Kinh tế dữ liệu – động lực của tương lai

Trong thế kỉ 20, dầu mỏ đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong đời sống kinh tế, chính trị của nhân loại. Nó mở ra những ngành công nghiệp mới, thúc đẩy sản xuất và cả là quyền lực cho những ai nắm được trữ lượng lớn. Bước sang thế kỉ 21, một loại tài nguyên mới – với tầm quan trọng và vai trò đạt đến những gì dầu mỏ từng có trước đây – đã xuất hiện, đó chính là dữ liệu.

Hãy nhìn lại cuộc sống công nghệ quanh bạn, để thấy được rằng hiện nay chúng ta đang đứng giữa những dòng chảy dữ liệu khổng lồ: từ chiếc điện thoại bạn dùng để nhắn tin mỗi ngày, chiếc đồng hồ thông minh theo dõi sức khỏe đeo trên tay, những mạng xã hội như Facebook, Instagram không dưới một lần bạn truy cập hàng ngày…Mọi thứ đều thu nhận dữ liệu từ bạn, và dữ liệu đó không còn chỉ đơn thuần là thông tin cá nhân cơ bản như tên, tuổi, địa chỉ, sở thích chung, mà các thiết bị giờ đây còn tạo ra dữ liệu thứ cấp, được nội suy từ những dữ liệu thô thu thập từ bạn, từ đó gợi ý lại cho chính bạn về nhu cầu mua sắm hay địa điểm cần tìm. Ở một quy mô rộng hơn, dữ liệu còn được tạo ra từ những phương tiện giao thông trên thế giới, từ những chiếc xe tự lái, hay cả những cảm biến đặt trong thiết bị máy móc…

Hàng triệu con người cùng hàng tỷ thiết bị đang cùng sản sinh ra lượng dữ liệu khổng lồ. Dòng chảy đó lớn dần lên từng giây trong bối cảnh thế giới đã đặt một chân vào cuộc cách mạng công nghệ 4.0, và Internet of Things (IoT) đang là xu hướng dẫn đầu mọi xu hướng.

Về cơ bản, các luồng dữ liệu đã không có sự thống nhất, nên tìm ra được những chuẩn mực để định giá không hề đơn giản. Các phương pháp định giá dữ liệu cũng chỉ mới được phát triển. Một ví dụ về vấn đề này là tập đoàn chuyên về cờ bạc Caesars Entertainment (tuyên bố phá sản năm 2014) nắm trong tay dữ liệu 45 triệu khách hàng trung thành trong suốt 17 năm, và số dữ liệu này được định giá lên tới 1 tỷ đô la Mỹ.

Xung quanh dữ liệu cũng nảy sinh nhiều vấn đề hóc búa. Như việc nó có thể bị sao chép và có thể được sử dụng cho những mục đích không tốt. Đôi khi việc ai là người sở hữu dữ liệu cũng là câu hỏi gây đau đầu. Như trường hợp của ô tô tự lái, chủ sở hữu dữ liệu sẽ là ai? Có phải là nhà chế tạo xe? Hay là đơn vị đã sản xuất cảm biến tạo ra dữ liệu? Hay nó phải nằm trong tay của chủ sở hữu xe?

Và nếu như dữ liệu liên quan đến thông tin cá nhân, mọi thứ còn phức tạp hơn. Ai sẽ là người có quyền bán hay quyền mua những thông tin đó? Thông tin cá nhân thu thập được bị tiết lộ đến đâu là quá giới hạn?

Hiện nay, có khoảng 11 tỷ thiết bị đang được kết nối tới Internet. Theo hãng nghiên cứu thị trường IDC, vào năm 2025, con số này sẽ là 80 tỷ. Chính phát triển chóng mặt này của IoT (Internet of Things) sẽ biến dòng chảy của dữ liệu “phình” lên đáng kể. IDC dự đoán rằng tổng lượng dữ liệu số được tạo ra trên toàn cầu đến năm 2025 sẽ là 180 zettabyte.

Đứng trước xu hướng này, các tập đoàn công nghệ lớn rõ ràng đều cần phải có những sự chuẩn bị. Trong năm 2016, Microsoft, Amazon và Alphabet (công ty mẹ của Google) đã chi ra gần 32 tỷ đô la Mỹ để đầu tư cho các trung tâm xử lý dữ liệu, tăng 22% so với năm 2015.

Đối với các công ty nhỏ, nếu muốn thu thập và xử lý dữ liệu, để đạt được hiệu ứng mạng lưới dữ liệu (data-network effect) thì sao? Trước hết cần hiểu rằng hiệu ứng này không tự nhiên mà có. Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống cơ sở hạ tầng cho dữ liệu (sử dụng nền tảng Big Data và các công cụ) và đội ngũ chuyên về dữ liệu (kĩ sư công nghệ, chuyên gia phân tích dữ liệu...).

Ngay từ ban đầu, công ty cần định hình được những mục tiêu cho việc thu thập và khai thác dữ liệu; xác định xem việc thu thập dữ liệu sẽ tiến hành qua các kênh nào, và sẽ tiến hành ra sao (thủ công hay tự động), dữ liệu thu về sẽ được xử lý như nào, và sử dụng ra sao?

Khi đã có được dữ liệu trong tay, cần phân tích nguồn dữ liệu, và độ tin cậy của chúng. Nếu như không qua màng lọc đánh giá này, mà sử dụng “dữ liệu rác” thì các kết quả dự báo sẽ không chính xác.

Màng lọc này là để chọn ra những dữ liệu có thông tin phù hợp với mục tiêu đặt ra ban đầu, và bỏ qua những dữ liệu chứa thông tin không cần thiết. Điều này sẽ giúp giảm tải cho việc phân tích dữ liệu.

Phân tích ý nghĩa của dữ liệu là bước đánh giá xem dữ liệu nói lên điều gì về chất lượng của sản phẩm, về phản ứng của khách hàng, hay là cả về khách hàng. Từ những đánh giá được rút ra, công ty sẽ đưa ra thay đổi cho sản phẩm để tối ưu/phù hợp với khách hàng, cùng với đó là các dự báo phục vụ cho chiến lược trong tương lai.

Dữ liệu là loại tài nguyên giá trị trong thời đại công nghệ hiện nay. Mỗi doanh nghiệp, dù quy mô nhỏ hay lớn, nếu biết cách thì đều có thể khai thác được loại tài nguyên này. Như các dự báo của IDC, dòng chảy của dữ liệu sẽ còn “ào ạt” hơn trong tương lai gần. Nếu không muốn đứng ngoài xu thế này, lãnh đạo doanh nghiệp hãy sẵn sàng tìm hiểu về ứng dụng từ dữ liệu, và lập ra một nhóm xây dựng chiến lược cùng giải pháp khai thác dữ liệu phục vụ mục tiêu phát triển của công ty ngay từ hôm nay.

Cuộn Xuống

Cuộn Lên