Từ chuyển đổi số sang chuyển đổi dữ liệu: Doanh nghiệp đang bỏ lỡ điều gì?

Khoảng trống đó cho thấy một thực tế: chuyển đổi số không đồng nghĩa với chuyển đổi dữ liệu. Khi dữ liệu chưa được quản trị, tích hợp và khai thác như một tài sản chiến lược, các khoản đầu tư vào công nghệ khó có thể tạo ra giá trị bền vững. Bài viết này phân tích sự khác biệt giữa chuyển đổi số và chuyển đổi dữ liệu, đồng thời làm rõ những cơ hội doanh nghiệp đang bỏ lỡ khi chưa thực sự chuyển đổi theo hướng data-driven.

1. Chuyển đổi số: Doanh nghiệp đã làm được gì – và vì sao vẫn chưa đủ

Trong hơn một thập kỷ qua, chuyển đổi số đã trở thành một trong những ưu tiên chiến lược quan trọng nhất của doanh nghiệp trên toàn cầu. Dưới áp lực cạnh tranh, sự thay đổi hành vi khách hàng và tiến bộ công nghệ, các tổ chức buộc phải số hóa quy trình, triển khai các nền tảng công nghệ mới và tự động hóa vận hành nhằm duy trì hiệu quả và tốc độ phản ứng với thị trường. ERP, CRM, cloud computing, thương mại điện tử và các nền tảng số khác đã trở thành những thành phần quen thuộc trong bức tranh quản trị hiện đại.

Tuy nhiên, thực tế triển khai lại cho thấy một nghịch lý đáng chú ý. Dù đầu tư lớn cho công nghệ, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc cải thiện chất lượng ra quyết định, dự báo thị trường hay tận dụng dữ liệu để tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

McKinsey & Company, trong một nghiên cứu quy mô lớn về các chương trình chuyển đổi, chỉ ra rằng khoảng 70% các chương trình chuyển đổi không đạt được mục tiêu kỳ vọng (1). Điều đáng lưu ý là nguyên nhân chính không nằm ở việc lựa chọn sai công nghệ, mà ở cách tổ chức thay đổi (hoặc không thay đổi) cách ra quyết định và vận hành dựa trên dữ liệu.

Ở nhiều doanh nghiệp, chuyển đổi số được hiểu chủ yếu như một dự án công nghệ: triển khai hệ thống mới, đào tạo người dùng, đưa hệ thống vào vận hành và đo lường hiệu quả thông qua các chỉ số triển khai. Khi hệ thống hoạt động ổn định, doanh nghiệp coi chuyển đổi số đã “hoàn tất”. Tuy nhiên, trong cách tiếp cận này, dữ liệu thường chỉ được xem là sản phẩm phụ của hệ thống, thay vì là một tài sản chiến lược cần được quản trị và khai thác có chủ đích.

Chính tại điểm này, một khoảng trống chiến lược xuất hiện: chuyển đổi số tạo ra dữ liệu, nhưng không tự động biến dữ liệu thành giá trị. Khoảng trống đó chính là lý do vì sao ngày càng nhiều tổ chức bắt đầu đặt câu hỏi không phải là “làm thế nào để số hóa thêm”, mà là “làm thế nào để thực sự trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu”.

2. Digital transformation ≠ Data transformation: Sự nhầm lẫn mang tính hệ thống

Trong nhiều tổ chức, chuyển đổi số thường được hiểu – và triển khai – như một bài toán công nghệ. Doanh nghiệp đầu tư vào ERP để tích hợp quy trình, CRM để quản lý khách hàng, cloud để mở rộng hạ tầng, và các nền tảng số để tự động hóa vận hành. Ở bề mặt, những nỗ lực này tạo ra cảm giác tổ chức đang “hiện đại hóa” nhanh chóng. Tuy nhiên, khi nhìn sâu hơn vào cách các quyết định chiến lược và vận hành được đưa ra, nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng dữ liệu – dù đã được tạo ra với khối lượng lớn – vẫn chưa thực sự đóng vai trò trung tâm.

Sự nhầm lẫn phổ biến nằm ở việc đánh đồng chuyển đổi số với chuyển đổi dữ liệu. Digital transformation chủ yếu tập trung vào số hóa cách doanh nghiệp vận hành: quy trình nhanh hơn, ít thủ công hơn, trải nghiệm khách hàng liền mạch hơn. Ngược lại, data transformation tập trung vào thay đổi cách doanh nghiệp ra quyết định: từ trực giác và kinh nghiệm cá nhân sang bằng chứng dữ liệu có hệ thống. Đây không chỉ là khác biệt về công cụ, mà là khác biệt về tư duy quản trị.

Harvard Business Review chỉ ra rằng nhiều tổ chức, dù đã đầu tư mạnh vào dữ liệu và analytics, vẫn gặp khó khăn trong việc trở thành data-driven vì cách ra quyết định trong tổ chức không thay đổi (2).Theo họ, rào cản lớn nhất không nằm ở công nghệ, mà ở văn hóa và thói quen ra quyết định, khi dữ liệu không được sử dụng nhất quán trong các quyết định quan trọng hằng ngày.

Harvard Business Review cũng chỉ ra một nghịch lý phổ biến: nhiều công ty có rất nhiều dữ liệu nhưng lại không sử dụng được dữ liệu đó để tạo ra lợi thế cạnh tranh. Nguyên nhân không nằm ở việc thiếu công nghệ, mà ở chỗ dữ liệu không được tổ chức theo cách hỗ trợ ra quyết định – từ việc xác định “nguồn dữ liệu đáng tin cậy”, đến việc phân quyền sử dụng và chịu trách nhiệm về dữ liệu (3). Trong bối cảnh đó, chuyển đổi số chỉ tạo thêm dữ liệu, nhưng không làm tăng khả năng hiểu và khai thác dữ liệu.

Có thể tóm lược sự khác biệt mang tính hệ thống giữa hai khái niệm này như sau:

• Chuyển đổi số tập trung vào công nghệ và quy trình, nhằm làm nhanh hơn và hiệu quả hơn những gì doanh nghiệp đang làm. Digital transformation thường được triển khai theo dự án với điểm kết thúc tương đối rõ ràng.
• Chuyển đổi dữ liệu tập trung vào quyết định và giá trị, nhằm thay đổi cách doanh nghiệp hiểu vấn đề và lựa chọn hành động. Data transformation là một quá trình liên tục, gắn chặt với chiến lược và năng lực tổ chức.

Nhìn từ góc độ này, nhiều doanh nghiệp không thất bại trong chuyển đổi số vì công nghệ, mà vì chưa bước sang giai đoạn chuyển đổi dữ liệu thực sự.

3. Doanh nghiệp đang bỏ lỡ điều gì khi không chuyển đổi dữ liệu?

Khi không chuyển đổi dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ bỏ lỡ một cải tiến kỹ thuật, mà bỏ lỡ hàng loạt cơ hội chiến lược mang tính dài hạn.

Trước hết, doanh nghiệp bỏ lỡ khả năng ra quyết định dựa trên bằng chứng đáng tin cậy. Trong nhiều tổ chức, dữ liệu tồn tại ở nhiều hệ thống khác nhau, được tổng hợp thủ công thành báo cáo định kỳ. Những báo cáo này thường phản ánh quá khứ nhiều hơn là hỗ trợ dự báo hay đề xuất hành động. Điều này khiến lãnh đạo phải dựa vào kinh nghiệm cá nhân hoặc trực giác trong các quyết định quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh thị trường biến động nhanh.

Thứ hai, doanh nghiệp bỏ lỡ khả năng dự báo và chủ động. Ở cấp độ chiến lược, “đổi mới dựa trên dữ liệu” không chỉ là câu chuyện công nghệ mà là năng lực tạo ra sản phẩm, quy trình và mô hình giá trị mới dựa trên khả năng khai thác dữ liệu. OECD nhấn mạnh rằng việc tạo và sử dụng khối lượng dữ liệu lớn đang tái định nghĩa năng lực “thông minh” của nền kinh tế – xã hội, thúc đẩy các ngành, quy trình và sản phẩm mới, đồng thời tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể. (6)

OECD cũng lưu ý rằng mở rộng khả năng truy cập và sử dụng dữ liệu đi kèm các thách thức về quyền riêng tư, bảo vệ người tiêu dùng, cơ chế truy cập mở và đo lường — nghĩa là để dữ liệu thật sự trở thành “tài sản chiến lược”, doanh nghiệp cần song hành cả khai thác giá trị lẫn quản trị rủi ro.

Thứ ba, doanh nghiệp bỏ lỡ tiềm năng thực sự của phân tích nâng cao và AI. Nhiều doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ tạo bước nhảy vọt về hiệu suất và chất lượng ra quyết định, nhưng thực tế triển khai thường vấp phải “nút thắt dữ liệu”.

Báo cáo nghiên cứu của RAND ghi nhận rằng theo một số ước tính, hơn 80% dự án AI thất bại — và một trong các nguyên nhân trọng yếu là tổ chức không có đủ dữ liệu cần thiết để huấn luyện mô hình hiệu quả, hoặc thiếu hạ tầng để quản trị dữ liệu và triển khai mô hình ở môi trường vận hành (5). Điều này củng cố một nguyên tắc quan trọng: muốn AI tạo giá trị ở quy mô doanh nghiệp, nền tảng dữ liệu và năng lực quản trị dữ liệu phải đi trước.

Những cơ hội bị bỏ lỡ này có thể được tóm lược ngắn gọn:

• Khả năng ra quyết định nhanh và nhất quán dựa trên dữ liệu
• Năng lực dự báo thay vì chỉ phản ứng
• Khả năng mở rộng analytics và AI ở quy mô toàn tổ chức
• Lợi thế cạnh tranh dựa trên hiểu biết sâu về khách hàng và vận hành

4. Vì sao dữ liệu trở thành điểm nghẽn chiến lược trong hầu hết tổ chức

Một trong những nguyên nhân cốt lõi khiến chuyển đổi dữ liệu gặp khó khăn là vấn đề mang tính hệ thống, không phải vấn đề đơn lẻ về công nghệ.

Dữ liệu trong nhiều doanh nghiệp bị phân mảnh theo phòng ban và hệ thống. Mỗi bộ phận có cách định nghĩa, thu thập và sử dụng dữ liệu riêng, dẫn đến thiếu nhất quán và khó tích hợp. Tình trạng này không chỉ làm giảm chất lượng dữ liệu, mà còn làm xói mòn niềm tin của người dùng vào dữ liệu. Khi dữ liệu không đáng tin cậy, nó nhanh chóng bị gạt sang một bên trong quá trình ra quyết định.

Bên cạnh đó, thiếu quản trị dữ liệu (data governance) khiến dữ liệu không có “chủ sở hữu” rõ ràng. Harvard Business Review cho rằng khi không xác định rõ ai chịu trách nhiệm cho chất lượng và ý nghĩa của dữ liệu, tổ chức rất khó sử dụng dữ liệu một cách nhất quán (3). Data governance không chỉ là vấn đề tuân thủ hay bảo mật, mà là nền tảng để dữ liệu có thể được sử dụng rộng rãi và đáng tin cậy.

Yếu tố con người cũng đóng vai trò quan trọng. Theo MIT Sloan, xây dựng một công ty data-driven không chỉ cần công nghệ, mà nền tảng dữ liệu hợp nhất, năng lực phân tích và một văn hoá thúc đẩy sử dụng dữ liệu ở mọi cấp (4). Ngược lại, khi dữ liệu chỉ được hiểu bởi một nhóm nhỏ chuyên gia, nó khó có thể thay đổi cách ra quyết định chung của tổ chức.

Chuỗi vấn đề này thường diễn ra theo một logic quen thuộc:

Dữ liệu phân mảnh → Chất lượng dữ liệu thấp → Mất niềm tin vào dữ liệu → Dữ liệu không được dùng trong quyết định → Chuyển đổi dữ liệu thất bại

5. Chuyển đổi dữ liệu cần được nhìn nhận như thế nào để tạo giá trị dài hạn

Khác với chuyển đổi số, chuyển đổi dữ liệu cần bắt đầu từ chiến lược, không phải từ công nghệ. Doanh nghiệp cần xác định rõ những quyết định nào là trọng tâm và dữ liệu cần hỗ trợ các quyết định đó ra sao. Cách tiếp cận này giúp tránh tình trạng đầu tư dàn trải vào công nghệ mà không tạo ra giá trị rõ ràng.

Một trụ cột quan trọng của chuyển đổi dữ liệu là quản trị dữ liệu. Data governance cần được thiết kế để đảm bảo dữ liệu có chất lượng, có chuẩn chung và có cơ chế chịu trách nhiệm rõ ràng. Khi governance được thiết lập đúng, dữ liệu có thể được chia sẻ và sử dụng rộng rãi hơn trong tổ chức.

Chuyển đổi dữ liệu cũng đòi hỏi thay đổi văn hóa. Lãnh đạo cần đóng vai trò dẫn dắt trong việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định, thay vì chỉ yêu cầu “có báo cáo”. Khi dữ liệu trở thành ngôn ngữ chung của tổ chức, các quyết định trở nên minh bạch và nhất quán hơn.

Cuối cùng, thành công của chuyển đổi dữ liệu cần được đo lường bằng giá trị mà dữ liệu tạo ra, không phải bằng số lượng hệ thống được triển khai. Những thước đo như độ chính xác của dự báo, thời gian từ dữ liệu đến insight, hay mức độ dữ liệu được sử dụng trong các quyết định chiến lược phản ánh tốt hơn mức độ trưởng thành dữ liệu của tổ chức.

Chuyển đổi số giúp doanh nghiệp chạy nhanh hơn, nhưng chuyển đổi dữ liệu quyết định doanh nghiệp có chạy đúng hướng hay không. Khi dữ liệu chưa được quản trị và khai thác như một tài sản chiến lược, các khoản đầu tư vào công nghệ khó có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Ngược lại, doanh nghiệp thực sự chuyển đổi dữ liệu sẽ có khả năng ra quyết định tốt hơn, thích ứng nhanh hơn và khai thác hiệu quả các công nghệ mới như analytics và AI. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng dựa trên dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu không còn là lựa chọn nâng cao, mà đang trở thành điều kiện cần cho tăng trưởng dài hạn.

References

1. McKinsey & Company. (2018). Why do most transformations fail?
2. Randy Bean. (2022). Why Becoming a Data-Driven Organization Is So Hard. Harvard Business Review. 
3. Davenport, T. H., & Bean, R. (2017). Companies are failing in their efforts to become data-driven. Harvard Business Review. 
4. MIT Sloan Management Review. (2020). How to build a data-driven company.
5. Ryseff, J., De Bruhl, B. F., & Newberry, S. J. (2024). The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed: Avoiding the Anti-Patterns of AI (RR-A2680-1). RAND Corporation.
6. OECD. (2015). Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being. OECD Publishing.