Tương lai là 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.”