Dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu (Big data and analytics-BDA) là một nguồn tài nguyên quan trọng cho các doanh nghiệp nhà nước và tư nhân hiện nay, cũng như cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe trong cuộc chiến chống lại đại dịch COVID-19. Phần lớn nhờ vào sự phát triển của phần mềm cloud, giờ đây các tổ chức có thể theo dõi và phân tích khối lượng dữ liệu kinh doanh theo thời gian thực và thực hiện các điều chỉnh cần thiết cho quy trình kinh doanh của họ cho phù hợp. Khi ngành công nghiệp tiến sâu hơn vào thời đại của AI, các doanh nghiệp nên cảnh giác với xu hướng dữ liệu lớn nào nhất?
Các chuyên gia chỉ ra rằng thị trường BDA sẽ trở thành một lĩnh vực sinh lợi hơn trong những năm tiếp theo, điều này có ý nghĩa gì đối với cách bạn nên tiến hành kinh doanh trong tương lai? Bạn có nên xem xét khai thác phân tích dữ liệu để đưa doanh nghiệp của mình phát triển không? Dưới đây là mười một xu hướng dữ liệu lớn tác động đến bối cảnh hiện tại để giúp bạn nhìn thấy bức tranh toàn cảnh hơn.
Đã có những doanh nghiệp thành công từ việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh của mình. Một ví dụ tiêu biểu là Netflix, công ty tiết kiệm được 1 tỷ đô la mỗi năm (TechJury, 2021) để giữ chân khách hàng bằng cách khai thác dữ liệu khách hàng khổng lồ của mình. Hơn nữa, nhiều doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được 1,2 nghìn tỷ đô la thông qua IoT. Các doanh nghiệp có quy trình siêu phức tạp, nhiều chi nhánh, phòng ban và hàng nghìn nhóm sẽ được hưởng lợi nhiều nhất khi các cấu trúc, máy móc và tiện ích thông minh tự thực hiện hầu hết các điều chỉnh cần thiết.
Những thống kê tiếp sau đây sẽ cho thấy vai trò quan trọng của dữ liệu. Ví dụ, chỉ riêng chất lượng dữ liệu kém sẽ khiến nền kinh tế Mỹ thiệt hại 3,1 nghìn tỷ USD mỗi năm (IBM). Con số này đã nhiều hơn GDP của nhiều quốc gia, nhưng nó còn gây bối rối hơn nữa bởi 91% công ty cảm thấy họ đang liên tục lãng phí doanh thu vì dữ liệu kém (Chicago Analytics Group, 2017).
Nền kinh tế toàn cầu hiện tại không còn chỉ vận hành đơn giản như những gì mà chúng ta đang nghĩ. Thương mại điện tử và giỏ hàng trực tuyến đã xóa sổ hàng nghìn, nếu không muốn nói là hàng triệu doanh nghiệp lớn và nhỏ trên toàn thế giới. Hãy coi chừng bao nhiêu doanh nghiệp trong số đó sẽ tiếp tục bị loại bỏ(Forbes, 2018) vì hiểu biết kém về tất cả dữ liệu họ có.
Mục lục
1. Đón đầu làn sóng chuyển đổi số
Chuyển đổi kỹ thuật số đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy công nghệ trên toàn thế giới. Hiện nay, với sự phát triển của công nghệ, dữ liệu được sinh ra ngày càng nhiều với khối lượng gần như chưa từng có trong lịch sử loài người.
Nó sẽ tiếp tục phát triển khi các nhà cung cấp IaaS tìm cách phủ sóng và xây dựng các trung tâm dữ liệu. Chuyển đổi kỹ thuật số đi đôi với Internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), học máy và dữ liệu lớn. Với các thiết bị được kết nối IoT dự kiến sẽ đạt con số đáng kinh ngạc là 25,44 tỷ thiết bị vào năm 2030 từ 10,07 tỷ vào năm 2021 (Statista, 2021). Các công cụ máy học và trí tuệ nhân tạo sẽ cố gắng hạn chế lượng dữ liệu lớn đó phát ra từ các trung tâm dữ liệu khổng lồ từ việc vận hành hệ thống, hiểu các mối quan hệ ẩn giấu, đồng thời lưu trữ và đưa ra những hiểu biết sâu sắc trong giới hạn hiểu biết của con người.
Tuy nhiên, các tập đoàn còn nhiều việc phải làm để tối ưu hóa việc sử dụng tất cả dữ liệu đó trên máy chủ dữ liệu của họ. Ví dụ, chỉ riêng trong nền kinh tế Hoa Kỳ, họ đang mất tới 3,1 nghìn tỷ đô la mỗi năm (IBM) do chi phí cho chất lượng dữ liệu kém. Vẫn còn phải xem các doanh nghiệp này sẽ giải quyết vấn đề đó như thế nào.
2. Dữ liệu lớn giúp nghiên cứu biến đổi khí hậu
Ủng hộ quan điểm và dự đoán của các tổ chức biến đổi khí hậu (IPCC, 2018), Ủy ban Liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC) ứng dụng dữ liệu vào nghiên cứu để chấm dứt cuộc tranh luận gay gắt về biến đổi khí hậu. Sau đó, các quốc gia sẽ làm việc cùng nhau để thực hiện các hành động cần thiết để cứu hành tinh.
Tức là dữ liệu cũng có thể cho thấy những insight thú vị về những gì đang thực sự xảy ra với khí hậu của hành tinh. Con người muốn biết liệu lượng khí thải carbon dioxide có phải là tất cả những gì cần biết về biến đổi khí hậu hay không. Ai biết được liệu việc quan sát các thiên hà ở xa có thể tiết lộ một số mô hình về đường đi của hệ mặt trời cùng với chuyển động quay thiên thể thông thường của Dải Ngân hà hay không?
Chúng tôi muốn biết và điều đó đòi hỏi đầu vào dữ liệu không thể tưởng tượng được từ tất cả các đài quan sát khoa học khổng lồ đóng trên trái đất.
Không chỉ vậy: chúng ta cũng sẽ phải kết hợp các dữ liệu đầu vào khổng lồ không thể tưởng tượng được từ nghiên cứu đại dương, khoa học trái đất, trung tâm nghiên cứu khí tượng và thậm chí có thể từ các cơ sở nghiên cứu hạt nhân khó hiểu khi chúng ước tính các sự kiện từ Vụ nổ lớn đến thời đại hiện tại của vũ trụ .
Tại sao các doanh nghiệp nên lo lắng về biến đổi khí hậu?
Đầu tiên, sản xuất nông nghiệp sẽ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi nhiệt độ địa phương giảm xuống. Thứ hai, biến đổi khí hậu nghiêm trọng sẽ tác động mạnh mẽ đến sức khỏe của người dân trên toàn thế giới.
Tài nguyên cạn kiệt? Di chuyển dân số ồ ạt? Những vùng đất rộng lớn chìm trong đại dương? Các chính phủ không thể thích nghi với những thay đổi tàn khốc đối với đất đai và dân số của họ? Trước tất cả những điều đó, doanh nghiệp sẽ đi về đâu?
Bất kể bạn đứng về phía nào trong cuộc tranh luận về biến đổi khí hậu, sau đây là một vài lưu ý nổi bật:
- Dữ liệu lớn rất quan trọng trong các cuộc tranh luận về biến đổi khí hậu
- Dữ liệu lớn để nghiên cứu về biến đổi khí hậu sẽ đến từ các trung tâm nghiên cứu khác nhau trên toàn thế giới, từ khoa học trái đất, trung tâm nghiên cứu vật lý hạt đến bộ dữ liệu nghiên cứu đại dương;
- Có nhiều rủi ro cho các doanh nghiệp trong cuộc tranh luận về biến đổi khí hậu.
3. Phân tích thời gian thực thu hút được nhiều sự chú ý hơn
– Trong lĩnh vực thể thao:
Khi xem trận chung kết Wimbledon 2019 giữa Djokovich – Federer, người xem không những bị hấp dẫn bởi kỹ thuật của vận động viên mà còn bị thu hút bởi tỷ số được cập nhật liên tục, góp phần làm tăng tính kịch tính của trận đấu.
Phân tích thời gian thực trở nên thú vị và ứng dụng hơn bởi nhiều lý do:
Hiện tại, hầu hết các sự kiện thể thao đã bị hủy bỏ do đại dịch. Nhưng một khi các hạn chế được dỡ bỏ và mọi người có thể xem lại các môn thể thao trực tiếp, các sân vận động sẽ sử dụng công nghệ dữ liệu lớn có thể giúp kiểm soát đám đông và thực thi giãn cách xã hội. Ví dụ: camera giám sát thông minh có thể đếm số lượng người ra vào sân vận động và thông báo cho nhân viên địa điểm khi đạt đến sức chứa tối đa. Những camera này cũng có thể được đặt tại các điểm thu hút đông người của sân vận động như ki-ốt, quầy bán vé, quầy bán đồ ăn và thức uống, điều này sẽ giúp ích cho việc giãn cách xã hội (Tạp chí An ninh, 2020).
– Trong lĩnh vực tài chính:
Ngoài thể thao, hãy nghĩ xem thế giới tài chính có thể làm gì với sức mạnh to lớn như vậy – để lướt qua hàng petabyte dữ liệu trực tiếp chảy qua các kết nối mạng phức tạp và cuối cùng đến các máy chủ hoạt động với vô số thiết bị khác để tạo ra các báo cáo số hấp dẫn. Xem một gian lận tài chính đang diễn ra khi chúng được thực hiện trong buổi hòa nhạc bởi những tên tội phạm có liên kết trên toàn thế giới?
Làm thế nào để dự đoán và phòng chống được thiên tai? Dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và học máy đang phối hợp với nhau để giải quyết câu đố về thế giới tự nhiên này (Datanami, 2019).
Trong khi đó, các tổ chức như Oracle đang tận dụng quá trình tự động hóa bằng rô-bốt (RPA), học máy và phân tích dữ liệu lớn trực quan để ngăn chặn các hoạt động tội phạm ngày càng tinh vi (Help Net Security, 2019) trong lĩnh vực tài chính.
– Trong lĩnh vực môi trường:
Xử lý hiện tượng El Nino
El Niño và các hiện tượng thời tiết to lớn khác tiếp theo sẽ được xử lý bằng AI và dữ liệu lớn. Sự phát triển mới nhất trong lĩnh vực này đang thu hút sự chú ý, với khả năng dự đoán trước 18 tháng (Hiệp hội vì sự tiến bộ của khoa học Hoa Kỳ, 2019).
- Dữ liệu lớn đã đóng vai trò quan trọng trong việc trình bày các phân tích dữ liệu phát trực tuyến về cho khán giả trong lĩnh vực thể thao.
- Các tổ chức giám sát nghiên cứu quan trọng về động đất, El Niño và các hiện tượng tự nhiên khác sẽ ngày càng dựa vào dữ liệu lớn với sự trợ giúp của AI, RPA và máy học để đưa ra những dự đoán cực kỳ hữu ích.
- Ngành tài chính là một trong những ngành được hưởng lợi ngay lập tức từ xu hướng dữ liệu lớn này.
Các phần mềm phân tích dữ liệu hàng đầu:
Looker. Một ứng dụng khám phá dữ liệu được trang bị các công cụ cộng tác và khám phá dữ liệu theo thời gian thực, IDE hiện đại và các tùy chọn báo cáo tùy chỉnh. Xem bộ tính năng hoàn chỉnh của nó trong bài đánh giá Looker này.
Periscope Data. Một nền tảng phân tích của Sisense cung cấp các công cụ tiên tiến để khai thác, chuẩn bị, kết nối và trực quan hóa dữ liệu. Để biết thêm thông tin về sản phẩm này, hãy xem bài đánh giá chuyên sâu về Dữ liệu kính tiềm vọng của chúng tôi.
MATLAB. Một nền tảng lập trình, lập mô hình và mô phỏng cung cấp cho người dùng các giải pháp học sâu cũng như các tùy chọn quản lý rủi ro. Kiểm tra những gì khác mà nó cung cấp trong bài đánh giá MATLAB của chúng tôi.
Stata. Một công cụ thống kê và phân tích dữ liệu trực quan với các tùy chọn nhật ký tệp, phương tiện quản lý dữ liệu và hệ thống tài liệu. Tìm hiểu thêm về những gì sản phẩm này có thể làm trong bài đánh giá Stata của chúng tôi.
IBM Waston. Một nền tảng AI dành cho doanh nghiệp với các công cụ để tăng tốc khám phá dữ liệu, giảm thiểu rủi ro, quản lý kiến thức, dự đoán sự gián đoạn và nhiều nền tảng khác. Đọc bài đánh giá IBM Watson của chúng tôi để biết thêm chi tiết.
4. Dữ liệu lớn phát triển với tốc độ chóng mặt
Dữ liệu dưới dạng dịch vụ đang trở nên gần như phổ biến như các cửa hàng nhỏ và lẻ nổi tiếng từng bao phủ toàn bộ Hoa Kỳ. Trong khu vực, 90% doanh nghiệp đang bắt tay vào hoạt động và tạo ra doanh thu từ đó.
Dữ liệu dưới dạng dịch vụ (DaaS) thực sự không có gì mới hoặc mang tính cách mạng. Trên thực tế, nó đã được dự đoán sẽ tăng doanh thu lên 10,7 tỷ đô la vào năm 2023. Ngoài ra, bạn có thể đã gặp nó dưới dạng các tệp nhạc, video hoặc hình ảnh được mua từ nhiều nguồn trực tuyến. Tuy nhiên, mặc dù nó không phải là mới, nhưng nó mang lại sự gia nhập của rất nhiều người chơi mới từ các nhà cung cấp dữ liệu bản đồ đến các nhà cung cấp danh mục sản phẩm làm thay đổi hoàn toàn khái niệm này.
Nó không nhất thiết chỉ là các giải pháp phần mềm SaaS chuyên dụng cũng bắt đầu hành động: nếu bạn có một công ty mà dữ liệu của họ có thể có ý nghĩa gì đó đối với những người khác – được thôi, xin chào Cambridge Analytica – hoặc gặp khó khăn trong việc duy trì nó, cách tốt nhất của bạn là bán hàng nó trên mỗi megabyte, trên mỗi định dạng tệp cụ thể hoặc theo dấu ngoặc kép.
Key takeaways:
- Truy cập dễ dàng – khách hàng có thể truy cập dữ liệu bằng mọi thiết bị và từ mọi nơi trên thế giới
- Hiệu quả về chi phí – Bạn có thể chỉ cần thuê các công ty khác để xử lý dữ liệu cho mình, những công ty đó sẽ xây dựng các báo cáo, trình bày với chi phí tối thiểu.
- Cập nhật dễ dàng – Bằng cách giữ dữ liệu ở cùng một nơi, được bảo mật tạo điều kiện dễ dàng để cập nhật dữ liệu một cách nhanh chóng và thuận tiện.
5. Tiếm kiềm các lĩnh vực tăng trưởng mới cho Doanh nghiệp
Hiện tại, phân tích dưới dạng giải pháp kinh doanh thông minh đã giúp ích cho rất nhiều doanh nghiệp, các công ty áp dụng nó cho các hoạt động hàng ngày. Mặc dù những con số thống kê đã rất ấn tượng cho đến nay, nhưng sự cải tiến mới của phần mềm này sẽ cho phép khách hàng cũ và mới mở rộng quy mô lên tầm cao mới.
Xu hướng mới trong việc tích hợp mọi khía cạnh quan trọng của hoạt động kinh doanh từ quảng cáo, quản lý chuỗi cung ứng, hỗ trợ và quản lý phương tiện truyền thông xã hội cùng các khía cạnh khác.
Lượng dữ liệu khổng lồ liên quan có thể là từ các giao dịch của khách hàng, nguồn gốc địa lý, nguồn cấp dữ liệu video từ nhiều chi nhánh cửa hàng, kết quả khảo sát khách hàng, v.v. Các công cụ phân tích mới sẽ khai thác chúng ngay trong thời gian thực và tìm ra được những insight sâu sắc mà nhiều khi hiện tại chúng ta chưa biết cách khai thác.
Trong khi Netflix đã vô cùng thành công trong việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn thì trong tương lai sẽ có nhiều hơn nữa công ty thành công nhờ việc áp dụng các giải pháp phân tích dữ liệu, từ đó đưa việc áp dụng phân tích dữ liệu vào kinh doanh trở thành cuộc đua hấp dẫn hơn bao giờ hết.
Các nhà bán lẻ đã nhận ra tỷ suất lợi nhuận tăng lên tới 60% khi áp dụng các phương pháp phân tích hiện tại (Kambatla et al, 2014). Việc bổ sung các phương pháp đã nói ở trên sẽ khiến doanh số tăng vọt hơn nữa.
Key takeaways:
- Các công cụ phân tích mới sẽ giúp doanh nghiệp tăng doanh thu;
- Các công cụ phân tích kinh doanh mới sẽ có thể ứng dụng với tất cả các quy trình kinh doanh;
- Các công cụ location-aware sẽ dẫn đầu sự phát triển phân tích mới này.
6. Ứng dụng dữ liệu lớn trong tìm kiếm các phương pháp chữa bệnh mới
Các doanh nghiệp quan tâm nhiều đến việc đầu tư vào phúc lợi của con người. Dân số khỏe mạnh cho phép họ thuê những người lao động khỏe mạnh và giảm bớt gánh nặng về sự thiếu hụt nhân lực do vấn đề sức khỏe.
Một dữ liệu đáng báo động là chỉ riêng ở Hoa Kỳ, chi phí chăm sóc sức khỏe hiện chiếm 17,7% GDP (CMS, 2019). Do đó, một trong những ứng dụng đang phổ biến của dữ liệu lớn là trong lĩnh vực y học.
Hiện đã có những nghiên cứu đầy triển vọng về chữa bệnh ung thư và lão hóa, được gọi với cái tên khác nhau là dự án trường sinh hay nghiên cứu trường thọ, một lượng lớn tiền bạc và tài năng trí tuệ đang được ném vào để biến tầm nhìn này thành hiện thực trong cuộc đời của họ.
Các thư viện khổng lồ về hồ sơ DNA, hồ sơ bệnh nhân, nghiên cứu và các lĩnh vực liên quan khác được truy cập để AI tạo kết nối và có thể tạo ra các loại thuốc mới hoàn toàn.
Thêm vào đó: Dữ liệu lớn đang thúc đẩy nghiên cứu về cải thiện nhân sự của các cơ sở y tế, lưu trữ và tự động xử lý quyền truy cập vào hàng núi hồ sơ sức khỏe điện tử và cho phép cảnh báo theo thời gian thực về tình trạng bệnh nhân.
Đối với bản thân bệnh ung thư, dữ liệu lớn đã tạo ra một phát hiện bất ngờ, chẳng hạn như phát hiện ra rằng thuốc chống trầm cảm Desipramine có khả năng chữa lành một số loại ung thư phổi (Forbes, 2016).
Các ứng dụng khác nhau của dữ liệu lớn cũng đang tỏ ra hữu ích trong việc quản lý đại dịch COVID-19. Thứ nhất, nó có thể được sử dụng để theo dõi tác động của đại dịch ở các khu vực khác nhau, chẳng hạn như công cụ theo dõi COVID-19 do Mayo Clinic phát triển với dữ liệu cho hơn 50 tiểu bang ở Hoa Kỳ. Thứ hai, máy học có thể đưa ra các mô hình dự đoán cho bệnh nhân. kết quả bằng cách sử dụng dữ liệu về tình trạng sức khỏe của họ. Ví dụ: nó có thể dự đoán tình trạng của bệnh nhân khi họ mắc bệnh tùy thuộc vào tình trạng phổi và thói quen hút thuốc của họ (Health IT Analytics, 2020). Cuối cùng, các thuật toán máy học có thể được sử dụng để sàng lọc các kháng thể trị liệu có thể được sử dụng cho các phương pháp điều trị COVID-19, giúp giảm thời gian xử lý từ nhiều năm xuống chỉ còn vài tuần (Health IT Analytics, 2020).
Key takeaways:
- Dữ liệu lớn được coi là chìa khóa để mở ra các phương pháp chữa trị bệnh tật mà con người tìm kiếm từ lâu, trong đó có ung thư.
- Những tên tuổi lớn tại Thung lũng Silicon đang đóng góp tích cực cho nghiên cứu mạnh mẽ, đặc biệt là nghiên cứu về tuổi thọ của con người.
- Thăm dò dữ liệu lớn y tế đã tạo ra kết quả tích cực bất ngờ.
7. Công nghệ không người lái và dữ liệu lớn
Mặc dù việc lái xe hoàn toàn tự động vẫn còn lâu mới thực sự thành hiện thực, nhưng đã có những bước phát triển quan trọng và đáng chú ý trong lĩnh vực này. Chẳng hạn, Apple đã tiến hành nhiều thử nghiệm hơn trên ô tô tự lái của họ và nhận thấy tỷ lệ không tương tác đã được cải thiện, từ 8,35 lần ngắt quãng trên 1.000 dặm vào năm 2019 còn 6,91 lần ngắt quãng trên 1.000 dặm vào năm 2020 (9to5Mac, 2021). Vào tháng 10 năm 2020, Waymo đã giới thiệu các phương tiện lái tự động toàn cấp mà khách hàng có thể sử dụng để gọi xe (Unite.ai, 2020). Vào đầu năm 2021, Walmart đã mở rộng việc sử dụng xe tải không người lái để vận chuyển các mặt hàng từ Siêu thị Walmart đến điểm nhận hàng của Walmart (Walmart, 2020).
Với các công cụ phân tích phù hợp, dữ liệu lớn có thể làm sáng tỏ việc tạo chuyến đi và quản lý giao thông đi lại. Việc theo dõi các vị trí và kết hợp điểm đến mục tiêu sẽ mang đến cho khách du lịch cơ hội tính toán thời gian đi lại của họ tốt hơn.
Các thuật toán mạnh mẽ sẽ không gặp khó khăn gì khi xử lý các con số. Điều này có thể là giám sát giao thông thành phố trong thời gian thực và xác định các tuyến đường tắc nghẽn và đề xuất các con đường thay thế.
Chi phí của việc tắc nghẽn là kinh khủng. Riêng năm 2017, Mỹ, Anh và Đức thiệt hại 461 tỷ USD do giao thông. Con số đó tương đương với 975 USD/người (The Economist, 2018).
Nhưng với việc các chính phủ áp đặt lệnh phong tỏa và lệnh ở nhà do đại dịch, giao thông đường bộ đã bị đình trệ. Ví dụ, ở Mỹ, số dặm mà người Mỹ lái xe đã giảm 40% vào tháng 4 năm 2020 (LexisNexis, 2020). Nhưng thật thú vị, tỷ lệ tử vong do xe cơ giới đã tăng 20% ở Hoa Kỳ trong sáu tháng đầu năm 2020. Đây là mức tăng cao nhất về tỷ lệ tử vong trong khoảng thời gian sáu tháng kể từ năm 1999 (Hội đồng An toàn Quốc gia, 2020).
Mặc dù ban đầu, mọi người cảm thấy không chắc chắn về sự an toàn của xe tự lái, nhưng có vẻ như nhận thức của công chúng về những công nghệ này đã thay đổi sau đại dịch. Trong một cuộc khảo sát, 26% người tiêu dùng ở Hoa Kỳ đánh giá cao phương tiện tự lái và các công nghệ giao hàng tự lái khác hơn so với trước đại dịch. Những người tiêu dùng có quan điểm tích cực về công nghệ giao hàng tự động này là những người trẻ tuổi từ 18 đến 34 và thuộc hộ gia đình có trẻ em (Hiệp hội Công nghệ Người tiêu dùng, 2020).
8. Mô phỏng mỏ dầu hoặc cõi lượng tử
Một trong những người hưởng lợi lớn nhất từ việc phân tích dữ liệu lớn là ngành dầu khí. Với khả năng tính toán exascale hiện nằm trong tầm tay của các công ty dầu mỏ, họ có một công cụ tốt hơn để thăm dò lượng dữ liệu khổng lồ do các cảm biến địa chấn tạo ra.
Trong khi đó, các công nghệ hình ảnh có độ trung thực cao và các thuật toán mới để mô phỏng các mô hình mang lại cho họ mức độ rõ ràng chưa từng có về tiềm năng của các hồ chứa dầu đang được thăm dò. Với thông tin rõ ràng hơn trong tay, họ giảm thiểu rủi ro trong việc xác định và lập bản đồ các hồ chứa dầu, đồng thời tối ưu hóa chi phí quản lý và vận hành.
Trong một trường hợp như vậy, một công ty dầu khí lớn đã giảm 37% chi phí hoạt động (Business Wire, 2019) sau khi giới thiệu phân tích dữ liệu lớn.
Những tiến bộ tương tự trong quá trình xử lý, giải pháp I/O và kết nối mạng cho phép chúng tôi lập mô hình quy mô không gian từ lĩnh vực hạ nguyên tử đến các cụm siêu thiên hà. Xét về khoảng thời gian, sự kết hợp giữa dữ liệu lớn, máy học và trí tuệ nhân tạo đang mở ra các cổng có quy mô từ femto giây đến eons. Mặc dù nghiên cứu sâu về các lĩnh vực lượng tử này không mang lại cho doanh nghiệp những vận may ngay lập tức, nhưng rất có thể chúng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong tương lai.
Key takeaways:
- Các ngành công nghiệp dầu khí đang tự cứu mình khỏi rủi ro và chi phí vận hành cao thông qua phân tích dữ liệu lớn;
- Việc sử dụng mô phỏng sẽ tác động đến các doanh nghiệp khác với sự xuất hiện của các công nghệ tiên tiến. Chúng bao gồm các thuật toán nâng cao, kết nối mạng nhanh hơn, giải pháp I/O mới trong số những giải pháp khác.
- Tiềm năng của khai thác không gian đang thúc đẩy các quốc gia và doanh nghiệp trở thành những người đầu tiên thiết lập các khoản đầu tư khai thác không gian chưa từng có.
9. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hơn
Dữ liệu lớn, AI, IoT, học máy đang đẩy ranh giới của sự tương tác giữa con người và công nghệ. Nó cung cấp cho các công nghệ này một khuôn mặt con người thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Mặc dù người dân đã trở nên say mê với công nghệ nói chung, nhưng có một cảm giác lan tỏa về một ranh giới rõ ràng được vạch ra giữa các tiện ích và con người. Và ở trạng thái hiện tại, quá trình xử lý tự nhiên sẽ không sớm xuất hiện trên Android hoặc cyborg. Thay vào đó, chúng sẽ giúp mọi người tham gia và tương tác với các hệ thống thông minh khác nhau mà không cần gì khác ngoài ngôn ngữ của con người. Những người cao cấp hơn sẽ làm như vậy với mức độ đi kèm với các sắc thái của ngôn ngữ được sử dụng. NLP sẽ cho phép ngay cả những người dùng bình thường nhất tương tác với các hệ thống thông minh mà không cần phải dùng đến các mã kỳ lạ. Không chỉ truy cập vào thông tin chất lượng, họ cũng có thể nhắc hệ thống cung cấp cho họ thông tin chi tiết cần thiết để tiếp tục. Nội dung sẽ được gửi bằng giọng nói của con người nếu họ chọn nó. Họ cũng có thể chọn đọc tóm tắt cho họ nghe ngay cả khi họ đang di chuyển. NLP có thể cung cấp cho doanh nghiệp quyền truy cập vào phân tích trạng thái. Nó sẽ cho phép họ biết khách hàng cảm thấy thế nào về thương hiệu của họ ở mức độ sâu sắc hơn nhiều. Sau đó, có nhiều cách để thông tin có thể được gắn với nhân khẩu học cụ thể, mức thu nhập, nhân khẩu học giáo dục, v.v.
Tương tự như vậy, quản lý dữ liệu tăng cường cũng sẽ chứng kiến tầm quan trọng ngày càng tăng trong các công ty. Điều này sẽ xảy ra khi AI trở nên hiệu quả hơn với các danh mục quản lý thông tin doanh nghiệp. Chúng bao gồm chất lượng dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu và quản lý dữ liệu chính trong số những thứ khác. Điều này có nghĩa là các tác vụ quản lý dữ liệu thủ công sẽ được giảm bớt. Tất cả là nhờ sự phát triển của ML và AI, cho phép các chuyên gia đảm nhận các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.
Điều đó nói rằng, các công ty muốn sử dụng công nghệ tiên tiến này nên xem xét cẩn thận các công cụ phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu gia tăng có sẵn trên thị trường phù hợp nhất với hoạt động kinh doanh của họ. Bằng cách này, họ có thể tích hợp đúng cách các giải pháp đó vào quy trình kinh doanh của mình và khai thác dữ liệu lớn đúng cách.
Key takeaways:
- NLP sẽ cung cấp cho người dùng thông thường quyền truy cập vào thông tin quan trọng mà trước đây họ không thể truy cập được mà không cần học ngôn ngữ máy bí truyền để tương tác với hệ thống máy tính;
- NLP sẽ cho phép doanh nghiệp nghiên cứu trạng thái của khách hàng. Đây là một công cụ rất mạnh để xác định nhu cầu của khách hàng và thiết kế các sản phẩm và dịch vụ xung quanh họ;
- Phân tích tăng cường sẽ cho phép những người ra quyết định tập trung vào các vấn đề kinh doanh thực sự quan trọng.
10. Quản trị dữ liệu tiến lên phía trước
Khi giới thiệu hướng dẫn Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) vào năm ngoái, tất cả các doanh nghiệp ở mọi lĩnh vực phải tuân thủ theo những quy định này. Nếu không, họ phải đối mặt với một khoản tiền phạt đáng kể và các hình phạt khác.
Sự tuân thủ này được đưa ra sau khi các nghiên cứu gần đây vào năm 2018 cho thấy 70% doanh nghiệp được khảo sát trên toàn thế giới đã không giải quyết được yêu cầu của những cá nhân muốn nhận bản sao dữ liệu cá nhân của họ theo yêu cầu của GDPR trong thời hạn một tháng được quy định.
Khi các công ty thẳng thắn hơn trong việc xử lý dữ liệu khách hàng đồng thời hạn chế những gì họ có thể làm với dữ liệu đó, mọi người sẽ được khuyến khích tin tưởng vào các giao dịch thanh toán trực tuyến hơn bao giờ hết.
GDPR đặt quyền lực trở lại trong tay của khách hàng. Điều này được thực hiện bằng cách chỉ định họ là chủ sở hữu công ty của bất kỳ thông tin nào họ tạo ra. Nó trao cho họ quyền lấy đi dữ liệu của họ từ một doanh nghiệp hoạt động sai trái. Sau đó, họ có thể đưa nó cho một người khác đánh giá cao việc kinh doanh trong sạch với họ hơn.
Hơn nữa, các công ty và doanh nghiệp không nên chỉ lo lắng về việc bị phạt nếu không tuân thủ các quy định GDPR.
Tác động của GDPR là một con đường hai chiều. Các công ty tuân thủ sẽ thấy tác động tích cực đến danh tiếng thương hiệu của họ. Các doanh nghiệp đáng tin cậy sẽ tạo ra dữ liệu lớn đáng tin cậy hơn. Điều này đảm bảo rằng bất kỳ phân tích nào được đưa vào tập dữ liệu đều sẽ có cơ sở vững chắc.
Key takeaways:
GDPR trao quyền cho người tiêu dùng đồng thời bảo vệ quyền đối với dữ liệu của chính họ;
Các doanh nghiệp xử lý dữ liệu khách hàng thẳng thắn hơn sẽ nhận được những lợi ích xứng đáng trên thị trường;
GDPR làm cho dữ liệu lớn sạch hơn và có khả năng tạo ra kết quả phân tích đáng tin cậy hơn.
11. An ninh mạng vẫn là một thách thức
Khi bạn kết hợp dữ liệu lớn với bảo mật, bạn rất dễ bị mắc phải những quan điểm sai lệch phổ biến như “Càng lớn, chúng càng khó bị đánh đổ.” Thế còn “Sức mạnh lớn đi kèm trách nhiệm lớn” thì sao?
Các sự kiện tại Yahoo trong đó ba tỷ tài khoản đã bị xâm phạm (Quartz, 2018) và sự thất bại của Facebook và Cambridge Analytica được công bố rộng rãi đã nhắc nhở chúng ta phải lưu tâm khi nói đến dữ liệu cá nhân của chúng ta.
Trong thời đại ngày nay, khi thế giới phải trả giá đắt cho việc không giải quyết đúng cách các lỗ hổng an ninh mạng trị giá 600 tỷ đô la mỗi năm (Mordor Intelligence, 2020), bạn rất dễ trở nên hoang tưởng về việc gửi mã tài chính qua cấu trúc thượng tầng internet. Ngày nay, tổng chi phí trung bình của một vi phạm dữ liệu là 3,86 triệu USD. Chi phí vi phạm dữ liệu đắt nhất ở Hoa Kỳ có thể lên tới 8,64 triệu USD (IBM).
Các doanh nghiệp và tổ chức đang phải đối mặt với nhiều thách thức về an ninh mạng. Với việc dữ liệu lớn ngày càng trở thành một nguồn tài nguyên sinh lợi, điều quan trọng là các công ty thuộc mọi quy mô nên xem xét và đầu tư vào các nhà cung cấp phần mềm an ninh mạng đáng tin cậy để bảo vệ thông tin kinh doanh có giá trị đó khỏi các cuộc tấn công mạng.
Key takeaways:
- Thách thức an ninh mạng sẽ tăng về số lượng và độ phức tạp theo khối lượng dữ liệu;
- Tội phạm mạng có một số tùy chọn để tấn công dữ liệu lớn từ nhiều quy trình và điểm thuận lợi.
- An ninh mạng và tội phạm mạng đang chơi trò mèo vờn chuột không hồi kết.
Nguồn: Internet
Bài viết liên quan:
LÀM THẾ NÀO ĐỂ CHUYỂN QUA DATA ANALYST TRONG 6 THÁNG?
Phân tích dữ liệu kinh doanh và tương lai của ngành trong kỷ nguyên số
Điểm Khác Nhau Giữa Data Analyst Và Business Analyst
So sánh Business Analyst và Data Analyst
Ngành Công nghệ thông tin là gì? Xu hướng CNTT năm 2023
ETL là gì? Các công cụ ETL trong Data Warehouse