1. THÔNG TIN SÁCH/EBOOK 

Tác giả : Kashiwagi Yoshiki

Download sách Sức Mạnh Của Những Con Số ebook PDF/PRC/MOBI/EPUB. Tải miễn phí, đọc online trên điện thoại, máy tính, máy tính bảng.

Danh mục : KINH TẾ

2. DOWNLOAD

Định dạng ebook                  

Bạn không tải được sách ? Xem hướng dẫn nhé : Hướng dẫn tải sách

3. GIỚI THIỆU / REVIEW SÁCH

Lời giới thiệu

LỜI MỞ ĐẦU

C

ái đó, cậu giải thích bằng số liệu được không?” Bạn đã bao giờ lúng túng vì bị cấp trên hay đàn anh hỏi câu thế này chưa? Lúc đó, bạn lại chẳng hiểu tại sao phải sử dụng số liệu, hay nghĩ cách lấy số liệu hiện có để tạo biểu đồ.

Tôi nghĩ lý do độc giả chọn mua cuốn sách này là vì muốn có thêm kiến thức để xử lý những tình huống như trên dễ dàng hơn. Hoặc họ muốn học hỏi thêm cách sử dụng data, cách suy nghĩ logic, nhằm nâng cao hiệu quả công việc và hoàn thiện bản thân, cũng như góp phần làm công ty/đơn vị của mình phát triển hơn.

Chìa khóa để giải quyết vấn đề này chính là “Số liệu”.

Vậy để “sử dụng số liệu hiệu quả trong công việc” thì cần điều gì? Chắc nhiều người sẽ nghĩ cần có “kiến thức và kỹ năng phân tích”.

Vâng, đúng thế! Tuy nhiên, không phải tất cả những bài giảng về phân tích số liệu, thống kê hoặc những gì được viết trong sách đều cần cho công việc thực tế. Phương pháp phân tích trong cuốn sách này như Bình quân, Độ lệch chuẩn, hay Hàm số cũng tương đối đủ dùng trong công việc thực tế.

Có nhiều lý do dẫn đến sự khác nhau này, nhưng có thể nói, mục tiêu của phân tích số liệu trong thống kê, và mục tiêu trong công việc thực tế ở các cơ quan/đơn vị khác nhau được xem là nguyên nhân chính.

Mục tiêu mà các học giả hay chuyên gia phân tích dữ liệu hướng tới là “độ chính xác cao”. Để tránh lý luận chủ quan, đảm bảo tính chính xác các thông số thuộc lĩnh vực học thuật, họ cần phải có phương pháp và số liệu chính xác.

Mục tiêu mà người làm kinh doanh hướng đến lại là “vận hành doanh nghiệp”. Để công việc tiến triển thì cần phải có sự thấu hiểu của những người liên quan, sự chấp thuận của cấp trên,… hay đôi khi là sự đồng ý của khách hàng. Dù trong trường hợp nào thì việc sử dụng số liệu để làm căn cứ cũng đều rất quan trọng.

Đương nhiên, phần phân tích của những người làm kinh doanh cũng cần “độ chính xác”. Nhưng ai có kinh nghiệm cũng biết một sự thật đó là “không có câu trả lời chính xác”. Sự việc càng phức tạp thì càng không thể biết điều gì là sự thật ngay cả sau này ta có nhìn lại. Nhưng nếu giả định cho là ổn (nếu sai nhiều quá thì không được), làm theo từng bước, lúc đó công việc sẽ được xúc tiến rất nhanh. Trường hợp nếu bạn phải mất cả tháng để tìm lý do vì sao tháng trước doanh số giảm, thì dù kết quả phân tích chính xác (kiểu học thuật) đến mức nào, chẳng những giá trị của kết quả đó sẽ mất đi, mà còn bị nói: “Cậu làm chậm quá đó”…

Trong thực tế, có thể nói rằng, “câu trả lời chính xác là do mình tạo ra”. Và nó đúng hay không sẽ phụ thuộc vào việc người khác có nghĩ rằng “phần trình bày đó hợp lý hay không”. Đáp án cho câu hỏi này sẽ phụ thuộc vào việc hành động để khắc phục doanh số suy giảm, đưa ra cách làm mới, cải thiện quy trình đã có, hay thuyết phục được khách mua hàng,… có mang lại hiệu quả hay không.

Và đương nhiên, đáp án chính xác đó được kỳ vọng sẽ mang lại hiệu quả thiết thực.

Tuy nhiên, nếu ta cố gắng học kỹ năng giống với nhà chuyên môn hay học giả, không chỉ sẽ thất bại vì quá khó, mà kết quả chẳng ích gì khi đã tốn công để nhớ, nhưng lại không thể ứng dụng được vào công việc.

Trong khoảng thời gian làm việc tại một công ty lớn, với vị trí là một giáo viên, hay nhà tư vấn, tôi đã chứng kiến nhiều trường hợp đáng tiếc như thế. Đồng thời, tôi cũng đã tìm nhiều cách để truyền tải cho họ biết nội dung và thông điệp “có thể thật sự sử dụng được data trong công việc”.

Cách để làm cho đối phương hiểu rõ và chấp nhận sẽ được tìm thấy trong câu trả lời của yêu cầu “Cái đó, cậu hãy giải thích bằng số đi”.

Kỹ thuật đó là: (1) Biết phương pháp phân tích và có thể sử dụng phù hợp (tuy nhiên bạn hãy yên tâm vì phạm vi yêu cầu có giới hạn thôi), (2) “cách suy nghĩ” trước khi bắt đầu phân tích, và phần này đặc biệt quan trọng. Có người muốn học “phân tích số liệu” nhưng lại không chú trọng phần này, khiến họ khó khăn và không thể tận dụng triệt để số liệu.

Có rất nhiều người tham dự các khóa học, hay đọc sách để học các phương pháp phân tích. Tuy nhiên, không ít người khi quay lại chỗ làm ngày hôm sau và bị cấp trên yêu cầu “Vậy cậu hãy sử dụng số liệu phân tích thử xem”, trong đầu lại trống rỗng và không biết phải làm thế nào. Nguyên nhân là do họ thiếu mất phần kết nối giữa Vấn đề, Mục đích và Phân tích, chứ không phải họ học chưa đủ.

Trong cuốn sách này, ngoài việc giải thích về cách phân tích, cách xem dữ liệu cần trong công việc, tôi sẽ giải thích cụ thể quan điểm hay cách suy nghĩ cần có trong cả quy trình cho các bạn.

Khi có số liệu hay gặp phải vấn đề, đầu tiên bạn phải làm gì? Muốn tìm được câu trả lời, bạn cần có suy nghĩ logic để đọc được ý nghĩa từ các số liệu. Chắc chắn những dữ liệu lộn xộn, biểu đồ, hay các phần mềm phân tích nâng cao nếu bỏ qua phần này sẽ mất hết ý nghĩa vốn có. Tôi cho rằng điểm hay của cuốn sách này so với các lớp đào tạo hay sách thống kê, phân tích dữ liệu khác, chính là truyền tải nội dung “suy nghĩ thế nào để phân tích có ý nghĩa” mà không phải là “làm thế nào để phân tích”. Nếu bạn có thể nắm được kỹ năng phân tích ngày một sâu hơn thì không khi nào là muộn cả.

Tôi xin đề cử cuốn sách này cho những ai hằng ngày vẫn luôn cảm thấy những điều liệt kê sau đây:

– Muốn sử dụng công cụ “số liệu” để khắc phục những tình huống bị nói rằng: “Tôi không hiểu cậu muốn nói điều gì”.

– Đã từng đọc sách giáo khoa, sách thống kê hay phân tích nổi tiếng, nhưng không hiểu rõ lắm. Mặc dù nắm được kỹ năng phân tích rồi, nhưng lại không thể áp dụng vào công việc và vấn đề trước mắt.

– Đến giờ này vẫn xử lý dữ liệu theo cách của mình, nhưng không nghĩ nó hiệu quả lắm. Do đó muốn tận dụng số liệu để mang lại hiệu quả và giá trị hơn.

– Muốn sử dụng số liệu để có thể báo cáo hay trình bày một cách logic.

– Muốn cấp dưới có thể tự mình suy nghĩ và đưa ra phương án hợp lý, từ đó nâng cao năng lực của toàn công ty.

Với kinh nghiệm lăn lộn trong một công ty lớn gần 20 năm với các công việc kỹ thuật, bán hàng, marketing, tôi cũng gặt hái được không ít thành quả, và đã được những người xung quanh ghi nhận.

Bốn năm làm Team manager cải cách doanh nghiệp trong công ty xe hơi Nissan, với tư cách là Tư vấn viên nội bộ, tôi đã giải quyết được nhiều vấn đề kinh doanh, hay vấn đề của các bộ phận khác nhờ vào vũ khí “số liệu” này.

Đặc biệt, với công ty toàn cầu như Nissan, tôi đã thấu hiểu được sự khó khăn trong việc khiến cho đối phương, vốn là những người quản lý có quốc tịch và công việc khác nhau phải thốt lên rằng: “Ừ, quả đúng như vậy nhỉ”. Đồng thời, tôi cũng đã xác nhận và chắc chắn một điều rằng, số liệu là “có thể sử dụng được” trong công việc và mang lại hiệu quả.

Hiện tại, với tư cách người hướng dẫn, tư vấn giải quyết vấn đề với phân tích dữ liệu là công cụ, tại các trường đại học, công ty, hay đoàn thể, tôi có thể nhận ra “phía sử dụng” đang bị vướng ở điểm nào mà không thể đi tiếp được (hoặc đang đi sai hướng). Trong cuốn sách này, tôi sẽ đề cập đến các điểm có thể giải quyết những vướng mắc đó.

Bên cạnh đó, trong cuốn sách này, tôi lấy những người bình thường đang làm công việc như lập kế hoạch, kinh doanh, thiết kế sản phẩm, marketing, kế toán, nhân sự, hay tổng vụ,… làm trọng tâm, chứ không phải nhà chuyên môn phân tích dữ liệu, tại các công ty hay đơn vị.

Mục tiêu của “Người kinh doanh” thì không cần đến các môn thống kê khó nhằn. Thay vào đó, họ cần những câu chuyện đơn giản giải thích một cách hợp lý dựa vào số liệu, để nắm bắt được vấn đề rõ ràng. Điều này không liên quan gì đến các môn nhân văn hay khoa học, do đó ai cũng có thể hiểu, càng làm thì kỹ năng và cảm nhận sẽ càng tốt hơn.

Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn hãy thử áp dụng dữ liệu để tìm lời giải cho những vấn đề đơn giản xung quanh nhé. Tôi nghĩ nếu làm nhiều, những điểm còn mơ hồ chưa rõ sẽ dần được sáng tỏ hơn đấy.

“Giải thích bằng số liệu nghĩa là sao?”

Nỗi khổ của người quản lý mới nhậm chức Yosuke

“Mình thật không thể hiểu được làm thế nào để giải thích bằng số liệu đây…”

Sau cuộc họp thường kỳ, tâm trạng của Yosuke trùng xuống. Cuộc họp mà Yosuke vốn tràn đầy tự tin vào phần trình bày của mình lại thành thế này đây.

Yosuke: “Vì vậy, tôi nghĩ cần phải thực hiện phương án cho cửa hàng A để khôi phục lại doanh số”.

Mặc dù tràn đầy tự tin, nhưng ngay lúc quản lý cất lời: “Tôi hiểu những gì cậu nói, nhưng cậu giải thích bằng số liệu cụ thể được không”, khiến những gì Yosuke chuẩn bị trở thành tờ giấy trắng.

Với tâm trạng bối rối, lúng túng, Yosuke vừa cất lời: “Cửa hàng mà cả năm trước có doanh thu thấp nhất chính là cửa hàng A, bằng kinh nghiệm của mình, tôi cho là…”, thì bị cắt ngang: “Bằng kinh nghiệm của cậu chẳng qua cũng chỉ là suy nghĩ chủ quan thôi”.

Và rồi Yosuke quay lại chỗ ngồi với tâm trạng ngổn ngang, lo lắng.

Yosuke chính thức vào làm tại hệ thống cửa hàng Takaraya ở vùng Kanto cách đây 4 năm. Sau khi vào làm, Yosuke đã cố gắng tiếp thu và học hỏi từ những người đàn anh đi trước. Với người luôn tự tin vào khả năng ăn nói của mình, Yosuke không chỉ xem và ghi nhớ cách đàn anh làm việc, mà còn thường xuyên đến cửa hàng và trò chuyện với những cô chú chủ gian hàng, để sâu sát hơn tình hình buôn bán của họ.

Đầu tiên là một cửa hàng, rồi hai cửa hàng,… Cùng với kinh nghiệm tích lũy được, số cửa hàng Yosuke phụ trách ngày càng tăng. Từ cửa hàng thứ ba trở đi, Yosuke được trao cơ hội báo cáo bán hàng cho khu vực mình quản lý tại cuộc họp các khu vực ở trụ sở chính.

Yosuke: “Giờ thì, cơ hội thăng tiến của mình đã mở ra rồi!”

Yosuke được đề bạt lên làm trưởng nhóm khu vực (Area leader) cách đây ba tháng. Đương nhiên Yosuke đã rất vui vẻ nhận lời, tuy nhiên với vị trí Area leader kiêm phụ tá của giám đốc, những việc như báo cáo cho tổng bộ hay đề xuất chiến lược,… cũng tăng theo. Chưa hết, số lượng cửa hàng phụ trách cũng tăng vọt từ 5 lên đến 20, những điều này khiến Yosuke vốn nhiều kinh nghiệm và tự tin, bên cạnh niềm vui còn có cả sự lo lắng.

Điều khiến Yosuke lo lắng nhất không phải là khối lượng công việc nhiều hơn, mà chính là nội dung công việc đa dạng hơn, và những kinh nghiệm tích lũy trước đến nay có lẽ chưa đủ. Yosuke bắt đầu cảm thấy lo lắng vì nhiều việc trước giờ chưa làm, và thật sự không biết làm cách nào với việc nộp báo cáo bán hàng cho cửa hàng một lần mỗi tháng, hay trong thời gian ngắn phải giải thích được tại sao doanh số bán hàng lại giảm,…

Chưa hết, trong cuộc họp hay báo cáo gửi tổng bộ, việc bị yêu cầu giải thích bằng số liệu cũng khiến Yosuke cảm thấy mệt mỏi. Đối với một Yosuke trước nay vốn chỉ quan sát và phán đoán tình huống qua thực tế, thì với yêu cầu như vậy, rõ ràng là rất lúng túng và không biết phải làm thế nào.

Lúc đầu Yosuke đã định xóa bỏ bất an đó bằng sự tự tin rằng “chẳng phải từ trước đến nay mọi người trong công ty xem những lời mình nói là tiếng nói từ thực tế sao”, tuy nhiên sau đó nỗi bất an lại lấn át, và dần dần Yosuke cảm thấy không còn tự tin vào những phán đoán dựa vào kinh nghiệm bản thân nữa.

Yosuke: “Đến giờ khi quan sát thực tế, mình biết nên làm thế nào, nhưng tại sao vẫn không được như kỳ vọng?”

Quả thực, khi nhìn lại 1-2 năm vừa qua, Yosuke đã từ từ cảm nhận được chính câu nói “Bằng kinh nghiệm bản thân” ấy, đôi khi đi ngược lại thực tế, hay những phương án đề xuất không giải quyết được vấn đề.

Từ trước đến nay, được mọi người đánh giá cao vì là “nhân vật thường xuyên đi sâu sát thực tế, luôn tươi tắn vui vẻ”, Yosuke luôn tự tin vào kinh nghiệm khi đánh giá vấn đề gì đó, và trong công việc cũng đã không ít lần vượt qua các tình huống “nguy hiểm”. Tuy nhiên, Yosuke đã nhận ra một điều rằng nếu chỉ dựa vào kinh nghiệm để đánh giá hay giải quyết vấn đề thì chắc chắn sẽ bị hạn chế.

Ngày đó, Takashima là người phụ trách khu vực phía Bắc Kanto chuyển đến làm giám đốc khu vực mà Yosuke trực thuộc, đồng thời là cấp trên của Yosuke. Yosuke đã rất hồi hộp khi chào đón Takashima, vốn nổi danh trong công ty là một giám đốc khu vực có năng lực.

Một ngày, Yosuke nhận được điện thoại của Takashima, thay cho câu chào hỏi, Takashima đã nói thế này:

“Từ giờ rất mong cậu cố gắng. Hiện giờ tôi đang muốn nắm rõ tình hình của các khu vực, chắc là cậu có số liệu tình hình khu vực mình đúng không. Nhờ cậu giải thích rõ cho tôi, khi nào chúng ta gặp nhau nhé.”

Lúc đó, Yosuke chỉ xem nhẹ việc này: “Mình chưa từng sử dụng số liệu, nhưng khu vực này mình biết rõ nhất nên giải thích cho sếp chắc không vấn đề gì đâu”.

Tại sao cần dữ liệu trong kinh doanh?

Là công cụ để điều chuyển nhân lực và nắm rõ tình hình chung

Mấy năm gần đây tôi hay nghe nói đến phân tích data (số liệu) hay Big data.

Bạn có bao giờ tránh né những việc vốn không phải sở trường với suy nghĩ rằng “phân tích” hay “data” gì đó chẳng có liên quan gì tới mình, hay “những việc đó giao cho kỹ sư, kế toán làm là được rồi”? Thực tế có những người trong công việc hằng ngày chẳng tiếp xúc gì đến “con số” cả.

Rõ ràng khi chúng ta nhìn vào đặc thù hay nội dung của từng công việc, thì tần suất hay số lượng sử dụng số liệu ở mỗi công việc lại khác nhau.

Tuy nhiên, không thể phủ nhận một điều, dù là công việc gì thì cuối cùng cũng có sự liên hệ với tiền bạc ở khâu nào đó. Không chỉ những người làm việc ở cơ quan hay tổ chức, mà những người tự kinh doanh cũng thế, chắc chắn họ phải sử dụng số liệu để tính toán thu nhập của mình. Như vậy, rõ ràng “con số”, “số liệu” là yếu tố không thể thiếu.

Thế nhưng tại sao “số liệu” lại cần thiết tại các công ty?

Đầu tiên bạn hãy thử đứng vào vị trí giám đốc để suy nghĩ. Nếu là bạn, làm thế nào để nắm được công việc của nhân viên và tình hình kinh doanh của công ty? Quy mô công ty chỉ có năm người thì còn được, chứ nếu là công ty lớn sẽ thế nào?

Công ty càng lớn, thì việc một người có thể nắm rõ tình hình tổng thể càng trở nên bất khả thi. Lấy ví dụ, một người ở văn phòng tổng bộ tại Tokyo, thì không thể nắm rõ tình hình kinh doanh cụ thể mỗi ngày của công ty tại châu Á, châu Âu hay tại Mỹ. Ngoài vấn đề về khoảng cách, thì nếu hệ thống kinh doanh càng phức tạp như khi tăng sản phẩm, dịch vụ,… thì khả năng của một người không thể nắm và quản lý hết được.

Vậy phải làm thế nào đây?

Trong trường hợp này, có thể sử dụng công cụ rất hiệu quả, đó là data (số liệu).

Lợi ích của data là có thể tập hợp được một lượng lớn thông tin, qua đó có thể nắm rõ tình hình. Vì nếu nhìn vào số liệu, bạn có thể dễ dàng biết được loại hàng nào đang bán chạy, loại hàng nào hiện đang được ưa chuộng. Không chỉ nắm được kết quả trên mặt data, chúng ta có thể dựa vào những so sánh, phân tích để đưa ra các thông tin giúp cải thiện tình hình kinh doanh.

Điều mà những người điều hành luôn miệng kêu “data, data” chính là đây.

Bên cạnh đó, data còn có có lợi trong những trường hợp sau:

1. Data là tài liệu thuyết phục người khác hiệu quả nhất

Chắc sẽ có người cho rằng: “Tôi không phải người quản lý, và cũng không muốn trở thành nhà quản lý, nên chẳng liên quan gì cả”. Tuy nhiên, sẽ không có việc nào lại hoàn toàn không liên quan gì đến việc kinh doanh của đơn vị cả. Công việc của bạn dù là loại hình gì, chắc chắn đều được quản lý bằng data.

Việc quản lý hiệu quả công việc của bản thân bằng số liệu hay dữ liệu, không chỉ nâng cao chất lượng công việc mà còn là cách bạn thuyết phục người xung quanh hay tổ chức rất hiệu quả.

Bạn sẽ không thuyết phục được người khác hay tổ chức nào đó chỉ bằng câu nói: “Tôi nghĩ là thế này”, vì những câu nói không có căn cứ sẽ không có tính thuyết phục.

Nhưng khi bạn đưa những số liệu hay dữ liệu làm căn cứ, chẳng hạn như: “Sau khi thực hiện phương án này, đã mang đến kết quả với số liệu này, tôi cho rằng chúng ta đang đi đúng hướng và nên tiếp tục”, thì chắc chắn hiệu quả thuyết phục sẽ khác.

2. Trưởng nhóm hay quản lý cũng cần “số liệu”

Dù không phải người điều hành, nhưng trong một tổ chức nào đó, nếu chức vụ càng cao, thì càng phải phụ trách những lĩnh vực vượt quá khả năng một người có thể làm xuể. Do đó, việc dựa vào số liệu để quản lý công việc hiệu quả lại càng trở nên cần thiết hơn.

Nghĩa là, người ở vị trí TOP trong tổ chức sẽ yêu cầu “số liệu” ở cấp ngay dưới họ, rồi người cấp dưới đó lại yêu cầu “số liệu” ở cấp dưới hơn, điều này giống như kiểu dây chuyền vậy. Trong dây chuyền này, rõ ràng về mặt logic sẽ không có chuyện ở một nút nào đó xảy ra việc “tôi không cần số liệu nữa” (Có thể có tình huống quản lý cấp trên tự mình quản lý và xử lý số liệu, nên “tạm thời” sẽ không yêu cầu cấp dưới làm việc này).

Như vậy, có thể nói biết sử dụng số liệu hiệu quả là yếu tố cần cho việc đa dạng hóa nội dung công việc, và đảm đương tốt công việc ở vị trí cao. Đây chính là yếu tố cần để nâng cao hiệu quả công việc của nhóm trưởng, hay cấp quản lý.

Theo tôi, nếu bạn lúc nào cũng tránh né kiểu như “vì tôi dở lắm”, thì bạn sẽ bỏ lỡ nhiều cơ hội, và đó là điều rất đáng tiếc.

3. Số liệu sẽ xóa bỏ sự mơ hồ và làm cho việc giao tiếp trôi chảy hơn

Giống như công ty tôi đã làm trước kia, có nhân viên khác quốc tịch, văn hóa, thì điểm lợi của việc giao tiếp bằng “ngôn ngữ” là có thể truyền đạt tức thì những gì muốn nói, nhưng đôi khi cũng gây ra hiểu lầm.

Nếu là đồng hương Nhật Bản có nhiều năm làm cùng chỗ, thì đôi khi câu nói không rõ ràng cũng khiến họ có thể hiểu được nhau. Tuy nhiên, với những người khác quốc tịch, cách nói chuyện mơ hồ có thể sẽ gây hậu quả khôn lường.

Đương nhiên, ngay cả người Nhật với nhau đôi khi cách hiểu cũng khác nhau.

Ví dụ như câu: “Sản phẩm này, dạo gần đây bán chạy quá ha!”

Nghe đến “gần đây”, có người sẽ cho là khoảng một tuần, cũng có người nghĩ khoảng nửa năm. Giống như vậy, khi nghe đến “bán chạy quá”, có người cho là doanh số vượt 200% so với kế hoạch, nhưng cũng có người chỉ đoán khoảng 120%.

Nếu như câu trên được sửa thành: “Sản phẩm này một tháng nay doanh số đạt 140% so với kế hoạch” thì chắc chắn sẽ không có chuyện người nghe đoán sai tình hình thực tế như trên.

Đây chỉ là ví dụ trong giao tiếp đơn giản, thực tế kinh doanh không chỉ đơn giản như vậy, mà nó là sự kết hợp phức tạp và chặt chẽ giữa các yếu tố với nhau. Do đó cần phải hiểu được các yếu tố đó là gì, nhìn ra được bản chất thật sự của nó và hành động phù hợp, đồng thời phải nghĩ cách khiến người khác cũng hiểu và tán thành với cách làm của bạn. Công cụ hỗ trợ hiệu quả để làm việc này được gọi là Cách tiếp cận dựa vào data.

“Data” là công cụ hiệu quả khiến người xung quanh hay tổ chức hiểu và tán thành cách làm của bạn.

Số liệu hữu ích thế nào?

Thể hiện rõ ràng tình hình và cung cấp thông tin sâu hơn

Vậy nếu sử dụng số liệu, sẽ giúp được gì cho bạn?

Như phần trước đã trình bày, việc chúng ta sử dụng tai hay mắt để quan sát và nắm bắt, sẽ có những hạn chế nhất định do khoảng cách vật lý, lượng thông tin quá nhiều, hay mức độ phức tạp. Do đó việc đọc được ý nghĩa từ các con số khổng lồ là một công việc rất khó khăn.

Tuy nhiên, nếu xử lý và sử dụng data tốt, như đưa ra chỉ tiêu cho một lượng thông tin lớn, hay làm rõ điểm đặc trưng của số liệu phức tạp không thể nhận ra bằng mắt thường, ta có thể khiến những người xung quanh hiểu cụ thể những điều mình muốn nói.

Ví dụ cụ thể như hình 0-1

Đây là dữ liệu về chiều cao của các thành viên đội A và đội B. Nếu để như vậy, sẽ không thể nào biết được đội nào cao hơn, và ta thấy rõ sự hạn chế đó.

Nhưng nếu đưa Chiều cao trung bình của hai đội vào, đội A là 160.4 cm, đội B là 165.3 cm, qua đó có thể thấy rõ đội B cao hơn.

Có được kết luận này hoàn toàn nhờ vào một chỉ tiêu gọi là “giá trị trung bình” từ data của 20 người này. Chắc chắn sẽ không có công cụ nào tiện lợi hơn thế nếu muốn lấy đặc trưng của nhóm nhiều data.

Tóm lại, nhờ tận dụng đặc trưng “dễ dàng xử lý” của data, chúng ta có thể trình bày hay dẫn ra thông tin khó hiểu một cách rõ ràng.

Ngoài ra, không chỉ có thể “trình bày những điểm phức tạp một cách đơn giản”, ta có thể thu được những thông tin quan trọng nếu chú ý đến mối quan hệ phía sau data, ví dụ như dự đoán việc mua hàng của khách cho lần tiếp theo từ data ghi nhận tình hình mua hàng trong quá khứ. Đây là kỹ năng cần thiết mà nếu chỉ nhìn chằm chằm vào data không thể làm được.

Tất nhiên, data cũng có vai trò như một công cụ giao tiếp nữa, nếu sử dụng đúng, chắc chắn sẽ phát huy hết tất cả uy lực của nó, là giảm sự mơ hồ, và làm cho người khác hiểu chính xác vấn đề.

Điểm mấu chốt

Một điểm lợi khi sử dụng data chính là giúp ta nắm được đặc trưng của tình huống đó.

“Xử lý data” khác với “Phân tích data”

Để không “nắm rõ hiện trạng là xong”

Có nhiều người nói rằng: “Tôi có nhiều dữ liệu ở nơi làm việc, dù không thể nói là tận dụng triệt để, nhưng hằng tháng tôi vẫn xem data hay biểu đồ”. Thường thì những gì các bạn xem là So sánh doanh số hằng tháng giữa các cửa hàng, hay Sự lên xuống của doanh số giống ở hình 0-2 đúng không?

Tuy nhiên, tại các buổi hội thảo, tôi hỏi rằng: “Anh/chị xem cái này, có nhận ra vấn đề cụ thể là gì, và có tìm được giải pháp gì không?”, thì hầu hết câu trả lời là “không”. “Mục đích” chính của việc đó chỉ là cập nhật (hay bị bắt cập nhật) tình hình bán hàng mỗi tháng mà thôi.

Vậy còn công ty các bạn thì sao?

Đến đây tôi muốn xác nhận một chút về sự khác nhau giữa “Xử lý data” và “Phân tích data”, mặc dù cả hai giống nhau ở điểm là đều “Sử dụng data”.

Để không còn tình trạng báo cáo theo kiểu “Tháng trước, … có doanh số cao nhất. Xin hết”.

“Xử lý data” nghĩa là “đã xử lý” kết quả trong quá khứ, chẳng hạn như Doanh số bán hàng của các cửa hàng tháng trước, hay sự biến động hằng tháng của Doanh số bán hàng. Tôi nghĩ mục đích chung ban đầu của chúng là nhằm so sánh giữa các cửa hàng với nhau, hay khuynh hướng thay đổi của doanh số.

Ta đã thường quên mất mục tiêu cơ bản là sau khi nắm được tình hình, sẽ phải làm gì tiếp theo.

Nghĩa là, không biết từ khi nào mục tiêu lại trở thành “cập nhật và xử lý data”, rồi đưa ra kết luận “Tháng trước doanh số cửa hàng Sibuya là cao nhất”, “Gần đây khu vực A khách hàng đang giảm”, và kết thúc phần báo cáo.

Thêm nữa, thường chỉ có một loại data như “Doanh số” được sử dụng cho việc xử lý, và cũng không kết nối với các nguồn dữ liệu khác để tìm hiểu sâu hơn tình hình, vì vậy thông tin và giá trị của nó bị hạn chế. Có thể nói xử lý data hiện nay chỉ là: “Có thể biết tình hình, và Xin hết!”

Câu giải thích đó thật sự có thể chấp nhận được không?

Ở những công ty phát triển hơn, những data chỉ được xử lý như trên là chưa đủ, và có trường hợp bị cấp trên đặt câu hỏi: ”Tại sao tháng XX lại không bán được!”

Trong tình huống đó, người phụ trách sẽ tiếp tục phần giải thích mang tính chủ quan của mình dựa vào thông tin hạn chế được chắt lọc khi họ nghe hay nhìn thấy. Tại thời điểm đó cũng không có ai nắm thông tin rõ hơn anh ta, thế nên phần trình bày ấy lại có thể được chấp nhận…

Những tình huống như vậy, chắc hẳn ai đã từng đi làm đều đã trải qua.

Vậy thì, chúng ta hãy suy nghĩ theo hướng khách quan:

– Phần giải thích đó thật sự có thể được chấp nhận (hay chấp nhận cũng được) hay không?

– Tại sao người phụ trách lại đưa ra kết luận như thế, anh ấy đã đưa ra được căn cứ gì ngoài thông tin bản thân nghe, nhìn thấy?

– Trong số những người nghe trình bày, có ai suy nghĩ thấu đáo và tranh luận ý kiến đó, bao gồm mức độ tin cậy của nó không?

Nếu những điều bên trên không thể đáp ứng được, thì đây chẳng qua chỉ là “phán đoán dựa trên sự phỏng đoán” mà thôi.

Ngược lại, “Phân tích data” lại có mục tiêu rõ ràng, và tìm kiếm thêm thông tin cần thiết để đạt mục tiêu. Mục tiêu ở đây không chỉ là nắm rõ điểm đặc trưng của data, mà từ đó ta có thể thu thập được những thông tin giá trị, có thể sử dụng cho các mục đích khác nhau như dự báo cho tương lai, cho khu vực hay các sản phẩm khác.

Để làm được điều này, sẽ rất khó nếu chỉ sử dụng một loại data như “Doanh số”. Cách thường được sử dụng để có thể đọc được những vấn đề bên trong mà chỉ một loại data không thể làm, đó là kết hợp từ hai loại data trở lên (thường được gọi là phân tích đa biến).

Ví dụ như ở hình 0-3 “Biểu đồ doanh số các cửa hàng” là biểu đồ so sánh chỉ có một cột doanh số của các cửa hàng.

Phía bên dưới là biểu đồ đã được thêm vào cột “Lượng khách” (cột này được lựa chọn dựa vào giả thuyết, chứ không phải ngẫu nhiên. Tôi sẽ trình bày phần này ở chương số 2). Nếu nhìn biểu đồ chỉ có cột doanh số phía trên, ta chỉ biết được rằng “cửa hàng C là thấp nhất”, nhưng ở biểu đồ có hai cột phía dưới, ta sẽ thấy vấn đề nằm ở cửa hàng D, tuy có lượng khách nhiều, nhưng doanh số lai thấp (so với các cửa hàng khác).

Đương nhiên, tiếp theo ta cần phải tìm lời giải cho vấn đề “Tại sao lượng khách đến đông nhưng doanh số lại thấp”, đến đây chắc bạn đã biết so với việc chỉ có một data “doanh số”, thì với cách sử dụng hai data, ta đã có bước tiến khá xa rồi.

Đây chỉ là ví dụ đơn giản có thể nhận ra khi nhìn trên biểu đồ, nhưng điểm mấu chốt từ “Xử lý data” sang “Phân tích data” là giống nhau. Nghĩa là, không phải chỉ sử dụng một loại data thôi, nếu tăng số lượng đó lên, ta có thể đọc được nhiều thông tin giá trị từ mối quan hệ giữa chúng.

Phần tóm tắt điểm khác nhau giữa “Xử lý data” và “Phân tích data” bên trên thể hiện ở hình 0-4.

Các bạn hãy thử xem lại các data mình thường sử dụng (hay xem) là dữ liệu được xử lý hay dữ liệu được phân tích. Nếu biết đó là loại gì, hẳn các bạn sẽ biết được hiệu quả data hiện nay ra sao.

Nếu chỉ “xử lý data” bằng cách sắp xếp lại kết quả, ta chỉ có thể nắm được hiện trạng. Nhưng nếu “phân tích” nó, ta có thể thu được những thông tin có giá trị. Để làm được như thế thì cần tăng số loại data từ 1 lên trên 2.

Đến đây tôi đã giải thích tại sao data lại quan trọng rồi, nhưng không biết Yosuke có hiểu điều này không?