Chúng ta đang sống trong một thế giới siêu kết nối, nơi mọi tương tác đều tạo ra dữ liệu.Từ giọng nói của chúng ta được ghi lại bởi các trợ lý ảo đến hình ảnh và video được chia sẻ trên mạng xã hội, luồng thông tin liên tục cung cấp cái gọi là dữ liệu “kỷ nguyên của” cường điệu nó đang nói về AI (Tạo hay không), thật không may, tôi thấy rằng có rất ít sự rõ ràng về một số khái niệm cơ bản cần thiết để trích xuất toàn bộ giá trị của loại công nghệ đổi mới này.
Theo báo cáo của IDC, khối lượng dữ liệu tổng thể sẽ vượt quá 175 Zettabyte vào cuối năm 2025tăng trưởng theo cấp số nhân được thúc đẩy bởi Internet of Things (IoT), Trí tuệ nhân tạo (AI) và các dịch vụ kỹ thuật số.
Sự bùng nổ dữ liệu này mang theo nhu cầu hiểu, lưu trữ và trên hết là sử dụng thông tin một cách chiến lược. Đây là nơi các khái niệm cơ bản như kho dữ liệu, hồ dữ liệu Và dữ liệu lớnhọ đã thay đổi cách các công ty đưa ra quyết định và định hình chiến lược của h.
Dữ liệu, để có ích, cần phải được tổ chức và có thể truy cập được. Điều này bắt đầu với lưu tr, Được thực hiện trên các khung từ cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống đến các nền tảng hiện đại như kho dữ liệu (các kho lưu trữ được tổ chức được tối ưu hóa cho các truy vấn) và hồ dữ liệu (nơi dữ liệu thô, có cấu trúc và không có cấu trúc được lưu trữ mà không có lược đồ xác định).
5Vs của Big Data
Khái niệm Big Data thường được mô tả bởi 5Vs là:
- Khối lượng: lượng lớn dữ liệu được tạo liên tục.
- Tốc độ: dữ liệu này được tạo ra và xử lý nhanh như thế nào.
- Đa dạng: sự đa dạng của các định dạng, từ văn bản đến video, dữ liệu truyền thông xã hội đến cảm biến IoT.
- Tính xác thực : chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.
- Giá trị: tiềm năng hiểu biết sâu sắc mà dữ liệu có thể cung cấp.
Các công ty có thể tích hợp các yếu tố này vào hoạt động của họ biến dữ liệu thành tài sản chiến lượcsử dụng chúng để đổi mới, tối ưu hóa quy trình và dự đoán xu hướng.
Chiến lược dựa trên dữ liệu: các quyết định sáng suốt và tối ưu hóa
Phân tích dữ liệu đã trở nên cần thiết trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ 4nơi tự động hóa, kết nối và AI đã xác định lại khả năng cạnh tranh kinh doanh, các tổ chức hiện kết hợp trực giác điều hành com phân tích dự đoáncác công ty như Amazon, Netflix và General Electric minh họa cách sử dụng dữ liệu chiến lược có thể chuyển đổi các doanh nghiệp trong các ngành khác nhau.
Ví dụ, Amazon là một trường hợp cổ điển về các quyết định dựa trên dữ liệu, sử dụng phân tích thời gian thực để đề xuất sản phẩm, tối ưu hóa hàng tồn kho và mang lại trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa.
Netflix nổi bật với khả năng thu thập và phân tích dữ liệu xem để quyết định sản xuất loạt phim và phim nào, tránh đầu tư vào các dự án ít hấp dẫn phổ biến và tiết kiệm hàng triệu đô la.
Trong lĩnh vực công nghiệp, General Electric (GE) sử dụng cảm biến IoT để giám sát hiệu suất máy, dự đoán lỗi và giảm chi phí vận hành, chứng minh cách tích hợp Dữ liệu lớn với AI có thể mang lại hiệu quả và đổi mới
trên quy mô công nghiệp.
Sử dụng AI trong chất lượng dữ liệu
Để khai thác tiềm năng của dữ liệu, nhiều công ty chuyển sang AI.Các thuật toán nâng cao cho phép nhận dạng mẫu phức tạp, dự đoán kịch bản và tự động hóa quyết định.
Tuy nhiên, chất lượng dữ liệu là chìa khóa.Các nghiên cứu cho thấy rằng dữ liệu không nhất quán hoặc không chính xác có thể gây ra tổn thất tài chính, như trường hợp các công ty đã chi hàng triệu USD cho các chiến dịch tiếp thị dựa trên thông tin không chính xác xác thực dữ liệu cũng cần thiết như đầu tư vào công nghệ phân tích.
Trong những năm gần đây, phân tích dữ liệu đã đi từ một chủ đề kỹ thuật trở thành một chương trình nghị sự chiến lược trong các ban giám đốc.Theo báo cáo MIT Sloan Management Review 87% từ lãnh đạo doanh nghiệp họ tuyên bố rằng phân tích dữ liệu là điều cần thiết để đạt được các mục tiêu của tổ chức.Ngoài ra, các AI sáng tạo và các công cụ như các Trò chuyệnGPT chúng đang được sử dụng để tạo mô phỏng và khám phá các kịch bản giả định trong các cuộc họp điều hành.
Tiến tới Cách mạng công nghiệp lần thứ 5
Khi chúng ta tiến tới cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 5 , sự cân bằng giữa tự động hóa và tùy chỉnh của con người trở thành ưu tiên hàng đầu. phân tích dữ liệu với những cách tiếp cận trực quan hơn, tạo ra một môi trường nơi các quyết định được căn cứ bởi những con số nhưng được làm phong phú thêm bởi kinh nghiệm của con người.
Tương lai của phân tích dữ liệu chỉ ra các xu hướng hứa hẹn sẽ biến đổi hơn nữa bối cảnh kinh doanh.Một trong số đó là Dữ liệu dưới dạng dịch vụ (DaaS), nơi các công ty kiếm tiền từ dữ liệu của họ và cung cấp nó như một dịch vụ cho các doanh nghiệp khác, tạo ra các cơ hội doanh thu mới.
Song song đó, quyền riêng tư và quy định có tầm quan trọng với các luật như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) và Luật bảo vệ dữ liệu chung (LGPD), trong đó nêu bật sự cần thiết phải quản trị dữ liệu mạnh mẽ và có trách nhiệm. Ngoài ra, nhu cầu ngày càng tăng về những hiểu biết sâu sắc ngay lập tức đã thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ truyền dữ liệu, cho phép phân tích thời gian thực và đưa ra quyết định linh hoạt hơn.
Do đó, việc thu thập và phân tích dữ liệu trong thời kỳ Generative AI không còn chỉ là lợi thế cạnh tranh; họ đã trở thành nhu cầu chiến lượccác công ty làm chủ các công nghệ này phát triển mạnh trong một thị trường ngày càng năng động và đầy thách thức.
Việc tích hợp dữ liệu với công nghệ và chuyên môn của con người hứa hẹn sẽ định hình tương lai của các quyết định kinh doanh và mở ra kỷ nguyên đổi mới và tăng trưởng mới, được hỗ trợ bởi sự ngạc nhiên mà mỗi tuần một số tính mới do AI tạo ra mang lại cho chúng ta.
