Việc thu thập, phân tích và áp dụng dữ liệu chiến lược đã trở thành yếu tố quan trọng đối với các công ty đang tìm hiểu và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
Thế giới đang trải qua những thay đổi không ngừng, đặc biệt là trong thế kỷ vừa qua, đánh dấu bởi sự tiến bộ công nghệ theo quy mô mũi nhọn. Trong tình hình này, trong một môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh và linh hoạt, phân tích dữ liệu được coi là một công cụ cơ bản để thúc đẩy và phát triển thị trường, duy trì sự quan trọng của nó.
Trong khi chúng ta tiến gần đến cuối năm 2023, việc chú ý đến các xu hướng đang định hình việc sử dụng dữ liệu một cách chiến lược cho năm tới là vô cùng quan trọng. Trong thực tế, cảnh quan cho năm 2024 đã hiện ra với sự thay đổi đáng kể trong lĩnh vực dữ liệu.
Trên thực tế, theo dữ liệu được công bố bởi Gartner, một công ty nổi tiếng về nghiên cứu và tư vấn công nghệ thông tin, đóng trụ sở tại Hoa Kỳ, ước tính đến năm 2024, khoảng 60% của đầu tư chính phủ vào trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu sẽ có tác động trực tiếp đến quyết định và kết quả vận hành trong thời gian thực.
Theo Phó Chủ tịch Cloudera cho khu vực Châu Mỹ Latinh, Rubia Coimbra, có một số xu hướng có thể lan rộng trên thị trường, xem xét sự tăng trưởng đáng kể của đám mây lai và trí tuệ nhân tạo tạo ra. Trong thế giới đương đại, đậm chất hiện đại và các thiết bị kỹ thuật trong ý nghĩa tinh khiết nhất của nó, dữ liệu được coi là một loại tiền tệ quý giá trong thời đại số hóa.
Vẫn theo Rubia, "thị trường đang không ngừng phát triển, và các công ty cần phải chú ý đến công nghệ mới để duy trì sự cạnh tranh, nhưng không bao giờ quên rằng mọi thứ đều bắt đầu từ dữ liệu. Trong khi trí tuệ nhân tạo đã trở thành một chủ đề hot trong những năm qua, ít ai nói về bậc thang nhu cầu của các tổ chức dữ liệu, đi qua nhiều giai đoạn trước khi đạt tới trí tuệ nhân tạo".
Trí tuệ nhân tạo và học máy
Theo PricewaterhouseCoopers, một trong những mạng lưới dịch vụ chuyên nghiệp lớn và danh tiếng nhất trên thế giới, đến năm 2030, trí tuệ nhân tạo sẽ tăng GDP toàn cầu lên 14%. Tỉ lệ này cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong tương lai của dữ liệu và thị trường doanh nghiệp.
Nói chung, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy nên tiếp tục là một xu hướng tăng. Các công ty đầu tư vào các công nghệ này trong hoạt động của họ có thể tối ưu hóa quy trình, dự đoán xu hướng thị trường và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng.
Khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực đặt lãnh đạo ở vị trí hàng đầu, mang lại cái nhìn chính xác và tích cực hơn. Tuy nhiên, sự tiến bộ này phải được kèm theo việc đào tạo về đạo đức trong trí tuệ nhân tạo, do sự phát triển phi tuyến tính của công nghệ này. Việc thúc đẩy đạo đức trong trí tuệ nhân tạo đòi hỏi việc đào tạo liên tục cho nguồn nhân lực.
Làm sao yêu cầu phân tích không làm mãi trạng.
Tương lai của dữ liệu sẽ là kết hợp
Theo Rubia Coimbra, tương lai, đặc biệt là khi nói đến dữ liệu, sẽ là hỗn hợp. Việc tích hợp đám mây hỗn hợp và đa đám mây phản ánh sự hiểu biết về những yêu cầu phức tạp hiện tại của cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin.
Điện toán đám mây kết hợp liên quan đến việc kết hợp điện toán đám mây công cộng và riêng tư trong một kiến trúc duy nhất. Đối với đa đám mây, nó liên quan đến việc sử dụng dịch vụ đám mây từ nhiều nhà cung cấp, có thể là tất cả công cộng, tất cả riêng tư hoặc sự kết hợp.
Phong trào này sẽ cho phép các doanh nghiệp có sự linh hoạt lớn hơn để cân đối chi phí, hiệu suất và an ninh, chọn một cơ sở hạ tầng phù hợp hơn với mục tiêu và kế hoạch của họ. Theo dự đoán, xu hướng là cơ sở hạ tầng này sẽ bao gồm sự kết hợp của nhiều đám mây, cùng với môi trường on-premise.
Chất lượng dữ liệu, phân tích dự đoán và chỉ đạo, và ra quyết định
Trong khi xử lý dữ liệu, sự tập trung của các phân tích nên được đặt vào chất lượng của chúng, vượt qua sự quan trọng về số lượng. Trên thị trường, việc thu thập dữ liệu một cách đáng kể không có nhiều ý nghĩa nếu, trong tổng thể, chỉ một phần nhỏ chúng mới thực sự hữu ích cho chiến lược kinh doanh.
Do đó, xu hướng là sự chính xác của thông tin thu thập là trung tâm của các công ty. Càng mạnh mẽ cơ sở dữ liệu, việc hướng dẫn các hoạt động nhằm cải thiện doanh số bán hàng trở nên dễ dàng hơn.
Trong cách hiểu đó, phân tích dự đoán và mô tả sẽ cho phép các doanh nghiệp không chỉ hiểu được những gì đã xảy ra mà còn dự đoán những gì sắp xảy ra. Điều này rất quan trọng để điều chỉnh chiến lược kinh doanh, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và dự đoán nhu cầu của thị trường.
Tầm ảnh hưởng của người tiêu dùng và sự tập trung vào cá nhân hóa
Trong thế giới đương đại, ngoài việc mua sản phẩm, người tiêu dùng cũng tìm kiếm trải nghiệm cá nhân, giá trị phù hợp với lợi ích của họ, cũng như sự tiện lợi khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Thị trường dữ liệu, mặt khác, đóng vai trò quan trọng trong trải nghiệm của người tiêu dùng.
Việc thu thập, phân tích và áp dụng dữ liệu chiến lược đã trở thành các yếu tố then chốt đối với các công ty tìm kiếm hiểu và đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả hơn. Việc sử dụng dữ liệu một cách thông minh và đạo đức sẽ tăng cường khả năng của các công ty cung cấp sản phẩm và dịch vụ cá nhân hóa, từ đó cải thiện đáng kể sự hài lòng và sự trung thành của người tiêu dùng.
Hệ thống doanh nghiệp và hợp tác dữ liệu
Trên thế giới ngày nay, một xu hướng ngày càng phát triển đang tái định nghĩa cấu trúc và mối quan hệ thương mại nằm trong việc hợp tác dữ liệu. Điều này có nghĩa là khi chia sẻ thông tin một cách an toàn và hiệu quả thông qua hệ sinh thái dữ liệu, các công ty có thể tạo ra các đối tác chiến lược, đổi mới thông qua sự hợp tác.
Trong bối cảnh này, việc tạo ra một chợ cơ sở dữ liệu, trong đó các công ty có thể trao đổi thông tin một cách kiểm soát và có lợi, là một ý tưởng hứa hẹn, một xu hướng mạnh mẽ cho các nhóm làm việc trong cùng một lĩnh vực thị trường.
Cuối cùng, thời kỳ doanh nghiệp tiếp theo sẽ được định hình bởi sự tiến bộ đáng kể trong phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp nắm bắt những xu hướng này sẽ được đặt ở vị trí thuận lợi để phát triển trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi.
Tận dụng cơ hội được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo, đám mây lai, chất lượng dữ liệu, phân tích dự đoán và chỉ đạo, tập trung vào người tiêu dùng và hệ sinh thái và sự hợp tác dữ liệu sẽ rất quan trọng để đảm bảo tính cạnh tranh và sự phù hợp trong những năm tới.