Dữ liệu số giúp nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp

Tại hội thảo Xây dựng chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu (Crafting a Data Driven Business Strategy) diễn ra ngày 17/05/2025 tại Thành phố Hồ Chí Minh, ông Lê Quốc Trung – CFO của Chanel Việt Nam - với nhiều năm kinh nghiệm từ các tập đoàn lớn như FrieslandCampina (Cô Gái Hà Lan), đã nhấn mạnh vai trò cực kỳ quan trọng của dữ liệu trong bối cảnh kinh doanh ngày nay. Theo ông, nếu ngày xưa cha ông ta nói cần “thiên thời, địa lợi, nhân hòa” để thành công, thì ngày nay, bên cạnh những yếu tố đó, chúng ta cần phải có thông tin, tức là dữ liệu là điểm mấu chốt.

Ông Trung giải thích, dữ liệu không chỉ đơn thuần là những con số mà nó là yếu tố giúp doanh nghiệp lên kế hoạch, xây dựng chiến lược, đưa ra quyết định, cải thiện quy trình, và điều chỉnh ngân sách. Để có thể hoạt động một cách hiệu quả dựa trên dữ liệu ("data-driven business"), ông Trung chỉ ra ba yếu tố chính không thể thiếu: Con người, Quy trình và Công nghệ (People, Process, Technology).

Trong đó, yếu tố Con người đòi hỏi phải có khả năng hiểu, đọc và phân tích dữ liệu. Khả năng này được gọi là "data literacy" – tức là có kiến thức và kỹ năng cơ bản về dữ liệu. Ông Trung đưa ví dụ rất thời sự về kỹ năng này là khả năng đặt câu lệnh (prompt) hiệu quả cho các phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) – đây là một ví dụ về sự thuần thục trong vấn đề đọc hiểu và vận dụng dữ liệu.

Về Quy trình, ông Trung phác thảo các bước cơ bản khi làm việc với dữ liệu: Đầu tiên là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xác định được nguồn phù hợp, cần thiết, liên quan. Sau đó là xử lý thông tin. Ông lưu ý rằng "thông tin nhiều quá chưa chắc là tốt". Điều quan trọng là thông tin phải được xử lý sao cho chúng ta có thể xử lý được, giúp đưa ra những phân tích, hay thông điệp có ý nghĩa.

Tiếp theo là bước đọc thông tin và đọc hiểu thông tin. Ông nhấn mạnh rằng chỉ khi thông tin được đọc hiểu mới giúp ra quyết định phù hợp và hành động. Nhiều khi thông tin có nhiều nhưng "đọc rồi để đó thì cũng không đem lại kết quả". Việc thu thập, lưu trữ, và xử lý thông tin là một quá trình tốn kém và lâu dài. Các doanh nghiệp cần bắt đầu sớm và hiệu quả để dữ liệu có ý nghĩa về sau. Đồng thời, ông cũng lưu ý rằng không nên chờ đợi có 100% thông tin mới ra quyết định, đôi khi chỉ cần 70-80% thông tin là có thể đưa ra quyết định để không bỏ lỡ cơ hội.

Từ thực tế bản thân đã trải qua, ông Trung cho biết, tập đoàn FrieslandCampina (Cô Gái Hà Lan) mỗi năm mua 12 tỷ lít sữa và mỗi quyết định về giá sữa sẽ dẫn đến sự thay đổi cả tỷ đô về doanh số. Và tập đoàn phải đưa ra những quyết định "tỷ đô" hằng tháng về giá mua sữa dựa trên phân tích dữ liệu. Họ xử lý 35 triệu lít sữa mỗi ngày với thời gian cho phép tối đa 6 giờ và đạt độ chính xác dự báo tới 99.9%.

Điều này có được nhờ thu thập và phân tích gần 200 yếu tố đầu vào khác nhau, từ thời tiết, sức khỏe từng con bò, đến… giá dầu thô. Bởi giá dầu liên quan đến giá phân bón kéo theo ảnh hưởng tới chất lượng cỏ, và chất lượng cỏ mà bò ăn vào sẽ ảnh hưởng tới chất lượng sữa thu được. Một mối liên hệ sâu sát nhưng khá bất ngờ.

Một ví dụ nữa cho thấy tầm quan trọng của dữ liệu là sự kiện Ngày Độc thân 11 tháng 11 tại Trung Quốc.

Đó là một ngày mua sắm trực tuyến có quy mô khủng khiếp ở Trung Quốc. Chỉ riêng trong Ngày Độc thân năm 2023, tổng giá trị giao dịch trên tất cả các sàn thương mại điện tử ở Trung Quốc đã vượt quá 150 tỷ đô la Mỹ. Bên cạnh doanh số khổng lồ, thách thức giao vận cũng không kém phần kinh hoàng. Theo báo cáo của bưu điện Trung Quốc, khoảng 640 triệu kiện hàng đã được vận chuyển chỉ trong ngày 11 tháng 11. Và trong vòng khoảng 10 đến 11 ngày sau đó, đã có hơn 5 tỷ chuyến hàng được giao đến tay người mua.

Vậy làm thế nào các sàn thương mại điện tử lớn như Alibaba hay JD có thể xử lý được khối lượng giao dịch và vận chuyển khổng lồ đến như vậy. Câu trả lời chính là nhờ vào sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và Big Data.

Ông Trung cho biết, các công ty này đã thực hiện phân tích cực kỳ chi tiết và sâu sắc hành vi của từng người dùng.

Dựa trên việc phân tích Big Data từ hàng trăm yếu tố khác nhau, có thể dự đoán với khả năng rất cao (ví dụ 60-70%) rằng bạn sẽ mua một món đồ cụ thể (chẳng hạn một chiếc iPhone đời mới với màu sắc bạn yêu thích) vào đúng ngày 11 tháng 11. Một ứng dụng thực tế của việc dự đoán này là họ sẽ lặng lẽ vận chuyển trước món đồ được dự đoán đó về cửa hàng gần nhất với bạn trước khi Ngày Độc thân diễn ra. Điều này dẫn đến kết quả là khi bạn chính thức bấm nút đặt hàng vào ngày 11 tháng 11, món hàng đã ở rất gần bạn, giúp việc giao hàng diễn ra cực kỳ nhanh chóng, gần như ngay lập tức, ông Trung giải thích.

Ví dụ này cho thấy rõ ràng cách các công ty đã sử dụng Big Data để đưa ra các quyết định quan trọng về điều phối hàng hóa và phân bổ nguồn lực, từ đó giải quyết được bài toán giao vận tưởng chừng bất khả thi của một sự kiện mua sắm có quy mô chưa từng có.

Như vậy là dữ liệu không chỉ là thông tin mà còn là một nội lực, một tài sản, một lợi thế cạnh tranh. Việc sử dụng dữ liệu hiệu quả giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định đúng đắn trong vận hành và đầu tư, từ đó nâng cao hiệu quả và tạo lợi thế trên thị trường, ông Trung nhấn mạnh.

Quân Bảo