5B Phổ Quang, Phường 2, Quận Tân Bình, TPHCM

Giám đốc điều hành của hầu hết các tổ chức tài chính đã có dữ liệu về chương trình làm việc của họ trong ít nhất một thập kỷ. Tuy nhiên, sự bùng nổ về tính khả dụng của dữ liệu trong vài năm qua – cùng với sự giảm mạnh về chi phí lưu trữ và xử lý cũng như sự tập trung ngày càng nhiều vào quy định về chất lượng dữ liệu, chính sách, quản trị, mô hình, tổng hợp, chỉ số, báo cáo và giám sát – đã thúc đẩy thay đổi tiêu điểm. Hầu hết các tổ chức tài chính hiện đang tham gia vào các chương trình chuyển đổi được thiết kế để định hình lại mô hình kinh doanh của họ bằng cách khai thác tiềm năng to lớn của dữ liệu.

Các tổ chức tài chính hàng đầu đã từng sử dụng phân tích mô tả để cung cấp thông tin ra quyết định, giờ đây đang nhúng phân tích vào các sản phẩm, quy trình, dịch vụ và nhiều hoạt động tiền tuyến. Và nơi họ đã từng xây dựng kho dữ liệu quan hệ để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn cụ thể, giờ đây họ đang vận hành các hồ dữ liệu với các hệ thống tệp phân tán quy mô lớn giúp thu thập, lưu trữ và cập nhật ngay lập tức dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau để hỗ trợ nhanh hơn và truy cập dữ liệu dễ dàng hơn. Đồng thời, họ đang tận dụng công nghệ đám mây để làm cho hoạt động kinh doanh của họ nhanh nhẹn và sáng tạo hơn, đồng thời hoạt động của họ gọn gàng và hiệu quả hơn. Nhiều người đã thành lập một đơn vị mới dưới quyền giám đốc dữ liệu để điều hành việc chuyển đổi dữ liệu của họ và đảm bảo quản trị dữ liệu có kỷ luật.

Việc chuyển đổi dữ liệu thành công có thể mang lại những lợi ích to lớn. Một ngân hàng Hoa Kỳ dự kiến sẽ tiết kiệm được hơn 400 triệu đô la từ việc hợp lý hóa tài sản dữ liệu CNTT của mình và 2 tỷ đô la thu được từ doanh thu bổ sung, yêu cầu vốn thấp hơn và hiệu quả hoạt động. Một tổ chức khác dự kiến sẽ tăng trưởng lợi nhuận 25% trong các phân khúc và sản phẩm mục tiêu nhờ các sáng kiến kinh doanh dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, nhiều tổ chức khác đang vật lộn để nắm bắt giá trị thực từ các chương trình dữ liệu của họ, với một số tổ chức nhận thấy lợi nhuận rất ít từ các khoản đầu tư với tổng trị giá hàng trăm triệu đô la.

Một cuộc khảo sát toàn cầu của McKinsey năm 2016 cho thấy một số trở ngại phổ biến đang kìm hãm các tổ chức tài chính: thiếu các biện pháp kiểm soát văn phòng dẫn đến đầu vào dữ liệu kém và hạn chế xác thực; kiến trúc dữ liệu kém hiệu quả với nhiều hệ thống CNTT kế thừa; thiếu sự hỗ trợ của doanh nghiệp đối với giá trị của việc chuyển đổi dữ liệu; và sự thiếu chú ý ở cấp điều hành khiến tổ chức không thể cam kết hoàn toàn. Để giải quyết những trở ngại này, các tổ chức thông minh tuân theo một quy trình năm bước có hệ thống để chuyển đổi dữ liệu.

1. Xác định chiến lược dữ liệu rõ ràng

Rõ ràng là mặc dù bước này có vẻ như, chỉ có khoảng 30% ngân hàng trong cuộc khảo sát của chúng tôi có chiến lược dữ liệu. Những người khác đã bắt tay vào các chương trình đầy tham vọng để phát triển một kho dữ liệu doanh nghiệp hoặc hồ dữ liệu mới mà không có một chiến lược dữ liệu rõ ràng, với kết quả dự đoán là đáng thất vọng. Bất kỳ quá trình chuyển đổi dữ liệu thành công nào cũng bắt đầu bằng cách đặt ra tham vọng rõ ràng về giá trị mà nó mong đợi sẽ tạo ra.

Khi thiết lập tham vọng này, các tổ chức nên lưu ý đến quy mô cải tiến mà các tổ chức khác đã đạt được. Theo kinh nghiệm của chúng tôi, hầu hết giá trị của việc chuyển đổi dữ liệu đều đến từ việc cải thiện việc tuân thủ quy định, chi phí thấp hơn và doanh thu cao hơn. Ví dụ, giảm thời gian phản hồi các yêu cầu dữ liệu từ người giám sát có thể tiết kiệm chi phí theo thứ tự từ 30 đến 40%. Các tổ chức đơn giản hóa kiến trúc dữ liệu của họ, giảm thiểu phân mảnh dữ liệu và hệ thống dự phòng ngừng hoạt động có thể giảm chi phí và đầu tư CNTT của họ từ 20 đến 30 phần trăm. Các ngân hàng đã nắm bắt được lợi ích từ rủi ro, chi phí và doanh thu đã có thể tăng lợi nhuận từ 15 đến 20 phần trăm. Tuy nhiên, giá trị lớn nhất được mở khóa khi ngân hàng sử dụng chuyển đổi dữ liệu của mình đểchuyển đổi toàn bộ mô hình kinh doanh của mình và trở thành một ngân hàng kỹ thuật số theo hướng dữ liệu.

Hành động: Xác định tầm nhìn hướng dẫn cho hành trình chuyển đổi dữ liệu của bạn; thiết kế một chiến lược để chuyển đổi tổ chức; thiết lập các cột mốc rõ ràng và có thể đo lường được

FANPAGE

Youtube

2. Chuyển chiến lược dữ liệu thành các trường hợp sử dụng hữu hình

Xác định các trường hợp sử dụng tạo ra giá trị cho doanh nghiệp là chìa khóa để giúp mọi người trong tổ chức gắn kết với nhau và cam kết thực hiện hành trình chuyển đổi. Quá trình này thường bao gồm bốn bước.

Trong bước đầu tiên, tổ chức chia nhỏ chiến lược dữ liệu của mình thành các mục tiêu chính mà nó muốn đạt được, cả về tổng thể và trong các chức năng và doanh nghiệp riêng lẻ.

Tiếp theo, nó đưa ra một danh sách rút gọn các trường hợp sử dụng có tiềm năng tác động lớn nhất, đảm bảo chúng phù hợp với chiến lược doanh nghiệp rộng hơn và đánh giá tính khả thi của chúng về mặt thương mại, rủi ro, hiệu quả hoạt động và kiểm soát tài chính. Các trường hợp sử dụng này có thể bao gồm từ những cải tiến như dịch vụ báo cáo mới đến các cơ hội dữ liệu cơ bản hơn, như nỗ lực thành công của một ngân hàng châu Âu để khắc phục các vấn đề về chất lượng với dữ liệu giá cho các chiến dịch khách hàng, giúp tăng doanh thu lên 5%.

Thứ ba, tổ chức ưu tiên các trường hợp sử dụng, có tính đến quy mô tác động mà họ có thể đạt được, mức độ thành thục của bất kỳ giải pháp kỹ thuật nào mà họ dựa vào, tính sẵn có của dữ liệu cần thiết và khả năng của tổ chức. Sau đó, nó khởi chạy các thử nghiệm của các trường hợp sử dụng ưu tiên hàng đầu để tạo ra các chiến thắng nhanh chóng, thúc đẩy sự thay đổi và cung cấp đầu vào để tạo ra một trường hợp kinh doanh toàn diện để hỗ trợ việc chuyển đổi dữ liệu tổng thể. Trường hợp kinh doanh này bao gồm các khoản đầu tư sẽ cần thiết cho công nghệ dữ liệu, cơ sở hạ tầng và quản trị.

Bước cuối cùng là huy động khả năng dữ liệu và triển khai mô hình hoạt động và kiến trúc dữ liệu để triển khai các trường hợp sử dụng thông qua các pha chạy nước rút nhanh , tạo điều kiện mở rộng quy mô và mang lại giá trị kinh doanh hữu hình ở mỗi bước. Tại một ngân hàng lớn ở châu Âu, cuộc tập trận này đã xác định gần 1 tỷ đô la tác động lợi nhuận dự kiến.

Hành động: Chọn một loạt các trường hợp sử dụng và ưu tiên chúng phù hợp với mục tiêu của bạn; sử dụng các trường hợp sử dụng ưu tiên hàng đầu để tăng cường khả năng nội bộ và bắt đầu đặt nền tảng dữ liệu vững chắc.

3. Thiết kế kiến trúc dữ liệu sáng tạo để hỗ trợ các trường hợp sử dụng

Các tổ chức hàng đầu sửa đổi hoàn toàn kiến trúc dữ liệu của họ để đáp ứng nhu cầu của các chức năng và người dùng khác nhau, đồng thời cho phép doanh nghiệp theo đuổi các cơ hội kiếm tiền từ dữ liệu. Nhiều tổ chức đang tạo ra các hồ dữ liệu: các kho lưu trữ lớn, rẻ tiền, giữ dữ liệu ở trạng thái thô và chi tiết để cho phép nhiều người dùng truy cập và lưu trữ nhanh chóng, dễ dàng mà không cần phải xử lý trước hoặc định dạng. Một ngân hàng với dữ liệu bị phân mảnh trên hơn 600 hệ thống CNTT đã cố gắng hợp nhất hơn một nửa dữ liệu này vào một hồ dữ liệu mới, thu được lợi ích to lớn về tốc độ và hiệu quả của việc truy cập và lưu trữ dữ liệu. Tương tự, Goldman Sachs đã báo cáo đã hợp nhất 13 petabyte dữ liệu vào một hồ dữ liệu duy nhất để cho phép nó phát triển các khả năng khoa học dữ liệu hoàn toàn mới.

Chọn một cách tiếp cận thích hợp để nhập dữ liệu là điều cần thiết nếu các tổ chức muốn tránh tạo ra một “đầm lầy dữ liệu”: đổ dữ liệu thô vào các hồ dữ liệu mà không có quyền sở hữu thích hợp hoặc không có cái nhìn rõ ràng về nhu cầu kinh doanh và sau đó phải thực hiện các quy trình làm sạch dữ liệu tốn kém. Ngược lại, các ngân hàng thành công xây dựng vào kiến trúc của họ một hệ thống quản trị dữ liệu với từ điển dữ liệu và danh sách siêu dữ liệu đầy đủ. Họ chỉ nhập dữ liệu cần thiết cho các trường hợp sử dụng cụ thể và chỉ làm sạch dữ liệu đó nếu trường hợp kinh doanh chứng tỏ khả quan, do đó đảm bảo rằng các khoản đầu tư luôn được liên kết với việc tạo ra giá trị và mang lại tác động trong suốt quá trình chuyển đổi dữ liệu.

Tuy nhiên, các hồ dữ liệu không phải là sự thay thế cho các công nghệ truyền thống như kho dữ liệu, mà vẫn sẽ được yêu cầu để hỗ trợ các nhiệm vụ như báo cáo tài chính và quy định. Và các công cụ trực quan hóa dữ liệu, data mart cũng như các phương pháp và kỹ thuật phân tích khác cũng sẽ cần thiết để hỗ trợ doanh nghiệp trích xuất thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu. Công nghệ kế thừa và công nghệ mới sẽ cùng tồn tại song song với nhau để phục vụ các mục đích khác nhau.

Những lợi ích của kiến trúc dữ liệu dựa trên mục đích sử dụng mới bao gồm cái nhìn 360 độ về người tiêu dùng; truy cập dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn; trao đổi dữ liệu đồng bộ thông qua API với các nhà cung cấp, nhà bán lẻ và khách hàng; và tiết kiệm chi phí đáng kể khi giá mỗi đơn vị lưu trữ (giảm từ 10 đô la cho mỗi gigabyte vào năm 2000 xuống chỉ còn 3 xu vào năm 2015) tiếp tục giảm.

Ngoài ra, một loạt các dịch vụ được cung cấp bởi hàng trăm nhà cung cấp điện toán đám mây và chuyên gia — bao gồm dịch vụ IaaS (cơ sở hạ tầng như một dịch vụ), GPU (đơn vị xử lý đồ họa) cho tính toán hạng nặng và phần mở rộng của PaaS (nền tảng như một dịch vụ) tính toán vào quản lý và phân tích dữ liệu — đã truyền cảm hứng cho nhiều tổ chức ủy thác việc quản lý cơ sở hạ tầng của họ cho bên thứ ba và sử dụng số tiền tiết kiệm được để tái đầu tư vào các sáng kiến có giá trị cao hơn.

Hãy xem xét quan hệ đối tác được công bố gần đây của ANZ với Data Republic để tạo ra môi trường chia sẻ dữ liệu an toàn nhằm đẩy nhanh sự đổi mới. CDO của ngân hàng, Emma Gray, lưu ý rằng “Thông qua nền tảng dựa trên đám mây, giờ đây chúng tôi có thể tiếp cận các chuyên gia đáng tin cậy và các đối tác khác để phát triển thông tin chi tiết hữu ích cho khách hàng của chúng tôi trong vài giờ chứ không phải vài tháng”.

Hành động: Xác định hỗ trợ kỹ thuật cần thiết cho lộ trình các trường hợp sử dụng của bạn; thiết kế kiến trúc dữ liệu mở, mô-đun giúp dễ dàng thêm các thành phần mới sau này.

4. Thiết lập quản trị dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo chất lượng dữ liệu

Quan niệm chung rằng các vấn đề về chất lượng dữ liệu thường xuất phát từ các vấn đề công nghệ là nhầm lẫn. Khi một ngân hàng chẩn đoán chất lượng dữ liệu của mình, họ phát hiện ra rằng chỉ có khoảng 20 đến 30% vấn đề là do lỗi hệ thống. Phần còn lại bắt nguồn từ lỗi của con người, chẳng hạn như tạo ra nhiều phiên bản khác nhau của cùng một dữ liệu.

Quản trị dữ liệu mạnh mẽ là điều cần thiết để cải thiện chất lượng dữ liệu. Một số tổ chức tài chính thành công đã áp dụng khuôn khổ kiểu liên bang, trong đó dữ liệu được nhóm thành 40 đến 50 “miền dữ liệu”, chẳng hạn như dữ liệu nhân khẩu học hoặc dữ liệu giá cả. Quyền sở hữu của mỗi miền được chỉ định cho một đơn vị hoặc chức năng kinh doanh biết dữ liệu, sở hữu đòn bẩy để quản lý nó và chịu trách nhiệm về chất lượng dữ liệu, với việc quản lý siêu dữ liệu (chẳng hạn như ánh xạ dòng dữ liệu) thường do “người quản lý dữ liệu thực hiện. ” Một đơn vị trung tâm, thường do giám đốc dữ liệu lãnh đạo, chịu trách nhiệm thiết lập các chính sách, quy trình và công cụ quản lý dữ liệu chung trên các miền. Nó cũng giám sát chất lượng dữ liệu, đảm bảo tuân thủ quy định (và trong một số trường hợp là bảo mật dữ liệu), hỗ trợ xử lý dữ liệu và cung cấp dịch vụ cho doanh nghiệp trong các lĩnh vực như báo cáo dữ liệu, truy cập,

Các tổ chức đẳng cấp nhất phát triển các công cụ của riêng họ để mở rộng quyền truy cập dữ liệu và hỗ trợ tìm nguồn cung cấp dữ liệu tự phục vụ, như công cụ tìm kiếm mà một ngân hàng tạo ra để cung cấp cho người dùng thông tin chính về định nghĩa, chủ sở hữu, dòng dõi, chất lượng và nguồn vàng của bất kỳ phần dữ liệu đã cho. Các tổ chức có thông tin dễ tiếp cận và chất lượng dữ liệu đáng tin cậy có thể cung cấp các giải pháp nhanh hơn và với độ chính xác cao hơn. Chúng cũng có thể tạo ra hiệu quả to lớn trong toàn bộ vòng đời dữ liệu từ tìm nguồn cung ứng và trích xuất đến tổng hợp, đối chiếu và kiểm soát, tiết kiệm chi phí có thể lên tới 30 đến 40%.

Các hành động: Đánh giá chất lượng dữ liệu; thiết lập quản trị dữ liệu mạnh mẽ với trách nhiệm giải trình rõ ràng về chất lượng dữ liệu; cung cấp các công cụ tự phục vụ để tạo điều kiện truy cập dữ liệu trong toàn bộ tổ chức.

5. Vận động tổ chức để cung cấp giá trị

Chuyển đổi dữ liệu thành công xảy ra khi một công ty tuân theo phương pháp tiếp cận được thúc đẩy bởi các trường hợp sử dụng, thúc đẩy các cách làm việc mới và huy động toàn bộ tổ chức của mình ngay từ đầu. Việc áp dụng cách tiếp cận theo hướng trường hợp sử dụng có nghĩa là chỉ phát triển kiến trúc dữ liệu mục tiêu và quản trị dữ liệu khi cần thiết cho một trường hợp sử dụng cụ thể. Một ngân hàng châu Âu đã thực hiện phương pháp này theo ba bước

Đầu tiên, nó xác định dữ liệu cần thiết cho các trường hợp sử dụng chính và ưu tiên các miền dữ liệu bao gồm nó. Thông thường, 20 phần trăm dữ liệu cho phép 80 phần trăm các trường hợp sử dụng. Thứ hai, ngân hàng đã phát triển một kế hoạch triển khai để triển khai kiến trúc dữ liệu và quản trị trong ba đến bốn miền dữ liệu mỗi quý.

Thứ ba, ngân hàng thiết lập một nhóm đa chức năng cho mỗi miền dữ liệu, bao gồm người quản lý dữ liệu, chuyên gia siêu dữ liệu, chuyên gia chất lượng dữ liệu, kiến trúc sư dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư nền tảng. Trước khi dữ liệu được nhập vào hồ dữ liệu, các nhóm này đã làm việc để xác định các yếu tố dữ liệu chính, chọn nguồn vàng, đánh giá chất lượng dữ liệu, thực hiện làm sạch dữ liệu, điền từ điển dữ liệu và dòng dữ liệu bản đồ. Mỗi nhóm đã làm việc trong những pha chạy nước rút nhanh trong một môi trường giống như một công ty khởi nghiệp từ ba đến bốn tháng. Một nhóm trung tâm đảm nhận việc đảm bảo giá trị và xác định các tiêu chuẩn, công cụ và chính sách chung.

Cách tiếp cận này mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng, bao gồm triển khai nhanh chóng, nâng cao năng lực và tạo ra giá trị kinh doanh hữu hình ở mọi giai đoạn trong hành trình. Trong bất kỳ quá trình chuyển đổi nào, việc kêu gọi và ăn mừng những thành tựu như vậy là rất quan trọng. Như CDO của JPMorgan Chase, Rob Casper, đã nhận xét, “Điều giúp đạt được lượt mua và tạo động lực tốt hơn bất cứ điều gì là thành công. . . cố gắng cung cấp từng phần nhỏ dần dần và mang đến cho mọi người hương vị của thành công đó [là] một động lực rất mạnh mẽ. ”

Nói rộng hơn, các giám đốc điều hành cấp cao cần ủng hộ việc chuyển đổi dữ liệu của họ để khuyến khích mua vào rộng rãi, cũng như mô hình hóa vai trò của những thay đổi về văn hóa và tư duy mà họ muốn thấy. Cần phải xem xét lại các hệ thống, cơ chế và khuyến khích quản trị chính thức và quản lý hiệu suất để hỗ trợ các phương thức làm việc mới. Đồng thời, hầu hết các tổ chức sẽ cần phát triển các năng lực mới; chỉ 20% ngân hàng mà chúng tôi khảo sát tin rằng họ đã có đủ năng lực. Do sự khan hiếm của nhân tài bên ngoài, đặc biệt đối với các vai trò quan trọng như phiên dịch kinh doanh, các tổ chức sẽ cần cung cấp đào tạo tại chỗ cho nhân viên tham gia vào quá trình chuyển đổi và bổ sung nỗ lực này bằng một học viện phân tích và dữ liệu để xây dựng kiến thức chuyên môn sâu về vai trò chuyên gia.

Hành động: Áp dụng phương pháp tiếp cận theo trường hợp sử dụng cho toàn bộ hành trình; thiết lập quản trị trung tâm để đảm bảo làm việc giữa các chức năng, sử dụng các phương pháp tiêu chuẩn và xác định vai trò rõ ràng; xây dựng khả năng dữ liệu mới thông qua tuyển dụng và đào tạo nội bộ.

Kết luận

Trong vài năm qua, dữ liệu đã được coi là nguồn cơ bản của giá trị kinh doanh. Mọi tổ chức tài chính hiện đang cạnh tranh trong một thế giới được đặc trưng bởi các bộ dữ liệu khổng lồ, quy định nghiêm ngặt và sự gián đoạn kinh doanh thường xuyên khi các hệ sinh thái đổi mới xuất hiện để phá vỡ các rào cản giữa và giữa các ngành. Trong bối cảnh này, chuyển đổi dữ liệu là một phương tiện không chỉ để đạt được kết quả ngắn hạn mà còn để nhúng dữ liệu vào tổ chức để đạt được thành công lâu dài.

Reference:

Chiara Brocchi, Davide Grande , Kayvaun Rowshankish , Tamim Saleh và Allen Weinberg (October 18th, 2018), Designing a data transformation that delivers value right from the start, from https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/designing-a-data-transformation-that-delivers-value-right-from-the-start

Related Posts

Privacy Preferences
When you visit our website, it may store information through your browser from specific services, usually in form of cookies. Here you can change your privacy preferences. Please note that blocking some types of cookies may impact your experience on our website and the services we offer.