GÓC NHÌN / DỮ LIỆU & AI

Không có dữ liệu sạch, AI chỉ đoán nhanh hơn

Công cụ hỗ trợ chỉ đáng tin khi dữ liệu có nguồn, có ngữ cảnh và có người chịu trách nhiệm cập nhật.

Khi một sản phẩm được gọi bằng nhiều tên, giá thay đổi nhưng không rõ ai sửa, hoặc khách hàng xuất hiện ở nhiều danh sách khác nhau, mọi hệ thống phía trên đều sẽ trả lời nhanh hơn khả năng kiểm tra của doanh nghiệp.

Dữ liệu không sạch thường là vấn đề vận hành

Một mã hàng trùng, một khách hàng thiếu số điện thoại hay một giá bán không có ngày hiệu lực đều không chỉ là lỗi nhập liệu. Nó khiến người sau phải hỏi lại, làm báo cáo chậm hơn và tạo ra nhiều phiên bản của cùng một câu chuyện.

Hãy chọn một nhóm dữ liệu chủ: khách hàng, sản phẩm, giá, đơn hoặc nhà cung cấp. Với mỗi nhóm, doanh nghiệp cần biết đâu là nguồn dữ liệu chính, ai được tạo mới, ai được sửa và điều gì phải được ghi nhận khi thay đổi.

Đặt quy tắc nhỏ trước khi đưa dữ liệu đi xa

Không cần một dự án làm sạch dữ liệu khổng lồ ngay từ đầu. Có thể bắt đầu bằng cách chuẩn hóa 50 mã bán nhiều nhất, gộp các bản ghi khách trùng và thống nhất cách đặt tên cho một chi nhánh.

Điều quan trọng hơn là quy tắc được dùng trong ngày mai, chứ không chỉ đẹp trong một file chuẩn hóa. Nếu người nhập dữ liệu không hiểu vì sao phải làm khác, hệ thống sẽ sớm quay lại trạng thái cũ.

Công cụ hỗ trợ chỉ nên xử lý việc có thể kiểm lại

Sau khi dữ liệu đã có chủ, doanh nghiệp có thể thử ở những việc không thay đổi dữ liệu gốc: nhóm phản hồi khách hàng, tìm tài liệu nội bộ, tổng hợp ghi chú hoặc tạo bản nháp báo cáo.

Đầu ra cần có người duyệt khi liên quan đến giá, tồn, tài chính, cam kết với khách hàng hoặc thông tin nhạy cảm. Sự kiểm tra đó không làm công cụ kém hữu ích; nó làm việc dùng công cụ trở nên đáng tin hơn.