Data science as a service là gì? Những điều bạn cần biết về DSaaS

Data science as a service (DSaaS) là gì?

Data science as a service (DSaaS) là việc thuê một nhà cung cấp bên ngoài để thực hiện các hoạt động khoa học dữ liệu. Doanh nghiệp cung cấp dữ liệu và DSaaS sẽ cung cấp lại thông tin chuyên sâu từ dữ liệu đó.

DSaaS thường yêu cầu khách hàng tải dữ liệu của họ lên cơ sở dữ liệu đám mây ( cloud database) hoặc nền tảng dữ liệu lớn (big data), nơi nhóm kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu của nhà cung cấp dịch vụ có thể làm việc với dữ liệu đó.

Data science as a service đặc biệt hữu ích cho những công việc tạm thời hay khối lượng công việc tăng cao đột ngột, cho giai đoạn cao điểm hoặc cho các nhiệm vụ được tiêu chuẩn hóa như chạy phân tích trên các báo cáo hàng tháng hoặc hàng quý.

Một lý do khiến bạn có thể không nghe nhiều về Data science as a service (DSaaS) là thuật ngữ này có nhiều nghĩa khác nhau. Nhưng bất kể ý nghĩa của nó là gì, DSaaS mang lại nhiều giá trị cho các doanh nghiệp.

DSaaS hoạt động như thế nào?

DSaaS chủ yếu là mô hình phân phối dựa trên đám mây, nơi cung cấp các công cụ khác nhau để phân tích dữ liệu và người dùng có thể định cấu hình để xử lý và phân tích số lượng lớn dữ liệu không đồng nhất một cách hiệu quả. 

Khách hàng sẽ cung cấp dữ liệu doanh nghiệp của họ vào nền tảng và nhận lại những phân tích insight có giá trị hơn. Những phân tích insight này được tạo ra bởi các ứng dụng phân tích. 

Quy trình công việc sẽ như sau: Sau khi khách hàng tải dữ liệu lên nền tảng hoặc cơ sở dữ liệu đám mây, chuyên gia khoa học dữ liệu (với tư cách là nền tảng dịch vụ), có thể kết hợp với các kỹ sư dữ liệu là những người sẽ làm việc trên dữ liệu đã được tải lên.

Lợi ích của DSaaS

Data science as a service (DSaaS) là một phương thức tiềm năng giúp các tổ chức đối phó với tình trạng thiếu hụt nhân lực chuyên gia khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm. Bởi các doanh nghiệp ngày càng quan tâm đến mô hình dự đoán, khai thác dữ liệu và các hình thức phân tích khác để có được thông tin kinh doanh insight mà họ có thể thu được lợi nhuận từ đó.

Nhưng khi nhận thức về lợi ích của phân tích nâng cao ngày càng tăng, số lượng các nhà khoa học dữ liệu lại không thể gia tăng kịp, khiến nhiều doanh nghiệp không có đủ nhân lực để lãnh đạo tất cả các dự án phân tích mà hoạt động kinh doanh của họ cần.

Ngoài ra, sự khan hiếm các nhà khoa học dữ liệu cũng đã làm tăng chi phí tuyển dụng cho vị trí này. Trong khi đó, DSaaS cung cấp cho các tổ chức quyền truy cập vào tài nguyên phân tích cho các ứng dụng khoa học dữ liệu cụ thể mà không yêu cầu họ thuê hay đào tạo các nhà phân tích của riêng họ.

Các loại Data science as a service (DSaaS)

DSaaS: Công cụ chuyển đổi và thu thập dữ liệu

Một số giải pháp Khoa học dữ liệu không mã hoặc ít mã hiện hành hỗ trợ các công ty trong việc tự động hóa toàn bộ quy trình trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn và lưu trữ chúng ở định dạng mong muốn. Các công cụ ETL (“trích xuất, chuyển đổi và tải lên”) loại bỏ các hoạt động thủ công mà vẫn đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu giữa các bộ phận.

DSaaS: Công cụ phân tích dữ liệu

Trong những năm qua, các công cụ phân tích dữ liệu đã thay thế quy trình viết mã tẻ nhạt để tạo thông tin insight. Ngày nay, chỉ cần thao tác kéo và thả nhanh chóng, bạn đã có thể xử lý thông tin và đưa ra quyết định sáng suốt. Các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI và Tableau không chỉ đơn giản hóa Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) và dự đoán (Predictive Analytics) mà còn cả Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) với dữ liệu văn bản.

DSaaS: Hệ thống đề xuất

Một trong những giải pháp Khoa học dữ liệu được sử dụng nhiều nhất chính là Công cụ đề xuất. Các hệ thống này cho phép các công ty cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng; phổ biến trong các công ty Truyền thông, Giải trí và Thương mại điện tử, Hệ thống Khuyến nghị.Với bản chất phức tạp, việc xây dựng các Hệ thống đề xuất từ ​​đầu có thể sẽ mất đến vài tháng và yêu cầu sự giám sát liên tục, điều này dẫn đến chi phí hoạt động 
doanh nghiệp tăng cao.

DSaaS: Chatbot

Sự phổ biến của Chatbot không cần phải bàn cãi và có lẽ, trong đó DSaaS được sử dụng rộng rãi nhất. Chatbot hỗ trợ các công ty cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn trên quy mô lớn mà hầu như không cần đến sự tương tác của con người. Phát triển Chatbot yêu cầu chuyên môn về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhiều bộ dữ liệu để đào tạo Trợ lý ảo (Virtual Assistants). 

DSaaS: Hệ thống thị giác máy tính

Các giải pháp Thị giác máy tính (Computer Vision) đang được sử dụng để Xác minh danh tính, Trích xuất thông tin từ tài liệu, Tìm lỗi trong sản phẩm vật lý, v.v. Các mô hình Thị giác máy tính dựng sẵn có thể được sử dụng trong các công ty để tăng tốc quy trình kinh doanh liên quan đến Xác minh và Số hóa tài liệu vật lý.

DSaaS: Phát hiện gian lận

Fintech (công nghệ tài chính) đã chứng kiến ​​một cuộc cách mạng trong những năm gần đây do những tiến bộ của Khoa học dữ liệu. Tính xác thực của các giao dịch tài chính có thể được xác minh một cách tự động thông qua các mô hình học máy (Machine Learning). Nhờ quy trình Phát hiện gian lận (Fraud Detection) được tự động hóa, hàng triệu giao dịch có thể được xử lý chỉ trong vòng vài giây. 

DSaaS: AutoML

Khi phát triển các giải pháp Khoa học dữ liệu, các Nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian để đánh giá các mô hình nhằm đạt được kết quả tốt nhất. Điều này khiến quy 
trình làm việc bị chậm lại. Các giải pháp AutoML trên thị trường đóng vai trò rất quan trọng trong việc đề xuất các thuật toán phù hợp cho các dự án Khoa học dữ liệu của bạn. 

Tại sao DSaaS quan trọng?

Dễ triển khai

Phân tích big data cần đến lượng tài nguyên rất lớn. Song việc thiết lập cơ sở hạ tầng ứng dụng và máy chủ nội bộ với một nhóm tài nguyên phân tích chuyên dụng là một nhiệm vụ khó khăn và tốn kém. Bên cạnh đó, thực tế, mức lương khởi điểm dành cho các chuyên gia dữ liệu rất cao. Thêm vào đó, việc duy trì cơ sở hạ tầng phân tích không phải là năng lực cốt lõi của hầu hết các nhóm công nghệ thông tin. 

Trong khi đó, với data science as a service (DSaaS), các ứng dụng phân tích cũng như tài nguyên hoàn toàn được thuê ngoài. Do đó, tổ chức của bạn sẽ tiết kiệm được chi phí và cắt giảm đáng kể thời gian áp dụng.

Dễ sử dụng

Hầu hết các nền tảng khoa học dữ liệu dựa trên đám mây được thiết kế theo cách mà các bên liên quan trong doanh nghiệp có thể sử dụng mà không yêu cầu đào tạo hay viết mã chuyên biệt. Thông tin insight được trình bày theo cách hấp dẫn trực quan và dễ diễn giải giúp đơn giản hóa việc ra quyết định chiến lược.

Cải thiện quản trị dữ liệu

Việc sử dụng môi trường phân tích tập trung trong toàn tổ chức buộc người dùng phải áp dụng các phương pháp tốt nhất về quản trị dữ liệu. Bộ phận CNTT trong tổ chức chịu trách nhiệm kết hợp dữ liệu từ các nhóm theo cách rõ ràng và nhất quán để tải lên nền tảng phân tích. Điều này giúp ngăn chặn sự trùng lặp dữ liệu và cung cấp một nguồn thông tin chính xác duy nhất cho người dùng doanh nghiệp trên khắp các bộ phận, khu vực địa lý và chức năng.

Lợi ích kinh doanh hữu hình

Với khoản đầu tư trả trước thấp và hiểu biết phân tích chuyên môn cao, DSaaS đảm bảo ROI tối đa. Các giải pháp dựa trên đám mây có sẵn với nhiều chức năng kinh doanh khác nhau như trải nghiệm khách hàng, tài chính, chuỗi cung ứng và quản lý tài năng. Ngoài ra, có các giải pháp dọc dành riêng cho ngành như Phân tích bán lẻ, Phân tích sản xuất, v.v. 

Ứng dụng DSaaS

Các ứng dụng DSaaS bao gồm:

• Phân tích tiếp thị và bán hàng, trong đó khách hàng của công ty có khả năng mua nhiều sản phẩm hơn
• Phân tích dữ liệu dòng nhấp chuột trên internet để lập kế hoạch cho các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo trực tuyến
• Đánh giá hồ sơ khách hàng và chuyển thông tin đến dịch vụ khách hàng tại các trung tâm gọi thông báo những ưu đãi mà thông qua đó, người gọi có nhiều khả năng nhận được phản hồi nhất
• Phân tích phương tiện truyền thông xã hội giúp doanh nghiệp đánh giá nhận thức của công chúng về thương hiệu của họ.

Hạn chế của DSaaS

Mặc dù DSaaS có thể giảm chi phí vận hành và thời gian quay vòng để triển khai một sáng kiến ​​mới trong các tổ chức, nhưng chúng vẫn tồn tại một số nhược điểm.

Một trong những vấn đề nổi cộm nhất là không phải tất cả các giải pháp đều sẽ đáp ứng được nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Trong những trường hợp như vậy, doanh nghiệp sẽ phải phát triển các giải pháp từ đầu. Nói tóm lại, bạn không thể luôn dựa vào các công cụ hiện có và hy vọng chúng đáp ứng tất cả các yêu cầu về Khoa học dữ liệu của mình.

Ngoài ra, vì data science as a service (DSaaS) chủ yếu dựa trên đám mây, nên trong nhiều trường hợp, bạn sẽ phải cung cấp dữ liệu cho nhà cung cấp công cụ. Điều này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến Quyền riêng tư của Dữ liệu, do đó, bạn không nên chấp nhận DSaaS cho mọi yêu cầu.

Kết luận

Theo báo cáo của Gartner, 73% các tổ chức đã đầu tư hoặc có kế hoạch đầu tư vào Dữ liệu lớn trong vòng hai năm tới. Do thị trường Dữ liệu lớn dự kiến ​​sẽ đạt 84 tỷ USD vào năm 2026, DSaaS trở nên hết sức quan trọng. Bạn cần có các công cụ thu thập và sắp xếp dữ liệu để tạo insight cho doanh nghiệp của mình. Bạn cần một dịch vụ thông báo cho bạn khi khách hàng có trải nghiệm kém trên trang web, để bạn có thể thực hiện tối ưu hóa trang tiếp theo. Giống như sự bùng nổ của Dữ liệu lớn trong vài năm qua, data science as a service (DSaaS) cũng sẽ theo sau.