Rất nhiều doanh nghiệp nói rằng mình “có dữ liệu”, nhưng lại ra quyết định dựa trên cảm giác. Báo cáo ngày càng nhiều, dashboard ngày càng đẹp, nhưng các cuộc họp vẫn xoay quanh câu hỏi quen thuộc: số nào mới là đúng. Dữ liệu tồn tại khắp nơi, nhưng không ai thật sự chịu trách nhiệm về nó.
Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở chỗ doanh nghiệp chưa bao giờ quản trị dữ liệu như một tài sản chiến lược. Và đó chính là lúc khái niệm Data Governance trở nên quan trọng.
1. Nền tảng lý thuyết
Trong các doanh nghiệp lớn và các khung quản trị MBA, Data Governance không được hiểu là một dự án IT. Nó là một hệ thống chính sách, vai trò và cơ chế ra quyết định xoay quanh dữ liệu. Nói cách khác, Data Governance trả lời ba câu hỏi nền tảng: dữ liệu này dùng để làm gì, ai chịu trách nhiệm về nó, và nó được sử dụng trong những quyết định nào.
Tư duy OGSM đặt dữ liệu vào mối liên kết trực tiếp với mục tiêu chiến lược. Lean nhắc rằng dữ liệu chỉ có giá trị khi phục vụ dòng chảy quyết định, không phải để “lưu cho đủ”. BPMN cho thấy dữ liệu sinh ra, được biến đổi và tiêu thụ ở đâu trong quy trình thực tế. Trong bối cảnh VUCA và BANI, nơi môi trường kinh doanh biến động liên tục, dữ liệu không được quản trị sẽ nhanh chóng trở thành gánh nặng thay vì lợi thế.
Doanh nghiệp lớn không có nhiều dữ liệu hơn doanh nghiệp nhỏ. Họ chỉ quản dữ liệu tốt hơn và dùng nó nhất quán hơn.
2. Kiến thức quản trị ứng dụng
Data Governance không bắt đầu từ công cụ, mà từ cách doanh nghiệp định nghĩa và tổ chức dữ liệu.
Xác định dữ liệu cốt lõi
Không phải mọi dữ liệu đều quan trọng như nhau. Doanh nghiệp lớn luôn bắt đầu từ các “master data” và dữ liệu quyết định: khách hàng, sản phẩm, tài chính, vận hành. Đây là những dữ liệu nếu sai sẽ làm sai toàn bộ hệ thống.
Phân vai rõ ràng cho dữ liệu
Mỗi nhóm dữ liệu cần có người chịu trách nhiệm nội dung (data owner), người vận hành (data steward) và người sử dụng. Khi không ai “sở hữu” dữ liệu, mọi người đều dùng nhưng không ai chịu trách nhiệm.
Thiết lập quy tắc thay đổi dữ liệu
Dữ liệu không phải bất biến. Nhưng mọi thay đổi cần có lý do, quy trình và dấu vết. Doanh nghiệp lớn coi việc thay đổi dữ liệu giống như thay đổi chính sách: có kiểm soát và minh bạch.
Gắn dữ liệu với quyết định
Báo cáo chỉ có giá trị khi gắn với hành động. Data Governance tốt luôn chỉ ra dữ liệu này phục vụ quyết định nào, ở cấp nào, và trong ngữ cảnh nào.
3. Câu chuyện thực tế
Một tập đoàn bán lẻ từng đầu tư mạnh vào BI và phân tích dữ liệu, nhưng các phòng ban liên tục tranh cãi về số liệu doanh thu và tồn kho. Mỗi bộ phận có một “sự thật” riêng, dựa trên hệ thống và cách ghi nhận khác nhau. Lãnh đạo mất niềm tin vào báo cáo và quay lại hỏi trực tiếp từng bộ phận.
Vấn đề không nằm ở công cụ phân tích. Doanh nghiệp chưa từng thống nhất định nghĩa dữ liệu: thế nào là doanh thu ghi nhận, thời điểm chốt tồn kho, hay đơn hàng hợp lệ. Khi triển khai Data Governance, họ không bắt đầu bằng dashboard mới, mà bằng việc thống nhất ngôn ngữ dữ liệu và phân quyền trách nhiệm. Sau đó, các báo cáo bắt đầu “nói cùng một tiếng nói”, và dữ liệu dần trở thành nền tảng cho quyết định thay vì nguồn gây tranh cãi.
4. Bài học vận dụng
- Dữ liệu không được quản trị sẽ phá vỡ niềm tin vào hệ thống.
- Công cụ mạnh không thay thế được định nghĩa và trách nhiệm rõ ràng.
- Data Governance là bài toán tổ chức, không phải bài toán IT.
- Dữ liệu chỉ có giá trị khi gắn với quyết định cụ thể.
- Doanh nghiệp trưởng thành dùng dữ liệu để học hỏi, không chỉ để báo cáo.
Data Governance không giúp doanh nghiệp có thêm dữ liệu, mà giúp dữ liệu trở nên đáng tin và có thể dùng để ra quyết định. Khi quyền sở hữu, định nghĩa và dòng chảy dữ liệu được làm rõ, tổ chức không còn tranh luận về con số, mà tập trung vào lựa chọn chiến lược.
Và khi dữ liệu đã trở thành ngôn ngữ chung trong vận hành, câu hỏi tiếp theo của lãnh đạo không còn là “xem thêm báo cáo nào”, mà là “doanh nghiệp đang học được gì từ chính dữ liệu và quyết định của mình”.
