Dữ liệu – Chìa khóa cho đổi mới sáng tạo trong SMEs

Dữ liệu đã trở thành một trong những tài sản quan trọng nhất của doanh nghiệp trong thời đại số. Đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs), dữ liệu không chỉ giúp tối ưu hóa vận hành mà còn là nền tảng để đưa ra các quyết định chiến lược, nâng cao trải nghiệm khách hàng và mở rộng quy mô một cách bền vững. Tuy nhiên, không phải mọi dữ liệu đều có giá trị như nhau, và không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ năng lực để khai thác tất cả các loại dữ liệu cùng một lúc.

 

Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn (Big Data) và dữ liệu nhỏ (Small Data) đã trở thành một câu hỏi quan trọng đối với các doanh nghiệp trong quá trình đổi mới sáng tạo. Trong khi Big Data giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng trên quy mô lớn, Small Data lại cung cấp những thông tin chi tiết, giúp hiểu sâu về hành vi và nhu cầu thực tế của khách hàng. Câu hỏi đặt ra là: doanh nghiệp nhỏ nên khai thác loại dữ liệu nào trước? Và làm thế nào để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả nhất?

 

Dữ liệu lớn (Big Data) thường gắn với khối lượng thông tin khổng lồ, đến từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, cảm biến IoT, hệ thống thương mại điện tử hay các giao dịch tài chính. Điểm mạnh của dữ liệu lớn nằm ở khả năng phân tích sâu trên quy mô rộng, giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa vận hành và ra quyết định nhanh hơn.

Dữ liệu nhỏ có thể tạo ra thế mạnh lớn

Một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng Big Data để phân tích hành vi mua sắm của hàng triệu khách hàng, từ đó đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, tăng tỷ lệ chuyển đổi và cải thiện trải nghiệm người dùng. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) cũng tận dụng Big Data để dự báo nhu cầu hàng hóa, giúp doanh nghiệp tối ưu chuỗi cung ứng và giảm thiểu hàng tồn kho.

 

Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng sẵn sàng khai thác dữ liệu lớn ngay từ đầu. Việc thu thập, lưu trữ và phân tích Big Data đòi hỏi hạ tầng công nghệ mạnh mẽ, nguồn nhân lực có chuyên môn và một chiến lược rõ ràng. Đối với SMEs có nguồn lực hạn chế, đầu tư vào Big Data có thể là một thách thức lớn nếu không có kế hoạch khai thác cụ thể.

 

Trái ngược với Big Data, Small Data tập trung vào những chi tiết nhỏ nhưng mang ý nghĩa lớn trong hành vi và thói quen của khách hàng. Thuật ngữ này được Martin Lindstrom – chuyên gia hàng đầu về thương hiệu và tiếp thị – nhấn mạnh trong các nghiên cứu của ông. Theo Lindstrom, nhiều doanh nghiệp đang quá tập trung vào dữ liệu khổng lồ mà bỏ qua những tín hiệu quan trọng từ cuộc sống thực tế của khách hàng.

 

Small Data không dựa trên các mô hình phân tích phức tạp mà xuất phát từ những quan sát trực tiếp và phản hồi cá nhân. Chính những dữ liệu nhỏ này có thể mang lại những phát hiện đột phá cho doanh nghiệp. LEGO là một ví dụ điển hình. Ban đầu, hãng đồ chơi này định đơn giản hóa các mô hình xếp hình để phù hợp với trẻ em hiện đại, vốn có thời gian chú ý ngắn hơn. Tuy nhiên, sau khi quan sát cách trẻ thực sự chơi với LEGO, họ nhận ra rằng niềm vui lớn nhất của trẻ đến từ việc hoàn thành những thử thách phức tạp. Nhờ vậy, LEGO quyết định giữ nguyên các dòng sản phẩm đòi hỏi sự tỉ mỉ và sáng tạo, giúp công ty thoát khỏi khủng hoảng và đạt mức tăng trưởng ấn tượng.

 

Một ví dụ khác là Starbucks. Khi quan sát thực tế, họ nhận thấy rằng nhiều khách hàng trẻ tuổi không có thời gian ngồi lâu tại quán để thưởng thức cà phê. Từ đó, thương hiệu này đẩy mạnh mô hình cà phê mang đi (takeaway) và tích hợp các ứng dụng di động để khách hàng đặt hàng trước, giúp họ tiết kiệm thời gian. Chính Small Data đã giúp Starbucks thay đổi mô hình kinh doanh và mở rộng quy mô mạnh mẽ trên toàn cầu.

 

Nhìn chung, sự khác biệt giữa Big Data và Small Data không chỉ nằm ở quy mô mà còn ở phương pháp khai thác và ứng dụng. Nếu Big Data giúp doanh nghiệp nhận diện xu hướng thị trường và tối ưu hóa quy trình trên diện rộng, thì Small Data giúp doanh nghiệp hiểu sâu về từng cá nhân và sáng tạo ra những sản phẩm thực sự phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Phân loại dữ liệu theo mục đích sử dụng – SMEs cần gì?

Không chỉ phân loại theo quy mô, dữ liệu còn được chia thành nhiều nhóm khác nhau dựa trên mục đích khai thác. Tùy vào chiến lược đổi mới sáng tạo, doanh nghiệp có thể tập trung vào một hoặc nhiều loại dữ liệu dưới đây:

 

• Dữ liệu về doanh số và tiếp thị giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và dự đoán xu hướng tiêu dùng. Chẳng hạn, một doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh chiến lược giá cả và đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp.

 

• Dữ liệu phản hồi khách hàng cung cấp cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm của người dùng, từ đó giúp cải thiện sản phẩm và dịch vụ. Nhiều doanh nghiệp khởi nghiệp (startup) đã thành công nhờ liên tục điều chỉnh sản phẩm dựa trên phản hồi trực tiếp từ khách hàng.

 

• Dữ liệu về chuỗi cung ứng giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu hàng hóa, giảm thiểu tồn kho và tối ưu hóa quy trình logistics. Các công ty như Zara hay H&M đã tận dụng dữ liệu này để đẩy nhanh tốc độ sản xuất và đáp ứng nhanh chóng nhu cầu thị trường.

 

• Dữ liệu tài chính hỗ trợ doanh nghiệp kiểm soát dòng tiền, dự báo tài chính và nâng cao khả năng vay vốn. Một doanh nghiệp có hệ thống quản lý tài chính tốt sẽ dễ dàng tiếp cận các nguồn đầu tư hoặc khoản vay từ ngân hàng.

 

• Dữ liệu nhân sự giúp doanh nghiệp xác định xu hướng tuyển dụng, cải thiện năng suất làm việc và xây dựng đội ngũ bền vững.