EnglishSự xuất hiện ngày càng nhiều các sản phẩm công nghệ, kỹ thuật số thông minh tiên tiến gia tăng tối đa trải nghiệm khách hàng cho thấy mức độ phổ biến và ứng dụng rộng rãi của Machine Learning để phát triển các sản phẩm AI (Artificial Intelligence – trí tuệ nhân tạo). Cũng chính các thay đổi cực kỳ lớn và thịnh hành của môi trường công nghệ đã tạo cơ hội, mở ra cánh cửa để Big Data thúc đẩy kinh tế, hỗ trợ các công ty cải thiện hiệu quả kinh doanh của mình thông qua khai thác giá trị tiềm ẩn, thông tin hữu ích từ dữ liệu . Nhờ Big Data mà giờ đây dữ liệu được xem là nguồn lực vô giá trị khác (ngoài nhân lực và tài chính) và quá trình thu thập, phân tích dữ liệu trở thành các dự án, các hoạt động chủ chốt không thể thiếu trong mỗi tổ chức.
Trong bài viết hôm nay, BigDataUni xin giới thiệu đến các bạn những xu hướng Big Data sẽ nổi lên trong năm 2019. Mặc dù ra đời từ lâu nhưng dữ liệu Big Data không thực sự “Big” trong thời kỳ đầu và chỉ có những công ty lớn mới có thể khai thác. Nhưng khi các nền tảng, phần mềm, và công cụ hỗ trợ khai phá Big Data ra đời và ngày một tiên tiến kết hợp với hạ tầng Internet phát triển vượt bậc (từ mạng 4G đến 5G) tạo điều kiện cho các công ty quy mô vừa và nhỏ có thể tiếp cận Big Data. Chính vì khả năng tiếp cận Big Data nên nguồn dữ liệu từ đó sẽ lớn hơn, đa dạng hơn và nhu cầu đánh giá độ tin cậy dữ liệu, phân tích dữ liệu để có được giá trị tiềm ẩn (get insights) sẽ cao hơn, cấp bách hơn.
Nhiều công ty cung cấp các giải pháp về phần mềm, công nghệ như SAS, Oracle hay IBM đang đẩy mạnh cung cấp các dịch vụ, giải pháp Big Data, và các sản phẩm ví dụ phần mềm hỗ trợ những thuật toán, mô hình khai phá dữ liệu. Từ những lí do trên mà nhiều chuyên gia khẳng định giá trị thị trường Big Data sẽ tiếp tục tăng trong những năm tới không chỉ riêng 2019.
Dưới đây là các xu hướng Big Data sẽ nổi lên mạnh mẽ trong năm 2019, phần 1 của bài viết giới thiệu tập trung về các xu hướng công nghệ IoT, Machine Learning, AI có thể tác động đến Big Data. (chủ đề bài viết về xu hướng Big Data, chúng tôi sẽ chia làm 2 phần). Ngoài việc nói về các xu hướng Big Data, trong bài viết này, chúng tôi cũng xin đề cập đến một số dự báo về thị trường Big Data.
- Thị trường Big Data Analytics sẽ có giá trị lên đến 40.6 tỷ USD trong năm 2023
Như đã nói ở trên về mức độ phổ biến và nhu cầu tiếp cận Big Data ngày càng nhiều ở hầu hết mọi tổ chức thuộc tất cả các lĩnh vực, đồng thời với việc đẩy mạnh đầu tư để nghiên cứu, phát triển các giải pháp công nghệ, dịch vụ hỗ trợ khai thác Big Data tiên tiến hơn từ các tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới sẽ tăng tiềm năng cho thị trường Big Data, về giá trị và lợi nhuận đem lại. Theo thông tin từ ResearchandMarkets.com, giá trị thị trường Big Data Analytics trên toàn cầu sẽ có giá trị lên đến 40.6 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng với tỷ lệ tăng 29.7 % (tính theo CAGR – Compounded Annual Growth rate) so với năm 2017. Trong khi đó cũng theo Statista.com thì lợi nhuận từ thị trường Big Data (chưa tính Business Analytics) trên toàn cầu dự báo trong năm 2023 sẽ là 77 tỷ USD, tỷ lệ tăng 13.4 % (tính theo CAGR) so với năm 2017.
- Thị trường châu Á-Thái Bình Dương đang thể hiện sự quan tâm đặc biệt đối với Big Data
Sự phát triển của ngành thương mại điện tử (e-commerce) ở một số quốc gia Đông Nam Á như Việt Nam, Thái Lan, Indonesia, Singapore,… cùng sự đi lên của các cường quốc công nghệ như Trung Quốc, Nhật Bản, và Hàn Quốc với sự xuất hiện ngày càng nhiều của Smartphone, kèm theo các phần mềm, ứng dụng thông minh đang thay đổi cách thức tiêu dùng và sinh hoạt của đại đa số người dân khu vực châu Á-Thái Bình Dương. Do đó đối dữ liệu cần phải thu thập từ khách hàng, người tiêu dùng sẽ rất lớn, và cần thiết, vì thế tất cả các công ty đang có xu hướng bắt đầu quan tâm đến Big Data nhiều hơn.
Theo báo cáo của IDC về Big Data Analytics tại thị trường châu Á – Thái Bình Dương cho thấy tiềm năng thực sự của Big Data và chính thị trường này sẽ đánh dấu, đóng vai trò quyết định đến tốc độ tăng trưởng Big Data trên toàn cầu, với lợi nhuận sẽ đạt được dự báo 15.1 tỷ USD vào năm 2022, và các doanh nghiệp lớn sẽ chiếm gần một nữa thị phần trong giai đoạn dự báo. Đứng đầu trong thị trường châu Á – Thái Bình Dương, vẫn sẽ là thị trường Trung Quốc, là “tay chơi số một” trong lĩnh vực Big Data.
- Nhận thức các giá trị của phân tích dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh
Hầu hết các công ty lớn ngày nay đều biết được phân tích dữ liệu góp phần rất lớn trong quá trình ra quyết định, chính vì nhận thức được điều đó mà sự đầu tư vào công nghệ đặc biệt là hệ thống Big Data bao gồm hệ thống các công cụ, phần mềm phân tích.
Theo khảo sát của SAS – công ty đi đầu trong các giải pháp công nghệ, phần mềm kinh doanh – trong năm 2018, cuộc khảo sát chia làm 2 phần, phần 1 phỏng vấn các chuyên gia về IT, dữ liệu,.. hàng đầu đến từ 132 tổ chức kinh doanh và chính phủ với 15 câu hỏi; phần 2 khảo sát 477 người đủ điều kiện, tiêu chí tham gia trả lời 26 câu hỏi. Một trong số các kết quả thu được: 72% cho rằng Data Analytics cung cấp giá trị tiềm ẩn thật sự và 60 % cho rằng Data Analytics giúp các tổ chức đổi mới và phát triển.
- Các nghề, công việc liên quan đến lĩnh vực dữ liệu ngày một hấp dẫn hơn khi nhu cầu nhân lực có chuyên môn đang ngày càng cao
Nếu bạn là sinh viên mới ra trường, hay thậm chí đang còn trong quá trình học đại học, mà không biết đến những công việc, nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu như Data Scientist, Data Analyst, Data Engineering,.. thì bạn đã thực sự “lỗi thời” trong việc tìm hiểu các ngành nghề hiện nay. Một vấn đề đặt ra ở các công ty hiện nay: nhân viên sẽ bắt đầu xử lý dữ liệu trước, sau đó có thể chuyển sang phân tích dữ liệu, đảm nhận vai trò như một Data scientist. Nhưng liệu những nhân viên đã có đủ trình độ, kiến thức chuyên môn, kỹ năng cần thiết hay chưa?
Chính sự phát triển của Big Data và Data Analytics, mà nhiều sinh viên nước ngoài đang theo đuổi học tập và nghiên cứu để tương lai có thể “apply” cho những công việc về xử lý, phân tích dữ liệu. Các công ty cũng nên xây dựng các bộ phận chức năng phù hợp hơn với năng lực của các ứng viên ví dụ một nhân viên có kiến thức chuyên môn về thuật toán, tư duy logic, am hiểu kinh tế xã hội nhưng chỉ có kiến thức cơ bản về lập trình, công nghệ thông tin thì nhiệm vụ nên chỉ phụ trách phân tích dữ liệu, không cần phải bao quát cả việc ví dụ giám sát, bảo trì hệ thống.
Mặc dù vậy, việc thiếu hụt nguồn nhân lực đảm bảo tiêu chuẩn vẫn còn là vấn đề quan trọng. Theo khảo sát của Qubole (công ty hàng đầu về cung cấp giải pháp, nền tảng quản lý dữ liệu hạ tầng đám mây phục vụ phân tích) với hơn 400 chuyên gia, tính đến tháng 6 năm 2018, có 21% các công ty không có kế hoạch phát triển thêm về số nhân viên cho các dự án Big Data, có tới 79% các công ty có kế hoạch phát triển nhân lực cho các dự án Big Data chứng tỏ nhu cầu về nguồn nhân lực có chuyên môn ngày càng cao. Ngoài ra có 17% chuyên gia cho rằng công ty họ dễ dàng kiếm ứng viên đủ chuyên môn, và có đến 83% trong số các chuyên gia cho rằng rất khó cho thấy sự khan hiếm đang thực sự xảy ra.
- Sự phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng của IoT thúc đẩy Data Analytics
IoT là viết tắt của thuật ngữ Internet of Things (IoT) miêu tả sự kết nối giữa tất cả các thiết bị với nhau bằng Internet, cho phép trao đổi, truyền tải dữ liệu. Những tiện ích mà IoT đem lại cho con người trong cuộc sống hàng ngày là rất nhiều. Ví dụ như mô hình nhà thông minh đã xuất hiện ở các quốc gia đi đầu trong công nghệ, bạn chỉ cần thông qua một chiếc smartphone có thể điều khiển các thiết bị gia dụng trong ngôi nhà của mình; Amazon Alexa, Microsoft Cortana hay Google Assistant là những thiết bị, phần mềm thông mình thông qua IoT có thể tự động làm các công việc theo yêu cầu người dùng. IoT hỗ trợ rất nhiều lĩnh vực từ công nghiệp, nông nghiệp, bán lẻ đến y tế, xã hội. Chính sự xuất hiện của IoT đã tạo nên làn sóng, kích thích đầu tư vào công nghệ, kỹ thuật của các công ty và thậm chí tổ chức phi lợi nhuận trên toàn cầu.
Bằng khả năng kết nối tất cả thiết bị, và thu thập, lưu trữ truyền tải dữ liệu mà IoT đang góp phần làm tăng một lượng lớn dữ liệu cần thu thập và phân tích. Sự phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng của IoT trong năm 2019 và những năm tới có thể khiến tổng khối lượng dữ liệu đạt 500 Zettabytes mỗi năm (dự báo đầu tiên vào cuối năm 2019).
Ngày càng có nhiều công ty đầu tư IoT để thu thập dữ liệu bên trong và bên ngoài vì họ cho rằng có thể thấy được những thông tin bổ ích, “học” từ dữ liệu (mà trước giờ họ không tìm được nếu không có IoT) để hỗ trợ phát triển hiệu quả hoạt động và đưa ra các chiến lược gia tăng lợi nhuận. Ví dụ trước giờ các công ty không thể biết được cảm xúc của khách hàng, nhờ có IoT, các công ty đã có thể tìm hiểu cách thức họ bày tỏ cảm nghĩ về sản phẩm, dịch vụ thông qua các trang mạng xã hội.
Sự xuất hiện của IoT, và việc áp dụng IoT trong hoạt động kinh doanh sẽ kéo theo sự cần thiết, quan trọng trong việc nhận thức và triển khai hệ thống thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu để hỗ trợ đưa ra các chiến lược phát triển hợp lý, qua đó mỗi tổ chức mới thực sự gặt hái được giá trị, thông tin hữu ích từ dữ liệu.
Nguồn Freepik
- Ứng dụng Machine Learning kết hợp phân tích dữ liệu trong thời gian thực vào các thiết bị I.o.T
Machine Learning hiểu đơn giản là “học máy”, các máy móc thiết bị có khả năng tự học, tự phân tích, tự hoạt động, làm các nhiệm vụ của con người mà không cần sự tác động của con người. Theo Forbes, trong năm 2019, các tập đoàn công nghệ toàn cầu đang đẩy mạnh nghiên cứu hơn nữa để phát minh ra các thiết bị I.o.T kết hợp Streaming Analytics (phân tích dữ liệu trong thời gian thực ngay khi dữ liệu truyền tải từ các thiết bị, các máy cảm biến, ứng dụng có kết nối Internet…) và Machine Learning. Một hệ thống Machine Learning thông thường phải sử dụng nguồn dữ liệu đã được lưu trữ trước đó, để phân tích và thực hiện các hoạt động “tự học” dưới sự kiểm soát của con người.
Với các mô hình mới, cho phép kết nối trực tiếp các thiết bị IoT với hệ thống Machine Learning, sẽ cung cấp các nguồn dữ liệu, thông tin trong thời gian thực, ít sự kiểm soát hơn để đưa ra các giải pháp “học máy” một cách linh hoạt hơn, nhanh chóng hơn. Qua đó, hệ thống, máy móc, thiết bị sẽ có khả năng phản hồi phù hợp trong nhiều tình huống khác nhau, tương tác, giao tiếp với con người một cách chính xác.
Ví dụ Chatbot của ngân hàng quốc tế nổi tiếng như Erica của Bank of America có khả năng hỗ trợ khách hàng quản lý chi tiêu, gợi ý các dịch vụ phù hợp với khách hàng,.. tương tác một cách nhanh chóng dựa trên phân tích dữ liệu quá khứ, hồ sơ của khách hàng kết hợp với phân tích các câu hỏi, nhu cầu của khách hàng trong thời gian thực và trả lời chính xác.
Thay đổi từ mô hình thu thập, lưu trữ, phân tích dữ liệu khép kín sang các mô hình mở cho phép kết nối mọi thiết bị IoT và xử lý dữ liệu trong thời gian thực, đòi hỏi mỗi tổ chức phải xây dựng các thuật toán phức tạp hơn. Nhờ đó, hệ thống Machine Learning mới có thể huấn luyện các máy móc, thiết bị đưa ra các dự báo độ chính xác cao, và các hành động hợp lý.
Nguồn: Towardsdatascience.com
Đây chính là xu hướng mới trong năm 2019, như Ted Dunning, chuyên gia đến từ Công ty phần mềm MapR của Mỹ cho rằng: “Chúng ta đang thấy ngày càng nhiều công ty xử lý phân tích các luồng dữ liệu trực tiếp dưới cùng 1 hệ thống liên kết tất cả các thiết bị IoT, thay vì lưu trữ và xử lý chúng trong cơ sở dữ liệu (database). Các luồng dữ liệu này ẩn chứa những giá trị, chìa khóa trong kinh doanh.”
- Khả năng tiếp cận AI sẽ cao hơn
Các công nghệ trí tuệ nhân tạo AI đang ngày càng phổ biến hơn, được khai thác nhiều hơn không chỉ bởi các công ty lớn mà có các công ty vừa và nhỏ để hỗ trợ cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh. Các phần mềm, chương trình AI có thể giúp các nhân viên trong công ty thực hiện công việc nhanh hơn chính xác hơn và các nhân viên có thể dành thời gian tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp hơn, nâng cao chất lượng dịch vụ.
Đối với khách hàng các sản phẩm công nghệ AI luôn mang tính thu hút, và hấp dẫn, đem lại sự tò mò, mong muốn trải nghiệm cực kỳ cao. Tin vui là khi nhu cầu tiếp cận AI ngày càng cao, thì đã xuất hiện nhiều nền tảng, phần mềm, ứng dụng được xây dựng sẵn các mô hình, thuật toán AI từ trước, chúng ta có thể truy cập và sự dụng các tính năng của AI. Điều này hỗ trợ rất nhiều đối với các tổ chức cá nhân, các công ty nhỏ lẻ trong việc áp dụng AI vào hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả nhất. Anil Kaul, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Absolutdata cho rằng nhờ vào nền tảng AI mà họ đã đạt được thành quả trong kinh doanh: “Chúng tôi đã bắt đầu một chiến dịch email marketing.
Đa phần các công ty đều sử dụng Analytics để tăng hiệu quả cho chiến dịch nhưng chúng tôi đã sử dụng AI, và tạo ra doanh số tăng 51%. Mặc dù Analytics có thể tìm ra khách hàng mục tiêu, nhưng AI sẽ cho chúng ta thấy chiến dịch nào là phù hợp nhất để triển khai.” Các nền tảng AI mới được phát triển vào năm 2019 sẽ hoạt động tốt hơn so với trước kia. Một nền tảng AI được thiết kế hoàn hảo sẽ có khả năng liên kết công việc của các chuyên gia dữ liệu và nhân viên, tạo sự giao tiếp liên tục, nhanh chóng trong công ty, giảm chi phí bằng cách ví dụ như ngăn chặn các công việc trùng lặp, tự động hóa các tác vụ cơ bản và loại bỏ các hoạt động đơn giản nhưng tốn thời gian (sao chép, xử lý dữ liệu và xây dựng hồ sơ khách hàng mục tiêu).
Ở bài viết phần 2 về “Top những xu hướng Big Data trong năm 2019”, chúng tôi sẽ giới thiệu chi tiết hơn những xu hường Big Data về các công cụ, giải pháp mới hỗ trợ tiếp cận, khai thác Big Data hiệu quả, cùng với những thách thức mỗi công ty sẽ phải đối mặt.
Update phần 2 “Top những xu hướng Big Data trong năm 2019”: Top những xu hướng Big Data trong năm 2019 (phần 2)
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực Big Data sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.
Nếu các bạn có bất kỳ thắc mắc nào xin đừng ngần ngại liên hệ chúng tôi tại mục liên hệ hoặc comment trực tiếp dưới bài viết.