(data.gov.vn) Thời kỳ chuyển đổi số - là thời kỳ của dữ liệu. Cùng với đó là các thuật ngữ liên quan ra đời gắn kèm với dữ liệu trong đó có một thuật ngữ rất quan trọng và được xác định làm trọng tâm. Đó là “dữ liệu hóa” (datafication). Nếu tra trong từ điển tiếng Anh, chúng ta sẽ không thể tìm được từ này do nó mới được xuất hiện và sử dụng gần đây. Tuy nhiên với xu hướng hiện nay từ này và được nhắc đến khá thường xuyên và như là một phạm trù của chuyển đổi số, chuyển đổi sang dữ liệu.

Ý nghĩa của dữ liệu hóa được hiểu nôm na trong bối cảnh hiện tại là - từ hành động đến suy nghĩ của chúng ta, mọi thứ đang được chuyển đổi thành một định dạng được định lượng bằng số đó là “Dữ liệu số”.

Từ các hoạt động thường ngày đến các hoạt động tài chính, kinh doanh; từ giải trí đến chăm sóc sức khỏe, mọi thứ xung quanh chúng ta đều đang chuyển đổi thành dữ liệu số. Chúng ta tạo dữ liệu mỗi khi chúng ta nói chuyện điện thoại, nhắn tin, lướt mạng xã hội, xem video, rút ​​tiền từ máy ATM, sử dụng thẻ tín dụng, đi qua cửa văn phòng hay qua camera an ninh hoặc thậm chí chỉ cần nghỉ thư giãn, dữ liệu số bắt đầu sản sinh và được ghi nhận. Đó chính là dữ liệu hóa.

Dữ liệu hóa giúp chúng ta hiểu thế giới theo cách chưa từng được thực hiện trước đây. Các công nghệ mới liên tục được xuất hiện, để hỗ trợ nhập, lưu trữ, xử lý và biểu diễn trực quan hóa dữ liệu. Các tổ chức đang sử dụng dữ liệu để làm đầu vào trong hoạt động hàng ngày cũng như kết quả của quá trình kinh doanh lại sản sinh ra dữ liệu. Lợi ích của kinh doanh cũng được thể hiện bằng dữ liệu.

Dữ liệu được được sử dụng để làm phương tiện thúc đẩy kinh doanh. Ví dụ các công ty, doanh nghiệp đang liên tục thu thập phân tích dữ liệu qua mạng xã hội để dự đoán doanh số bán hàng. Các công ty trong mọi lĩnh vực và quy mô đã bắt đầu nhận ra những lợi ích to lớn của dữ liệu và phân tích dữ liệu. Họ đang bắt đầu và ngày càng cải thiện khả năng thu thập và phân tích dữ liệu để phục vụ mục đích kinh doanh.

Một ví dụ cho ta thấy vai trò tác động rất lớn của dữ liệu: Các siêu thị có thể lấy dữ liệu từ lịch sử mua hàng của khách hàng; các thông tin kho hàng của siêu thị, dữ liệu vị trí của khách hàng từ điện thoại di động, mạng xã hội cũng như thông tin môi trường như thời tiết, thời gian. Tất cả các thông tin đó được tổng hợp và phân tích trong một thời gian rất ngắn. Sau đó, thông tin về khuyến nghị mua hàng được gửi đến trên điện thoại của khách hàng trong đúng thời điểm, đúng nhu cầu của khách hàng và chỉ dẫn cho khách hàng nhanh chóng có được sản phẩm để thỏa mãn nhu cầu. Điều mà chúng ta thấy hiển hiện ngay quanh ta. Tất cả hoạt động dựa trên dữ liệu số. Và toàn bộ quá trình thu thập, sử dụng, phân tích đó là dữ liệu hóa.

Dữ liệu hóa không chỉ là về dữ liệu, mà còn đề cập đến quá trình thu thập dữ liệu, cũng như các công cụ và công nghệ hỗ trợ thu thập dữ liệu. Trong bối cảnh hoạt động, một tổ chức, doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để giám sát các quá trình, hỗ trợ việc ra quyết định và hoạch định các chiến lược ngắn hạn và dài hạn. Trong một vài năm tới, không tổ chức, doanh nghiệp nào có thể hoạt động nếu không khai thác dữ liệu. Xa hơn nữa toàn bộ ngành công nghiệp có thể phải đối mặt với việc tái thiết kế hoàn toàn hoạt động của mình do sự tác động của dữ liệu.

Dữ liệu hóa đã bắt đầu cuộc cách mạng hóa thế giới theo những cách mà chúng ta chưa từng tưởng tượng. Các tập dữ liệu lớn cần lưu trữ, phần mềm cơ sở dữ liệu để lưu trữ dữ liệu và các công cụ phân tích để biến dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa cho tổ chức, doanh nghiệp. Công nghệ lưu trữ dữ liệu, quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu hiện cung cấp cho chúng ta các công cụ để xác định các mô hình, xu hướng và mối quan hệ trong các mối quan hệ kinh tế, xã hội và môi trường.

Với dữ liệu thu thập được, các tổ chức cần có các chuyên gia đủ trình độ lành nghề có thể phân tích và quản lý dữ liệu, để đảm bảo nó mang lại lợi ích lớn nhất. Điều này cũng sẽ tạo ra việc làm trong các lĩnh vực cơ sở hạ tầng dữ liệu, quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Chúng ta đang thực sự bước vào kỷ nguyên dữ liệu lớn. Dữ liệu hóa và phân tích dữ liệu lớn sẽ đóng một vai trò quan trọng đối với sự đổi mới trong tương lai. Theo công ty tư vấn và nghiên cứu công nghệ thông tin Gartner, dữ liệu lớn sẽ tạo ra hơn 4,4 triệu việc làm vào năm 2015, mở ra cơ hội cho các nhà phân tích và những người tìm việc hiểu biết về dữ liệu. Các tổ chức cần những người hiểu cách thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu.

Về kỹ thuật, dữ liệu hóa là một quá trình biến đổi các quá trình, chất lượng, hành động và hiện tượng đa dạng thành các dạng mà máy móc có thể đọc được bằng công nghệ kỹ thuật số. Dữ liệu hóa cho phép mọi thứ, mối quan hệ, sự kiện, quy trình được đánh giá, phân tích để tìm ra các đặc trưng, các thông tin chi tiết được ẩn dấu, ngày nay thường sử dụng các quy trình kỹ thuật như phân tích dữ liệu, dữ liệu lớn và học máy dựa trên các thuật toán phức tạp để kết hợp và tạo ra ý nghĩa từ hàng triệu các mẩu dữ liệu riêng lẻ.

Dữ liệu hóa không đồng nghĩa với số hóa. Thuật ngữ số hóa mô tả quá trình sử dụng công nghệ kỹ thuật số để tái cấu trúc xã hội, hoạt động kinh doanh và cuộc sống của mỗi cá nhân, tổ chức. Số hóa bắt đầu với sự gia tăng sử dụng máy tính, thiết bị công nghệ thông tin; tiếp đó là sự xuất hiện của các công nghệ mới như Internet of Things dần dần được tích hợp vào môi trường, cuộc sống của chúng ta và làm cho cuộc sống thay đổi. Tuy nhiên, dữ liệu hóa đại diện cho giai đoạn tiếp theo của quá trình tiến hóa, khi sự sản sinh ra dữ liệu, sự thu thập dữ liệu đã hiển hiện trong xã hội và xã hội có xu hướng thiết lập các quy trình khai thác, trích xuất giá trị mới, kiến thức mới từ dữ liệu.

Hiện nay, càng ngày càng có nhiều công nghệ mới đã để dữ liệu hóa các hoạt động bình thường của con người, tạo ra nhiều nguồn dữ liệu: Các thiết bị GPS trên điện thoại thông minh, có thể theo dõi vị trí chúng ta đang ở đâu vào những thời điểm nào; dữ liệu vận động của con người, tốc độ vận động, mạch, nhịp tim, số bước chân; lịch trình giấc ngủ - chất lượng giấc ngủ, thời lượng, số lần bị gián đoạn giấc ngủ trong đêm từ các thiết bị đeo cá nhân theo dõi sức khỏe; mua sắm – hàng hóa thường mua, số lượng tiêu thụ trong một hộ gia đình….Các công nghệ thông minh mới, mang nhiều nguồn dữ liệu mới đang đang làm thay đổi mọi hoạt động của cuộc sống và thúc đẩy quá trình dữ liệu hóa ngày càng mạnh mẽ hơn.

Các ví dụ về dữ liệu hóa:

Các nền tảng xã hội như Facebook đang thu thập và theo dõi thông tin dữ liệu của mỗi cá nhân để tiếp thị các sản phẩm và dịch vụ cho mỗi người, cho chúng ta. Quảng cáo mà chúng ta thấy hàng ngày trên mạng xã hội cũng là kết quả của dữ liệu theo dõi và giám sát hành vi sử dụng mạng xã hội. Theo cách này, dữ liệu thu thập được từ hành vi của các cá nhân được dùng để xác định dữ liệu quảng cáo nào sẽ được cung cấp cho ai là phù hợp nhất.

Quảng cáo trên Facebook có thể nhắm mục tiêu độ tuổi, vị trí, giới tính, sở thích cụ thể và hơn nữa có thể giúp một công ty liên hệ trực tiếp với thị trường mục tiêu của họ và không lãng phí tiền quảng cáo cho những đối tượng nằm ngoài mục tiêu. Sử dụng các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook cho phép các công ty thu thập tất cả thông tin quan trọng này từ khách hàng tiềm năng trực tiếp từ hồ sơ của người dùng.

Với các hoạt động nghiên cứu thị trường trước đây bị giới hạn rất lớn. Với dữ liệu hóa, thông qua việc sử dụng dữ liệu, doanh nghiệp có thể mở rộng thị trường với quy mô và tốc độ rất lớn.

Một ví dụ khác là ví dụ minh họa điển hình cho dữ liệu hóa - đó là Netflix. Hiện nay, Netfix là công ty cung cấp nội dung video trực tuyến trên mạng Internet ở hơn 40 quốc gia hơn 33 triệu thuê bao. Ban đầu, Netflix chỉ là một công ty cho thuê phim qua băng đĩa. Khách hàng có nhu cầu đặt hàng qua thư /bưu phẩm và Netfix gửi đĩa DVD/Blueray qua bưu điện cho khách hàng. Mô hình này có một giới hạn là khách hàng phải chờ đợi để nhận được đĩa và khi cần thuê một bộ phim mới, khách hàng gửi trả lại đĩa cũ và nhận đĩa mới. Số lượng phục vụ bị giới hạn bởi số lượng đĩa do Netflix quản lý.

Với dữ liệu hóa, Netflix có sự thay đổi đột phá về mô hình kinh doanh. Cho thuê phim chuyển từ vật lý sang phát trực tuyến. Hơn thế nữa, họ có thể thu thập dữ liệu dựa trên thông tin người tiêu dùng đã xem trước đó để dự đoán những gì họ sẽ xem trong tương lai và có thể đề xuất các nội dung phù hợp với nhu cầu cho từng cá nhân. Sử dụng dữ liệu trên quy mô rộng, Netflix có thể thu thập thông tin về những chương trình và bộ phim phổ biến, yêu thích nhất; ai đang xem nội dung nào và có thể điều chỉnh nội dung cung cấp cho khách hàng để các dịch vụ của Netflix luôn hấp dẫn và phù hợp với những gì khán giả muốn xem.

Trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội, dữ liệu được sử dụng rất rộng rãi và đóng vai trò quan trọng trong các hoạt động:

• Trong lĩnh vực bảo hiểm: Dữ liệu được sử dụng để xây dựng, cập nhật và điều chỉnh mô hình hoạt động; xây dựng hồ sơ khách hàng và đánh giá, xác định các hồ sơ có độ rủi ro cao, phân tích và xác định các mức độ dịch vụ.

• Trong ngân hàng: Dữ liệu được sử dụng để thiết lập độ tin cậy của khách hàng, khả năng trả nợ các khoản vay của khách hàng; xác định mức độ rủi ro, tỉ lệ nợ xấu.

• Trong hoạt động thuê và tuyển dụng nhân sự: Dữ liệu được sử dụng để thay thế các bài kiểm tra năng lực, đánh giá cả chuyên môn cũng như tính cách để chọn nhân sự phù hợp.

• Trong nghiên cứu khoa học xã hội: Dữ liệu hóa thay thế kỹ thuật lấy mẫu và cấu trúc lại cách thức thực hiện nghiên cứu khoa học xã hội.

- Và trong các lĩnh vực kinh doanh, ngày càng có nhiều công ty thử nghiệm việc sử dụng dữ liệu khách hàng để cung cấp các dịch vụ tăng trải nghiệm của khách hàng, nhắm tới mục tiêu kinh doanh tốt hơn. Hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp công ty trong tương lai sẽ được đánh giá và đo lường bằng việc sử dụng hiệu quả dữ liệu khách hàng của mình.

Và câu hỏi cho mỗi tổ chức, doanh nghiệp đang phải đối mặt: Tổ chức có đang trang bị cho mình những kỹ năng cần thiết để trở thành một phần của cuộc cách mạng dữ liệu hóa không!

Tài liệu tham khảo:

https://www.jigsawacademy.com/what-is-datafication/

https://codeactsineducation.wordpress.com/2018/03/17/10-definitions-datafication/

https://www.mydatafication.com/2016/10/what-is-datafication.html

https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/the-concept-of-datafication-definition-amp-examples

https://www.techopedia.com/definition/30203/datafication#:~:text=Datafication%20refers%20to%20the%20collective,data%20and%20its%20related%20infrastructure.