Skip to content

Xu hướng Big Data

Theo một khảo cứu của Nhật Bản về thị trường châu Á, các công ti có thể tăng thu nhập từ 25 % tới 65% bằng việc dùng big data và thị trường tiềm năng có thể đạt tới $250- tỉ đô la Mĩ năm 2020. Tổ nghiên cứu đã điều tra trên 500 công ti châu Á lớn và thấy rằng quá nửa không có ý tưởng về big data có nghĩa gì khi so với các công ti Mĩ và châu Âu và việc không biết đó có thể đưa họ vào thế bất lợi lớn trong thị trường toàn cầu.

Nghiên cứu này thấy rằng 68% các quan chức điều hành thừa nhận là họ chưa bao giờ nghe tới “Big Data” và với vài người có biết cái gì đó về nó; họ coi nó là quá phức tạp cho nên họ bỏ qua nó. Nghiên cứu này cảnh báo rằng vì các công ti Mĩ và châu Âu đang nhanh chóng chuyển vào thị trường châu Á, nó sẽ cho họ ưu thế thâu tóm thị trường này từ các công ti được sở hữu bởi người địa phương. Nó khuyến cáo rằng các công ti châu Á cần chấp nhận cách tiếp cận mới nơi dữ liệu nên được đối xử như ‘tài sản vốn” và phát triển chiến lược big-data để cho họ cái nhìn sâu vào thị trường riêng của họ để cho họ có thể cạnh tranh được với các công ti nước ngoài.

Các tác giả viết: “Ngày nay nhiều công ti châu Á vẫn làm quyết định dựa trên báo cáo hàng tháng và phần lớn trong chúng là không chính xác. Trong thị trường toàn cầu mà mọi thứ thay đổi theo phút, những người quản lí châu Á vẫn dựa trên báo cáo phải mất cả tháng để viết cho nên quyết định của họ bao giờ cũng chậm đáp ứng với thị trường. Điều đó giải thích tại sao gần đây nhiều công ti Nhật Bản đang mất thị trường vào các công ti phương tây. Không dùng đúng phân tích big data, họ không có khả năng thực hiện tiềm năng đầy đủ của thông tin mà họ có. Đó là lúc cho những người chủ và người điều hành nhìn vào dữ liệu như tài sản vốn và nhanh chóng phát triển các kế hoạch big data vì điều đó có thể đem tới tác động lớn cho kinh doanh của họ. Đó là lúc để nhóm công nghệ thông tin nắm quyền lãnh đạo và tham gia vào việc lập kế hoạch doanh nghiệp để chuyển giao thông tin bản chất cho những người có thể dùng nó để làm tăng thu nhập.”

Nghiên cứu này thấy rằng nhiều hãng châu Á đã bị giới hạn thành công nhiều trong kinh doanh toàn cầu và có thể mất kinh doanh vào tay các công ti phương tây năng nổ. Lí do chính là chậm chấp nhận big data trong phần lớn các doanh nghiệp, trao đổi và chia sẻ thông tin nghèo nàn, thiếu kĩ năng CNTT tại chỗ vì CNTT vẫn bị đối xử như chức năng hỗ trợ chứ không phải là chức năng chiến lược. Big Data đem vào khả năng của các kiểu làm quyết định khác hẳn về nền tảng. Dùng các công cụ phân tích phần mềm, các công ti có thể kiểm nghiệm các giả thuyết và phân tích kết quả để hướng dẫn các quyết định đầu tư và thay đổi vận hành. Trong thực tế, phân tích dữ liệu có thể giúp cho những người quản lí phân biệt nguyên nhân khỏi các tương quan đơn thuần, do vậy giảm tính đa dạng của kết quả trong khi cải tiến hiệu năng tài chính và sản phẩm.

Chẳng hạn, công ti thức ăn nhanh McDonald đã trang bị cho các cửa hàng của họ phần mềm thu thập dữ liệu vận hành khi họ ghi lại dấu vết các tương tác của khách hàng; lưu thông trong các cửa hàng, và hình mẫu đặt món. Những người quản lí biết đích xác họ đã bán được bao nhiêu cứ sau mười lăm phút, khách hàng gọi những gì, tác động của họ lên các menus, thiết kế nhà hàng, và đào tạo công nhân, cũng như năng suất và số bán. Dùng những dữ liệu này có thể giúp cho họ làm quyết định tốt hơn và lưu kho với đủ vật tư để cho họ có thể bán nhiều hơn. Chẳng hạn trong một số vị trí, khách hàng thường gọi nhiều gà hơn bò nên cửa hàng phải cất giữ nhiều gà hơn v.v. Các công ti bán lẻ đã dùng big data để nhắm tới các khách hàng bằng việc biết điều họ muốn mua và quảng cáo mạnh về những khoản mục nào đó. Các doanh nghiệp trực tuyến có khả năng ghi dấu vết hành vi của khách hàng cá nhân từ cú bấm trên internet của họ, cập nhật ưa chuộng của họ, và cung cấp quảng cáo sản phẩm đúng. Họ có thể nhận ra khi nào khách hàng sắp quyết định mua và đẩy cho giao dịch này tới hoàn thành bằng việc cung cấp ích lợi thưởng cao. Bằng việc tìm ra cách khách hàng tương tác với sản phẩm và dịch vụ của bạn trên trực tuyến, các công ti có thể giám sát cách các đề nghị trực tuyến của họ đáp ứng cho nhu cầu và mong đợi của khách hàng của họ. Với phân tích big data, các công ti có thể dự báo số bán và đặt đơn hàng vật tư thô để tránh lãng phí. Bằng việc có thông tin chính xác và chi tiết được thu thập theo phút, người quản lí có thể kiểm hiệu năng của họ và thực hiện phân tích rủi ro do vậy cải tiến việc làm quyết định.

Ngày nay nhu cầu về tài năng big data đang tăng trưởng nhanh chóng. Gần như mọi công ti phương tây đều có kế hoạch tăng công nhân big data của họ lên 10% mọi năm trong mười năm tới nhưng không có đủ công nhân trong lĩnh vực này. Khảo cứu này dự báo rằng sẽ có thiếu hụt nghiêm trọng những người có thể phân tích và diễn giải big data, và nhiều nước có thể đối diện với thiếu hụt trầm trọng tới 300,000 công nhân có kĩ năng phân tích và 1.5 triệu người quản lí có năng lực dùng phân tích big data để làm quyết định hiệu quả. Big data là một khu vực mới chỉ vài đại học hàng đầu hiện cung cấp đào tạo trong cấp thạc sĩ về Quản lí hệ thông tin, thạc sĩ Khoa học dữ liệu vì nó yêu cầu kĩ năng máy tính mạnh, đặc biệt trong cơ sở dữ liệu và khai phá dữ liệu với công nghệ cơ sở dữ liệu đang nổi lên. Sinh viên phải có tri thức sâu về doanh nghiệp, hiểu các qui trình doanh nghiệp, khách hàng và sản phẩm. Họ phải có khả năng trao đổi các phát kiến của họ với người lãnh đạo doanh nghiệp theo cách có nghĩa, các kĩ năng không được dạy điển hình trong hầu hết các chương trình kĩ thuật.

 

—English version—

 

The Big Data trends

According to Japanese’s study about Asian market, companies could increase revenue by 25 % to 65% using big data and the potential market could reach $250-billion US dollars in 2020. The research team have surveyed over 500 big Asian companies and found that more than half have no idea what big data means as compare with U.S and European companies and that ignorance could put them in a significant disadvantage in the global market.

The research found that 68% of executives admitted that they never hear of “Big Data” and for a few who knew something about it; they considered it is too complex so they ignored it. The research warned that as U.S and European companies are moving quickly into Asian market, it will give them advantages to capture this market from local owned companies. It recommended that Asian companies need to adopt a new approach where data should be treated as “capital asset” and develop big-data strategies to give them insights in their own market so they can compete with foreign companies.

The authors wrote: “Today many Asian companies are still making decision based on monthly report and most of them are not accurate. In the global market in which things change by minute, Asian managers are still relying on report that took month to write so their decision are always late to respond to market. It explains why recently many Japanese companies are losing market to western companies. Without proper use of big data analytics, they do not have capability to realize the full potential of the information that they have. It is time for owners and executives to look at data like a capital asset and quickly develop big data plans as it can bring a significant impact to their business. It is time for the information technology group to take the lead and involve in the business planning to deliver essential information to the people who can use it to increase revenues.”

The research found that many Asian firms have had limited success so far in the global business and could lose most of it to more aggressive western companies. The main reasons are the slow adoption of big data in most business, poor internal communication and information sharing, lack of in-house IT skills as IT is still treated as a supporting function not a strategic function. Big Data brings in the possibility of a fundamentally different type of decision making. Using software analytics tools, companies can test hypotheses and analyze results to guide investment decisions and operational changes. In effect, data analytic can help managers distinguish causation from mere correlation, thus reducing the variability of outcomes while improving financial and product performance.

For example, the fast food company McDonald’s has equipped their stores with software that gather operational data as they track customer interactions; traffic in stores, and ordering patterns. Managers know exactly how many sales they have every fifteen minutes, what customers order, their impact on menus, restaurant designs, and workers training, as well as productivity and sales. Using these data can help them make better decisions and stock up stores with enough materials so they can sell more. For example in some locations, customers often ordered more chicken than beef than the store should store more chickens etc. Retail companies have been using big data to target customers by knowing what they like to buy and advertise heavily on certain items. Online businesses are able to track the behavior of individual customers from their internet click, update their preferences, and provide the right products advertising. They can recognize when customers are nearing a purchase decision and push the transaction to completion by provide highly reward benefits. By finding out how customers interact with your products and services online, companies can monitor how closely their online offering meets their needs and expectations of customers. With big data analytics, companies can predict sales and order the correct raw materials to avoid wastes. By having accurate and detailed information collected by the minute, managers can check their performance and perform risk analysis thus improved decision making.

Today the demand for big data talent is growing rapidly. Almost every western company has plan to increase their big data workers by 10% every year over the next ten years but there are not enough workers in this field. The study predicts that there will be a severe shortage of those who can analyze and interpret big data, and many countries could face a severe shortage of up to 300,000 workers with analytical skills and 1.5 million managers with the ability to use the big data analytics to make effective decisions. Big data is a new area that only few top universities currently have in the Master in Information System Management, Master of Data Science as it requires strong computer skills, especially in databases and data mining with emerging database technology. Students must have a deep knowledge of the businesses, understanding the business processes, customers, and products. They must have the ability to communicate their findings to business leaders in meaningful ways, skills that are not typically taught in most technical programs.