Kỷ nguyên dữ liệu được ví như vàng

Điều gì khiến dữ liệu được ví như một loại “Vàng mới”? Chúng ta biết rằng dữ liệu chứa đựng một lượng thông tin khổng lồ – việc dữ liệu có giá trị không thể phủ nhận.

Một nghiên cứu đã tìm thấy rằng 99% các công ty đang đầu tư vào dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, với hơn 62% các công ty được khảo sát báo cáo việc đầu tư vượt quá 50 triệu đô la. Điều này có nghĩa là trên khắp thế giới, hàng tỷ đô la đang được đầu tư vào dữ liệu và công nghệ được sử dụng để khai thác sức mạnh của nó.Vì vậy, khi các công ty tiếp tục đầu tư mạnh mẽ vào tài nguyên quý này, đáng giá để hỏi: liệu dữ liệu thực sự xứng đáng với giá vàng không? Thôi, hãy nói về điều đó.

Điều quan trọng để hiểu là giá trị trong dữ liệu không phải là sự hiếm có của nó – giá trị đó chính là tiềm năng và những gì chúng ta có thể khai thác từ dữ liệu. Dữ liệu có ở khắp mọi nơi. Tuy nhiên, với dữ liệu, có nhiều dữ liệu được sản xuất liên tục. Từ tìm kiếm Google mới nhất của bạn đến mẫu lái xe của bạn, dữ liệu đang được thu thập ở mọi nơi – cho dù bạn thích hay không. Chỉ riêng Google, Amazon, Microsoft và Facebook đã lưu trữ khoảng 1.200 petabyte ước tính, và số lượng này vẫn tiếp tục tăng. (Một petabyte là 1 triệu gigabyte.)

Vì vậy, không giống như kim loại quý báu, dữ liệu thực sự là một tài nguyên vô hạn. Vậy tại sao lại có nhiều sự xôn xao về điều này?

Điều quan trọng để hiểu là giá trị trong dữ liệu không phải là sự hiếm có của nó – giá trị đó chính là tiềm năng và những gì chúng ta có thể làm với dữ liệu.

Định hướng tiềm năng của nguồn dữ liệu khổng lồ 

Lượng dữ liệu trên thế giới tiếp tục tăng lên. Hầu hết mọi người nhận thức được tầm quan trọng của nó, vì vậy chúng ta liên tục thu thập nó. Một số dữ liệu được thu thập tự động ở nền của các ứng dụng và trang web yêu thích của chúng ta. Và một số chúng ta thu thập một cách có chủ ý hơn thông qua nghiên cứu hoặc thậm chí là quan sát.

Trên thực tế, thế giới có lẽ có nhiều dữ liệu hơn chúng ta biết phải làm gì với nó.

Nhưng dữ liệu không có cấu trúc (hoặc thậm chí có cấu trúc) mà chỉ đứng đó không mang lại nhiều giá trị cho bất kỳ ai, nó chỉ là nguyên liệu thô. Chỉ khi chúng ta có thể xử lý và diễn giải dữ liệu đó thì nó mới trở nên có thể sử dụng.

Giá trị của dữ liệu nằm ở thông tin tiềm năng có thể được trích xuất từ nó – và những quyết định thay đổi hành vi và tạo doanh số bán hàng theo sau.

Nhưng không chỉ ngành công nghiệp công nghệ dữ liệu mới đang lợi nhuận từ dữ liệu. McKinsey đã tìm thấy rằng dữ liệu lớn có thể giúp các nhà bán lẻ tăng biên lợi nhuận hoạt động của họ lên đến 60%. Các doanh nghiệp trong tất cả các ngành có thể sử dụng thông tin để cải thiện chiến lược kinh doanh và quyết định.

Một số ví dụ bao gồm:

• Phân tích dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa tiếp thị và sản phẩm
• Xem xét dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng tương lai
• Sử dụng dữ liệu về hiệu suất để cải thiện hiệu quả và tối ưu hóa nguồn lực
• Tạo ra các nguồn thu nhập mới bằng cách thu thập dữ liệu hấp dẫn

Một cách thực tế, khi nói về dữ liệu, chúng ta chỉ mới bắt đầu. Chúng ta chỉ có thể bắt đầu tưởng tượng các khả năng khi dữ liệu trở thành một phần ngày càng lớn trong thế giới số của chúng ta.

Giá trị của thị trường dữ liệu ngày một tăng

Theo Statista, giá trị thị trường của phân tích dữ liệu lớn tại Hoa Kỳ sẽ vượt qua 650 tỷ đô la vào năm 2029. Mức tăng trưởng lên đến 170% trong chưa đầy một thập kỷ.

Mặc dù không hề hiện hữu dưới dạng vật lý, nhưng dữ liệu đã trở thành một mặt hàng nóng trong nền kinh tế số toàn cầu.

Nhưng không phải dữ liệu nào cũng giống nhau. Đó là lý do tại sao, mặc dù có nhu cầu, chúng ta không thấy dữ liệu được định giá trên thị trường mở.

Giá trị của dữ liệu có thể biến đổi đáng kể tùy thuộc vào chất lượng và thậm chí là yếu tố dân số. Dữ liệu vẫn tuân theo các nguyên tắc cơ bản của cung cầu. Ví dụ, trên thế giới có nhiều phụ nữ hơn nam, nên giá trị của dữ liệu đối với nam giới sẽ cao hơn một chút.

Loại dữ liệu cũng quan trọng. Lấy tiếng quảng cáo ví dụ, thông tin liên hệ thường có giá trị cao hơn nhiều so với thông tin vị trí hoặc dữ liệu dân số, bởi vì nó có thể được sử dụng trực tiếp để tiếp thị sản phẩm và đóng góp vào doanh số bán hàng. Địa chỉ email của một người dùng đã từng có giá trị lịch sử lên đến 89 đô la.

Nhiều trong số dữ liệu được sử dụng bởi các công ty được thu thập bên trong. Nhưng hiểu được tiềm năng trong dữ liệu, họ ngày càng tìm cách phát triển trên dữ liệu mà họ đã sở hữu. Các công ty như Meta và Google đã xây dựng các mô hình và nguồn thu nhập toàn diện dựa trên việc thu thập và bán dữ liệu cho các công ty khác và bên thứ ba.

Thậm chí không chỉ có dữ liệu chính nó mới có giá trị đáng giá. McDonald’s đã chi khoảng 300 triệu đô la vào năm 2019 để mua công nghệ dữ liệu và quyết định của Dynamic Yield. Và đó chỉ là các công cụ để giúp hiểu rõ hơn về tất cả.

Dữ liệu là nguồn nhiên liệu cho trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy có thể là một trong những xu hướng lớn nhất của năm 2023 – hoặc ít nhất là một trong những đề tài được thảo luận nhiều nhất.

Nhưng điều gì thúc đẩy AI? Dữ liệu.

Ngay cả trí tuệ nhân tạo tổng quát như Chat GPT hoặc Dall-E 2 cũng sử dụng sức mạnh của dữ liệu để cải thiện thuật toán và kỹ năng đưa ra quyết định của nó. AI được đào tạo trên các tập dữ liệu và sau đó có khả năng áp dụng những kiến thức đó vào dữ liệu mới.

Nhưng AI không chỉ giúp chúng ta viết hoặc tạo ra hình ảnh đẹp. Các thuật toán học máy đóng vai trò quan trọng trong dữ liệu lớn để có được thông tin chính xác và hiệu quả. Nhưng nó chỉ có thể làm được điều này khi có đủ dữ liệu để học hỏi và đưa ra các quyết định tốt hơn, có nghĩa là dữ liệu và AI liên quan chặt chẽ với nhau.

Và với kích thước thị trường AI dự kiến sẽ vượt qua 1,591 tỷ đô la vào năm 2030, nó đang ngày càng phát triển. Chúng ta sẽ chỉ cần thêm nhiều dữ liệu hơn để tối ưu hóa tiềm năng của nó và tận dụng nó để tạo ra những hiểu biết dữ liệu tốt hơn.

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là AI loại bỏ nhu cầu về người lao động có kỹ năng trong lĩnh vực dữ liệu.

Nhu cầu về những người có khả năng hiểu dữ liệu đang đơn giản là nhanh hơn số lượng người có kỹ năng cần thiết để làm công việc đó. Vì vậy, giá trị không chỉ nằm trong dữ liệu mà còn ở trong những người có khả năng khai thác nó (và làm điều đó tốt).

Nhu cầu về Kỹ năng Liên Quan đến Dữ liệu Đang Vượt Quá Sự Thành Thạo Dữ liệu

Không có gì phải bàn cãi – dữ liệu đang trở thành một phần ngày càng quan trọng của cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Các doanh nghiệp đang tận dụng dữ liệu cho mọi thứ, từ dịch vụ khách hàng đến mô hình giá và thậm chí cả việc tuyển dụng nhân viên.

Rất nhiều dữ liệu đang được thu thập, nhưng chỉ một phần nhỏ của cá nhân biết cách quản lý nó. Một báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã tìm thấy rằng các vị trí khoa học dữ liệu là một số trong những vị trí có nhu cầu cao nhất trên thị trường lao động – mặc dù chỉ chiếm một phần nhỏ trong lực lượng lao động.

Với các công ty đầu tư mạnh mẽ vào việc thu thập dữ liệu, họ đang phải đối mặt với tình trạng không có tài nguyên để biến dữ liệu đó thành hành động. Điều này giống như ngồi trong một mỏ vàng mà bạn không thể khai thác từ lòng đất.

Vào năm 2016, 90% tổng lượng dữ liệu trên thế giới được tạo ra trong hai năm trước đó. Và chúng ta chỉ tạo ra dữ liệu nhanh hơn hôm nay. Dự kiến rằng vào năm 2023, thế giới sẽ tạo ra 118 zettabyte dữ liệu – hoặc 118 triệu petabyte – và 463 zettabyte mỗi ngày vào năm 2025.

Nhu cầu về những người có khả năng hiểu và khai thác dữ liệu đang ngày càng tăng. Vì vậy, giá trị không chỉ nằm trong dữ liệu. Nó còn ở trong những người có khả năng khai thác nó.

Chỉ riêng tại Hoa Kỳ, cần thêm 1,5 triệu người quản lý thông thạo dữ liệu để tận dụng dữ liệu lớn (big data). Và điều này chỉ tính đến những kỹ năng mà chúng ta biết cần ngày nay. Đây là một khoảng trống về kỹ năng lớn cần được lấp đầy bởi các chuyên gia dữ liệu, bao gồm:

• Nhà khoa học dữ liệu tạo ra các mô hình và công cụ cần thiết để tận dụng dữ liệu một cách tốt nhất.
• Nhà phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu hiện có và xác định xu hướng có thể giúp các công ty giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định tốt hơn.
• Nhà phân tích An ninh mạng bảo vệ tổ chức khỏi các cuộc tấn công mạng và xác định những yếu điểm.

Đó chỉ là những kỹ năng và vai trò mà chúng ta biết đến hôm nay. Thế giới của dữ liệu liên tục phát triển. Và khi công nghệ tiếp tục tiến bộ, có thể có một thế giới dữ liệu chưa được khám phá hoàn toàn.

Từ những thông tin cá nhân đến lựa chọn sự nghiệp, tương lai của dữ liệu trông hứa hẹn – có lẽ chúng ta chỉ mới bắt đầu khám phá một phần rất nhỏ về nó. 

AWS có thể trợ giúp như thế nào đối với việc khai thác dữ liệu?

AWS là cái tên hàng đầu về việc hỗ trợ người dùng khác thai dữ liệu và chuẩn bị, xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML) chất lượng cao. 

Và để hiểu hơn về việc AWS sẽ giúp chúng ta làm gì với dữ liệu – loại vàng mới của nhân loại, hãy cùng tham gia workshop AWS Discovery Day: Data để biết thêm chi tiết nhé! 

⭐ THÔNG TIN SỰ KIỆN

🔸 Thứ Ba, ngày 12.09.2023

🔸 Thời gian: 20:00 – 22:00

🔸 Hình thức: Online

Đăng ký tham gia tại đây