Khía cạnh tổ chức của Business Intelligence

Thomas Davenport, tác giả nổi tiếng của nhiều cuốn sách về sáng tạo trong kinh doanh và quản lý tri thức, chia sẻ quan điểm về khía cạnh tổ chức của Business Intelligence (BI) - giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh(*).

Triển vọng của phương pháp quản trị theo quy trình

Vai trò ra quyết định của con người ngày càng quan trọng trong quy trình kinh doanh và việc cắt giảm thời gian ra quyết định làm nảy sinh trong các nhà doanh nghiệp và tư vấn viên ý nghĩ cho rằng quản lý theo quy trình sẽ thay thế điều hành các dự án (hoặc ít nhất cũng hoàn toàn phụ thuộc vào nó). Ông Davenport cho biết quản lý theo quy trình ở dạng đơn giản cũng có thể dẫn tới giảm chi phí một cách ổn định sau một giai đoạn ngắn phát sinh chi phí.

Davenport cho rằng, cách tiếp cận kiểu điều hành dự án có thể phổ cập hơn vì nhiều nhân viên không thích quy định. Các quy định thường xuất hiện trong quá trình quản lý theo quy trình. "Họ không thích khi có khả năng đo đếm thời gian của chu trình sản xuất mà họ tham gia vì rằng các quy trình kinh doanh càng ngày càng minh bạch. Họ không muốn mất quyền tự chủ", Davenport giải thích.

Quản lý theo quy trình chậm được ứng dụng trong các công ty, mặc dù vậy, Davenport luôn tin tưởng việc ứng dụng nó rộng rãi không sớm thì muộn sẽ diễn ra. Hiện, việc sử dụng phương pháp quản lý theo quy trình có nhiều triển vọng, đặc biệt khi mà việc ra quyết định, trong nhiều trường hợp, là kết quả của việc kết hợp các quá trình khác nhau của tư duy.

Khía cạnh tổ chức của BI

Không hiếm trường hợp phải thảo luận phương pháp tổ chức hoạt động phân tích trong công ty. Vì, về nguyên tắc, các khoản đầu tư tốn kém ở công ty khiến phải gia tăng hiệu quả của hoạt động này. Điều gì tốt hơn giữa việc có riêng bộ phận phân tích và việc đưa hoạt động phân tích đến gần vị trí ra quyết định - tích hợp chức năng phân tích kinh doanh cho các bộ phận kinh doanh như BI đã đề xuất? Liệu cách tiếp cận thứ hai có rẻ và mềm dẻo hơn không?

Theo Davenport, lý tưởng là có cả 2 khả năng nói trên trong cùng một tổ chức. Các nghiên cứu cho thấy, các phân tích ở tầm chiến lược đáp ứng nhiều hơn so với công việc phân tích tích hợp vào một bộ phận. Ngoài ra, trong trường hợp này, đơn giản hơn là chia sẻ ý tưởng với họ, để họ bắt tay vào thực hiện dự án cũng đơn giản hơn. Trong khi đó, cần làm sao cho họ làm việc mật thiết hơn với toàn doanh nghiệp. Một số công ty có nhóm phân tích tập trung, trong đó, mỗi phân tích viên gắn liền với bộ phận phòng ban hay người lãnh đạo nào đó cụ thể để đảm bảo cho họ có được những kết quả phân tích hữu ích nhất.

"Tôi nghĩ rằng, quý vị có thể có được những ưu thế của công việc phân tích tập trung cũng như phân tán - Davenport khẳng định - Dịch vụ phân tích tập trung cao có thể nhanh chóng trở nên quan liêu và sẽ phản ứng yếu ớt trước các nhu cầu của doanh nghiệp. Dịch vụ phân tích phân tán cao lún sâu vào các vấn đề của bộ phận và thường đánh mất khả năng nhận được các ý tưởng tốt từ các bộ phận khác trong công ty". Theo Davenport, vai trò của việc phân tích kinh doanh trong hoạt động của công ty càng cao thì việc phân tích sẽ càng hướng tới tập trung hoá.

Dữ liệu trong phân tích kinh doanh

Hiệu quả và kết quả của phân tích kinh doanh phần nhiều phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Làm thế nào để việc ra quyết định được bảo vệ trước những ảnh hưởng của dữ liệu tồi mà không mất đi tính hiệu quả và kết quả? Davenport cho rằng trong nhiều trường hợp, chất lượng dữ liệu để hình thành báo cáo quan trọng hàng đầu. "Trong quá trình xử lý phân tích dữ liệu, các bạn có thể loại trừ các dữ liệu tồi, trung lập hoá các dữ liệu tồi hoặc áp dụng thao tác tương tự để giảm mức ảnh hưởng của chúng. Trong quá trình hình thành báo cáo, làm việc này phức tạp hơn nhiều vì những thao tác tương tự có thể làm sai lệch toàn bộ bản báo cáo", Davenport giải thích.

Rất phổ biến tình trạng các công ty dồn sức đảm bảo chất lượng dữ liệu và tích hợp dữ liệu thay vì phân tích chúng. Tính cần thiết của việc giải quyết những nhiệm vụ này là nguyên nhân gia tăng ứng dụng vào cơ sở dữ liệu hay các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) mà các cơ sở dữ liệu này được sử dụng như nguồn dữ liệu. Những dữ liệu này không phải là loại dùng cho quá trình phân tích.

Liên quan trực tiếp đến công tác phân tích dữ liệu, theo Davenport, sự thấu hiểu công việc và kiến thức toán học quan trọng như nhau: "Quý vị phải có khả năng giải thích các kết quả toán học và thống kê cho lãnh đạo, những người ra quyết định, nhưng quý vị cũng cần hiểu bản chất của các công nghệ". Tìm nhân sự kết hợp được những phẩm chất này là cả một vấn đề lớn.

Cán bộ quyết định hết

Việc sử dụng phân tích kinh doanh gắn liền với giải quyết vấn đề lựa chọn cán bộ phù hợp. Để sử dụng các thủ thuật toán học phải đào tạo nhân viên có trình độ. Việc này không rẻ khiến cho tổng đầu tư sở hữu giải pháp phân tích kinh doanh gia tăng nhiều lần. Davenport cho rằng, đây đúng là vấn đề lớn và giải pháp phù hợp là không tuyển dụng các chuyên gia đắt đỏ mà thuê họ, rẻ hơn. "Trên toàn thế giới, việc phải có nhân viên bổ sung là hạn chế lớn cho việc triển khai chiến lược theo hướng phân tích kinh doanh", Davenport cho biết. Một trong những nguồn nhân sự kiểu này là Nga, đất nước giàu có về các tài năng toán học, tuy rằng, Davenport cũng cho biết các chuyên gia Nga thường gặp phải vấn đề ngôn ngữ.

Thuê gia công là công cụ phổ biến của doanh nghiệp nhưng thành công của nó phụ thuộc nhiều vào sự tin cậy nơi đối tác. Liệu thuê gia công có phù hợp với BI? Hiển nhiên là ở đây có quá nhiều rủi ro. Dù thế nào đi nữa, Davenport nói, trên thị trường thế giới cũng đã có những dịch vụ tương tự. Đa số các công ty làm dịch vụ này tập trung ở Ấn Độ. Loại hình thuê gia công này không nổi tiếng như những loại hình thuê gia công khác nhưng cũng có những tổ chức gia công có đến 500 nhân viên có thể giải quyết hàng loạt nhiệm vụ về phân tích kinh doanh.

"Để sử dụng hiệu quả hình thức thuê gia công BI, phải có chuyên gia của mình về lĩnh vực này có khả năng đảm bảo kết quả nhận được sẽ được trình bày đúng với ngôn ngữ của doanh nghiệp mình và sẽ mang lại ích lợi cho doanh nghiệp" - Davenport nói - "Điều đó hoàn toàn có thể, nhưng cần thận trọng vì quý vị cần không ai khác là người gần gũi, hiểu biết, có thể tác động tốt tới lãnh đạo ra quyết định - điều này lại làm khó việc triển khai thuê gia công".

Liên quan đến chuẩn bị nhân sự cần thiết cho BI, Davenport cho rằng các cơ sở đào tạo cần lưu ý nhiều hơn theo hướng này. Một mặt, các trung tâm đào tạo phải mở rộng các cách thức phân tích đã từng được giảng dạy trước nay. Mặt khác, nhiều cuộc hội thảo về đề tài phân tích trong tiếp thị, quản lý tài chính... có thể mở rộng cách thức phân tích nhưng có một sự thật khó bỏ qua là chưa biết làm thế nào truyền đạt các kiến thức này cho sinh viên. Trong các giáo trình về BI, có hàng loạt công cụ nhưng trong khuôn khổ các khoá đào tạo, người ta chỉ kịp kể cho sinh viên về lịch sử xuất hiện các loại dữ liệu và hầu như không đả động đến phân tích chúng.

Những vấn đề của ra quyết định

Davenport chia sẻ những vấn đề chính trong quá trình ra quyết định trong một doanh nghiệp hiện đại. "Điều đầu tiên có thể quật ngã quý vị là xử lý dữ liệu trong bản phân tích. Thứ hai, việc thảo luận và lựa chọn các quyết định khả dĩ (đúng nguyên tắc, chọn từ đống các giải pháp thay thế lẫn nhau) trong việc tạo quy trình ra quyết định tốt nhất. Và, cuối cùng, có thể nảy sinh các vấn đề thuộc về tổ chức giám sát các tác động của quyết định đã được thi hành. Việc giám sát cần để điều chỉnh gì đó trong lần ra quyết định sau.

--- theo tạp chí PC world Việt Nam

Davenport từng lãnh đạo các trung tâm nghiên cứu Accenture, Ernst & Young và McKinsey, giảng dạy ở Trường Kinh doanh Haward, ĐH Texas (Mỹ)...

Hiện thời, Davenport là GS về CNTT và quản trị viên Trường CĐ Babson (Babson College) và là một trong các nhà lãnh đạo các nhóm nghiên cứu theo hướng phân tích kinh doanh của Công ty nGeneva (trước kia là BSG Concours).

Khía cạnh tổ chức của BI đủ lớn để phải xem xét thấu đáo.