Hotline: 0708 25 99 25
English Tiếng Việt
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Tài chính và Kế toán quản trị

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Data-Driven Decision Making

Ra quyết định dựa trên dữ liệu

  • Định nghĩa:
    Data-Driven Decision Making (DDDM) là phương pháp đưa ra các quyết định kinh doanh và vận hành dựa trên việc phân tích dữ liệu thực tế thay vì chỉ dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm cá nhân. Phương pháp này sử dụng dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hệ thống quản lý, phản hồi khách hàng, hoặc phân tích thị trường để đảm bảo rằng các quyết định được đưa ra một cách khách quan và hiệu quả.
    Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử phân tích dữ liệu hành vi mua sắm của khách hàng để quyết định giảm giá sản phẩm nào trong đợt khuyến mãi.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các quyết định.
    2. Tăng khả năng dự đoán và thích ứng với các thay đổi trong thị trường.
    3. Tối ưu hóa tài nguyên và giảm thiểu rủi ro trong các hoạt động kinh doanh.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Xây dựng hệ thống để thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như bán hàng, sản xuất, khách hàng, và thị trường.
    2. Làm sạch và tổ chức dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được xử lý để loại bỏ các thông tin không chính xác hoặc không liên quan.
    3. Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu (BI tools, AI, hoặc Machine Learning) để tìm ra các mẫu hoặc xu hướng quan trọng.
    4. Ra quyết định: Dựa trên kết quả phân tích, xác định các chiến lược hoặc hành động phù hợp.
    5. Theo dõi và tối ưu: Đánh giá hiệu quả của quyết định và điều chỉnh dựa trên dữ liệu cập nhật.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Quyết định tốt chỉ có thể được đưa ra nếu dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.
    2. Cân bằng giữa dữ liệu và trực giác: Dữ liệu cung cấp cơ sở vững chắc, nhưng đôi khi cần kết hợp với kinh nghiệm và hiểu biết của con người.
    3. Tích hợp công nghệ: Sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI, hoặc Google Analytics để dễ dàng phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một nhà bán lẻ phân tích dữ liệu doanh số bán hàng hàng tuần để quyết định nhập thêm hàng hóa nào.
    2. Nâng cao: Netflix sử dụng dữ liệu xem phim của người dùng để đề xuất nội dung cá nhân hóa và quyết định sản xuất phim mới.
  • Case Study Mini:
    Amazon:
    1. Amazon sử dụng DDDM để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, từ việc gợi ý sản phẩm đến định giá động (dynamic pricing).
    2. Dựa trên dữ liệu hành vi mua sắm, Amazon điều chỉnh kho hàng và tuyến vận chuyển để giao hàng nhanh hơn.
    3. Kết quả: Tăng 25% tỷ lệ giữ chân khách hàng và giảm đáng kể chi phí logistics.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Data-Driven Decision Making tập trung vào điều gì?
    a) Dựa trên trực giác và cảm nhận cá nhân để đưa ra quyết định.
    b) Sử dụng dữ liệu thực tế để phân tích và đưa ra quyết định.
    c) Giảm hoàn toàn sự tham gia của con người trong việc ra quyết định.
    d) Dựa vào dữ liệu lịch sử mà không cần phân tích các yếu tố hiện tại.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty sản xuất muốn quyết định mở rộng sản phẩm dựa trên nhu cầu thị trường nhưng không chắc chắn.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể áp dụng Data-Driven Decision Making để đưa ra quyết định mở rộng một cách hiệu quả?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Business Intelligence (BI): Công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
    2. Predictive Analytics: Phân tích dự đoán để xác định các xu hướng và hành động trong tương lai.
    3. Big Data Analytics: Phân tích dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu và mối quan hệ phức tạp.
    4. KPIs (Key Performance Indicators): Các chỉ số đo lường hiệu suất chính để đánh giá hiệu quả của quyết định.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

4 - 2 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo