Gartner Xác định 4 Xu hướng Hàng đầu về Dữ liệu và Phân tích (D&A) năm 2024

Ảnh 1: Các xu hướng hàng đầu Dữ liệu và Phân tích D&A 2024. Nguồn: Gartner, tháng 04/2024. Việt hoá bởi: Chuyendoi.so

Gartner xác định 4 xu hướng hàng đầu về Dữ liệu và Phân tích năm 2024, được công bố từ Hội nghị Dữ liệu và Phân tích (Gartner Data & Analytics Summit), đang diễn ra tại Mumbai, Ấn Độ, ngày 24-25 tháng 4 năm 2024. Chuyendoi.so xin gửi tới quý độc giả kịp thời nắm bắt các xu hướng này. 

Các thuật ngữ sử dụng trong bài viết: 

• D&A: Dữ liệu và Phân tích, dịch từ Data & Analytics 
• CDAO: Giám đốc Cấp cao về Dữ liệu và Phân tích, từ tiếng Anh: Chief Data and Analytics Officers
• AI: trí tuệ nhân tạo, viết tắt của Artificial Intelligence 
• AI tạo sinh (hay GenAI): dịch từ Generative AI

Gartner Inc. xác định các xu hướng hàng đầu về dữ liệu và phân tích (D&A) cho năm 2024 đang thúc đẩy sự xuất hiện của một loạt các thách thức, bao gồm các vấn đề về tổ chức và con người.

"Sức mạnh của AI (trí tuệ nhân tạo, viết tắt của Artificial Intelligence), và tầm quan trọng ngày càng tăng của AI tạo sinh (GenAI) đang thay đổi cách mọi người làm việc, cách các nhóm hợp tác và cách các quy trình hoạt động," ông Ramke Ramakrishnan, Chuyên gia cấp Phó Chủ tịch (VP Analyst) của Gartner cho biết. "Trong cuộc cách mạng công nghệ này, các tổ chức không chuyển đổi và khai thác hiệu quả D&A nói chung và AI nói riêng sẽ không thành công." Các nhà lãnh đạo CNTT phải điều hướng và tích hợp vào chiến lược D&A của họ.

Xu hướng 1: Đánh cược bài toán kinh doanh (Bet the Business)

Khi AI tiếp tục cách mạng hóa các ngành trên bình diện chiến lược, các nhà lãnh đạo D&A phải thể hiện kỹ năng đánh cược bài toán kinh doanh và doanh nghiệp về AI và giành được niềm tin để dẫn dắt chiến lược AI trong toàn doanh nghiệp."Các nhà lãnh đạo D&A phải thể hiện giá trị của họ đối với tổ chức bằng cách liên kết các năng lực họ đang phát triển và công việc họ làm để đạt được các kết quả kinh doanh cần thiết cho tổ chức," ông Ramakrishnan nói. "Nếu điều này không được thực hiện, các vấn đề như phân bổ nguồn lực không phù hợp và đầu tư bị lãng phí sẽ tiếp tục leo thang, và D&A sẽ không được tin tưởng để dẫn dắt chiến lược AI trong tổ chức."

Khi AI thay đổi cách doanh nghiệp được điều hành, các doanh nghiệp đang hướng tới sự bùng nổ chi phí. Các nhà lãnh đạo D&A phải hành động bằng cách triển khai thực hành FinOps (viết tắt của Financial Operations, tạm dịch là Vận hành tối ưu hoá Chi phí) để thiết lập và thực thi các tiêu chuẩn và giảm chi phí. 

Gartner dự đoán rằng đến năm 2026, Giám đốc cấp cao về dữ liệu và phân tích (CDAO) trở thành cố vấn đáng tin cậy và đối tác của các CFO (Giám đốc tài chính) trong việc mang lại giá trị kinh doanh sẽ nâng D&A lên thành một động lực tăng trưởng chiến lược cho tổ chức.

Xu hướng 2: Tính Phức tạp có thể Quản lý được (Managed Complexity)

Nhiều hệ thống D&A rất nhạy cảm, và việc thay thế, dự phòng (redundancies) chúng có thể gây ra hỗn loạn và chi phí bổ sung. "Các tổ chức hàng đầu đang nỗ lực biến hỗn loạn này thành điều gì đó họ có thể quản lý được - tính phức tạp (complexity). Tính phức tạp, theo định nghĩa, không phải là cái gì dễ dàng, nhưng việc thừa nhận nó mang lại sự hiểu biết thực tế về môi trường năng động và giúp các nhóm D&A thực hiện các hành động phù hợp," ông Ramakrishnan nói. 

Các nhà lãnh đạo D&A cần chấp nhận tính phức tạp bằng cách sử dụng các công cụ có năng lực AI để tự động hóa và cải thiện năng suất. Điều này bao gồm đầu tư vào quản lý dữ liệu tăng cường (augmented data management), tự động hóa ra quyết định và các khả năng phân tích như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP, viết tắt của natural language processing). 

Gartner dự đoán đến năm 2025, các CDAO sẽ đã áp dụng "kết cấu dữ liệu" (data fabric) như yếu tố thúc đẩy trong việc giải quyết thành công sự phức tạp trong quản lý dữ liệu, từ đó giúp họ tập trung vào các ưu tiên kinh doanh kỹ thuật số đem lại giá trị gia tăng.

Xu hướng 3: Trở nên Đáng tin cậy (Be Trusted)

Với khả năng truy cập và hiệu quả ngày càng tăng của AI tạo sinh, có một thách thức trong việc định hướng một thế giới nơi độ tin cậy dữ liệu luôn bị hoài nghi. Sự thiếu lòng tin trong các tổ chức, lo ngại về giá trị và chất lượng dữ liệu, và các quy định xung quanh AI đang dẫn đến một trận lụt về sự không tin tưởng."

Nếu dữ liệu không đáng tin cậy, nó có thể không được sử dụng đúng cách để đưa ra quyết định," ông Ramakrishnan nói."Các nhà lãnh đạo D&A nên sử dụng các thực hành trí tuệ ra quyết định (decision intelligence practices) để xây dựng niềm tin vào dữ liệu và theo dõi các quy trình và kết quả ra quyết định. Ngoài ra, việc thực hiện quản trị AI có trách nhiệm và các thực hành AI có trách nhiệm (responsible AI) rất quan trọng trong việc thiết lập niềm tin đối với các bên liên quan. Điều này bao gồm việc làm cho dữ liệu sẵn sàng cho AI, có nghĩa là nó được quản trị theo mục đích đạo đức, an toàn và không thiên vị, và được làm giàu để đảm bảo phản hồi chính xác hơn."

Xu hướng 4: Lực lượng lao động Được trao quyền (Empowered Workforce)

"Điều quan trọng là nhân viên cảm thấy được trao quyền thông qua việc sử dụng AI trong D&A, thay vì khiến họ cảm thấy bị đe dọa hoặc khó chịu bởi nó," ông Ramakrishnan nói.Các tổ chức phải đầu tư để phát triển sự thông thạo về AI (AI literacy) trong đội ngũ nhân viên, sử dụng các thực hành quản trị thích ứng để quản trị hiệu quả, và thực hiện một cách tiếp cận dựa trên lòng tin để quản lý tài sản thông tin, giúp cá nhân hiểu nguồn gốc của thông tin được sử dụng bởi họ. 

"Đào tạo AI không chỉ đơn thuần về số lượng; nó cũng đòi hỏi một cách tiếp cận khác. Hãy nhận thức rằng các kỹ năng cần thiết cho người dùng AI chuyên nghiệp sẽ rất khác với người dùng khác," ông Ramakrishnan nói. "Gartner dự đoán rằng đến năm 2027, hơn một nửa số CDAO sẽ giành được tài trợ cho các chương trình thông thạo dữ liệu và thông thạo AI, được thúc đẩy bởi việc doanh nghiệp chưa đem lại được giá trị dự kiến từ AI tạo sinh."

Các nhà lãnh đạo D&A có thể tìm hiểu thêm về cách đánh giá hiệu quả của riêng mình bằng cách sử dụng Công cụ Chẩn đoán Hiệu quả CDAO của Gartner.

Nếu quý vị có mong muốn tham dự chuỗi Hội nghị tương tự của Gartner, có thể tham khảo thêm tại các địa điểm khác như: 13-15/05 tại Luân Đôn, 21-23/05 tại Tokyo, 29-30/07 tại Sydney.

Nguồn tham khảo

Gartner Identifies the Top Trends in Data and Analytics for 2024: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-04-25-gartner-identifies-the-top-trends-in-data-and-analytics-for-2024

Có thể bạn quan tâm? 

Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu

A - Ngành ngân hàng (banking)

1 - Giá trị, các cơ hội chính và ứng dụng chủ đạo

2 - Các thách thức

3 - Mở rộng quy mô ứng dụng AI Tạo sinh (GenAI)

4 - Kế hoạch bắt đầu

B - Ngành bảo hiểm 

1 - Các cơ hội chính/ Các ứng dụng chủ đạo

2 - Các thách thức

2.1. Về GenAI 

2.2. Về dữ liệu 

3 - Kế hoạch bắt đầu

Chuỗi bài viết Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI): Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm. 

• Phần 1: Xác định tham vọng AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
• Phần 2: Các phương án triển khai AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
• Phần 3: Xác định các rủi ro của AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
• Có cần bổ nhiệm CAIO (Giám đốc Cấp cao về AI)? 
• Giải thích về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) & AI Tạo sinh (GenAI)
• Gartner Dự báo 10 Công nghệ chiến lược hàng đầu năm 2024 và xa hơn
• Xu hướng 6: AI (Artificial Intelligence): Trí tuệ nhân tạo