Data Analytics tạo giá trị bằng cách nào trong doanh nghiệp? Từ insight đến quyết định, và từ quyết định đến kết quả

Nghịch lý này không xuất phát từ việc dữ liệu không đủ nhiều hay công cụ không đủ mạnh. OECD đã chỉ ra rằng dữ liệu ngày nay đã trở thành một yếu tố đầu vào cốt lõi của nền kinh tế số, có vai trò tương đương với vốn và lao động trong việc tạo ra giá trị mới (1). Vấn đề nằm ở chỗ: Data analytics không tự động tạo ra giá trị kinh doanh. Giá trị chỉ xuất hiện khi analytics thực sự can thiệp vào cách doanh nghiệp ra quyết định và hành động.

Nhiều tổ chức đã đầu tư đúng vào “phần cứng” của analytics – nền tảng dữ liệu, công cụ BI, đội ngũ phân tích – nhưng lại bỏ ngỏ “phần mềm” quan trọng nhất: cơ chế ra quyết định. Khi analytics chỉ dừng lại ở việc cung cấp insight, mà không làm thay đổi lựa chọn hay ưu tiên của tổ chức, nó khó có thể tạo ra tác động thực chất. Do đó, để hiểu analytics tạo giá trị bằng cách nào, cần dịch chuyển trọng tâm phân tích từ dữ liệu và insight sang quyết định, nơi giá trị kinh doanh thực sự được hình thành.

1. Giá trị của Data Analytics không nằm ở insight, mà nằm ở quyết định

Một trong những ngộ nhận phổ biến nhất trong triển khai analytics là cho rằng insight đúng sẽ tự động dẫn đến kết quả tốt. Trên thực tế, insight chỉ là một dạng tri thức tiềm năng; giá trị kinh doanh chỉ xuất hiện khi tri thức đó được chuyển hóa thành quyết định và hành động cụ thể. Khoảng cách giữa insight và quyết định chính là nơi analytics thường “mất lực”.

Gartner cho thấy vai trò của dữ liệu và phân tích đã thay đổi đáng kể trong những năm gần đây. Trong khảo sát toàn cầu về Chief Data Officer (CDO), 72% lãnh đạo dữ liệu & phân tích cho biết họ đang dẫn dắt hoặc tham gia sâu vào các sáng kiến chuyển đổi số, cho thấy analytics ngày càng hiện diện trong các quyết định cấp tổ chức, thay vì chỉ đóng vai trò báo cáo phía sau. Tuy nhiên, chỉ 24% cho biết họ thực sự dẫn dắt các chương trình chuyển đổi này, phản ánh việc analytics thường “có mặt trong phòng họp” nhưng chưa thực sự “cầm vô lăng” ở các quyết định then chốt. (2)

Một chi tiết quan trọng khác trong cùng khảo sát của Gartner là các ưu tiên hàng đầu của lãnh đạo D&A vẫn tập trung vào data quality (51%), chứng minh ROI từ đầu tư analytics (44%), và data sharing (43%). Điều này cho thấy một thực tế: nếu dữ liệu chưa đủ tin cậy và chưa được chia sẻ đúng cách, thì dù insight có hay đến đâu, tổ chức vẫn khó đưa nó vào quyết định có tác động lớn. Analytics vì thế dễ bị đẩy về vai trò “tham khảo”, thay vì trở thành cơ sở lựa chọn. (2)

Nhìn từ góc độ quản trị, giá trị cốt lõi của analytics không nằm ở việc tạo ra nhiều insight hơn, mà ở việc giảm xác suất ra quyết định sai. Analytics giúp lượng hóa trade-off, làm rõ rủi ro và tạo ra một nền tảng thông tin chung để các bên liên quan đánh giá lựa chọn. Khi analytics được gắn vào đúng thời điểm của quá trình ra quyết định – trước khi lựa chọn được chốt – nó bắt đầu tạo ra giá trị thực sự.

2. Data Analytics tạo giá trị bằng những cơ chế nào trong doanh nghiệp?

Để hiểu rõ analytics tạo giá trị bằng cách nào, cần nhìn vào các cơ chế tác động gián tiếp của nó lên hệ thống ra quyết định trong doanh nghiệp. Những cơ chế này không nằm ở dashboard hay thuật toán, mà nằm ở cách analytics thay đổi hành vi tổ chức.

• Thứ nhất, analytics giúp chuẩn hóa nền tảng thông tin cho quyết định. Trong nhiều doanh nghiệp, mỗi phòng ban vận hành với một tập dữ liệu và cách diễn giải riêng, dẫn đến các quyết định thiếu nhất quán. Khi analytics được thiết kế đúng, nó tạo ra một “nguồn sự thật chung”, giúp các cuộc thảo luận và tranh luận dựa trên cùng một hệ quy chiếu. Gartner cho thấy các CDO có business-facing KPIs – tức là gắn analytics trực tiếp với mục tiêu kinh doanh – có khả năng tạo ra giá trị kinh doanh rõ ràng cao hơn 1,7 lần so với các tổ chức không làm được điều này.
• Thứ hai, analytics giúp rút ngắn thời gian ra quyết định. Khi số lượng biến số tăng lên, việc dựa hoàn toàn vào phân tích thủ công hoặc kinh nghiệm cá nhân trở nên chậm chạp và kém hiệu quả. Theo Gartner, các tổ chức có năng lực analytics trưởng thành hơn hiệu quả hơn 2,3 lần trong việc rút ngắn time-to-market, cho thấy analytics không chỉ giúp quyết định “đúng hơn” mà còn “nhanh hơn” trong môi trường cạnh tranh cao. (2)
• Thứ ba, analytics cho phép mở rộng năng lực ra quyết định ở quy mô lớn. Con người có thể ra quyết định tốt trong phạm vi hạn chế, nhưng khi số lượng quyết định tăng lên – ví dụ trong kiểm soát chất lượng, phân bổ nguồn lực hay tối ưu vận hành – trực giác cá nhân nhanh chóng trở thành điểm nghẽn. Gartner ghi nhận rằng các tổ chức gắn analytics với quyết định kinh doanh hiệu quả hơn 3,5 lần trong việc tạo ra giá trị từ dữ liệu (data monetization), nhờ khả năng áp dụng logic quyết định nhất quán trên toàn hệ thống. (2)

Tựu trung, analytics tạo giá trị thông qua ba cơ chế chính: chuẩn hóa thông tin cho quyết định, rút ngắn thời gian lựa chọn trong môi trường phức tạp, và mở rộng năng lực quyết định ở quy mô lớn.

3. Vì sao nhiều doanh nghiệp “có analytics” nhưng vẫn không tạo ra giá trị?

Một thực tế thường bị bỏ qua là analytics không thất bại vì thiếu dữ liệu hay thiếu công cụ, mà vì không được đặt đúng vị trí trong cơ chế ra quyết định. Khi analytics được dùng chủ yếu để giải trình, báo cáo hoặc “xem cho biết”, nó khó có thể tạo ra tác động kinh doanh đáng kể.

OECD nhận định rằng trong nhiều tổ chức, dữ liệu và phân tích vẫn chủ yếu phục vụ mục tiêu giải thích điều đã xảy ra, thay vì định hình các lựa chọn trong tương lai. Điều này khiến analytics bị khóa chặt trong vai trò mô tả, không tham gia trực tiếp vào việc lựa chọn phương án hành động (3).

Một nguyên nhân quan trọng khác là thiếu decision owner rõ ràng. Khi không có cá nhân hoặc vai trò chịu trách nhiệm cuối cùng cho việc sử dụng insight trong quyết định, analytics trở thành “tài sản chung” nhưng không có ai thực sự hành động. Dữ liệu có thể đúng, phân tích có thể hợp lý, nhưng nếu không gắn với trách nhiệm quyết định, giá trị sẽ không xuất hiện.

Điều này phản ánh rõ trong khảo sát của Gartner: dù 72% lãnh đạo dữ liệu & phân tích tham gia sâu vào các sáng kiến chuyển đổi số, chỉ 24% cho biết họ thực sự dẫn dắt các chương trình này. Khoảng cách này cho thấy analytics thường “ở trong phòng họp”, nhưng chưa chắc “cầm vô lăng” ở những quyết định then chốt.(2)

Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp triển khai analytics theo hướng công cụ trước, quyết định sau. Dashboard được xây dựng dựa trên dữ liệu sẵn có, thay vì bắt đầu từ câu hỏi quyết định cần trả lời. Cách tiếp cận này tạo ra nhiều thông tin nhưng thiếu trọng tâm, khiến nhà quản lý quay lại dựa vào trực giác khi đối mặt với lựa chọn phức tạp. Khi đó, analytics không những không tạo giá trị, mà còn làm giảm niềm tin của tổ chức vào dữ liệu.

Tóm lại, analytics không tạo giá trị khi:

• Chỉ phục vụ báo cáo, không phục vụ lựa chọn
• Không có decision owner chịu trách nhiệm hành động
• Được triển khai quanh công cụ thay vì quanh quyết định

4. Data Analytics tạo giá trị trong những loại quyết định nào?

Một sai lầm phổ biến khác là kỳ vọng analytics có thể cải thiện mọi quyết định trong doanh nghiệp. Trên thực tế, analytics chỉ phát huy hiệu quả rõ rệt khi được áp dụng đúng loại quyết định.

World Economic Forum, trong bối cảnh chuỗi cung ứng và vận hành toàn cầu ngày càng biến động, nhấn mạnh rằng analytics đặc biệt hữu ích trong các quyết định mang tính lặp lại, có thể đo lường và chứa trade-off rõ ràng. Đây là những quyết định mà trực giác con người khó duy trì tính nhất quán khi quy mô tăng lên. (4)

Một minh họa cụ thể cho loại quyết định này đến từ lĩnh vực sản xuất. Trong tài liệu ARC View về vòng đời AI của Siemens, một dự án kiểm tra chất lượng bảng mạch (PCB inspection) đã ứng dụng phân tích dữ liệu và AI để hỗ trợ quyết định phân loại lỗi. Kết quả là tỷ lệ pseudo-failure giảm 60%, đồng thời ước tính tiết kiệm chi phí hằng năm ở mức six-digit (hàng trăm nghìn USD). Giá trị ở đây không đến từ “insight thú vị”, mà từ việc giảm sai lầm trong quyết định kiểm định lặp lại, dẫn đến giảm scrap và tăng hiệu suất vận hành. (5)

Ngược lại, các quyết định mang tính chiến lược dài hạn, phụ thuộc mạnh vào bối cảnh hoặc giá trị định tính (ví dụ: tầm nhìn thương hiệu, định hướng văn hóa) thường không phải nơi analytics tạo ra tác động trực tiếp. Việc cố gắng “tối ưu hóa” mọi quyết định bằng analytics không chỉ thiếu thực tế, mà còn làm suy giảm niềm tin khi analytics không đáp ứng được kỳ vọng đó.

Analytics tạo giá trị rõ nhất trong các quyết định:

• Lặp lại với tần suất cao
• Có kết quả đo lường được
• Có chi phí sai lầm rõ ràng

Từ các phân tích trên có thể thấy rằng Data Analytics không tạo ra giá trị một cách tự động. Giá trị chỉ xuất hiện khi doanh nghiệp sử dụng analytics để thiết kế lại cách ra quyết định, thay vì chỉ làm giàu thêm hệ thống báo cáo.

Analytics phát huy tác dụng khi được đặt đúng vị trí trong chuỗi quyết định: trước khi lựa chọn được chốt, gắn với trách nhiệm rõ ràng, và tập trung vào những quyết định mà trực giác con người khó xử lý hiệu quả ở quy mô lớn. Khi đó, analytics giúp giảm sai lầm, tăng tính nhất quán và mở rộng năng lực hành động của tổ chức.

Ngược lại, khi analytics chỉ tồn tại như một lớp thông tin tham khảo hoặc được triển khai vì áp lực công nghệ, nó khó có thể tạo ra tác động kinh doanh bền vững. Doanh nghiệp vì thế cần nhìn analytics như một công cụ quản trị quyết định, chứ không phải như một hệ thống báo cáo nâng cao.

References:

1. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2015). Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being (OECD Publishing).
2. Gartner, Inc. (2021, May 5). Gartner survey finds 72 percent of data & analytics leaders are leading or heavily involved in digital transformation initiatives. Gartner.
3. Organisation for Economic Co-operation and Development. (n.d.). Digital government (Digital transformation and data analytics for decision making).
4. World Economic Forum. (2025). Global Value Chains Outlook 2026: Orchestrating corporate and national agility (WEF Report).
5. Güldner, F. (2021). How Siemens approaches AI lifecycle management in production (ARC View). Siemens.