4 xu hướng hình thành chiến lược dữ liệu trong năm 2021

Nhiều tổ chức trên thế giới và trong khu vực ASEAN đã tận dụng dữ liệu để tăng cường khả năng phục hồi kinh doanh trong 12 tháng qua. Để tiếp tục phát huy hiệu quả, các tổ chức cần đảm bảo chiến lược dữ liệu của mình có thể phù hợp với 4 xu hướng được dự báo sẽ diễn ra trong năm 2021.

Xu hướng 1: Sự gia tăng của 5G ở ASEAN và kết quả là cơn bão dữ liệu

Theo Kearney, 5G sẽ mang lại nhiều cơ hội cho các nước ASEAN, có thể chiếm tới 22% doanh thu doanh nghiệp vào năm 2025, trong đó Indonesia dự kiến sẽ chiếm thị phần lớn nhất, tiếp theo là Malaysia, Singapore, Thái Lan... Dự báo sẽ có nhiều công ty viễn thông (telcos) trong khu vực khởi động hoặc tiếp tục nâng cấp các mạng hiện tại lên 5G để mang đến kết nối tốc độ cao, độ trễ thấp và tin cậy hơn. 

Trên thực tế, các thị trường hoặc các công ty viễn thông mới có thể vượt qua các quốc gia phát triển và các công ty viễn thông đã thành danh trong cuộc đua 5G vì các công ty viễn thông mới đã tiến thẳng lên hệ thống mới nhất thay vì "đại tu" hạ tầng hiện tại.

Sự phát triển của 5G sẽ tác động đến chiến lược dữ liệu của một tổ chức vì công nghệ này có thể đáp ứng kết nối khổng lồ cho Internet vạn vật (IoT). Vì mạng 5G có thể đáp ứng tới 1 triệu thiết bị được kết nối trên mỗi km2, các tổ chức ASEAN đang đẩy mạnh IoT phải chuẩn bị sẵn sàng để điều hướng cơn bão dữ liệu do các thiết bị kết nối đó tạo ra.

Các công ty viễn thông có thể thực hiện được bằng cách khai thác, sử dụng đám mây dữ liệu doanh nghiệp, cho phép có được các dữ liệu IoT đầy đủ nhất và nhanh chóng có thể tự phân tích dữ liệu đó hoặc với dữ liệu từ các nguồn khác, chẳng hạn như một kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, để có được thông tin chi tiết có ý nghĩa - đồng thời bảo vệ dữ liệu ở mọi giai đoạn của vòng đời dữ liệu.

Xu hướng 2: Học máy trở nên dễ tiếp cận với mọi người

Khi các tổ chức chuyển đổi số sẽ phải đối mặt với lượng dữ liệu ngày càng tăng theo cấp số nhân và sự phức tạp ngày càng tăng của các công nghệ mới. Nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang học máy (machine learning) để vượt qua những thách thức đó.

Một số công ty viễn thông của ASEAN, chẳng hạn như Axiata của Malaysia, đang bắt đầu khám phá cách học máy có thể giúp nhà mạng này quản lý mạng lưới và dự báo tốt hơn khả năng tải mạng, để đảm bảo rằng dịch vụ của nhà mạng này ổn định và tin cậy. Trong khi đó, các nhà sản xuất trong khu vực đang sử dụng học máy để bảo đảm tính dự báo nhằm ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động bất ngờ.

Mặc dù có sự quan tâm ngày càng tăng đối với công nghệ, nhiều tổ chức đang áp dụng cách tiếp cận từng phần đối với học máy, cản trở các tổ chức theo hướng dữ liệu. Các tổ chức có thể vượt qua trở ngại ngày bằng cách khai thác máy học, có nghĩa là tận dụng máy học mà không cần nhờ đến đội ngũ công nghệ thông tin (CNTT) và khoa học dữ liệu trợ giúp.

Điều này đòi hỏi các tổ chức phải hiểu, tin tưởng và truyền thông khả năng của mô hình học máy để tác động có ý nghĩa đến công việc. Những người có thể làm như vậy - ở mức độ mà họ có thể hành động từ những hiểu biết sâu sắc nhờ trí tuệ nhân tạo (AI) - sẵn sàng nỗ lực và phát triển trong giai đoạn bình thường mới.

Xu hướng 3: Quản trị dữ liệu sẽ chiếm vị trí trung tâm trong thế giới đám mây lai

Đám mây lai (hybrid cloud) dường như được thiết lập để trở thành lựa chọn mặc định cho hầu hết các tổ chức.

IDC (Tổ chức nghiên cứu và tư vấn về thị trường CNTT-TT thuộc Tập đoàn Dữ liệu quốc tế (IDG)) dự báo vào năm 2021, hơn 90% doanh nghiệp tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương (APAC) (ngoại trừ Nhật Bản) sẽ dựa vào sự kết hợp của đám mây riêng tại chỗ/chuyên dụng, các đám mây công cộng và các nền tảng kế thừa để đáp ứng nhu cầu cơ sở hạ tầng của các doanh nghiệp (DN).

Với dữ liệu trải rộng trên đám mây lai, điều quan trọng là các tổ chức phải bảo mật và quản lý dữ liệu của họ một cách hiệu quả bất kể dữ liệu đó nằm ở đâu hay sẽ được sử dụng như thế nào. Các DN thiếu hệ thống quản trị và bảo mật mạnh không chỉ có nguy cơ dễ bị tấn công mạng và các mối đe dọa từ bên trong mà còn phải vật lộn để tuân thủ các quy định như luật bảo mật dữ liệu và các yêu cầu KYC (Know Your Customer).

Các tổ chức có tư duy tiến bộ đã chống lại những thách thức này bằng cách sử dụng đám mây dữ liệu doanh nghiệp có thể thực thi một loạt chính sách quản trị và bảo mật nhất quán trên các môi trường đám mây lai - bao gồm các kiểm soát truy cập chi tiết, dòng dữ liệu và nhật ký kiểm tra.

Điển hình, các ngân hàng ASEAN đã thực hiện như vậy. Chẳng hạn như United Overseas Bank (UOB), có khả năng tuân thủ tốt hơn các quy định về chống rửa tiền. Bằng cách có khả năng hiển thị toàn bộ vòng đời dữ liệu của họ (tức là biết cách dữ liệu của họ được sản xuất, tiêu thụ và được sử dụng hoặc thao tác bởi các ứng dụng/người dùng doanh nghiệp khác nhau trong tổ chức), ngân hàng này có thể dễ dàng chứng minh với các cơ quan quản lý rằng họ đang sử dụng dữ liệu đầy đủ và chính xác để giám sát các hoạt động rửa tiền.

Để ứng phó với ngày càng nhiều các cuộc tấn công mạng và giải quyết các quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu, sẽ ngày càng có nhiều tổ chức được kỳ vọng tập trung vào việc đảm bảo nền tảng dữ liệu của họ có thể đáp ứng bảo mật dữ liệu nhất quán, được quản trị, trường tồn và kiểm soát trên đám mây lai của tổ chức trong năm nay.

Xu hướng 4: Ứng dụng AI phải chú ý đến đạo đức dữ liệu

Khi ngày càng có nhiều công ty ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hình thành các giải pháp có thể mở rộng, động thái này cũng làm tăng rủi ro về danh tiếng, quản lý và mang tính pháp lý của các công ty.

Vì các hệ thống AI học từ các tập dữ liệu mà chúng được đào tạo, các tổ chức phải giải quyết các vấn đề về mặt đạo đức nảy sinh từ việc thu thập, phân tích và sử dụng một lượng lớn dữ liệu.

Hiện đang có nhiều cuộc tranh luận nội dung đạo đức AI xoay quanh việc ẩn danh dữ liệu thì Australia, Singapore và Hàn Quốc đã có các khuôn khổ pháp lý về AI. Các quốc gia khác, bao gồm Ấn Độ và Indonesia, sẽ tiếp tục xây dựng các quy định và đưa ra các tiêu chuẩn quốc gia về đổi mới AI vào năm 2021.

Bên cạnh đó, các tổ chức APAC có thể thực hiện vai trò của mình bằng cách quản trị dữ liệu mạnh mẽ. Họ có thể cân nhắc việc sử dụng đám mây dữ liệu doanh nghiệp để đơn giản hóa việc quản trị và giải quyết tình trạng thiếu minh bạch xung quanh các mô hình dữ liệu và cơ sở hạ tầng thông tin được sử dụng để đáp ứng các hệ thống AI (tức là hệ thống AI sử dụng dữ liệu nào và cách AI đưa ra quyết định).

Bước vào năm 2021, chúng ta sẽ thấy việc gia tăng các trao đổi về AI có đạo đức và quản trị dữ liệu sẽ diễn ra ở nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như xác định ai sở hữu dữ liệu được tạo ra bởi các phương tiện được kết nối và thiết bị thông minh và ai nên bảo vệ thông tin mạng cá nhân của người tiêu dùng khi các thông tin tăng lên theo dấu vết của họ để lại trên mạng.

Bảo vệ doanh nghiệp, tổ chức trong tương lai với chiến lược dữ liệu đúng đắn

Dữ liệu chắc chắn là một tài sản chiến lược có thể giúp các tổ chức có thể nhanh chóng vượt qua những bất ổn trong năm 2021 và các năm tiếp theo. Tuy nhiên, tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu và việc sử dụng ngày càng nhiều các công nghệ mới như AI sẽ tạo ra những thách thức và các mối quan tâm mới.

Để đảm bảo chiến lược dữ liệu của các doanh nghiệp, tổ chức có thể giải quyết các yêu cầu kinh doanh mới, chiến lược này phải được hỗ trợ bởi đám mây dữ liệu doanh nghiệp, sẽ cho phép mọi nhân viên có quyền truy cập vào dữ liệu và thông tin chi tiết có liên quan, đồng thời kiểm soát chi phí, giảm rủi ro và thực thi bảo mật và quản trị nhất quán trên tất cả các tài sản dữ liệu.

Bằng cách làm cho dữ liệu sẵn sàng, có thể khám phá, khả dụng, tin cậy và tuân thủ quy định, các tổ chức đang ở vào thời điểm thuận lợi để cải thiện hiệu quả hoạt động, tìm kiếm các nguồn doanh thu mới và cung cấp trải nghiệm khách hàng hoặc dịch vụ tốt hơn cho người dân - ngay cả khi đối mặt với sự giãn cách xã hội.

Tài liệu tham khảo: businesstimes.com.sg, https://towardsdatascience.com

(Bài đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT Số 2 tháng 2/2021)