Big Data – Dữ Liệu Lớn – Web Tải Sách Miễn Phí Ebooks PDF

Sách Big Data – Dữ Liệu Lớn của tác giả Bernard Marr mời bạn thưởng thức.

2. S = Start with strategy – Khởi đầu với chiến lược

Để kinh doanh thông minh hơn, hãy khởi đầu với chiến lược. Và điều đó luôn đúng, bất kể bạn là một gã khổng lồ Dữ Liệu Lớn như Amazon, Google hay chỉ là một cửa hàng gia đình nhỏ nơi góc phố.

Chúng ta rất dễ lạc lối và bị nhấn chìm trong khoa học về dữ liệu và phân tích. Điều đó đã xảy ra trước thời Dữ Liệu Lớn và gia tăng gấp bội vào thời nay. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trên khắp thế giới đang hoang mang. Họ đọc được rằng những gã khổng lồ Dữ Liệu Lớn chẳng bao giờ ném đi bất kỳ dữ liệu nào, rằng các doanh nghiệp giàu dữ liệu này nắm bắt, phân tích mọi thứ như thế nào, vì chúng rất giá trị và có khả năng mang đến những hiểu biết độc nhất và đầy sức mạnh cho công cuộc phát triển doanh nghiệp. Ngay cả những chỗ sai sót cũng không bị loại bỏ… Hãy gõ những cái tên sai chính tả và nhấp lệnh tìm kiếm – chắc hẳn các dữ liệu này có thể bị xóa bỏ, nhưng với Google thì không. Thay vì bỏ qua, họ đã dùng chúng để tạo nên bộ kiểm tra chính tả tốt nhất thế giới15.

Với hầu hết các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, ý tưởng thu thập và lưu trữ mọi thứ thực sự đáng sợ. Không chỉ vì họ đã có cả núi tài liệu lưu trữ trong các tập hồ sơ đóng bụi dưới tầng hầm, mà còn vì họ chẳng thèm xử lý các tài liệu mới phát sinh thêm mỗi ngày! Thậm chí đến việc suy ngẫm về những vấn đề mà một doanh nghiệp có thể phải đối mặt trong thế giới Dữ Liệu Lớn cũng đã mệt mỏi và đầy áp lực… Điều gì cấu thành mọi thứ, nên dùng kiểu định dạng nào, chúng sẽ được lưu trữ ở đâu và như thế nào, ai sẽ sử dụng chúng, ai sẽ sở hữu chúng, chúng ta sẽ chi trả cho chúng như thế nào, sẽ làm gì với chúng, và sẽ bắt đầu từ đâu?

Đối với những gã khổng lồ Dữ Liệu Lớn như Tesco, Walmart hay Amazon, vấn đề là mọi mẩu dữ liệu nhỏ đều có thể vô cùng đáng giá ở mức độ nào đó. Nhưng đó là vì các doanh nghiệp này có chuyên môn phân tích, tiền bạc và khả năng công nghệ để đầu tư đầy đủ vào khả năng lưu trữ và khai thác lượng dữ liệu phong phú này để mang lại sự thấu hiểu. Thêm vào đó, họ cũng thuộc hàng tân tiến trong thế giới mới này, vì vậy thường thu hút những nhân tài kiệt xuất nhất.

Nhưng theo phỏng đoán, có đến 99,9% các công ty trên thế giới sẽ không bao giờ đạt đến vị thế đó. Đến nay, phần lớn các doanh nghiệp sẽ không bao giờ có đủ thời gian, tiền bạc, chuyên môn và/hoặc ý định nghiền ngẫm dữ liệu theo cách mà các tập đoàn khổng lồ vẫn làm. Nhưng điều đó không có nghĩa rằng bạn có thể bỏ qua Dữ Liệu Lớn.

Bên cạnh đó, vẫn có một lượng Dữ Liệu Lớn khổng lồ chưa từng sẵn có trước đây mà các doanh nghiệp nhỏ hơn có thể sử dụng. Chẳng hạn, nếu điều hành một tiệm tạp hóa nhỏ, giờ bạn có thể tải về dữ liệu thời tiết từ dịch vụ Met Office và dùng nó để dự đoán xem bạn nên dự trữ mặt hàng nào. Do đó, ngay cả những công ty nhỏ cũng có thể chạm vào Dữ Liệu Lớn và tận dụng nó để cải thiện những sản phẩm của họ.

Tin rất vui là những thông tin mà bạn hiện có thể hoặc không thể truy cập thực sự không phải là vấn đề. Hình 2.1 chính là bằng chứng. Ngay từ đầu, việc doanh nghiệp của bạn có hàng khối dữ liệu sẵn sàng được phân tích hay không có dữ liệu nào quả thực chẳng hề quan trọng. Điều đó không thể thay đổi giá trị của việc bắt đầu với chiến lược.

Ngoại lệ duy nhất của nguyên tắc này là khi bạn đã có sẵn một lượng lớn dữ liệu số hóa trong tay. Trong trường hợp này, sẽ là hợp lý nếu bạn phân bổ một phần ngân sách và tài nguyên cho việc khám phá dữ liệu.

Nếu doanh nghiệp đã truy cập vào một lượng lớn dữ liệu có thể được khai thác và phân tích, thì chắc chắn họ nên dành 10% nỗ lực phân tích cho việc khám phá dữ liệu. Khi bắt đầu với chiến lược, bạn phải tìm ra điều mình cần biết, cũng như dữ liệu nào bạn cần thu thập để tìm thấy câu trả lời. Trong quá trình khám phá dữ liệu, bạn chỉ cần quan sát dữ liệu mà không cần đưa ra bất kỳ câu hỏi hay kế hoạch nào, để xem những gì mà dữ liệu nói về doanh nghiệp của bạn. Quá trình khám phá dữ liệu này có thể là một sự bổ sung hữu dụng cho phương thức tiếp cận phù hợp hơn được vạch ra trong cuốn sách này, cũng như có khả năng tận dụng hết vốn quý của dữ liệu.

Ví dụ, Facebook đã quan sát toàn bộ dữ liệu họ có thông qua hàng triệu dòng cập nhật trạng thái và có thể giải mã một hành vi xung quanh các mối quan hệ từ sự hỗn loạn đó. Đến mức Facebook có thể dự đoán khi nào bạn sẽ thay đổi trạng thái từ “Độc thân (Single)” sang “Trong một mối quan hệ (In a relationship)” và ngược lại. Hiện tại, đó chỉ là một sự thấu hiểu kỳ quặc, nhưng sẽ đến lúc Facebook có thể cấp phép cho các công ty khác sử dụng dữ liệu đó – những công ty chuyên sản xuất các sản phẩm đặc biệt hữu ích cho những người mới bắt đầu một mối quan hệ (các gói du lịch dành cho cặp đôi) hoặc mới chia tay (khăn giấy và kem Ben & Jerry!). Facebook đầu tư vào khám phá dữ liệu vì họ có thể – họ có khối lượng dữ liệu khổng lồ để biến nó trở nên đáng giá, không kể thời gian, năng lực, công nghệ hay tiền bạc; nhưng đây chắc chắn không phải là xuất phát điểm cho hầu hết các doanh nghiệp.

Trong tương lai, những kiểu khám phá dữ liệu trên chắc chắn có thể cách mạng hóa doanh nghiệp và thậm chí có thể thay đổi mô hình kinh doanh của bạn. Nhưng chúng vẫn chỉ luôn là một phần bổ sung của phương thức tiếp cận kinh doanh SMART, chứ không thể thay thế nó.