Dữ liệu đang trở thành một trong những nguồn lực quan trọng đối với doanh nghiệp trong quá trình chuyển đổi số. Từ doanh thu, khách hàng, marketing đến vận hành và nhân sự, ngày càng nhiều quyết định cần được hỗ trợ bởi dữ liệu thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng có đội ngũ đủ khả năng khai thác nguồn dữ liệu đang sở hữu.
Vì vậy, đào tạo Data cho doanh nghiệp đang được nhiều tổ chức quan tâm nhằm nâng cao khả năng phân tích, trực quan hóa và ứng dụng dữ liệu vào công việc thực tế. Đây cũng là một nội dung quan trọng trong hoạt động đào tạo doanh nghiệp, đặc biệt với các doanh nghiệp đang đẩy mạnh chuyển đổi số.
Vì sao doanh nghiệp cần đào tạo về Data?
Một doanh nghiệp có thể sở hữu lượng lớn dữ liệu nhưng nếu nhân sự không biết cách xử lý và phân tích thì dữ liệu khó tạo ra giá trị.
Đào tạo Data giúp nhân sự từng bước hình thành khả năng:
- Thu thập và xử lý dữ liệu.
- Phân tích các chỉ số liên quan đến công việc.
- Xây dựng báo cáo và dashboard.
- Tìm kiếm insight từ dữ liệu.
- Hỗ trợ ra quyết định dựa trên số liệu.
- Ứng dụng công cụ Data và AI vào công việc.
Đặc biệt, doanh nghiệp không nhất thiết phải biến toàn bộ nhân sự thành chuyên gia dữ liệu. Điều quan trọng hơn là mỗi bộ phận có thể sử dụng dữ liệu phù hợp với nhu cầu thực tế.
Đào tạo Data cho doanh nghiệp gồm những nội dung nào?
Tùy vào trình độ nhân sự và mục tiêu của tổ chức, chương trình có thể được xây dựng từ cơ bản đến chuyên sâu.
Excel và xử lý dữ liệu
Excel vẫn là công cụ phổ biến tại nhiều phòng ban. Nhân sự có thể được đào tạo cách làm sạch dữ liệu, sử dụng hàm, Pivot Table, xây dựng báo cáo và xử lý các bảng dữ liệu lớn hơn.
SQL
SQL phù hợp với những nhân sự thường xuyên làm việc với cơ sở dữ liệu. Nội dung có thể tập trung vào truy vấn, lọc, kết hợp và tổng hợp dữ liệu phục vụ công việc.
Power BI
Power BI giúp biến dữ liệu thành các báo cáo và dashboard trực quan. Đây là kỹ năng hữu ích đối với những đội ngũ cần thường xuyên theo dõi KPI, doanh thu, khách hàng hoặc hiệu quả hoạt động.
Data Analytics
Ở cấp độ cao hơn, nhân sự cần được trang bị tư duy phân tích dữ liệu thay vì chỉ biết sử dụng công cụ. Người học cần biết xác định vấn đề, lựa chọn dữ liệu, phân tích nguyên nhân và đưa ra nhận định có cơ sở.
AI hỗ trợ phân tích dữ liệu
AI có thể hỗ trợ nhiều công đoạn trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp có thể đào tạo nhân sự cách sử dụng AI để hỗ trợ công việc nhưng vẫn cần kiểm tra và đánh giá kết quả trước khi đưa vào sử dụng.
Đào tạo Data nên triển khai theo từng phòng ban
Một chương trình đào tạo doanh nghiệp hiệu quả không nhất thiết phải áp dụng cùng một nội dung cho tất cả nhân viên.
Với phòng Kinh doanh, chương trình có thể tập trung vào phân tích doanh số, khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi và hiệu quả bán hàng.
Với phòng Marketing, nhân sự có thể học cách phân tích traffic, khách hàng, hiệu quả chiến dịch và tỷ lệ chuyển đổi.
Với phòng Nhân sự, Data có thể được ứng dụng để theo dõi tuyển dụng, biến động nhân sự, hiệu suất và các chỉ số liên quan đến nguồn nhân lực.
Trong khi đó, đội ngũ quản lý có thể tập trung vào khả năng đọc dashboard, hiểu KPI và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
Cách phân chia này giúp nội dung đào tạo sát hơn với công việc thay vì để nhân sự học những kiến thức không có cơ hội sử dụng.
Cole và hướng đào tạo Data gắn với nhu cầu doanh nghiệp
Thay vì xây dựng chương trình Data hoàn toàn theo giáo trình có sẵn, doanh nghiệp có thể lựa chọn hình thức đào tạo dựa trên bài toán thực tế của từng tổ chức.
Cole là đơn vị cung cấp các chương trình đào tạo doanh nghiệp, trong đó có những nội dung liên quan đến Data, AI và các kỹ năng công nghệ phục vụ hoạt động thực tế.
Điểm quan trọng của hình thức đào tạo dành cho doanh nghiệp là nội dung có thể được định hướng theo đối tượng học, mục tiêu và đặc thù công việc. Nhân sự không chỉ tiếp cận kiến thức về công cụ mà còn có cơ hội áp dụng vào các tình huống gần với công việc hàng ngày.
Doanh nghiệp có thể tham khảo thêm các chương trình đào tạo doanh nghiệp tại Cole để lựa chọn nội dung phù hợp với nhu cầu phát triển đội ngũ.
Làm thế nào để xây dựng chương trình đào tạo Data hiệu quả?
Để chương trình mang lại giá trị thực tế, doanh nghiệp nên bắt đầu từ nhu cầu thay vì lựa chọn công cụ trước.
1. Xác định vấn đề đang tồn tại
Doanh nghiệp cần xác định những công việc liên quan đến dữ liệu đang tốn nhiều thời gian hoặc chưa đạt hiệu quả, chẳng hạn như tổng hợp báo cáo thủ công, khó theo dõi KPI hoặc chưa khai thác được dữ liệu khách hàng.
2. Xác định đối tượng đào tạo
Không phải nhân sự nào cũng cần học cùng một chương trình. Doanh nghiệp nên phân nhóm theo vị trí, trình độ và nhu cầu sử dụng dữ liệu.
3. Lựa chọn nội dung phù hợp
Từ nhu cầu thực tế, doanh nghiệp có thể lựa chọn Excel, SQL, Power BI, Data Analytics hoặc kết hợp Data với AI.
4. Thực hành bằng bài toán thực tế
Các bài tập nên gắn với tình huống mà nhân sự có thể gặp trong công việc. Điều này giúp người học dễ hiểu cách áp dụng kiến thức sau khóa học.
5. Đánh giá kết quả sau đào tạo
Hiệu quả không chỉ được đo bằng bài kiểm tra cuối khóa. Doanh nghiệp có thể theo dõi khả năng cải thiện báo cáo, thời gian xử lý dữ liệu hoặc chất lượng phân tích sau đào tạo.
Đào tạo Data là một phần của chiến lược phát triển nhân sự
Khi dữ liệu ngày càng xuất hiện trong nhiều hoạt động, kỹ năng Data không còn chỉ dành cho các vị trí chuyên môn như Data Analyst hay Data Engineer. Nhân sự kinh doanh, marketing, nhân sự, tài chính và quản lý đều có thể hưởng lợi từ khả năng đọc hiểu và khai thác dữ liệu.
Do đó, đào tạo Data cho doanh nghiệp nên được xem như một phần trong chiến lược phát triển năng lực đội ngũ. Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những kỹ năng cơ bản, sau đó từng bước mở rộng sang phân tích dữ liệu, BI, AI và tự động hóa khi nhu cầu phát triển tăng lên.
Một chương trình đào tạo doanh nghiệp được xây dựng đúng nhu cầu sẽ giúp nhân sự không chỉ biết thêm một công cụ mà còn thay đổi cách tiếp cận và sử dụng dữ liệu trong công việc.
Với định hướng kết hợp giữa kiến thức Data, công nghệ và bài toán thực tế, doanh nghiệp có thể từng bước xây dựng đội ngũ có khả năng khai thác dữ liệu tốt hơn và tạo nền tảng cho quá trình chuyển đổi số.
