Thuật ngữ "dữ liệu lớn" (Big Data) xuất hiện lần đầu tiên cách đây 15 năm với mục đích đặt tên cho khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, đa dạng và phức tạp mà rất khó để quản lý bằng các phương pháp quản lý dữ liệu truyền thống. Trong những năm gần đây, khi nhu cầu về chuyển đổi số ngày một tăng lên, dữ liệu lớn (Big Data) đã nổi lên như một nguồn nhiên liệu chính tiếp sức cho cuộc hành trình này.
Rahul Singh, giám đốc điều hành của công ty tư vấn chuyển đổi dịch vụ kinh doanh và IT Pace Harmon cho biết: “Khả năng phân tích một lượng lớn dữ liệu cấu trúc (structured data) và dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) để có được những thông tin chi tiết, thường là theo thời gian thực, là cơ sở nền tảng của hầu hết các nỗ lực chuyển đổi số, vì thông tin chi tiết thu được thông qua phân tích dữ liệu lớn được sử dụng để thúc đẩy quá trình số hóa và tự động hóa quy trình làm việc”.
Ngoài ra, nhu cầu chuyển đổi số nổi lên cũng một phần do các tổ chức, doanh nghiệp muốn tìm cách tận dụng tốt nhất những kho tài sản dữ liệu ngày càng tăng của họ.
Todd Wright, người đứng đầu bộ phận quản lý dữ liệu tại SAS giải thích: “Chuyển đổi số là quá trình chuyển đổi doanh nghiệp để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và dữ liệu lớn là công cụ thu thập tất cả dữ liệu có sẵn mà một tổ chức có thể tạo ra hoặc tiêu thụ. Việc nắm bắt tất cả dữ liệu có sẵn - dữ liệu lớn - là điều cần thiết cho các nỗ lực chuyển đổi số”.
Đó là điều chắc chắn khi các tổ chức có thể tận dụng dữ liệu lớn cho mục đích báo cáo và cải tiến quy trình. Tuy nhiên, “giá trị đích thực sẽ đến từ khả năng kết hợp dữ liệu lớn với các nỗ lực chuyển đổi số để cho phép số hóa và tự động hóa toàn bộ hoạt động nhằm thúc đẩy hiệu quả và các mô hình kinh doanh mới”, ông Singh nhận định.
Như Prashant Kelker, đối tác về chiến lược và giải pháp kỹ thuật số tại công ty tư vấn và nghiên cứu công nghệ ISG cho biết: “Nếu chuyển đổi số là con đường thì dữ liệu lớn là một trong những phương tiện”.
Cách dữ liệu lớn “tiết lộ” cơ hội chuyển đổi kỹ thuật số
Việc nắm bắt tất cả dữ liệu có sẵn - dữ liệu lớn - là điều cần thiết cho các nỗ lực chuyển đổi số. Ảnh: Esti developers
Dữ liệu lớn được cho là có thể “chiếu sáng” những góc khuất của doanh nghiệp. “Một lượng lớn dữ liệu được quản lý tốt khi được tích hợp trong một chương trình phân tích hoặc trí tuệ nhân tạo (AI), sẽ mang lại những kiến thức tốt hơn về hoạt động, khách hàng và thị trường. Điểm mấu chốt là phải làm gì để chuyển đổi số thực sự thành công và đạt được những thông tin chi tiết tốt nhất cho các mục tiêu kinh doanh, càng nhiều dữ liệu là điều cần thiết”, ông Wright cho biết:
Dữ liệu lớn sẽ trở nên vô nghĩa nếu không có một ý tưởng hoặc chương trình được kiểm duyệt kỹ lưỡng và tận dụng nó.
“Chuyển đổi số sẽ là nguồn cung cấp những ý tưởng và chương trình. Về việc dữ liệu lớn có thực sự cần thiết cho chuyển đổi số hay không, thì thực tế đã chứng minh càng sử dụng nhiều dữ liệu trong chương trình chuyển đổi số thì kết quả có được sẽ ngày càng tốt”, ông Wright khẳng định.
Khi tất cả các yếu tố hội tụ, những thay đổi đích thực sẽ xảy ra. Khi số lượng thiết bị IoT (Internet of Things- vạn vật Internet), wearables (thiết bị đeo được trên người), điện thoại thông minh và các máy móc cảm biến khác ngày càng tăng thì lượng dữ liệu chúng tạo ra hiển nhiên cũng tăng theo và sẽ tăng theo cấp số nhân.
“Sự kết hợp hoàn hảo của dữ liệu IoT, khả năng phân tích dữ liệu lớn và chuyển đổi số cho phép các công ty, doanh nghiệp không chỉ điều chỉnh thời gian thực (real time) theo nhu cầu của khách hàng mà còn dự đoán được hành vi trong tương lai của người tiêu dùng”, ông Singh cho biết.
Ronak Doshi, Phó Chủ tịch của công ty nghiên cứu và tư vấn quản lý Everest đã nhấn mạnh rằng cùng với sự gia tăng ngày càng nhiều của các thiết bị kết nối internet, sự phát triển của các mô hình kinh doanh kỹ thuật số theo hướng dữ liệu (data-driven), cũng như sự gia tăng trong hệ sinh thái kinh doanh được kết nối toàn cầu và tích hợp chuỗi giá trị đã yêu cầu các doanh nghiệp phải xây dựng một nền tảng kỹ thuật số theo thiết kế mô-đun (modular) nhưng vẫn phải gắn kết.
“Giá trị kinh doanh (hoặc ROI) mà một doanh nghiệp có thể tạo ra từ các khoản đầu tư của họ vào nền tảng kỹ thuật số sẽ phụ thuộc vào khả năng khai thác giá trị dữ liệu của họ. Đối với các doanh nghiệp quy mô lớn thì khối lượng dữ liệu này rất lớn và không được quản lý thông qua data warehouse techniques (kỹ thuật thu thập và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp những hiểu biết nghiệp vụ có ý nghĩa) và phần mềm công nghệ kinh doanh thông minh truyền thống”, ông Doshi cho biết thêm.
Hướng đến sự tích hợp chứ không phải sự cô lập
Dữ liệu lớn sẽ trở nên vô nghĩa nếu không có một ý tưởng hoặc chương trình được kiểm duyệt kỹ lưỡng và tận dụng nó. Ảnh: Dreamstime
Theo ông Doshi, các công nghệ kỹ thuật số thường sẽ tập trung vào việc khai thác dữ liệu lớn nhiều giá trị nhất có thể nhằm cho phép các nhà lãnh đạo IT xây dựng các trung tâm dữ liệu (data hubs) để hợp nhất và sắp xếp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Bên cạnh đó các nhà lãnh đạo IT có thể tận dụng các thuật toán phân tích và máy học (machine learning) được gây dựng sẵn từ các nhà cung cấp dữ liệu lớn (big data vendors). Tuy nhiên, điều quan trọng trước tiên là cả dữ liệu lớn và các nỗ lực chuyển đổi số liên quan cần phải được trình bày rõ ràng trước tổ chức và nhóm ngành cụ thể.
Ví dụ, một công ty sản xuất mà ông Kelker làm việc đang tiến hành xác định xem mục tiêu của họ là tăng doanh thu với các sản phẩm được liên quan hay cắt giảm chi phí với một tầng cửa hàng - hoặc kết hợp cả hai phương án trên. Chính vào lúc này, các nhà lãnh đạo IT mới có thể xác định chiến lược dữ liệu lớn, IoT và điện toán đám mây tốt nhất để đạt được những mục tiêu đó.
“Chuyển đổi số nên được thực hiện với những mục tiêu mà ta đang nghĩ đến. Liệu đó có phải là các khoản doanh thu mới không? Có tiết kiệm chi phí không? Hoặc vừa tăng doanh thu và giảm chi phí? Những mục tiêu này sẽ giúp xác định con đường và hướng dẫn chúng ta trong việc triển khai công nghệ ”, ông Kelker cho biết.
Ông Kelker cũng cho biết thêm, trên thực tế có quá nhiều sáng kiến về dữ liệu lớn trong một tổ chức IT và vẫn “chết dần” vì chiến lược thiếu sự phù hợp với doanh nghiệp.
“Các sáng kiến dữ liệu lớn, được thực hiện một cách riêng lẻ, giống như các giải pháp đang đi tìm kiếm những vấn đề để giải quyết. Chuyển đổi số nếu được thực hiện đúng cách sẽ mang lại cho công nghệ (bao gồm cả các sáng kiến dữ liệu lớn) những bước tiến nhẹ nhàng hơn”, ông nói.
Dữ liệu lớn và chuyển đổi số cũng đang giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về sở thích và hành vi của khách hàng để tạo ra những trải nghiệm phù hợp và cá nhân hóa hơn.
Bên cạnh mục đích kiếm tiền thuần túy bằng việc giới thiệu các sản phẩm và dịch vụ dựa trên thông tin chi tiết, ông Doshi cho biết, các công ty cũng đang kết hợp dữ liệu lớn và chuyển đổi số để thiết kế các sản phẩm và dịch vụ mới nhằm thúc đẩy doanh nghiệp phát triển vươn lên dẫn đầu.
Các tổ chức thành công thường có cách tiếp cận chủ động
Trong một số trường hợp, dữ liệu lớn ngược lại cũng có thể cản trở quá trình chuyển đổi số, đặc biệt khi những dữ liệu này không được hỗ trợ bởi một chương trình quản trị dữ liệu (data governance) nhất định.
“Các tổ chức, doanh nghiệp không thể chỉ đơn giản truy cập nhiều dữ liệu vào từ nhiều nguồn hơn mà không có quản lý siêu dữ liệu (metadata management), chất lượng dữ liệu, danh mục dữ liệu, bảo mật và chủ sở hữu của dữ liệu”, theo ông Wright.
Các nhà lãnh đạo IT, những người đã có những thành công nhất định trong việc sử dụng dữ liệu lớn để hỗ trợ chuyển đổi số, thường là những người luôn tìm cách tiếp cận chủ động. Họ sẽ bắt đầu với các chiến lược quản lý dữ liệu. “Để chuyển đổi số thành công, nó cần được dựa trên những dữ liệu đáng tin cậy.”
Những tổ chức, doanh nghiệp đầu tư vào quản trị dữ liệu cũng như phân tích nâng cao (advanced analytics) và máy học sẽ thấy được nhiều lợi ích nhất từ sự kết hợp dữ liệu lớn và chuyển đổi số.
“Chuyển đổi số của chuỗi cung ứng là một ứng dụng điển hình trong đó nhu cầu gây dựng khả năng phục hồi hoạt động (operational resilience) bắt buộc các doanh nghiệp phải bắt tay vào hành trình chuyển đổi số của họ. Yếu tố quan trọng của hành trình này là theo dõi dữ liệu về cách vật liệu, thành phẩm hoặc tài sản thông tin đang di chuyển qua chuỗi cung ứng. Thông tin chi tiết từ dữ liệu đang giúp các doanh nghiệp nâng cao hiệu quả của toàn bộ chuỗi giá trị và cải thiện các chức năng như phân phối, hậu cần, sản xuất và bán hàng ” - theo ông Doshi.
