Blog Coin, Forex, Chứng Khoán – Trade.Edu.Vn

Trong quá trình số hóa doanh nghiệp, có một rào cản rất lớn khiến cho nhiều dự án số hóa Doanh nghiệp có thể bị thất bại đó là thiếu một vai trò làm cầu nối giửa các nhà lảnh đạo doanh nghiệp và đội ngũ chuyên gia về IT. Hai nhóm này thường ít hiểu nhau bởi vì thế mạnh của họ hoàn toàn trái ngược nhau. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp rất am hiểu về ngành kinh doanh và doanh nghiệp của mình hơn bất kỳ ai. Họ là người vạch ra các mô hình kinh doanh, kế hoạch kinh doanh, chiến lược kinh doanh … định hướng cho sự phát triển của doanh nghiệp. Họ là người tìm tòi và áp dụng các kiểu quản lý thích hợp tạo môi trường văn hóa tối ưu cho doanh nghiệp. Họ hiểu về sự cần thiết của việc số hóa doanh nghiệp. Đó là điều sống hay là chết. Tuy nhiên do sự thành công của họ trong quá khứ thường dựa vào trực giác nhạy bén để ra quyết định hơn là dựa vào số liệu và thời đại mới 4.0 như một con dao chọt đúng vào chổ hiểm mà họ yếu nhất đó là sự am hiểu về công nghệ, về những cái gì được gọi là IOT, big data, machine learning…. Và như một tất yếu, họ lãng tránh nó.

Ngược lại, các kỷ sư tin học, các chuyên gia về số liệu, các nhà phân tích… lại là những người tôn sùng việc ra quyết định dựa vào số liệu. Niềm tin của họ không dựa vào trực giác mà chỉ dựa vào số liệu (data). Với họ những con số, hình ảnh… mới là chứng cứ chắc chắn nhất. Hàng ngày họ làm việc với dữ liệu và họ hiểu chúng như những người quen. Nhưng, đối với việc kinh doanh và quản lý của doanh nghiệp thì họ không rỏ lắm, rất mù mờ. Họ không hiểu cách vận động của ngành, sự lắt léo của các chiến thuật, chiến lược trong kinh doanh, trong cạnh tranh với đối thủ trên thương trường. Họ thiếu các kiến thức nền về tài chính, về quản trị và kinh doanh. Đây là điểm yếu của họ và như một cách tự nhiên họ tìm cách lãng tránh các lĩnh vực này.

Chính vì thế, trong quá trình số hóa doanh nghiệp, hai nhóm này nói bằng hai ngôn ngữ khác nhau. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra những mục tiêu chiến lược mà họ muốn các chuyên viên IT thực hiện. Những người này, do không am hiểu về vấn đề đưa ra nên họ không thể tìm ra giải pháp để thực hiên. Và mổi nhóm lại dựa vào thế mạnh của mình để chứng minh vấn đề nhóm kia đưa ra là không hợp lý. Đây là một thực tại của thời đại ngày nay- sự khác biệt giửa các thế hệ. Điều này xảy ra ở mọi nơi, từ những quốc gia tiên tiến như Mỹ, Nhật,… cho đến những nước đang phát triển.

Nhưng, nơi đâu có vấn đề, nơi đó có giải pháp. Từ thực trạng này đã nảy sinh ra một nghề mới với tên gọi “Business translator”- Tạm dịch là người diển dịch việc kinh doanh. Đây là những người làm cầu nối giửa hai nhóm trên. Hãng tư vấn nổi tiếng của Mỹ, Mc Kinsey dự báo cho biết đến năm 2026, nhu cầu này ở Mỹ có thể lên đến 4 triệu việc làm với mức lương khá hậu hỉnh.
Vậy Business translator anh là ai? Anh làm nhiệm vụ gì và anh cần có những kiến thức chuyên môn và kỷ năng gì?

Business translator (BT), như đã đề cập ở trên là cầu nối giửa phe lảnh đạo và phe IT để làm công việc diển dịch. Họ phải biết cả hai ngôn ngữ. Ngôn ngữ thường nói trong phòng họp của CEO và ngôn ngữ giới IT thường dùng. Khi nhà lãnh đạo đưa ra các vấn đề rất cụ thể về kinh doanh cần giải quyết. Thí dụ làm sao để tăng doanh số. Thì người BT phải biết diễn dịch các vấn đề này thành các thách thức về công nghệ, về mô hình cho nhóm IT thực hiện. Muốn như vậy, BT phải am hiểu về ngành, có kiến thức nền về quản trị và kinh doanh, đồng thời cũng phải biết và sử dụng được ít nhất ở mức độ cơ bản về các công cụ và ngôn ngữ về IT như Power BI, Azure, tableau, Hadoop, python, cloudera… Họ phải hiểu và phân biệt được sự khác nhau giửa Data Analysis, Data Mining & Data Modeling. Họ phải biết về phân tích mô tả, phân tích dự báo và phân tích đề nghị. Họ hiểu được những cạm bẩy (pitfall) mà các chuyên viên IT thường mắc phải. Nói một cách đơn giản họ là người đa hệ, không cần hiểu biết sâu như một chuyên gia, nhưng cần rộng để có thể diển dịch. Thay vì dùng ngôn ngữ mang hình thái ra lệnh của các nhà lảnh đạo họ chuyển thành các câu hỏi cho các chuyên viên IT. Thay vì đưa ra các mục tiêu phải thực hiện cho các chuyên viên IT, như làm thế nào để gia tăng doanh số theo ý của các nhà lãnh đạo, thì BT sẻ chuyển thành những câu hỏi thách thức cho chuyên viên IT. Lấy thí dụ về Target- một Tập đoàn bán lẻ lớn của Mỹ. Mục tiêu của các nhà lãnh đạo là tập trung vào các khách hàng mang thai để gia tăng doanh số. Nếu đơn thuần chuyển mục tiêu chiến lược này đến các chuyên viên IT thì họ sẽ nói tôi không biết. Dĩ nhiên, nếu biết thì có khi họ đã startup chư không đi làm thuê. Vì thế người BT, sẽ chuyển mục tiêu này thành một thách thức bằng câu hỏi:” chúng ta có thể làm sao để nhận diện ra được khách hàng của chúng ta, ai là người đang mang thai trong vòng 3 tháng đầu tiên không? Đây chỉ là việc tạo ra mô hình phân loại (classification) khách hàng dựa vào các dử liệu có được. Với thách thức này các chuyên viên IT có thể thực hiện rát dể dàng với các mô hình machine learning. Kết quả là Target thắng lớn. Bởi vì các nhà lãnh đạo họ biết rằng một khi khách hàng đã chọn thương hiệu nào để mua các vật dụng trong vòng 3 tháng đầu khi mang thai thì họ sẻ mua cho đến khi đưa trẻ lớn.
Tôi dự định sẽ mở lớp đào tạo về nghề này trong thời gian tới ở Viẹt Nam dành cho những ai yêu thích.

(Fb Lai Ho)