Kiểm tra sức khỏe dữ liệu doanh nghiệp

Đánh giá năng lực Dữ liệu & AI

Vui lòng đọc qua trước khi bắt đầu.

Khảo sát đánh giá toàn diện năng lực quản trị Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI) của doanh nghiệp qua 5 trọng điểm cốt lõi:

Tổ chứcNguồn lựcHạ tầng dữ liệu Phân tích & Báo cáoQuản trị dữ liệu

Mục tiêu & hướng dẫn

Bài khảo sát cung cấp một thước đo khách quan về nguồn lực hiện có để đưa doanh nghiệp tiến bước trên hành trình chuyển hóa dữ liệu thành tài sản. Với mỗi nhận định, hãy chọn phương án phản ánh trung thực nhất thực tế vận hành hiện tại, thay vì mục tiêu kỳ vọng.

Đối tượng tham gia

Dành cho các cấp quản lý và nhân sự chủ chốt tham gia khai thác dữ liệu — từ Hội đồng quản trị, Ban Giám đốc đến quản lý các phòng ban (Vận hành, Tài chính – Kế toán, Công nghệ Thông tin). Nếu anh/chị là chuyên gia tư vấn độc lập, vui lòng hoàn thiện dựa trên hiện trạng của khách hàng gần nhất.

⏱ 5–10 phút🔒 Bảo mật tuyệt đối
Thông tin doanh nghiệp
Thông tin liên hệ
Báo cáo đánh giá sơ bộ sẽ được gửi tới email này.
A

Tổ chức

Chọn mức mô tả đúng nhất doanh nghiệp của bạn.

Lãnh đạo (Leadership)
Khi ra quyết định quan trọng, lãnh đạo dựa vào đâu?
Chiến lược (Strategy)
Công ty có định hướng/chiến lược cho việc dùng dữ liệu (và AI)?
Mức lan tỏa (Impact)
Các bộ phận tự xem số liệu để làm việc hằng ngày ở mức nào?
Văn hóa (Culture)
Nhân viên quen dùng số & sẵn sàng thử cái mới ở mức nào?
B

Nguồn lực

Chọn mức mô tả đúng nhất doanh nghiệp của bạn.

Cấp vốn / Đầu tư (Funding)
Công ty đầu tư (tiền/người) cho hệ thống dữ liệu ở mức nào?
Vai trò & trách nhiệm (Roles)
Ai phụ trách số liệu/báo cáo trong công ty?
Kỹ năng (Talent & Skills)
Kỹ năng phân tích số liệu của đội ngũ ở mức nào?
Đào tạo (Training)
Công ty đào tạo về dữ liệu/công cụ mới ra sao?
C

Hạ tầng dữ liệu

Chọn mức mô tả đúng nhất doanh nghiệp của bạn.

Nguồn & loại dữ liệu (Diversity/Volume)
Dữ liệu kinh doanh của công ty hiện nằm ở đâu?
Truy cập dữ liệu (Data Access)
Nhân viên lấy số liệu khi cần dễ hay khó?
Tích hợp & chất lượng (Data Integration)
Cùng một con số hỏi 2 nơi có khớp không?
Kiến trúc & mở rộng (Data Architecture)
Hệ thống dữ liệu chịu được tăng trưởng/nhu cầu mới?
D

Phân tích & Báo cáo

Chọn mức mô tả đúng nhất doanh nghiệp của bạn.

Phạm vi công cụ (Scope)
Công ty dùng gì để phân tích số?
Độ chín phân tích (Analytics Maturity)
Báo cáo của công ty dừng ở mức nào?
Công cụ theo người dùng (Platforms)
Công cụ có hợp với từng nhóm người dùng?
Đưa vào vận hành (Delivery)
Kết quả phân tích có dẫn tới hành động không?
Quản lý công cụ tự động (Model Mgmt)
Nếu dùng công cụ tự động/AI, có theo dõi không?
E

Quản trị dữ liệu

Chọn mức mô tả đúng nhất doanh nghiệp của bạn.

Quản trị dữ liệu (Data Governance)
Có quy trình để dữ liệu đáng tin không?
Kiểm soát công cụ AI (Model Governance)
Trước khi tin một công cụ tự động/AI, có kiểm tra không?
Vai trò quản trị (Governance Roles)
Có ai chịu trách nhiệm về dữ liệu không?
Bảo mật & riêng tư (Security/Privacy)
Dữ liệu được phân quyền & bảo vệ thế nào?

Một vài thông tin bối cảnh

Giúp chúng tôi đưa ra khuyến nghị phù hợp hơn.

Mức độ cấp thiết
Điều gì thúc đẩy anh/chị quan tâm cải thiện hệ thống số liệu lúc này?
Ngân sách dự kiến
Anh/chị hình dung mức đầu tư cho việc này?
Khung thời gian
Anh/chị dự định bắt đầu khi nào?
Người quyết định
Anh/chị có phải người quyết định khoản đầu tư này?