VBD 
Khoa học dữ liệu, với tính chất đa ngành và khả năng ứng dụng hiệu quả, đã vươn lên trở thành một lĩnh vực được quan tâm hàng đầu. Sự phát triển không ngừng của ngành khoa học dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc mang lại những cải tiến đột phá, tối ưu hóa quy trình làm việc và hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định sáng suốt.
Giống như mọi lĩnh vực khác, xu hướng trong ngành khoa học dữ liệu cũng liên tục thay đổi để thích ứng với sự phát triển của công nghệ. Do đó, bài viết dưới đây sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về 6 xu hướng mới nhất định hình ngành khoa học dữ liệu trong năm 2024. Bằng việc nắm bắt những xu hướng này, các doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa sức mạnh của khoa học dữ liệu để thúc đẩy tăng trưởng và đạt được lợi thế cạnh tranh trong tương lai.
1. Tổng quan về ngành khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành đầy tiềm năng, được ví như “vũ khí bí mật” giúp doanh nghiệp khai thác kho tàng thông tin ẩn giấu trong dữ liệu. Sử dụng các phương pháp khoa học, thuật toán tiên tiến và hệ thống công nghệ thông tin hiện đại, khoa học dữ liệu biến những tập dữ liệu rời rạc thành những insight ý nghĩa và những gợi ý giá trị cho doanh nghiệp.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, bao gồm các phân cấp nhỏ hơn để giải quyết các vấn đề cụ thể trong nhiều lĩnh vực khác nhau, cụ thể:
- Cấp thứ nhất – Khai phá dữ liệu (Data Mining): Sử dụng công nghệ và thuật toán thống kê để khoanh vùng và tìm kiếm dữ liệu đầu vào.
- Cấp thứ hai – Phân tích dữ liệu (Data Analytics): Cách ứng dụng công nghệ để biến dữ liệu đã khai thác thành các nhóm thông tin cụ thể.
- Cấp thứ ba – Phân tích dữ liệu (Data Analysis): Hệ thống hóa và xây dựng cấu trúc cho thông tin đầu ra của cấp thứ hai. Những thông tin này sẽ được đào sâu phân tích, kết nối và diễn giải thành các thông tin thông dụng, mang tính ứng dụng cao.
Nhờ khoa học dữ liệu, các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu chính xác, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động. Do đó, việc nắm bắt được 6 xu hướng chính sẽ định hình ngành khoa học dữ liệu trong năm 2024 dưới đây chắc chắn sẽ giúp doanh nghiệp của bạn có được lợi thế cạnh tranh và thành công trên thị trường.
2. 6 xu hướng định hình ngành khoa học dữ liệu trong năm 2024
2.1. TinyML và dữ liệu nhỏ
Ngành khoa học dữ liệu đang bước vào một giai đoạn chuyển đổi mới mẻ với sự xuất hiện của TinyML – một phương pháp tiếp cận dữ liệu đột phá so với mô hình Big Data truyền thống. Thay vì tập trung vào việc thu thập và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, TinyML hướng đến tối ưu hóa hiệu quả và tốc độ xử lý dữ liệu trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
Sự kết hợp giữa TinyML và điện toán biên (edge computing) là yếu tố then chốt thúc đẩy sự phát triển của xu hướng này. Điện toán biên cho phép xử lý dữ liệu trực tiếp trên các thiết bị IoT (Internet vạn vật) tại “phần biên” của mạng thay vì phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu tập trung. Nhờ vậy, việc xử lý dữ liệu trở nên nhanh chóng, hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn, đặc biệt quan trọng trong bối cảnh số lượng thiết bị IoT ngày càng tăng chóng mặt.
Ngoài ra, TinyML còn mang đến những lợi ích to lớn cho các hệ thống nhúng (embedded systems) – những máy tính nhỏ được tích hợp trong các thiết bị IoT. Các mô hình học máy được xây dựng dựa trên TinyML có kích thước nhỏ gọn và hiệu quả cao, giúp nâng cao hiệu suất, giảm thiểu độ trễ và tiết kiệm năng lượng cho các hệ thống nhúng.
2.2. Trải nghiệm khách hàng dựa trên dữ liệu
Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh khốc liệt hiện nay, khả năng thấu hiểu và đáp ứng hiệu quả các nguyện vọng của khách hàng là yếu tố tiên quyết dẫn đến thành công. Xu hướng trải nghiệm khách hàng dựa trên dữ liệu (Data-Driven Customer Experience) nổi lên như một chiến lược quan trọng, tận dụng sức mạnh của khoa học dữ liệu để kiến tạo các tương tác cá nhân hóa và gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng. Các doanh nghiệp thu thập và khai thác thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như hành vi mua hàng, lịch sử tương tác, sở thích cá nhân, v.v. để xây dựng hồ sơ chi tiết về từng khách hàng.
Ví dụ, Chatbot ứng dụng AI tạo sinh của VinBigdata là một công cụ hiệu quả để phân tích dữ liệu và hành vi khách hàng. Khi bạn nhập câu hỏi, Chatbot sẽ sử dụng công nghệ NLU tiên tiến để phân tích và hiểu rõ ý bạn muốn truyền tải, sau đó công cụ học máy ML sẽ truy cập kho dữ liệu khổng lồ để tìm kiếm thông tin liên quan nhất và đưa ra câu trả lời chính xác, phù hợp nhất với nhu cầu của bạn. Sau mỗi lần tương tác như vậy, Chatbot sẽ liên tục học hỏi để hoàn thiện khả năng đáp ứng và cải thiện hiệu quả hoạt động, đồng thời ghi nhớ sở thích, cách giao tiếp để mang đến trải nghiệm cá nhân hóa, tối ưu hóa cho từng người dùng.
Ngoài ra, các công nghệ camera tiên tiến hiện nay tích hợp thuật toán xử lý dữ liệu ngay trên camera thông minh, nhờ vậy, các nhà bán lẻ có thể thống kê lưu lượng, nhận diện và phân tích hành vi khách hàng một cách chính xác và hiệu quả. Một trong những dự án điển hình là hệ thống Vizone Secure của VinBigdata được triển khai thành công tại TTTM Vincom Mega Mall Times City, mang đến nhiều lợi ích như:
- Theo dõi hành trình và thói quen mua sắm: Theo dõi hành trình di chuyển của khách hàng trong TTTM, từ đó xác định khu vực được quan tâm, thời gian lưu trú tại mỗi khu vực, thói quen mua sắm, v.v.
- Nâng tầm dịch vụ chăm sóc khách hàng: Dựa trên phân tích hành vi, sở thích và cảm xúc của khách hàng, Vincom Retail có thể cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp và nâng cao chất lượng dịch vụ.
- Tối ưu hoạt động quản lý: Hệ thống thống kê và xử lý dữ liệu tự động giúp Vincom Retail quản lý hiệu quả số lượng khách hàng, luồng di chuyển, khung giờ cao điểm, v.v., từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.
2.3. Trực quan hoá dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là nghệ thuật trình bày các tập dữ liệu phức tạp theo một cách dễ hiểu thông qua hình ảnh. Trong ngành khoa học dữ liệu, các công cụ trực quan hóa đóng vai trò then chốt, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá các mẫu hình, xu hướng và những điểm bất thường trong dữ liệu, từ đó dễ dàng hơn trong việc trích xuất những thông tin giá trị (insights).
Sự gia tăng của xu hướng này xuất phát từ một số yếu tố, bao gồm:
- Sự gia tăng của dữ liệu: Khối lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ ngày càng tăng theo cấp số nhân. Việc xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này đòi hỏi các công cụ trực quan để giúp con người dễ dàng hiểu và nắm bắt thông tin.
- Sự gia tăng của nhu cầu của người dùng: Nhu cầu sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt ngày càng cao trong mọi lĩnh vực, từ kinh doanh, khoa học đến đời sống cá nhân. Trực quan hóa dữ liệu giúp người dùng thuộc mọi trình độ kỹ thuật có thể dễ dàng hiểu và sử dụng dữ liệu để phục vụ cho mục đích của họ.
2.4. Khả năng mở rộng trong AI
Theo một báo cáo của IDC, lượng dữ liệu toàn cầu sẽ tăng lên 275 zettabyte vào năm 2025. Điều này tạo ra một thách thức lớn cho các doanh nghiệp và tổ chức trong việc thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Lúc này, khả năng mở rộng trong Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò then chốt trong việc giải quyết vấn đề này.
Khả năng mở rộng trong Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra các thuật toán và cơ sở hạ tầng có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, đồng thời tiết kiệm chi phí cho cơ sở hạ tầng và vận hành hệ thống AI.
2.5. AutoML và mô hình tự động hóa
Tự động hóa Học máy (AutoML) đại diện cho bước “dân chủ hóa” trong lĩnh vực này, vì AutoML là một công cụ giúp người dùng tạo các ứng dụng dựa trên Học máy mà không cần chuyên môn về lập trình hoặc Học máy. AutoML có giao diện đơn giản để người dùng có thể tạo ra các ứng dụng thông minh, từ đó giải quyết các vấn đề thực tế bằng các cách sáng tạo và tận dụng sức mạnh của Học máy.
Tương tự, AutoML trao quyền cho các tổ chức để khai thác tối đa tiềm năng của Học máy, tìm ra những thông tin giá trị về thị trường tương lai. Có thể nói, AutoML là một công cụ hữu ích cho mọi ngành nghề để tận dụng sức mạnh của Học máy.
2.6. AI và cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây
Việc sử dụng nền tảng dựa trên đám mây để quản lý và phân tích dữ liệu đang làm thay đổi cục diện của ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Những nền tảng này cho phép thu thập, tổ chức và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả. Năm 2023, lĩnh vực công nghệ cơ sở dữ liệu đám mây đã chứng kiến một làn sóng đổi mới do các ông lớn như Amazon Aurora, Microsoft Azure Cosmos DB và Google Cloud Spanner dẫn đầu.
Theo một nghiên cứu của Gartner, 70% các doanh nghiệp sẽ sử dụng AI và cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây vào năm 2024. Nghiên cứu cũng cho thấy rằng 68% các doanh nghiệp tin rằng AI và cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây là yếu tố cần thiết để thành công trong kinh doanh.
Kết luận
Tóm lại, ngành khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng với nhiều xu hướng mới nổi lên trong năm 2024. 6 xu hướng này sẽ định hình tương lai của ngành khoa học dữ liệu và mở ra nhiều cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu. Do đó, việc đầu tư vào khoa học dữ liệu sẽ là một chiến lược quan trọng cho các doanh nghiệp trong tương lai.
VinBigdata, với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và am hiểu về các xu hướng mới nhất trong ngành khoa học dữ liệu, sẵn sàng cung cấp các dịch vụ toàn diện giúp bạn đưa ra các giải pháp vận hành doanh nghiệp một cách hiệu quả.
Liên hệ với VinBigdata để được tư vấn thêm về các giải pháp ứng dụng Data Science:
Fanpage: VinBigdata
LinkedIn: VinBigdata
Email: info@VinBigdata.com
Hotline: (024) 3 208 8208
