Giảm hiệu quả kinh doanh: công nghệ không phải lúc nào cũng là giải pháp

  •  
  • 86

Xuất hiện một khuynh hướng trong các nhà phát triển hiện nay là coi IT như một giải pháp cho những thách thức tổng hợp của các công ty hay các ngành công nghiệp. Điều khoản bí mật được thực hiện theo quy tắc SOX và vô số điều lệ khác (có thể tìm thấy trong chức năng phần mềm tiện ích). Tương lai chương trình quản lý hàng loạt ứng dụng đặt lên đôi vai bé nhỏ của chip RFID. Nếu chỉ có trung tâm chăm sóc sức khoẻ, các hãng sản suất ngành công nghiệp nặng và những người theo thuyết vô thần khác là tín đồ của tôn giáo high-tech (công nghệ cao) thì giá cả sẽ giảm, chất lượng sẽ tăng và các ngành công nghiệp thường gặp phải vấn đề phiền phức sẽ ổn định hơn.

Phải, nhưng đó chỉ là một mức độ. Thật buồn cười khi cho rằng bất kỳ ngành công nghiệp dọc hay quy trình ngang thế nào cũng đều có thể biến đổi nâng cao được mà chỉ cần dùng đến riêng mỗi công nghệ. Nếu bạn là FedEx, liệu bạn có cung cấp cho khách hàng thông tin thời gian thực trong từng gói hàng hoá dịch vụ quá cảnh mà thực tế là cực kỳ quan trọng? Tốt hơn, ít nhất bạn cũng nên là một chuyên gia phân phối thực hàng hoá. Nếu bạn là Dell, bạn có áp dụng hàng loạt dịch vụ tự động và hiệu quả, coi đó là chìa khoá của sự thành công? Xây dựng cho mình chiếc máy tính đáng tin cậy với những chức năng mới nhất thì tốt hơn.

Sáng kiến công nghệ thường là yếu tố quan trọng cho phép và giúp đỡ doanh nghiệp lèo lái công ty mình, tạo ra những thay đổi cực kỳ đáng kể. Nhưng hiếm khi công nghệ được thực hiện một mình mà không đi kèm các yếu tố đồng hành khác. Đôi khi áp dụng sai công nghệ còn khiến gây đứt quãng và lãng phí thời gian, tiền của của bạn.

Trong nỗ lực cố gắng sử dụng phương thức khai thác dữ liệu dự đoán nhằm ngăn chặn tận gốc những kẻ khủng bố, chính phủ Mỹ đang thực hiện một việc là bỏ ra một đống tiền và nguồn nhân lực vào chính sách công nghệ, kỹ thuật nhưng vẫn chưa đạt được theo mong muốn. Hai chuyên gia phân tích Jim Harper của Học viện Cato và Jeff Jonas Jeff của IBM đã tranh luận về vấn đề này.

Phân tích dự đoán tức là chạy các dữ liệu đã khai thác (chuyên ngành gọi là: historical data - dữ liệu theo lịch sử) theo thuật toán toán học nhằm xác định xu hướng, mô hình và dự đoán kết quả trong tương lai. Trước đây, trong năm 2004, Bộ tài chính Mỹ đã thực hiện tổng số 199 dự án sử dụng phần mềm phân tích thông minh để dò tìm dấu vết khủng bố. Tám trong số đó xâm phạm cả các lĩnh vực dữ liệu riêng tư như thông tin cá nhân do nhiều nguồn cung cấp. Hiện nay, Văn phòng An Ninh Mỹ (NSA) vẫn tuyên bố họ đang tiếp tục thực hiện chương trình nghe lén điện thoại của hàng triệu người dân Mỹ nhằm tạo ra cơ sở dữ liệu khổng lồ giúp NSA thực hiện được các hoạt động phân tích theo mô hình, tìm kiếm dấu vết khủng bố. Không ai biết được bao nhiêu nhân viên được tung ra cho chiến dịch này nhưng thực tế Cognos, IBM, Teradata và các công ty, các nhà tư vấn khác cũng đang hợp tác với chính phủ.

Harper và Jonas (chuyên gia phân tích và khai thác dữ liệu "lõi phần cứng" chính trong bộ phận Entity Analytic Solutions Group của IBM) tán đồng và cho rằng việc khai thác dữ liệu rất hữu ích khi xác định thói quen mua sắm của khách hàng và những gian lận tài chính. Họ cho rằng: nếu bạn đang cố gắng tăng tỷ lệ thu hút người tiêu dùng, chẳng hạn như trong một chiến dịch quảng cáo, việc khai thác dữ liệu ít nhất có thể giúp bạn tăng thêm 5%; dù chưa phải là rất cao nhưng thế cũng rất đủ rồi. Tuy nhiên, khai thác dữ liệu để phát hiện một vài tên có khả năng là khủng bố giữa hàng trăm triệu người đòi hỏi phải có độ chính xác cao hơn nhiều lần, nhưng công nghệ hiện nay chưa đáp ứng được. Nên nhớ rằng "thường thì những kẻ khủng bố không bao giờ để lại quá nhiều dấu hiệu hay xuất hiện với tần suất đủ để tạo cho các mô hình dự đoán chính xác". Chẳng hạn như việc phân tích thanh ghi thường gây sai sót tới 90% và các kết quả trả ra sau quá trình phân tích dự đoán để chống khủng bố thường "vô ích và nhiều khả năng có hại".

Khai thác dữ liệu đã được hợp pháp hoá ở Mỹ, nhưng cũng có những giới hạn nhất định. Ở Richmond (Valensia), cảnh sát chỉ được phép phân tích dữ liệu nhằm xác định khả năng một tội phạm có thể xuất hiện trong khu vực cụ thể nào đó với thời gian nhất định. Nhờ vậy người chỉ huy có thể chỉ đạo chính xác địa điểm và thời gian cho nhân viên mình hoạt động. "Chẳng có gì là hại khi triển khai một nhiệm vụ bắt buộc trên khu vực nhất định nào đó theo một số bước xác định", Harper nói. "Sẽ chỉ có hại khi đặt ai đó vào sự ngờ vực theo kiểu 'có dính líu đến kế hoạch khủng bố'".

Chúng ta không thể phủ nhận được vai trò cực kỳ quan trọng của công nghệ trong đời sống cũng như trong kinh doanh. Nhưng lựa chọn công nghệ sao cho chính xác và đem lại hiệu quả cũng quan trọng không kèm, nhất là trong thời đại công nghệ thay đổi nhanh như bão hiện nay. Lạm dụng công nghệ - rất dễ dàng, nhưng hiệu quả hay không thì chưa thể biết trước. Chính phủ Mỹ sử dụng các kỹ thuật tinh vi với sự giúp đỡ của các hãng khổng lồ trong lĩnh vực công nghệ thông tin có thể khai thác dữ liệu người dân không mấy khó khăn, nhưng mặt trái của nó (xâm phạm quyền lợi riêng tư) đang gây nên nhiều nỗi bất bình trong hàng triệu cư dân Mỹ. Cân nhắc kỹ càng trước khi đưa ra quyết định nâng cấp công nghệ mới luôn được các chuyên gia khuyến cáo là không thừa.

T.Thu (Theo Informationweek)
  • 86

Theo dõi cộng đồng KhoaHoc.tv trên facebook