Các doanh nghiệp Việt không nên bị ám ảnh bởi từ ‘big data’

Big data nhìn chung liên quan đến các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.

Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights – bên trong khách hàng. Big data thường có 3 đặc điểm quan trọng: khối lượng dữ liệu lớn, nhiều loại dữ liệu đa dạng và vận tốc dữ liệu cần phải được xử lý – phân tích.

Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là "big" vẫn còn được tranh luận, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với phạm vi exabytes.

Sử dụng ngay từ bây giờ dữ liệu mà mình có

"Nếu các doanh nghiệp lớn muốn gia nhập vào ‘cuộc chơi’ big data thì cần xác định đây không phải là một dự án nhỏ mà là một hành trình cần sự đồng tình và hỗ trợ từ các cấp lãnh đạo doanh nghiệp, đầu tư nguồn nhân lực phù hợp, sự thay đổi trong tư duy của toàn bộ nhân viên – doanh nghiệp cần xây dựng ‘văn hóa dữ liệu’.

Khi mà những nhà lãnh đạo nghiêm túc trong việc theo đuổi dữ liệu, lấy dữ liệu làm đòn bẩy cho tất cả các quyết định kinh doanh thì họ sẽ quyết liệt triển khai, thuyết phục và định hướng cho các nhân viên của mình tin tưởng", ông Charles Ng - Phó chủ tịch mảng Trí tuệ nhân tạo (AI) Doanh nghiệp tại Appier, chia sẻ với chúng tôi.

Appier là một trong những startup về lĩnh vực AI nổi tiếng của Đài Loan. Năm 2017, Appier từng nhận tổng cộng 82 triệu USD từ các nhà đầu tư gồm Softbank, Line, Sequoia… sau khi tiến hành gọi vốn Series C. Đầu năm 2017 được Fortune bình chọn vào Top 50 startup AI của thế giới; giữa tháng 4/2018 Appier được tạp chí New Economy bình chọn là một trong 5 startup AI tốt nhất châu Á.

Sau nhiều năm nghiên cứu thị trường cũng như làm việc với nhiều đối tác tại Việt Nam, lãnh đạo Appier cho rằng, nhiều doanh nghiệp Việt, nhất là các doanh nghiệp nhỏ và vừa chưa có được cơ sở hạ tầng dữ liệu tốt đủ để tạo nên big data.

"Tuy nhiên, thật ra các doanh nghiệp không cần phải chờ tất cả mọi thứ sẵn sàng mới có thể bắt đầu triển khai việc thu thập và phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp có thể bắt đầu nghĩ về việc thu thập lượng dữ liệu có sẵn từ website, từ ứng dụng hay từ hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng CRM …

Ông Charles Ng - Phó chủ tịch mảng Trí tuệ nhân tạo (AI) Doanh nghiệp tại Appier

Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau. Điều quan trọng là làm sao để đặt tất cả các dữ liệu vào cùng một nơi để có thể khai thác hiệu quả. Đây chính là bước quan trọng tiếp theo cần sự quyết tâm và nỗ lực của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp.

Tuy nhiên, như tôi nói phía trên các doanh nghiệp không cần phải chờ mọi thứ sẵn sàng mà bạn có thể bắt đầu với những dữ liệu mà doanh nghiệp có sẵn", ông Charles Ng nhận định.

Ví dụ: đối với các doanh nghiệp truyền thống, họ có thể tận dụng những dữ liệu người dùng có sẵn trên website hay app của mình để phân tích thói quen cũng như nhu cầu của người dùng. Từ đó, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa website của mình hướng tới đúng nhu cầu và thói quen của người dùng.

Các doanh nghiệp Việt sẽ nhanh chóng có nguồn dữ liệu tốt

Mặc dù hiện tại, big data vẫn là điểm yếu của nhiều doanh nghiệp Việt, nhưng lãnh đạo của Appier cho rằng, thực trạng này sẽ nhanh chóng đảo ngược trong tương lai.

Ông cho rằng, đối tượng người xem (audience) chính là yếu tố quan trọng đối với bất kỳ nhãn hàng nào. Nhìn chung, Việt Nam đang sở hữu những lợi thế rất tốt cho quá trình chuyển đổi số, bắt đầu bằng xây dựng big data.

Thứ nhất đó chính là tỷ lệ dân số sở hữu smartphone tại Việt Nam tăng nhanh qua các năm, rất thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu. Thứ hai là các công ty tại Việt Nam còn rất trẻ - chính vì thế họ có thể bắt đầu xây dựng cơ sở hạ tầng mà không bị ảnh hưởng từ hệ thống cũ tồn tại trước đó. Đây cũng là lợi thế giúp các công ty trẻ tại Việt Nam có được sức bật nhanh chóng nếu được đầu tư tốt ngay từ đầu.

Quan trọng nhất, ông Charles Ng nghĩ, các doanh nghiệp Việt cần xác định mình muốn gì và mục tiêu của việc sử dụng big data là để làm gì. Mỗi doanh nghiệp cần tìm hiểu xem doanh nghiệp mình đang ở giai đoạn nào trong quá trình thu thập và triển khai big data.

Những công ty khác nhau sẽ phù hợp với những giải pháp công nghệ khác nhau, do đó, trước khi quyết định chọn giải pháp công nghệ nào – ví dụ như AI hay máy học - machine learning, doanh nghiệp cần tìm hiểu kỹ xem nó có phù hợp với mô hình kinh doanh, phạm vi ứng dụng và tạo ra được kết quả như mình mong muốn của mình hay không.

Doanh nghiệp có thể quyết định hợp tác với các nhà cung cấp như Appier để tư vấn giúp họ trong bất kỳ giai đoạn nào khi doanh nghiệp thực sự sẵn sàng, vì đôi lúc việc tự mình xây dựng không phải điều dễ dàng nếu doanh nghiệp thiếu chuyên gia trong lĩnh vực này và cả công nghệ.

Sau khi quyết định tham gia cuộc chơi, doanh nghiệp cần thường xuyên tương tác với nhà cung cấp, xem mình cần điều chỉnh cái gì và làm cách nào mới hiệu quả nhất. Ví dụ: công nghệ AI đang phát triển rất nhanh và thường xuyên có những phát kiến mới, để duy trì hiệu quả của hệ thống, doanh nghiệp và nhà cung cấp phải đồng hành lớn lên cùng nhau.