Dữ liệu không đồng bộ giữa các phòng ban tạo ra nhiều điểm ngắt trong vận hành. Doanh nghiệp cần kết nối dữ liệu để hình thành dòng thông tin thống nhất.
Marketing có dữ liệu khách hàng của marketing. Kinh doanh làm việc trên CRM. Kế toán sử dụng phần mềm tài chính. Nhân sự quản lý một hệ thống khác, trong khi nhiều thông tin vận hành tiếp tục nằm trong file, tài liệu và các phần mềm chuyên biệt.
Mỗi hệ thống có thể đáp ứng tốt nhu cầu của một bộ phận. Vấn đề xuất hiện khi một quy trình cần đi qua nhiều phòng ban nhưng dữ liệu không thể di chuyển cùng công việc. Nhân sự phải tìm kiếm, đối chiếu, nhập lại hoặc chuyển thông tin thủ công giữa các hệ thống.
Tình trạng dữ liệu không đồng bộ giữa các phòng ban vì vậy không chỉ là vấn đề dữ liệu. Nó tạo ra những điểm ngắt trong toàn bộ dòng công việc và trở thành rào cản khi doanh nghiệp muốn tự động hóa hoặc đưa AI tham gia sâu hơn vào vận hành.
Dữ liệu rời rạc tạo ra những điểm ngắt
Dữ liệu phòng ban rời rạc thường hình thành cùng quá trình phát triển của doanh nghiệp. Khi một bộ phận có nhu cầu mới, một phần mềm hoặc phương thức quản lý mới được bổ sung để giải quyết vấn đề tại thời điểm đó.
Theo thời gian, doanh nghiệp có thể sở hữu nhiều hệ thống đều hoạt động tốt trong phạm vi riêng nhưng chưa tạo thành một dòng thông tin xuyên suốt. Cùng một đối tượng có thể xuất hiện ở nhiều hệ thống với những trường dữ liệu, trạng thái hoặc cách cập nhật khác nhau.
Khi công việc chỉ diễn ra trong một phòng ban, sự phân tán này chưa chắc tạo ra vấn đề lớn. Nhưng khi quy trình cần đi từ marketing sang kinh doanh, từ kinh doanh sang vận hành hoặc từ vận hành sang tài chính, khoảng cách giữa các nguồn dữ liệu bắt đầu ảnh hưởng trực tiếp đến cách công việc được thực hiện.
Con người lúc này trở thành cầu nối. Họ phải kiểm tra nhiều nguồn, chuyển dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác hoặc xác nhận đâu là thông tin đang được cập nhật chính xác.
Do đó, dữ liệu phân tán không chỉ khiến doanh nghiệp có nhiều nơi lưu thông tin. Vấn đề lớn hơn là công việc bị gián đoạn tại chính những điểm mà dữ liệu cần được chuyển từ bộ phận này sang bộ phận khác.
Không đồng bộ bắt đầu từ nhiều lớp khác nhau
Dữ liệu không thống nhất hiếm khi xuất phát từ một nguyên nhân duy nhất. Khoảng cách có thể nằm ở hệ thống, cấu trúc dữ liệu và cả cách từng phòng ban sử dụng thông tin.
Mỗi phòng ban sử dụng một hệ thống riêng
Các phòng ban có mục tiêu và nghiệp vụ khác nhau nên việc sử dụng phần mềm chuyên biệt là điều bình thường. Marketing, sales, kế toán hay nhân sự không nhất thiết phải làm việc trên cùng một ứng dụng.
Vấn đề xuất hiện khi những hệ thống này không có khả năng trao đổi thông tin phù hợp. Dữ liệu được cập nhật ở một nơi nhưng không phản ánh sang nơi khác, khiến cùng một thông tin tồn tại dưới nhiều phiên bản.
Khi đó, doanh nghiệp không thiếu dữ liệu. Doanh nghiệp thiếu khả năng để dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống theo nhu cầu của quy trình.
Cùng dữ liệu nhưng cách hiểu không giống nhau
Hai phòng ban có thể cùng sử dụng một khái niệm nhưng định nghĩa, cấu trúc hoặc cách cập nhật lại khác nhau. Một trạng thái khách hàng đối với marketing có thể không hoàn toàn tương ứng với cách sales phân loại. Thông tin mà bộ phận này xem là hoàn chỉnh cũng chưa chắc đủ cho bộ phận tiếp theo.
Nếu chưa thống nhất cách dữ liệu được định nghĩa và sử dụng, việc kết nối kỹ thuật giữa các phần mềm mới chỉ giải quyết một phần vấn đề.
Dữ liệu không liên thông vì vậy cần được xem xét cả về mặt hệ thống lẫn ngữ nghĩa. Các hệ thống có thể truyền dữ liệu cho nhau, nhưng doanh nghiệp vẫn cần đảm bảo thông tin đó được hiểu và sử dụng nhất quán.
Cách cập nhật tạo ra nhiều phiên bản thông tin
Một dữ liệu có thể được cập nhật trên phần mềm chính nhưng đồng thời tiếp tục tồn tại trong bảng tính hoặc tài liệu của từng nhóm. Khi các nguồn này không được đồng bộ, người dùng khó xác định phiên bản nào đang phản ánh trạng thái mới nhất.
Vấn đề càng rõ khi một quy trình cần quyết định dựa trên dữ liệu từ nhiều phòng ban. Thay vì sử dụng ngay thông tin, người thực hiện phải dành thêm thời gian kiểm tra và đối chiếu.
Những điểm không thống nhất này cuối cùng sẽ chuyển thành vấn đề vận hành.
Vận hành chậm lại khi dữ liệu không đi cùng công việc
Một quy trình xuyên phòng ban cần cả công việc và dữ liệu di chuyển cùng nhau. Nếu công việc đã chuyển sang bước tiếp theo nhưng thông tin vẫn nằm ở hệ thống của bộ phận trước, người dùng phải tạo thêm những bước thủ công để lấp khoảng trống.
Nhân sự phải tìm và nhập lại dữ liệu
Một biểu hiện dễ nhận thấy của dữ liệu doanh nghiệp không đồng bộ là cùng một thông tin được nhập nhiều lần. Nhân viên lấy dữ liệu từ hệ thống này, chuyển sang bảng tính hoặc nhập lại vào phần mềm khác để tiếp tục công việc.
Những thao tác này có thể nhỏ nếu nhìn riêng lẻ nhưng xuất hiện lặp lại trong nhiều quy trình. Công nghệ đã hiện diện ở từng phòng ban, trong khi con người vẫn phải làm nhiệm vụ kết nối giữa các hệ thống.
Quyết định dựa trên những nguồn thông tin khác nhau
Khi mỗi phòng ban sử dụng một nguồn dữ liệu riêng, các cuộc trao đổi có thể bắt đầu bằng việc xác định số liệu nào đúng trước khi đi vào vấn đề cần giải quyết.
Sự khác biệt không nhất thiết đến từ việc một bên sử dụng dữ liệu sai. Các hệ thống có thể được cập nhật ở những thời điểm khác nhau hoặc sử dụng cách tổng hợp khác nhau.
Doanh nghiệp vì vậy khó tạo ra một dòng thông tin chung để các bộ phận phối hợp và ra quyết định dựa trên cùng một bối cảnh.
Workflow khó được tự động hóa xuyên phòng ban
Tự động hóa hoạt động tốt khi đầu vào, hành động và đầu ra có thể kết nối với nhau. Nếu dữ liệu bị ngắt giữa các phòng ban, workflow cũng bị ngắt tại những điểm tương tự.
Doanh nghiệp có thể tự động hóa một tác vụ trong marketing hoặc sales nhưng vẫn cần con người chuyển kết quả sang bộ phận tiếp theo. Tự động hóa lúc này diễn ra cục bộ thay vì trên toàn bộ quy trình.
Khi AI được đưa vào, những hạn chế của cấu trúc dữ liệu này càng trở nên rõ hơn.
AI cần dữ liệu có thể kết nối
AI không tự động giải quyết tình trạng dữ liệu phân tán. Ngược lại, nếu dữ liệu không được tổ chức và kết nối phù hợp, việc bổ sung AI có thể tạo thêm một lớp công nghệ phía trên những hệ thống vốn đã rời rạc.
Một ứng dụng AI có thể cần dữ liệu khách hàng từ CRM, thông tin giao dịch từ một hệ thống khác và tài liệu nằm trong kho dữ liệu nội bộ. Nếu các nguồn này không thể kết nối, người dùng vẫn phải tập hợp thông tin trước khi AI có thể xử lý.
Điều đó làm giảm khả năng đưa AI trực tiếp vào workflow. Công nghệ có thể hỗ trợ phân tích hoặc xử lý thông tin nhưng vẫn đứng ngoài quy trình nếu dữ liệu không thể tự di chuyển đến đúng bước.
Dữ liệu không đồng bộ cũng ảnh hưởng đến ngữ cảnh mà AI nhận được. Nếu cùng một đối tượng tồn tại với nhiều phiên bản khác nhau, hệ thống cần biết đâu là nguồn phù hợp với nhiệm vụ đang thực hiện.
Do đó, doanh nghiệp muốn mở rộng AI cần xem khả năng kết nối dữ liệu như một phần của nền tảng. Mục tiêu không phải gom toàn bộ thông tin về một nơi bằng mọi giá, mà tạo ra cách để các hệ thống có thể cung cấp đúng dữ liệu cho đúng ứng dụng và đúng quy trình.
Khi lớp dữ liệu được tổ chức tốt hơn, AI mới có điều kiện chuyển từ một công cụ mà người dùng chủ động cung cấp thông tin sang một năng lực có thể tham gia trực tiếp vào hoạt động.
Nền tảng chung tạo dòng dữ liệu xuyên suốt
Giải quyết dữ liệu phân tán không nhất thiết đồng nghĩa thay thế toàn bộ phần mềm đang được các phòng ban sử dụng. Những hệ thống chuyên biệt vẫn có thể tiếp tục đảm nhận vai trò riêng nếu chúng phù hợp với nghiệp vụ.
Điều doanh nghiệp cần giải quyết là khả năng liên thông giữa những hệ thống đó.
Một lớp nền tảng chung có thể tạo cơ sở để dữ liệu từ nhiều nguồn được kết nối theo nhu cầu của ứng dụng và workflow. Thay vì mỗi giải pháp mới tự xây dựng một cách lấy dữ liệu riêng, những năng lực kết nối phù hợp có thể được tổ chức để tiếp tục sử dụng.
Cách tiếp cận này cũng thay đổi cách doanh nghiệp nhìn dữ liệu. Thông tin không còn chỉ thuộc về phần mềm mà nó đang được lưu trữ, mà trở thành nguồn lực có thể phục vụ những quy trình xuyên phòng ban khi có phạm vi sử dụng phù hợp.
Với AI, lớp nền này tạo điều kiện để các ứng dụng khai thác dữ liệu từ hệ thống hiện hữu mà không biến mỗi bài toán mới thành một dự án tích hợp hoàn toàn độc lập. Khi xuất hiện workflow mới, doanh nghiệp có thể kế thừa những kết nối đã có và tập trung vào phần thực sự cần phát triển thêm.
Trivita AI tiếp cận bài toán này theo hướng bắt đầu từ nhu cầu, dữ liệu và quy trình mà công nghệ cần tham gia. Các năng lực về dữ liệu, AI và hạ tầng đóng vai trò lớp nền, trong khi ứng dụng phía trên được phát triển phù hợp với từng môi trường sử dụng.
Với những lĩnh vực chuyên biệt như y tế, pháp lý hay giáo dục, khả năng kết nối càng cần đi cùng bối cảnh. MedVita đang được triển khai cho y tế, VitaLaw đang trong quá trình phát triển cho pháp lý và EdVita là định hướng dành cho giáo dục. Mỗi lĩnh vực có cấu trúc dữ liệu và cách sử dụng thông tin khác nhau, vì vậy kết nối không chỉ là đưa dữ liệu về cùng một hệ thống mà còn cần đặt dữ liệu đúng vào quy trình của con người.
Đồng bộ dữ liệu cần hướng đến một dòng thông tin chung
Dữ liệu không đồng bộ giữa các phòng ban không đơn thuần xuất phát từ việc doanh nghiệp sử dụng nhiều phần mềm, mà từ việc dữ liệu trong các hệ thống đó chưa thể di chuyển và được sử dụng nhất quán theo dòng công việc. Khi thông tin bị chia cắt, con người phải trở thành cầu nối, workflow khó tự động hóa và AI cũng khó tiếp cận đủ ngữ cảnh để tham gia sâu vào vận hành. Thay vì cố gắng loại bỏ mọi hệ thống riêng, doanh nghiệp cần xây dựng khả năng liên thông để đúng dữ liệu có thể đến đúng ứng dụng, quy trình và người dùng, từ đó hình thành một dòng thông tin chung làm nền tảng cho tự động hóa và những ứng dụng AI có khả năng hỗ trợ con người hiệu quả hơn.
