Trong môi trường kinh doanh có nhịp độ nhanh như ngày nay, dữ liệu chính là nguồn tài nguyên quý giá. Do đó, việc thiết lập một chiến lược quản trị dữ liệu toàn diện là yếu tố quan trọng để doanh nghiệp quản lý rủi ro và bảo mật an toàn thông tin. Vậy chiến lược quản trị dữ liệu là gì? Chiến lược này đóng vai trò quan trọng ra sao? Hãy cùng FOXAi tìm hiểu trong bài viết dưới đây!
Chiến lược quản trị dữ liệu là gì?
Định nghĩa
Quản trị dữ liệu là một khung khổ tổ chức và kiểm soát toàn diện nhằm đảm bảo thông tin trong doanh nghiệp luôn chính xác, an toàn và dễ dàng truy cập khi cần. Khác với góc nhìn kỹ thuật, quản trị dữ liệu một chiến lược quản trị mang tính tổ chức, bao gồm việc xây dựng chính sách, quy trình, vai trò và trách nhiệm nhằm đảm bảo dữ liệu được quản lý, chia sẻ và sử dụng đúng cách, nhất quán trên toàn doanh nghiệp.
Các thành phần cốt lõi trong quản trị dữ liệu
Để triển khai hiệu quả quản trị dữ liệu, doanh nghiệp cần xây dựng khung Quản trị dữ liệu một cách có khoa học và đồng bộ, bắt đầu bằng việc xác định rõ mục tiêu chương trình như nâng cao chất lượng dữ liệu, hỗ trợ tuân thủ hoặc thúc đẩy ra quyết định. Trong đó:
Các thành phần cốt lõi trong chiến lược quản trị dữ liệu
Để triển khai quản trị dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần thiết lập Khung quản trị dữ liệu rõ ràng, thống nhất và phù hợp với mục tiêu chiến lược. Khung này sẽ giúp doanh nghiệp xác định mục tiêu, đồng thời cũng định hình chính sách, vai trò, quy trình và công cụ kỹ thuật cần thiết để quản lý dữ liệu toàn diện.
Chính sách và tổ chức quản trị dữ liệu
Chính sách dữ liệu là nền tảng của mọi chương trình quản trị dữ liệu. Nó xác định cách dữ liệu được tạo ra, quản lý, chia sẻ và giám sát, đồng thời thiết lập trách nhiệm giải trình trong toàn bộ tổ chức.
Ba vai trò chủ chốt cần được phân định rõ ràng gồm:
- Chủ sở hữu dữ liệu: Là người chịu trách nhiệm cuối cùng đối với một tập dữ liệu hoặc lĩnh vực dữ liệu cụ thể. Data Owner đặt ra quy tắc sử dụng, tiêu chuẩn chất lượng và quyền truy cập, đảm bảo dữ liệu tuân thủ quy định pháp lý.
- Chuyên viên quản trị dữ liệu: Là chuyên gia nghiệp vụ trực tiếp giám sát, kiểm tra và duy trì chất lượng dữ liệu hàng ngày. Data Steward đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán, làm sạch dữ liệu và quản lý siêu dữ liệu.
- Hội đồng quản trị dữ liệu: Là ban điều hành liên chức năng chịu trách nhiệm phê duyệt chính sách, giám sát việc triển khai và giải quyết xung đột giữa các bộ phận trong tổ chức liên quan đến dữ liệu.
Một thành phần kỹ thuật quan trọng của chính sách này là Quản lý nguồn gốc dữ liệu (Data Lineage), là quy trình theo dõi hành trình của dữ liệu từ lúc tạo ra, xử lý cho đến khi được sử dụng hoặc xóa bỏ. Data Lineage giúp đảm bảo tính minh bạch, khả năng kiểm toán và truy xuất nguồn gốc dữ liệu, đặc biệt quan trọng trong môi trường doanh nghiệp lớn hoặc có yêu cầu tuân thủ cao.
Chất lượng dữ liệu
Chất lượng dữ liệu là yếu tố cốt lõi quyết định hiệu quả của mọi chiến lược quản trị dữ liệu. Chiến lược phải thiết lập các tiêu chuẩn và quy trình kiểm soát chất lượng dữ liệu, đảm bảo dữ liệu phù hợp với mục đích sử dụng và hỗ trợ ra quyết định chính xác.
Sáu chiều đo chính của chất lượng dữ liệu bao gồm:
- Tính chính xác: Dữ liệu phản ánh đúng thực tế.
- Tính đầy đủ: Không thiếu các trường hoặc thuộc tính quan trọng.
- Tính nhất quán: Dữ liệu đồng bộ giữa các hệ thống.
- Tính kịp thời: Cập nhật nhanh, đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
- Tính hợp lệ: Dữ liệu tuân thủ quy tắc định dạng, giá trị đã định nghĩa.
- Tính độc nhất: Không trùng lặp bản ghi, đặc biệt trong hệ thống MDM.
Chất lượng dữ liệu không cố định, chúng sẽ suy giảm theo thời gian nếu không được kiểm soát liên tục. Vì vậy, DG cần thiết lập các chỉ số đo lường (KPI) như tỷ lệ dữ liệu hợp lệ hoặc tỷ lệ bản ghi trùng lặp để đánh giá và cải thiện định kỳ.
Nếu chất lượng dữ liệu kém, đặc biệt vi phạm tính độc nhất, hệ thống MDM sẽ gặp lỗi, dẫn đến sai lệch báo cáo, trùng email marketing, nhầm hóa đơn, ảnh hưởng trực tiếp đến ROI và uy tín doanh nghiệp.
Kiến trúc và lưu trữ dữ liệu
Quản trị dữ liệu bao quát toàn bộ vòng đời của dữ liệu từ khâu tạo lập, xử lý, lưu trữ đến xóa bỏ. Trong kỷ nguyên số, kiến trúc dữ liệu hiện đại là yếu tố sống còn để đảm bảo tính mở rộng, linh hoạt và an toàn.
Một xu hướng phổ biến hiện nay là Data Lakehouse – kiến trúc kết hợp ưu điểm của Data Lake (lưu trữ linh hoạt dữ liệu thô) và Data Warehouse (tối ưu quản trị và phân tích dữ liệu có cấu trúc).
Công nghệ như Delta Lake hoặc Apache Iceberg giúp đảm bảo tính toàn vẹn giao dịch, hỗ trợ phân tích nâng cao và ứng dụng Machine Learning.
Tuy nhiên, nếu thiếu quản trị chặt chẽ, Data Lakehouse có thể nhanh chóng trở thành “đầm lầy dữ liệu”. Do đó, DG cần triển khai quản lý siêu dữ liệu để:
- Duy trì danh mục tài sản dữ liệu.
- Quản lý lược đồ và nguồn gốc dữ liệu
- Tối ưu khả năng khám phá và truy vấn thông tin
Đồng thời, chiến lược phải xác định rõ chính sách truy cập, bảo mật và phân quyền, đảm bảo dữ liệu chỉ được sử dụng đúng mục đích và đúng đối tượng.
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là trụ cột không thể thiếu của mọi khung quản trị dữ liệu hiện đại. Chiến lược quản trị dữ liệu cần xác định rõ các biện pháp kỹ thuật và tổ chức nhằm ngăn chặn truy cập trái phép, rò rỉ hoặc lạm dụng dữ liệu cá nhân.
Các nguyên tắc và công cụ chính bao gồm:
- Nguyên tắc “Cần biết” (Need-to-Know): chỉ cấp quyền truy cập cho người thực sự cần thiết.
- Mã hóa dữ liệu và dán nhãn thông tin nhạy cảm.
- Quản lý danh tính & truy cập.
- Giải pháp ngăn rò rỉ dữ liệu (DLP – Data Loss Prevention).
Bên cạnh yếu tố kỹ thuật, quản trị dữ liệu còn giúp doanh nghiệp tuân thủ quy định pháp lý, bao gồm:
- Nghị định 13/2023/NĐ-CP của Việt Nam về bảo vệ dữ liệu cá nhân (PII).
- Các tiêu chuẩn quốc tế như ISO 27001 (an ninh thông tin), PCI-DSS (bảo mật dữ liệu thẻ thanh toán), hoặc GDPR (châu Âu).
Vi phạm các quy định này có thể dẫn đến mức phạt hàng trăm triệu đến hàng tỷ đồng, hoặc mất quyền hoạt động tại một số thị trường. Do đó, đầu tư vào bảo mật dữ liệu và tuân thủ không chỉ là yêu cầu bắt buộc đối với doanh nghiệp mà còn là chiến lược giảm thiểu rủi ro tài chính và danh tiếng của thương hiệu.
Vai trò của quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp
Tăng hiệu quả vận hành
Quản trị trực tiếp cải thiện hoạt động quản lý dữ liệu. Thông qua việc thiết lập quy tắc ứng xử và các biện pháp tốt nhất cho dữ liệu, các tổ chức có thể giải quyết các nhu cầu một cách nhanh chóng và nhất quán. Bên cạnh đó, chiến lược giúp tối ưu hóa hiệu quả của nhân viên bằng cách cung cấp tài sản dữ liệu đáp ứng các ngưỡng chất lượng mong muốn. Khi dữ liệu nhất quán và đáng tin cậy, các quy trình nghiệp vụ được chuẩn hóa, giảm thiểu thời gian chết do xử lý dữ liệu lỗi hoặc không chính xác.
Chiến lược quản trị dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý quy mô và hiệu năng hệ thống, buộc các tổ chức phải liên tục theo dõi và cấu hình cơ sở hạ tầng để duy trì thời gian đáp ứng cao điểm, ngay cả khi dữ liệu gia tăng theo cấp số nhân.
Hỗ trợ ra quyết định chính xác
Nhằm hỗ trợ cho việc đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác là vô cùng quan trọng. Chiến lược quản trị dữ liệu giúp doanh nghiệp chuyển đổi quy trình ra quyết định từ dựa trên trực giác, kinh nghiệm cá nhân hoặc phỏng đoán sang dựa trên bằng chứng cụ thể và phân tích khoa học.
Bằng cách cải thiện chất lượng dữ liệu, chiến lược này giúp đảm bảo dữ liệu đầy đủ, nhất quán hơn và an toàn hơn, từ đó làm tăng độ tin cậy của các báo cáo và mô hình phân tích. Điều này mang lại cho các nhà lãnh đạo cái nhìn toàn diện về tình hình thực tế. Dựa trên những số liệu minh bạch, nhà lãnh đạo sẽ đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả hơn. Đặc biệt, khi dữ liệu có độ tin cậy cao, quá trình thu thập và phân tích dữ liệu (ví dụ: xác định xu hướng thị trường, hành vi khách hàng) trở nên hiệu quả và nhanh chóng hơn, thúc đẩy sự đổi mới.
Đảm bảo tuân thủ và bảo mật
Một quy trình quản trị dữ liệu được thiết kế tốt giúp giảm thiểu đáng kể các sự cố bảo mật, vi phạm quyền riêng tư và rò rỉ dữ liệu. Có khả năng cung cấp các biện pháp kiểm soát cần thiết, chẳng hạn như kiểm soát truy cập và giám sát hoạt động, giúp tổ chức dễ dàng chứng minh quyền kiểm soát đối với thông tin nhạy cảm.
Việc tuân thủ các quy định pháp lý quốc gia (Nghị định 13/2023/NĐ-CP) và quốc tế (ISO 27001, PCI-DSS) là bắt buộc. Chiến lược quản trị dữ liệu thiết lập cơ chế để đạt được sự tuân thủ này, qua đó giảm thiểu rủi ro bị phạt và các tổn thất danh tiếng. Đây là một khoản đầu tư mang lại lợi nhuận rõ ràng thông qua việc tránh được các chi phí phát sinh do vi phạm.
Thúc đẩy chuyển đổi số toàn diện
Doanh nghiệp không thể chuyển đổi số thành công nếu thiếu một nền tảng dữ liệu vững chắc. Chuyển đổi số bắt buộc phải triển khai một khuôn khổ quản trị dữ liệu phù hợp với các mục tiêu kinh doanh và mô hình kinh doanh trong tương lai.
Chiến lược quản trị dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu trở thành một tài sản có khả năng thanh khoản cao. Thông qua việc thiết lập Chất lượng, Khả năng truy cập và khả năng giải trình, có thể được sử dụng bởi nhiều bộ phận chức năng mà không cần phải làm sạch hoặc xác minh lại. Điều này cho phép doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn với thị trường và thúc đẩy đổi mới.
Bằng cách xác định rõ mục tiêu kinh doanh và áp dụng các phương pháp quản lý dữ liệu hiện đại, tổ chức có thể xây dựng chiến lược sử dụng dữ liệu phù hợp, từ đó tối ưu hóa giá trị khai thác và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.
Để chứng minh giá trị, chiến lược quản trị dữ liệu cần đo lường ROI. ROI của quản trị dữ liệu không chỉ được tính bằng chi phí tiết kiệm mà còn bằng tác động kinh doanh cụ thể, chẳng hạn như:
- Business Impact ROI: Ghi lại giá trị (tiền tệ) của các khoản phạt đã tránh được hoặc doanh thu mới được tạo ra nhờ các quyết định dựa trên dữ liệu chất lượng cao.
- Incident Reduction: Theo dõi sự giảm thiểu các sự cố bảo mật, mất dữ liệu, hoặc vi phạm quyền riêng tư sau khi triển khai quản trị dữ liệu.
- User Adoption Rate: Đo lường số lượng nhân viên sử dụng tích cực các công cụ và danh mục dữ liệu được quản trị, phản ánh mức độ thành công của văn hóa dữ liệu.
Quản trị dữ liệu và lợi nhuận đầu tư (ROI) có mối quan hệ cộng sinh. Các tổ chức tập trung vào quản trị dữ liệu thường chứng kiến lợi nhuận đáng kể, đồng thời việc đo lường ROI giúp tổ chức theo dõi tiến trình và điều chỉnh chiến lược dữ liệu để đạt kết quả tốt hơn.
Cách xây dựng chiến lược quản trị dữ liệu hiệu quả
Việc xây dựng một chiến lược quản trị dữ liệu toàn diện nên được thực hiện theo mô hình phát triển theo giai đoạn, đảm bảo tính thực tế, bền vững và có thể mở rộng.
Giai đoạn khởi tạo và đồng bộ hóa mục tiêu
Bước đầu tiên là phải xác định rõ ràng mục tiêu kinh doanh chiến lược mà quản trị dữ liệu cần hỗ trợ (ví dụ: giảm thiểu chi phí tuân thủ, tối ưu hóa quy trình marketing). Sau đó, xác định phạm vi ban đầu và các lĩnh vực dữ liệu ưu tiên cần quản trị (ví dụ: tập trung vào dữ liệu khách hàng hoặc dữ liệu tài chính trước).
Giai đoạn thiết lập khung chiến lược quản trị dữ liệu và vai trò
Cần chính thức hóa cấu trúc quản trị dữ liệu bằng cách thành lập Ban Quản trị Dữ liệu và thiết lập Mạng lưới Chuyên viên Quản trị Dữ liệu. Trách nhiệm giải trình là cốt lõi; cần phân công rõ ràng vai trò Chủ sở hữu Dữ liệu để đảm bảo mọi tài sản dữ liệu đều có người chịu trách nhiệm cuối cùng.
Giai đoạn phát triển chính sách và tiêu chuẩn
Giai đoạn này tập trung vào việc tạo ra các quy tắc hoạt động. Thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu cốt lõi, bao gồm định nghĩa chính xác cho 6 chiều đo DQ (Accuracy, Consistency, etc.). Xây dựng các quy tắc về Bảo mật, Quyền riêng tư và Tuân thủ, ví dụ: chính sách mã hóa dữ liệu nhạy cảm và quy trình tuân thủ Nghị định 13/2023.
Giai đoạn triển khai kỹ thuật và công cụ
Chiến lược quản trị dữ liệu cần được hỗ trợ bằng công nghệ. Triển khai các công cụ Quản lý Vòng đời Dữ liệu, Danh mục Dữ liệu và các giải pháp Data Lineage để tự động hóa việc theo dõi luồng xử lý và sử dụng dữ liệu. Đồng thời, cần tích hợp các quy tắc quản trị dữ liệu vào kiến trúc lưu trữ hiện đại, chẳng hạn như Data Lakehouse , đảm bảo rằng các công cụ quản lý siêu dữ liệu được cấu hình để duy trì chất lượng dữ liệu.
Giai đoạn đánh giá, lặp lại và cải tiến văn hóa
Chiến lược quản trị dữ liệu phải là một nỗ lực liên tục. Tổ chức phải thường xuyên đo lường hiệu suất quản trị dữ liệu bằng các chỉ số ROI chiến lược. Tổ chức cần đánh giá và cải thiện bằng cách tăng mức độ trưởng thành của quản trị dữ liệu theo từng giai đoạn.
Điều cực kỳ quan trọng là phải xây dựng văn hóa dữ liệu tích cực thông qua Adoption & Collaboration. Nếu không có sự hợp tác và sự chấp nhận từ người dùng cuối, chiến lược quản trị dữ liệu sẽ thất bại, bất chấp sự hoàn hảo về mặt kỹ thuật. Đảm bảo cam kết liên tục của các bên liên quan và xây dựng văn hóa dữ liệu mạnh mẽ sẽ củng cố nền tảng để quản trị dữ liệu phát huy tối đa hiệu quả.
Thách thức trong quản trị dữ liệu doanh nghiệp
Mặc dù quản trị dữ liệu mang lại lợi ích to lớn, các doanh nghiệp thường phải đối mặt với nhiều rào cản đáng kể trong quá trình triển khai, đặc biệt là tại các thị trường mới nổi như Việt Nam.
Thách thức về nhận thức và văn hóa
Quản trị dữ liệu là một lĩnh vực tương đối mới ở châu Á và Việt Nam. Thách thức đầu tiên và lớn nhất là làm sao để các tổ chức hiểu được tầm quan trọng chiến lược của việc quản trị dữ liệu trong sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Sự thiếu cam kết từ cấp lãnh đạo hoặc sự phản kháng văn hóa từ các bộ phận chức năng có thể làm suy yếu nỗ lực quản trị dữ liệu. Chiến lược quản trị dữ liệu thất bại khi chỉ được coi là dự án IT thay vì thay đổi tổ chức.
Thách thức về chất lượng và quy mô dữ liệu
Dữ liệu chất lượng kém là một rào cản vận hành lớn. Nếu dữ liệu không chất lượng, các quyết định kinh doanh hoặc kết quả phân tích sẽ bị sai lệch. Khi doanh nghiệp tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) được ví như “dầu mỏ” mới thì chất lượng dữ liệu trở thành vấn đề rủi ro chiến lược. AI đòi hỏi dữ liệu phải có chất lượng cao; nếu dữ liệu không chất lượng, AI có thể đưa ra kết luận sai lầm.
Hơn nữa, dữ liệu đang phát triển nhanh đến mức các tổ chức đang phải “vật lộn” để theo kịp quá trình đó. Số lượng và tính phức tạp của dữ liệu ngày càng tăng, dẫn đến các thách thức về khả năng xử lý và lưu trữ. Công cuộc quản trị dữ liệu phải liên tục tối ưu hóa cơ sở hạ tầng để duy trì hiệu suất vận hành.
Qua đó, ta có thể thấy quản trị dữ liệu không phải là một tùy chọn mà là một yêu cầu chiến lược bắt buộc đối với mọi doanh nghiệp đang trên hành trình chuyển đổi số. Chiến lược quản trị dữ liệu cung cấp khuôn khổ để quản lý dữ liệu như một tài sản chiến lược, đảm bảo nó là nguồn thông tin đáng tin cậy, chính xác, và tuân thủ pháp luật, đồng thời tạo ra khả năng thanh khoản cho dữ liệu để thúc đẩy đổi mới.
Hy vọng rằng, thông qua bài viết trên, bạn có thể nắm rõ được Chiến lược quản trị dữ liệu là gì và khai thác tối đa giá trị của dữ liệu, thích ứng với sự phát triển không ngừng của công nghệ, từ đó nắm bắt nhanh chóng những cơ hội kinh doanh mới.
◾ Xem thêm: Quản trị quan hệ khách hàng là gì? Cách ứng dụng chiến lược quản trị quan hệ khách hàng hiệu quả
◾ Xem thêm: Quản trị thương hiệu là gì? Quy trình xây dựng chiến lược quản trị thương hiệu
◾ Xem thêm: Quản trị rủi ro là gì? 6 bước thiết lập chiến lược quản trị rủi ro trong doanh nghiệp
