Cẩn trọng với “đầm lầy dữ liệu”

Ông Thái Trí Hùng, Giám đốc Công nghệ MoMo, kỳ lân công nghệ của Việt Nam, cho biết cũng giống như các startup khác, ban đầu nguồn tài chính có hạn nên việc sử dụng công nghệ phải có mục tiêu cụ thể. Vì vậy, dữ liệu hay trí tuệ nhân tạo là công cụ để giải quyết vấn đề cụ thể, thay vì chỉ là mục tiêu hướng đến của tổ chức.

“Khi mọi người mở app, chưa cần làm gì, chúng tôi đã biết họ muốn làm gì”, ông Hùng nói về thành công của MoMo khi ứng dụng dữ liệu, trong Diễn đàn Thúc đẩy tiến trình Chuyển đổi số quốc gia, sáng 5/7. 

Nhưng MoMo cũng vấp phải rất nhiều sai lầm, vướng mắc khi ứng dụng dữ liệu. Có thời điểm việc sử dụng dữ liệu còn tiêu tốn thời gian nhiều hơn. “Thông thường, tại MoMo chỉ mất từ 1-2 tuần để tạo ra sản phẩm mới nhưng đôi khi sử dụng dữ liệu, đội ngũ phải ngồi làm việc, tranh luận với nhau rằng dữ liệu đầu vào đúng hay chưa, liệu kết quả có tin tưởng được hay không. Quá trình này có thể lặp đi lặp lại 2-3 lần”, ông Hùng lấy ví dụ.

Vị này cho biết hiện chi phí cho hệ thống xử lý giao dịch của MoMo khoảng 1-2 triệu USD/năm, trong khi chi phí cho hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lên đến 2- 4 triệu USD/năm. Sử dụng dữ liệu thường không tạo ra kết quả nhanh, cần thời gian thu thập, lưu trữ và xử lý. Một chu trình xây dựng sản phẩm dùng dữ liệu thường lâu hơn gấp 2-3 lần so với chu trình thông thường.

Vì vậy, theo ông Hùng, tư duy “data first” (dữ liệu đi đầu) nên được hiểu là thiết kế sản phẩm hướng đến tạo ra nhiều dữ liệu có chất lượng nhất trên từng điểm chạm, chứ không phải tạo ra sản phẩm dựa trên dữ liệu. Chỉ nên dùng đến dữ liệu khi các giải pháp truyền thống không cho chúng ta câu trả lời thoả đáng.

Dữ liệu có thể thiếu về chất lượng và thừa về số lượng, nên cần cố gắng xác định chủng loại/chất lượng dữ liệu cần để tạo ra insight trước khi thu thập. Dựa hoàn toàn vào dữ liệu có thể làm chúng ta “tê liệt” trong hành động. Vì vậy, doanh nghiệp đừng kỳ vọng quá nhiều vào giải pháp dữ liệu cho biết điều gì đang diễn ra và tại sao.

“Dữ liệu của doanh nghiệp mỗi ngày một lớn, vì vậy doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng “đầm lầy dữ liệu”. Dữ liệu cho ta nhiều thông tin nhưng không phải thông tin nào cũng đúng”, ông Hùng nói.

Đưa ra con số chứng minh chúng ta đang “ngập” trong dữ liệu, ông Trần Tịnh Minh Triết, Giám đốc Giải pháp SAP Việt Nam dẫn số liệu từ IDC cho thấy tổng dung lượng dữ liệu trên toàn thế giới có thể đạt đến 175 Zettabytes (175 tỉ Terabytes) đến năm 2025.

Dữ liệu có nhiều loại, dữ liệu dễ nhất là có cấu trúc 1+1=2, dữ liệu không cấu trúc ví dụ đến từ Facebook, Zalo… nằm rất nhiều trên hệ sinh thái. Vậy nên lấy dữ liệu gì và lấy ở đâu? “Phải phân loại được đâu là dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc để tập trung và phân loại vào các kho. Lúc đó phải sử dụng thuật toán để xử lý và đánh giá chất lượng dữ liệu và xây dựng kiến trúc, mô hình dữ liệu để đưa ra báo cáo, phân tích”, ông Triết khuyến nghị.

Đừng để nước đến chân mới nhảy

Lượng dữ liệu ngày càng lớn đồng nghĩa với nguy cơ bị tấn công ngày càng cao. Ông Phạm Vũ Hiệp, Tổng Giám đốc Pama, doanh nghiệp nên có tư duy bảo mật dữ liệu từ sớm, không bao giờ để bị bệnh mới đi chữa bệnh. Có những dữ liệu phải được lưu mãi mãi như dữ liệu an ninh quốc gia, bảo vệ lãnh thổ hay trật tự xã hội hay dữ liệu để phục vụ truy vết, điều tra lịch sử… Khi biết dữ liệu nào là mật, quan trọng loại 1,2 hay 4,5 thì sẽ xác định được thời gian lưu trữ, khi nào hủy, hủy như thế nào.

“Việc bảo mật dữ liệu doanh nghiệp giống như việc sử dụng khóa từng phòng. Phải phân quyền phòng đó lưu trữ gì, ai được cấp chìa khóa, sử dụng đồ đạc trong phòng ra sao. Hiện dữ liệu doanh nghiệp đưa toàn bộ lên không gian số mà không phân quyền cho ai được dùng, dùng ở đâu, thì không khác gì đưa toàn bộ “mỏ vàng” cho mọi người khai thác và sử dụng.

Không xây dựng tiêu chuẩn dữ liệu khiến nhiều doanh nghiệp thậm chí tập đoàn lớn chuyển đổi số không thành công vì mỗi nơi một hướng. Cùng một dữ liệu nhưng vùng này gọi là A, vùng kia gọi là B, dẫn đến không tích hợp được”, ông Hiệp phân tích.

Ông Huỳnh Long Thuỷ, Tổng Giám Đốc VieON, ứng dụng giải trí trực tuyến có 43 triệu thiết bị sử dụng, được tải xuống nhiều nhất trên App Store, cho biết việc ứng dụng dữ liệu từ sớm giúp doanh nghiệp vận hành trơn tru. Hiện gần 100% quyết định vận hành, kinh doanh của VieON dựa vào dữ liệu. Tuy nhiên, để xác định được dữ liệu có giá trị (Value Data) trong hàng triệu triệu dữ liệu là công việc cực kỳ quan trọng.

Để dễ hình dung về mô hình xử lý dữ liệu, CEO VieON đưa ra ví dụ về trò chơi logo được tháo rời và xếp vào 1 thùng lớn. Nhiệm vụ của công việc xử lý dữ liệu là sắp xếp, thống kê và mô hình hoá lại thành các vật như căn nhà, cái xe. Sau đó nói lên được thông điệp cho doanh nhân nghe và hiểu được bên trong dữ liệu đang truyền tải điều gì.

Tuy nhiên, ông Thủy cho biết ngay từ đầu khi xây dựng hệ thống dữ liệu phải tuân thủ các quy định pháp luật Việt Nam về an toàn thông tin và dữ liệu. “Các doanh nghiệp cần triệt để tuân thủ theo Nghị định 13 về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Các công ty, doanh nghiệp trước đây đã ban hành các chính sách nội bộ về bảo mật thông tin (GDPR) hoặc theo các quy định về quyền riêng tư khác sẽ không được xem là đã tuân thủ theo Nghị định 13”, CEO VieON nói.