5 điều bạn cần biết về Data Exhaust

Big data (Dữ liệu lớn) hiện là một thuật ngữ quen thuộc trong thế giới kinh doanh và trong hầu hết công ty lớn - nhỏ tranh giành nhau để tận dụng lợi thế của nó. Mặt khác, Data exhaust ít được biết đến hơn. Dưới đây là 5 điều bạn nên hiểu về ưu và nhược điểm của dữ liệu cạn kiệt.

1. Data Exhaust là tất cả big data không phải cốt lõi của doanh nghiệp

Thuật ngữ Data exhaust đã xuất hiện từ hơn một thập kỷ, cùng với các luồng dữ liệu mới đến từ điện thoại thông minh. Vậy thì chính xác Data exhaust là gì?

Data exhaust có thể được hiểu là kết quả của mọi hành động trực tuyến đơn lẻ do người dùng thực hiện. Chẳng hạn như tệp nhật ký, cookie, tệp tạm thời và thậm chí cả thông tin của mọi giao dịch kỹ thuật số. Dữ liệu này có thể tạo ra hồ sơ người dùng khá phong phú, khiến nó trở nên cực kỳ quan trọng đối với các nhà nghiên cứu, nhà tiếp thị và doanh nghiệp nói chung.

Dữ liệu này có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu một số loại quảng cáo đến các sở thích, thói quen, hành vi cụ thể và nhiều đặc điểm khác của khách hàng tiềm năng. Cung cấp cho các công ty insight chính xác để họ có thể gia tăng doanh số bán hàng.

Vậy đâu là Sự khác biệt giữa Data Exhaust và Big Data

Nếu Big data là dữ liệu "chính" liên quan đến chức năng cốt lõi của doanh nghiệp, thì Data exhaust chính là dữ liệu thứ cấp hay mọi thứ khác được tạo như là kết quả của tất cả các hoạt động trực tuyến.

Điều này có nghĩa là lượng data exhaust lớn hơn nhiều so với big data. Ví dụ: Đối với một ngân hàng, big data có thể dịch thành tất cả các thông tin liên quan đến debits và credits của khách hàng. Trong khi đó, data exhaust liên quan đến tỷ lệ phần trăm giao dịch của khách hàng được thực hiện tại máy ATM thay vì tại chi nhánh thực, hay số lần khách hàng sử dụng ứng dụng kỹ thuật số của ngân hàng mỗi tháng, giờ cao điểm và tác vụ nào được yêu cầu nhiều nhất…

Nói tóm lại, không có định nghĩa hay lược đồ tiêu chuẩn nào dành cho Data Exhaust, chúng có xu hướng thô và không có cấu trúc. Tuy nhiên, theo nhiều cách, chúng tương đương với các sản phẩm phụ liên quan đến máy móc và các hoạt động trực tuyến cốt lõi của công ty.

2. Data Exhaust lớn hơn cả “lớn”

Thuật ngữ "dữ liệu lớn" - big data - vốn dĩ là một thuật ngữ tương đối, về cơ bản nó nghĩa là bất cứ thứ gì lớn đến mức bạn không thể kiểm tra thủ công hay làm việc với nó theo từng bản ghi. Song, data exhaust có xu hướng thậm chí còn lớn hơn, chủ yếu là bởi có rất ít giới hạn về những gì một công ty có thể thu thập.

"Điển hình như Google - người dẫn đầu - họ thu thập mọi thứ, thậm chí trước khi biết họ sẽ làm gì với nó dữ liệu đó.

Điều này mang đến cho data exhaust một tính năng khá thú vị khác là: Nó có thể trở thành dữ liệu chính sau khi tìm thấy cách sử dụng cho nó.

3. Data Exhaust có tiềm năng to lớn

Data exhaust có thể rất hữu ích. Trong ví dụ về ngân hàng đã nêu, việc biết nơi người tiêu dùng thực hiện hầu hết các giao dịch của họ có thể giúp ngân hàng tổ chức công việc tốt hơn. Dù không phải là cốt lõi của giao dịch, nhưng nó vẫn cực kỳ phù hợp để nâng cao trải nghiệm của khách hàng lên mức tốt hơn. Nó cung cấp một mức độ hiểu biết và bối cảnh hóa cho giao dịch hoặc dịch vụ chính mà khách hàng ngày càng mong muốn.

Bên cạnh đó, Data Exhaust có thể chứa các thông tin quan trọng mà bạn có thể không cần đến ngày hôm nay nhưng điều đó lại có thể hữu ích trong tương lai. Chẳng hạn như rất nhiều dữ liệu về khí thải thường không có giá trị ngay lập tức. Mẹo là hãy tìm ra những gì là có thể.

4. Những rủi ro cần cân nhắc khi lưu trữ Data Exhaust

Data Exhaust có thể chứa nhiều rủi ro. Bởi chúng thường là những thứ khách hàng có thể sẵn sàng hoặc không muốn cung cấp cho bạn. Do đó, có những rủi ro về mặt pháp lý, tiếp thị và quan hệ công chúng tiềm ẩn xung quanh việc tận dụng data exhaust. Bạn hoàn toàn có thể khiến khách hàng và đối tác xa lánh vì biết những thứ về họ mà họ không muốn bạn biết.

Các ứng dụng của chúng có thể rất tinh tế. Chẳng hạn, nếu một công ty bảo hiểm tận dụng khả năng có thể thấy vị trí GPS của mọi nơi bạn đã đỗ xe gần đây, thì họ có thể tăng phí bảo hiểm đối với những khách hàng thường xuyên đỗ xe trong những khu vực có nhiều tội phạm hơn. Tuy nhiên, ứng dụng này vướng vào tranh cãi liên quan đến phân biệt chủng tộc.

Một rủi ro tiềm ẩn khác chính là việc có thể bạn đang lưu những dữ liệu sẽ không bao giờ hữu ích. Trong trường hợp này, các Giám đốc thông tin (CIO) có nhiệm vụ cân bằng giá trị giữa data exhaust với sự lãng phí khi lưu giữ hàng tấn dữ liệu mãi mãi vô dụng. Tuy nhiên, ngay tại thời điểm này, điều này vẫn rất khó để thực hiện.

5. Cách sử dụng Data Exhaust cho doanh nghiệp của bạn

Data exhaust có thể trở thành một đồng minh tốt nhất nhưng cũng có thể là yếu tố gây sao nhãng nguy hiểm nhất cho công ty. Vấn đề là bạn có khả năng phân loại lúa mì từ trấu đến mức nào. Dưới đây là năm bước bạn nên thực hiện để kiểm soát data exhaust:

Hiểu nguồn dữ liệu của bạn

Như tên gọi, nguồn dữ liệu (data source) là nơi dữ liệu được sinh ra. Đó có thể là thông tin vật lý đã được số hóa, thời điểm người dùng kỹ thuật số chấp nhận cookie hay thậm chí ai đó nhấp vào quảng cáo từ một phương tiện truyền thông xã hội nhất định. Điều quan trọng là doanh nghiệp của bạn phải có chính sách cụ thể, nêu rõ loại dữ liệu cá nhân nào bạn dự định thu thập từ người dùng. Nền tảng chấp thuận cookie có thể được sử dụng để tạo chính sách và tùy chỉnh cookie, cho phép người dùng từ chối hoặc chấp nhận yêu cầu lưu trữ mọi dữ liệu cá nhân để doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Các loại nguồn dữ liệu phổ biến nhất là:

• Cơ sở dữ liệu (Databases)
• Các tập tin phẳng (Flat files)
• Dịch vụ web (Web services)

Xác định những gì bạn muốn đo lường

Do các biến gần như là vô hạn nên nếu không có trật tự, dữ liệu sẽ tiếp tục quay cuồng vô tận và chất đống trong cơ sở dữ liệu. Cách tốt nhất để biến sự hỗn loạn thành thiết thực là định lượng được đầu ra của dữ liệu.

Chọn đúng công cụ

Giờ đây, tất cả các nguồn dữ liệu của bạn đã được xác định rõ ràng và bạn và nhóm bán hàng của mình đã lựa chọn cẩn thận các câu hỏi cần được trả lời, đã đến lúc trang bị công cụ để thu thập, sắp xếp và lưu trữ dữ liệu của bạn.

Danh sách các công cụ làm phong phú dữ liệu rất lớn và tùy chọn tốt nhất sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như quy mô công ty, lượng dữ liệu và ngân sách. Một số công cụ dữ liệu hàng đầu trên thị trường như:

• Cience go data
• Integrate.io
• Dataddo
• Adverity
• Cassandra 
• Datawrapper

Thu hoạch

Sau một quá trình tìm hiểu, bạn có thể nhận thấy data exhaust có vẻ không còn vô luật nữa. Trước khi có thể thành công với data exhaust, những gì bạn phải làm được là thiết lập trật tự cho khối thông tin khổng lồ, hình dung chúng qua biểu đồ, bảng tính, đồ họa, bảng so sánh và các định dạng đọc khác, những thứ cho phép bạn diễn giải dữ liệu một cách rõ ràng.

Cuối cùng là đưa những kiến ​​thức trở thành những hiểu biết thực tế, mang lại sự ổn định cho hoạt động kinh doanh của bạn. Tuy nhiên, với một số công ty, bước này có thể hơi phức tạp. Tổ chức sẽ cần có một đội ngũ các chuyên gia, gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư hạng nhất và các chuyên gia khác.

Trong trường hợp bạn không có nhân lực cho công việc thu thập dữ liệu, bạn luôn có thể thuê ngoài nhiệm vụ này. Bằng cách này, nhân viên của bạn có thể tập trung vào những gì họ làm tốt nhất trong khi nhóm thuê ngoài cung cấp cho họ các đề xuất dựa trên dữ liệu rõ ràng, trực tiếp và có thể áp dụng để giúp bạn có câu trả lời cho câu hỏi của mình.

Vận dụng kiến ​​thức

Cuối cùng nhưng không kém phần đặc biệt và có thể là hành động quan trọng nhất để tận dụng tình trạng cạn kiệt dữ liệu, là lắng nghe insight. Các chiến lược dựa trên phân tích dữ liệu rất đơn giản. Không phải lúc nào cũng dễ dàng đối mặt với tất cả những thay đổi cần thực hiện để cải thiện hoạt động kinh doanh của bạn.

Theo báo cáo của NewVantage, chỉ 24% công ty tham gia cuộc khảo sát năm 2021 đã phát triển trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Điều này có thể hiểu được vì quá trình tái cấu trúc đôi khi có nghĩa là xem xét lại tất cả các chiến lược hiện tại, nghiêm khắc hơn với hiệu suất của nhân viên và trong những trường hợp phức tạp nhất là viết lại mô hình kinh doanh.

Thay đổi không phải lúc nào cũng dễ dàng, nhưng phân tích data exhaust có thể trở thành hướng dẫn đáng tin cậy hướng tới sự cải tiến liên tục của các công ty. Sau khi lực lượng lao động của bạn được đào tạo, các chuyển đổi cần thiết được thực hiện và thông tin chi tiết được thiết lập, công cụ tối ưu hóa dữ liệu của bạn sẽ đưa doanh nghiệp tiến xa như kỳ vọng.

Tóm lại, đừng lãng phí data exhaust. Chúng có thể chứa những insight giúp thúc đẩy lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp trong cuộc đua về lâu dài. Nhưng trước tiên, Data Exhaust đòi hỏi bạn phải có khả năng nắm bắt và phân tích chúng một cách hiệu quả. Đồng thời cải tiến quy trình để có thể tận dụng sức mạnh của dữ liệu vào các sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh mới, giúp doanh nghiệp của bạn nổi bật trên thị trường.