Khi dữ liệu trở thành tài sản chiến lược: “Đất canh tác” nuôi dưỡng đổi mới và tăng trưởng số

Theo nghiên cứu kinh điển của McKinsey vẫn được trích dẫn rộng rãi đến năm 2025, các doanh nghiệp dẫn đầu về data-driven có khả năng cao gấp 23 lần trong việc thu hút khách hàng mới, gấp 9 lần khả năng giữ chân khách hàng và khả năng đạt được lợi nhuận trung bình gấp 19 lần so với đối thủ.(1) Tại Việt Nam và khu vực Đông Nam Á, báo cáo e-Conomy SEA 2025 của Google, Temasek và Bain & Company dự báo nền kinh tế số sẽ đạt quy mô GMV (gross merchandise value) vượt 300 tỷ USD, với doanh thu đạt 135 tỷ USD – tăng gấp 11,2 lần so với thập kỷ trước.(2)

Tuy nhiên, thực tế đáng báo động là nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay chỉ khai thác được một phần nhỏ giá trị tiềm năng từ dữ liệu sẵn có, dẫn đến tình trạng “mảnh đất màu mỡ” bị bỏ hoang giữa lúc đối thủ khu vực như Singapore hay Thái Lan đã thu hoạch được những vụ mùa bội thu từ dữ liệu. Điều này không chỉ làm chậm lại tốc độ tăng trưởng mà còn khiến doanh nghiệp Việt dễ bị loại khỏi cuộc chơi cạnh tranh toàn cầu.

Bài viết này sẽ chỉ rõ bản chất thực sự của data as a strategic asset, những rào cản đang kìm hãm doanh nghiệp Việt, lộ trình thực tế để biến data thành lợi thế cạnh tranh bền vững, và những case study đã chứng minh sức mạnh của việc canh tác dữ liệu bài bản.

Bản chất và giá trị chiến lược của dữ liệu trong nền kinh tế số

Khác hẳn với các loại tài sản hữu hình truyền thống như máy móc, nhà xưởng hay bất động sản – những thứ bị khấu hao và giảm giá trị theo thời gian – dữ liệu sở hữu những đặc tính độc đáo khiến nó trở thành tài sản duy nhất có khả năng tăng giá trị theo cấp số nhân mà không hề bị hao mòn. Trước hết, dữ liệu có tính tích lũy vô hạn nhờ hiệu ứng mạng lưới (network effect): càng nhiều người dùng tham gia, càng nhiều tương tác được tạo ra thì giá trị của data càng lớn, giống như cách mà mạng xã hội Facebook hay TikTok phát triển.

Thứ hai, dữ liệu có thể được tái sử dụng không giới hạn mà không mất đi giá trị gốc – bạn có thể phân tích cùng một tập dữ liệu khách hàng cho hàng trăm mục đích khác nhau mà không cần chi phí thêm. Và quan trọng nhất là spillover effect: một tập dữ liệu đơn lẻ, chẳng hạn như lịch sử mua hàng của khách hàng, có thể đồng thời phục vụ cho marketing cá nhân hóa, tối ưu hóa vận hành chuỗi cung ứng, huấn luyện mô hình AI, phát triển sản phẩm số mới, và thậm chí dự báo rủi ro tài chính.

Chính những đặc tính này biến dữ liệu thành xương sống của doanh nghiệp data-driven hiện đại, nơi mà mọi quyết định đều dựa trên bằng chứng thay vì trực giác.

Ngoài ra, Data tạo ra giá trị thực tế theo cách mà không tài sản nào khác có thể làm được, và điều này được thể hiện qua nhiều tầng lớp ứng dụng trong doanh nghiệp. Đầu tiên, nó rút ngắn đáng kể thời gian ra quyết định: từ vài tuần phân tích thủ công xuống còn vài giờ hoặc thậm chí thời gian thực nhờ các công cụ analytics. Thứ hai, dữ liệu nâng cao năng suất lao động trung bình 10-20%, theo các nghiên cứu về tác động của predictive analytics. (3) Điều này đạt được qua tự động hóa quy trình, giảm lãng phí và tối ưu hóa nguồn lực con người.

Quan trọng hơn nữa, dữ liệu đang thúc đẩy sự đổi mới hoàn toàn trong mô hình kinh doanh: từ việc bán sản phẩm một lần chuyển sang mô hình subscription dựa trên data sử dụng thực tế của khách hàng (servitization), hoặc từ bán hàng truyền thống sang nền tảng số nơi data tạo ra giá trị liên tục.

Predictive analytics hiện đang nổi lên như yếu tố tạo khác biệt lớn nhất trong nền kinh tế số. Các doanh nghiệp khai thác tốt predictive analytics không chỉ dự báo xu hướng mà còn can thiệp chủ động để thay đổi kết quả, dẫn đến tăng trưởng doanh thu cao hơn đối thủ trung bình 10–20%.(3) Tại Việt Nam, các ngành như ngân hàng và bán lẻ đang bắt đầu áp dụng predictive analytics để dự báo rủi ro tín dụng hoặc hành vi mua sắm, nhưng quy mô vẫn còn hạn chế do thiếu data chất lượng cao.

Hơn nữa, dữ liệu còn giúp doanh nghiệp xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững bằng cách tạo ra các sản phẩm số mới, chẳng hạn như ứng dụng cá nhân hóa dựa trên dữ liệu hành vi người dùng, giống như cách Shopee hay Lazada đang làm tại thị trường Việt.

Và điều quan trọng nhất cần nhấn mạnh: dữ liệu chính là “đất canh tác” của mọi công nghệ đột phá hiện nay, từ AI đến tự động hóa. Không có data chất lượng cao thì AI, machine learning, automation, cá nhân hóa quy mô lớn, hay tối ưu hóa chuỗi cung ứng thời gian thực đều chỉ là những khái niệm trên giấy, không thể triển khai hiệu quả. Độ màu mỡ của mảnh đất dữ liệu này phụ thuộc hoàn toàn vào ba yếu tố cốt lõi:

• Chất lượng dữ liệu (data quality) – đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và kịp thời;
• Quản trị dữ liệu (data governance) – quy định rõ ràng về ownership, phân quyền và bảo mật;
• Kiến trúc dữ liệu hiện đại (data architecture) – như data lake hoặc data mesh để xử lý dữ liệu lớn một cách linh hoạt.

Chỉ khi ba trụ cột này được xây dựng vững chắc, doanh nghiệp mới có thể gieo hạt AI và thu hoạch được giá trị thực sự dài hạn, chẳng hạn như tăng trưởng doanh thu ổn định 15-20% hàng năm nhờ các mô hình dự báo tiên tiến.

Những rào cản lớn nhất khiến doanh nghiệp Việt Nam chưa biến data thành tài sản chiến lược

Thực trạng phổ biến nhất tại doanh nghiệp Việt Nam hiện nay là dữ liệu bị phân mảnh nặng nề tại phòng ban riêng lẻ. CRM một nơi, ERP một nơi, Excel một nơi, dữ liệu từ Zalo OA, Shopee, website lại nằm ở những nơi khác nhau. Hệ quả trực tiếp: không có cái nhìn 360° về khách hàng, báo cáo thủ công sai lệch và chậm trễ, và đặc biệt không thể triển khai AI vì thiếu data sạch, liên kết và đáng tin cậy.

Khoảng cách văn hóa dữ liệu còn lớn hơn cả khoảng cách công nghệ. Đa số lãnh đạo Việt Nam vẫn xem data là “việc của IT” chứ chưa phải trách nhiệm chiến lược của toàn tổ chức. Nhân sự thiếu data literacy nghiêm trọng – quyết định kinh doanh quan trọng vẫn dựa vào “cảm giác lãnh đạo” dù kho dữ liệu đã đầy ắp thông tin. Đây chính là lý do khiến hàng trăm tỷ đồng đầu tư vào công nghệ mỗi năm tại Việt Nam phần lớn… đổ sông đổ bể.

Hạ tầng và quản trị data yếu là rào cản cuối cùng nhưng cũng nguy hiểm nhất. Doanh nghiệp chi tiền mua tool xịn, thuê cloud đắt đỏ nhưng không có Data Governance Board, không có Master Data Management, không có tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu rõ ràng. Ba rủi ro lớn nhất đang hiện hữu:

• Mất data khách hàng do bảo mật yếu hoặc bị ransomware tấn công
• Vi phạm Nghị định 13/2023 và sắp tới là Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân (có hiệu lực đầy đủ từ 2026) (4)
• Lãng phí đầu tư khổng lồ vì triển khai công nghệ mà không có nền tảng quản trị vững chắc

Lộ trình thực tế để doanh nghiệp Việt Nam biến data thành tài sản chiến lược

Mọi thay đổi thành công đều phải bắt đầu từ cấp lãnh đạo cao nhất. Doanh nghiệp cần có Data Strategy chính thức được Ban Giám đốc hoặc Tổng Giám đốc phê duyệt, với tầm nhìn rõ ràng 3–5 năm, roadmap chi tiết và KPI đo lường được: data maturity score, ROI từ các use case, tỷ lệ dữ liệu được khai thác hiệu quả, tỷ lệ quyết định dựa trên dữ liệu…

Tiếp theo là xây dựng kiến trúc và quản trị dữ liệu hiện đại – đây là nền móng không thể bỏ qua. Doanh nghiệp Việt Nam cần chuyển dần từ mô hình data warehouse, data lake cũ sang data lakehouse hoặc data mesh (đối với tổ chức lớn), đồng thời thành lập Data Governance Board, triển khai data catalog, master data management, áp dụng Zero Trust security và đặt ra các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu cụ thể: accuracy ≥ 95%, completeness ≥ 98%, timeliness ≥ 99%.

Vận hành hóa dữ liệu (operationalizing data) là bước quyết định dữ liệu có tạo ra tiền hay không. Quy trình cơ bản gồm 4 bước liên tục:https://digital.fpt.com/linh-vuc/logistics-van-tai

• Thu thập dữ liệu từ mọi touchpoint (website, app, POS, CRM, ERP, social media…)
• Làm sạch, chuẩn hóa và tích hợp vào một nguồn duy nhất
• Xây dựng mô hình phân tích, dự báo và AI
• Áp dụng trực tiếp vào dashboard tự động, decision engine, sản phẩm số và quy trình vận hành hàng ngày

Lời khuyên thực tế nhất cho doanh nghiệp Việt Nam hiện nay: không nên làm big bang transformation. Hãy bắt đầu từ những use case mang lại ROI nhanh và rõ ràng nhất:

• Marketing: cá nhân hóa chiến dịch, dự báo churn, tính toán customer lifetime value (LTV)
• Vận hành & Supply chain: dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho, bảo trì dự đoán
• Tài chính: phát hiện gian lận, credit scoring, dự báo dòng tiền
• Bán hàng: next-best-action recommendation, dynamic pricing theo thời gian thực

Chỉ cần 2–3 use case thành công trong năm đầu tiên là đủ để tạo động lực và nguồn lực cho toàn bộ hành trình chuyển đổi.

Các Case study minh chứng sức mạnh của việc canh tác dữ liệu bài bản

Vinamilk

Tập đoàn Vinamilk đã chứng minh hiệu quả ứng dụng dữ liệu trên lĩnh vực mũi nhọn là Vận hành. Trong mảng Vận hành và Chuỗi cung ứng, việc hợp tác và triển khai Kyta Platform của FPT đã giúp số hóa quy trình và ký số, mang lại kết quả cụ thể: thời gian ký hợp đồng được rút ngắn đáng kể từ 5 ngày xuống chỉ còn hơn 1 ngày, đồng thời xử lý được trên 200.000 giao dịch số hóa mỗi năm, giúp đảm bảo tính linh hoạt của chuỗi cung ứng.(5)

Song song đó, trong lĩnh vực Marketing, Vinamilk tận dụng dữ liệu hành vi người xem và Social Listening để sản xuất nội dung “Youtube-first” nhắm đúng insight khách hàng. Chiến lược dựa trên dữ liệu này đã mang lại thành tích kỷ lục, với mức tăng 122% thời lượng xem và giúp Vinamilk trở thành thương hiệu CPG đầu tiên tại Đông Nam Á đạt mốc 1 triệu người đăng ký trên nền tảng này.(6)

Starbucks

Starbucks vận hành hệ thống dữ liệu tiêu dùng lớn nhờ ứng dụng di động, thẻ thành viên và mạng lưới hàng chục nghìn cửa hàng. Theo phân tích của Bernard Marr, Starbucks xử lý khoảng 90 triệu giao dịch mỗi tuần, tạo ra một tập data sâu về thời gian mua, vị trí, thói quen gọi món và mức độ tương tác của khách hàng. (7)

Dữ liệu này cho phép Starbucks cá nhân hoá ưu đãi trong ứng dụng, đề xuất thức uống phù hợp từng người, và thậm chí xác định vị trí tối ưu để mở cửa hàng mới thông qua mô hình location analytics. Hệ thống data platform của Starbucks cũng giúp dự báo nhu cầu nguyên liệu theo từng khu vực và thời điểm trong ngày, giảm lãng phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Đây là minh chứng rõ ràng cho việc dữ liệu trở thành “đất canh tác” nuôi dưỡng đổi mới sản phẩm và tối ưu vận hành trong một hệ sinh thái bán lẻ toàn cầu.

UPS

UPS là một trong những doanh nghiệp ứng dụng data analytic sâu nhất trong tối ưu vận hành logistics. Thông qua hệ thống ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), UPS phân tích hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày, bao gồm tuyến đường, tình trạng giao thông, thời gian giao nhận, hiệu suất phương tiện và hành vi tài xế. Theo phân tích từ BestPractice.AI, hệ thống này giúp UPS tiết kiệm hơn 10 triệu gallon nhiên liệu mỗi năm và giảm tới 400 triệu USD chi phí vận hành. (8)

Ngoài hiệu quả chi phí, ORION còn giúp giảm hàng triệu dặm di chuyển thừa, rút ngắn thời gian giao hàng và nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Hệ thống này thường được coi như “bộ não dữ liệu” của UPS – một tài sản vận hành cốt lõi mà các đối thủ khó có thể sao chép trong ngắn hạn. Đây là ví dụ điển hình cho thấy dữ liệu có thể chuyển hoá trực tiếp thành lợi thế cạnh tranh bền vững trong ngành logistics.

Dữ liệu không còn là thứ “có thì tốt” nữa. Nó đã trở thành yếu tố sống còn quyết định doanh nghiệp nào sẽ tồn tại và dẫn đầu trong thập kỷ tới. Doanh nghiệp nào còn để “đất canh tác dữ liệu” hoang hóa sẽ bị loại khỏi cuộc chơi trong 3–5 năm tới – không còn chỗ cho sự chậm trễ.

References:

1. McKinsey & Company. (n.d.). Five facts: How customer analytics boosts corporate performance
2. Bain & Company. (2025). E-conomy SEA 2025.
3. SuperAGI. (n.d.). Predictive analytics in action: Real-world case studies of businesses that boosted revenue with AI-powered insights.
4. Chính phủ Việt Nam. (2023). Nghị định số 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
5. FPT Kyta. (n.d.). 5 năm một hành trình: Vinamilk và Kyta Platform – Chuyển đổi số toàn diện từ 2020.
6. Brands Vietnam. (n.d.). Hero – Hub – Help: Ba chiến lược nội dung giúp Vinamilk thành công trên kênh digital.
7. Marr, B. (n.d.). Starbucks: Using big data analytics and artificial intelligence to boost performance.
8. BestPractice.AI. (n.d.). UPS saves over 10 million gallons of fuel and up to $400M in costs annually with advanced telematics and analysis.