Dữ liệu sai lệch – làm thế nào để nhận diện và khắc phục?

Dữ liệu sai lệch dễ dẫn đến những phân tích sai lệch, quyết định thiếu cơ sở và hậu quả là ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh cũng như khả năng tăng trưởng của doanh nghiệp.

Dữ liệu ngày nay đóng vai trò then chốt trong mọi hoạt động của doanh nghiệp – từ phân tích hành vi khách hàng, thúc đẩy hiệu suất làm việc của nhân viên đến lập các báo cáo tài chính và dự báo chiến lược. Tuy nhiên, khi quy mô hoạt động ngày càng mở rộng, nhu cầu về dữ liệu cũng tăng theo, kéo theo nguy cơ dữ liệu sai lệch, trở nên thiếu chính xác hoặc không còn đáng tin cậy.

Dữ liệu đáng tin cậy là gì?

Dữ liệu đáng tin cậy là dữ liệu đảm bảo được các yếu tố: đầy đủ, chính xác, nhất quán và kịp thời. Để đạt được điều này, doanh nghiệp cần đồng thời quan tâm đến yếu tố kỹ thuật và yếu tố thực tiễn trong quá trình thu thập và quản lý dữ liệu.

• Về mặt kỹ thuật: Doanh nghiệp cần xây dựng quy trình quản lý dữ liệu chặt chẽ – từ cách định dạng dữ liệu, nơi lưu trữ cho đến cơ chế kiểm soát truy cập.
• Về mặt thực tiễn: Cần đảm bảo dữ liệu được cập nhật đúng thời điểm, phù hợp với nhu cầu sử dụng và dễ dàng truy xuất khi cần.

Khi dữ liệu đủ tin cậy, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn, tối ưu vận hành và gia tăng hiệu quả. Ngược lại, nếu dữ liệu sai lệch, không đầy đủ hoặc bị thao túng, doanh nghiệp có thể bỏ lỡ cơ hội, lãng phí nguồn lực và ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi nhuận.

Những lưu ý quan trọng

• Dữ liệu cần đảm bảo tính đồng nhất, hợp lệ và đầy đủ trên tất cả các phòng ban và hệ thống để hỗ trợ vận hành hiệu quả.
• Những lỗi phổ biến như nhập liệu thủ công sai sót hoặc thiếu quy trình quản trị dữ liệu rõ ràng có thể làm giảm độ tin cậy và gây ra các quyết định sai lầm.
• Dữ liệu bị thiên lệch, chỉnh sửa không trung thực hoặc bị hư hỏng cũng mang lại rủi ro tương tự.
• Để duy trì độ tin cậy lâu dài, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược dữ liệu bài bản: chuẩn hóa quy trình thu thập, thường xuyên kiểm tra dữ liệu và áp dụng các biện pháp bảo mật thích hợp.

Làm thế nào để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu?

Theo một khảo sát, chưa đến một nửa (44%) các lãnh đạo phụ trách dữ liệu và phân tích đánh giá rằng đội ngũ của họ đang “thực sự tạo ra giá trị cho tổ chức”. Vậy doanh nghiệp cần làm gì để thay đổi điều này và đảm bảo rằng dữ liệu đang mang lại thông tin đáng tin cậy và hiệu quả? Dù mỗi ngành nghề và mô hình kinh doanh có những tiêu chí đánh giá riêng, mọi doanh nghiệp đều có thể bắt đầu bằng việc xem xét ba yếu tố cốt lõi sau trong bộ dữ liệu của mình:

1. Độ đầy đủ của dữ liệu (Data completeness)

Là mức độ dữ liệu có đầy đủ thông tin cần thiết để đưa ra quyết định hay không. Thiếu sót dữ liệu có thể khiến các phân tích bị lệch và dẫn đến những quyết định sai lầm. Ví dụ, nếu doanh nghiệp không có đủ thông tin về nhân khẩu học hoặc hành vi mua hàng của khách, có thể sẽ đầu tư vào kênh tiếp thị không hiệu quả với nhóm khách hàng mục tiêu.

2. Tính hợp lệ của dữ liệu (Data validity)

Dữ liệu cần tuân thủ các tiêu chuẩn về định dạng và danh mục chuẩn để phản ánh chính xác các chỉ số có liên quan. Ví dụ, một ngày sinh nằm trong tương lai hoặc số điện thoại thiếu chữ số là những dữ liệu không hợp lệ, đòi hỏi phải xử lý lại, gây ảnh hưởng đến hiệu quả vận hành.

3. Tính nhất quán của dữ liệu (Data consistency)

Dữ liệu cần được đồng bộ giữa các hệ thống, phòng ban và giai đoạn thời gian, nhằm đảm bảo dù truy cập ở đâu hay khi nào thì kết quả cũng giống nhau. Chẳng hạn, thông tin khách hàng trong hệ thống CRM phải trùng khớp với dữ liệu trong hệ thống ERP hoặc kế toán.

Ví dụ về dữ liệu không đáng tin cậy

Ngay cả những lỗi dữ liệu tưởng chừng nhỏ cũng có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Một ví dụ điển hình là vụ việc năm 1999 khi tàu vũ trụ Mars Climate Orbiter của NASA bị cháy rụi trong bầu khí quyển sao Hỏa do sai lệch trong đơn vị đo lường (giữa hệ Anh và hệ Mét). Trên Trái Đất, việc hiểu rõ các loại dữ liệu không đáng tin cậy sẽ giúp doanh nghiệp phát hiện và xử lý sớm các vấn đề, tránh ảnh hưởng đến doanh thu. Dưới đây là một số biểu hiện thường gặp:

Lỗi do con người (Manual errors): Dù hệ thống hiện đại đến đâu vẫn cần sự can thiệp của con người, và điều này dễ dẫn đến lỗi nhập sai, hiểu sai quy trình, dịch sai hoặc tính toán sai. Những lỗi nhỏ này nếu không phát hiện sớm có thể lan rộng và làm mất độ tin cậy của cả hệ thống dữ liệu.

Giá trị thiếu hoặc lỗi thời: Các trường dữ liệu bị bỏ trống, thông tin không cập nhật có thể xảy ra khi hệ thống thiếu bảo trì, thay đổi quy trình thu thập, hoặc không tuân thủ chuẩn kiểm soát chất lượng. Ví dụ, khách hàng đổi địa chỉ, thay đổi công việc hay tình trạng hôn nhân nhưng dữ liệu không được cập nhật, dẫn đến gọi sai số hoặc email bị trả lại.

Nguồn dữ liệu không đồng nhất: Khi doanh nghiệp tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn mà không có quy chuẩn thống nhất, dễ xảy ra sai lệch trong định dạng, đơn vị đo hoặc cách đặt tên. Điều này thường thấy ở doanh nghiệp có nhiều phần mềm rời rạc hoặc sau sáp nhập – hợp nhất hệ thống.

Thiên lệch dữ liệu (Bias): Dữ liệu có thể bị thiên lệch do chọn mẫu không đại diện, câu hỏi khảo sát dẫn dắt, hoặc giả định sai khi thu thập thông tin. Dữ liệu có vẻ hợp lý nhưng lại làm sai lệch phân tích và quyết định – đặc biệt nguy hiểm nếu doanh nghiệp sử dụng mô hình dự đoán (predictive analytics).

Lỗi thiết bị / công cụ đo (Instrumentation issues): Hỏng hóc phần cứng, lỗi phần mềm hoặc cấu hình sai hệ thống có thể sinh ra dữ liệu sai lệch mà không bị phát hiện. Ví dụ, cảm biến nhiệt bị lỗi ghi sai thông số, hoặc hệ thống kiểm kho sai lệch liên tục vì bị hiệu chuẩn sai.

Mẫu không đại diện: Khi dữ liệu được thu thập từ một nhóm không phản ánh đúng bối cảnh, dễ dẫn đến kết luận sai lệch. Ví dụ, nếu khảo sát hài lòng khách hàng chỉ thực hiện vào mùa cao điểm – lúc khách phải xếp hàng dài, kết quả sẽ bị âm tính không phản ánh đúng cả năm.

Dữ liệu bị thao túng: Một số cá nhân/cá nhân có thể cố ý điều chỉnh dữ liệu nhằm đạt kết quả mong muốn hoặc che giấu vấn đề. Việc này có thể đơn giản như làm tròn số, chọn lọc dữ liệu, hoặc phức tạp như thao túng thống kê. Rất khó phát hiện nếu không có chính sách quản trị dữ liệu nghiêm ngặt và quy trình kiểm tra độc lập.

Dữ liệu bị hỏng (Corrupted data): Trong quá trình sao lưu, di chuyển hoặc nâng cấp hệ thống, dữ liệu có thể bị hỏng – ví dụ như mất dòng, sai ký tự, hoặc file không đầy đủ. Một số lỗi dễ nhận thấy, nhưng có trường hợp bị “hỏng ngầm” và gây hậu quả về sau nếu không có quy trình kiểm tra và sao lưu phù hợp.

Lỗi phần mềm hoặc mã độc: Các lỗi phần mềm xuất phát từ sai sót lập trình có thể làm mất tính toàn vẹn dữ liệu và khiến hệ thống dễ bị tấn công. Nếu không có biện pháp an ninh mạng chặt chẽ, doanh nghiệp dễ bị hacker lợi dụng để đánh cắp hoặc chỉnh sửa dữ liệu.

Quản trị dữ liệu kém: Thiếu chính sách quản lý dữ liệu rõ ràng sẽ dẫn đến dữ liệu không đồng nhất, lỗi thời hoặc sai lệch. Doanh nghiệp cần có khung quản trị dữ liệu chặt chẽ, bao gồm: tiêu chuẩn chất lượng, phân quyền rõ ràng, quy trình kiểm tra và cải thiện dữ liệu xuyên suốt vòng đời sử dụng.

Tập Trung Hóa Báo Cáo Dữ Liệu Với NetSuite Analytics

Việc quản lý độ tin cậy của dữ liệu trên nhiều hệ thống, phòng ban và quy trình khác nhau luôn là một thách thức, đặc biệt khi doanh nghiệp đang mở rộng quy mô và yêu cầu sự nhất quán trong dữ liệu ngày càng cao. NetSuite Analytics & Reporting mang đến giải pháp tiêu chuẩn hóa quy trình thu thập dữ liệu, tự động hóa bước xác minh và đảm bảo tính nhất quán dữ liệu trên toàn bộ tổ chức.

Với khả năng tùy biến linh hoạt trong báo cáo, các đội ngũ phân tích dữ liệu có thể dễ dàng theo dõi hiệu quả hoạt động vận hành và tài chính ở mọi cấp độ. Các tính năng sẵn có như dashboard theo vai trò, cảnh báo tự động khi phát hiện bất thường và bộ chỉ số KPI được cấu hình sẵn giúp doanh nghiệp tích hợp dữ liệu theo thời gian thực từ nhiều nguồn vào một nền tảng đám mây duy nhất. Nhờ đó, các bên liên quan có thể truy cập dữ liệu một cách an toàn, mọi lúc, mọi nơi.

Bộ công cụ phân tích mạnh mẽ của NetSuite giúp tăng độ tin cậy dữ liệu và thúc đẩy ra quyết định dựa trên dữ liệu thông qua quy trình tùy chỉnh, giao diện kéo-thả dễ dùng và khả năng trực quan hóa thông tin.

Dữ liệu chỉ thật sự có giá trị khi nó đáng tin cậy. Bằng cách triển khai các thực hành quản lý dữ liệu toàn diện – như thu thập theo chuẩn, kiểm tra định kỳ, ghi chép chi tiết và bảo mật hợp lý – doanh nghiệp có thể vượt qua những thách thức thường gặp về độ tin cậy dữ liệu. Khi có trong tay nguồn dữ liệu chính xác và đồng nhất, các nhà lãnh đạo sẽ tự tin hơn trong việc đưa ra quyết định chiến lược, thích ứng linh hoạt với biến động thị trường và đáp ứng tốt nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.