.gif)
Tóm tắt: Phân tích - Làm thế nào để chiến
thắng bằng trí tuệ
Cuốn sách cung cấp một cái nhìn tổng quan về
sự phát triển của phân tích dữ liệu, nhấn mạnh sự chuyển đổi từ các phương pháp
truyền thống sang các kỹ thuật nâng cao hơn và vai trò ngày càng tăng của phân
tích trong các hoạt động kinh doanh. Nó cũng đề cập đến những thách thức và cơ
hội liên quan đến hệ sinh thái dữ liệu hiện đại.
Các Chủ đề Chính:
1.
Sự
tiến hóa của Phân tích:
Tài liệu theo dõi sự phát triển của phân tích từ các phương pháp thủ công ban
đầu đến kỷ nguyên dữ liệu lớn và hiện tại là Phân tích 3.0 và 4.0, tập trung
vào học máy và tự động hóa.
2.
Sự
khác biệt giữa Business Intelligence (BI) và Phân tích Nâng cao: Tài liệu phân biệt rõ ràng giữa BI (tập trung
vào báo cáo lịch sử) và phân tích nâng cao (có tính dự đoán).
3.
Sự
bùng nổ của Dữ liệu (Big Data & Internet of Things - IoT): Nhấn mạnh sự gia tăng theo cấp số nhân của
khối lượng dữ liệu và tầm quan trọng của nó như một nguồn lợi thế cạnh tranh.
4.
Nền
kinh tế Thuật toán: Mô tả cách các công
ty đang sử dụng dữ liệu và thuật toán để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới,
tối ưu hóa hoạt động và tái tạo bản thân.
5.
Vai
trò của Con người trong Kỷ nguyên Phân tích: Mặc dù phân tích nâng cao và AI đang phát triển, tài liệu nhấn
mạnh rằng chúng chủ yếu được thiết kế để tăng cường khả năng của con người,
không phải thay thế hoàn toàn.
6.
Những
thách thức và Rủi ro: Đề cập đến các vấn đề
như chất lượng dữ liệu, khoảng cách kỹ năng, kiểm soát và quản trị thuật toán,
lo ngại về quyền riêng tư và độ chính xác của mô hình.
7.
Cấu
trúc Tổ chức cho Phân tích:
Thảo luận về tầm quan trọng của việc thiết lập các Trung tâm Xuất sắc (COE) và
các loại chuyên gia cần thiết trong một nhóm phân tích.
8.
Mua
hay Xây dựng: Xem xét quyết định
chiến lược về việc có nên mua các giải pháp phân tích hoặc tự xây dựng chúng.
9.
Ứng
dụng của Phân tích Nâng cao trong các Chức năng Kinh doanh: Cung cấp các ví dụ về cách phân tích được áp
dụng trong tiếp thị, tài chính, logistics/chuỗi cung ứng, sản xuất, an ninh, và
các lĩnh vực khác.
10.
Tính
di động của Mô hình (Model Portability): Làm nổi bật lợi ích của việc có thể triển khai các mô hình phân
tích trên nhiều nền tảng khác nhau.
Ý tưởng và Sự kiện Quan trọng Nhất:
·
Phân
tích 3.0 và 4.0: Tài liệu gọi kỷ
nguyên hiện tại là "Phân tích 3.0", nơi các công cụ phân tích trở nên
thân thiện với người dùng hơn và có thể tiếp cận được với nhiều người dùng
doanh nghiệp hơn, bao gồm cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ. "Phân tích
4.0" đang phát triển nhanh chóng, chuyển sang học máy và phân tích tự
động.
·
Trích dẫn: "Tôi
đã gọi tập hợp các thay đổi này là "Phân tích 3.0", sau các kỷ nguyên
trước đó liên quan đến "phân tích thủ công" và dữ liệu lớn trong các
công ty khởi nghiệp và công ty trực tuyến. Ngay cả bây giờ "Phân tích
4.0" đang phát triển nhanh chóng, với những người sớm áp dụng chuyển sang
học máy và phân tích tự động."
·
BI
không phải là Phân tích Thực sự: Tài liệu khẳng định mạnh mẽ rằng Business Intelligence (BI)
thuần túy, mặc dù hữu ích cho báo cáo lịch sử, không phải là phân tích thực sự
vì nó thiếu tính dự đoán.
·
Trích dẫn: "Theo
ý kiến của chúng tôi, kinh doanh thông minh thuần túy không đại diện cho phân
tích thực sự bởi vì, mặc dù nó giúp giải thích quá khứ, nhưng nó không có tính
dự đoán."
·
Dữ
liệu lớn là Nền tảng nhưng Không phải là Tất cả: Mặc dù dữ liệu lớn (được mô tả bằng 3 chữ V:
Volume, Velocity, Variety) rất quan trọng, nhưng bản thân nó không tự động dẫn
đến hiểu biết sâu sắc. Chất lượng và cấu trúc dữ liệu phù hợp với các thuật
toán nâng cao là cần thiết.
·
Trích dẫn: "Theo
Tom Hill, Giám đốc điều hành, Phân tích nâng cao và Đổi mới, Statistica, lượng
dữ liệu thô ngày càng tăng không nhất thiết làm tăng chỉ số thông tin có trong
dữ liệu."
·
Học
sâu (Deep Learning): Được xác định là sự
phát triển của mạng nơ-ron và các công nghệ học máy liên quan, học sâu đang
thúc đẩy nhiều câu chuyện thành công hiện nay, đặc biệt là trong xử lý và nhận
dạng hình ảnh.
·
PMML
(Predictive Model Markup Language): Một tiêu chuẩn công nghiệp cho phép các mô hình dự đoán được
tạo ra từ khai thác dữ liệu hoặc học máy có thể được chuyển sang môi trường sản
xuất và giao dịch để sử dụng theo thời gian thực.
·
Trích dẫn: "Với
sự ra đời và phổ biến của PMML, các mô hình dự đoán giờ đây có thể được nhúng
vào môi trường sản xuất và giao dịch để tận dụng giá trị của các mô hình đó
trong thời gian thực."
·
Nền
kinh tế Thuật toán và Sự Tái tạo Doanh nghiệp: Nhiều ví dụ được đưa ra về các công ty sử
dụng phân tích nâng cao để đổi mới và giành lợi thế cạnh tranh, như Netflix (hệ
thống đề xuất), Oral-B (bàn chải đánh răng thông minh), Opower (tiết kiệm năng
lượng), Waste Management (thu gom rác), Starbucks (sản phẩm tạp hóa), RioTinto
(khai thác tự hành), Telenor (mô hình hóa rủi ro), và GE (nền tảng Predix).
·
Phân
tích Biên (Edge Analytics):
Một cách tiếp cận mạnh mẽ để xử lý lượng lớn dữ liệu từ các cảm biến và thiết
bị IoT bằng cách áp dụng phân tích tại nguồn gốc, thay vì vận chuyển tất cả dữ
liệu thô.
·
Nhà
khoa học Dữ liệu Công dân (Citizen Data Scientist): Một thuật ngữ mới để mô tả những người tạo
hoặc tạo ra các mô hình tận dụng phân tích dự đoán hoặc phân tích quy định mà
không có nền tảng truyền thống về thống kê hoặc học máy.
·
Tầm
quan trọng của Trung tâm Xuất sắc (COE): COE đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các công ty dựa
trên phân tích bằng cách cung cấp khả năng phân tích tập trung và chuyên môn.
·
Rủi
ro của Việc Quản trị Thuật toán Kém: Câu chuyện cảnh báo về Knight Capital (mất 440 triệu đô la do
trục trặc thuật toán) và ví dụ về hai nhà bán lẻ trực tuyến cạnh tranh về giá
sách (giá tăng vọt lên hơn 23 triệu đô la) minh họa sự cần thiết của kiểm soát
và quản trị thuật toán.
·
Lo
ngại về Quyền riêng tư và Đạo đức: Các ví dụ như Target dự đoán thai kỳ của khách hàng và
Nordstrom theo dõi khách hàng trong cửa hàng nêu bật những thách thức về quyền
riêng tư và sự cần thiết phải cân bằng giữa đổi mới phân tích với sự nhạy cảm
của khách hàng.
·
Phân
tích Tăng cường Khả năng Con người: Mặc dù phim ảnh như "Terminator" miêu tả AI như một
mối đe dọa tận thế, tài liệu nhấn mạnh rằng các hệ thống phân tích hiện đại chủ
yếu được thiết kế để hỗ trợ con người trong việc ra quyết định.
·
Trích dẫn: "Nói
cách khác, phân tích là một công cụ để hỗ trợ trí tuệ và ra quyết định của con
người, và ngày nay hiếm khi một hệ thống phân tích được thiết kế như một môi
trường tự động tối thượng."
Tóm lại:
Tài liệu này vẽ nên một bức tranh về một thế
giới nơi phân tích dữ liệu không còn là một công cụ chuyên biệt cho một nhóm
nhỏ mà đã trở thành một yếu tố quan trọng, định hình lại các mô hình kinh doanh
và chiến lược trên nhiều ngành công nghiệp. Trong khi nó nhấn mạnh tiềm năng to
lớn của phân tích nâng cao và các công nghệ liên quan như học máy và AI, nó
cũng cảnh báo về những thách thức và rủi ro liên quan đến việc quản lý dữ liệu,
xây dựng đội ngũ phù hợp và đảm bảo kiểm soát và quản trị các hệ thống thuật
toán. Cuối cùng, nó định vị phân tích là một công cụ mạnh mẽ để tăng cường khả
năng của con người và thúc đẩy đổi mới.
1. Làm thế nào
những thay đổi gần đây trong phân tích đang định hình lại bối cảnh kinh doanh?
Những thay đổi gần đây trong lĩnh vực phân tích đang định
hình lại bối cảnh kinh doanh theo nhiều cách quan trọng:
1.
Thay đổi
trọng tâm phân tích: Bối cảnh kinh doanh đang chuyển từ
việc chỉ sử dụng phân tích mô tả đơn giản (như biểu đồ cột) sang sự kết hợp
lành mạnh giữa phân tích mô tả, phân tích dự đoán và phân tích định hướng. Sự
thay đổi này, được gọi là "phân tích nâng cao", đại diện cho một sự
thay đổi lớn về trọng tâm, hướng tới các công nghệ mới, phương pháp phân tích
mới và cách tiếp cận ra quyết định mới. Phân tích nâng cao sử dụng các phương
pháp toán học để mô tả hoặc dự đoán các hiện tượng.
2.
Sự trỗi dậy
của Dữ liệu lớn (Big Data): Khối lượng,
cấu trúc và luồng dữ liệu lớn yêu cầu các cách tiếp cận mới để lưu trữ, xử lý
và phân tích. Quan điểm đã thay đổi từ việc chỉ coi dữ liệu số được tổ chức cẩn
thận là có liên quan sang việc thu thập và tải tất cả dữ liệu liên quan,
bao gồm dữ liệu phi cấu trúc (như thông tin văn bản) và dữ liệu đa cấu trúc.
Mặc dù đôi khi một lượng nhỏ dữ liệu di chuyển nhanh có giá trị hơn một lượng
lớn dữ liệu nếu có thể phân tích trong thời gian thực, thì xu hướng chung là sự
dồi dào và đa dạng của dữ liệu.
3.
Dân chủ hóa
phân tích: Phân tích trong quá khứ bị giới hạn
đối với một nhóm nhỏ các chuyên gia. Giờ đây, nhiều người dùng doanh nghiệp có
thể sử dụng các công cụ phân tích vì chúng thân thiện với người dùng hơn. Các
doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể xây dựng khả năng phân tích mà không cần
đầu tư lớn. Sự thay đổi này là một "điểm uốn" và được tạo điều kiện
bởi sự sẵn có của công nghệ dễ sử dụng và rẻ hơn, bao gồm cả phần mềm mã nguồn
mở.
4.
Sự xuất hiện
của "Nhà khoa học dữ liệu công dân": Do tình trạng thiếu hụt các chuyên gia phân tích có kiến
thức chuyên môn sâu (nhà khoa học dữ liệu), đã có sự trỗi dậy của "các nhà
khoa học dữ liệu công dân". Những cá nhân này, thường là chuyên gia về các
vấn đề kinh doanh nhưng có ít kinh nghiệm hoặc kiến thức chính thức hơn về phân
tích, có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích nhờ các công cụ mới hỗ trợ và
tăng cường khả năng của họ.
5.
Tích hợp và
nhúng phân tích vào hoạt động:
Các tổ chức lớn đã tăng quy mô và phạm vi hoạt động phân tích của họ và nhúng
chúng vào các quy trình và hệ thống vận hành. Mục tiêu là xây dựng các môi
trường phân tích hòa quyện vào cấu trúc hoạt động của công ty, trở nên liền
mạch và "vô hình" đối với người dùng cuối, giống như việc bật công
tắc đèn. Điều này cho phép phân tích cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian
thực và hỗ trợ ra quyết định ngay tại điểm dữ liệu được tạo ra.
6.
Tăng tốc độ
và sự nhanh nhẹn: Với các phương pháp Big Data và
công cụ mới, công việc quản lý và chuẩn bị dữ liệu đã chuyển gần hơn đến thời
điểm phân tích được chạy, cắt giảm thời gian chu kỳ. Các mô hình phân tích giờ
đây có thể được xây dựng và xác minh trong vài giờ thay vì nhiều năm. Các công
ty đang tìm cách xây dựng, kiểm tra, xác thực và triển khai các mô hình vào sản
xuất trong vòng vài giờ, với tốc độ đã trở thành yếu tố cực kỳ quan trọng.
7.
Phát triển
vai trò của các chuyên gia phân tích:
Vai trò của nhà phân tích truyền thống thường bị giới hạn trong việc xây dựng
và kiểm tra mô hình. Ngược lại, các nhà khoa học dữ liệu hiện nay chịu trách
nhiệm về toàn bộ vòng đời của một dự án phân tích, từ xây dựng mục tiêu kinh
doanh đến triển khai mô hình vào hệ thống sản xuất và đảm bảo các mục tiêu kinh
doanh được đạt được. Điều này đòi hỏi sự phối hợp giữa các chức năng kinh doanh
khác nhau.
8.
Sự phổ biến
của mô hình và tính di động:
Các đổi mới đã cho phép đưa các mô hình dự đoán vào môi trường sản xuất và giao
dịch theo thời gian thực. Các mô hình có thể được triển khai "ở khắp mọi
nơi", bao gồm cả ở "rìa" mạng lưới, gần dữ liệu. Tính di động
của mô hình, thông qua các tiêu chuẩn như PMML, cho phép các mô hình được xây
dựng trên một nền tảng chạy trên các hệ thống khác. Tuy nhiên, điều này cũng
đặt ra thách thức về giám sát và quản lý một số lượng lớn mô hình đang hoạt
động.
9.
Ứng dụng
rộng rãi trong nhiều ngành: Phân tích
nâng cao đang trở thành một phần quan trọng trong nhiều lĩnh vực, không chỉ
riêng chăm sóc sức khỏe, mà còn trong dịch vụ tài chính (quản lý rủi ro tín
dụng, phát hiện gian lận), sản xuất (kiểm soát chất lượng, tối ưu hóa năng
suất), quản lý chuỗi cung ứng, bán lẻ (hiểu khách hàng, cá nhân hóa), và nông
nghiệp.
10.
Tăng cường
khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu:
Dữ liệu và phân tích cung cấp nền tảng của thực tế và sự hiểu biết. Mặc dù trực
giác quản lý vẫn có giá trị, việc kết hợp dữ liệu lớn với các công cụ phân tích
mạnh mẽ giúp cung cấp bức tranh rõ ràng về những gì đã xảy ra và khuôn khổ để
dự đoán tương lai. Môi trường ra quyết định tối ưu là sự kết hợp giữa kinh
nghiệm, lý thuyết và trực giác với dữ liệu và phân tích. Các hệ thống nhận thức
có thể truy vấn lượng lớn dữ liệu để hỗ trợ con người đưa ra quyết định.
11.
Nhấn mạnh sự
gia tăng năng suất lao động của con người:
Máy tính xuất sắc trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và xử lý lượng lớn dữ liệu.
Tuy nhiên, việc ra quyết định dựa trên phần mềm còn rất hạn chế ở cấp độ chiến
thuật và không thể đưa ra lựa chọn chiến lược hoặc đạo đức. Hệ thống mạnh mẽ
nhất tận dụng khả năng của cả máy móc và con người. Tự động hóa thông qua phân
tích giúp giải phóng con người khỏi các tác vụ tẻ nhạt, cho phép họ tập trung vào
sự sáng tạo và đổi mới, do đó tăng cường chứ không nhất thiết là loại bỏ
công việc của con người.
12.
Thách thức
về quản lý, đạo đức và quyền riêng tư:
Sự đa dạng và phân tán của dữ liệu và công cụ phân tích tạo ra thách thức trong
quản lý, bảo mật và tuân thủ quy định. Ngoài ra, khi phân tích ngày càng trở
nên mạnh mẽ và phổ biến, các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư trở nên cực kỳ
quan trọng. Các công ty cần xem xét ba yếu tố: Ngữ cảnh, Sự cho phép và Độ
chính xác khi triển khai phân tích nâng cao, và thực hiện các biện pháp như
minh bạch và cho phép người dùng quản lý dữ liệu của họ.
Tóm lại, những thay đổi trong phân tích, đặc biệt là sự phát
triển của phân tích nâng cao, Dữ liệu lớn, dân chủ hóa công nghệ và sự xuất
hiện của nhà khoa học dữ liệu công dân, đang định hình lại bối cảnh kinh doanh
bằng cách biến phân tích từ một lĩnh vực chuyên biệt thành một năng lực cốt
lõi được nhúng sâu vào hoạt động, thúc đẩy ra quyết định nhanh hơn, thông
minh hơn và tạo ra lợi thế cạnh tranh mới trên thị trường. Tuy nhiên,
điều này cũng đòi hỏi sự lãnh đạo mạnh mẽ, đội ngũ phù hợp, cam
kết đầu tư, và một nền văn hóa chấp nhận sự thay đổi và cải tiến
liên tục, đồng thời chú trọng đến các khía cạnh đạo đức và pháp lý.
2. Vai trò của
dữ liệu, thuật toán, và con người đang phát triển trong phân tích nâng cao?
Vai trò của dữ liệu, thuật toán (hay phân tích/mô hình), và
con người trong phân tích nâng cao đang có những sự phát triển đáng kể, định
hình lại bối cảnh kinh doanh:
1. Vai trò của Dữ liệu:
- Từ khan hiếm đến dồi dào và đa dạng: Quan điểm về dữ liệu đã thay đổi đáng kể. Trước đây,
chỉ dữ liệu số được tổ chức cẩn thận theo cột và hàng mới được coi là có
liên quan và dễ sử dụng. Giờ đây, bối cảnh đã chuyển sang thu thập và lưu
trữ tất cả dữ liệu liên quan, bao gồm dữ liệu phi cấu trúc (thông
tin văn bản) và dữ liệu đa cấu trúc. Dữ liệu không còn khan hiếm mà trở
nên khổng lồ và đa dạng.
- Tốc độ và luồng dữ liệu quan trọng hơn: Mặc dù khối lượng lớn là xu hướng chung, đôi khi một
lượng nhỏ dữ liệu di chuyển nhanh lại có giá trị hơn nếu có thể phân tích
trong thời gian thực. Giá trị của nhiều quyết định giảm đi theo thời gian
hoặc độ trễ.
- Dữ liệu là nền tảng của thực tế và hiểu biết: Dữ liệu và phân tích cung cấp nền tảng của thực tế, sự
thật và sự hiểu biết về các quy trình và mối quan hệ kinh doanh. Tuy
nhiên, dữ liệu tự nó chỉ là thông tin thô và giá trị thực của nó chỉ được
mở khóa khi áp dụng phân tích để rút ra những hiểu biết sâu sắc, dẫn đến
hành động cụ thể.
- Thách thức quản lý dữ liệu: Việc thu thập, quản lý và tích hợp dữ liệu đa dạng và
phân tán vẫn là một thách thức lớn, chiếm tới 80% nỗ lực phân tích. Các
phương pháp quản lý dữ liệu mới (như trong Big Data) phù hợp hơn với phân
tích nâng cao so với các kho dữ liệu truyền thống chỉ tập trung vào dữ
liệu có cấu trúc và trường hợp sử dụng đã xác định trước.
2. Vai trò của Thuật toán và Phân tích:
- Chuyển dịch từ mô tả sang dự đoán và định hướng: Bối cảnh kinh doanh đang chuyển trọng tâm từ phân tích
mô tả đơn giản sang kết hợp phân tích mô tả, dự đoán và định hướng – được
gọi là "phân tích nâng cao". Phân tích nâng cao sử dụng các
phương pháp toán học để mô tả hoặc dự đoán các hiện tượng.
- Sự trỗi dậy của Học máy và Tự động hóa: Đã có những thay đổi lớn với sự trỗi dậy của học máy
và ra quyết định tự động. Phân tích chuyển từ thế giới mà giả thuyết con
người chi phối sang thế giới mà nhiều mô hình được tạo ra tự động ở một
mức độ nào đó. Các hệ thống dựa trên học tập (AI, ML) được làm mới dựa
trên hành vi gần đây, khác với các hệ thống dựa trên quy tắc tĩnh.
- Hệ thống nhận thức và Tăng cường khả năng con người: Các công nghệ nhận thức (còn gọi là điện toán nhận
thức, tự trị, định hướng) đang phát triển. Chúng có thể truy vấn lượng lớn
dữ liệu để tìm câu trả lời mà con người không thể. Các hệ thống nhận thức
đang tăng cường những gì con người có thể làm, hỗ trợ ra quyết định.
- Nhúng và Phổ biến:
Các tổ chức lớn đang nhúng phân tích vào quy trình và hệ thống vận hành.
Mục tiêu là xây dựng các môi trường phân tích liền mạch, "vô
hình" đối với người dùng cuối, cung cấp thông tin chi tiết như việc
bật công tắc đèn. Phân tích nâng cao đang được triển khai "ở khắp mọi
nơi" – trong đám mây, trung tâm dữ liệu, ở "rìa" mạng lưới,
gần điểm dữ liệu được tạo ra – đánh dấu kỷ nguyên phân tích phổ biến.
- Tốc độ và Tính linh hoạt: Công việc quản lý và chuẩn bị dữ liệu được chuyển gần
hơn đến thời điểm phân tích, cắt giảm thời gian chu kỳ. Các mô hình giờ
đây có thể được xây dựng và xác minh trong vài giờ thay vì nhiều năm. Tốc
độ xây dựng, kiểm tra, xác thực và triển khai mô hình đã trở nên cực kỳ
quan trọng.
- Tính di động của Mô hình: Các tiêu chuẩn như PMML cho phép các mô hình được xây
dựng trên một nền tảng chạy trên các hệ thống khác nhau, bao gồm cả việc
đưa các mô hình dự đoán vào môi trường sản xuất và giao dịch theo thời
gian thực.
- Quản lý Mô hình:
Sự phổ biến và liên tục hoạt động của hàng trăm, thậm chí hàng nghìn mô
hình tạo ra thách thức về giám sát, quản lý và kiểm soát.
3. Vai trò của Con người:
- Dân chủ hóa và Người dùng trưởng thành hơn: Phân tích đã trải qua quá trình "dân chủ
hóa". Trước đây chỉ giới hạn cho một nhóm nhỏ chuyên gia, giờ đây
nhiều người dùng doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ thân thiện với
người dùng hơn. Cộng đồng người dùng phân tích đang tăng lên về số lượng
và mức độ tinh vi, họ mong muốn những hiểu biết dựa trên dữ liệu và tích
hợp phân tích vào quy trình làm việc hàng ngày thay vì chờ đợi báo cáo.
- Sự xuất hiện của "Nhà khoa học dữ liệu công
dân": Do tình trạng thiếu hụt các
chuyên gia phân tích chuyên sâu (nhà khoa học dữ liệu "kỳ lân"),
đã có sự trỗi dậy của các "nhà khoa học dữ liệu công dân". Những
cá nhân này là chuyên gia về vấn đề kinh doanh và có thể thực hiện nhiều
nhiệm vụ phân tích nhờ công cụ mới tăng cường khả năng của họ.
- Vai trò phát triển của Chuyên gia Phân tích: Vai trò của nhà phân tích truyền thống thường chỉ giới
hạn ở việc xây dựng và kiểm tra mô hình. Ngược lại, nhà khoa học dữ liệu
hiện nay chịu trách nhiệm cho toàn bộ vòng đời dự án phân tích, từ xác
định mục tiêu kinh doanh đến triển khai mô hình vào sản xuất và đảm bảo
đạt được mục tiêu kinh doanh. Điều này đòi hỏi sự phối hợp xuyên chức
năng.
- Tăng cường Năng suất Lao động: Máy tính xuất sắc trong các tác vụ lặp đi lặp lại và
xử lý lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, việc ra quyết định dựa trên phần mềm
còn hạn chế ở cấp chiến thuật và không thể đưa ra lựa chọn chiến lược hoặc
đạo đức. Các hệ thống mạnh mẽ nhất tận dụng khả năng của cả máy móc và con
người. Tự động hóa thông qua phân tích giúp giải phóng con người khỏi các
tác vụ nhàm chán, cho phép họ tập trung vào sự sáng tạo và đổi mới, do đó tăng
cường (enhancement) chứ không nhất thiết là loại bỏ công việc của con
người.
- Tầm quan trọng của Trực giác và Kinh nghiệm: Mặc dù dữ liệu là nền tảng, trực giác quản lý vẫn có
giá trị. Môi trường ra quyết định tối ưu là sự kết hợp giữa kinh nghiệm,
lý thuyết, trực giác với dữ liệu và phân tích.
- Yêu cầu về Lãnh đạo và Văn hóa: Để thành công trong hành trình phân tích, cần có sự
lãnh đạo mạnh mẽ từ cấp cao, đội ngũ phù hợp, cam kết đầu tư và một nền
văn hóa chấp nhận sự thay đổi và cải tiến liên tục.
- Giao diện người dùng và Trải nghiệm: Các ứng dụng phân tích cần có giao diện dễ sử dụng và
trực quan, nhúng vào quy trình làm việc của các chuyên gia (bác sĩ, y tá,
luật sư, v.v.) để họ có thể truy cập thông tin cần thiết một cách hiệu quả
mà không bị phân tâm.
- Đạo đức và Quyền riêng tư: Sự phổ biến của phân tích nâng cao đặt ra những mối lo
ngại mới về đạo đức và quyền riêng tư. Các công ty cần xem xét ba yếu tố:
Ngữ cảnh, Sự cho phép và Độ chính xác khi triển khai phân tích và thực
hiện các biện pháp như minh bạch, cho phép khách hàng quản lý dữ liệu của
họ và phản hồi các yêu cầu pháp lý.
Tóm lại, dữ liệu đã trở thành một tài nguyên dồi dào, đa
dạng và quan trọng cần được quản lý và khai thác hiệu quả. Các thuật toán và
công nghệ phân tích đã phát triển mạnh mẽ, cho phép dự đoán, định hướng và tự
động hóa, đồng thời được nhúng sâu và phổ biến trong hoạt động kinh doanh. Con
người không bị thay thế mà được tăng cường khả năng bởi các công cụ phân tích,
với vai trò của chuyên gia mở rộng, sự xuất hiện của các nhà khoa học dữ liệu
công dân, và sự nhấn mạnh vào việc kết hợp kinh nghiệm, trực giác với hiểu biết
sâu sắc từ dữ liệu. Những thay đổi này tạo ra lợi thế cạnh tranh to lớn nhưng
cũng đòi hỏi sự đầu tư, thay đổi văn hóa và chú trọng đến các khía cạnh đạo đức
và pháp lý.
3. Làm thế nào
các tổ chức có thể xây dựng năng lực phân tích để đạt được lợi thế cạnh tranh?
Để các tổ chức có thể xây dựng năng lực phân tích và đạt
được lợi thế cạnh tranh, các nguồn thông tin đã chỉ ra một số yếu tố và cách
tiếp cận quan trọng:
1.
Chuyển đổi
trọng tâm sang Phân tích nâng cao:
Các tổ chức cần chuyển từ chỉ sử dụng phân tích mô tả đơn giản (như biểu đồ
cột) sang kết hợp phân tích mô tả, dự đoán và định hướng – được gọi là
"phân tích nâng cao". Đây là một sự thay đổi lớn về trọng tâm, đòi
hỏi công nghệ, phương pháp phân tích và cách tiếp cận ra quyết định mới.
2.
Tận dụng Dữ
liệu rộng rãi và đa dạng:
o Quan điểm về dữ liệu đã thay đổi, từ việc chỉ tập trung vào
dữ liệu số có cấu trúc sang thu thập và lưu trữ "tất cả dữ liệu
liên quan", bao gồm cả dữ liệu phi cấu trúc (văn bản) và đa cấu trúc.
Phong trào Dữ liệu lớn đã thúc đẩy quan điểm này.
o Giá trị thực của dữ liệu thô chỉ được mở khóa khi áp dụng
phân tích để rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể dẫn đến hành động cụ thể.
o Tuy nhiên, việc quản lý, tích hợp dữ liệu đa dạng và phân
tán là một thách thức lớn và dai dẳng. Các phương pháp quản lý dữ liệu mới phù
hợp hơn với phân tích nâng cao so với kho dữ liệu truyền thống.
o Khối lượng dữ liệu lớn có thể cực kỳ hữu ích, nhưng sự đa
dạng của dữ liệu thậm chí còn có giá trị hơn vì nó mang lại những góc nhìn mới
cho phân tích.
3.
Áp dụng Công
nghệ và Thuật toán tiên tiến:
o Đã có những thay đổi lớn với sự trỗi dậy của học máy và ra
quyết định tự động, chuyển từ thế giới phân tích dựa trên giả thuyết con người
sang nhiều mô hình được tạo ra tự động ở một mức độ nào đó.
o Các hệ thống nhận thức (AI, ML) đang phát triển và có thể
truy vấn lượng lớn dữ liệu để tìm câu trả lời mà con người không thể.
o Công nghệ phân tích đã trở nên dễ sử dụng hơn và rẻ hơn, cho
phép các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể xây dựng khả năng phân tích.
o Các công ty lớn đang tăng quy mô và phạm vi hoạt động phân
tích của họ và nhúng chúng vào các quy trình và hệ thống vận hành. Mục
tiêu là làm cho các hệ thống phân tích trở nên liền mạch, "vô hình"
đối với người dùng cuối, như việc bật công tắc đèn.
o Các mô hình phân tích nâng cao có thể được triển khai
"ở khắp mọi nơi" – trong đám mây, trung tâm dữ liệu, và ở
"rìa" mạng lưới, gần điểm dữ liệu được tạo ra, cho phép hành động tức
thời.
o Tốc độ xây dựng, kiểm tra, xác thực và triển khai mô hình đã
trở nên cực kỳ quan trọng, có thể chỉ mất vài giờ thay vì nhiều năm như trước.
o Tính di động của mô hình (như qua tiêu chuẩn PMML) cho phép
các mô hình được xây dựng trên một nền tảng có thể chạy trên các hệ thống khác.
o Quản lý hàng trăm hoặc hàng nghìn mô hình đang hoạt động
cùng lúc là một thách thức quan trọng.
4.
Phát triển
và Trao quyền cho Con người:
o Phân tích đã trải qua quá trình "dân chủ hóa", mở
rộng từ một nhóm chuyên gia nhỏ sang nhiều người dùng doanh nghiệp có thể sử
dụng các công cụ thân thiện hơn.
o Sự thiếu hụt chuyên gia phân tích sâu ("nhà khoa học dữ
liệu kỳ lân") đã dẫn đến sự trỗi dậy của "nhà khoa học dữ liệu công
dân". Những cá nhân này là chuyên gia về vấn đề kinh doanh và có thể thực
hiện nhiều nhiệm vụ phân tích nhờ các công cụ tăng cường khả năng của họ.
o Vai trò của nhà khoa học dữ liệu hiện nay đã mở rộng để chịu
trách nhiệm cho toàn bộ vòng đời dự án phân tích, từ xác định mục tiêu kinh
doanh đến triển khai và đạt được kết quả kinh doanh cụ thể, không chỉ giới hạn
ở việc xây dựng mô hình.
o Các hệ thống mạnh mẽ nhất là những hệ thống được thiết kế để
tận dụng tốt nhất khả năng của cả máy móc và con người. Máy tính xuất sắc trong
tự động hóa và lặp lại các tác vụ tẻ nhạt, giải phóng con người để tập trung
vào sự sáng tạo và đổi mới. Con người vẫn cần thiết cho các quyết định chiến lược
và đạo đức.
o Cần đầu tư vào giáo dục, đào tạo và hỗ trợ cho đội ngũ nhân
viên.
o Giao diện người dùng và trải nghiệm là quan trọng để các
chuyên gia (bác sĩ, luật sư, v.v.) có thể tương tác hiệu quả với các hệ thống
phân tích.
5.
Xây dựng
Lãnh đạo mạnh mẽ và Văn hóa phù hợp:
o Thành công đòi hỏi lãnh đạo mạnh mẽ từ cấp cao, bao
gồm cả CEO.
o Sự cam kết và hỗ trợ của ban lãnh đạo cấp cao là rất quan
trọng để đảm bảo đầu tư, nguồn lực và duy trì tài năng phân tích của tổ chức.
o Một nền văn hóa chấp nhận sự thay đổi, thúc đẩy cải tiến
liên tục và khuyến khích sự tò mò là cần thiết.
o Ban quản lý cần chuẩn bị để hỗ trợ ngay cả khi các thử
nghiệm phân tích thất bại.
o Cần có sự đồng thuận trong tổ chức để các sáng kiến phân
tích thành công.
6.
Đầu tư và
Cam kết dài hạn: Hành trình xây dựng năng lực phân
tích không phải là một sáng kiến ngắn hạn và không tốn kém. Nó đòi hỏi thời
gian, đầu tư đáng kể, tài nguyên (bao gồm nhân sự phù hợp) và thiết kế tổ chức.
7.
Đối mặt với
Thách thức Quản lý, Pháp lý và Đạo đức:
Sự phổ biến của phân tích nâng cao đặt ra các vấn đề về bảo mật, tuân thủ luật
pháp toàn cầu/khu vực, quy định và đạo đức. Các công ty cần xem xét ba yếu tố:
Ngữ cảnh, Sự cho phép và Độ chính xác khi sử dụng dữ liệu và phân tích. Cần
minh bạch về việc thu thập và sử dụng dữ liệu, cho phép khách hàng quản lý dữ
liệu của họ và có kế hoạch phản hồi các yêu cầu pháp lý. "Chỉ vì bạn có
thể làm được, không có nghĩa là bạn nên làm" là quy tắc cảnh báo quan
trọng.
Tóm lại, việc xây dựng năng lực phân tích để đạt lợi thế
cạnh tranh liên quan đến việc áp dụng các phương pháp phân tích nâng cao, quản
lý và tận dụng hiệu quả lượng dữ liệu ngày càng lớn và đa dạng, triển khai công
nghệ phân tích tiên tiến và nhúng nó vào hoạt động kinh doanh, phát triển đội
ngũ với vai trò mở rộng và dân chủ hóa công cụ, áp dụng quy trình linh hoạt và
tập trung vào tốc độ, đảm bảo sự lãnh đạo và văn hóa hỗ trợ, đầu tư nguồn lực
cần thiết, và thận trọng giải quyết các thách thức về đạo đức và pháp lý. Dữ
liệu và phân tích là tối quan trọng để đạt được kết quả thành công.
4. So sánh và đối chiếu cách kinh doanh thông
minh (BI) và phân tích nâng cao đóng góp vào việc ra quyết định kinh doanh, dựa
trên các định nghĩa
Chúng ta có thể so sánh và đối chiếu cách Kinh doanh thông
minh (BI) và Phân tích nâng cao đóng góp vào việc ra quyết định kinh doanh như
sau:
Kinh doanh thông minh (BI)
- BI truyền thống được mô tả là một lớp trình bày dữ
liệu, thường làm việc cùng với kho dữ liệu (Data Warehouse - DW) là lớp
lưu trữ dữ liệu.
- Các hệ thống BI/DW truyền thống tập trung vào việc thu
thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu không thay đổi. Phương pháp quản lý dữ
liệu dựa trên DW bao gồm việc quản lý và cấu trúc dữ liệu cẩn thận trước
khi tải.
- BI cho phép các công ty tìm ra những cách thức cạnh
tranh, phục vụ khách hàng tốt hơn và phản ứng nhanh nhẹn hơn với thị
trường thay đổi.
- Cách tiếp cận phân tích dữ liệu truyền thống (tương tự
BI) là làm sạch dữ liệu, tập hợp vào cơ sở dữ liệu tập trung, xây dựng các
truy vấn được xác định trước và cung cấp cho một tập hợp người dùng cụ
thể.
- BI cho phép người dùng kinh doanh xem xét các báo cáo
và có được những hiểu biết dựa trên dữ liệu lịch sử.
- Tuy nhiên, cách tiếp cận truyền thống này được coi là
chậm, tốn kém, dễ xảy ra lỗi và tốn nhiều công sức. Việc chờ đợi câu trả
lời có thể mất nhiều ngày hoặc nhiều tuần, làm giảm hoặc loại bỏ giá trị
của thông tin do điều kiện kinh doanh thay đổi.
- Nói cách khác, BI truyền thống chủ yếu giúp hiểu "điều
gì đã xảy ra" dựa trên dữ liệu có cấu trúc, lịch sử.
Phân tích nâng cao
- Phân tích nâng cao đại diện cho sự thay đổi lớn về
trọng tâm, chuyển từ chỉ sử dụng phân tích mô tả đơn giản sang kết hợp
phân tích mô tả, dự đoán và định hướng.
- Nó đòi hỏi các công nghệ mới, phương pháp phân tích mới
và cách tiếp cận mới để ra quyết định.
- Phân tích nâng cao tận dụng "tất cả dữ
liệu" liên quan, bao gồm cả dữ liệu phi cấu trúc. Khối lượng lớn
dữ liệu hữu ích, nhưng sự đa dạng của dữ liệu thậm chí còn có giá trị hơn
vì nó mang lại những góc nhìn mới cho phân tích.
- Nó sử dụng các phương pháp quản lý dữ liệu mới phù hợp
hơn với cách tiếp cận linh hoạt, hướng tới việc thu thập và tải tất cả dữ
liệu liên quan. Các kiến trúc phân tán, kết nối tốc độ cao và API cho phép
truy cập nhiều nguồn dữ liệu phân tán.
- Phân tích nâng cao áp dụng các công nghệ và thuật toán
tiên tiến như học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép nhiều
mô hình được tạo ra một cách tự động.
- Công nghệ phân tích đã trở nên dễ sử dụng và rẻ hơn,
cho phép cả doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể xây dựng khả năng phân
tích. Sự "dân chủ hóa" này đã tạo ra "nhà khoa học dữ liệu
công dân" là những người dùng doanh nghiệp có thể thực hiện nhiều
nhiệm vụ phân tích nhờ các công cụ tăng cường khả năng của họ.
- Một đặc điểm quan trọng của phân tích nâng cao là khả
năng nhúng trực tiếp vào các quy trình và hệ thống vận hành. Mục
tiêu là làm cho các hệ thống phân tích trở nên liền mạch, "vô
hình" đối với người dùng cuối, giống như việc bật công tắc đèn.
- Các mô hình phân tích nâng cao có thể được triển khai
"ở khắp mọi nơi", bao gồm trên các thiết bị "rìa" mạng
lưới, cho phép hành động tức thời tại điểm dữ liệu được tạo ra.
- Tốc độ là yếu tố cực kỳ quan trọng. Chu kỳ xây dựng,
kiểm tra và triển khai mô hình có thể chỉ mất vài giờ hoặc ngày, không còn
là tuần hay tháng.
- Phân tích nâng cao giúp rút ra những hiểu biết sâu sắc
từ dữ liệu thô, dẫn đến hành động cụ thể.
Nó cung cấp một khuôn khổ để dự đoán những gì có khả năng xảy ra trong
tương lai.
- Các ứng dụng của phân tích nâng cao rất đa dạng, bao
gồm đề xuất hành động tiếp theo, nhận dạng hình ảnh, chấm điểm dữ liệu
luồng thời gian thực, tối ưu hóa quy trình vận hành, vận hành phương tiện
tự động. Các ví dụ cụ thể trong các nguồn cho thấy ứng dụng trong việc
định giá sản phẩm (đảo ngược cấu trúc giá), phát hiện rủi ro tín dụng,
quản lý chuỗi cung ứng và sản xuất, và ngăn chặn gian lận/trộm cắp.
- Tuy nhiên, phân tích nâng cao không phải là "viên
đạn bạc". Nó dựa trên quản lý dữ liệu và toán học và không thể tự cho
chúng ta biết phải làm gì. Môi trường tối ưu cho việc ra quyết định là
sự kết hợp giữa kinh nghiệm, lý thuyết, trực giác với dữ liệu và phân tích.
Máy tính giỏi trong việc tự động hóa và lặp lại các tác vụ tẻ nhạt, phát
hiện mô hình trong lượng lớn dữ liệu, nhưng con người vẫn cần thiết cho
các quyết định chiến lược và đạo đức.
- Việc áp dụng phân tích nâng cao đòi hỏi sự lãnh đạo
mạnh mẽ từ cấp cao và một nền văn hóa chấp nhận thay đổi và khuyến khích
sự tò mò.
- Phân tích nâng cao là một con đường dẫn đến sự cải
thiện hoạt động ổn định và lợi thế cạnh tranh, nhưng đòi hỏi thời
gian, đầu tư và cam kết đáng kể.
So sánh và Đối chiếu:
- Mục đích:
Cả hai đều hỗ trợ ra quyết định kinh doanh. Tuy nhiên, BI truyền thống tập
trung vào việc báo cáo và hiểu những gì đã xảy ra, trong khi Phân
tích nâng cao mở rộng để dự đoán những gì có thể xảy ra và định
hướng các hành động.
- Phạm vi dữ liệu:
BI truyền thống chủ yếu dựa trên dữ liệu có cấu trúc, thường được quản lý
trong kho dữ liệu. Phân tích nâng cao sử dụng lượng dữ liệu lớn hơn nhiều,
đa dạng hơn, bao gồm cả dữ liệu phi cấu trúc, từ nhiều nguồn phân tán.
- Công nghệ và Phương pháp: BI sử dụng các công cụ báo cáo và truy vấn truyền
thống. Phân tích nâng cao sử dụng các thuật toán tiên tiến, học máy, AI,
tận dụng sức mạnh tính toán và kiến trúc phân tán.
- Tính kịp thời:
BI truyền thống thường liên quan đến xử lý theo lô và độ trễ trong việc
cung cấp thông tin. Phân tích nâng cao tập trung vào tốc độ, triển khai
nhanh chóng và khả năng hoạt động trong thời gian thực, tại điểm phát sinh
dữ liệu.
- Tích hợp vào hoạt động: BI thường là một hệ thống riêng biệt để hỗ trợ ra
quyết định. Phân tích nâng cao được thiết kế để nhúng liền mạch vào các
quy trình và hệ thống vận hành hàng ngày, đôi khi hoạt động "vô
hình" trong nền để trực tiếp thúc đẩy hành động và cải thiện kết quả.
- Vai trò người dùng:
Cả hai đều chứng kiến sự "dân chủ hóa", mở rộng khả năng sử dụng
ra nhiều người dùng kinh doanh hơn. Tuy nhiên, phân tích nâng cao thúc đẩy
vai trò của "nhà khoa học dữ liệu công dân" và sự tham gia sâu
hơn của các bộ phận kinh doanh trong việc khởi xướng và sử dụng các dự án
phân tích.
- Lợi thế cạnh tranh:
Cả hai đều đóng góp, nhưng Phân tích nâng cao, đặc biệt khi được nhúng vào
hoạt động và tận dụng dữ liệu đa dạng cùng công nghệ tiên tiến, được nhấn
mạnh là chìa khóa để đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể trong môi trường
hiện tại.
Tóm lại, trong khi BI cung cấp nền tảng bằng cách báo cáo về
hiệu suất trong quá khứ, thì Phân tích nâng cao vượt trội hơn bằng cách sử dụng
các phương pháp tiên tiến hơn, dữ liệu đa dạng hơn và khả năng nhúng sâu hơn
vào hoạt động kinh doanh để dự đoán, định hướng và tự động hóa hành động,
từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ hơn và mang lại kết quả kinh doanh vượt
trội.
5.
Giải thích cách các vai trò trong lĩnh vực phân tích đã phát triển, đặc biệt là
sự xuất hiện của "nhà khoa học dữ liệu" và "nhà khoa học dữ liệu
công dân," và tác động của sự thay đổi này đối với cách các tổ chức tiếp
cận phân tích.
Sự phát triển của các vai trò trong lĩnh vực phân tích, đặc
biệt là sự xuất hiện của "nhà khoa học dữ liệu" và "nhà khoa học
dữ liệu công dân", đã có tác động đáng kể đến cách các tổ chức tiếp cận
phân tích.
Trong quá khứ, phân tích chủ yếu bị giới hạn đối với một
nhóm nhỏ các chuyên gia, được mô tả là "chuyên gia hậu trường". Những
cá nhân này thường có bằng cấp cao, chẳng hạn như bằng tiến sĩ, và là một phần
của các nhóm chuyên biệt. Họ cảm thấy thoải mái với các giao diện phức tạp và
đường cong học tập dốc của các công cụ phân tích chuyên biệt. Cách tiếp cận
truyền thống này là làm sạch, tập hợp dữ liệu vào cơ sở dữ liệu tập trung, xây
dựng các truy vấn được xác định trước và cung cấp cho một nhóm người dùng cụ
thể. Các nhà phân tích lịch sử này tập trung vào việc xây dựng mô hình, nhưng
công việc của họ không nhất thiết dẫn đến những thay đổi thực tế hoặc tác động
đo lường được đến mục tiêu kinh doanh.
Tuy nhiên, lĩnh vực phân tích đã đạt đến một "điểm
uốn", một phần nhờ vào sự "dân chủ hóa" các công nghệ phân tích.
Công nghệ đã trở nên thân thiện với người dùng hơn và rẻ hơn, cho phép nhiều
người dùng kinh doanh hơn có thể sử dụng các công cụ này. Điều này đã dẫn đến sự
trỗi dậy của "nhà khoa học dữ liệu công dân".
- Nhà khoa học dữ liệu công dân: Những cá nhân này là những người dùng kinh doanh hiểu
về các vấn đề kinh doanh. Họ có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ mà một nhà
khoa học dữ liệu có thể làm, sử dụng các công cụ phân tích tăng cường khả
năng của họ. Mặc dù họ có thể thiếu kiến thức chuyên môn chính thức trong
phân tích và các lĩnh vực liên quan, họ thường là những người dùng công
nghệ tinh vi và đang thúc đẩy việc sử dụng phân tích dữ liệu tại nhiều
công ty. Họ sở hữu giải pháp sau khi triển khai và giám sát hiệu suất của
nó.
Song song với đó, vai trò của "nhà khoa học dữ
liệu" truyền thống cũng đã phát triển. Những chuyên gia này, đôi khi
được gọi là "kỳ lân dữ liệu" vì sự kết hợp độc đáo giữa chuyên môn và
bộ kỹ năng của họ, có kinh nghiệm sâu rộng về dữ liệu và toán học. Quan trọng
hơn, họ chịu trách nhiệm về toàn bộ quy trình, từ việc xây dựng mục tiêu và mục
đích kinh doanh ban đầu cho đến việc hoàn thành các mục tiêu đó thông qua việc
triển khai các mô hình vào hệ thống sản xuất. Nghĩa là, nhà khoa học dữ liệu
sở hữu toàn bộ quy trình, bao gồm cả việc đưa các mô hình vào môi trường
hoạt động.
Tác động của sự thay đổi này đối với cách các tổ chức tiếp cận
phân tích là rất lớn:
- Phạm vi dữ liệu rộng hơn: Cách tiếp cận truyền thống chỉ tập trung vào dữ liệu
có cấu trúc từ các nguồn rời rạc. Cách tiếp cận mới của phân tích nâng cao
sử dụng "tất cả dữ liệu" liên quan, bao gồm cả dữ liệu
phi cấu trúc và đa cấu trúc, từ nhiều nguồn phân tán trên toàn cầu. Sự đa
dạng của dữ liệu được coi là thậm chí còn có giá trị hơn cả khối lượng dữ
liệu vì nó mang lại những góc nhìn mới.
- Tốc độ và Tính linh hoạt: Quy trình phân tích truyền thống chậm và tốn kém. Cách
tiếp cận mới, với sự hỗ trợ của các công cụ mới và tư duy linh hoạt, đã
làm cho công việc quản lý và chuẩn bị dữ liệu gần gũi hơn với giai đoạn
phân tích, cắt giảm thời gian chu kỳ. Thời gian xây dựng, kiểm tra và
triển khai mô hình có thể giảm xuống còn vài giờ hoặc ngày, không còn là
tuần, tháng hoặc năm. Tốc độ đã trở thành yếu tố cực kỳ quan trọng.
- Nhúng vào Hoạt động:
Thay vì chỉ là một chức năng hỗ trợ riêng biệt, phân tích nâng cao hiện
đang được nhúng liền mạch vào các quy trình và hệ thống vận hành hàng
ngày. Mục tiêu là làm cho phân tích trở nên "vô hình", giống
như việc bật công tắc đèn, để trực tiếp thúc đẩy hành động và cải thiện
kết quả kinh doanh.
- Trọng tâm Phân tích thay đổi: Chuyển từ phân tích mô tả đơn giản (hiểu "điều gì
đã xảy ra" thông qua báo cáo và biểu đồ) sang kết hợp phân tích mô
tả, dự đoán và định hướng. Phân tích nâng cao cung cấp một khuôn khổ
để dự đoán những gì có khả năng xảy ra trong tương lai và đề xuất
các hành động tiếp theo.
- Yêu cầu Tổ chức và Lãnh đạo: Việc áp dụng phân tích nâng cao đòi hỏi sự lãnh đạo
mạnh mẽ từ cấp cao, bao gồm cả CEO, và sự phối hợp trên nhiều chức
năng kinh doanh. Cần có một nền văn hóa chấp nhận sự thay đổi và khuyến
khích sự tò mò. Việc đầu tư và cam kết đáng kể về thời gian và nguồn lực
là cần thiết.
- Thách thức Đạo đức:
Với khả năng phân tích nâng cao hơn, các tổ chức phải đối mặt với những
thách thức mới liên quan đến quyền riêng tư và đạo đức. Việc sử dụng dữ
liệu và thuật toán có thể dự đoán các hành vi cá nhân một cách chính xác
cao đòi hỏi các công ty phải cân nhắc cẩn thận về ngữ cảnh, sự cho phép và
độ chính xác.
Tóm lại, sự phát triển của các vai trò phân tích từ một nhóm
chuyên gia hạn chế sang sự xuất hiện của nhà khoa học dữ liệu (toàn diện hơn)
và nhà khoa học dữ liệu công dân (người dùng kinh doanh được trao quyền) đã dân
chủ hóa quyền truy cập và sử dụng phân tích. Điều này cho phép các tổ chức sử
dụng lượng dữ liệu lớn hơn, đa dạng hơn, áp dụng các phương pháp nâng cao hơn,
và nhúng phân tích sâu hơn vào hoạt động kinh doanh hàng ngày với tốc độ
nhanh hơn nhiều, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định mang tính dự đoán và định
hướng và tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể. Tuy nhiên, sự thay đổi này cũng đi
kèm với các thách thức về quản lý dữ liệu phân tán, quản lý mô hình và các cân
nhắc đạo đức phức tạp hơn.
