Mar 26, 2022

5 hành động chính cho các lãnh đạo IT ra quyết định tốt hơn (Phần 2)

Tiếp tục với phần thứ hai của bài viết về cách giúp các lãnh đạo IT ra quyết định tốt hơn. Nếu bạn chưa xem phần đầu tiên thì hãy xem lại ngay dưới đây trước khi tiếp tục.

Tham khảo: 5 hành động chính cho các lãnh đạo IT ra quyết định tốt hơn (Phần 1)

Lãnh đạo IT cần cân nhắc các bước để ra quyết định

1. Xác định và xem lại những quyết định nào để tái cấu trúc và lý do

Hãy biến những điều dưới đây thành một quy trình lặp đi lặp lại

Đặt tầm nhìn

Xem xét cách bạn mong đợi việc đưa ra quyết định được tổ chức lại để đưa tổ chức tiến về phía trước. Ví dụ, nó sẽ lái xe kỹ thuật số chuyển đổi hay cung cấp lợi thế cạnh tranh? Nói rõ cách ra quyết định trong tổ chức của bạn vào năm 2025 hoặc muộn hơn

Thấu hiểu việc ra quyết định của các bên liên quan của bạn

Thiết lập điểm xuất phát của bạn bằng cách chẩn đoán trạng thái ra quyết định hiện tại trong tổ chức của bạn. Xác định các quyết định sự phức tạp không thể quản lý được, nơi dữ liệu dồi dào và thông tin chi tiết rất ít và cơ hội tồn tại ở đâu để mang lại nhiều quyết định cùng nhau. Quan sát các cuộc họp trong đó các quyết định được đưa ra, các quy tắc tài liệu cho các quyết định hành động, phỏng vấn các bên liên quan và yêu cầu họ dẫn bạn qua một vài ví dụ quyết định.

Rút ra các bài học và chia chúng thành các thành phần quyết định. Định nghĩa các nguyên tắc và xác định thói quen ra quyết định.

Đánh giá khả năng và thâm hụt

Đối với mỗi thành phần quyết định, hãy đánh giá mức độ bạn đang làm và bạn có thể tạo ra một cách tiếp cận lặp lại. Những điểm yếu tồn tại ở đâu, hãy hỏi xem những khả năng đó có quan trọng không để ra quyết định. Nếu vậy, hãy xây dựng những kỹ năng đó hoặc khả năng công nghệ.

Tạo trường hợp kinh doanh

Yêu cầu những quy trình ra quyết định nên được tổ chức lại đầu tiên và tạo một số trường hợp sử dụng được nhắm mục tiêu và trường hợp kinh doanh. Cách tiếp cận này cho phép bạn nắm vững nghệ thuật tái cấu trúc ra quyết định trước khi bạn mở rộng quy mô.

2. Ưu tiên các quyết định, phân tích và dữ liệu

Về mặt chiến lược, các nhà lãnh đạo D&A có thể truyền cảm hứng cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp khác nhận ra cơ hội tạo ra và có được các loại dữ liệu để đưa vào các quyết định, dữ liệu định vị và phân tích là tài sản có thể tạo ra giá trị. Về mặt hoạt động, các nhà lãnh đạo D&A đóng một vai trò quan trọng ưu tiên các hành động xung quanh các quyết định.

Quyết định

Bắt đầu xác định và đánh giá cái nào các quyết định không được kết nối đầy đủ, theo ngữ cảnh hoặc liên tục. Đây là bộ khởi động của bạn.

Đối với mỗi quyết định này hãy hiểu sự kết nối, những gì bên trong và bên ngoài bối cảnh là quan trọng và nhu cầu về nhiều hơn quá trình liên tục.

Mô hình hóa các quyết định này bằng cách sử dụng công nghệ thông minh quyết định.

Phân tích

Kiểm kê các giải pháp phân tích của bạn.

Đối với mỗi giải pháp, xác định mức độ nó được sử dụng và hiệu quả như thế nào, quan trọng ra sao và tại sao nó được dùng: Thông tin chi tiết có cung cấp đủ ngữ cảnh cho quyết định? Các khía cạnh hành vi hoặc xã hội tác động quyết định như thế nào?

Bắt đầu cải tiến các giải pháp phân tích, để ví dụ bằng cách thêm chẩn đoán, tăng cường hoặc phân tích dự đoán bằng cách cải thiện dữ liệu kỹ năng đọc viết giữa những người ra quyết định.

Dữ liệu

Nếu bạn chưa làm như vậy, hãy bắt đầu các sáng kiến để cải thiện chất lượng dữ liệu, dữ liệu tổng thể quản lý tính nhất quán và siêu dữ liệu. Áp dụng ảo hóa dữ liệu để cải thiện quyền truy cập vào kho dữ liệu, hồ sơ dữ liệu hoặc các nguồn dữ liệu bên trong hay bên ngoài. Quản lý dữ liệu bổ sung với khả năng truyền dữ liệu trực tuyến, cho phép trì tuệ liên tục.

3. Xem xét mức độ nâng cao cần thiết từ phân tích nâng cao và AI

Quyết định hỗ trợ (Ví dụ: Chẩn đoán y tế):

Con người: Quyết định do con người đưa ra dựa trên các nguyên tắc và đạo đức, kinh nghiệm và thành kiến, logic và lý luận, cảm xúc, kỹ năng và phong cách (cá nhân, ủy nhiệm, cộng tác).

Máy móc: Máy móc cung cấp hình ảnh, thăm dò, cảnh báo và các hỗ trợ khác cho những người ra quyết định.

Tăng cường quyết định (Ví dụ: Đầu tư tài chính):

Con người: Có nhiều hình thức gia tăng. Máy gợi ý; con người quyết định. Con người gợi ý; máy móc quyết định. Con người và máy móc quyết định cùng nhau. Mỗi người có động lực riêng của họ.

Máy móc: Máy móc sử dụng AI để tạo các đề xuất và có thể cung cấp phân tích chẩn đoán để con người xác nhận và khám phá.

Quyết định tự động hóa (Ví dụ: Hành động tốt nhất tiếp theo để đặt hàng kỹ thuật số)

Con người: Rủi ro phải được quản lý, ví dụ, lan can hoặc người trực trong trường hợp ngoại lệ.

Máy móc: Tự động đưa ra các quyết định bằng máy móc, sử dụng các dự đoán, dự báo, mô phỏng, tối ưu hóa hoặc AI khác.

4. Hiểu vai trò của kết cấu dữ liệu

Để giải phóng dữ liệu và kết hợp những gì tốt nhất của con người và máy móc trong quá trình ra quyết định, bạn phải giả định rằng tất cả dữ liệu sẽ được sử dụng lại trong nhiều tình huống và bạn sẽ cần một cơ sở hạ tầng hỗ trợ phương pháp "luôn tích hợp" này.

Kết cấu dữ liệu cung cấp sự linh hoạt đó. Kết cấu dữ liệu là một kiến trúc quản lý dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, liên tục áp dụng phân tích vào dữ liệu của bạn để xác định các mối quan hệ siêu dữ liệu và tìm các liên kết hỗ trợ phân tích, ứng dụng kinh doanh và quyết định. Nó có thể tìm thấy các kết nối giữa các dữ liệu - và không chỉ là dữ liệu mà bạn đã cố tình tập hợp lại với nhau.

Nó thay đổi đáng kể tính kinh tế của việc quản lý dữ liệu và bắt đầu xây dựng thông tin chi tiết một cách tự chủ. Kết cấu dữ liệu có thể quét việc sử dụng dữ liệu thực tế để tìm các mẫu mới, loại siêu dữ liệu mới và các dạng điều phối dữ liệu mới, cho phép máy móc suy luận và áp dụng cũng như báo cáo dữ liệu.

Kết cấu dữ liệu mang đến cho các nhà lãnh đạo D&A cơ hội thay thế cơ sở hạ tầng và công nghệ quản lý dữ liệu được triển khai và duy trì riêng biệt. Kết cấu dữ liệu có thể loại bỏ rất nhiều nỗ lực và sai sót của con người, giúp con người có nhiều thời gian hơn cho các đầu vào sáng tạo để đưa ra các quyết định mà họ vượt trội.

5. Xây dựng các kỹ năng, thói quen ra quyết định và năng lực

Dữ liệu không phải là động lực duy nhất giúp bạn đưa ra quyết định tốt. Các nhà lãnh đạo D&A cũng cần bồi dưỡng các kỹ năng và năng lực của tổ chức và nhà phân tích để cải thiện việc ra quyết định. Bốn điều cần tập trung:

Tăng cường hiểu biết về dữ liệu trong toàn bộ doanh nghiệp. Để đưa ra quyết định tốt mà tất cả các bên liên quan phải có khả năng đọc, viết và giao tiếp dữ liệu theo ngữ cảnh.
Tạo thói quen ra quyết định mới. Ví dụ, sử dụng logic một cách có hệ thống để thực hiện các thay đổi hợp lý, phân bố cảm xúc một cách hiệu quả và xây dựng kinh nghiệm trong việc ngoại suy các hệ quả của các quyết định.
Xem xét việc phân quyền ra quyết định. Một lựa chọn là thành lập trung tâm D&A xuất sắc (COE) để cộng tác với nhiều nhóm, cộng đồng phi tập trung và văn phòng tập trung của CDO.
Đặt một số nhà phân tích làm “kỹ sư quyết định” có nhiệm vụ chẩn đoán và suy nghĩ lại các quy trình ra quyết định, tối ưu hóa vai trò của con người và AI. Các chuyên gia này có thể chủ động thiết kế những cách tốt hơn để đưa ra quyết định tối ưu, tận dụng các kỹ thuật như phân tích danh mục đầu tư, phân tích Monte Carlo, mô phỏng, mô hình hóa quyết định, mô hình hóa hệ thống, thống kê và mô hình hóa tối ưu hóa.

5. Tổng kết

Dữ liệu và phân tích không còn là một lĩnh vực độc lập nữa, nó đã trở thành chất xúc tác cho chiến lược kỹ thuật số và chuyển đổi. Điều này đang mở rộng nhiệm vụ cho các nhà lãnh đạo D&A, bao gồm cả giám đốc dữ liệu, để hình thành các cơ hội kinh doanh theo hướng dữ liệu và điều phối hành động của doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là bạn sẽ cần:

Thúc đẩy các cuộc trò chuyện kinh doanh về dữ liệu nào sẽ hữu ích, liệu dữ liệu chưa có bề mặt trước đây có thể được khai thác ở đâu và những thông tin chi tiết nào sẽ thúc đẩy kết quả kinh doanh tốt hơn.

Thu hút nhiều bên liên quan hơn từ khắp doanh nghiệp và xác định sự hợp tác nào là quan trọng hơn là những gì bạn có thể quản lý.

Chẩn đoán những phần nào của quá trình ra quyết định cần được lưu giữ cho con người và những phần nào tốt nhất cho máy móc. Kết quả sẽ là việc ra quyết định theo ngữ cảnh, được kết nối và liên tục, một năng lực cốt lõi mới cho phép tổ chức của bạn có khả năng dự đoán, đáp ứng và thúc đẩy lợi thế cạnh tranh.

Nguồn tham khảo:

https://www.gartner.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Roadmap Business Analyst

Business Analyst (BA) là cầu nối quan trọng giữa nhu cầu kinh doanh và giải pháp kỹ thuật, đảm bảo mọi khía cạnh vận hành hiệu quả. Trong bài viết này, hãy cùng BAC khám phá các công việc chính của một BA dựa theo nhiệm vụ cụ thể, con đường thăng tiến lên vị trí BA Manager.
Data analyst là gì? Mô tả công việc, kỹ năng và nhiều hơn thế nữa

Dữ liệu thô sẽ không có giá trị nếu thiếu đi việc trực quan hóa dữ liệu. Đây là lý do mà Data Analyst (các nhà phân tích dữ liệu) ra đời và chuyển thể hàng trăm nghìn dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị, giúp cho các tổ chức ra quyết định một cách sáng suốt.
Từ phân tích đến hành động: Nhà phân tích kinh doanh và giải pháp bền vững

Khi người tiêu dùng ngày càng nhận thức rõ hơn về tác động môi trường mà các doanh nghiệp để lại, chúng ta cũng bắt đầu đòi hỏi sự minh bạch và hành động có trách nhiệm từ họ.
Bí quyết thúc đẩy đổi mới: Phân tích kinh doanh và vai trò phát triển sản phẩm mới

Để có một sản phẩm thành công trước khi ra mắt cần có kế hoạch tỉ mỉ, có sự thấu hiểu sâu sắc về thị trường và quy trình thực thi hiệu quả. Khi đó, phân tích nghiệp vụ chính là điểm giao thoa của tất cả những yếu tố này.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +