Cuộc đua tranh giành miếng bánh giúp tạo ra 2.900 tỷ USD giá trị cho các doanh nghiệp và giúp tiết kiệm 6,2 tỷ giờ làm việc trên toàn cầu

Có lẽ nhiều người sẽ từ bỏ nếu rơi vào trường hợp của Tom Siebel. Năm 2006, khi đang ở tuổi 53, Siebel bán công ty đầu tiên của mình – Siebel Systemes, 1 công ty có sản phẩm chính là các phần mềm theo dõi các quan hệ của khách hàng, cho ông lớn Oracle. Thương vụ giúp ông trở thành tỷ phú nhưng lại khiến ông cảm thấy bứt rứt.

Năm 2009, vài tháng sau khi cho ra đời 1 startup mới, ông gặp tai nạn khi đi thăm safari ở Tanzania, bị một con voi giẫm lên. Đến khi Siebel bình phục và có thể trở lại làm việc thì công ty đã gần như phá sản. Nhưng ông không hề nản chí và cố gắng làm mọi thứ để có thể vực dậy công ty.

Sự ngoan cường của Siebel đã được đền đáp. Có tên gọi c3.ai, startup này đã huy động được tổng cộng 100 triệu USD từ các nhà đầu tư mạo hiểm trong năm ngoái, được định giá 2,1 tỷ USD. Siebel đã đặt cược sớm vào mảng phân tích dữ liệu: sử dụng những thuật toán phức tạp để chuyển đổi dữ liệu thô sang những các dự đoán hữu ích. Nhiều nhà đầu tư nhìn thấy đây chính là một mỏ vàng.

Theo dữ liệu của CB Insights, trên toàn thế giới có 35 công ty hoạt động trong lĩnh vực phân tích dữ liệu nằm trong danh sách các startup có giá trị 1 tỷ USD trở lên. Tổng cộng các startup kỳ lân này có mức giá trị vào khoảng 73 tỷ USD. Còn theo PitchBook, riêng 6 công ty lớn nhất đã có giá trị 45 tỷ USD. Nhiều nhà đầu tư mạo hiểm rót tiền vào ngành này đang kỳ vọng sẽ có những vụ IPO thành công trong năm nay.

Mức định giá của một số công ty phân tích dữ liệu

Giống như các cơn sốt khác ở thung lũng Silicon, sự hào hứng dường như không bao giờ tắt, được tiếp thêm sức mạnh bởi những con số ấn tượng từ các công ty tư vấn. Con số từ IDC cho thấy chi tiêu cho các phần mềm dữ liệu lớn (big-data) và phân tích doanh nghiệp của năm 2019 sẽ đạt 67 tỷ USD.

Chí ít thì những khoản chi tiêu này sẽ giúp các doanh nghiệp nhìn thấy "thời đại của máy tính" trên các số liệu thống kê về sản lượng, giúp họ thoát khỏi cái bóng của Robert Solow, chuyên gia kinh tế đạt giải Nobel từng đưa ra nhận định năm 1987 rằng các khoản đầu tư vào công nghệ thông tin sẽ có tác dụng rất ít trong việc cải thiện hiệu suất của doanh nghiệp.

Giống như điện ra đời đã cải cách hoàn toàn dây chuyền sản xuất từ thế kỷ 19, các công ty phân tích dữ liệu hứa hẹn sẽ làm thay đổi nền kinh tế kỹ thuật số bằng cách phân bổ khả năng phân tích dữ liệu đến nơi cần đến. Theo George Gilbert, cựu chuyên gia phân tích lĩnh vực IT, các công ty này cũng giúp tất cả các doanh nghiệp đều có thể tạo ra được sức mạnh mạng lưới – yếu tố đứng sau sự trỗi dậy của những ông lớn công nghệ: họ càng phục vụ khách hàng tốt hơn thì càng có thể thu thập được nhiều dữ liệu hơn và từ đó lại có thể tiếp tục cải thiện dịch vụ.

Mới đây Gartner tính toán rằng đến năm 2021 "sự mở rộng áp dụng trí tuệ nhân tạo" sẽ tạo ra 2.900 tỷ USD giá trị cho các doanh nghiệp và giúp tiết kiệm 6,2 tỷ giờ làm việc trên toàn cầu. Khảo sát của McKinsey cũng cho thấy phân tích dữ liệu có thể giúp GDP toàn cầu tăng thêm khoảng 13.000 tỷ USD mỗi năm đến năm 2030, tương đương tốc độ tăng trưởng 16%. Hai ngành bán lẻ và logistics sẽ được hưởng lợi nhiều nhất.

Tất nhiên ngành phân tích dữ liệu còn 1 chặng đường dài ở phía trước để có thể hiện thực hóa các kỳ vọng. Thu thập và phân tích dữ liệu từ vô số nguồn và các thiết bị được kết nối là công việc khó khăn và tốn kém. Mặc dù hầu hết các doanh nghiệp đều tự hào mình sở hữu nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI), chỉ có một số ít đáp ứng được đúng chuẩn. Điển hình là hệ điều hành của Apple và Google, những nền tảng cho phép các lập trình viên tự xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh một cách dễ dàng.

Một nền tảng AI sẽ tự động chuyển dữ liệu thô sang định dạng thân thiện với thuật toán và đưa ra một bộ công cụ thiết kế phần mềm sao cho kể cả những người có kỹ năng lập trình hạn chế nhất cũng có thể sử dụng. Rất nhiều công ty, trong đó có Palantir (kỳ lân lớn nhất trong các startup phân tích dữ liệu) bán các thiết bị chỉ phù hợp với những khách hàng cao cấp, nghĩa là gần như mọi khách hàng đều phải xây dựng 1 hệ điều hành trong khi chẳng có gì trong tay.

Các ông lớn về điện toán đám mây như Amazon Web Services, Microsoft Azure và Google Cloud có cung cấp những sản phẩm tiêu chuẩn cho khách hàng doanh nghiệp, nhưng theo như Jim Hare của Gartner giải thích thì những sản phẩm này khá đơn giản và khóa chặt người dùng trong hệ thống của họ.

c3.ai ra đời với mục đích giúp các công ty cung cấp dịch vụ công cộng quản lý mạng lưới điện – 1 bài toán nan giải đòi hỏi phải thu thập và xử lý dữ liệu từ rất nhiều nguồn. Sau khi gần như phá sản, những tiến bộ trong công nghệ cảm biến, máy học và kết nối dữ liệu đã giúp công ty này hồi sinh và có thể tái đóng gói các sản phẩm của mình. Cách tiếp cận của c3 xuất phát từ chính những kinh nghiệm của Siebel với phần mềm doanh nghiệp. Ông muốn công việc phân tích dữ liệu trở nên thật dễ dàng, không gây phiền phức cho các doanh nghiệp mà không phải hi sinh sự phức tạp.

Tập đoàn 3m sử dụng phần mềm của c3 để thu thập các hóa đơn có thể gây tranh cãi nhằm chuẩn bị tốt hơn cho các trường hợp khách hàng phản hồi. Không quân Mỹ cũng là khách hàng của c3, sử dụng phần mềm để tính toán phần nào của máy bay chiến đấu có thể sắp rơi. c3 cũng đang giúp Baker Hughes phát triển các công cụ phân tích cho ngành dầu khí.

Đối thủ chính của c3 không phải là những ông lớn công nghệ hay các kỳ lân cùng ngành. Đó là 1 công ty có tên là Databrick. Công ty này ra đời năm 2013, bởi những "phù thủy máy tính" đã phát triển Apache Spark, chương trình mã nguồn mở có thể xử lý lượng lớn dữ liệu từ các cảm biến và các thiết bị được kết nối khác theo thời gian thực. Databricks đã mở rộng Spark để có thể xử lý những loại dữ liệu đa dạng hơn. Chủ yếu Databricks bán dịch vụ cho các startup như Hotels.com và công ty viễn thông như Viacom. Công ty cho biết sẽ đạt 200 triệu USD doanh thu trong năm nay và được định giá 2,8 tỷ USD trong vòng gọi vốn gần nhất hồi tháng 2.

Mặc dù mảng kinh doanh của c3 và Databrick hoàn toàn khác biệt ở thời điểm hiện tại, chúng có thể trùng lặp trong tương lai. Phương thức tiếp cận của hai công ty này cũng khác nhau, phản ánh xuất thân khác nhau của họ. Sinh ra bởi những người xuất thân từ ngành khoa học máy tính, Databricks giúp khách hàng triển khai những công cụ mã nguồn mở một cách hiệu quả trong khi c3 tập trung vào ứng dụng phần mềm doanh nghiệp.

Trong ngắn hạn, thị trường đủ lớn để hai công ty cùng phát triển. Tuy nhiên xét về dài hạn thì chắc chắn cuộc đua này sẽ trở nên ngày càng khốc liệt và chỉ có những ai đủ mạnh mới có thể sống sót. Đó có thể là c3 hoặc Databricks, hoặc những đối thủ nhỏ hơn từ Dataiku (từ New York) hay Domino Data Lab (từ San Francisco). Cả những gã khổng lồ như Amazon, Google và Microsoft cũng muốn thống trị mọi ngóc ngách của mảng phần mềm, trong đó có phần mềm phân tích dữ liệu. Nhưng dù kết cục là gì thì người dùng sẽ là bên được hưởng lợi nhiều nhất.