Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội và thay đổi thế giới kinh doanh

Công nghệ dữ liệu (Big data), học máy, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu) được tiếp tục phát triển, đã trở nên hiệu quả hơn và được áp dụng rộng rãi hơn trong các doanh nghiệp trên khắp thế giới. Mục đích chính của bài viết này cung cấp một số khái niệm cơ bản và bước đầu làm rõ vì sao “chuyển đổi số” đang là chủ đề quan trọng hiện nay của cách mạng công nghiệp 4.0.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội và thay đổi thế giới kinh doanh Hội thảo “Tác động của cách mạng công nghiệp lần thứ 4 tới hoạt động thông tin khoa học và công nghệ', do Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức tại Hà Nội, ngày 18/12/2018 DỮ LIỆU LỚN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO THÚC ĐẨY PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI VÀ THAY ĐỔI THẾ GIỚI KINH DOANH PGS.TS. Đỗ Văn Thành Nguyên Phó Giám đốc Trung tâm Thông tin và Dự báo KT-XH quốc gia Bộ Kế hoạch và Đầu tư Công nghệ dữ liệu (dữ liệu lớn (Big data), học máy, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu) được tiếp tục phát triển, đã trở nên hiệu quả hơn và được áp dụng rộng rãi hơn trong các doanh nghiệp trên khắp thế giới. “Chuyển đổi số” là một trong những chủ đề chính trong thế giới doanh nghiệp ở năm 2018. Điều đó cho thấy nhiều ngành công nghiệp truyền thống và doanh nghiệp đang tham gia mạnh mẽ vào hành trình để trở thành tổ chức dựa vào dữ liệu. Nội dung cốt lõi của “chuyển đổi số” liên quan chủ yếu đến dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI). Mục đích chính của bài viết này cung cấp một số khái niệm cơ bản và bước đầu làm rõ vì sao “chuyển đổi số” đang là chủ đề quan trọng hiện nay của cách mạng công nghiệp 4.0. Cụ thể bài báo sẽ trả lời các câu hỏi: big data, AI, học máy là gì? Quan hệ giữa chúng ra sao? Quan hệ giữa big data, học máy và kết nội vạn vật (IoT)? Khi nào thì ứng dụng big data và học máy, và những lĩnh vực ứng dụng kinh tế - xã hội của chúng? Big data và học máy đang làm thay đổi thế nào thế giới kinh doanh thế nào và những khu vực kinh doanh nào mà big data và AI có thể có đóng góp? Big data và AI đang thúc đẩy sáng tạo, đổi mới kinh doanh ra sao trong cộng đồng doanh nghiệp? Và cuối cùng là một số kết luận và thảo luận. 1. Big data là gì ? Định nghĩa đơn giản, dễ hiểu và đang được sử dụng khá rộng rãi hiện nay do người sáng lập và chủ tịch diễn đàn kinh tế thế giới, ông Klaus Schwab thì Cách mạng công ngiệp (CMCN) 4.0 là sự “kết hợp các công nghệ lại với nhau, làm mờ ranh giới giữa vật lý, kỹ thuật số và sinh học” (Klaus Schwab, 2016). Cuộc cách mạng này sẽ diễn ra chủ yếu ở 3 lĩnh vực là Công nghệ sinh học, Kỹ thuật số và Vật lý. Ở lĩnh vực công nghệ sinh học, CMCN 4.0 tập trung nghiên cứu nhằm tạo những bước nhảy vọt trong Nông nghiệp, Thủy sản, Y dược, chế biến thực phẩm, bảo vệ môi trường, năng lượng tái 1 Hội thảo “Tác động của cách mạng công nghiệp lần thứ 4 tới hoạt động thông tin khoa học và công nghệ', do Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức tại Hà Nội, ngày 18/12/2018 tạo, hóa học và vật liệu. Ở lĩnh vực Vật lý, CMCN 4.0 tập trung tạo ra robot thế hệ mới, máy in 3D, xe tự lái, các vật liệu mới và công nghệ nano và trong lĩnh vực Kỹ thuật số, CMCN 4.0 tập trung vào nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI), Vạn vật kết nối - Internet of Things (IoT) và dữ liệu lớn (Big Data). Big data là một tập dữ liệu có các đặc trưng đặc biệt, được xử lý (lưu trữ, tính toán, chuyển dạng) và được phân tích để tìm ra thông tin tri thức mới lạ, hữu dụng từ dữ liệu bằng các quy trình hoặc công cụ đặc biệt nhằm phục vụ dự báo và hỗ trợ các quá trình ra quyết định. Đặc trưng đặc biệt của big data được thể hiện bởi năm chữ “V” bao gồm Volume: khối lượng dữ liệu; Velocity: tốc độ vào ra dữ liệu; Variety: tính đa dạng của dữ liệu; Veracity: tính xác thực, khả dụng của dữ liệu và Value: thể hiện chất lượng, giá trị của dữ liệu (Hình 1). 1. Hình 1: 5 đặc trưng của big data (Hilber et al. 2011, Nguyễn Thanh Thủy et al. 2018) Do dung lượng (Volume) của big data là rất lớn, cấu trúc dữ liệu đa dạng nên các big data thường được tổ chức lưu trữ phân tán và được tổng hợp lại bằng phần mềm theo mục tiêu của phân tích dữ liệu. Dữ liệu mới được tạo ra và việc dịch chuyển dữ liệu mới với tốc độ (Velocity) thời gian thực theo cách thức hàng loạt (hay lô), theo quy trình hoặc theo dòng. Các công nghệ xử lý big data được yêu cầu phải đảm bảo có thể thực hiện các hoạt động phân tích dữ liệu ngay tại thời điểm dữ liệu được tạo ra mà có thể nó chưa được cập nhật vào các cơ sở dữ liệu. Dữ liệu trong các big data rất đa dạng (Variety) về 2 Hội thảo “Tác động của cách mạng công nghiệp lần thứ 4 tới hoạt động thông tin khoa học và công nghệ', do Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức tại Hà Nội, ngày 18/12/2018 nội dung, nó phản ánh rất nhiều yếu tố về tự nhiên, kinh tế, xã hội cũng như rất đa dạng về hình thức thể hiện ở kiểu dữ liệu bao gồm dữ liệu có cấu trúc (như dữ liệu số, dữ liệu số dạng bảng, ..) và dữ liệu không có cấu trúc (như các văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến, v.v.). Để lưu trữ, quản lý chính xác những dữ liệu đó theo các công nghệ truyền thống là rất khó khăn và tốn kém. Nhưng những dữ liệu phong phú, đa dạng như vậy mới có thể cung cấp một cách nhìn đa chiều về các sự vật, hiện tượng tự nhiên và kinh tế - xã hội mà chúng ta quan tâm, từ đó giúp ta phát hiện chính xác những thông tin có giá trị nhằm nâng cao chất lượng dự báo và chất lượng của quá trình ra quyết định. Để dữ liệu trong các big data được xác thực (Veracity) theo độ tin cậy, theo quy trình, xuất xứ, uy tín, tính khả dụng và được giải trình thì các quy trình và các công cụ xử lý big data cần kiểm soát được chất lượng và độ chính xác của dữ liệu. Chúng ta cũng biết rằng giá trị, chất lượng của dữ liệu (Value) là rất quan trọng để từ đó trích xuất được những thông tin, tri thức đắt gía (Đỗ Văn Thành 2018). 2. AI là gì ? AI là lĩnh vực nghiên cứu triển khai, hướng tới phát triển máy tính với năng lực trí tuệ có thể cảm nhận, so sánh, đo đếm và đánh ...