Phân biệt Data-Driven và Data-Informed: Khi nào dùng từng phương pháp ra quyết định

Data-driven và Data-informed là hai khái niệm thường bị hiểu nhầm, dù chúng quyết định trực tiếp đến cách doanh nghiệp khai thác dữ liệu để ra quyết định. Nhiều nhà quản lý vẫn lúng túng trong việc phân biệt hai phương pháp này, dẫn đến việc lựa chọn sai hướng khi phân tích và triển khai hành động. Cả hai đều dựa trên dữ liệu, nhưng mức độ phụ thuộc vào dữ liệu và vai trò của phán đoán con người lại rất khác nhau. Bài viết sẽ làm rõ sự khác biệt dựa trên các nguồn nghiên cứu uy tín, giúp bạn tránh những ngộ nhận phổ biến. Đồng thời, bạn sẽ hiểu rõ khi nào nên ưu tiên Data-driven và khi nào Data-informed để tối ưu hiệu quả ra quyết định trong doanh nghiệp.

Data-driven decision making (DDDM) là gì?

Data-driven là cách ra quyết định trong đó dữ liệu đóng vai trò “người cầm lái”, còn yếu tố phán đoán con người được giảm thiểu tối đa. 

Trong phương pháp này, mọi quyết định đều dựa trên phân tích dữ liệu, mô hình, thuật toán và các quy tắc rõ ràng, giúp đảm bảo tính khách quan và nhất quán. Quá trình thường bắt đầu từ việc thu thập và xử lý dữ liệu, sau đó phân tích để chuyển đổi thành các hành động cụ thể, thay vì dựa vào cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân. Một điểm nổi bật của Data-driven là khả năng tự động hóa: hệ thống có thể đưa ra gợi ý hoặc thậm chí thực thi quyết định dựa trên dữ liệu định lượng. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả với những hoạt động lặp lại, nơi dữ liệu có khối lượng lớn, đầy đủ và có cấu trúc rõ ràng.

Data-informed decision making (DIDM) là gì?

Data-informed là cách ra quyết định mà dữ liệu được sử dụng như một công cụ hỗ trợ, cung cấp bối cảnh và thông tin để đưa ra lựa chọn, nhưng con người vẫn giữ vai trò trung tâm. 

Thay vì để dữ liệu “áp đặt” quyết định, phương pháp này kết hợp dữ liệu với kinh nghiệm, trực giác và đánh giá chuyên môn, giúp quyết định cuối cùng vừa chính xác vừa linh hoạt. Quá trình thường bắt đầu bằng việc phân tích dữ liệu để rút ra insight, sau đó cân nhắc bối cảnh, mục tiêu chiến lược và các yếu tố định tính khác trước khi hành động. 

Một ưu điểm nổi bật của Data-informed là khả năng điều chỉnh theo tình huống thực tế: dữ liệu trở thành cố vấn, giúp người ra quyết định nhìn nhận vấn đề một cách toàn diện, thay vì chỉ dựa vào số liệu định lượng. Phương pháp này đặc biệt phù hợp với các quyết định chiến lược, đổi mới hoặc phức tạp, nơi yếu tố con người và bối cảnh đóng vai trò quyết định trong việc tạo ra kết quả tối ưu.

Phân biệt Data-Driven và Data-Informed: Điểm giống và khác

Trước khi quyết định áp dụng phương pháp nào, cần hiểu rõ điểm khác biệt giữa Data-driven và Data-informed. Phần so sánh dưới đây sẽ làm rõ cách dữ liệu và con người tham gia vào từng phương pháp, giúp bạn dễ dàng lựa chọn phù hợp.

Bảng so sánh trên cho thấy Data-driven phù hợp với các quyết định vận hành, lặp lại hoặc nơi dữ liệu lớn, rõ ràng và có thể tự động hóa, trong khi Data-informed thích hợp với các quyết định chiến lược, đổi mới hoặc phức tạp, nơi yếu tố con người và bối cảnh đóng vai trò quan trọng. Hiểu đúng sự khác biệt và biết lựa chọn cách tiếp cận phù hợp sẽ giúp các nhà quản lý ra quyết định thông minh, cân bằng giữa dữ liệu và trực giác, từ đó nâng cao hiệu quả và kết quả kinh doanh. 

Trích nguồn: Research gate và bổ dung thêm một số nguồn uy tín khác

Khi nào nên dùng Data-Driven và khi nào nên dùng Data-Informed

Việc lựa chọn giữa Data-driven và Data-informed không chỉ phụ thuộc vào dữ liệu sẵn có mà còn dựa trên tính chất quyết định, mục tiêu và bối cảnh doanh nghiệp. 

Những tình huống phù hợp với Data-Driven: 

• Quyết định vận hành lặp lại hoặc hệ thống hóa cao: Khi các quy trình đã được xác định rõ ràng và lặp đi lặp lại, việc dựa vào dữ liệu sẽ giúp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Dữ liệu đầy đủ cho phép xây dựng mô hình và thuật toán để tự động gợi ý hoặc thực hiện các quyết định, giảm thiểu sai sót do cảm tính. 
• Mục tiêu rõ ràng, định lượng và KPI cụ thể: Những quyết định cần đo lường bằng con số, như hiệu suất sản xuất, doanh số, chi phí vận hành hay các chỉ số KPI khác, phù hợp nhất với cách tiếp cận Data-driven. Dữ liệu định lượng ở đây giúp đánh giá kết quả một cách khách quan và dễ theo dõi tiến độ. 
• Tổ chức có hạ tầng dữ liệu mạnh: Khi doanh nghiệp đã đầu tư hệ thống thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu chất lượng cao, việc áp dụng Data-driven giúp ra quyết định nhanh hơn, dựa trên các phân tích có cơ sở, đồng thời giảm thiểu rủi ro do chủ quan hay cảm tính. 

Những tình huống nên dùng Data-Informed: 

• Quyết định chiến lược hoặc đổi mới: Khi cần phát triển sản phẩm mới, mở rộng thị trường hoặc thay đổi mô hình kinh doanh, dữ liệu nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ, kết hợp với trực giác, insight định tính và kinh nghiệm để ra quyết định linh hoạt và phù hợp với bối cảnh thực tế. 
• Dữ liệu chưa đầy đủ hoặc bối cảnh phức tạp: Trong các trường hợp dữ liệu chưa đầy đủ, thiếu cấu trúc hoặc các yếu tố quan trọng không thể định lượng, Data-informed cho phép cân nhắc thêm các yếu tố định tính, bối cảnh và trải nghiệm thực tế, giúp quyết định trở nên toàn diện hơn. 
• Cân bằng dữ liệu và kinh nghiệm con người: Khi nhiều bên liên quan tham gia, Data-informed giúp kết hợp dữ liệu với phán đoán chuyên môn và trực giác con người. Điều này đảm bảo quyết định không chỉ dựa trên số liệu mà còn phù hợp với thực tiễn và được các bên chấp nhận. 
• Nuôi dưỡng văn hóa dữ liệu có trách nhiệm: Phương pháp này khuyến khích mọi người sử dụng dữ liệu như một công cụ hỗ trợ thay vì để dữ liệu quyết định hoàn toàn. Điều này giúp xây dựng môi trường ra quyết định minh bạch, cân bằng giữa dữ liệu và con người, đồng thời tăng khả năng ra quyết định bền vững và sáng tạo.

Lợi ích & rủi ro khi áp dụng Data-Driven vào doanh nghiệp

Lợi ích khi áp dụng Data-Driven vào doanh nghiệp 

• Tối ưu hóa quy trình và ra quyết định nhanh chóng: Việc dựa vào dữ liệu giúp doanh nghiệp tự động hóa các bước phân tích và gợi ý hành động, tiết kiệm thời gian và giảm bớt các bước thủ công trong quy trình vận hành. 
• Đảm bảo tính khách quan: Quyết định dựa trên dữ liệu định lượng và mô hình phân tích giúp giảm thiểu ảnh hưởng của cảm tính hay quan điểm cá nhân, từ đó nâng cao độ tin cậy và nhất quán của quyết định. 
• Khả năng tự động hóa và ứng dụng công nghệ: Khi kết hợp với thuật toán và công nghệ AI, Data-Driven cho phép hệ thống tự động phân tích và đưa ra các lựa chọn, giảm sai sót do con người và tăng tốc độ ra quyết định. 
• Tạo lợi thế cạnh tranh: Doanh nghiệp áp dụng Data-Driven hiệu quả có thể phát hiện xu hướng, dự đoán nhu cầu thị trường và tối ưu hoạt động kinh doanh, từ đó dẫn đầu so với đối thủ. 

Rủi ro khi áp dụng Data-Driven vào doanh nghiệp 

• Dữ liệu không đầy đủ hoặc sai lệch: Nếu dữ liệu thu thập thiếu chính xác hoặc không đại diện, quyết định dựa trên dữ liệu có thể dẫn đến sai lầm nghiêm trọng, phản tác dụng với mục tiêu kinh doanh. 
• Thiếu bối cảnh và yếu tố con người: Data-Driven tập trung vào số liệu, do đó dễ bỏ qua các yếu tố phi định lượng hoặc ý nghĩa thực tiễn đằng sau dữ liệu, khiến quyết định thiếu linh hoạt. 
• Phụ thuộc quá nhiều vào hệ thống: Khi con người dựa hoàn toàn vào dữ liệu và thuật toán, khả năng sáng tạo, phán đoán và điều chỉnh theo tình huống thực tế sẽ bị giảm, làm mất đi tính linh hoạt trong quản lý. 
• Rủi ro áp đặt dữ liệu: Nếu không cân bằng giữa dữ liệu và chiến lược doanh nghiệp, Data-Driven có thể trở thành “áp đặt số liệu”, dẫn đến quyết định không phù hợp với mục tiêu dài hạn hoặc giá trị cốt lõi của tổ chức. 

Lợi ích & rủi ro khi áp dụng Data-Informed vào doanh nghiệp

Lợi ích khi áp dụng Data-Informed vào doanh nghiệp 

• Cân bằng dữ liệu và phán đoán con người: Phương pháp Data-informed kết hợp dữ liệu với kinh nghiệm, trực giác và kiến thức chuyên môn của con người, giúp ra quyết định toàn diện và phù hợp hơn với bối cảnh thực tế. 
• Linh hoạt trong môi trường phức tạp: Khi môi trường kinh doanh thay đổi nhanh hoặc có nhiều yếu tố không đo lường được bằng dữ liệu, Data-informed cho phép điều chỉnh chiến lược, thử nghiệm và thích ứng một cách chủ động. 
• Khuyến khích thảo luận và tham vấn: Việc kết hợp dữ liệu với ý kiến và kinh nghiệm của các bên liên quan giúp thúc đẩy quá trình ra quyết định minh bạch, tăng sự đồng thuận và trách nhiệm trong tổ chức. 
• Dễ chấp nhận đối với các bên liên quan: Khi con người vẫn đóng vai trò trung tâm, các quyết định dựa trên Data-informed thường được chấp nhận tốt hơn, vì mọi người cảm thấy dữ liệu được sử dụng như một công cụ hỗ trợ thay vì là “luật tuyệt đối”. 

Rủi ro khi áp dụng Data-Informed vào doanh nghiệp 

• Thời gian ra quyết định kéo dài: Việc kết hợp dữ liệu, phân tích bối cảnh và tham khảo ý kiến nhiều bên có thể làm quá trình ra quyết định chậm hơn so với phương pháp Data-driven. 
• Phụ thuộc vào năng lực con người: Chất lượng quyết định phụ thuộc vào kỹ năng, kinh nghiệm và khả năng phán đoán của người ra quyết định; nếu thiếu năng lực, quyết định có thể sai lệch. 
• Nguy cơ bỏ qua dữ liệu quan trọng: Nếu không có cơ chế cân bằng tốt, con người có thể ưu tiên cảm tính hoặc kinh nghiệm quá mức, dẫn đến việc dữ liệu quan trọng bị bỏ qua. 
• Khó chuẩn hóa quyết định: Mỗi quyết định có thể cần cân nhắc riêng biệt và dựa nhiều vào bối cảnh, khiến việc thiết lập quy trình tiêu chuẩn hóa cho toàn bộ tổ chức trở nên phức tạp. 

Cách tiếp cận cân bằng: Mô hình kết hợp Data-Driven và Data-Informed

Tùy theo mô hình doanh nghiệp mà các nhà lãnh đạo có thể chọn mô hình phù hợp. Tuy nhiên để đạt hiệu quả tối ưu trong ra quyết định, các doanh nghiệp hiện đại nên áp dụng mô hình kết hợp, vừa tận dụng sức mạnh của dữ liệu (Data-driven) vừa duy trì vai trò quan trọng của con người (Data-informed). 

Xây dựng năng lực dữ liệu cơ bản (Data Literacy) 

Hiểu và sử dụng dữ liệu đúng cách sẽ giúp công việc của bạn trở nên dễ dàng hơn và ra quyết định chính xác hơn. Đây cũng là nền tảng để cả đội ngũ cùng tận dụng dữ liệu một cách thông minh. 

• Đào tạo nhân sự: Cung cấp kiến thức và kỹ năng cho lãnh đạo và nhân viên về cách phân tích, diễn giải và đánh giá chất lượng dữ liệu. Khi đội ngũ nắm vững kỹ năng này, họ có thể sử dụng dữ liệu như một công cụ hỗ trợ ra quyết định, thay vì chỉ dựa vào cảm tính. 
• Thiết lập hạ tầng dữ liệu chuẩn: Xây dựng quy trình thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu đồng bộ, đảm bảo dữ liệu sạch, đầy đủ, dễ truy cập và được bảo mật. Hạ tầng dữ liệu vững chắc là nền tảng để mọi quyết định Data-driven hay Data-informed được thực hiện hiệu quả. 
• Khai thác insight từ dữ liệu: Nâng cao năng lực dữ liệu giúp tổ chức không chỉ dừng lại ở việc thu thập số liệu, mà còn biết cách chuyển đổi dữ liệu thành insight có giá trị, phục vụ cho các quyết định chiến lược, tối ưu vận hành và đổi mới sáng tạo. 

Khi cả đội ngũ đều thành thạo dữ liệu, mọi quyết định sẽ trở nên dễ dàng hơn và doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn. 

Quy trình quyết định có cấu trúc 

Một quy trình ra quyết định rõ ràng sẽ giúp mọi người trong doanh nghiệp sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn, đồng thời giảm thiểu rủi ro do cảm tính hay thiếu thông tin. 

• Áp dụng mô hình ra quyết định có cấu trúc: Ví dụ như mô hình BADIR, gồm các bước: xác định câu hỏi đúng, phân tích dữ liệu, kiểm tra giả thuyết, rút ra khuyến nghị và triển khai hành động. Quy trình này giúp chuyển dữ liệu từ số liệu thô thành thông tin có giá trị, phục vụ cho các quyết định chiến lược và vận hành. 
• Thiết kế các “decision gate”: Đặt các điểm kiểm soát ở những giai đoạn quan trọng, đặc biệt trong các dự án đổi mới, để đảm bảo rằng quyết định không chỉ dựa vào dữ liệu định lượng mà còn cân nhắc các yếu tố định tính, bối cảnh thực tế và mục tiêu chiến lược. 
• Duy trì vai trò con người: Quy trình có cấu trúc giúp cân bằng giữa dữ liệu và phán đoán, kinh nghiệm của con người. Điều này đảm bảo mọi quyết định vừa chính xác về mặt số liệu, vừa linh hoạt, phù hợp với thực tiễn và bối cảnh doanh nghiệp. 

Khi doanh nghiệp thực hiện quyết định theo quy trình có cấu trúc, mọi bước trở nên minh bạch, dễ theo dõi và kết quả đáng tin cậy hơn. 

Phát triển văn hóa Data-Informed 

Xây dựng văn hóa sử dụng dữ liệu đúng cách giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh hơn và tận dụng tối đa giá trị từ dữ liệu. Một môi trường Data-Informed còn giúp nhân viên và lãnh đạo phối hợp nhịp nhàng giữa dữ liệu và kinh nghiệm thực tiễn. 

• Khuyến khích thảo luận dữ liệu kết hợp trải nghiệm thực tế: Dữ liệu không phải là “luật tuyệt đối”, mà là công cụ hỗ trợ để mọi người cùng trao đổi, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên insight từ dữ liệu lẫn kinh nghiệm thực tế. 
• Trao quyền cho con người: Người ra quyết định cuối cùng vẫn giữ vai trò trung tâm, có thể điều chỉnh hoặc hiệu chỉnh quyết định dựa trên trực giác, kinh nghiệm và bối cảnh thực tiễn, đảm bảo quyết định vừa chính xác vừa linh hoạt. 
• Đánh giá và học hỏi liên tục: Sau mỗi quyết định, tổ chức cần xem xét kết quả, rút kinh nghiệm và cải thiện quy trình hoặc cách phân tích dữ liệu. Việc này giúp các quyết định sau ngày càng hiệu quả, tối ưu hơn và phù hợp với tình hình thực tế. 

Khi văn hóa Data-Informed được phát triển đồng bộ, mọi quyết định sẽ cân bằng giữa dữ liệu và con người, tăng khả năng thành công và sự đồng thuận trong tổ chức. 

Kết hợp phương pháp định tính và định lượng (Qualitative + Quantitative) 

Việc kết hợp Data-driven và Data-informed giúp doanh nghiệp ra quyết định toàn diện, vừa chính xác vừa linh hoạt. 

• Bắt đầu bằng dữ liệu định tính: Trước khi triển khai các dự án đổi mới hoặc phát triển sản phẩm mới, nên thu thập insight định tính thông qua phỏng vấn khách hàng, khảo sát, focus group hoặc nghiên cứu thị trường. Phương pháp này giúp nắm rõ nhu cầu, kỳ vọng và bối cảnh thực tế mà dữ liệu định lượng chưa thể hiện hết. 
• Xác nhận và tối ưu bằng dữ liệu định lượng: Sau khi có insight định tính, áp dụng phân tích định lượng để đánh giá, xác nhận và đo lường các giải pháp. Dữ liệu định lượng giúp đảm bảo quyết định dựa trên số liệu, tăng độ tin cậy và tính khách quan của các lựa chọn. 
• Thiết kế hệ thống báo cáo dữ liệu hỗn hợp: Kết hợp phân tích số liệu với storytelling, trực quan hóa và minh họa các insight, giúp thông tin trở nên dễ hiểu và dễ áp dụng cho người ra quyết định. Hệ thống này hỗ trợ cả Data-driven decision making và Data-informed decision making, giúp cân bằng giữa dữ liệu và phán đoán con người. 

Bằng cách kết hợp linh hoạt dữ liệu định tính và định lượng, doanh nghiệp có thể ra quyết định toàn diện, giảm rủi ro và tăng khả năng thành công.

Hiểu rõ sự khác biệt giữa Data-driven và Data-informed là bước quan trọng để lãnh đạo ra quyết định chính xác và phù hợp với mục tiêu chiến lược. Data-driven ưu tiên dữ liệu làm trung tâm, thích hợp với các quyết định vận hành lặp lại và đo lường được, trong khi Data-informed kết hợp dữ liệu với phán đoán con người và bối cảnh, phù hợp với các quyết định chiến lược hoặc đổi mới. Lãnh đạo cần xác định rõ khi nào sử dụng từng phương pháp và xây dựng văn hóa dữ liệu (data culture) trong tổ chức để mọi quyết định vừa dựa trên dữ liệu, vừa tận dụng kinh nghiệm thực tiễn. Việc thiết lập quy trình ra quyết định cân bằng giữa dữ liệu và con người sẽ giúp tổ chức linh hoạt, giảm rủi ro và nâng cao hiệu quả. Trong kỷ nguyên số hóa, áp dụng mô hình quyết định kết hợp này sẽ tạo ra những quyết định thông minh, bền vững và mang tính đổi mới cao. 

XEM THÊM CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO CỦA GEM GLOBAL: Tại đây