tình trạng trùng lặp và thiếu nhất quán.
Lưu trữ dữ liệu một cách an toàn: Đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ trong một hệ thống bảo mật và dễ dàng truy cập, đáp ứng nhu cầu phân tích và ra quyết định.

Bước 5: Phân tích và khai thác dữ liệu để ra quyết định

Khi dữ liệu đã được thu thập và quản lý, bước tiếp theo là phân tích và khai thác dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược. hân tích dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các xu hướng, mẫu hành vi của khách hàng, mà còn cung cấp các thông tin chi tiết giúp tối ưu hóa mọi hoạt động trong doanh nghiệp, từ marketing, bán hàng đến quản lý sản xuất.

Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ phân tích và các phương pháp thống kê để phát hiện các xu hướng, mẫu, và insight từ dữ liệu. Công cụ AI và Machine Learning có thể được ứng dụng để dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Các quyết định kinh doanh, từ chiến lược marketing đến tối ưu hóa quy trình vận hành, đều cần phải dựa trên dữ liệu phân tích để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.

Bước 6: Đảm bảo tuân thủ và bảo mật dữ liệu

Bảo mật và tuân thủ các quy định về dữ liệu là rất quan trọng trong việc xây dựng nền tảng Data First. Doanh nghiệp cần thiết lập các chính sách và quy trình bảo vệ dữ liệu để tránh rủi ro bị lộ lọt hoặc sử dụng sai mục đích.

Tuân thủ quy định pháp lý: Doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng các quy trình quản lý và bảo vệ dữ liệu đáp ứng đầy đủ các yêu cầu pháp lý, như GDPR, CCPA, và các quy định bảo vệ dữ liệu khác.
Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu luôn được bảo mật từ khi thu thập cho đến khi sử dụng, với các biện pháp mã hóa, kiểm soát truy cập, và sao lưu dữ liệu thường xuyên.

Bước 7: Liên tục đánh giá và cải tiến nền tảng dữ liệu

Cuối cùng, việc liên tục đánh giá và cải tiến nền tảng dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo rằng chiến lược Data First luôn hiệu quả và đáp ứng được các mục tiêu kinh doanh thay đổi theo thời gian.

Đánh giá hiệu quả: Đánh giá các chỉ số KPIs để xem xét nền tảng dữ liệu có đáp ứng được các mục tiêu kinh doanh không.
Cải tiến liên tục: Dựa trên kết quả đánh giá, doanh nghiệp cần cải tiến các quy trình thu thập, quản lý, và phân tích dữ liệu, đồng thời cập nhật các công nghệ và công cụ mới để tối ưu hóa nền tảng dữ liệu.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

5. Các bước để xây dựng văn hóa “data first” thành công

Để xây dựng một nền tảng "Data First" thành công, doanh nghiệp cần thực hiện một chiến lược toàn diện và có sự cam kết từ tất cả các cấp trong tổ chức. Dưới đây là các bước quan trọng giúp doanh nghiệp triển khai văn hóa Data First hiệu quả.

Các bước để xây dựng văn hóa “data first” thành công công

Bước 1: Lãnh đạo dẫn dắt

Văn hóa Data First phải bắt đầu từ cấp lãnh đạo của doanh nghiệp. Lãnh đạo không chỉ cần hiểu và nhận thức rõ tầm quan trọng của dữ liệu, mà còn phải truyền đạt thông điệp đó đến toàn bộ tổ chức. Khi lãnh đạo cam kết mạnh mẽ và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, nhân viên sẽ cảm nhận được sự quan trọng của dữ liệu và chủ động áp dụng vào công việc.

Cam kết từ lãnh đạo: Lãnh đạo cần thể hiện cam kết của mình bằng cách chỉ đạo các sáng kiến liên quan đến dữ liệu, từ việc đầu tư vào công nghệ đến việc phát triển các chính sách quản lý dữ liệu hiệu quả.
Truyền đạt thông điệp: Thông qua các cuộc họp, chiến lược công ty và các buổi đào tạo, lãnh đạo phải nhấn mạnh giá trị của dữ liệu trong việc ra quyết định và hướng đến cải tiến liên tục.

Bằng cách này, văn hóa Data First sẽ được thấm nhuần và trở thành một phần của chiến lược kinh doanh lâu dài của doanh nghiệp.

Bước 2: Xây dựng hệ thống

Để triển khai văn hoá Data First thành công, doanh nghiệp cần thiết lập một hệ thống thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Việc này không chỉ giúp dữ liệu được quản lý một cách đồng bộ mà còn giúp đảm bảo rằng mọi thông tin thu thập được đều có chất lượng và có thể sử dụng được trong các phân tích chiến lược.

Hệ thống thu thập dữ liệu: Đầu tiên, doanh nghiệp cần xác định các nguồn dữ liệu quan trọng và xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu tự động từ các kênh khác nhau như CRM, ERP, các nền tảng xã hội, trang web và các công cụ khảo sát.
Quản lý dữ liệu tập trung: Tạo ra một kho dữ liệu tập trung (data warehouse) để lưu trữ và chuẩn hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau, giúp tăng cường khả năng truy xuất và phân tích.
Công cụ phân tích dữ liệu: Đầu tư vào các công cụ phân tích mạnh mẽ như Business Intelligence (BI) và AI, giúp doanh nghiệp có thể xử lý và rút ra các insight có giá trị từ dữ liệu thu thập được.

Một hệ thống dữ liệu hiệu quả sẽ giúp nhân viên và các bộ phận khác nhau dễ dàng truy cập vào dữ liệu chất lượng cao để phục vụ cho các quyết định kinh doanh.

Bước 3: Nuôi dưỡng kỹ năng

Muốn tạo ra một văn hóa Data First bền vững, việc đào tạo và phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu cho nhân viên là rất quan trọng. Các nhân viên cần có năng lực để không chỉ thu thập và quản lý dữ liệu, mà còn phải biết cách phân tích và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định.

Đào tạo nhân viên: Doanh nghiệp cần tổ chức các khóa học, buổi đào tạo về phân tích dữ liệu, công cụ BI và AI để nâng cao kỹ năng của nhân viên trong việc xử lý và phân tích dữ liệu.
Khuyến khích học hỏi liên tục: Cung cấp các tài nguyên và cơ hội cho nhân viên để phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu, từ đó giúp họ tự tin trong việc sử dụng dữ liệu trong công việc hàng ngày.

Việc nuôi dưỡng kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ giúp tạo ra một lực lượng lao động linh hoạt, có khả năng vận dụng dữ liệu để cải thiện hiệu quả công việc.

Bước 4: Thúc đẩy văn hoá

Một trong những yếu tố quan trọng để xây dựng văn hóa Data First thành công là tạo ra môi trường khuyến khích chia sẻ kiến thức, học hỏi và ứng dụng dữ liệu trong tất cả các hoạt động công ty. Việc thúc đẩy văn hóa này không chỉ giúp nâng cao năng lực của nhân viên mà còn tạo ra sự hợp tác xuyên suốt giữa các bộ phận trong tổ chức.

Khuyến khích chia sẻ kiến thức: Doanh nghiệp cần tổ chức các buổi chia sẻ, hội thảo hoặc các cuộc họp để nhân viên có thể trao đổi kinh nghiệm và học hỏi từ nhau về cách ứng dụng dữ liệu trong công việc.
Ứng dụng dữ liệu trong mọi quyết định: Mọi quyết định, từ chiến lược marketing đến quản lý sản xuất, đều cần được đưa ra dựa trên phân tích dữ liệu. Điều này sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho văn hóa Data First phát triển.

Tạo ra một môi trường học hỏi và chia sẻ sẽ giúp các nhân viên cảm thấy thoải mái khi áp dụng dữ liệu vào công việc hàng ngày, đồng thời thúc đẩy sự sáng tạo và cải tiến trong doanh nghiệp.

6. Tiêu chí giúp doanh nghiệp tuyển dụng nhân tài có năng lực về Data & AI First

Doanh nghiệp muốn phát triển theo định hướng Data & AI First cần chuyển mình ngay từ khâu tuyển dụng nhân tài, đảm bảo đội ngũ không chỉ giỏi về kỹ năng mà còn có tư duy và văn hóa phù hợp với chuyển đổi số. Dưới đây là 5 tiêu chí then chốt giúp doanh nghiệp tuyển chọn được những nhân sự thật sự có năng lực về Data & AI First.

1 - Kỹ năng kỹ thuật (Technical Skills)

Ứng viên cần sở hữu nền tảng vững chắc về khoa học dữ liệu, học máy (Machine Learning), trí tuệ nhân tạo (AI) cùng khả năng vận dụng các công cụ phân tích dữ liệu như SQL, Python, Power BI hoặc nền tảng đám mây. Ngoài kiến thức chuyên môn, điều quan trọng là ứng viên hiểu cách dữ liệu vận hành trong bối cảnh doanh nghiệp từ khâu thu thập, xử lý đến phân tích và ứng dụng vào ra quyết định. Doanh nghiệp nên ưu tiên những ứng viên có kinh nghiệm triển khai thực tế các dự án dữ liệu hoặc tối thiểu hiểu sâu về quy trình khai thác và quản trị dữ liệu.

2 - Tư duy dựa trên dữ liệu (Data-driven mindset)

Nhân tài Data & AI First không hành động theo cảm tính mà ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. Họ biết cách đặt câu hỏi “Dữ liệu nói gì?” trước khi đề xuất giải pháp. Trong tuyển dụng, có thể đánh giá tư duy này qua cách ứng viên xử lý tình huống: họ có dựa vào bằng chứng, phân tích logic và chỉ số đo lường để lập luận không.

3 - Kỹ năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu

Một nhân tài Data & AI First không ra quyết định dựa vào cảm tính, mà dựa trên bằng chứng và mô hình phân tích rõ ràng. Ứng viên cần thể hiện năng lực xác định vấn đề, tách bạch nguyên nhân gốc rễ, phân tích dữ liệu liên quan và đề xuất giải pháp có cơ sở logic. Trong quá trình tuyển dụng, doanh nghiệp có thể đánh giá năng lực này thông qua các bài tập tình huống (case study) hoặc các câu hỏi phản biện yêu cầu ứng viên trình bày cách sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề kinh doanh cụ thể.

4 - Kỹ năng giao tiếp và hợp tác

Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được truyền đạt rõ ràng và dễ hiểu cho các bên liên quan. Vì vậy, ứng viên cần có khả năng chuyển hóa dữ liệu thành câu chuyện – biết cách diễn giải số liệu phức tạp thành insight có thể hành động được. Bên cạnh đó, khả năng hợp tác đa phòng ban cũng rất quan trọng: ứng viên phải làm việc hiệu quả với các bộ phận như marketing, bán hàng, vận hành hoặc nhân sự để đảm bảo dữ liệu được sử dụng đồng bộ và tạo ra giá trị chung cho toàn tổ chức.

5 - Sự tò mò và tinh thần học hỏi

Công nghệ AI thay đổi nhanh chóng, nên ứng viên cần thể hiện tinh thần học hỏi chủ động và khả năng cập nhật xu hướng liên tục. Doanh nghiệp nên ưu tiên những cá nhân luôn tò mò, không ngừng khám phá công nghệ mới và sẵn sàng thử nghiệm công cụ hỗ trợ công việc. Đây là nhóm ứng viên có khả năng thích ứng nhanh, sớm nắm bắt được các cơ hội mà dữ liệu và AI mang lại, đồng thời trở thành nhân tố thúc đẩy đổi mới trong tổ chức.

6 - Tư duy đổi mới và khả năng thích ứng (Innovation & Adaptability)

Ứng viên Data & AI First cần không ngại thay đổi, mà coi công nghệ là cơ hội để sáng tạo và nâng cao hiệu quả. Họ biết cách áp dụng dữ liệu và AI vào quy trình hiện tại nhằm tối ưu năng suất, tự động hóa công việc và đề xuất giải pháp cải tiến liên tục. Khi tuyển dụng, doanh nghiệp nên chú trọng tìm kiếm những ứng viên có khả năng kết hợp tư duy chiến lược với sự linh hoạt, những người có thể nhanh chóng thích ứng với mô hình làm việc mới và chủ động dẫn dắt sự thay đổi.

Việc áp dụng chiến lược Data First là bước đi quan trọng giúp doanh nghiệp phát huy tối đa giá trị từ dữ liệu. Dữ liệu chính xác và được quản lý tốt sẽ là cơ sở để đưa ra những quyết định sáng suốt, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và thúc đẩy sự phát triển bền vững. Qua bài viết trên, AI First mong rằng sẽ cung cấp các giải pháp công nghệ tiên tiến giúp doanh nghiệp triển khai thành công chiến lược Data First, đồng thời tối ưu hóa các quy trình quản lý và phân tích dữ liệu.