Công cuộc chuyển đổi số đang diễn ra với nhiều thành tựu tích cực tại Viettel, tuy nhiên, trong quá trình thực hiện tuyên bố văn hóa số, người Viettel cần có một cách nhìn mới, sáng tạo trong việc sử dụng và tăng giá trị làm lợi từ dữ liệu.
Hãy tưởng tượng bạn vừa đi chợ về, đặt tất cả các gia vị, nguyên liệu lên bàn bếp và tự nhủ, “mình sẽ nấu gì tối nay nhỉ?” Đây là cách dữ liệu của chúng ta đang được xử lý, chúng ta dành phần lớn thời gian đặt câu hỏi cho việc thu thập dữ liệu ra sao, hệ thống và lưu trữ nó như thế nào?
Tất cả những câu hỏi này, rất đỗi quan trọng, tuy nhiên với một doanh nghiệp thực sự vận hành bởi nền tảng số, phụ thuộc vào nguồn cung dữ liệu (đi chợ) quan trọng một, khiến nó trở nên có giá trị (nấu thành món ăn) quan trọng hơn rất nhiều lần.
Nói cách khác, câu hỏi nên được đặt ra trong thời điểm này là lí do tôi cần dữ liệu này để làm gì? Lợi ích cho doanh nghiệp mà số dữ liệu này có thể mang lại? Dựa trên dữ liệu này thì doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định gì? Sau đó, chúng ta mới quay trở lại trả lời cho câu hỏi tôi cần dữ liệu gì để phục vụ cho mục đích này? Khả năng là vô hạn đối với dữ liệu – một doanh nghiệp có thể cần dữ liệu để phục vụ cho việc thúc đẩy doanh số bán hàng, tăng tính bảo mật, … Và quan trọng nhất là bao nhiêu giá trị có thể được tạo ra dựa trên cùng một dữ liệu thu thập được?
Bằng những câu hỏi như vậy, chúng ta có thể dễ dàng hơn trong việc đưa ra quyết định rằng tiềm năng của nguồn dữ liệu này sẽ đi đến đâu và từ đó, chúng ta mới bắt đầu tìm cách thu thập và xử lý dữ liệu từ các nguồn.
Đặt một vòng tuần hoàn dữ liệu mới
Cách xử lý và làm việc với dữ liệu cũ, thường bắt đầu từ việc thu thập nhiều dữ liệu nhất có thể, sau đó xử lý triết xuất thông tin, càng nhiều thông tin được phát hiện, càng nhiều dữ liệu cần phải thu thập để xử lý. Hiện nay, nguồn dữ liệu dường như là vô tận, và ngày càng có nhiều cách để xử lý để thu thập thông tin từ nó, vì vậy tiềm năng của dữ liệu ngày càng tăng. Với hiện thực như vậy, thay vì thu thập dữ liệu rồi triết xuất thông tin – việc khiến cho nhu cầu dữ liệu tăng lên gây mất thời gian và có thể không đem lại hiệu quả, chúng ta cần xác định rõ mục tiêu và giá trị có thể đạt được từ dữ liệu, sau khi thu thập dữ liệu, nhiều giá trị hơn có thể sẽ được tiếp tục được phát hiện. Đây chính là vòng tuần hoàn dữ liệu mới.
Những ví dụ cụ thể về những cách xử lý dữ liệu khác biệt
Cognizant – một công ty về giải pháp công nghệ thông tin toàn cầu, tiên phong trong việc xử lý dữ liệu một cách khác biệt, khách hàng của họ là Network Rail, nhà cung cấp dịch vụ đường sắt chủ đạo tại Anh Quốc. Network Rail có một mục tiêu thực tiễn và cụ thể, đó là cắt giảm chi phí, tăng độ an toàn và hạn chế việc các chuyến tàu bị hoãn bằng cách dự đoán và đề phòng các sự cố qua đó giảm tối đa thời gian công nhân làm việc trên đường ray.
Nhu cầu của công ty là vậy, tuy nhiên công ty Network Rail từng không có đủ công nghệ để có thể thu thập dữ liệu và xử lý nó để nó có thể đáp ứng nhu cầu. Tuy nhiên, với công nghệ hiện nay, Cognizant đã lắp cảm biến để theo dõi hơn 12.000 tài sản của cơ quan này, bao gồm đường ray, trạm phát sóng và nhiều cơ sở vật chất khác.
Thông qua thu thập dữ liệu và phân tích bằng trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) giúp doanh nghiệp có thể theo dõi lưu lượng vận chuyển hành khách, chất lượng đường ray và thông tin khách hàng theo thời gian thực trong ngày. Đặc biệt hơn, mong ước giảm thiểu tỉ lệ tai nạn về không nay đã thành hiện thực, việc đưa ra quyết định dựa trên một đường truyền dữ liệu trực tiếp và quản lý cơ sở vật chất theo thời gian thực sẽ giúp hiện thực hóa điều này.
Trước mắt giải được bài toán về tính an toàn và giảm chi phí bảo dưỡng, kiểm soát tài sản doanh nghiệp bằng việc thu thập dữ liệu, tuy nhiên đây chỉ là phần nổi của tảng băng, có vô vàn giá trị doanh nghiệp có thể tiếp tục tạo ra nhờ nguồn dữ liệu và công nghệ ngày nay, ví dụ với khả năng quản lý lưu lượng vận chuyển hành khách hàng ngày, hệ thống có thể dựa vào dữ liệu để điều chỉnh lịch trình tàu chạy, nhằm tăng lợi nhuận, cắt giảm chi phí, tối ưu hóa cơ sở vật chất để phục vụ theo nhu cầu khách hàng, và cung cấp nhiều tầng dịch vụ dựa vào dữ liệu thu thập được mở ra cho doanh nghiệp.
Một ví dụ khác chính là những doanh nghiệp bán lẻ có một nhu cầu quan trọng hơn hết, chính lượng khách đến cửa hàng cao hơn đối thủ của mình, điều này dẫn đến nhận định rằng, nếu doanh nghiệp hiểu khách hàng tốt hơn, rằng biết được họ có dự định đến đâu trước và sau khi đến cửa hàng của doanh nghiệp, điều này có thể tạo ra nhiều lợi ích cho doanh nghiệp.
Với mục tiêu đã đặt ra như vậy, ta nghiên cứu cách thu thập dữ liệu và loại dữ liệu cần thu thập. Giả sử ứng dụng của doanh nghiệp bán lẻ này không cung cấp dữ liệu về địa điểm theo thời gian thực, chỉ cung cấp khi khách hàng sử dụng phần mềm, trong khi khách hàng chỉ sử dụng ứng dụng trong lúc họ ở nhà hoặc cửa hàng. Để giải bài toán này, doanh nghiệp bán lẻ hợp tác với một công ty cung cấp ứng dụng giải trí trên thiết bị smartphone, điều này có thể cung cấp dữ liệu về địa điểm toàn thời gian cho doanh nghiệp. Dữ liệu giả sử cho biết khách hàng có xu hướng đến hàng ăn nhanh sau khí ghé thăm cửa hàng của doanh nghiệp bán lẻ, điều này có nghĩa là doanh nghiệp có thể liên kết với những cửa hàng lân cận, để đưa ra những chiến dịch ưu đãi song song, dựa trên thông tin thu được từ lịch trình di chuyển của khách hàng.
Giải phóng dữ liệu
Đã đến lúc để dữ liệu được đến những vị trí mà nó thực sự tạo ra sự khác biệt, Tuyên bố văn hóa số của Viettel về đưa ra quyết định dựa trên số liệu dựa trên những nền tảng như Tư Duy Hệ Thống, Tối Ưu Hóa và Thông Minh Hóa, vì vậy chúng ta cần phải đối xử với dữ liệu của mình một cách tối ưu hơn, thông minh hơn. Hơn hết, những hoạt động cốt lõi của Viettel đều cần đến việc xử lý dữ liệu thông minh, trong đó có giải pháp công nghệ thông tin, dịch vụ số, công nghiệp công nghệ cao, viễn thông, logistic và thương mại điện tử, tất cả những hoạt động cốt lõi này, nếu có thể cộng hưởng và phân bổ được nguồn dữ liệu tối ưu, sẽ tạo ra một nguồn lợi nhuận vô cùng lớn đối với Viettel.
Mọi doanh nghiệp hiện nay đều trong một cuộc đua, không chỉ trong việc thu thập dữ liệu, mà còn ganh đua trong việc sử dụng thông tin tối ưu, đúng lúc, đúng chỗ và tiếp tục tái sử dụng nhiều lần để kiến tạo những đột phá trong tương lai.
