Lý giải những khó khăn của các startup Bigdata thời kỳ 4.0 và hướng giải quyếtBig Data (dữ liệu lớn) ngày nay không còn là một cái tên quá xa lạ với nhân loại. Bên cạnh những lợi ích thiết thực mà Big Data mang lại như giúp phát triển khả năng sáng tạo của con người, tiết kiệm tối đa chi phí và thời gian xử lý dữ liệu, đem lại kết quả nhanh chóng,...Big Data không chỉ giúp các nhà hoạch định đưa ra chiến lược với độ chính xác cao mà còn là công cụ hữu ích cho những người làm marketing (tiếp thị). Chính vì lẽ đó mà ngày càng nhiều startup Big Data được sáng lập với tham vọng chiếm lĩnh thị trường màu mỡ này. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích kể trên, các startup Big Data hoạt động trong ngành còn vấp phải vô vàn khó khăn. Lý giải cho những khó khăn đó và hướng giải quyết cụ thể mà startup Big Data đặt ra sẽ được đề cập trong bài viết dưới đây. Những startup Big Data điển hình trên toàn cầu Những cái tên startup Big Data nổi bật và gây được sự chú ý trên toàn cầu có thể kể đến như:   Kaggle - cung cấp dịch vụ Big Data Là công ty có chứa một cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu lớn nhất thế giới. Kaggle sử dụng các ứng dụng tân tiến của Big Data để cạnh tranh và giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu phức tạp. Từ đó, họ sẽ cung cấp các kết quả phân tích và đưa ra gợi ý kinh doanh cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô. Có thể nói, Kaggle chính là một điển hình cho các startup Big Data tại San Francisco   Wavefront - xử lý và giám sát dữ liệu trên nền tảng đám mây Công ty Start up Big Data có trụ sở đặt tại Hoa Kỳ này cung cấp giải pháp phân tích dựa trên nền tảng đám mây, giúp giám sát liên tục theo thời gian thực với Big Data nhưng vẫn đảm bảo vấn đề bảo mật dữ liệu. Công nghệ AI Genie của họ có chức năng tự động phát hiện các điểm bất thường về hiệu suất và tắc nghẽn dữ liệu, cho phép giải quyết vấn đề thông minh bằng cách tự động cảnh báo đến người dùng.   Lý giải những khó khăn của các startup Big Data Những khó khăn chính của các startup Big Data nói chung và 2 Start up Big Data kể trên chủ yếu đến từ 3 yếu tố chính: khối lượng, chất lượng và tính phù hợp của dữ liệu. Cụ thể:   Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu và hoài nghi về chất lượng Việc thu thập đủ Big Data phục vụ cho việc phân tích chưa bao giờ là dễ dàng, đã thế, để đảm bảo chất lượng cho những dữ liệu thu được lại càng khó khăn hơn bao giờ hết. Điều này tiêu tốn rất nhiều công sức và thời gian, vì thế, các startup Big Data non trẻ thường vướng phải sự hoài nghi từ phía doanh nghiệp, liệu tập dữ liệu có sai số lớn không? Có bị thiếu dữ liệu hoặc có dữ liệu ngoại lai không?,... là điều mà các startup Big Data cần làm rõ và trình bày rõ với các doanh nghiệp.   Gặp vấn đề trong thu thập dữ liệu để thực sự phù hợp cho việc xử lý Khi thực sự làm việc với doanh nghiệp, không phải dữ liệu nào cũng được chấp nhận. Các startup Big Data thường đặt vấn đề số lượng dữ liệu dữ liệu lên hàng đầu trong khi chất lượng mới là thứ đáng quan tâm. Vì thế, không ít những hợp đồng bị hủy do khách hàng chưa thực sự hài lòng với dữ liệu.   Hơn thế, trong hầu hết các trường hợp, dữ liệu thô (dữ liệu ban đầu) sau khi thu thập sẽ qua quá trình sạch và tiền xử lý, sắp xếp trước khi phân tích.Đây là một quá trình rất khó khăn đòi hỏi chuyên môn và tính cẩn thận cao, bởi lẽ, đối với dữ liệu phi truyền thống, các đặc điểm phi cấu trúc của dữ liệu thường mang tính định tính (ảnh và video) hơn là định lượng. Điều này làm hao tổn khá nhiều thời gian và nhân lực trong khi đây là 2 yếu tố thường thiếu hụt nhất ở các startup Big Data.   Đòi hỏi kĩ năng phân tích cao đối với người đảm nhiệm Đối với ngành công nghệ, điều này là hiển nhiên. Tuy vậy, việc chi trả mức lương khủng cho các chuyên viên trong ngành tại nhưng Start up Big Data là điều không hề dễ dàng. Vì vậy, bài toán xoay chuyển vốn, thu hút đầu tư,... để trụ được lâu dài trong ngành này cũng là một điều không dễ dàng.   Big Data đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao   Hướng giải quyết để khắc phục những khó khăn đó là gì? Những hướng giải quyết thông thường được các Start up Big Data đưa ra và áp dụng thành công, bao gồm: Sử dụng điện toán đám mây để cập nhật và thuê đơn vị trung gian trong công đoạn tiền xử lý dữ liệu, các công đoạn này thường có chi phí thấp hơn và xử lý nhanh hơn nếu thuê ngoài. Việc thu thập dữ liệu ban đầu cũng được triển khai cẩn thận hơn nhằm đảm bảo chất lượng khi phân tích, trình bày quy trình rõ hơn với các đối tác/doanh nghiệp để lấy được lòng tin. Không ngừng nâng cao giá trị doanh nghiệp Big Data của mình. Từ đó, tiến hành kêu gọi đầu tư tại các cuộc thi, chương trình bằng việc chuyển đổi cổ phần để duy trì hoạt động mà vẫn tuyển chọn được các chuyên viên phân tích có chuyên môn cao. Không ngừng học hỏi, trau dồi và sử dụng kết hợp các ứng dụng công nghệ 4.0 như trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT),... để đẩy nhanh tiến độ và mang lại hiệu quả cao hơn. Có thể khẳng định rằng, Big Data sẽ nhanh chóng “làm nên chuyện” trong tương lai gần. Góp phần thay đổi nền kinh tế và tạo ra việc làm chất lượng cao cho nhiều người. Các startup Big Data nếu biết vượt qua khó khăn và nắm bắt cơ hội, phát triển đúng cách chắc chắn sẽ có được vị thế nhất định ở vài năm nữa. Cùng chờ đợi những điều tích cực mà Big Data mang lại cho nhân loại nhé!