Các tổ chức luôn yêu dữ liệu: những con số, báo cáo, những đường xu hướng, biểu đồ, bảng tính - càng nhiều càng tốt. Và hậu quả là rất nhiều tổ chức có hẳn một kho dữ liệu cơ sở ở bên trong, cũng như những nguồn lực bên ngoài tạo ra các dữ liệu cho những câu hỏi và cuộc nghiên cứu một lần.

Nhưng liệu có gì minh chứng rằng tất cả những dữ liệu ấy đều giá trị và thực sự đưa chúng ta đến những quyết định kinh doanh có lợi? Liệu có phải một phần không nhỏ những dữ liệu này là không cần thiết, thậm chí làm tổn hại đến tổ chức của bạn bởi sự phức tạp và rắc rối nó mang lại? Hãy xem xét một cuộc nghiên cứu nhanh: Trong nhiều năm một CEO của công ty đứng đầu trong mặt hàng tiêu dùng luôn yêu cầu báo cáo tiến trình kinh doanh hàng tháng trong đó sử dụng các dữ liệu chuyên sâu. Cốt lõi của nó là một tài liệu chứa tất cả những tài liệu thu chi của từng mặt hàng sản xuất, chia theo từng đơn vị kinh doanh, kênh, địa lý, và phân khúc người tiêu dùng. Tài liệu này (luôn có sẵn bản điện tử nhưng cũng được đội ngũ điều hành in ra) dày đến vài inch. Nó được làm hàng tháng bởi các số liệu tài chính, quản lý sản phẩm, và những chuyên gia công nghệ thông tin, những người bỏ ra hàng nghìn giờ để thu thập, đánh giá, phân tích, hòa giải, và phân loại dữ liệu. Bởi đây là cách làm mà CEO đề ra, không ai thực sự đặt ra câu hỏi liệu tất cả những hành động trên có mang lại giá trị gì không, mặc cho rất nhiều lời phàn nàn về thời hạn nộp chúng. Khi một vị CEO mới thay thế một vài năm trước, ông ta quyết định rằng các chi nhánh sẽ chỉ cần làm báo cáo hàng quý và một số bản báo cáo ngoại lệ. Đột nhiên các dữ liệu của công ty giảm một cách đáng kể. Rõ ràng mỗi CEO lại có nhu cầu về dữ liệu hoàn toàn khác nhau. Một vài người muốn quyết định của họ phải dựa trên càng nhiều dữ liệu càng tốt; một vài người lại chỉ cần vửa đủ để củng cố trực giác của mình. Và cũng có những người thích cả sự kết hợp của việc phân tích chi tiết dữ liệu với những lời đồn để xác định chất lượng đầu vào. Những sở thích từ phía lãnh đạo công ty ảnh hưởng lớn đến những dữ liệu được tạo ra. Tuy nhiên, trong mọi trường hợp, các nhà quản lý nên tự trả lời 4 câu hỏi về việc liệu những dữ liệu họ yêu cầu có thể giúp tăng lợi nhuận từ những khoản đầu tư lớn: 1. Liệu ta có đưa ra một câu hỏi phù hợp? Nhiều công ty thu thập các dữ liệu có sẵn, thay vì dữ liệu cần thiết để giúp đưa ra quyết định và điều hành việc kinh doanh. Vì vậy cách đầu tiên để đơn giản hóa và cải thiện quy trình dữ liệu là đưa ra rõ ràng những câu hỏi then chốt mà bạn cần biết câu trả lời - và sau đó tâp trung thu thập những dữ liệu xung quanh những điều này, hơn là việc giài quyết tất cả các khả năng có thể xảy ra. 2. Dữ liệu của bạn có đang tường thuật? Hầu hết các dữ liệu từ các phần dữ liệu tách biệt. Để tiện lợi, những phần dữ liệu tách biệt này cần được sắp xếp lại với nhau thành một lời giải thích mạch lạc về tình hình kinh doanh, nghĩa là biến chúng thành một bàn tường trình. Các nhà quản lý nên xem xét dữ liệu trước để biết những gì là cần thiết để có thể tường trình lại những vấn đề mà họ sẽ được yêu cầu kể. 3. Những dữ liệu có giúp ta tiến lên phía trước hay chỉ nhìn lại đằng sau? Hầu hết các dữ liệu được thu thập trong các công ty chỉ ra cho các nhà quản lý những hiệu suất của họ trong quá khứ - nhưng lại kém hiệu quả trong việc dự đoán hiệu suất trong tương lai. Vì vậy sẽ là rất quan trọng khi hỏi những dữ liệu nào, trong thời gian nào, sẽ giúp chúng ta có sự lường trước được sự việc thay vì chỉ đối phó. 4. Chúng ta có một sự kết hợp tốt giữa dữ liệu định lượng và định tính? Riêng dữ liệu định lượng hay định tính thì không thể tường trình lại toàn bộ vấn đề. Ví dụ, để làm cho mặt hàng tốt và định giá mặt hàng, chúng ta cần biết, không chỉ những mặt hàng này đang được bán cho ai, mà còn lý do tại sao một số mặt hàng lại bán chạy hơn những mặt hàng khác. Rõ ràng dữ liệu kinh doanh và phân tích dữ liệu của nó rất quan trọng cho các tổ chức để thành công - có thể thấy một thực tế là các công ty như IBM đang đầu tư hàng tỉ đôla để mua lại những tin tức kinh doanh và không gian phân tích. Nhưng ngay cả những công cụ tự động hiệu quả nhất cũng sẽ trở thành vô dụng trừ khi các nhà quản lý rõ ràng về các câu hỏi cần đặt ra. - Bài viết của Ron Ashkenas trên Harvard Business Publishing - Quốc Dũng dịch