Blog

Tác giả: Kenneth Kitahata, Giám đốc Dữ liệu & Phân tích

Pacific Community Ventures (PCV) là một tổ chức đầu tư tác động phi lợi nhuận 501(c)(3) và là một tổ chức tài chính phát triển cộng đồng (CDFI). Năm 2022, mô hình “cho vay + tư vấn” tích hợp của chúng tôi đã giải ngân $9M tiền vay và giúp hơn 2000 chủ doanh nghiệp nhỏ thuộc nhóm người da màu, phụ nữ và những người bị đánh giá thấp khác tạo ra những công việc tốt với phẩm giá, giải quyết khoảng cách giàu nghèo về chủng tộc và giới tính, và xây dựng sự thịnh vượng cho cộng đồng. Năm nay, PCV rất vui mừng ra mắt… Phòng thí nghiệm đổi mới việc làm tốt, Một bộ phận nghiên cứu và hoạch định chính sách nội bộ mới nhằm mục đích thiết kế và thử nghiệm các sản phẩm và dịch vụ mới nhằm cải thiện chất lượng công việc tại các doanh nghiệp nhỏ của chúng ta.

Tại cơ sở mới của PCV Phòng thí nghiệm đổi mới việc làm tốt, Chúng tôi hiểu tầm quan trọng của việc các tổ chức hướng tới tác động xã hội tích cực cần nắm được hiệu quả nỗ lực của mình. Đó là lý do tại sao chúng tôi rất hào hứng bắt đầu năm mới với một công cụ kỹ thuật mới giúp chúng tôi đạt được sứ mệnh: triển khai vốn phục hồi cho các doanh nhân da màu, tạo ra “việc làm tốt” cho các doanh nhân và nhân viên của họ, và phá vỡ các rào cản hệ thống duy trì khoảng cách giàu nghèo về chủng tộc và giới tính. Kho dữ liệu và công cụ ETL hiện đại, dựa trên điện toán đám mây của chúng tôi cho phép chúng tôi chuẩn hóa dữ liệu giữa các nhóm và lưu trữ tất cả thông tin khách hàng ở một nơi. Hành trình chuyển đổi số là một hành trình học hỏi đối với PCV, và chúng tôi rất mong muốn chia sẻ ba bài học kinh nghiệm từ việc sử dụng phân tích dữ liệu để thu hẹp khoảng cách giàu nghèo về chủng tộc:

1. Quá trình chuyển đổi số thành công đặt sứ mệnh và con người lên trên công nghệ.

Việc triển khai Snowflake và Matillion để tự động hóa việc lưu trữ và mô hình hóa dữ liệu cho phép chúng tôi so sánh khách hàng giữa các chương trình – không chỉ trong từng chương trình riêng lẻ – và hiểu rõ hơn toàn bộ hành trình của khách hàng khi được PCV phục vụ. Những nỗ lực trước đây nhằm chuẩn hóa dữ liệu trong Salesforce đã thất bại vì ít nhân viên sử dụng công cụ này. Thay vào đó, chúng tôi bắt đầu quá trình cải tổ này bằng việc lắng nghe sâu sắc và nghiên cứu người dùng để hiểu các ứng dụng hiện có mà nhóm sử dụng, chẳng hạn như phần mềm quản lý khoản vay và nền tảng hỗ trợ kỹ thuật của chúng tôi. Rõ ràng, phương pháp “cho vay + tư vấn” để phục vụ khách hàng là cốt lõi trong sứ mệnh của PCV, vì vậy chúng tôi bắt đầu tập trung vào cách kết hợp tất cả dữ liệu khách hàng vào một nguồn thông tin duy nhất. Thay vì để một hệ thống công nghệ buộc chúng tôi phải thay đổi cách làm việc, chúng tôi đã để sứ mệnh và quy trình hiện có định hướng việc lựa chọn công cụ và nhà cung cấp. Một văn hóa dựa trên dữ liệu hiệu quả cao ưu tiên sự phù hợp của quy trình kinh doanh, cải thiện khả năng ra quyết định và đảm bảo chiến lược quản lý thay đổi mạnh mẽ được thực hiện.

2. Nhóm công tác cải tiến dữ liệu nội bộ của PCV đã tạo tiền đề cho sự thành công của chúng tôi.

Trước khi bắt đầu quá trình cải tiến dữ liệu, chúng tôi biết rủi ro chính là việc người dùng chấp nhận giải pháp, vì vậy chúng tôi đã thành lập một Nhóm Công tác Cải tiến Dữ liệu nội bộ gồm 10 thành viên để đảm bảo giải pháp cuối cùng đáp ứng nhu cầu của từng nhóm. Chúng tôi đã xác định các câu chuyện người dùng cho các bên liên quan trong toàn bộ PCV, từ Chuyên viên Phân tích Tín dụng thẩm định khoản vay đến Giám đốc Marketing theo dõi nguồn giới thiệu. Công việc chuẩn bị này đã tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong quá trình tìm hiểu bằng cách lập bản đồ các hệ thống nội bộ của PCV. Mặc dù nhiều chuyên gia tư vấn dữ liệu sẽ thực hiện việc kiểm kê này, nhưng việc PCV tự thực hiện lại rất hữu ích để phát hiện ra các hệ thống dư thừa hoặc chồng chéo quá nhiều. Thêm vào đó, việc hiểu rõ hơn các quy trình nội bộ khi bạn hình dung toàn bộ bản đồ trong một chế độ xem duy nhất cũng mang lại lợi ích – các điểm nghẽn dữ liệu trở nên rõ ràng hơn, và các khu vực mà dữ liệu không liên kết với nhau (nhưng nên liên kết) cũng trở nên rõ ràng. Nhóm Công tác của chúng tôi đã tạo tiền đề cho sự thành công với những người dùng nội bộ bằng cách giải quyết yếu tố con người trong chuyển đổi số, đưa các bên liên quan tham gia vào từng bước của quá trình và kết hợp phản hồi của họ. Nhóm các nhà lãnh đạo này sẽ tiếp tục là diễn đàn quan trọng cho bước tiếp theo của chúng tôi trong việc xây dựng năng lực sử dụng Tableau để thúc đẩy văn hóa dữ liệu tự phục vụ. 

3. Cách kể chuyện tốt hơn về tác động của công lý chủng tộc. 

Việc triển khai Tableau Dashboards đã cho phép PCV kể chuyện bằng dữ liệu mạnh mẽ về các kết quả bình đẳng chủng tộc và thúc đẩy việc làm tốt. Để hỗ trợ Báo cáo Tác động Xã hội năm 2021 của PCV, Chúng tôi đã sử dụng tính năng Storyboard trong Tableau để trực quan hóa tác động của mình cho các nhà tài trợ, đối tác và nhân viên. Ví dụ, một biểu đồ cho thấy các khách hàng doanh nghiệp nhỏ do người da màu lãnh đạo phần lớn đã vượt mục tiêu doanh thu của họ trong năm. Phân tích theo ngành, chúng tôi có thể thấy ngành lớn nhất của mình là Dịch vụ Lưu trú và Ăn uống đã đạt doanh thu trung bình $720.000, vượt qua mức doanh thu trung bình mong muốn là $700.000. Là một thước đo về khoảng cách giàu nghèo giữa các chủng tộc, điều này chứng minh khả năng của PCV trong việc phân tích dữ liệu theo chủng tộc và đi sâu hơn vào các kết quả cụ thể như "ba phần tư số doanh nhân cho biết sự hỗ trợ của PCV đã đóng góp hữu hình vào thành công của họ". Ngoài ra, Tableau đã giúp đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu kinh doanh cho các nhóm chương trình của chúng tôi. Việc kết nối dữ liệu trực tiếp, dữ liệu được làm sạch tự động từ Snowflake với Tableau đã mang đến cho nhân viên một cái nhìn mới về quản lý quỹ, theo dõi các lượt giới thiệu và đo lường mức độ ảnh hưởng của mô hình tích hợp của chúng tôi đến kết quả kinh doanh.

Chúng tôi nhận thấy rằng chúng tôi không phải là tổ chức duy nhất đang trải qua quá trình chuyển đổi dữ liệu với tư cách là một CDFI. Vì vậy, chúng tôi đang đánh giá tiềm năng tạo ra một cộng đồng học tập để hỗ trợ những người khác trong quá trình này. Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về quản trị dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu để tạo ra tác động, vui lòng liên hệ với Kenneth Kitahata theo địa chỉ kkitahata@pcvmail.org.