Vén màn bí mật ngành công nghiệp quản lý danh tiếng
Điểm mấu chốt của công việc này nằm ở những “mánh khóe” lợi dụng các công cụ tìm kiếm (chủ yếu là Google).
Có hẳn một ngành công nghiệp với nhiệm vụ khiến những thứ không mấy đẹp đẽ trên Internet lặng lẽ biến mất, đẩy những điều tốt đẹp về một cá nhân hoặc một công ty lên hàng đầu.
Đó là ngành công nghiệp được biết đến với tên gọi “ quản lý danh tiếng” (reputation management). Người ta có thể kiếm được 5.000 đến 20.000 USD mỗi tháng trên mỗi khách hàng.
Điểm mấu chốt của công việc này nằm ở những “mánh khóe” lợi dụng các công cụ tìm kiếm (chủ yếu là Google). Các thông tin xấu sẽ bị đẩy xuống và xuất hiện ở các trang sau của kết quả tìm kiếm, trong khi tin tốt (thậm chí là giả mạo) luôn xuất hiện ở những trang đầu tiên.
Công việc đôi lúc còn bao gồm cả việc viết những bài báo tích cực, triển khai các website quảng bá các bài báo này, tạo ra những bình luận giả tạo và bóp méo những bài viết trên Wikipedia.
Quản lý danh tiếng được sử dụng bởi nhiều loại công ty và cá nhân, từ các cửa hàng nhỏ lẻ muốn nhận được đánh giá tốt từ cộng đồng mạng cho tới những người nổi tiếng, các chính trị gia, luật sư và thậm chí là những gã khổng lồ công nghệ như Samsung.
Một người đã từng làm trong ngành này cho biết có những khách hàng sẽ trả tới 10.000 USD/tháng để quản lý danh tiếng. Công ty của anh đang phục vụ 35 khách hàng, và hầu hết trong số này bỏ ra khoảng 5.000 USD mỗi tháng. Như vậy, công ty có thể thu về tổng cộng 175.000 USD mỗi tháng và 2,1 triệu USD mỗi năm.
Danh tiếng của bạn tệ đến mức nào?
Mức phí sẽ phụ thuộc vào mức độ của danh tiếng, khối lượng công việc cần làm để “chôn vui” thông tin tiêu cực và tất nhiên còn phụ thuộc vào thái độ của khách hàng.
Theo Business Insider, những người hào phóng nhất sẽ là diễn viên, luật sư, bác sĩ và các chính trị gia. Họ sẽ thuê các chuyên gia quản lý danh tiếng khi những kết quả tìm kiếm đầu tiên tràn ngập thông tin về các vụ kiện tụng, thời gian ngồi tù cùng những điều đáng hổ thẹn khác.
Andy Beal – người được mệnh danh là “Indiana Jones” của ngành này – cho biết những người kiếm được 1 triệu USD hoặc hơn mỗi năm là những người bỏ ra nhiều tiền nhất bởi họ ngay lập tức cảm nhận được hiệu quả.
Tất nhiên, Google không cố tình giúp ngành này phát triển. Hãng vẫn liên tục cải tiến các thuật toán để cho ra kết quả tìm kiếm tốt nhất. Ngay khi một công ty quản lý danh tiếng thành công trong việc “chôn vùi” những câu chuyện tiêu cực, chúng vẫn xuất hiện trở lại trên top đầu.
Đen và trắng
Khi nhắc đến ngành này, có rất nhiều dịch vụ được biết đến với tên gọi “ mũ trắng” (white hats). Đây là những người cần mẫn làm việc để cải thiện kết quả tìm kiếm về một cá nhân hoặc một công ty thông qua những kỹ thuật marketing không phạm luật.
Điều này được thể hiện trong cuốn “Marketing trong thời đại Google” được viết bởi cựu nhân viên của Google Vanessa Fox. Bà cũng trở thành người có tên tuổi trong lĩnh vực này.
“Có những lý do chính đáng để làm công việc quản lý danh tiếng, để đảm bảo chắc chắn rằng mọi người được tiếp cận với thông tin tích cực”, bà nói.
Ví dụ, cách đây một vài năm, bà đã từng làm việc với Viện kế hoạch hóa và Viện y tế quốc gia (NIH) khi nội các của Tổng thống Obama triển khai những nguyên tắc mới, cho rằng phụ nữ dưới 50 tuổi không cần phải chụp X-quang ngực hàng năm.
NIH muốn đảm bảo chắc chắn rằng những thông tin chính xác sẽ đến được với người đọc và không bị lấp đi sau những thông tin nhạy cảm. “Không có gì sai trái khi thực hiện chiến dịch marketing nhằm truyền đạt thông điệp của bạn”, Fox nói.
Tuy nhiên, ngành này còn có mảng tối với những người phá vỡ các quy tắc và đôi lúc là luật lệ được biết đến với tên gọi “mũ đen”. Một số trong nhóm này đã từng bị buộc tội và phải nộp phạt.
Có một số thủ thuật giúp được nhóm “mũ đen” sử dụng. Đôi lúc, họ viết các bài đánh giá giả mạo trên các trang như Yelp, Angie’s List, Google Local, CitySearch.com… hoặc các blog cá nhân. Đây là kỹ thuật được sử dụng khá phổ biến. Một nghiên cứu mới được thực hiện bởi trường kinh doanh Harvard cho thấy khoảng 20% đánh giá trên Yelp là giả mạo.
Video đang HOT
Ví dụ, tháng 10 vừa qua, Samsung đã phải nộp phạt 340.000 USD cho Ủy ban thương mại Đài Loan sau khi bị phát hiện trả tiền cho bên thứ ba viết những bài ngợi ca thiết bị của Samsung và chê bai đối thủ HTC trên mạng.
Đây không phải là lần đầu tiên Samsung dính líu tới những chiến dịch như vậy. Tháng 8, một lập trình viên Android cho biết một hãng PR của Hàn Quốc trả cho anh 500 USD để nhắc đến một cuộc thi về lập trình của Samsung trên website.
Và, không chỉ có Samsung. Trong tháng 9, Tổng chưởng lý New York Eric Schneiderman đã phát hiện 19 công ty vi phạm. Các công ty này phải nộp phạt từ 2.500 đến 100.000 USD. Họ đã thuê những nhà báo tự do ở Philippines, Bangladesh và Tây Âu viết đánh giá giả mạo.
Mảng tối của Wikipedia
Wikipedia cũng là một công cụ hữu hiệu, bởi các bài viết này thường xuất hiện trên các trang đầu của kết quả tìm kiếm và có thể đánh bại những bài viết có thông tin tiêu cực trên trang đầu.
Tuy nhiên, được trả tiền để viết bài trên Wikipedia hoặc viết bài từ những tài khoản giả mạo là điều vi phạm quy định của trang này. Khi bị phát hiện, bài viết sẽ bị xóa bỏ và tài khoản đó cũng bị đóng vĩnh viễn.
Wikipedia thậm chí còn có công cụ đặc biệt phát hiện tài khoản ảo, tra cứu địa chỉ IP nếu phát hiện ai đó sử dụng nhiều tài khoản một lúc để chỉnh sửa bài viết.
Bạn không thể đánh lừa Google?
Những gợi ý tự động của Google cũng là một vấn đề. Nếu thông tin tiêu cực đủ lớn, ngay khi người sử dụng gõ tên của cá nhân hoặc công ty, Google sẽ đưa ra gợi ý về những thông tin đó.
Trong trường hợp này, các thủ thuật mà nhóm mũ đen sử dụng để đánh lừa Google sẽ không thể phát huy tác dụng.
Cuối cùng, cách tốt nhất để một cá nhân hoặc tổ chức “dọn sạch” tên tuổi của họ là hãy làm những điều tốt và có giá trị và qua đó thu hút được sự chú ý.
Theo TTVN
Big Data là gì và người ta khai thác, ứng dụng nó như thế nào?
Big Data dùng để chỉ dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ truyền thống không thể nào đảm đương được, mà phải được thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ theo một cách khác so với bình thường.
Big Data chứa trong mình rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất thành công, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực. Trong bài này, mời các bạn cùng tìm hiểu về Big Data, các phương thức người ta dùng để khai thác nó và nó giúp ích như thế nào cho cuộc sống của chúng ta.
1. Định nghĩa Big Data
Như đã nói ở trên, Big Data ("dữ liệu lớn") có là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ của Big Data đang từng ngày tăng lên, và tính đến năm 2012 thì nó có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu mà thôi.
Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ chính là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều: tăng về lượng (volume), tăng về vận tốc (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty và tổ chức khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin tiếp tục sử dụng mô hình "3V" này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải "cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc".
Chúng ta có thể lấy các thí nghiệm của Máy gia tốc hạt lớn (LHC) ở Châu Âu làm ví dụ cho Big Data. Khi các thí nghiệm này được tiến hành, kết quả sẽ được ghi nhận bởi 150 triệu cảm biến với nhiệm vụ truyền tải dữ liệu khoảng 40 triệu lần mỗi giây. Kết quả là nếu như LHC ghi nhận hết kết quả từ mọi cảm biến thì luồng dữ liệu sẽ trở nên vô cùng lớn, có thể đạt đến 150 triệu petabyte mỗi năm, hoặc 500 exabyte mỗi ngày, cao hơn 200 lần so với tất cả các nguồn dữ liệu khác trên thế giới gộp loại.
Đây là kết quả mô phỏng của một vụ va chạm giữa các hạt sơ cấp trong máy gia tốc LHC, có rất rất nhiều thông tin cần phải ghi nhận trong mỗi vụ chạm như thế này
Trong mỗi giây như thế lại có đến khoảng 600 triệu vụ va chạm giữa các hạt vật chất diễn ra, nhưng sau khi chọn lọc lại từ khoảng 99,999% các luồng dữ liệu đó, chỉ có tầm 100 vụ va chạm là được các nhà khoa học quan tâm. Điều này có nghĩa là cơ quan chủ quản LHC phải tìm những biện pháp mới để quản lý và xử lí hết mớ dữ liệu khổng lồ này.
Một ví dụ khác, khi Sloan Digital Sky Sruver, một trạm quan sát vũ trụ đặt tại New Mexico, bắt đầu đi vào hoạt động hồi năm 2000, sau một vài tuần nó đã thu thập dữ liệu lớn hơn tổng lượng dữ liệu mà ngành thiên văn học đã từng thu thập trong quá khứ, khoảng 200GB mỗi đêm và hiện tổng dung lượng đã đạt đến hơn 140 terabyte. Đài quan sát LSST để thay thế cho SDSS dự kiến khánh thành trong năm 2016 thì sẽ thu thập lượng dữ liệu tương đương như trên nhưng chỉ trong vòng 5 ngày.
Hoặc như công tác giải mã di truyền của con người chẳng hạn. Trước đây công việc này mất đến 10 năm để xử lí, còn bây giờ người ta chỉ cần một tuần là đã hoàn thành. Còn Trung tâm giả lập khí hậu của NASA thì đang chứa 32 petabyte dữ liệu về quan trắc thời tiết và giả lập trong siêu máy tính của họ. Việc lưu trữ hình ảnh, văn bản và các nội dung đa phương tiện khác trên Wikipedia cũng như ghi nhận hành vi chỉnh sửa của người dùng cũng cấu thành một tập hợp Big Data lớn.
Hoạt động của người dùng Wikipedia được mô hình hóa và với kích thước hàng terabyte, đây cũng có thể được xem là một dạng Big Data
2. Tình hình Big Data hiện nay
Theo tài liệu của Intel vào tháng 9/2013, hiện nay thế giới đang tạo ra 1 petabyte dữ liệu trong mỗi 11 giây và nó tương đương với một đoạn video HD dài 13 năm. Bản thân các công ty, doanh nghiệp cũng đang sở hữu Big Data của riêng mình, chẳng hạn như trang bán hàng trực tuyến eBay thì sử dụng hai trung tâm dữ liệu với dung lượng lên đến 40 petabyte để chứa những truy vấn, tìm kiếm, đề xuất cho khách hàng cũng như thông tin về hàng hóa của mình.
Nhà bán lẻ online Amazon.com thì phải xử lí hàng triệu hoạt động mỗi ngày cũng như những yêu cầu từ khoảng nửa triệu đối tác bán hàng. Amazon sử dụng một hệ thống Linux và hồi năm 2005, họ từng sở hữu ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới với dung lượng là 7,8TB, 18,5TB và 24,7TB.
Tương tự, Facebook cũng phải quản lí 50 tỉ bức ảnh từ người dùng tải lên, YouTube hay Google thì phải lưu lại hết các lượt truy vấn và video của người dùng cùng nhiều loại thông tin khác có liên quan.
Còn theo tập đoàn SAS, chúng ta có một vài số liệu thú vị về Big Data như sau:
Các hệ thống RFID (một dạng kết nối tầm gần, như kiểu NFC nhưng có tầm hoạt động xa hơn và cũng là thứ dùng trong thẻ mở cửa khách sạn) tạo ra lượng dữ liệu lớn hơn 1.000 lần so với mã vạc truyền thốngChỉ trong vòng 4 giờ của ngày "Black Friday" năm 2012, cửa hàng Walmart đã phải xử lí hơn 10 triệu giao dịch tiền mặt, tức là khoản 5.000 giao diện mỗi giây.Dịch vụ chuyển phát UPS nhận khoảng 39,5 triệu yêu cầu từ khách hàng của mình mỗi ngàyDịch vụ thẻ VISA xử lí hơn 172.800.000 giao dịch thẻ chỉ trong vòng một ngày mà thôiTrên Twitter có 500 triệu dòng tweet mới mỗi ngày, Facebook thì có 1,15 tỉ thành viên tạo ra một mớ khổng lồ dữ liệu văn bản, tập tin, video...3. Công nghệ dùng trong Big Data
Big Data là nhu cầu đang tăng trưởng lớn đến nỗi Software AG, Oracle, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP và Dell đã chi hơn 15 tỉ USD cho các công ty chuyên về quản lí và phân tích dữ liệu. Năm 2010, ngành công nghiệp Big Data có giá trị hơn 100 tỉ USD và đang tăng nhanh với tốc độ 10% mỗi năm, nhanh gấp đôi so với tổng ngành phần mềm nói chung.
Một số công ty có tham gia vào lĩnh vực Big Data
Như đã nói ở trên, Big Data cần đến các kĩ thuật khai thác thông tin rất đặc biệt do tính chất khổng lồ và phức tạp của nó. Năm 2011, tập đoàn phân tích McKinsey đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm crowsourcing (tận dụng nguồn lực từ nhiều thiết bị điện toán trên toàn cầu để cùng nhau xử lí dữ liệu), các thuật toán về gen và di truyền, những biện pháp machine learning (ý chỉ các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu, một nhánh của trí tuệ nhân tạo), xử lí ngôn ngữ tự nhiên (giống như Siri hay Google Voice Search, nhưng cao cấp hơn), xử lí tín hiệu, mô phỏng, phân tích chuỗi thời gian, mô hình hóa, kết hợp các server mạnh lại với nhau.... Những kĩ thuật này rất phức tạp nên chúng ta không đi sâu nói về chúng.
Một trong những mô hình về cấu trúc cơ bản của một tập hợp dữ liệu rất lớn do bộ phận nghiên cứu của Bộ quốc phòng Mỹ đưa ra.
Ngoài ra, các cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lí dữ liệu song song, ứng dụng hoạt động dựa trên hoạt động tìm kiếm, file system dạng rời rạc, các hệ thống điện toán đám mây (bao gồm ứng dụng, nguồn lực tính toán cũng như không gian lưu trữ) và bản thân Internet cũng là những công cụ đắc lực phục vụ cho công tác nghiên cứu và trích xuất thông tin từ "dữ liệu lớn". Hiện nay cũng có vài cơ sở dữ liệu theo dạng quan hệ (bảng) có khả năng chứa hàng petabyte dữ liệu, chúng cũng có thể tải, quản lí, sao lưu và tối ưu hóa cách sử dụng Big Data nữa.
Những người làm việc với Big Data thường cảm tháy khó chịu với các hệ thống lưu trữ dữ liệu vì tốc độ chậm, do đó họ thích những loại ổ lưu trữ nào có thể gắn trực tiếp vào máy tính (cũng như ổ cứng gắn trong máy tính của chúng ta vậy). Ổ đó có thể là SSD cho đến các đĩa SATA nằm trong một lưới lưu trữ cỡ lớn. Những người này nhìn vào ổ NAS hay hệ thống lưu trữ mạng SAN với góc nhìn rằng những thứ này quá phức tạp, đắt và chậm. Những tính chất nói trên không phù hợp cho hệ thống dùng để phân tích Big Data vốn nhắm đến hiệu năng cao, tận dụng hạ tầng thông dụng và chi phí thấp. Ngoài ra, việc phân tích Big Data cũng cần phải được áp dụng theo thời gian thực hoặc cận thời gian thực, thế nên độ trễ cần phải được loại bỏ bất kì khi nào và bất kì nơi nào có thể.
4. Big Data có thể giúp gì cho chúng ta?
Tập đoàn SAS nói vấn đề thật sự không nằm ở việc bạn thu thập dữ liệu, thay vào đó, là bạn dùng Big Data để làm gì. Nhìn chung, có bốn lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.
Nếu để ý một chút, bạn sẽ thấy khi mua sắm online trên eBay, Amazon hoặc những trang tương tự, trang này cũng sẽ đưa ra những sản phẩm gợi ý tiếp theo cho bạn, ví dụ khi xem điện thoại, nó sẽ gợi ý cho bạn mua thêm ốp lưng, pin dự phòng; hoặc khi mua áo thun thì sẽ có thêm gợi ý quần jean, dây nịt... Do đó, nghiên cứu được sở thích, thói quen của khách hàng cũng gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn.
Vậy những thông tin về thói quen, sở thích này có được từ đâu? Chính là từ lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp thu thập trong lúc khách hàng ghé thăm và tương tác với trang web của mình. Chỉ cần doanh nghiệp biết khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì nó không chỉ giúp tăng lợi nhuận cho chính họ mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người dùng, chúng ta có thể tiết kiệm thời gian hơn nhờ những lời gợi ý so với việc phải tự mình tìm kiếm.
Người dùng cuối như mình và các bạn sẽ được hưởng lợi cũng từ việc tối ưu hóa như thế, chứ bản thân chúng ta thì khó mà tự mình phát triển hay mua các giải pháp để khai thác Big Data bởi giá thành của chúng quá đắt, có thể đến cả trăm nghìn đô. Ngoài ra, lượng dữ liệu mà chúng ta có được cũng khó có thể xem là "Big" nếu chỉ có vài Terabyte sinh ra trong một thời gian dài.
Xa hơi một chút, ứng dụng được Big Data có thể giúp các tổ chức, chính phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai để đầu tư cho những hạng mục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v... thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào đó, giống như trong phim World War Z, nước Israel đã biết trước có dịch zombie nên đã nhanh chóng xây tường thành ngăn cách với thế giới bên ngoài.
Mà cũng không cần nói đến tương lai phim ảnh gì cả, vào năm 2009, Google đã sử dụng dữ liệu Big Data của mình để phân tích và dự đoán xu hướng ảnh hưởng, lan truyền của dịch cúm H1N1 đấy thôi. Dịch vụ này có tên là Google Flu Trends. Xu hướng mà Google rút ra từ những từ khóa tìm kiếm liên quan đến dịch H1N1 đã được chứng minh là rất sát với kết quả do hai hệ thống cảnh báo cúm độc lập Sentinel GP và HealthStat đưa ra. Dữ liệu của Flu Trends được cập nhật gần như theo thời gian thực và sau đó sẽ được đối chiếu với số liệu từ những trung tâm dịch bệnh ở nhiều nơi trên thế giới.
Đường màu xanh là dự đoán của Google Flu Trends dựa trên số từ khóa tìm kiếm liên quan đến các dịch cúm, màu vàng là dữ liệu do cơ quan phòng chống dịch của Mỹ đưa ra.
Còn theo Oracle, việc phân tích Big Data và những dữ liệu dung lượng lớn đã giúp các tổ chức kiếm được 10,66 USD cho mỗi 1 USD chi phí phân tích, tức là gấp 10 lần! Một trường học ở một quận lớn tại Mỹ cũng có được sự tăng trưởng doanh thu là 8 triệu USD mỗi năm, còn một công ty tài chính ẩn danh khác thì tăng 1000% lợi nhuận trên tổng số tiền đầu tư của mình trong vòng 3 năm.
5. Chỉ trích đối với Big Data
Có hai hướng chỉ trích chính đối với Big Data, một là về cách mà người ta sử dụng Big Data, cái còn lại thì liên quan đến việc tiến hành lấy thông tin từ Big Data mà thế giới đang làm.
Chỉ trích về Big Data
Chris Anderson, một nhà khởi nghiệp và cũng là một người viết sách, cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về xã hội, kinh tế và chính trị. Ví dụ, ngay cả khi các công ty đã đầu tư hàng tỉ USD vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng các thông tin này. Điều đó làm giảm hiệu quả của Big Data đi nhiều so với lúc đầu, dẫn đến lãng phí tài nguyên.
Ngoài ra, còn có chỉ trích rằng Big Data chỉ có thể miêu tả thế giới trong quá khứ bởi nó dựa trên các dữ liệu đã sinh ra từ trước, và nếu tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực. Việc sử dụng Big Data để nói về tương lai thì cần phải kết hợp thêm với các phương pháp mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển động của thế giới thì mới đưa ra dự đoán chính xác được.
Bên cạnh đó, người ta còn lo lắng về vấn đề quyền riêng tư của người dùng. Việc thu thập Big Data có thể sẽ đi kèm thông tin có khả năng định dạng người dùng mà không được sự đồng ý của họ, và điều đó vi phạm luật ở một số quốc gia. Nhiều chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau hiện đang thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.
Việc lấy thông tin từ Big Data
Nhà nghiên cứu Danah Boyd đã đưa ra quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, và dù ít hay nhiều thì nó cũng có thể ảnh hưởn đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu từ một số nguồn là Big Data, trong khi những nguồn khác không phải là "dữ liệu lớn" thì đặt ra những thách thức khi phân tích dữ liệu.
6. Tương lai của Big Data
Erik Swan, đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ của công ty Spunk, dự đoán rằng sự thay đổi nhất trong Big Data chính là thái độ của mọi người đối với nó. Việc tiêu thụ một lượng dữ liệu lớn sẽ dần phổ biến hơn với mọi người, từ những người nông dân cho đến các anh kĩ sư. Mọi người sẽ mặc định sử dụng dữ liệu để phân tích mọi thứ trong vòng 10 năm tới. Tất nhiên là kĩ thuật và công nghệ cũng cần phải phát triển theo thì điều này mới có thể trở thành hiện thực.
Còn theo Ankur Jain, nhà sáng lập và CEO của Humin, ngữ cảnh phát sinh ra dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn. "Chúng ta sẽ bắt đầu định tuyến dữ liệu vào các đối tượng, sự vật, sự việc trong đời thực và chuyện đó giúp chúng ta xử lí công việc tốt hơn".
Trong khi đó, Daniel Kaufman, giám đốc đổi mới về thông tin của cơ quan nghiên cứu thuộc Bộ quốc phòng Mỹ thì cho rằng dữ liệu sinh học sẽ ngày càng được quan tâm hơn, và rồi người ta sẽ dùng dữ liệu này để đưa ra những lời khuyên có ảnh hưởng lớn đến lối sống và cuộc đời của con người. Ví dụ, bạn có nên thêm một dĩa cơm tấm sườn nữa không, hay là nên ăn thêm một dĩa cơm gà? Bộ quốc phòng Mỹ muốn sử dụng kiểu suy nghĩ như thế (thay cơm bằng pizza nhé) để áp dụng cho binh lính của mình và hiện họ đang thử nghiệm trên chuột.
Giám đốc Swan còn suy nghĩ thêm rằng các công ty chuyên cung cấp giải pháp Big Data sẽ không còn bán dữ liệu và phân tích cho từng doanh nghiệp hay công ty riêng lẻ để phục vụ cho những mục đích quá chuyên biệt. Thay vào đó, họ sẽ mở rộng nó và áp dụng Big Data nhằm giải quyết những vấn đề trong đời thường và trả lời cho các nhu cầu cơ bản của con người. Đó sẽ là sự thay đổi về tính ứng dụng của Big Data.
Trong tương lai, chúng ta sẽ còn tiếp tục chứng kiến sự tăng trưởng của Big Data. Hiện nay có thể bạn cũng đã nghe đến khái niệm Internet of Things, tức là mang Internet đến với mọi thứ trong đời sống hằng ngày. Dữ liệu từ Internet of Things thực chất cũng là được thu thập từ một mạng lưới rất nhiều các cảm biến và thiết bị điện tử, và nó cũng là một trong những nguồn của Big Data. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị Internet of Things cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn. Nó cũng có thể được dùng cho việc sản xuất, từ đó giảm sự liên quan của con người. Như lời của Daniel Kaufman dự đoán thì "con người sẽ làm ít hơn" nhờ Big Data.
7. Kết
Tóm lại, Big Data là thách thức đặt ra cho các tổ chức, doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được dữ liệu lớn thì họ sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay, thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Vẫn còn đó những chỉ trích xoay quanh Big Data, tuy nhiên lĩnh vực này vẫn còn rất mới và chúng ta hãy chờ xem trong tương lai Big Data sẽ tiến hóa như thế nào.
Theo Tinh Tế
Dead Drops - Mạng lưới chia sẻ dữ liệu phi trực tuyến "độc nhất vô nhị" Một giải pháp lập dị nhất thời hay một xu hướng sẽ phát triển giúp chống lại các con mắt nhòm ngó trên Internet? Hãy để thời gian trả lời. Dead Drops, một dự án được âm thầm khởi xướng cách đây ba năm nhắm tới việc chia sẻ dữ liệu phi trực tuyến thông qua mạng lưới ổ USB gắn trên các...