Dữ liệu đang trở thành nguồn tài nguyên quý giá trong kỷ nguyên số. Mọi quyết định quản trị, vận hành hay đổi mới sáng tạo đều cần được xây dựng dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, để khai thác được giá trị thực sự từ dữ liệu, bước đầu tiên quan trọng nhất chính là thu thập dữ liệu một cách đúng đắn, đầy đủ và có hệ thống.

Vậy doanh nghiệp nên thu thập dữ liệu như thế nào? Có những phương pháp nào phổ biến? Và cần lưu ý điều gì để dữ liệu thu thập được có thể sử dụng hiệu quả trong các giai đoạn tiếp theo như xử lý, phân tích hay trực quan hóa? Bài viết dưới đây sẽ làm rõ những nội dung cốt lõi đó.

1. Vai trò của thu thập dữ liệu trong doanh nghiệp

Thu thập dữ liệu là quá trình ghi nhận và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau nhằm phục vụ cho các hoạt động phân tích, dự báo và ra quyết định trong tổ chức. Đây là bước đầu tiên và không thể thiếu trong chuỗi quy trình quản lý dữ liệu, bao gồm: thu thập → lưu trữ → xử lý → phân tích → trực quan hóa → ra quyết định.

Dữ liệu thu thập tốt sẽ giúp doanh nghiệp:

- Hiểu rõ hành vi và nhu cầu của khách hàng

- Giám sát hiệu quả hoạt động nội bộ

- Phân tích xu hướng thị trường

- Ra quyết định nhanh và chính xác hơn

Ngược lại, nếu thu thập dữ liệu thiếu nhất quán, thiếu độ chính xác hoặc dư thừa không cần thiết, toàn bộ quy trình phân tích phía sau sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng.

2. Các nguồn dữ liệu phổ biến trong doanh nghiệp

Tùy thuộc vào loại hình và quy mô, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau:

2.1. Dữ liệu từ hệ thống vận hành nội bộ

Bao gồm các hệ thống như:

- ERP (kế toán, tài chính, mua hàng, sản xuất)

- CRM (quản lý khách hàng)

- HRM (quản lý nhân sự)

- Phần mềm quản lý kho, đơn hàng, chuỗi cung ứng

Các hệ thống này cung cấp dữ liệu định lượng chính xác, thường xuyên cập nhật và có cấu trúc rõ ràng.

2.2. Dữ liệu từ khách hàng

Thông qua các hình thức như:

- Biểu mẫu đăng ký, phản hồi

- Hành vi trên website, ứng dụng di động

- Lượt tương tác trên mạng xã hội

- Cuộc gọi, email, tin nhắn trao đổi

Dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp nắm bắt nhu cầu, phân loại khách hàng và xây dựng chiến lược tiếp thị phù hợp.

2.3. Dữ liệu từ thiết bị (IoT)

Với các doanh nghiệp sản xuất, logistics hay bán lẻ, dữ liệu từ cảm biến, thiết bị đo đếm, camera, GPS… đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi vận hành, kiểm soát chất lượng và tối ưu hiệu suất.

2.4. Dữ liệu bên ngoài

Gồm dữ liệu từ:

- Các cơ quan thống kê, báo cáo thị trường

- Nguồn mở (open data)

- Đối tác, nhà cung cấp, bên thứ ba

Những dữ liệu này giúp mở rộng góc nhìn ra bên ngoài doanh nghiệp và hỗ trợ các quyết định chiến lược.

3. Phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến

Thu thập tự động qua hệ thống số: Đây là phương pháp hiện đại, hiệu quả và chính xác cao nhất. Các phần mềm quản lý và công cụ số hóa hiện nay cho phép tự động ghi nhận, lưu trữ và đồng bộ dữ liệu theo thời gian thực.

Thu thập bằng biểu mẫu, khảo sát: Phù hợp để thu thập ý kiến, phản hồi hoặc dữ liệu khách hàng. Cần thiết kế biểu mẫu khoa học để đảm bảo dữ liệu thu về có giá trị.

Thu thập qua cảm biến, thiết bị IoT: Cho phép ghi nhận dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị máy móc, dây chuyền sản xuất hoặc hệ thống giám sát.

Thu thập thủ công: Dù không tối ưu, phương pháp này vẫn được dùng trong các trường hợp đặc thù như ghi nhận hiện trường, quan sát trực tiếp, tổng hợp hồ sơ giấy.

4. Những lưu ý quan trọng khi thu thập dữ liệu

Dữ liệu cần được chuẩn hóa ngay từ đầu

Nếu thu thập dữ liệu không theo một tiêu chuẩn thống nhất, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn lớn ở giai đoạn xử lý, phân tích và tích hợp dữ liệu sau này. Việc chuẩn hóa dữ liệu ngay từ bước thu thập sẽ đảm bảo sự nhất quán về định dạng, đơn vị đo lường, tên trường dữ liệu và cấu trúc dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng nếu dữ liệu được thu thập từ nhiều phòng ban, hệ thống khác nhau.

Đảm bảo tính bảo mật và minh bạch

Việc thu thập dữ liệu khách hàng cần tuân thủ quy định pháp lý về quyền riêng tư, như yêu cầu sự đồng ý rõ ràng, minh bạch về mục đích sử dụng và bảo vệ thông tin cá nhân.

Tránh thu thập dư thừa

Thu thập quá nhiều dữ liệu không cần thiết không chỉ gây tốn kém chi phí lưu trữ, xử lý mà còn làm giảm hiệu quả phân tích. Doanh nghiệp cần xác định rõ: thu thập dữ liệu để làm gì và phục vụ mục tiêu nào.

Sau thu thập: Dữ liệu cần được xử lý và trực quan hóa

Dữ liệu sau khi được thu thập không thể sử dụng ngay mà cần trải qua các bước xử lý, làm sạch, chuẩn hóa và sắp xếp hợp lý để có thể phục vụ mục đích phân tích. Đặc biệt, trong các báo cáo, dashboard, hoặc khi trình bày kết quả phân tích, việc trực quan hóa dữ liệu là yếu tố quan trọng giúp người dùng dễ hiểu, dễ so sánh và đưa ra quyết định chính xác.

Trực quan hóa hiệu quả giúp biến những con số khô khan thành biểu đồ, sơ đồ, bảng biểu dễ hiểu, từ đó tăng giá trị và khả năng ứng dụng của dữ liệu.

Thu thập dữ liệu là bước khởi đầu quan trọng trong quá trình chuyển đổi số và xây dựng năng lực quản trị dựa trên dữ liệu. Khi được thực hiện đúng cách, doanh nghiệp sẽ tạo ra một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, từ đó triển khai hiệu quả các bước tiếp theo như chuẩn hóa, phân tích và trực quan hóa.

Doanh nghiệp cần đầu tư vào hệ thống thu thập dữ liệu hiện đại, quy trình thu thập minh bạch và đặt tiêu chuẩn ngay từ đầu để đảm bảo dữ liệu thu về thực sự có giá trị, hỗ trợ tối ưu cho các quyết định chiến lược.