Các thách thức của bạn khi thực hiện phân tích dữ liệu, hoặc đang gia vào dự án phân tích dữ liệu là gì? sau đây là 9 thách thức, khó khăn mà bạn gặp phải trong quá trình làm việc hoặc triển khai dự án phân tích dữ liệu

1. Chất lượng dữ liệu:

• Dữ liệu không chính xác: Dữ liệu bị sai sót, thiếu sót hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến kết quả phân tích sai lệch và gây ra những quyết định sai lầm.
• Dữ liệu không nhất quán: Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau có thể có định dạng và cấu trúc không nhất quán, gây khó khăn cho việc tích hợp và phân tích.
• Dữ liệu thiếu sót: Dữ liệu bị thiếu có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và toàn diện của kết quả phân tích.

2. Khối lượng dữ liệu:

• Dữ liệu lớn: Khối lượng dữ liệu khổng lồ ngày càng tăng khiến việc lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu trở nên phức tạp và tốn kém.
• Dữ liệu nguồn: Số lượng dữ liệu nguồn lớn và nhiều loại hình dữ liệu khác nhau. Đặc biệt với các tập đoàn có các thành viên sử dụng các ứng dụng quản trị khác nhau như Oracle, SAP, SAP B1, Epicor, Dynamics 365 và việc hiểu được nghiệp vụ ở lớp dữ liệu là điều cực kỳ khó khăn trong việc triển khai Phân tích dữ liệu
• Tốc độ cập nhật dữ liệu: Các yêu cầu của người dùng về thời gian cập nhật dữ liệu, với các ngành nghề yêu cầu dữ liệu phân tích được cập nhật real-time, một thách thức không hề nhẹ với các hệ thống phân tích dữ liệu và ngay cả với hệ thống hạ tầng CNTT để thực hiện việc này

3. Nghiệp vụ

• Nghiệp vụ vận hành luôn là vấn đề khó khăn khi mà team triển khai giải pháp Phân tích dữ liệu không có đủ các thông tin về nghiệp vụ, và các tuỳ chọn được thiết lập ở các ứng dụng vận hành như ERP, CRM, CPM
• Các Customize của hệ thống đáp ứng với nhu cầu đặc thù của doanh nghiệp, và tài liệu cho các customize này không đầy đủ, thiếu sót các tuỳ chọn, thiết lập, hoặc là lẫn lộn giữa các tuỳ chọn. Các điều này ảnh hưởng rất lớn đến kết quả của dự án Phân tích dữ liệu

4. Bảo mật dữ liệu:

• Vi phạm dữ liệu: Việc truy cập trái phép hoặc rò rỉ dữ liệu có thể gây ra thiệt hại về tài chính và uy tín cho doanh nghiệp và tổ chức.
• Quy định về bảo mật dữ liệu: Các quy định về bảo mật dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt, đòi hỏi doanh nghiệp và tổ chức phải có các biện pháp bảo vệ dữ liệu phù hợp.

5. Thiếu hụt nhân lực:

• Nhu cầu cao: Nhu cầu về các nhà phân tích dữ liệu có kỹ năng đang tăng cao, nhưng số lượng nhân lực có trình độ chuyên môn cao còn hạn chế.
• Kỹ năng cần thiết: Các nhà phân tích dữ liệu cần có kiến thức về toán học, thống kê, khoa học máy tính và lĩnh vực chuyên môn liên quan.

6. Khả năng tiếp cận dữ liệu:

• Chi phí thu thập dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu có thể tốn kém, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ và tổ chức phi lợi nhuận.
• Quyền truy cập dữ liệu: Việc truy cập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài có thể bị hạn chế bởi các quy định hoặc thỏa thuận.

7. Khả năng giải thích:

• Mô hình phức tạp: Các mô hình phân tích dữ liệu phức tạp có thể khó hiểu và giải thích, gây khó khăn cho việc đưa ra quyết định dựa trên kết quả phân tích.
• Giao tiếp kết quả: Việc truyền đạt kết quả phân tích một cách hiệu quả cho các bên liên quan không có chuyên môn về phân tích dữ liệu cũng là một thách thức.

8. Thiếu sự kết hợp giữa các bộ phận:

• Thiếu sự phối hợp: Các bộ phận khác nhau trong doanh nghiệp hoặc tổ chức có thể thu thập và phân tích dữ liệu theo cách riêng biệt, dẫn đến sự thiếu nhất quán và trùng lặp trong công việc.
• Chia sẻ dữ liệu: Việc chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận có thể bị hạn chế bởi các rào cản văn hóa hoặc quy trình nội bộ.

9. Thiếu sự tin tưởng vào phân tích dữ liệu:

• Thiếu hiểu biết: Một số người có thể không hiểu giá trị của phân tích dữ liệu hoặc không tin tưởng vào kết quả phân tích.
• Thiếu minh bạch: Việc thiếu minh bạch trong quá trình phân tích dữ liệu có thể dẫn đến sự nghi ngờ và không tin tưởng kết quả phân tích.