Khối lượng dữ liệu mà doanh nghiệp có thể thu thập đang tăng với tốc độ chưa từng thấy. Điều này đang được thúc đẩy bởi Internet of Things và dữ liệu phi cấu trúc được tạo ra thông qua phương tiện truyền thông xã hội, phương tiện truyền thông và các hoạt động kỹ thuật số khác như mua sản phẩm và đánh giá của khách hàng. Điều đó có nghĩa là các doanh nghiệp đang ngồi trên một núi dữ liệu, nhưng sự hiểu biết của chúng ta về cách sử dụng dữ liệu này không nhất thiết phải theo kịp khả năng thu thập dữ liệu đó.

Người ta nhận thức rằng dữ liệu có thể cực kỳ hữu ích trong việc vạch ra các hành vi và xác định các lĩnh vực mang lại hiệu quả, cơ hội phát triển hoặc mở rộng cũng như rủi ro. Nhưng không phải lúc nào chúng ta cũng biết dữ liệu nào hữu ích nhất để thu thập và dữ liệu đó có thể hỗ trợ các mục tiêu của chúng ta như thế nào. Thay vào đó, người ta có xu hướng thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt, nhập dữ liệu đó vào các thuật toán và xem kết quả cuối cùng là gì.

Để thực sự tận dụng tối đa dữ liệu, doanh nghiệp cần một hệ thống quản lý và quản lý dữ liệu phù hợp với mục tiêu chung của họ. Thay vì thu thập dữ liệu chỉ vì lợi ích của nó, các công ty nên có ý tưởng rõ ràng về cách dữ liệu có thể hỗ trợ chiến lược rộng hơn của họ và giúp họ đạt được mục tiêu.

Thông tin chi tiết phong phú

Phân tích dữ liệu hiệu quả có thể cung cấp thông tin cho việc ra quyết định chiến lược và xác định các cơ hội và rủi ro. Nó mang lại tiềm năng chuyển đổi kỹ thuật số đáng kể, khả năng giám sát tiến độ triển khai và phân tích thành tích kinh doanh. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng tăng, điều này có thể giúp các công ty xác định những cách tốt nhất để nổi bật giữa đám đông.

Thử thách tiếp theo là kiểm soát dữ liệu bằng mức độ phù hợp cũng như khối lượng và cách sử dụng. Việc kiểm soát khối lượng và mức sử dụng đảm bảo kiểm soát chi phí và góp phần vào sự bền vững cũng như giảm rủi ro tuân thủ và rủi ro an ninh mạng. Mức độ liên quan có thể được cải thiện bằng cách chứng nhận tập dữ liệu và phân loại dữ liệu. Điều này cung cấp hướng dẫn tốt về cách chọn tập dữ liệu từ danh mục dữ liệu để thực hiện phân tích dữ liệu.

Quản lý dữ liệu thành công tạo ra những cơ hội mới nhưng cũng đòi hỏi việc ra quyết định được cân nhắc kỹ lưỡng và đánh giá liên tục. Khi các thuật toán trở nên phức tạp hơn và các quy tắc tuân thủ trở nên nghiêm ngặt hơn, số lượng chủ sở hữu dữ liệu chuyên môn và người quản lý dữ liệu để quản lý việc thu thập và phân tích dữ liệu đã tăng lên. Điều này sẽ chỉ tăng lên khi các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) mang đến nhiều cơ hội hơn để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Quản lý dữ liệu

Khi thu thập dữ liệu, bạn có nghĩa vụ sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm. Nó quan trọng trong bất kỳ tổ chức nào, nhưng nó đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ, chẳng hạn như dịch vụ chăm sóc sức khỏe và tài chính. Hậu quả của việc vi phạm quy định đó có thể rất nghiêm trọng.

Điều đó có nghĩa là việc quản lý hiệu quả phải bao gồm việc đánh giá về đạo đức cũng như ứng dụng trong kinh doanh. Điều đó phải bao gồm việc đảm bảo kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, ngay cả khi chia sẻ và đánh giá đạo đức nghiêm ngặt đối với bất kỳ thuật toán nào. Khả năng phục hồi của mạng cũng là điều tối quan trọng, bằng chứng là một số vụ vi phạm dữ liệu nghiêm trọng đã xảy ra gần đây.

Liên quan đến việc quản lý rủi ro tuân thủ, các tổ chức nên xem xét việc sử dụng công nghệ quản lý. Pháp luật và các quy định ngày càng tăng khiến việc xây dựng năng lực nội bộ trở nên rất khó khăn và không phải lúc nào cũng hiệu quả về mặt chi phí. Các công ty kiểm toán đang cung cấp các khuôn khổ và dịch vụ tư vấn để thực hiện loại đánh giá này. Đây vẫn còn là những ngày đầu nhưng trong tương lai gần, các công ty kiểm toán sẽ có thể cung cấp một số loại đảm bảo thuật toán đạo đức.

Thông báo đổi mới

Chúng tôi đã làm việc với nhiều loại tổ chức khác nhau để thu thập và phân tích dữ liệu, trong đó có hai ví dụ thực sự nhấn mạnh đến các ứng dụng đa dạng của phân tích dữ liệu và AI.

Chúng tôi hợp tác với một hãng hàng không lắp đặt camera đăng ký các loại hành lý xách tay khác nhau. AI cân bằng kích thước của từng kiện hành lý với không gian chứa hành lý xách tay trên máy bay để xác định khi nào một số vật dụng cần được cho vào khoang hành lý. Điều này giúp tiết kiệm thời gian trong quá trình lên máy bay, giảm thiểu tình trạng chậm trễ do hành lý dư thừa được chuyển đến hầm vào phút cuối.

Ở những nơi khác, chúng tôi đã hợp tác với một nhà cung cấp dịch vụ CNTT để thực hiện kiểm tra vệ sinh tại các trường học ở Ấn Độ bằng cách tận dụng AI. Các trường học tải lên các bức ảnh hàng ngày có gắn thẻ địa lý và thời gian, những bức ảnh này được phân tích để kết luận xem mức độ vệ sinh có còn ở tiêu chuẩn chấp nhận được hay không, đồng thời cảnh báo những người dọn dẹp về những khu vực cần hành động. Điều này đang giúp giải quyết tình trạng học sinh bỏ học và vắng mặt ở mức độ cao do điều kiện vệ sinh kém.

Hành trình hướng tới một thế giới dựa trên dữ liệu nhiều hơn vừa mới bắt đầu. Sự tiến bộ nhanh chóng của các công nghệ như AI và lượng dữ liệu chúng tôi thu thập không ngừng tăng lên sẽ đặt ra những thách thức mới và tạo điều kiện cho sự đổi mới giúp nâng các tổ chức lên một tầm cao mới. Các tổ chức khác sẽ bị gián đoạn hoặc trở nên không còn phù hợp.

Đây là khoảng thời gian thú vị nhưng khó có thể dự đoán chính xác các doanh nghiệp sẽ bị ảnh hưởng như thế nào và họ sẽ phải thích ứng như thế nào. Nhưng bắt đầu áp dụng các phương pháp thực hành tốt nhất ngay từ bây giờ sẽ giảm thiểu nguy cơ bị bỏ lại phía sau.

Casti Hub dịch

Nguồn: Forbes