Bước sang năm 2023, thế giới sẽ đón nhận những xu hướng phân tích dữ liệu kinh doanh mới cho đa lĩnh vực. Những xu hướng này là gì, ứng dụng thế nào và có tác động ra sao? Bài viết sẽ giới thiệu và giải thích những trào lưu Business Analytics cần chú ý nhất.
Xu thế DaaS trong phân tích dữ liệu kinh doanh
Các công ty DaaS (Data-as-a-Service) là các tổ chức cung cấp cho khách hàng các dịch vụ dữ liệu, bao gồm quản lý, lưu trữ, trực quan và phân tích dữ liệu. DaaS hoạt động trên môi trường điện toán đám mây. Các công ty sẽ trả phí để có thể truy cập các nguồn dữ liệu và dịch vụ dữ liệu từ DaaS.
Xu hướng này giúp các công ty đỡ hao phí ngân sách vào việc tự xây dựng các hệ thống, thiết lập và duy trì các hoạt động khoa học dữ liệu chuyên biệt và tốn kém.
→ Có thể bạn quan tâm: Điện toán đám mây là gì? Lợi ích của Cloud cho doanh nghiệp
Hơn nữa, DaaS không chỉ chia sẻ cơ sở hạ tầng để thực hiện các công tác liên quan đến dữ liệu mà còn hỗ trợ trao đổi dữ liệu giữa các nhóm khác nhau để cho phép cộng tác và chuyển giao kiến thức nhiều hơn giữa các tổ chức.
Nhu cầu chia sẻ dữ liệu với các tổ chức khác trong cùng ngành ngày càng cao. Các tổ chức sở hữu tài sản dữ liệu được phát triển qua nhiều thập kỷ nghiên cứu sẽ tìm cách tiếp thị nguồn dữ liệu quý giá của họ cho nhiều bên liên quan. Điều này sẽ thúc đẩy các công ty xây dựng nền tảng dữ liệu với DaaS. Chính vì vậy mà người ta ước tính rằng giá trị của thị trường cho các dịch vụ này sẽ tăng lên 10,7 tỷ đô la vào năm 2023.
Phân tích dữ liệu thời gian thực (Real-time Data Analytics)
Real-time Data Analytics được hiểu là việc các doanh nghiệp sử dụng những công cụ Phân tích dữ liệu để nắm bắt và xử lý dữ liệu, ngay tại thời điểm nó được tạo ra. Nhờ đó, họ có thể đưa ra một số quyết định kịp thời để giải quyết những vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải.
Real-time Data Analytics liên quan chặt chẽ với công tác truyền dữ liệu trực tiếp, có thể từ máy ảnh, cảm biến hoặc có thể đến từ các giao dịch bán hàng, hay các hành độc tức thời như việc khách hàng truy cập vào trang web doanh nghiệp, hành động của khách hàng trên các kênh truyền thông…
Rất nhiều doanh nghiệp lớn đang ứng dụng tốt Real-time Analytics. Đơn cử:
- Facebook dùng để đề xuất những bài viết, bài quảng cáo có liên quan đến điều mà khách hàng đang quan tâm. Thậm chí, họ còn dùng để nó để xóa những nội dung nguy hiểm, tin tức giả mạo.
- Chuỗi dược phẩm Hoa Kỳ CVS: Sử dụng dữ liệu để xây dựng những khoảnh khắc bất ngờ bằng cách theo dõi sự di chuyển của thuốc thông qua chuỗi cung ứng. Từ đó, họ sẽ gửi cảnh báo theo thời gian thực khi thuốc của họ đã sẵn sàng được lấy và khi cần uống.
- Grab, Baemin, Gojek, Bee: Ứng dụng Real-time Data Analytics bằng cách cho phép người dùng theo dõi lộ trình di chuyển của tài xế theo thời gian thực.
Real-time Analytics là chìa khóa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng, nắm bắt và đáp ứng nhu cầu của khách. Những tổ chức có thể tận dụng Real-time Analytics tốt sẽ có khả năng cạnh tranh cao nhất. Đây là lý do tại sao phân tích dữ liệu theo thời gian thực sẽ là một trong những xu hướng mạnh mẽ cho doanh nghiệp vào năm 2023.
Đẩy mạnh tính ứng dụng từ AI
Theo nghiên cứu của IDC, trong năm 2023, chính phủ các nước trên thế giới và doanh nghiệp sẽ đầu tư đến 500 tỷ USD vào công nghệ AI. Hiện nay, công nghệ phổ biến nhất trong việc hoàn thiện AI là máy học (Machine Learning). Các thuật toán tân tiến ngày càng được phát triển để thực hiện một công việc cụ thể như trả lời câu hỏi, chuyển ngữ hay xác định lộ trình. Trong năm 2023, AI sẽ được ứng dụng triệt để để thực hiện các nhiệm vụ sau:
- Dân chủ hóa công nghệ: Trong năm 2023, AI đến sẽ được ứng dụng với tất cả nhân viên, bất kể họ có kỹ năng chuyên môn hay không. Đó có thể là những hoạt động đơn giản như gợi ý văn hóa giúp giảm thao tác gõ chữ trong việc tìm kiếm hoặc viết mail, đến các ứng dụng cho phép ta tạo ra những bản báo cáo và hình ảnh trực quan tinh vi chỉ với một cú nhấp chuột.
- Tạo sinh: Các thuật toán AI tạo sinh sẽ thu thập dữ liệu từ video, hình ảnh hoặc âm thanh, thậm chí là chương trình máy tính và sử dụng chúng để tạo ra nội dung hoàn toàn mới, chưa từng có trong thế giới thực.
- Một trong những mô hình AI tạo sinh nổi tiếng nhất là GPT 3 do OpenAI phát triển, có khả năng tạo ra văn bản và văn xuôi giống như con người. Một phiên bản khác của GPT3 có tên gọi DALL-E được dùng để tạo hình ảnh.
- Giải quyết tình huống real-time dựa trên AI: Các trợ lý ảo vận hành trên nền tảng AI cũng sẽ phổ biến hơn nữa tại môi trường làm việc với khả năng trả lời câu hỏi một cách nhanh chóng, bên cạnh tự động gợi ý đưa ra các giải pháp thay thế, hiệu quả hơn để hoàn thành công việc.
Phân tích dữ liệu kinh doanh phục vụ mục tiêu ESG
Trong năm 2023, mọi công ty sẽ gặp áp lực giảm phát thải carbon và giảm thiểu tác động lên môi trường. Họ sẽ càng có động lực để đưa ESG vào cơ cấu kinh doanh. Các chiến lược để đạt được mục tiêu “0 Carbon” đang được đẩy mạnh trên diện rộng, từ các công ty tư nhân nhỏ đến các doanh nghiệp lớn.
Các công nghệ phân tích dữ liệu doanh nghiệp có thể giúp các công ty nắm rõ cách xây dựng sản phẩm, dịch vụ và hạ tầng theo hướng tiết kiệm năng lượng hơn, từ việc xác định nguồn tài nguyên đang bị lãng phí và thiếu hiệu quả.
Ngoài ra, chúng ta có nhiều cách để ứng dụng quy trình phân tích dữ liệu doanh nghiệp vào sự tính bền vững trong những ngành nghề và lĩnh vực khác. Ví dụ như, công nghệ phân tích dữ liệu kinh doanh dựa trên AR từ hình ảnh vệ tinh có thể xác định hành vi phát rừng và hoạt động khai thác gỗ trái phép tại những khu rừng nhiệt đới, cũng như đánh bắt bất hợp pháp ảnh hưởng đến đa dạng sinh học trong đại dương.
Từ năm 2023 trở đi, rất có thể việc đo lường, thu thập, ứng dụng phân tích dữ liệu kinh doanh dựa trên ESG cho các mục tiêu bền vững của doanh nghiệp sẽ trở thành lĩnh vực phổ biến trong những năm tới.
Trên đây là những xu hướng Business Analytics mạnh mẽ nhất từ năm 2023 trở đi. Tất nhiên, với tốc độ phát triển của công nghệ hiện tại, cộng với những sự kiện bất ngờ trên thế giới, xu hướng sử dụng Data cũng như Business Analytics sẽ liên tục biến đổi.
Khi đã là một “con chiên công nghệ” hoặc quan tâm đến Business Analytics, việc liên tục theo dõi và cập nhật và học hỏi về các lĩnh vực phân tích dữ liệu là không bao giờ thừa. → Có thể bạn quan tâm: Khóa học thạc sĩ về Phân tích kinh doanh giữa thời chuyển đổi số
