Tương lai của Big Data với các xu hướng và tiến bộ công nghệ

Cả hệ sinh thái dữ liệu đều kết nối sâu sắc với phần mềm và các tiến bộ công nghệ khác. Nó theo sát từng bước chân, và đảm nhiệm các khía cạnh cụ thể cũng như yếu tố để thúc đẩy tốc độ phát triển, cung cấp thêm giá trị, đạt được kết quả cao hơn và trở thành tài nguyên đáng giá. Và như ai cũng biết, công nghệ đang phát triển vượt bậc, và dữ liệu cũng vậy.

Một số xu hướng phổ biến nhất cũng như các tiến bộ bộ công nghệ đã định hình hệ sinh thái dữ liệu trong những năm tới đây sẽ là IoT (Internet of Things), AI (Trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning. Vì thế, hãy đi vào tìm hiểu chi tiết hơn về các tiến bộ này và cách chúng ảnh hưởng tới tương lai tổng thể của Big Data.

IoT (Internet of Things)

Chỉ vài năm trước, thiết bị thông minh duy nhất ta có chỉ là smartphone - điện thoại thông minh, và IoT mới chỉ là một khái niệm. Tua nhanh tới ngày này, khi chúng ta đã hoàn toàn được bao quanh bởi TV thông minh, đồng hồ thông minh, kính thông minh, tủ lạnh thông minh, bóng đèn thông minh, máy làm cafe thông minh, máy nướng bánh mì thông minh,... ta đang thực sự sống trong một mạng lưới hỗ trợ trực tiếp bởi công nghệ.

Có hàng tỉ thiết bị vật lí trên thế giới giờ đây đã được kết nối với internet, bằng cách thu thập và chia sẻ dữ liệu. Hầu như mọi thứ có thể trở thành một phần của IoT, chỉ bằng cách thêm trí tuệ kỹ thuật số. Với cách đó, bạn có thể cho phép bất kỳ đối tượng vật lý nào giao tiếp dữ liệu thời gian thực mà không liên quan đến con người thực. Các thiết bị thông minh giúp ta đơn giản hóa, sắp xếp hợp lý và tự động hóa các công việc cũng như thói quen hàng ngày của mình, đồng thời trong quá trình đó, thu thập một lượng lớn dữ liệu.

Một thành phố thông minh chỉ là một ví dụ về việc một dự án IoT có thể tiến bộ và khổng lồ như thế nào. Thu thập dữ liệu từ công dân và các thiết bị của họ, rồi xử lý và phân tích dữ liệu để quản lý và vận hành cả một hệ thống thành phố, từ giao thông, trường học tới bệnh viện, hệ thống thông tin, nhà máy điện, tiện ích, mạng lưới cấp nước, quản lý chất thải…

Tới 2025, sẽ có khoảng 75 tỉ thiết bị IoT trên thế giới.

Công nghệ thì cứ tiếp tục tiến bộ, giá của các thiết bị thông minh thì tiếp tục giảm, cho phép càng nhiều người dùng bắt đầu tiếp cận cuộc sống IoT. Xu hướng này sẽ tiếp tục trong một vài năm tới, và ta có thể kì vọng sự tăng trưởng theo cấp số nhân về số lượng dữ liệu thiết bị thông minh sẽ được tạo ra.

Nhiều dữ liệu hơn nghĩa là nhiều insight chính xác hơn, nhiều giá trị hơn và đương nhiên, nhiều cơ hội tăng thu nhập hơn.

AI (Trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning

Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nhưng đã có những bước tiến đáng kể (ChatGPT là một ví dụ điển hình). Điều đó đặc biệt đúng khi ta nói về việc sử dụng rộng rãi trong thương mại, nhưng tiềm năng của chúng là rất lớn, dựa vào khả năng cung cấp cho các doanh nghiệp những insight cực kỳ sâu sắc khi phân tích dữ liệu. Trên hết, với số tiền lớn đang được đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, thật dễ dàng để thấy cả AI và Machine Learning đều sẵn sàng trở thành những thành phần quan trọng của ngành dữ liệu. Chúng có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán và có được thông tin chi tiết có giá trị về hoạt động kinh doanh.

37% tổ chức đã triển khai AI dưới một số hình thức - tăng 270% trong bốn năm qua.

Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning cho phép các hệ thống học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người. Lợi ích của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và Machine Learning trong hệ sinh thái Big Data thực sự đã tăng gấp đôi. Khía cạnh AI có thể cung cấp trải nghiệm người dùng cực kỳ được cá nhân hóa, có thể dẫn đến việc người dùng tạo ra nhiều dữ liệu hơn với chất lượng cao hơn nhiều. Khả năng của Machine Learning để thực hiện phân tích dữ liệu cực kỳ phức tạp sẽ cho phép doanh nghiệp áp dụng, hướng dẫn, từ đó ra các quyết định rất chính xác.

Một vài công ty lớn như Amazon và Netflix đã sử dụng các thuật toán đề xuất do AI hỗ trợ. Amazon có “Khách hàng mua sản phẩm này cũng mua …” và hệ thống đề xuất trí tuệ nhân tạo của Netflix đã tiết kiệm tới 1 tỉ đô/năm cho công ty - 75% lựa chọn của người dùng trên Netflix đều đến từ các gợi ý đó. Bạn cũng có thể để ý rằng số thiết bị có nhận diện khuôn mặt cũng đang tăng nhanh, và mức tăng trưởng đó đến từ sự cải thiện về độ chính xác trong công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng được hỗ trợ bởi AI.

Theo nghiên cứu của các E-marketer, khoảng 112 triệu người ở Mỹ sẽ sử dụng trợ lý giọng nói cho nhiều mục đích khác nhau - Siri, Cortana, Google Assistant và Amazon Alexa chỉ là một trong vô vàn ví dụ của trợ lý cá nhân thông minh. Hơn nữa, với công nghệ machine learning, bạn có thể tự động hoá phản hồi với tấn công mạng mà không cần con người can thiệp.

Nguồn: Beau.vn

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

DTSVN là công ty chuyển đổi số tiên phong phục vụ riêng các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam, cung cấp các giải pháp số hóa mới nhất giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số

Liên hệ ngay để được tư vấn và dùng thử giải pháp tại đây.