Data transformation là gì? Những yếu tố để thực hiện data transformation thành công

Data transformation  là gì?

Data transformation (chuyển đổi số) là quá trình ứng dụng những công nghệ kỹ thuật số hiện đại, tiên tiến để nhằm tạo ra hoặc là điều chỉnh lại những quy trình kinh doanh, vận hành công việc và thông qua những trải nghiệm thực tế của khách hàng hiện có để từ đó đáp ứng được những sự thay đổi trong kinh doanh và yêu cầu thực tế của thị trường. Data transformation  là một trong thuật ngữ phổ biến, thường gặp có ở trong lĩnh vực Digital Marketing.

Data transformation luôn là một trong những mục tiêu quan trọng trong kinh doanh của rất nhiều các công ty, doanh nghiệp hay các đơn vị tổ chức lớn. Tuy nhiên, theo một cuộc khảo sát gần đây của Wipro Digital, một nửa trong số hơn 400 vị giám đốc điều hành cấp cao có trụ sở văn phòng tại Hoa Kỳ chia sẻ rằng công ty của họ không thể thực hiện được thành công 50% chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số của họ. 1/5 trong số những người được hỏi nói rằng việc chuyển đổi kỹ thuật số của công ty, doanh nghiệp họ là một việc lãng phí thời gian.

Để tránh việc lãng phí công sức và thời gian khi thực hiện Data transformation, thì điều quan trọng nhất là phải tạo ra được một khuôn khổ kỹ thuật số có chiến lược cụ thể được bắt nguồn từ thực tế. Bằng cách đặt ra một cấu trúc kỹ thuật số hoàn thiện, được lập kế hoạch tỉ mỉ cẩn thận, các đơn vị, tổ chức có thể xem xét chi tiết những ý tưởng một cách cẩn thận, nghiêm túc và thực hiện các bước thiết thực để có thể đạt được mục tiêu chuyển đổi. Họ cũng sẽ có thể dự đoán được tốt hơn, chính xác những vấn đề nào chưa hoàn thiện, sai sót có thể có trong quá trình thực hiện.

Data transformation được sử dụng cho nhiều trường hợp, bao gồm:

• Analytics – Phân tích dữ liệu để từ đó hỗ trợ những quyết định bắt đầu với những chỉ số khác nhau. Đôi khi, các chỉ số có thể được xem xét, tính toán từ một nguồn thông tin dữ liệu duy nhất và chỉ cần có một lượng biến đổi rất nhỏ. Tuy nhiên những lần khác, cách duy nhất để có thể tính toán số liệu là kết hợp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và sau đó là tổng hợp lại.
• Máy học – Máy học là sự nhận dạng các mẫu tự động.  Các ứng dụng kinh doanh thương mại của máy học sẽ bao gồm việc dự báo doanh thu và lợi nhuận, đưa ra mô hình dự đoán để từ đó hỗ trợ tốt hơn những quyết định chính, hệ thống sẽ giới thiệu sản phẩm cho các khách hàng mục tiêu và thực hiện tất cả những phương thức tự động hóa quy trình kinh doanh.
• Tuân thủ quy định – Lưu trữ không cần thiết những thông tin nhận dạng cá nhân (PII) có thể khiến cho dữ liệu dễ bị mắc lỗi bởi một loạt những sự vi phạm dữ liệu độc hại và có tính chất ngẫu nhiên. Vi phạm dữ liệu làm tổn hại nghiêm trọng đến quyền riêng tư của dữ liệu người dùng và tạo ra các vấn đề rủi ro cho cả bạn và khách hàng.

Tại sao phải chuyển đổi dữ liệu

Các doanh nghiệp muốn thực hiện việc chuyển đổi dữ liệu để làm cho nó có thể dễ dàng tương thích với những dữ liệu khác, di chuyển dữ liệu sang một hệ thống khác, kết hợp nó với các dữ liệu khác hoặc là thực hiện tổng hợp thông tin trong kho dữ liệu. Một số những lý do khác cho việc thực hiện Data transformation là:

• Cần di chuyển dữ liệu sang một kho dữ liệu mới; ví dụ: di chuyển dữ liệu đến kho dữ liệu đám mây và thay đổi các loại dữ liệu.
• Doanh nghiệp muốn tham gia dữ liệu phi cấu trúc hoặc thực hiện việc truyền dữ liệu với các dữ liệu có cấu trúc để từ đó có thể nghiên cứu, phân tích dữ liệu cùng nhau.
• Doanh nghiệp muốn thêm thông tin vào các dữ liệu có sẵn của mình để làm phong phú, đa dạng thêm thông tin, chẳng hạn như là việc thực hiện tra cứu, thêm thông tin dữ liệu định vị địa lý hoặc là thêm dấu thời gian.
• Người dùng muốn thực hiện việc tổng hợp thông tin dữ liệu, chẳng hạn như so sánh các dữ liệu bán hàng từ những khu vực khác nhau hoặc là tổng hợp doanh số từ những khu vực khác nhau.

Dữ liệu được biến đổi như thế nào?

Có một vài cách khác nhau để thực hiện việc Data transformation 

• Viết kịch bản. Một số đơn vị công ty hiện nay thực hiện việc chuyển đổi dữ liệu thông qua những tập lệnh sử dụng ngôn ngữ SQL hoặc Python để thực hiện việc viết mã để trích xuất và chuyển đổi dữ liệu.
• Công cụ ETL tại chỗ. Các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) có thể hỗ trợ giúp giảm bớt sự khó khăn, rắc rối trong việc tạo kịch bản cho các biến đổi dữ liệu bằng cách tự động hóa quá trình. Các công cụ này thường được lưu trữ ở trên các trang web của doanh nghiệp và có thể yêu cầu chi phí sử dụng và hệ thống cơ sở hạ tầng cao.
• Các công cụ ETL dựa trên công nghệ đám mây. Các công cụ ETL này được lưu trữ ở trên đám mây, nơi người dùng có thể tận dụng hệ thống và cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp.

Những yếu tố để thực hiện Data transformation 

Sự kết hợp giữa các chiến lược vạch ra chi tiết và việc thực hiện cẩn trọng sẽ giúp cho bạn có thể phát triển cấu trúc và tạo ra một quy trình cần thiết để thực hiện một cách thành công quá trình Data Transformation.

Mục tiêu rõ ràng

Sức mạnh lớn nhất của  Data Transformation nằm ở chính những mục tiêu của nó. Các công ty, doanh nghiệp ít có sự hiểu biết, kỹ năng về kỹ thuật số có xu hướng tập trung chú ý vào những công nghệ cụ thể và sử dụng chúng để từ đó cải thiện, tối ưu những hoạt động chung. Trong khi các đơn vị tổ chức lớn hơn xây dựng những chiến lược kỹ thuật số với ý định là chuyển đổi hoàn toàn các hoạt động vận hành, kinh doanh của họ. 

Cho dù bạn đang thực hiện việc chuyển đổi hoàn toàn mô hình vận hành kinh doanh của mình hay chỉ đơn giản là muốn cải thiện các hoạt động tổng thể, thì công việc chuẩn bị những kế hoạch sẵn sàng cho chiến lược cũng là điều bắt buộc. Trước khi bắt đầu chuyển đổi dữ liệu, hãy đặt ra những câu hỏi cụ thể như sau:

• Tại sao cần phải đầu tư vào Data Transformation?
• Điều mà doanh nghiệp cần ưu tiên là gì?
• Làm thế nào để có thể thực hiện việc đo lường được tiến độ công việc?
• Điểm xuất phát của doanh nghiệp là gì?

Tiếp cận việc chuyển đổi dữ liệu một cách thích hợp

Các doanh nghiệp ngày nay hoạt động dựa trên những hệ thống kỹ thuật số khác nhau. Do đó, cách tiếp cận thích hợp sẽ là điều vô cùng quan trọng, cần thiết để thực hiện Data Transformation.

Khách hàng của các doanh nghiệp không chỉ thực hiện việc tương tác với doanh nghiệp trong một lần duy nhất mà còn làm nhiều điều khác trong suốt quá trình trải nghiệm, sử dụng dịch vụ của đơn vị. Doanh nghiệp có thể điều hành được những hoạt động tiếp thị, quảng cáo ở trong một hệ thống, xử lý các yêu cầu, mong muốn của khách hàng trong một hệ thống khác và ghi lại thông tin dữ liệu của họ ở trong một hệ thống khác. 

Ngày nay, khách hàng mong đợi quá trình tiếp thị và chăm sóc khách hàng được diễn ra một cách tốt nhất và hiệu quả nhất có thể. Do đó, các doanh nghiệp càng có thể thực hiện việc tự động hóa và cải thiện quy trình vận hành hiệu quả bao nhiêu, thì trải nghiệm cho cả khách hàng và nhân viên sẽ tốt lên bấy nhiêu.

Khả năng thích ứng trong việc chuyển đổi số

Trong bối cảnh mà các đơn vị doanh nghiệp ngày nay liên tục phải thay đổi phát triển để đáp ứng thị trường,thì việc chuẩn bị các chiến lược thích ứng là hết sức quan trọng. Vì thế, điều quan trọng nhất là phải thiết kế ra một khuôn khổ kỹ thuật số hiệu quả để có thể xem xét đến các kịch bản về việc thị trường đang thay đổi và phát triển công nghệ. Để có thể làm được điều này, các nhà lãnh đạo nên ưu tiên sự đổi mới linh hoạt trong từng bước.

Một cách tiếp cận linh hoạt có thể giúp cho bạn đạt được những tiến bộ nhanh chóng để từ đó đạt được mục tiêu mà doanh nghiệp đặt ra, đồng thời cho doanh nghiệp của bạn có thể quản lý những vấn đề phức tạp phát sinh của các dự án kỹ thuật số. Để có thể luôn thích nghi với hoàn cảnh, doanh nghiệp nên tạo ra môi trường làm việc thuận lợi cho các nhân viên của mình, giúp họ cập nhật kiến thức kỹ thuật số liên tục. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp có được lợi thế cạnh tranh. 

Kỹ năng tập trung 

Để triển khai các công nghệ kỹ thuật số hiện đại, mới mẻ, doanh nghiệp sẽ cần phải có những nhân viên CNTT giỏi chuyên môn, có kỹ năng, có hiểu biết nhất định về những công nghệ đột phá, những người mà có thể biến ý tưởng của lãnh đạo doanh nghiệp trở thành một kế hoạch khả thi. Tuy nhiên, CNTT cũng chỉ là một trong số những kỹ năng cần thiết để vận hành một dự án chuyển đổi dữ liệu thành công. Một số kỹ năng quan trọng khác bao gồm:

• Phân tích dữ liệu
• Phát triển các phần mềm
• Củng cố an ninh mạng
• Trình độ kỹ thuật số
• Thay đổi phương thức quản lý
• Sáng tạo 

Những thách thức trong việc chuyển đổi dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu có thể gặp phải nhiều khó khăn vì một số lý do như sau:

• Tốn nhiều thời gian. Người dùng có thể cần phải làm sạch kho dữ liệu chuyển đổi hoặc di chuyển các dữ liệu. Điều này có thể tốn nhiều thời gian và là một vấn đề phổ biến giữa những nhà khoa học dữ liệu khi làm việc với các dữ liệu phi cấu trúc.
• Tốn kém. Tùy thuộc vào hệ thống cơ sở hạ tầng, việc chuyển đổi thông tin dữ liệu của bạn có thể cần đến một nhóm các chuyên gia và cũng cần tốn kém chi phí cơ sở hạ tầng rất đáng kể.
• Chậm. Bởi vì quá trình trích xuất và chuyển đổi các dữ liệu có thể trở thành gánh nặng cho hệ thống, nên nó thường được thực hiện theo đợt. Điều này có thể khiến doanh nghiệp mất thời gian trong việc đưa ra những quyết định kinh doanh.

Với nội dung bài viết trên đây bạn đã có thể hiểu được Data transformation là gì và những lợi ích của chúng. Việc thực hiện Data transformation là hết sức cần thiết đối với các doanh nghiệp hiện nay.