Big Data hiện tại và tương lai
Ngày đăng 23-01-2014
Có hai hướng chỉ trích chính đối với Big Data, một là về cách mà người ta sử dụng Big Data, cái còn lại thì liên quan đến việc tiến hành lấy thông tin từ Big Data mà thế giới đang làm.
A. Chỉ trích về Big Data
Chris Anderson, một nhà khởi nghiệp và cũng là một người viết sách, cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về xã hội, kinh tế và chính trị. Ví dụ, ngay cả khi các công ty đã đầu tư hàng tỉ USD vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng các thông tin này. Điều đó làm giảm hiệu quả của Big Data đi nhiều so với lúc đầu, dẫn đến lãng phí tài nguyên.
Ngoài ra, còn có chỉ trích rằng Big Data chỉ có thể miêu tả thế giới trong quá khứ bởi nó dựa trên các dữ liệu đã sinh ra từ trước, và nếu tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực. Việc sử dụng Big Data để nói về tương lai thì cần phải kết hợp thêm với các phương pháp mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển động của thế giới thì mới đưa ra dự đoán chính xác được.
Bên cạnh đó, người ta còn lo lắng về vấn đề quyền riêng tư của người dùng. Việc thu thập Big Data có thể sẽ đi kèm thông tin có khả năng định dạng người dùng mà không được sự đồng ý của họ, và điều đó vi phạm luật ở một số quốc gia. Nhiều chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau hiện đang thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.
B. Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data
Nhà nghiên cứu Danah Boyd đã đưa ra quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, và dù ít hay nhiều thì nó cũng có thể ảnh hưởn đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu từ một số nguồn là Big Data, trong khi những nguồn khác không phải là “dữ liệu lớn” thì đặt ra những thách thức khi phân tích dữ liệu.
Tương lai của Big Data
Erik Swan, đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ của công ty Spunk, dự đoán rằng sự thay đổi nhất trong Big Data chính là thái độ của mọi người đối với nó. Việc tiêu thụ một lượng dữ liệu lớn sẽ dần phổ biến hơn với mọi người, từ những người nông dân cho đến các anh kĩ sư. Mọi người sẽ mặc định sử dụng dữ liệu để phân tích mọi thứ trong vòng 10 năm tới. Tất nhiên là kĩ thuật và công nghệ cũng cần phải phát triển theo thì điều này mới có thể trở thành hiện thực.
Còn theo Ankur Jain, nhà sáng lập và CEO của Humin, ngữ cảnh phát sinh ra dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn. “Chúng ta sẽ bắt đầu định tuyến dữ liệu vào các đối tượng, sự vật, sự việc trong đời thực và chuyện đó giúp chúng ta xử lí công việc tốt hơn”.
Trong khi đó, Daniel Kaufman, giám đốc đổi mới về thông tin của cơ quan nghiên cứu thuộc Bộ quốc phòng Mỹ thì cho rằng dữ liệu sinh học sẽ ngày càng được quan tâm hơn, và rồi người ta sẽ dùng dữ liệu này để đưa ra những lời khuyên có ảnh hưởng lớn đến lối sống và cuộc đời của con người. Ví dụ, bạn có nên thêm một dĩa cơm tấm sườn nữa không, hay là nên ăn thêm một dĩa cơm gà? Bộ quốc phòng Mỹ muốn sử dụng kiểu suy nghĩ như thế (thay cơm bằng pizza nhé) để áp dụng cho binh lính của mình và hiện họ đang thử nghiệm trên chuột.
Giám đốc Swan còn suy nghĩ thêm rằng các công ty chuyên cung cấp giải pháp Big Data sẽ không còn bán dữ liệu và phân tích cho từng doanh nghiệp hay công ty riêng lẻ để phục vụ cho những mục đích quá chuyên biệt. Thay vào đó, họ sẽ mở rộng nó và áp dụng Big Data nhằm giải quyết những vấn đề trong đời thường và trả lời cho các nhu cầu cơ bản của con người. Đó sẽ là sự thay đổi về tính ứng dụng của Big Data.
Trong tương lai, chúng ta sẽ còn tiếp tục chứng kiến sự tăng trưởng của Big Data. Hiện nay có thể bạn cũng đã nghe đến khái niệm Internet of Things, tức là mang Internet đến với mọi thứ trong đời sống hằng ngày. Dữ liệu từ Internet of Things thực chất cũng là được thu thập từ một mạng lưới rất nhiều các cảm biến và thiết bị điện tử, và nó cũng là một trong những nguồn của Big Data. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị Internet of Things cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn. Nó cũng có thể được dùng cho việc sản xuất, từ đó giảm sự liên quan của con người. Như lời của Daniel Kaufman dự đoán thì “con người sẽ làm ít hơn” nhờ Big Data.
"BBT ASOFT"
