Tổng quan về chuyển đổi kỹ thuật số (DX), Dr.Sum và BI

Chuyển đổi kỹ thuật số (DX) là việc sử dụng nhiều dữ liệu khác nhau để chuyển đổi trong hoạt động kinh doanh. Nghe có vẻ khó hiểu nhưng nói một cách đơn giản, điều đó có nghĩa là chuyển đổi từng giai đoạn trực quan hóa và kinh nghiệm trong lĩnh vực thành dữ liệu,  kết hợp dữ liệu với công nghệ để chuyển đổi các hoạt động tại nhà máy và cung cấp dịch vụ mới cho khách hàng. Ví dụ, Kubota, nhà cung cấp máy móc nông nghiệp, cung cấp ứng dụng Kubota Diagnostics, giúp trực quan hóa việc sửa chữa các trục trặc của thiết bị thông qua điện thoại thông minh. Đây là một ứng dụng* kết hợp dữ liệu trong quá khứ với AR để đưa ra quy trình dự đoán sự cố và giảm thời gian ngừng hoạt động của máy. Có rất nhiều ví dụ khác về chuyển đổi kỹ thuật số (DX) trên mạng, nhưng hầu hết mọi người có xu hướng quên mục đích chính là thu thập dữ liệu và cách sử dụng dữ liệu đó trong từng mục đích. Nhiều công ty tập trung vào việc thu thập dữ liệu và không nghĩ đến cách sử dụng dữ liệu. Sau khi thu thập dữ liệu, họ dành nhiều thời gian để suy nghĩ xem mình muốn làm gì với lượng dữ liệu khổng lồ này, hoặc họ trả một số tiền lớn để thuê các công ty tư vấn đưa ra giải pháp.

*https://www.kubota.com/news/2020/20201217.html

Vì vậy, chuyển đổi số không chỉ là số hóa mà cần phải nhận thức được sự chuyển đổi trong hoạt động kinh doanh và suy nghĩ đúng đắn về những dữ liệu cần thu thập và cho mục đích gì. Để tìm ra "dữ liệu nào cần thu thập và cho mục đích gì", điều quan trọng là phải kết nối dữ liệu và doanh nghiệp luôn có văn hóa sử dụng dữ liệu. Điều này rất khó để xác định đâu là dữ liệu quan trọng nếu doanh nghiệp không thường xuyên sử dụng dữ liệu đó. Nếu dữ liệu được sử dụng thường xuyên, nhân viên sẽ hiểu rõ nhất cả dữ liệu và kinh doanh của doanh nghiệp. Hỗ trợ doanh nghiệp sử dụng dữ liệu là cách hiện thực hóa sự chuyển đổi. Tuy nhiên, có ba rào cản doanh nghiệp thực hiện việc chuyển đổi số.

1. Rào cản vận hành: Khó sử dụng vì dữ liệu bị phân tầng theo các hoạt động.

Thông thường, các hệ thống hoạt động được tách biệt và dữ liệu được phân bổ từng các hoạt động khác nhau. Do đó, thường xuyên xảy ra trường hợp doanh nghiệp yêu cầu mỗi người phụ trách một nhiệm vụ truy cập dữ liệu cần thiết cho việc phân tích. Ngay cả sau khi yêu cầu được đưa ra, việc không thể quản lý dữ liệu tập trung gây ra nhiều vấn đề khác nhau, chẳng hạn như tốn quá nhiều thời gian khi nhận được báo cáo, dữ liệu được cung cấp không chứa thông tin cần thiết. Để giải quyết những vấn đề này, điều quan trọng là phải tạo ra một hệ thống có sẵn dữ liệu cần thiết khi cần.

2. Rào cản về nguồn nhân lực: Không có nhân lực để phân tích dữ liệu và không biết phải phân tích cái gì.
Nhân sự không phải là nhà khoa học phân tích dữ liệu. Cơ bản của việc phân tích dữ liệu là "so sánh", "kết hợp" và  "sự thay đổi", để mỗi nhân viên đều có thể làm được. Các nhà khoa học phân tích dữ liệu chỉ cần thiết để phân tích dữ liệu lớn; trong các hoạt động chung, trọng tâm là người dùng tại nhà máy, họ là những người nắm giữ các yêu cầu.

Tiếp theo là liên quan đến “Rào cản văn hóa doanh nghiệp”, việc tạo ra một môi trường tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu của người dùng tại chỗ và nhân sự phân tích dữ liệu sẽ dẫn đến sự chuyển đổi.

3. Rào cản văn hóa doanh nghiệp: Các doanh nghiệp không biết sử dụng các nguồn dữ liệu có sẵn. 

Rất khó để thiết lập phân tích dữ liệu trong môi trường kinh doanh mà nơi đó không thường xuyên sử dụng dữ liệu. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, không phải doanh nghiệp không tận dụng được dữ liệu mà nguyên nhân là do hệ thống (1. Rào cản về cách vận hành). Trong tình huống như vậy, thật khó để chia sẻ cảm quan và kinh nghiệm, ngay cả khi cố gắng giải thích chỉ bằng lời nói, và rất nhiều công việc phụ thuộc vào con người. Vì vậy, điều quan trọng là phải sao kết hợp giữa cảm quan và kinh nghiệm với dữ liệu để  giúp việc giao tiếp dễ dàng hơn. Hơn nữa, doanh nghiệp sử dụng những dữ liệu đó sẽ dẫn đến chuyển đổi số. Trong một số trường hợp khác, các chuyên gia được thuê để phân tích dữ liệu, nếu họ không hiểu dữ liệu thì dữ liệu được phân tích có thể không được sử dụng. Tuy nhiên, điều này sẽ không xảy ra nếu người phân tích và người dùng giống nhau. Để đạt được điều này, điều quan trọng là phải tạo ra một văn hóa doanh nghiệp trong đó mọi người dễ dàng sử dụng dữ liệu và hướng tới văn hóa dựa trên nguồn dữ liệu doanh nghiệp.

Dr.Sum, giải pháp BI tổng thể với thị phần số 1* tại Nhật Bản, được phát triển để phá bỏ ba rào cản này, kết nối dữ liệu và con người. Dr.Sum sử dụng cơ sở dữ liệu để phân tích dữ liệu, có nhiều chức năng khác nhau để quản lý tập trung nhiều dữ liệu khác nhau và giao diện người dùng được điều chỉnh tương thích cho doanh nghiệp, được sử dụng một cách trực quan để bất kỳ ai cũng có thể xử lý dữ liệu, từ dữ liệu đầu vào đến đầu ra. Nó hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu trong toàn doanh nghiệp, từ người dùng thông thường đến người dùng phân tích và quản lý, đồng thời hiện thực hóa việc sử dụng dữ liệu trong tổ chức.

Sứ mệnh của Dr.Sum là tạo ra một môi trường giúp việc sử dụng dữ liệu trở nên dễ dàng. Nhiều người dùng đang sử dụng Dr.Sum để xây dựng văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu và chuyển đổi kỹ thuật số.
Trong số tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu các chức năng hỗ trợ khác nhau để tích hợp dữ liệu diễn ra trong doanh nghiệp, đây là một tính năng của Dr.Sum.