Xu hướng dữ liệu hiện đang là một trong những chủ đề được quan tâm nhiều trong thời đại số. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và Internet, dữ liệu đã trở thành nguồn tài nguyên quý giá và có tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Cập nhật xu hướng dữ liệu để update vào công nghệ phần mềm cũng là một sự đầu tư hấp dẫn ở hiện tại.

Các xu hướng dữ liệu mới nhất

Trong thập kỷ trước, nắm bắt xu hướng dữ liệu và phân tích đã trở thành những yếu tố quan trọng đối với hầu hết các tổ chức. Ngày nay, c đã trở thành một phần không thể thiếu trong các ngành công nghiệp và được 97% trong số 1000 công ty hàng đầu trên danh sách Fortune đầu tư vào các dự án liên quan đến dữ liệu.

Dữ liệu là một kho tàng đầy tiềm năng cho những người biết cách tận dụng. Tuy nhiên, nó cũng đồng thời mang đến những nguy cơ liên quan đến an ninh mạng và tuân thủ các quy định ngày càng phát triển.

Đâu là những xu hướng dữ liệu mới nhất sẽ giúp các công ty duy trì tính nhạy bén trong kỷ nguyên kinh doanh dựa trên dữ liệu? Hãy cùng tìm hiểu nhé!

1. Kỷ nguyên “small & wide data” đang dần thay thế kỷ nguyên “big data”

Vào năm 2011, McKinsey & Company đã công bố một bài báo cho biết kỷ nguyên dữ liệu lớn (big data) đã đến với chúng ta – các công ty đang bắt đầu tích lũy một số lượng lớn dữ liệu thông qua các hệ thống phức tạp.

Ngày nay, do sự gia tăng của SaaS (Phần mềm dưới dạng Dịch vụ), nhiều doanh nghiệp đang tích lũy một số dữ liệu nhỏ từ nhiều ứng dụng khác nhau. Năm 2015, trung bình mỗi tổ chức trên toàn cầu sử dụng 8 ứng dụng SaaS, vào năm 2020, số lượng này là 80 ứng dụng và năm 2021 là 110 ứng dụng.

Các bộ dữ liệu từ các ứng dụng đám mây này nhỏ hơn và đơn giản hơn, nhưng lại chứa các thông tin chi tiết hơn và cung cấp thông tin tốt hơn cho quyết định làm việc.

Gartner dự đoán rằng vào năm 2025, 70% tổ chức sẽ tập trung vào dữ liệu nhỏ và rộng trong các hoạt động của họ. Sự gia tăng mạnh mẽ của SaaS đang thay đổi cách xử lý dữ liệu trong các tổ chức, và điều này dẫn đến xu hướng tiếp theo.

2. Khả năng kết hợp của các kiến trúc dữ liệu

Dữ liệu lớn (big data) đã tạo ra xu hướng kết hợp các kiến trúc dữ liệu. Các công ty hiện nay có thể lựa chọn các công cụ tích hợp, lưu trữ và phân tích dữ liệu để đáp ứng nhu cầu thay đổi của họ. Điều này đang dẫn đến sự chuyển đổi từ kiến trúc dữ liệu theo chiều dọc sang chiều ngang.

Từ đó cho phép các công ty xử lý dữ liệu thông qua các chuỗi hoặc đường dẫn và giảm chi phí bảo trì. Hơn nữa, việc sử dụng các ứng dụng tiêu chuẩn hóa từ các nhà cung cấp bên ngoài giúp dễ dàng mở rộng và tiết kiệm chi phí đối với các tổ chức.

3. Lĩnh vực phân tích dữ liệu đang trở thành dịch vụ tự phục vụ (self-service)

Theo truyền thống, việc xây dựng dashboard do nhóm CNTT thực hiện và sẽ mất thời gian để các chuyên gia kinh doanh có thể xem thông tin mới. Điều này tạo ra rào cản cho tính linh hoạt của các doanh nghiệp.

Hiện nay, self-service analytics đang phát triển mạnh mẽ, cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật thiết lập data pipeline và tùy chỉnh dashboard mà không cần sự can thiệp của kỹ sư dữ liệu. Xu hướng này được thúc đẩy bởi các công cụ phân tích dữ liệu ngày càng thân thiện với người dùng, khả năng cải thiện kiến thức về dữ liệu của người dùng cuối không chuyên về kỹ thuật, và sự xuất hiện của các công cụ tích hợp dữ liệu no-code.

Các công cụ BI tự phục vụ đang trong giai đoạn cạnh tranh cao và dự kiến ​​sẽ tiếp tục tăng trưởng trong tương lai. Người dùng cũng quan tâm đến việc làm cho các công cụ này thân thiện và dễ sử dụng nhất có thể.

4. Sử dụng dữ liệu và phân tích như một chức năng kinh doanh cốt lõi

Dữ liệu và phân tích có khả năng giúp cải thiện mọi quy trình trong bất kỳ bộ phận nào của doanh nghiệp. Trước đây, chúng thường được nhìn thấy là quan trọng đặc biệt trong lĩnh vực tiếp thị và bán hàng.

Tuy nhiên, hiện nay, dữ liệu và phân tích đã trở thành động lực thúc đẩy hoạt động của các bộ phận khác nhau. Chúng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như nhân sự, hoạt động kinh doanh, tài chính và thậm chí giáo dục. Các công cụ BI tự phục vụ hiện cũng đã tích hợp vào các công cụ chuyên dụng của từng bộ phận, ví dụ như trong lĩnh vực tuyển dụng, sử dụng trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm ứng viên nhanh hơn, hoặc trong lĩnh vực lập kế hoạch nhu cầu sử dụng dự đoán phân tích để giúp lập kế hoạch hoạt động.

Khi dữ liệu và phân tích trở thành một chức năng kinh doanh cốt lõi, các công ty thường liên kết dữ liệu giữa các bộ phận để tạo ra một mạng lưới thông tin chi tiết và liên kết chúng với nhau.

5. “Citizen Data Scientist” xuất hiện mới mẻ trong các công ty

Những người “Citizen Data Scientist” là những chuyên gia trong các bộ phận không phải là chuyên gia dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu, nhưng họ có kiến thức về phân tích dữ liệu đủ để có thể ứng dụng nó trong công việc của mình. Điều này cho phép họ biết những nguồn dữ liệu mà bộ phận của mình cần và cách sử dụng công cụ không cần code để trực quan hóa dữ liệu. Tuy nhiên, họ không phải là người xây dựng các mô hình dữ liệu phức tạp.

Tuy “Citizen Data Scientist” được đưa ra bởi Gartner, nhưng việc thành lập vị trí công việc mới với tên này trên các trang tuyển dụng trên toàn cầu có thể gặp khó khăn. Thay vào đó, vai trò này sẽ được miêu tả trong mô tả công việc của các vị trí khác.

6. Chất lượng dữ liệu trở thành vấn đề quan trọng

Khi nhiều người sử dụng dữ liệu, nguy cơ xảy ra lỗi dữ liệu cũng tăng lên. Ví dụ, người quản lý nội dung sử dụng Hubspot kết hợp với Google Analytics (GA). Sau khi đăng bài viết mới, họ kiểm tra bảng điều khiển GA và phát hiện lỗi trong việc đo lường, dẫn đến lượt xem bài viết tăng gấp đôi so với các bài viết khác trong tuần đầu tiên.

Sau đó, người quản lý tiếp tục đăng nhiều bài viết tương tự, nhưng không đạt kết quả như bài viết ban đầu. Tình huống này tạo ra xu hướng quan tâm đến chất lượng dữ liệu. Khi nhận thấy lượt xem tăng đáng kể trên GA, người quản lý quay lại Hubspot để kiểm tra sự khớp nhau giữa các con số.

Công nghệ phát hiện lỗi và bất thường đang được phát triển nhanh chóng. Sử dụng trí tuệ nhân tạo, công nghệ này phân tích dữ liệu trong một khoảng thời gian dài để xác định các ngoại lệ theo cách toán học. Công cụ phát hiện bất thường có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Tuy nhiên, để hoạt động tối ưu, chúng cần được cung cấp với lượng dữ liệu lớn. Vì vậy, sự chú ý từ phía người dùng là rất quan trọng.

7. Sử dụng AI để tiêu chuẩn hóa dữ liệu ngày càng gia tăng

Khi lấy dữ liệu từ nhiều hệ thống và công cụ khác nhau, dữ liệu thường có cấu trúc khác nhau. Ví dụ, ngày tháng có thể được ghi dưới dạng MM.DD.YYYY trong một hệ thống và DD.MM.YYYY trong hệ thống khác.

Để làm cho dữ liệu phân tích được bằng máy móc, nó cần được chuẩn hóa hoặc “chuyển đổi”. Điều này rất quan trọng vì ứng dụng dựa trên AI ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp.

Truyền thống, việc tiêu chuẩn hóa dữ liệu thường do nhà phát triển thực hiện trên một lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, do sự gia tăng của số lượng dữ liệu và sự cần thiết xử lý nhanh chóng, cần có sự tham gia của các chuyên gia không chuyên về công nghệ.

8. Nhu cầu về tích hợp nhiều công cụ tăng nhanh

Khi càng có nhiều công cụ chuyên dụng xuất hiện, nhu cầu tích hợp chúng lại với nhau cũng ngày càng tăng. Ví dụ, trong lĩnh vực kế toán, một người làm kế toán có thể dành nhiều thời gian làm việc trực tiếp trong CRM và muốn trích xuất dữ liệu để lập hóa đơn, sau đó ghép nối dữ liệu đó với dữ liệu từ các nguồn khác để có thông tin chi tiết nâng cao.

Tuy nhiên, việc thực hiện điều này theo cách truyền thống có thể trở nên rất phức tạp. Do đó, nhu cầu tích hợp các công cụ để tạo ra một nguồn thông tin duy nhất ngày càng tăng. Thông qua việc gửi dữ liệu từ bất kỳ nguồn hoặc đích nào đến bất kỳ nguồn hoặc đích nào, các tổ chức có thể tạo ra nguồn thông tin xác thực cho riêng mình.

Hiện tại, trên thị trường có rất ít công cụ hỗ trợ tích hợp như vậy, nhưng trong vòng một năm tới, dự kiến sẽ có nhiều sự thay đổi. Dưới đây là một ví dụ về sự tích hợp giữa ERP, CRM, trang web, các chiến dịch quảng cáo và các nền tảng truyền thông xã hội.

9. Quản lý dữ liệu trở thành mối quan tâm chính của doanh nghiệp

Việc dân chủ hóa và trao quyền đã tạo ra những thách thức mới. Các thách thức bao gồm gia tăng lượng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sự tấn công mạng gia tăng và môi trường làm việc linh hoạt với việc nhân viên di chuyển và sử dụng thiết bị cá nhân.

Vì vậy, các công ty cần đối mặt với áp lực quản lý dữ liệu ngày càng lớn. Điều này đòi hỏi đảm bảo chất lượng và tính bảo mật của dữ liệu. Nếu dữ liệu được sử dụng trong quy trình ra quyết định, nó cần phải là dữ liệu hoàn chỉnh và nhất quán. Nếu nhiều người truy cập dữ liệu, họ cần có quyền truy cập phù hợp.

Điều này đòi hỏi các công ty xây dựng chiến lược quản lý dữ liệu để cân bằng giữa tập trung và phân quyền. Tập trung đảm bảo tính bảo mật và chất lượng dữ liệu cao hơn. Còn phân quyền cho phép ra quyết định độc lập và linh hoạt, nhưng có rủi ro liên quan đến tuân thủ quy định và chất lượng dữ liệu.

Một ví dụ về mô hình quản lý dữ liệu là mô hình trung tâm – chi nhánh (hub & spoke model).

Dự đoán thị trường quản lý dữ liệu sẽ tăng từ 2,1 tỷ USD năm 2020 lên 5,7 tỷ USD vào năm 2025 – tăng gấp ba lần so với hiện tại!

10. Vấn đề bảo mật và tuân thủ dữ liệu dần trở nên nổi bật

Quản lý dữ liệu là cách mà các công ty chọn để quản lý dữ liệu của họ, trong khi tuân thủ dữ liệu là cách mà họ phải đảm bảo tuân thủ các quy định liên quan đến dữ liệu. Với việc dữ liệu ngày càng phong phú, việc tuân thủ các quy định như GDPR ở EU và các luật bảo mật dữ liệu của người tiêu dùng ở Mỹ trở thành một vấn đề lớn.

Tại châu Âu, mức nghiêm trọng của vấn đề này được thể hiện qua sự tăng đáng kể của số tiền phạt dành cho vi phạm GDPR hàng năm. Năm 2020, tổng số tiền phạt là 306,3 triệu euro. Năm 2021, tổng số tiền phạt đã vượt qua ngưỡng 1 tỷ euro, và mức phạt lớn nhất đến nay là 746 triệu euro áp dụng cho Amazon bởi tòa án Luxembourg.

Ở Mỹ, vẫn chưa có luật bảo mật dữ liệu cấp quốc gia, nhưng có ba tiểu bang áp dụng luật quyền riêng tư toàn diện cho người tiêu dùng. Đồng thời, hầu hết các tiểu bang khác cũng đã triển khai các biện pháp về quyền riêng tư, tạo ra hy vọng rằng các doanh nghiệp Mỹ sẽ phải chú ý đến việc thu thập và chia sẻ dữ liệu một cách cẩn thận.

Theo dự đoán của Gartner, đến năm 2030, 50% doanh nghiệp B2C trên toàn cầu sẽ ngừng lưu trữ dữ liệu khách hàng do chi phí tuân thủ quá cao. Điều này cho thấy sự quan trọng ngày càng tăng lên của việc tuân thủ và bảo mật dữ liệu.

11. Nền tảng dữ liệu khách hàng sẽ mất đi tính liên quan

CDP hay nền tảng dữ liệu khách hàng là một gói phần mềm tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp cái nhìn toàn diện về khách hàng cho doanh nghiệp. Mặc dù CDP có thể giúp tích hợp và hiển thị dữ liệu, nhưng chúng thường được thiết kế cho mục đích tiếp thị và có hạn chế trong việc tùy chỉnh dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của từng doanh nghiệp.

Điều này gây ra vấn đề vì hai lý do chính:

• Doanh nghiệp cần khả năng điều chỉnh kiến trúc dữ liệu của họ để đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu thay đổi.
• Doanh nghiệp ngày càng muốn tích hợp tất cả các công cụ của họ để loại bỏ việc sử dụng nhiều nơi lưu trữ dữ liệu.

Sự phát triển nhanh chóng của dữ liệu đang làm thay đổi cách doanh nghiệp ra quyết định trong mọi ngành. Công cụ hiện có có thể giúp xây dựng và duy trì một kiến trúc dữ liệu linh hoạt, có khả năng thích ứng với sự biến động của thị trường. Việc quản lý dữ liệu không hiệu quả có thể dẫn đến không tuân thủ quy định và các mối đe dọa về an ninh mạng.

Tuy nhiên, lợi ích của việc khai thác dữ liệu vẫn vượt qua những khó khăn đó. Cơ hội là rất lớn và những doanh nghiệp không sẵn lòng chấp nhận rủi ro sẽ bị mắc kẹt trong tình huống khó khăn đó.

 “Update” công nghệ phần mềm theo “Data Trend”

Ở hiện tại, xu hướng dữ liệu mới đã có tác động mạnh mẽ đến việc cập nhật công nghệ phần mềm. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và quy mô ngày càng lớn của dữ liệu, các doanh nghiệp phải thích nghi và sử dụng các công nghệ mới để tận dụng hiệu quả nguồn tài nguyên dữ liệu của mình.

Các doanh nghiệp lĩnh vực công nghệ phần mềm cần liên tục cập nhật và thích nghi với xu hướng dữ liệu mới. Tận dụng các công nghệ như đám mây, trí tuệ nhân tạo, bảo mật dữ liệu và trực quan hóa để tạo ra lợi thế cạnh tranh và đạt được hiệu quả cao từ nguồn dữ liệu của mình.

Nguồn: Sưu Tầm