Buzz
Làm thế nào để kiểm soát dữ liệu khổng lồ “Big Data”?
Dữ liệu lớn, như cái tên gọi của nó, là thuật ngữ chỉ một tập hợp dữ liệu vô cùng lớn và phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý được. Ý tưởng cơ bản sau cụm từ “Dữ liệu lớn” là mọi thứ chúng ta làm trong cuộc sống đều để lại, hoặc sẽ sớm để lại một dấu vết kỹ thuật số (hoặc dữ liệu) có thể được sử dụng hoặc phân tích.
Là một trong những trụ cột của Cuộc cách mạng 4.0, Dữ liệu Lớn, mỗi giây, tạo ra một lượng lớn và đa dạng dữ liệu, từ dữ liệu tài chính đến tin tức truyền thông xã hội, từ ảnh chụp đến dữ liệu cảm biến, từ video đến băng ghi âm giọng nói. Dữ liệu Lớn đã làm thay đổi cách thức hoạt động của nhiều ngành công nghiệp và nâng cao khả năng thành công của nhiều người nhưng cũng đã tạo ra nỗi sợ hãi cho những người đang đối mặt với biển dữ liệu lớn ấy.
Nỗi sợ đó đã được Bernard Marr – một chuyên gia về Dữ Liệu Lớn giải thích: Chúng ta chỉ sợ điều gì mà chúng ta chưa hiểu. Trong cuốn sách của mình, ông khẳng định rằng các cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp, dù có quy mô và nguồn lực như thế nào, đều có thể kiểm soát, tận dụng sức mạnh của Dữ Liệu Lớn để ra quyết định đúng đắn và cải thiện hiệu suất nếu tuân thủ theo phương châm S-M-A-R-T.
Thành công đến từ việc thông minh trong việc xử lý thông tin
Nói một cách đơn giản, giá trị không đến từ Dữ Liệu chính nó mà đến từ cách chúng ta khai thác nó.Trong lĩnh vực kinh doanh, các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu để quyết định sản phẩm nên trưng bày ở đâu, cửa hàng nào bán tốt nhất một loại sản phẩm cụ thể và theo dõi lộ trình di chuyển của khách hàng trong cửa hàng. Thẻ khách hàng thân thiết không còn là điều mới mẻ nhưng việc phân tích chi tiết hơn về sở thích của khách hàng sẽ giúp các nhà bán lẻ có thể dự đoán tốt hơn những gì bạn sẽ mua. Thậm chí, điều này đã phát triển đến mức Amazon tin rằng họ sẽ sớm có thể dự đoán chính xác bạn sẽ mua một sản phẩm gì, đủ để gửi đến cho bạn trước cả khi bạn đặt hàng!
Cần lưu ý rằng, trong việc giải mã Dữ Liệu Lớn, tác giả luôn cố gắng mô tả một cách khách quan nhất về giải pháp này. Ông thẳng thắn chỉ ra mối nguy hiểm của nó đối với quyền riêng tư của mỗi người và đặt ra câu hỏi về đạo đức trong việc kiểm soát thông tin không minh bạch của các doanh nghiệp và chính phủ. Tuy nhiên, ông cũng quay lại vấn đề rằng nếu sự giám sát này giúp phát hiện kịp thời các nguy cơ khủng bố và tội phạm thì giá trị của Dữ Liệu Lớn và các phương pháp phân tích sẽ lan rộng đến tất cả các lĩnh vực của xã hội.
Ngoài ra, việc doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để tinh chỉnh cách tiếp cận bán hàng riêng biệt cho từng khách hàng cũng mang trong mình nguy cơ bất công. Trong lý thuyết, một số người có thể bị tính phí bảo hiểm cao hơn hoặc từ chối vay chỉ vì họ thuộc vào một nhóm cụ thể mặc dù những hành động dựa trên dữ liệu chỉ là một phần nhỏ của hình ảnh và danh tính của mỗi cá nhân.
Nói chung, bức tranh về Dữ Liệu Lớn vẫn còn những góc tối, những nỗi lo sợ và mơ hồ nhưng, như thông điệp cuối cùng mà tác giả chọn để kết thúc cuốn sách, “Cách tốt nhất để dự đoán tương lai là tạo ra nó.” Quan trọng hơn, tác giả hy vọng tương lai đó sẽ là một môi trường thân thiện và tích cực cho tất cả mọi người chứ không chỉ là trận đấu giữa các công ty lớn.
