Chuyển đổi số đã trở thành mục tiêu gần như mặc định trong chiến lược phát triển của nhiều doanh nghiệp. Hệ thống được số hóa, quy trình được tự động hóa, dữ liệu được tạo ra ngày một nhiều hơn. Thế nhưng, không ít tổ chức sau quá trình này vẫn gặp khó khăn trong việc đưa ra các quyết định nhanh, chính xác và nhất quán trước những biến động của thị trường. Công nghệ đã thay đổi, song cách doanh nghiệp hiểu, quản trị và khai thác dữ liệu thì chưa theo kịp.

Khoảng cách đó phản ánh một thực tế quan trọng: chuyển đổi số không đồng nghĩa với chuyển đổi dữ liệu. Khi dữ liệu chưa được quản trị, tích hợp và khai thác như một tài sản chiến lược, các khoản đầu tư công nghệ khó có thể tạo ra giá trị bền vững. Bài viết này phân tích sự khác biệt giữa chuyển đổi số và chuyển đổi dữ liệu, đồng thời chỉ ra những cơ hội mà doanh nghiệp đang bỏ lỡ khi chưa thực sự vận hành theo hướng data-driven.

Chuyển đổi số: Thực trạng triển khai và bài toán hiệu quả

Trong hơn một thập kỷ qua, chuyển đổi số đã vươn lên trở thành một trong những ưu tiên chiến lược hàng đầu của doanh nghiệp trên toàn cầu. Dưới sức ép cạnh tranh ngày càng gay gắt, sự thay đổi nhanh chóng trong hành vi khách hàng và tiến bộ công nghệ liên tục, các tổ chức buộc phải số hóa quy trình, triển khai nền tảng công nghệ mới và tự động hóa vận hành nhằm duy trì hiệu quả và khả năng phản ứng với thị trường. ERP, CRM, điện toán đám mây, thương mại điện tử hay các nền tảng số khác đã trở thành những mảnh ghép quen thuộc trong bức tranh quản trị hiện đại.

Tuy nhiên, thực tiễn triển khai lại bộc lộ một nghịch lý đáng chú ý. Dù đầu tư đáng kể cho công nghệ, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc nâng cao chất lượng ra quyết định, dự báo thị trường hay khai thác dữ liệu để hình thành lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Theo McKinsey & Company, khoảng 70% các chương trình chuyển đổi không đạt được mục tiêu kỳ vọng. Đáng lưu ý, nguyên nhân chủ yếu không đến từ việc lựa chọn sai công nghệ, mà nằm ở chỗ tổ chức chưa thay đổi (hoặc thay đổi chưa đủ) cách ra quyết định và vận hành dựa trên dữ liệu.

Tại nhiều doanh nghiệp, chuyển đổi số vẫn được tiếp cận như một dự án công nghệ: triển khai hệ thống mới, đào tạo người dùng, đưa vào vận hành và đo lường hiệu quả thông qua các chỉ số kỹ thuật. Khi hệ thống hoạt động ổn định, chuyển đổi số được xem như đã “hoàn tất”. Trong cách tiếp cận này, dữ liệu thường chỉ được coi là sản phẩm phụ của hệ thống, thay vì một tài sản chiến lược cần được quản trị và khai thác có chủ đích.

Chính tại đây, một khoảng trống chiến lược dần lộ diện: chuyển đổi số tạo ra dữ liệu, nhưng không tự động biến dữ liệu thành giá trị. Cũng vì thế, ngày càng nhiều tổ chức không còn đặt câu hỏi “làm thế nào để số hóa thêm”, mà chuyển sang câu hỏi cốt lõi hơn: “làm thế nào để thực sự trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu”.

Digital transformation và Data transformation: Sự nhầm lẫn mang tính hệ thống

Trong không ít tổ chức, chuyển đổi số thường được hiểu và triển khai chủ yếu như một bài toán công nghệ. Doanh nghiệp đầu tư ERP để tích hợp quy trình, CRM để quản lý khách hàng, cloud để mở rộng hạ tầng, cùng các nền tảng số nhằm tự động hóa vận hành. Ở bề nổi, những nỗ lực này tạo cảm giác doanh nghiệp đang hiện đại hóa nhanh chóng. Tuy nhiên, khi đi sâu vào cách các quyết định chiến lược và vận hành được đưa ra, nhiều tổ chức nhận ra rằng dữ liệu dù được tạo ra với khối lượng lớn vẫn chưa thực sự đóng vai trò trung tâm.

Sự nhầm lẫn phổ biến nằm ở việc đánh đồng chuyển đổi số với chuyển đổi dữ liệu. Chuyển đổi số tập trung vào việc số hóa cách doanh nghiệp vận hành: quy trình nhanh hơn, ít thủ công hơn, trải nghiệm khách hàng liền mạch hơn. Ngược lại, chuyển đổi dữ liệu hướng tới thay đổi cách doanh nghiệp ra quyết định: từ dựa vào trực giác và kinh nghiệm cá nhân sang dựa trên bằng chứng dữ liệu có hệ thống. Đây không chỉ là khác biệt về công cụ, mà là khác biệt căn bản về tư duy quản trị.

Doanh nghiệp đang bỏ lỡ điều gì khi chưa chuyển đổi dữ liệu?

Khi chưa thực sự chuyển đổi dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ bỏ lỡ một cải tiến kỹ thuật, mà đánh mất nhiều cơ hội chiến lược mang tính dài hạn.

Trước hết là khả năng ra quyết định dựa trên bằng chứng đáng tin cậy. Ở nhiều tổ chức, dữ liệu nằm rải rác trong các hệ thống khác nhau và được tổng hợp thủ công thành các báo cáo định kỳ. Những báo cáo này thường phản ánh quá khứ nhiều hơn là hỗ trợ dự báo hay gợi ý hành động, buộc lãnh đạo phải dựa vào kinh nghiệm cá nhân hoặc trực giác, đặc biệt trong bối cảnh thị trường biến động nhanh.

Thứ hai, doanh nghiệp bỏ lỡ năng lực dự báo và chủ động. Ở cấp độ chiến lược, đổi mới dựa trên dữ liệu không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là khả năng tạo ra sản phẩm, quy trình và mô hình giá trị mới thông qua việc khai thác dữ liệu. OECD nhấn mạnh rằng việc tạo lập và sử dụng khối lượng dữ liệu lớn đang tái định nghĩa năng lực “thông minh” của nền kinh tế – xã hội, thúc đẩy sự ra đời của các ngành, quy trình và sản phẩm mới, đồng thời mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể.

Tuy nhiên, OECD cũng lưu ý rằng mở rộng khả năng truy cập và sử dụng dữ liệu phải song hành với các yêu cầu về quyền riêng tư, bảo vệ người tiêu dùng, cơ chế truy cập và đo lường. Điều này đồng nghĩa, để dữ liệu thực sự trở thành tài sản chiến lược, doanh nghiệp cần đồng thời khai thác giá trị và quản trị rủi ro.

Thứ ba, doanh nghiệp chưa khai thác được tiềm năng thực sự của phân tích nâng cao và AI. Nhiều tổ chức kỳ vọng AI sẽ tạo ra bước nhảy vọt về hiệu suất và chất lượng quyết định, nhưng trên thực tế thường vấp phải “nút thắt dữ liệu” – từ chất lượng, tính sẵn sàng cho đến khả năng tích hợp.

Vì sao dữ liệu trở thành điểm nghẽn chiến lược trong nhiều tổ chức?

Nguyên nhân cốt lõi khiến chuyển đổi dữ liệu gặp khó khăn thường mang tính hệ thống, chứ không chỉ nằm ở công nghệ đơn lẻ.

Tại nhiều doanh nghiệp, dữ liệu bị phân mảnh theo phòng ban và hệ thống. Mỗi bộ phận có cách định nghĩa, thu thập và sử dụng dữ liệu riêng, dẫn đến thiếu nhất quán và khó tích hợp. Hệ quả không chỉ là chất lượng dữ liệu suy giảm, mà còn là sự xói mòn niềm tin của người dùng. Khi dữ liệu không đáng tin cậy, nó nhanh chóng bị loại khỏi quá trình ra quyết định.

Bên cạnh đó, việc thiếu quản trị dữ liệu (data governance) khiến dữ liệu không có “chủ sở hữu” rõ ràng. Harvard Business Review cho rằng, khi không xác định cụ thể ai chịu trách nhiệm về chất lượng và ý nghĩa của dữ liệu, tổ chức rất khó sử dụng dữ liệu một cách nhất quán. Data governance vì thế không chỉ là vấn đề tuân thủ hay bảo mật, mà là nền tảng để dữ liệu có thể được chia sẻ và khai thác hiệu quả.

Chuỗi vấn đề này thường diễn ra theo một logic quen thuộc:

Dữ liệu phân mảnh → Chất lượng dữ liệu thấp → Mất niềm tin vào dữ liệu → Dữ liệu không được sử dụng trong quyết định → Chuyển đổi dữ liệu thất bại.

Chuyển đổi dữ liệu cần được nhìn nhận như thế nào để tạo giá trị dài hạn?

Khác với chuyển đổi số, chuyển đổi dữ liệu cần bắt đầu từ chiến lược, thay vì công nghệ. Doanh nghiệp cần xác định rõ những quyết định trọng yếu và dữ liệu cần đóng vai trò gì trong việc hỗ trợ các quyết định đó. Cách tiếp cận này giúp tránh tình trạng đầu tư dàn trải vào công nghệ mà không tạo ra giá trị rõ ràng.

Một trụ cột then chốt của chuyển đổi dữ liệu là quản trị dữ liệu. Data governance cần được thiết kế để đảm bảo dữ liệu có chất lượng, có chuẩn chung và có cơ chế chịu trách nhiệm rõ ràng. Khi nền tảng governance được thiết lập đúng, dữ liệu mới có thể được chia sẻ rộng rãi và sử dụng nhất quán trong toàn tổ chức.

Chuyển đổi số giúp doanh nghiệp vận hành nhanh hơn, nhưng chuyển đổi dữ liệu mới quyết định doanh nghiệp đang đi đúng hướng hay không. Khi dữ liệu chưa được quản trị và khai thác như một tài sản chiến lược, các khoản đầu tư công nghệ khó có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Ngược lại, những doanh nghiệp thực sự chuyển đổi dữ liệu sẽ nâng cao chất lượng ra quyết định, thích ứng nhanh hơn với biến động và khai thác hiệu quả các công nghệ mới như analytics và AI. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng dựa trên dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu không còn là lựa chọn nâng cao, mà đang dần trở thành điều kiện cần cho tăng trưởng dài hạn.

Nguồn tham khảo: McKinsey & Company

Tổng hợp: Nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.

-------

DTSVN là Công ty Chuyển đổi số tiên phong cung cấp giải pháp số hóa mới nhất dành riêng cho các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam; giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số.

Liên hệ ngay để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp tại đây 

Digital transformation has become an almost default objective in the strategies of many enterprises. Systems are being digitized, processes automated, and data generated at an unprecedented scale. Yet, after completing these initiatives, many organizations still struggle to make fast, accurate, and consistent decisions amid increasingly volatile market conditions. Technology has changed, but the way enterprises understand, manage, and transform data has not kept pace.

This gap reveals an important reality: digital transformation does not automatically mean data transformation. When data is not governed, integrated, and exploited as a strategic asset, investments in technology are unlikely to deliver sustainable value. This article examines the fundamental differences between digital transformation and data transformation, and highlights the opportunities businesses are missing by not yet operating in a truly data-driven manner.

Digital Transformation: Implementation Realities and the Effectiveness Challenge

Over the past decade, digital transformation has emerged as one of the top strategic priorities for businesses worldwide. Under mounting competitive pressure, rapidly evolving customer behavior, and continuous technological advances, organizations have been compelled to digitize processes, deploy new technology platforms, and automate operations to maintain efficiency and responsiveness. ERP, CRM, cloud computing, e-commerce, and other digital platforms have become familiar components of modern enterprise management.

However, real-world implementation reveals a striking paradox. Despite substantial investments in technology, many businesses still find it difficult to improve decision quality, enhance market forecasting, or leverage data to build long-term competitive advantages.

According to McKinsey & Company, approximately 70% of transformation programs fail to meet their expected objectives. Notably, the primary reason is not the selection of the wrong technology, but rather the organization’s inability or insufficient effort to change how decisions are made and operations are run based on data.

In many enterprises, digital transformation is approached mainly as a technology project: deploying new systems, training users, putting platforms into operation, and measuring success through implementation metrics. Once systems are stable, digital transformation is considered “complete.” In this approach, data is often treated merely as a by-product of systems, rather than as a strategic asset requiring deliberate governance and exploitation.

It is precisely at this point that a strategic gap emerges: digital transformation generates data, but it does not automatically convert data into value. This explains why an increasing number of organizations are no longer asking how to digitize more, but instead are raising a more fundamental question: how to truly become a data-driven enterprise.

Digital Transformation vs. Data Transformation: A Systemic Misconception

In many organizations, digital transformation is still understood and implemented primarily as a technology challenge. Enterprises invest in ERP to integrate processes, CRM to manage customer relationships, cloud platforms to scale infrastructure, and digital tools to automate operations. On the surface, these efforts create a sense of rapid modernization. Yet, when examining how strategic and operational decisions are actually made, it becomes evident that data despite being generated in massive volumes has not assumed a central role.

The common misconception lies in equating digital transformation with data transformation. Digital transformation focuses on digitizing how a business operates: faster processes, reduced manual work, and more seamless customer experiences. Data transformation, by contrast, focuses on changing how decisions are made from relying on intuition and individual experience to relying on systematic, evidence-based data. This distinction is not merely about tools; it represents a fundamental shift in management mindset.

What Are Businesses Missing Without Data Transformation?

Without genuine data transformation, businesses are not just missing a technical upgrade they are foregoing a range of long-term strategic opportunities.

First, they miss the ability to make decisions based on reliable evidence. In many organizations, data resides across multiple systems and is manually aggregated into periodic reports. These reports tend to describe the past rather than support forecasting or recommend actions. As a result, leaders are often forced to rely on personal experience or intuition when making critical decisions, especially in fast-changing markets.

Second, businesses lose the ability to anticipate and act proactively. At the strategic level, data-driven innovation is not merely about technology; it is about the capability to create new products, processes, and value models through effective data exploitation. The OECD emphasizes that the creation and use of large volumes of data are redefining the “intelligence” of economies and societies, enabling new industries, processes, and products, and delivering significant competitive advantages.

At the same time, the OECD notes that expanding access to and use of data must be accompanied by strong safeguards for privacy, consumer protection, access mechanisms, and measurement. In other words, for data to truly become a strategic asset, enterprises must balance value creation with risk management.

Third, businesses fail to unlock the full potential of advanced analytics and artificial intelligence. Many organizations expect AI to deliver step-change improvements in efficiency and decision quality, but in practice, these initiatives are often constrained by data bottlenecks ranging from data quality and availability to integration challenges.

Why Data Becomes a Strategic Bottleneck in Most Organizations

The core reasons behind unsuccessful data transformation are typically systemic rather than purely technological.

In many enterprises, data is fragmented across departments and systems. Each function defines, collects, and uses data differently, leading to inconsistencies and integration difficulties. This fragmentation not only degrades data quality but also erodes user trust. When data is perceived as unreliable, it is quickly sidelined in decision-making processes.

Compounding this issue is the lack of data governance, which leaves data without clear ownership. Harvard Business Review points out that when responsibility for data quality and meaning is not clearly assigned, organizations struggle to use data consistently. Data governance, therefore, is not merely about compliance or security; it forms the foundation for scalable, trustworthy data usage across the enterprise.

This chain of issues typically unfolds in a familiar pattern:

Fragmented data → Poor data quality → Loss of trust in data → Data excluded from decision-making → Failed data transformation.

Rethinking Data Transformation for Long-Term Value Creation

Unlike digital transformation, data transformation must begin with strategy rather than technology. Enterprises need to clearly identify which decisions matter most and how data should support those decisions. This approach helps avoid fragmented technology investments that fail to deliver clear business value.

A critical pillar of data transformation is data governance. Effective governance ensures data quality, shared standards, and clear accountability. When governance is properly established, data can be shared more broadly and used more consistently throughout the organization.

Digital transformation enables organizations to operate faster, but data transformation determines whether they are moving in the right direction. Without treating data as a strategic asset, technology investments are unlikely to generate sustainable competitive advantage.

Conversely, enterprises that truly achieve data transformation gain superior decision-making capabilities, adapt more quickly to change, and unlock the full potential of technologies such as advanced analytics and AI. In an environment where competition is increasingly data-driven, data transformation is no longer an optional enhancement it is becoming a prerequisite for long-term growth.

Reference: McKinsey & Company

Compiled by: DTSVN Editorial Team – Digital Transformation Solutions for the Financial and Banking Sector.

About DTSVN
DTSVN is a pioneering digital transformation company providing advanced digital solutions tailored for enterprises in Vietnam’s financial and banking sector, helping banks and financial institutions rapidly modernize their technology platforms to support digital transformation strategies.

Contact DTSVN for consultation and solution experience.