Tác giả: Bac Nguyen
Năm 2017, Thời báo Kinh tế nổi tiếng của Mỹ The Economist đã đăng một bài báo chấn động với tựa đề “The world’s most valuable resource is no longer oil, but data” (tạm dịch là: Tài nguyên quý giá nhất của thế giới bây giờ không phải là dầu, mà chính là Dữ liệu).
Tuy nhiên, data cũng là nguồn cơn của những chuyện bi hài cười ra nước mắt. Dân Business Analytics (BA) trong nghề hay kể nhau nghe những “thảm họa” dở khóc dở cười liên quan đến data. Ví dụ như, năm 2016 Microsoft thử nghiệm một con chatbot để giao tiếp với người dùng mạng xã hội Twitter. Con bot được feed các từ ngữ và văn cảnh thu thập trên các mạng xã hội sau khi đã được làm sạch và trung tính hóa; sau đó AI (Trí tuệ nhân tạo) sẽ giúp con bot điều chỉnh từ ngữ khi tương tác thực tế với người dùng.
Chỉ trong 16 giờ thử nghiệm tự do tương tác, con chatbot đăng 95000 tweets. Những tweets đầu tiên còn nhã nhặn, lịch sự, thú vị, nhưng càng về sau các tweets càng sặc mùi phân biệt chủng tộc, phân biệt giới tính khiến nhiều người được tương tác nổi giận. Microsoft phải vội vàng tháo con bot xuống và rối rít xin lỗi cộng đồng mạng. Lý do là khi tương tác thực tế, con bot với khả năng machine learning siêu việt đã nhanh chóng học được các ngôn từ “không lành mạnh” từ một số người dùng quá khích trên Twitter.
Các mô hình predictive analytics cũng thường bị “đè” ra đổ lỗi cho các thất bại trong kinh doanh. Tháng 11/2021, công ty bất động sản online lớn nhất của Mỹ là Zillow phải giải tán bộ phận Zillow Offers và cắt giảm hơn 2000 nhân viên (25% tổng số nhân viên) do hoạt động mua nhà cũ, sửa thành nhà mới và bán lại (flipping) bị thua lỗ nghiêm trọng. Sau sự cố này, vốn hóa của công ty bốc hơi hơn 60% và đến giờ vẫn chưa hồi phục được. Lý do công ty đưa ra là do phần mềm Zestimate sử dụng các data và thuật toán không chính xác, nên định giá nhà quá cao so với thực tế làm công ty bị thua lỗ.
Target, nhà bán lẻ lớn thứ 7 trong danh sách các tập đoàn bán lẻ lớn nhất của Mỹ, phải chấp nhận khoản lỗ hơn 5.4 tỷ USD để rút lui khỏi Canada sau chưa đầy 2 năm phát triển kinh doanh tại thị trường mới này. Có rất nhiều nguyên nhân đưa ra cho sự thất bại này, nhưng một trong những lý do dàn lãnh đạo Target đưa ra là các mô hình phân tích và dự đoán tăng trưởng của Target đã thiếu chính xác và quá “tự tin”.
Có phải họ thiếu data? hay họ không có đội ngũ DA, BA giỏi giang? Chắc chắn không, vì đây là một trong những tập đoàn rất lớn với hệ thống dữ liệu bán lẻ hoành tráng và dàn nhân viên hùng hậu. Nhân viên Target và giới phân tích cho rằng các sếp Target đã quá nôn nóng khi đưa ra những mục tiêu tăng trưởng không tưởng, yêu cầu phải mở 124 siêu thị trong năm đầu tiên bất chấp các rủi ro về khả năng supply chain và nguồn nhân lực. Do vậy, không phải do data, không phải do các analytics model, mà chính những quyết định kinh doanh nóng vội không dựa trên các phân tích chuẩn xác đã dẫn đến khoản lỗ 5.4 tỷ USD này. (Mình là cựu nhân viên của Walmart, đối thủ của Target, nên viết đoạn này chắc hơi bị biased chút xíu… hihi)
Công tâm mà nói data chỉ là data, nếu không có con người tác động xử lý để biến thành các thông tin có ý nghĩa, những insightful information, thì data mãi chỉ là những con số, những dòng text vô tri vô giác. Các data scientist, data analyst, business analyst nếu thiếu các kiến thức kinh doanh, kiến thức chuyên ngành thì sẽ gây ra các thảm họa như trên. Mình tin là nếu các bạn BA và các sếp của Zillow có kiến thức tốt hơn về kinh doanh, về thực tế thị trường bất động sản, các phân tích business analytics được làm tốt hơn, và dám thẳng thắn đối mặt sai lầm, thì chắc chắn họ đã nhận ra những dấu hiệu rủi ro, những trend sụt giảm lợi nhuận thông qua lượng data khổng lồ của công ty, và đề xuất các biện pháp khắc phục sớm; chứ không phải đợi đến lúc mua hơn 27000 căn nhà và thua lỗ hơn 300 triệu USD mới nhận ra predictive model của Zestimate bị sai.
Vậy nên các system, platform, bots,… chỉ là những hệ thống, nền tảng hay công cụ giúp chúng ta thu thập, lưu trữ data; các kỹ năng coding, data mining, data cleaning,… chỉ là những thủ thuật giúp chúng ta “nói chuyện” được với data; nhưng phải rất cần những con người vững vàng kiến thức kinh doanh, am tường kiến thức ngành để biến data thành những thông tin hữu ích phục vụ cho các quyết định kinh doanh, các chiến lược phát triển doanh nghiệp. Vậy nên xin đừng đổ lỗi cho data, oan cho chúng nó lắm!
——————-
Mình sẽ cùng 5 chuyên gia cấp cao tại Mỹ và Việt Nam trao đổi trong Webinar “Data-driven Business: From data to decision making”. Dẫn chương trình là anh Trần Quốc Khánh, founder của kênh VietSuccess. Chương trình hoàn toàn miễn phí, chỉ với mục đích chia sẻ kiến thức với cộng đồng.
Bài này mình viết về nỗi oan data, nhưng trong webinar mình sẽ “rửa oan” cho data bằng cách trình bày các trường hợp ứng dụng Business Analytics góp phần vào thành công của công ty nhé.
* Thời gian: 9am – 12pm (giờ Việt Nam) ngày Chủ Nhật, 15/05/2022
* Nội dung các bài chia sẻ trong webinar, profiles các diễn giả, và link đăng ký ở đây.
* Link đăng ký nhanh ở đây.
Trong vòng 3 phút sau khi bạn đăng ký xong, bạn sẽ nhận được email xác nhận đăng ký thành công. Nếu bạn không thấy trong inbox, xin vui lòng kiểm tra mục spam và quảng cáo và chuyển email về inbox. Thông tin đăng nhập webinar ở trong email này.
Gmartek sẽ cấp 4 học bổng Managerial Business Analytics và Business Intelligence tổng trị giá $2000 (trong đó có 2 học bổng dành riêng cho sinh viên) trong các hoạt động liên quan đến webinar này!
Các bạn vui lòng chia sẻ cho những ai quan tâm nhé. Và hãy like và comment thật nhiều để lan toả Webinar này đến với thật nhiều người! Xin cám ơn!
