Một doanh nghiệp cỡ vừa bỏ tiền dựng hệ thống theo dõi. Sau ba tháng có một bảng rất đẹp: bốn mươi chỉ số, cập nhật theo giờ, đủ màu xanh đỏ.
Một năm sau, hỏi: bảng đó đã làm thay đổi quyết định nào?
Câu trả lời thường là im lặng, rồi một ví dụ mơ hồ.
Đây không phải chuyện hiếm. Nó là kết cục mặc định của phần lớn dự án dữ liệu, và nguyên nhân không nằm ở công cụ.
Vì sao bảng chỉ số hay vô dụng
Vì nó được xây từ chiều ngược.
Cách làm phổ biến là: xem hệ thống đang có dữ liệu gì, rồi bày hết ra. Kết quả là một bảng trả lời rất nhiều câu hỏi mà không ai hỏi.
Cách làm cho ra kết quả là ngược lại: bắt đầu từ một quyết định cụ thể sắp phải ra, rồi hỏi số nào giúp ra quyết định đó.
Khác biệt nghe nhỏ nhưng nó quyết định toàn bộ. Một bảng dựng từ dữ liệu sẵn có thì đo cái dễ đo. Một bảng dựng từ quyết định thì đo cái đáng đo — và thường thì cái đáng đo lại chưa được thu thập, nên phải đi thu thập, và đó chính là phần việc mà cách làm kia né được.
Bài kiểm một câu
Với mỗi chỉ số trên bảng, hỏi: nếu con số này xấu đi hai mươi phần trăm, ai sẽ làm gì?
Nếu không trả lời được tên người và hành động cụ thể, chỉ số đó nên bỏ.
Bài kiểm này thường loại được hơn nửa bảng. Và bảng còn lại năm bảy chỉ số thì có người thật sự nhìn — trong khi bảng bốn mươi chỉ số thì không ai nhìn, vì nhìn vào thấy quá tải nên thôi.
Phần đã rẻ đi, và nó thật
Cần công bằng: có những khâu vừa dễ đi rất nhiều.
Viết câu truy vấn. Trước đây muốn hỏi dữ liệu một câu hơi khác thường thì phải nhờ người biết kỹ thuật, chờ vài ngày. Bây giờ hỏi bằng tiếng Việt và có kết quả trong vài phút. Đây là thay đổi lớn với doanh nghiệp không có đội dữ liệu riêng.
Dọn dữ liệu. Ghép hai bảng có tên khách hàng viết khác nhau, chuẩn hoá định dạng, phát hiện dòng trùng. Việc chán, tốn thời gian, và làm được tốt.
Giải thích một biểu đồ. Với người không quen đọc số, có người diễn giải bằng lời là rào cản được hạ xuống đáng kể.
Điểm chung: đây đều là khâu thực thi. Và đúng như mọi khâu thực thi khác, khi nó rẻ đi cho mình thì nó cũng rẻ đi cho tất cả — nên nó không tạo ra lợi thế, nó chỉ xoá đi bất lợi.
Chỗ nguy hiểm: trả lời trôi chảy cho câu hỏi sai
Có một rủi ro mới, cụ thể và đã gặp.
Khi hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, câu hỏi mơ hồ vẫn nhận được câu trả lời rõ ràng. Hỏi "doanh thu tháng này thế nào" thì hệ thống phải tự quyết: tính theo ngày đặt hàng hay ngày giao? Có tính đơn đã huỷ không? Có gồm thuế không? Chi nhánh mới mở có tính không?
Nó sẽ chọn một cách và trả về một con số, không nói là đã chọn gì.
Người hỏi cầm con số đó đi họp. Người khác hỏi câu tương tự, nhận con số khác. Cả hai đều đúng theo định nghĩa của mình.
Đây là chỗ mà tự động hoá làm vấn đề cũ nặng lên: doanh nghiệp không thống nhất định nghĩa chỉ số. Trước đây sự bất nhất lộ ra chậm; giờ nó sinh ra nhanh hơn nhiều.
Cách chữa không mới và không có đường tắt: viết ra định nghĩa của từng chỉ số quan trọng, một chỗ, ai cũng đọc được.
Con số duy nhất đáng đo cho chính việc này
Nếu chỉ được giữ một thước đo cho toàn bộ nỗ lực dữ liệu, thì đó là: số quyết định đã thay đổi vì một con số.
Ghi lại. Mỗi tháng vài dòng: quyết định gì, số nào dẫn tới, kết quả ra sao.
Con số này thường rất thấp lúc đầu, và chính sự thấp đó là thông tin quý nhất. Nó nói rằng vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu.
Thứ tự nên làm ở một doanh nghiệp chưa có gì
Với doanh nghiệp cỡ vừa, chưa có đội dữ liệu, đang phân vân bắt đầu từ đâu — thứ tự này rẻ và ít hỏng nhất:
Một, chọn một quyết định lặp lại. Nhập hàng bao nhiêu mỗi tuần. Xếp bao nhiêu người mỗi ca. Có nên giữ mã hàng này không. Phải là quyết định có người đang phải ra mỗi tuần, không phải một câu hỏi chiến lược mơ hồ.
Hai, hỏi người đang ra quyết định đó họ đang dựa vào gì. Thường là cảm giác cộng với một hai con số nhớ trong đầu. Ghi lại chính xác cách họ nghĩ — đó là mô hình có sẵn, và nó thường tốt hơn ta tưởng.
Ba, đo xem cách hiện tại sai bao nhiêu. Không có bước này thì không biết cải thiện được hay không, và mọi tuyên bố về sau đều là cảm tính.
Bốn, mới tính tới công cụ. Và chỉ cho đúng quyết định đó, không cho cả công ty.
Làm xong một vòng như vậy trong hai tháng có giá trị hơn một dự án sáu tháng dựng bảng bốn mươi chỉ số — vì nó tạo ra một trường hợp thành công cụ thể mà mọi người trong công ty nhìn thấy được.
Phần AI không chạm tới
Nó không biết câu hỏi nào đáng hỏi. Toàn bộ giá trị nằm ở đây, và nó đòi hiểu ngành, hiểu công ty, hiểu đang lo cái gì. Không có gì trong dữ liệu chỉ ra được điều đó.
Nó không phân biệt tương quan với nguyên nhân. Hai đường cùng lên không có nghĩa cái này gây ra cái kia. Người thiếu kinh nghiệm đọc số hay rơi vào đây, và một câu diễn giải trôi chảy làm cái bẫy sâu hơn.
Nó không biết dữ liệu đã bị thu thập lệch thế nào. Chi nhánh nào ghi nhận cẩu thả, giai đoạn nào đổi cách tính, ai có thói quen nhập dồn vào cuối tháng. Những chuyện đó quyết định con số có đọc được hay không, và chúng chỉ nằm trong đầu người làm lâu năm.
Nó không chịu trách nhiệm cho quyết định. Và vì vậy nó không cân được cái mà người ra quyết định phải cân: rủi ro nếu sai, ảnh hưởng tới người trong công ty, những thứ không nằm trong bảng nào.
Và cái tên
Kết luận thực dụng: khi việc truy vấn, dựng biểu đồ, viết báo cáo đã rẻ ngang nhau cho mọi doanh nghiệp, thì có bảng đẹp không còn là lợi thế.
Lợi thế nằm ở chỗ đặt đúng câu hỏi, và ở những gì tích luỹ được mà đối thủ không sao chép được — dữ liệu riêng của mình, hiểu biết riêng về khách của mình, và một cái tên mà thị trường nhớ.
AiPhanTich.com ngắn, gọi đúng nghề, và đủ rộng cho cả phân tích kinh doanh lẫn dữ liệu nói chung.
Tên miền nhắc trong bài: AiPhanTich.com
