Nói về "số liệu điên rồ", chúng ta không thể bỏ qua bối cảnh ngày nay, trong đó dữ liệu và thông tin đang hấp dẫn mọi lúc mọi nơi. Không chỉ là một phương tiện để truyền tải thông tin, dữ liệu hiện nay là cốt lõi của nhiều lĩnh vực như khoa học, kinh tế, quản trị, thương mại, và thậm chí là cuộc sống riêng tư của con người. Với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và phức tạp, chúng ta đang chứng kiến một cuộc khủng hoảng kỹ thuật và suy nghĩ, một cuộc khủng hoảng "số liệu điên rồ".
Một khối lượng dữ liệu khổng lồ
Trong một thế giới hóa đơng của dữ liệu, chúng ta có thể ghi nhận một mức độ khủng khiếp về khối lượng dữ liệu. Theo các báo cáo của Gartner, mỗi ngày có khoảng 2.5 quỹt dữ liệu được tạo ra trên thế giới. Điều này có nghĩa là, chỉ trong 24 giờ, chúng ta có thể thu thập dữ liệu tương đương với 133 triệu CD ROM. Một số con số khác cũng cho thấy mức độ bùng nổ của dữ liệu:
- Mỗi phút, Facebook gửi 1.44 petabytes (PB) dữ liệu;
- Mỗi giây, Google tìm kiếm 40.000 lần;
- Mỗi tháng, YouTube có hơn 1 triliôn video được xem;
- Mỗi năm, Instagram có hơn 1 triliôn ảnh được chia sẻ.
Các doanh nghiệp lớn như Facebook, Google, Amazon và Alibaba đang chạy với hàng tỷ dòng dữ liệu mỗi ngày. Dữ liệu này bao gồm các loại dữ liệu khác nhau: từ dữ liệu khách hàng cho dữ liệu máy móc, từ dữ liệu bản địa cho dữ liệu toàn cầu. Dù là dữ liệu nhỏ như một click mouse hay lớn như một video streaming, tất cả đều góp phần vào khối lượng khổng lồ này.
Khủng hoảng kỹ thuật
Khối lượng dữ liệu khổng lồ đã gây ra một khủng hoảng kỹ thuật lớn cho các doanh nghiệp và các cơ sở hạ tầng IT. Để xử lý và lưu trữ dữ liệu này, các doanh nghiệp phải bố trí hệ thống hạ tầng với kích thước lớn, năng lượng cao và chi phí cao. Các công cụ và ứng dụng hiện có không thể đáp ứng được nhu cầu xử lý dữ liệu với tốc độ cao và chính xác. Do đó, các nhà khoa học và kỹ sư đang tìm kiếm các phương pháp mới để giải quyết vấn đề:
Cloud Computing: Để lưu trữ và xử lý dữ liệu với hiệu quả cao hơn, nhiều doanh nghiệp đã chuyển sang sử dụng dịch vụ cloud. Cloud Computing cho phép họ sử dụng tài nguyên tính toán mà không cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng riêng.
Big Data Analytics: Để khai thác dữ liệu với tốc độ cao và chính xác, các công cụ Big Data Analytics được phát triển để xử lý và phân tích dữ liệu với kích thước lớn. Các công cụ như Hadoop, Spark, và Kafka đã trở thành các công cụ phổ biến để xử lý dữ liệu Big Data.
Công nghệ AI và ML: Để tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu, các công nghệ AI (Artificial Intelligence) và ML (Machine Learning) được sử dụng để tạo ra các mô hình dự báo chính xác về thị trường và hành vi của khách hàng. Các mô hình AI có thể xử lý dữ liệu với tốc độ cao hơn và chính xác hơn so với con người.
Khủng hoảng suy nghĩ
Khối lượng dữ liệu khổng lồ không chỉ gây khủng hoảng kỹ thuật mà còn gây khủng hoảng suy nghĩ cho con người. Dựa trên dữ liệu, chúng ta có thể dự đoán các biến cố sắp xảy ra, đánh giá hiệu quả của các chiến lược kinh doanh và đưa ra quyết định tốt nhất. Tuy nhiên, với lượng dữ liệu lớn đến mức khó tiếp cận, con người rất dễ bị mất phân tích và suy nghĩ. Điều này gây ra một lo ngại về tính chất của quyết định: Liệu chúng ta có thể dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định hay không? Liệu chúng ta có thể tin tưởng vào những mô hình dự báo do máy tính tạo ra hay không?
Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học đã phát triển các phương pháp để giúp con người có thể xử lý dữ liệu với tốc độ cao hơn:
Visualization: Dựa trên biểu đồ và bản đồ hình ảnh, con người có thể nhanh chóng hiểu được mối quan hệ giữa các biến và nhận biết được các mẫu hoặc mối quan tâm. Các công cụ như Tableau, Power BI đã trở thành công cụ phổ biến để visual hóa dữ liệu.
Machine Learning Interpretability: Để hiểu được tại sao một mô hình dự báo cho ra một kết quả cụ thể, các kỹ thuật cho phép con người hiểu được cách mà mô hình đưa ra quyết định. Các kỹ thuật như SHAP (SHapley Additive exPlanations) cho phép con người hiểu được mức độ ảnh hưởng của từng biến vào mô hình dự báo.
Human-in-the-Loop: Để tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu, các kỹ thuật cho phép con người giúp xử lý dữ liệu với máy tính. Các kỹ thuật này giúp con người có thể giám sát và điều chỉnh quy trình xử lý dữ liệu để đảm bảo tính chất của quyết định.
Thực tế ứng dụng: Dự đoán COVID-19
Một ví dụ thực tế về ứng dụng của "số liệu điên rồ" là dự đoán COVID-19. Trong giai đoạn đầu của đại dịch COVID-19, khi số ca nhiễm đang tăng rất nhanh trên toàn cầu, các nhà khoa học đã sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để dự đoán sự lây lan của virus. Dựa trên dữ liệu về bệnh tật, dân số tiềm năng bị nhiễm bệnh, hệ thống y tế hiện tại,... các mô hình dự báo đã được xây dựng để dự đoán số ca nhiễm mới và tỷ lệ tử vong.
Các mô hình dự báo AI đã cho thấy khả năng tốt trong việc dự đoán COVID-19. Một trong những mô hình nổi tiếng là model từ Imperial College London, mô hình này dự đoán rằng COVID-19 sẽ gây ra hơn 200 triệu ca nhiễm trên toàn cầu nếu không có biện pháp ngăn ngừa hoặc điều trị. Dự đoán này đã góp phần thúc đẩy các quốc gia trên thế giới áp dụng biện pháp ngăn ngừa COVID-19 nhanh chóng.
Tuy nhiên, với lượng lớn dữ liệu và tính phức tạp của mô hình dự báo AI, có những lo ngại về tính chất của quyết định dựa trên dữ liệu này. Những lo ngại này đã góp phần thúc đẩy các nghiên cứu về giải thích mô hình dự báo AI để giúp con người hiểu được tại sao mô hình đưa ra một quyết định cụ thể.
Tương lai: Thế giới của "số liệu điên rồ"
Trong tương lai, chúng ta sẽ chứng kiến một thế giới hóa đơn hơn với "số liệu điên rồ". Dựa trên khối lượng lớn dữ liệu và các công nghệ hiện tại và mới phát triển, chúng ta sẽ có thể:
- Tạo ra các mô hình dự báo chính xác về thị trường và hành vi của khách hàng;
- Tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản trị doanh nghiệp;
- Tạo ra hệ thống y tế thông minh để ngăn ngừa bệnh tật;
- Tạo ra hệ thống an ninh thông tin thông minh để bảo vệ mạng lưới;
- Tạo ra hệ thống thông minh cho sinh hoạt riêng tư của con người.
Tuy nhiên, với khối lượng lớn dữ liệu và tính phức tạp của các mô hình dự báo hiện nay, chúng ta cần phải cẩn thận để tránh những rủi ro như: dự đoán sai do sơ suất hoặc sát hại; sự mất tính tính của quyết định; sự mất an toàn của cá nhân do sự tiết lộ quá nhiều thông tin riêng tư; sự mất an toàn cộng đồng do sự tiết lộ thông tin không đầy đủ hoặc sai lệch.
Kết luận: Chúng ta cần suy nghĩ "máy" hơn "con người" khi xử lý "số liệu điên rồ"
Trong thế giới ngày nay với "số liệu điên rồ", chúng ta cần suy nghĩ "máy" hơn "con người". Dù là thông qua Big Data Analytics hay AI/ML, chúng ta cần phải hiểu được cách mà máy tính xử lý dữ liệu để tránh những rủi ro và sử dụng hiệu quả nhất tài nguyên của mình. Cùng lúc đó, chúng ta cũng cần phải giữ tỉnh tá để không bị sát hại bởi quá trình tự động hóa quyết định mà máy tính mang lại. Chúng ta cần phát triển một cách tiếp cận hoàn toàn mới đối với "số liệu điên rồ" - một cách tiếp cận kết hợp sức mạnh của con người với sức mạnh của máy móc để tạo ra những giải pháp sáng tạo và an toàn cho con người trong thế giới hóa đơn này.
