09 Jun, 2021
Tương lai là trong Big Data
Với việc dùng ào ạt công nghệ thông tin như máy tính bảng, điện thoại thông minh, kinh doanh trực tuyến, và luồng video v.v toàn thế giới bây giờ được biến đổi bởi dữ liệu, cả có cấu trúc và phi cấu trúc, hay trong thuật ngữ đơn giản: “Big data.” Thu thập, khai phá, phân tích và dùng những dữ liệu như vậy có ưu thế khổng lồ cho các doanh nghiệp để có cái nhìn sâu vào hành vi khách hàng và xu hướng thị trường. Biết cách dùng nó, big data có thể giúp các doanh nghiệp có được những phân tích chính xác về xu hướng thị trường cũng như thông tin có giá trị cho việc làm quyết định tốt hơn. Hiểu công ti vận hành tốt thế nào bằng việc dùng big data có thể dẫn tới hiệu quả nhiều hơn, giảm chi phí, ít rủi ro, chuyển giao nhanh hơn và lợi nhuận cao hơn.
Tuy nhiên theo một nghiên cứu mới, nhiều công ti coi Big data như một dự án công nghệ cho nên họ uỷ quyền điều đó cho người công nghệ thông tin (CNTT). Đó là sai lầm lớn bởi vì big data KHÔNG nên được coi như dự án CNTT. Big data nên được coi như cách thu thập, phân tích và dùng dữ liệu để xác định thông tin có giá trị để làm quyết định hay để lập kế hoạch chiến lược doanh nghiệp. Người chủ và những người điều hành công ti phải coi big data như cái gì đó họ tuỳ thuộc vào để quản lí công ti. Việc của nhóm công nghệ thông tin là kiếm thông tin cho họ nhanh chóng hơn, tốt hơn và chính xác hơn. Không hiểu quan niệm này, nhiều công ti sẽ phí tiền vào cái gì đó mà họ thậm chí không hiểu và có thể làm mất cơ hội kinh doanh tốt.
Ngày nay phần lớn việc dùng big data là trong khu vực tiếp thị để xác định hành vi khách hàng khi họ bước vào trong cửa hàng hay khi khách hàng truy nhập vào website của công ti. Nhưng Big data có thể được dùng nhiều hơn chỉ là tiếp thị. Big data có thể được dùng để cải tiến vận hành của công ti và làm tăng năng suất của công nhân. Chẳng hạn, phần mềm phân tích big data có thể phân tích công việc được công nhân thực hiện trên tuyến lắp ráp như phải mất bao lâu để một công nhân hoàn thành một việc làm. Phân tích Big data có thể phân tích thời gian hoàn thành của mọi công nhân, tính toán trung bình, và gợi ý cải tiến. Tất nhiên điều này không thể được dùng cho công nhân tri thức vì công việc của họ không dễ đo, một số việc cần thời gian để nghĩ hay thảo luận với khách hàng hay thành viên tổ trước khi họ có thể làm việc trên máy tính của họ.
Big data cũng có thể được dùng để làm quyết định nào đó tốt hơn con người vì nó không có “thiên kiến con người.” Ngày nay phần mềm phân tích big data phân tích khối lượng đông đảo dữ liệu để gợi ý cho những quyết định kinh doanh nào đó và nó đã làm thay đổi thế giới kinh doanh. Phần mềm phức tạp này có thể kiểm điểm hàng tỉ dữ liệu, phân tích chúng, và tổ chức ra thông tin có giá trị rồi gợi ý các quyết định mà không có con người can thiệp. Chẳng hạn, các công ti vận tải đang dùng các hệ thống big data thu thập hàng triệu dữ liệu từ các luồng lưu thông hàng ngày và gợi ý các lái xe tải lái qua những đường nào đó mà có ít giao thông để chuyển giao mọi thứ đúng thời gian.
Ngày nay, nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò lãnh đạo trong điều cần làm ở nhiều công ti lớn vì người chủ công ti cần ai đó giúp cho họ hiểu xu hướng thị trường và dự báo tương lai. Một người chủ công ti lớn nói: “Ngày nay dữ liệu, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là công cụ mấu chốt cho mọi thứ, từ việc hiểu khách hàng cho tới tối ưu dây chuyền cung cấp. Mọi công ti toàn cầu đang đầu tư vào big data để thu được lợi thế và hội tụ này đã dịch chuyển từ thu thập dữ liệu, cơ sở dữ liệu sang dùng dữ liệu và phân tích dữ liệu. Hai mươi năm trước đã có vài hệ thống thu thập dữ liệu và trích rút ra thông tin có giá trị nhưng không có hệ thống và không có chiến lược dùng dữ liệu. Ngày nay, hàng trăm công ti đã biến đổi ngành công nghiệp của họ bằng khoa học big data. Có nhiều công cụ hơn đã được phát triển để xử lí dữ liệu và thu lấy cái nhìn sâu từ nó để nắm bắt lấy thị trường. Bạn có thể xử lí số lượng khổng lồ dữ liệu bằng việc dùng MapReduce để chia các nhiệm vụ thành các cấu phần nhỏ hơn để cho chạy trong nhiều máy để thu được thông tin có giá trị nhanh chóng. Về căn bản, nếu bạn không dùng big data, bạn không thể sống còn trong thị trường cạnh tranh cao này.”
—English version—
The future is in Big Data
With the massive use of information technology such as tablets, smartphones, online business, and video streaming etc. the whole world is now being transformed by data, both structured and unstructured, or in simple term: “Big data.” The collection, mining, analyzing, and using of such data has enormous advantages for businesses to get insights into customers’ behavior and market trends. Knowing how to use it, big data can help businesses to get accurate analyses of market trends as well as valuable information for better decision making. Understand how well company operates using big data can lead to more efficiencies, cost reductions, less risk, faster deliveries and higher profits.
However according to a new study, many companies considered Big data as a technology project so they delegated that to information technology (IT) people. That is a big mistake because big data should NOT be considered an IT project. Big data should be considered as a way to collect, analyze, and using data to determine valuable information to make decision or to plan business strategy. Company owners and executives must consider big data as something that they depend on to manage their company. The job of information technology group is to get information to them faster, better and more accurate. Without understand this concept, many companies will waste money on something that they do not even understand and may lose a good business opportunity.
Today most usage of big data is in the area of marketing to determine customers’ behavior when they walk into the store or when customers access the company website. But Big data can be used much more than just marketing. Big data can be used to improve company’s operations and increase workers’ productivity. For example, big data analytics software can analyze works done by workers on the assembly lines such as how long will it take for a worker to complete a job. Big data analytics can analyze all workers completion time, calculate the average, and suggest improvement. Of course this cannot be used to knowledge workers as their works are not easy to measure, some need time to think or discuss with customers or team members before they can work on their computer.
Big data can also be used to make some decisions better than people as it does not have the “human biases.” Today big data analytic software analyze massive amount of data to suggest some business decisions and it already changes the business world. This complex software can reviews billions of data, analyze them, and organize the valuable information then suggest decisions without people interfere. For example, trucking companies are using big data systems that collect millions of data from daily traffic flows and suggest truck drivers to drive through certain roads that have less traffic to deliver things on time.
Today, data scientists play a leading role in what to do at many large companies as company owners need someone who can help them to understand market trends and predict the future. A large company owner said: “Today data, data science and data analytics are all crucial tools for everything, from understanding customers to optimizing supply chains. All global companies are investing in big data to gain advantages and the focus has shifted from data collection, database to data use and data analytics. Twenty years ago there were few systems to collect data and extract valuable information as well as there were no systems and no strategy for use of data. Today, hundreds of companies have transformed their industries with big data science. There are more tools developed to process the data and gain insight from it to capture the market. You can process huge numbers of data using MapReduce to break tasks into smaller components to run among multiple machines to get valuable information quickly. Basically, if you do not use big data, you cannot survive in this highly competitive market.”