img 09/07/21
img 15

DAAP LÀ GÌ? ĐÃ LỖI THỜI VÀ BỊ SOÁN NGÔI?

Data-as-a-Platform (DaaP) là mô hình kinh doanh trong đó một công ty thu thập, lưu trữ và quản lý một khối lượng lớn dữ liệu, sau đó cung cấp cho các đối tác bên ngoài và hệ thống của bên thứ ba. Ví dụ, công ty chuyên về DaaP thu thập dữ liệu liên quan đến thói quen mua hàng của khách hàng theo thời gian, sau đó bán dữ liệu đó cho công ty đối tác. Công ty đối lại sử dụng nguồn dữ liệu đó để vạch ra phương hướng, kế hoạch kinh doanh của mình. Theo cách này, ý tưởng về DaaP là độc nhất vì nó định vị dữ liệu, chứ không phải là phần mềm hoặc phần cứng như một loại hàng hóa.

Tại sao DaaP quan trọng?

Data-as-a-Platform rất quan trọng vì nó tập trung vào việc thu thập càng nhiều dữ liệu thô càng tốt, chứ không phải dựa trên việc phân tích chúng. Để mô hình DaaP thành công, công ty chủ quản phải thu thập và duy trì một lượng lớn dữ liệu hấp dẫn. Các doanh nghiệp trả tiền để truy cập vào dữ liệu này sau đó có thể sử dụng nó để đưa ra quyết định mà không cần phải tự mình thu thập, lưu trữ và quản lý cơ sở dữ liệu.

Tại sao DaaP bị soán ngôi?

DaaP nhằm mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn về thói quen của khách hàng và xu hướng lịch sử cho nhiều doanh nghiệp trong cùng một thị trường, tạo cơ sở cho các quyết định kinh doanh tập trung vào khách hàng dựa trên dữ liệu rộng rãi hơn. Tuy nhiên, những lo ngại về kinh doanh xung quanh vấn đề cạnh tranh và các phương pháp hay nhất về quyền riêng tư đã ngăn DaaP trở thành người chơi nổi bật trong các xu hướng thu hút khách hàng mới. Vào đầu những năm 2010, Data-as-a-Platform dự kiến ​​sẽ tiếp quản như một bước lặp tiếp theo của Big Data, nhưng sự gia tăng của các công nghệ khác như điện toán đám mâyhọc máy (machine learning – một lĩnh vực của AI) trong thập kỷ qua đã giúp các công ty thuộc mọi quy mô trở nên dễ dàng hơn để thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu của riêng họ. Điều này đã làm giảm đáng kể các trường hợp sử dụng khả thi cho các chiến lược DaaP.

DaaP bị soán ngôi theo cách nào?

Trong khi DaaP truyền thống cần có chuyên gia phân tích thì học máy nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Học máy hiện nay đang được áp dụng rộng rãi, như máy truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phát hiện thẻ tín dụng giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNA, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, chơi trò chơi và cử động rô-bốt…

Về việc xử lý thông tin, DaaP đòi hỏi phải nhập hàng núi dữ liệu vào máy tính riêng để xử lý, thì điện toán đám mây cung cấp mọi khả năng liên quan đến công nghệ thông tin dưới dạng “dịch vụ”. Ở đây, các nguồn điện toán khổng lồ như phần mềm, dịch vụ sẽ nằm tại các máy chủ ảo (đám mây) trên Internet thay vì trong máy tính gia đình và văn phòng (trên mặt đất) để mọi người kết nối và sử dụng mỗi khi họ cần. Với các dịch vụ sẵn có trên Internet, doanh nghiệp không phải mua và duy trì hàng trăm, thậm chí hàng nghìn máy tính cũng như phần mềm. Họ chỉ cần tập trung vào kinh doanh lĩnh vực riêng của mình bởi đã có người khác lo cơ sở hạ tầng và công nghệ thông tin thay họ. Ngoài ra, điện toán đám mây còn cho phép người sử dụng truy cập các dịch vụ công nghệ từ một nhà cung cấp nào đó “trong đám mây” mà không cần phải có các kiến thức, kinh nghiệm về công nghệ đó, cũng như không cần quan tâm đến các cơ sở hạ tầng phục vụ công nghệ đó.

Tags: clouddoanh nghiệp

Các bài viết khác