Data democratization là gì? Làm thế nào để dân chủ hoá dữ liệu?

	Centralized Analytics Model	Decentralized Analytics Model (Data democratization)
Quản trị dữ liệu	Dễ dàng trong việc đảm bảo quản trị dữ liệu (data governance). Data team sẽ toàn quyền quản lý hệ thống dữ liệu và xuất báo cáo khi có yêu cầu.	Khó khăn trong việc đảm bảo quản trị dữ liệu (data governance). Ví dụ, không đặt quy tắc chung cho dữ liệu gây ra tình trạng một chỉ số có nhiều cách tính khác nhau, những giá trị này được gán dựa trên cách hiểu của riêng từng người trong tổ chức
Thời gian có được insight	Mất nhiều thời gian để tìm insight hơn. Vì người đưa yêu cầu sẽ cần đợi data team xử lý dữ liệu và xuất báo cáo, nhiều khi quá trình này gây ra sự chậm trễ trong việc kịp thời ra quyết định xử lý các vấn đề phát sinh.	Thời gian tìm ra insight và ra quyết định nhanh hơn vì tự người dùng có thể truy cập báo cáo và ngay lập tức có được thông tin mình cần.
Ad hoc data exploration	Khó khăn khi cần phân tích ad hoc (cần dữ liệu đơn giản và có sẵn tại một thời điểm để ra quyết định nhanh chóng).	Dân chủ hoá dữ liệu được xây dựng để đơn giản hoá việc triển khai ad hoc reporting.
Phân tích dữ liệu	Phân tích dữ liệu chuyên nghiệp với data team.	Phân tích dữ liệu dùng kỹ thuật đơn giản hơn vì đa số người dùng không phải chuyên gia dữ liệu.
Bối cảnh dữ liệu	Không hiểu hết bối cảnh đằng sau việc sử dụng dữ liệu, và các sắc thái của dữ liệu trong kinh doanh.	Hiểu sâu về bối cảnh đằng sau việc sử dụng dữ liệu, và các sắc thái của dữ liệu trong kinh doanh.

Khái niệm về data democratization ngày càng được phát triển và nhiều doanh nghiệp quan tâm áp dụng để tăng cường quyết định nhanh chóng và dễ dàng hơn.

Tuy nhiên, chuyển đổi từ mô hình quản lý dữ liệu truyền thống sang mô hình mở đối mặt với một số thách thức:

• Vấn đề văn hóa: Các công ty gặp khó khăn trong việc lan tỏa kiến thức dữ liệu cho toàn bộ tổ chức.
• Vấn đề chính sách: Nhân viên kinh doanh có thể quá phụ thuộc vào các chuyên gia dữ liệu để đưa ra quyết định.
• Vấn đề thủ tục: Các nhà khoa học dữ liệu muốn kích hoạt khả năng phân tích cho người dùng, nhưng gặp khó khăn trong việc thực hiện điều này một cách dễ dàng.
• Vấn đề công nghệ: Công cụ Business Intelligence cần đạt được sự cân bằng giữa sức mạnh và khả năng sử dụng, cho phép cả đội kỹ thuật và đội kinh doanh dễ dàng tương tác với dữ liệu trong các ngữ cảnh chức năng cụ thể của họ.
• Vấn đề nguồn lực: Doanh nghiệp có thể không có đủ nhân lực để quản lý, truy xuất và sắp xếp dữ liệu, trong khi những chuyên gia dữ liệu như Data Scientists và Data Analysts lại đang cần tìm kiếm nhiều cơ hội làm việc.

Làm thế nào để dân chủ hoá dữ liệu?

Quản trị dữ liệu hiệu quả (Good data governance)

Để đảm bảo tính đáng tin cậy, sự thống nhất và chính xác của dữ liệu, bạn cần có hệ thống quy tắc và hướng dẫn thực hành được ghi chép đầy đủ. Điều này đảm bảo rằng doanh nghiệp luôn có một nguồn tham khảo và đối chứng. Đây là nguyên tắc cơ bản trong quản trị dữ liệu.

Data democratization đảm bảo rằng dữ liệu trở nên dễ hiểu đối với mọi người. Bạn không cần phải thực hiện nhiều truy vấn phức tạp, giải thích các biểu đồ phức tạp, hoặc hiểu rõ các phân tích đằng sau kết quả. Đừng nghĩ rằng bạn chỉ cung cấp dữ liệu cho mọi người và để họ tự tìm hiểu. Đây không phải là tư duy của việc dân chủ hoá dữ liệu. Thay vào đó, dân chủ hoá yêu cầu doanh nghiệp cung cấp cách đơn giản nhất để xử lý và giải thích dữ liệu, không phải tràn đầy những thông tin phức tạp mà người dùng không hiểu được và không thể rút ra kết luận.

Tạo ra môi trường kết hợp (Hybrid environment)

Cloud computing đang ngày càng thay thế các mô hình trung tâm dữ liệu truyền thống. Đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc di chuyển sang đám mây (cloud migration) là một chiến lược quan trọng. Một cách đơn giản, cloud computing cho phép lưu trữ tài liệu “trên đám mây” bằng các giải pháp như Google Drive hoặc OneDrive. Với kết nối Internet, bạn có thể truy cập vào dữ liệu từ bất kỳ đâu và bất kỳ lúc nào.

Tuy nhiên, việc di chuyển toàn bộ hệ thống lên đám mây đòi hỏi nhiều thách thức kỹ thuật và tài chính. Một phương án hợp lý cho doanh nghiệp là kết hợp giữa hệ thống truyền thống và triển khai cloud computing, được gọi là mô hình IT Hybrid.

Trong môi trường kết hợp này, data democratization có thể được tiếp cận thông qua các giao diện tiêu chuẩn của ngành như OData, ADO.NET, JDBC và ODBC. Bằng cách này, bạn không cần phải duy trì mã code hay nhiều API khác nhau. Dữ liệu sẽ được coi như một cơ sở dữ liệu quan hệ và có thể sử dụng công cụ SQL quen thuộc. Các giao diện này cho phép truy cập dễ dàng vào nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, đảm bảo tính thời gian thực và không có dữ liệu cũ hay trùng lặp.

Lựa chọn đúng công cụ và hướng dẫn các thành viên sử dụng thành thạo công cụ đó

Trong môi trường dân chủ hoá dữ liệu, việc phá vỡ các data silo là bước đầu tiên để trao quyền cho người dùng. Điều này chỉ có thể thực hiện được nếu có các công cụ phân tích linh hoạt và tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp. Các công cụ này có khả năng tách biệt và kết nối dữ liệu đã được lưu trữ trước đó, giúp quản lý dữ liệu từ một nơi duy nhất.

Lý tưởng nhất là các công cụ này có thể lọc dữ liệu, trực quan hóa và chia sẻ chúng với từng cá nhân, từ nhà quản lý đến nhân viên, sao cho dữ liệu có thể được tùy chỉnh phù hợp với vai trò của từng người. Ví dụ, một giám đốc marketing cần dữ liệu để phân tích phân khúc khách hàng cho một chiến dịch mới, trong khi giám đốc tiếp thị có nhu cầu phân tích hiệu quả và lập kế hoạch ngân sách cho năm tiếp theo.

Công cụ phải giúp người dùng trực quan hóa dữ liệu của họ, sao cho mỗi lần truy cập đều mang lại sự hài lòng và hữu ích. Trực quan hóa này phải phù hợp với các chỉ số hiệu suất quan trọng và các yếu tố đo lường của tổ chức, nhằm giúp người dùng ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả.

Sau khi có công cụ thích hợp, việc tổ chức buổi đào tạo cho nhân viên là bước tiếp theo. Vì dân chủ hoá dữ liệu được triển khai dựa trên khái niệm tự phục vụ (self-service), mỗi thành viên trong nhóm cần được hướng dẫn để làm quen với công cụ, khái niệm và quy trình, cho đến khi họ trở nên thành thạo và có thể thực hiện phân tích độc lập.