Về tác giả: Tiến sĩ Trần Vũ Bình - DX/ITX Manager tại FPT Software
Anh tốt nghiệp Cử nhân ngành Khoa học máy tính loại xuất sắc tại Đại học RMIT vào năm 1999. Anh tiếp tục giảng dạy, nghiên cứu tại trường Đại học Bách Khoa TpHCM và sau đó quay lại trường đại học RMIT tại Úc. Trong thời gian này, anh cũng hoàn thành luận văn tiến sĩ với mục đích tích hợp nền tảng trí tuệ nhân tạo vào công nghiệp phần mềm. Trong suốt 20 năm, anh Bình đã tham gia tư vấn, hỗ trợ nhiều doanh nghiệp tại Úc, Việt Nam, Malaysia khởi nghiệp thành công. Từ năm 2015, anh là 1 trong 12 huấn luyện viên đổi mới sáng tạo đầu tiên của Bộ Khoa học và Công nghệ trong chương trình Đối tác Đổi mới sáng tạo góp phần thúc đẩy phong trào khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo tại Việt Nam trong những năm gần đây.

Vào ngày 20/08 tới đây, anh Bình sẽ tham gia Tech Live Stream trên Facebook VietnamWorks InTECH với chủ đề: Data Hub in Digital Transformation.
Đăng ký tham dự để nhận các đặc quyền và đặt câu hỏi cho diễn giả. 

TỪ SỐ HÓA, ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ SỐ ĐẾN CHUYỂN ĐỔI SỐ

Góc nhìn chuyên gia - Dr. Trần Vũ Bình

Thời đại dữ liệu hoang sơ (Data Wilderness)

Sự ra đời của các hệ thống cơ sở dữ liệu đã từng được xem là bước phát triển công nghệ nhảy vọt, nhưng đó chỉ mới là thời hoang sơ.

Con người tìm ra, kiểm soát và tạo được lửa được xem là khởi điểm cho tất cả các công nghệ khác. Thế nhưng, phải qua cả triệu năm, lửa mới thắp sáng được nền văn minh nhân loại. Việc số hóa (digitize) hàng triệu, hàng tỷ loại dữ liệu, thông tin từ nhiều hình thức khác nhau thành dữ liệu dạng số cũng có tầm quan trọng như việc tìm ra lửa. Cũng như lửa, số hóa chỉ mở cánh cửa cho chúng ta bước vào thế giới mới. Trong thế giới mới này, có những quy luật, trật tự khác mà nếu chúng ta không nắm bắt và tuân thủ thì sẽ gây xáo trộn thậm chí gãy đổ.

Có những xáo trộn và những quy luật hay trật tự đã bị bỏ qua.

Một ví dụ có thể thấy ngay là thông tin về dịch bệnh COVID-19. Trong những ngày đầu xuất hiện dịch, thông tin về số người nhiễm, tử vong tràn lan trên mọi kênh truyền thông số không phân biệt được đâu là thông tin xác thực. Thậm chí ở Mỹ, trung tâm dịch hiện nay, vẫn có những cuộc biểu tình, lời kêu gọi không đeo khẩu trang, không giãn cách xã hội vì họ có thông tin rằng các biện pháp này không giúp ích gì cho việc ngăn chặn dịch bệnh. Thông tin về dịch là cơ sở nền tảng để đưa ra các quyết định, biện pháp để phòng chống. Ở Trung Quốc, mô hình thống kê ban đầu không giúp được việc đưa ra các quyết định hiệu quả. Dịch bệnh ở Trung Quốc chỉ được kiểm soát tốt khi mô hình thông dịch tễ được hoàn thiện hơn.

Qua ví dụ có tính thời sự trên, có thể thấy một số quy luật quan trọng trong thế giới số như độ xác thực của thông tin dữ liệu, mô hình thông tin chỉ là phản ánh không hoàn hảo của thế giới thực và cũng không phải là bất biến.

Số hóa chỉ là bước khởi đầu, vậy đâu là bước tiếp theo trong thế giới số?

Cũng như con người có được lửa là điều quan trọng, nhưng điều quan trọng hơn là con người làm gì với lửa. Như mãi đến thế kỷ 18, sức mạnh của lửa qua máy hơi nước, tác nhân của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ nhất, mới được phát minh. Tương tự, bước tiếp theo sau số hóa là ứng dụng công nghệ số (digitalize) trong các hoạt động kinh doanh. Với những ưu thế về tốc độ xử lý, mức chính xác, sự linh hoạt, quá trình ứng dụng công nghệ số có thể tăng tốc và thay thế hàng loạt bước trong các dòng hoạt động kinh doanh bình thường của doanh nghiệp. Dữ liệu số hóa của giai đoạn này được tự động chuyển tiếp đến giai đoạn tiếp theo.

Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ số chỉ thực sự tạo nên cách mạng công nghiệp 4.0 khi trở thành chuyển đổi số (digital transformation). Việc ứng dụng công nghệ số không còn chỉ đơn thuần là tự động hóa các hoạt động kinh doanh mà là khả năng khám phá, đáp ứng và thích ứng linh hoạt với mọi nhu cầu của con người với chi phí tối ưu nhất cho cả người cung cấp và thụ hưởng.

Thời đại văn minh dữ liệu (Data Civilization)

Khi thế giới số đang chuyển mình, vai trò của dữ liệu trong quá trình chuyển đổi số cũng thay đổi 180°

Quá trình chuyển đổi số đặt ra cho doanh nghiệp một hệ bài toán mới phức tạp hơn hẳn so với trước. Doanh nghiệp không còn cung cấp một hay vài sản phẩm/dịch vụ với những đặc tính cố định mà sẽ cung cấp một tổ hợp những đặc tính sản phẩm phù hợp với từng cá nhân. Nhiều đặc tính sản phẩm lại do đối tác cung cấp thay vì chính doanh nghiệp tự phát triển. Số lượng tổ hợp đặc tính sản phẩm mà doanh nghiệp cung cấp, phục vụ có thể tăng trưởng theo cấp số nhân, số mũ. Không có một mô hình thông tin duy nhất nào có thể phản ánh được thực tế thị trường. Các mô hình dữ liệu có cấu trúc bất biến truyền thống như thực thể quan hệ hay kho dữ liệu (data warehouse) nhanh chóng trở nên lỗi thời.Việc xây dựng các mô hình thông tin động phản ánh sát nhất thực tế theo từng bối cảnh, cá nhân trở thành thách thức chính trong quá trình chuyển đổi số. 

04 điều doanh nghiệp cần làm để sẵn sàng đối diện với những thách thức dữ liệu mới.

Để đối diện với sự thay đổi liên tục và phức tạp, việc xác định những quy luật và các thành tố cơ bản để xây dựng các mô hình động là một yếu tố then chốt. Doanh nghiệp có thể bắt đầu:

1. Lựa chọn một ngôn ngữ dữ liệu chung bằng danh mục dữ liệu (Data Catalog). Ngôn ngữ này là cơ sở để giao tiếp giữa các loại hệ thống dữ liệu khác nhau, giải quyết sự khác biệt nếu có giữa các hệ thống để hiểu đúng ý nghĩa của dữ liệu. 
2. Nhận diện và quản lý dữ liệu gốc (Master Data Management) đảm bảo những dữ liệu có ý nghĩa nhất với doanh nghiệp luôn được cập nhật chính xác nhất. 
3. Các nguồn dữ liệu đều phải là nguồn dữ liệu gốc duy nhất (Single Source of Truth). 
4. Các nguyên tắc phân giải, tổng hợp, bảo mật dữ liệu gốc với các nguồn dữ liệu khác nhau tùy theo nhu cầu doanh nghiệp sẽ tạo nên những mô hình dữ liệu phù hợp với hoàn cảnh sử dụng dữ liệu. 

Cách tổ chức và xử lý dữ liệu tập trung theo các nguyên tắc quản lý gần với mô hình quản trị xã hội của con người. Những doanh nghiệp đạt được khả năng quản trị như vậy cũng được gọi đã đạt được văn minh dữ liệu (Data Civilization).

COVID-19 truy vết, thông tin chính xác tức thời và bài học sử dụng thông tin hiệu quả trong chuyển đổi số

Câu chuyện phòng chống dịch COVID-19 ở Việt Nam là một ví dụ của chuyển đổi số thành công. Chính phủ đã nhanh chóng đưa ra các biện pháp nhằm thu thập thông tin về một nguồn chính thức. Từ đây các biện pháp phòng chống dịch được tuyên truyền qua sms, Zalo, đảm bảo tính nhất quán, chính xác của dữ liệu. Việc áp dụng khai báo y tế trên web, mobile app kết hợp với dữ liệu quản lý dân cư, bệnh nhân đã giúp việc điều tra dịch tễ được nhanh chóng, phát hiện F1, F2 sớm để cách ly theo dõi. Các bệnh viện, viện nghiên cứu, trường đại học cũng được chia sẻ thông tin về các phương pháp điều trị, mô hình điều tra dịch tễ để liên tục hoàn thiện mô hình, phát hiện nguồn lây, đảm bảo áp dụng 4 tại chỗ để tối ưu hóa chi phí.

Bạn đang ở đâu, bạn làm được gì trong hành trình chuyển đổi số quốc gia và toàn cầu

Hãy chuyển đổi cách sử dụng dữ liệu để khởi đầu chuyển đổi số trong công việc của mình.

Những kiến thức về quản lý dữ liệu mà hầu hết lập trình viên được trang bị ở nhà trường cũng như thực tiễn thực hành ở doanh nghiệp chủ yếu vẫn là mô hình dữ liệu thực thể quan hệ (ER data modelling). Tư duy phải xây dựng mô hình dữ liệu cố định trước là rào cản đầu tiên cần phải vượt qua để xây dựng những mô hình dữ liệu động.

Hãy hình dung khi bạn muốn phục hồi (xây dựng lại) một cơ sở dữ liệu từ bản sao dự phòng, bạn sẽ bắt đầu từ điểm sao lưu trước và sử dụng các giao dịch (insert/delete/update) từ log để phục hồi. Việc xây dựng mô hình dữ liệu động cũng xuất phát từ các giao dịch/tương tác/sự kiện. Tìm hiểu cách xây dựng dữ liệu từ những dòng sự kiện (Event Stream) và kiến trúc hướng sự kiện (Event-Driven Architecture) sẽ là điểm khởi đầu về kỹ thuật. Sau đó, với nhu cầu của doanh nghiệp thu thập các thông tin về hành vi (theo event) của người dùng, các bạn có thể áp dụng cách xây dựng mô hình dữ liệu động theo hành vi.

Chúng ta có phải thay đổi vấn đề phi kỹ thuật nào không?

Không chỉ thay đổi trong kỹ thuật, bạn còn cần phải thay đổi về tư duy làm sản phẩm. Quá trình chuyển đổi số bắt đầu từ người dùng và những giá trị mà người dùng mong muốn khác hẳn với quá trình chúng ta làm trước đây làm ra sản phẩm rồi sau đó mới hướng dẫn người dùng tìm giá trị từ đó. Chính vì vậy, người lập trình viên giờ đây ngoài kỹ thuật còn phải học cách hiểu và biến nhu cầu của người dùng thành yêu cầu kỹ thuật trước khi làm sản phẩm.

------------------

Hy vọng những chia sẻ của anh Bình có thể giúp bạn đọc hình dung được bức tranh tổng thể về hành trình số hóa và tập trung dữ liệu.
Để tìm hiểu thêm những kiến thức hữu ích và thực tiễn cùng các chuyên gia hàng đầu từ FPT Software xoay quanh chủ đề Data Hub in Digital Transformation, đừng quên đăng ký tham dự Tech Live Stream tại đây nhé!

VietnamWorks InTECH
Exclusive