Mất tiền vì nhập thông tin sai chính tả khi bán hàng online
Chỉ cần sai một lỗi chính tả nhỏ khi nhập liệu, API của Shopify sẽ vô tình tạo một sản phẩm rác trên hệ thống mà doanh nghiệp không hề biết, ông Lê Hữu Hoàng Gia - CoFounder kiêm CTO Beehexa – chia sẻ tại sự kiện Vietnam Web Summit 2023.
Ông Lê Hữu Hoàng Gia - CoFounder kiêm CTO Beehexa.
Dữ liệu có thể góp phần giúp doanh nghiệp tăng trưởng thần tốc nhưng chỉ một sai sót nhỏ cũng có thể khiến doanh nghiệp chịu tổn thất nặng nề, ông Lê Hữu Hoàng Gia - Đồng sáng lập kiêm Giám đốc Công nghệ (CTO) CTCP Beehexa - chia sẻ tại sự kiện Vietnam Web Summit 2023.
Khảo sát do Mulesoft (một nền tảng tương tự HexaSync của Việt Nam, được Salesforce mua lại năm 2018 với giá 6,5 tỷ USD) thực hiện năm 2022 cho thấy, trung bình, một doanh nghiệp từ cỡ trung trở lên dùng tới khoảng 976 phần mềm. Chỉ khoảng 28% trong đó đã được tích hợp và cũng không có dữ liệu nào khẳng định tính hiệu quả của tất cả kết nối.
4 trường hợp điển hình về rủi ro quản trị dữ liệu
Theo quan sát của ông Gia, có 4 trường hợp điển hình liên quan đến mất mát vì dữ liệu đang khiến không ít chủ doanh nghiệp đau đầu.
Một là Data Mismatches (Dữ liệu sai lệch)
Trường hợp này xảy ra khi dữ liệu được xử lý không khớp giữa các nền tảng. Chẳng hạn, chỉ cần sai một lỗi chính tả nhỏ khi nhập liệu, API của Shopify sẽ vô tình tạo một sản phẩm rác trên hệ thống mà doanh nghiệp không hề biết.
Một ví dụ khác mà ông Gia từng chứng kiến khi làm với nhiều khách hàng ở Beehexa là tình trạng sản phẩm ở 2 hệ thống nhưng mức giá và thông tin tồn kho khác nhau. Có khi Shopify báo còn dưới kho nhưng thực ra đã hết, có khi giá ở Shopify bị lỗi về 0 nhưng KiotViet đang bán giá cả triệu đồng. Nếu đơn hàng vậy đổ về thì chắc chắn doanh nghiệp chịu tổn thất lớn.
Hai là Data Similarities (Dữ liệu tương đồng có khả năng trùng lặp)
Vấn đề này xảy ra thường xuyên và thường dẫn đến sự sụt giảm khả năng giữ chân khách hàng trung thành.
Dù đã theo dõi cửa hàng và mua hàng nhiều lần nhưng vì dùng nhiều tài khoản và thiết bị để đăng nhập nên các tài khoản dù của 1 người duy nhất nhưng lại được xác định là nhiều người khác nhau. Do đó, mức độ trung thành khách hàng này được đánh giá thấp, không được coi là khách hàng VIP với nhiều chính sách ưu đãi tốt. Lúc này, xác suất khách hàng rời bỏ thương hiệu là rất cao.
Ba là Hierarchical Data (Dữ liệu có cấu trúc phân cấp)
Chẳng hạn, đối với một chiếc áo loại A có 3 kích cỡ và 2 màu sắc, hầu hết doanh nghiệp mà ông Gia từng tiếp xúc thường tạo các sản phẩm cùng một cấp, độc lập và không liên quan. Lúc này, phần mềm sẽ không thể hỗ trợ doanh nghiệp xác định sản phẩm xu hướng.
Nếu muốn dự báo chính xác nhu cầu và đưa ra được gợi ý sản phẩm, trong trường hợp áo A, doanh nghiệp phải thiết kế dữ liệu cho một sản phẩm duy nhất với các biến thể liên quan đến kích cỡ và màu sắc.
Bốn là Missing Historical Data Changes (Mất mát lịch sử thay đổi dữ liệu)
Một số sản phẩm bán theo trend bị nhân viên xoá dữ liệu khi không còn kinh doanh nữa. Tuy nhiên, một xu hướng có thể được lặp lại sau vài năm mặc dù vòng đời sản phẩm có thể chỉ kéo dài 2-3 tháng. Nhưng vì dữ liệu đã bị xoá sạch nên công nghệ không thể hỗ trợ doanh nghiệp dự báo xu hướng có thể xảy ra liên quan đến sản phẩm mà họ từng kinh doanh. Chính điều đó khiến doanh nghiệp bị bỏ lỡ cơ hội.
"Sử dụng dữ liệu đúng cách có thể giúp doanh nghiệp tăng trưởng thần tốc nhưng một vài sai sót nhỏ cũng có thể khiến doanh nghiệp suy sụp chỉ trong thời gian ngắn", ông Gia nói.
Chia sẻ tại sự kiện, bà Nguyễn Mỹ Linh - Business Development Manager của Sapo Enterprise - cho biết thiếu an toàn thông tin và bảo mật dữ liệu của doanh nghiệp cũng là một vấn đề nhiều doanh nghiệp là khách hàng của Sapo Enterprise gặp phải, mà trong đó lỗ hổng nhiều nhất chủ yếu nằm ở con người và quy trình.
Khi nhiều doanh nghiệp không có một hệ thống thống nhất, được phân quyền chi tiết và chặt chẽ, nhân viên có thể tự ý xuất file và sử dụng dữ liệu ngoài sự kiểm soát, từ đó ảnh hưởng lớn tới vòng đời, sự chính xác, tính lịch sử và gây nguy cơ rò rỉ, đánh cắp dữ liệu.
Đại diện Sapo Enterprise nhấn mạnh doanh nghiệp cần có tâm thế đúng về dữ liệu và tầm quan trọng của nó với hoạt động kinh doanh, từ đó có những hành động đúng trong sử dụng số liệu. Đó là đặt dữ liệu trong một bức tranh toàn cảnh, nhìn dữ liệu sâu hơn và ở nhiều góc độ khác nhau, luôn cẩn trọng và luôn tham chiếu số liệu, đề cao tính bảo mật và an toàn thông tin.
CTO của Beehexa lưu ý doanh nghiệp trong trường hợp tự phát triển ứng dụng, cần đảm bảo yếu tố chuẩn mực, tinh gọn, tránh bày vẽ quá nhiều, phức tạp hóa việc sử dụng ứng dụng cũng như khai thác dữ liệu.
"Trước khi đặt bút ký đầu tư hàng tỷ đồng để tự phát triển hay mua phần mềm cho doanh nghiệp, người lãnh đạo cần hiểu dữ liệu có thể chuyển đổi sang số để đo đếm được hay không, có phải là dữ liệu có giá trị để AI có thể học được hay không. Có như vậy, dữ liệu mới được khai phá và sử dụng hiệu quả, tránh những sai sót dù rất nhỏ có thể gây tới những tổn thất hoặc quyết định sai lầm của doanh nghiệp", CTO Beehexa nhấn mạnh.
