Những cách thức mới mà dữ liệu đưa vào đổi mới
Cập nhật vào: Thứ năm - 05/09/2019 03:32
Cỡ chữ
Chi phí giảm trong thu thập và phân tích thông tin/kiến thức đã thúc đẩy sự cung cấp và nhu cầu dữ liệu thuộc nhiều loại khác nhau, làm cho chúng có sẵn với số lượng lớn và có sức lan tỏa khắp nền kinh tế và xã hội (OECD, 2015a). Sự chuyển đổi này rõ ràng liên quan đến nhiều sản phẩm, chẳng hạn như các hệ thống giao thông đô thị theo yêu cầu được cung cấp bởi Uber, Lyft và các công ty khác.
Trên thực tế, thông tin về cung và cầu vận tải hiện tại là cơ sở chính của dịch vụ mà các hệ thống này cung cấp. Ít rõ ràng hơn nhưng không kém phần quan trọng là dữ liệu được tạo ra trong các quy trình sản xuất, dữ liệu của khu vực công (xử lý giao thông, hồ sơ bệnh nhân,...) và dữ liệu nghiên cứu (chẳng hạn như dữ liệu từ các thí nghiệm).
Bản thân các quá trình đổi mới sáng tạo cũng ngày càng dựa vào dữ liệu; một số trong đó thậm chí sử dụng cực kỳ nhiều dữ liệu. Những đổi mới dựa trên AI đến từ việc thực hiện một thuật toán, thường học từ thế giới thực hoặc dữ liệu mô phỏng. Đổi mới dựa trên máy học đòi hỏi số lượng lớn các quan sát trước khi phần mềm có thể thực hiện nhiệm vụ dự kiến, mặc dù hiện tại có nhiều nghiên cứu về AI nhằm mục đích giảm lượng dữ liệu cần thiết để huấn luyện một chương trình. Sự phát triển của IoT cũng có nghĩa là việc tạo dữ liệu đang tăng lên đều đặn khi nhiều thiết bị và hoạt động được kết nối - do đó, giá trị tổng thể của dữ liệu cũng ngày càng tăng.
Loại dữ liệu
Các loại dữ liệu chính liên quan đến đổi mới sáng tạo là a) dữ liệu cá nhân, b) dữ liệu kinh doanh và đổi mới sáng tạo và c) dữ liệu nghiên cứu của chính phủ và công cộng.
Đầu tiên, dữ liệu cá nhân bao gồm các loại sau:
• Dữ liệu cá nhân trên phương tiện truyền thông xã hội và các trang web tìm kiếm, bao gồm hồ sơ cá nhân và hồ sơ theo dõi những trao đổi và định hướng của các cá nhân trên web. Dữ liệu này có giá trị để phân tích sở thích của người tiêu dùng và nhu cầu sản phẩm. Chúng có liên quan trực tiếp cho mục đích quảng cáo, như được minh họa bằng ví dụ Google. Tuy nhiên, Quy định bảo vệ dữ liệu chung châu Âu (GDPR) gần đây sẽ cung cấp cho người dùng Internet châu Âu quyền kiểm soát nhiều hơn đối với việc sử dụng dữ liệu của họ.
• Dữ liệu khách hàng và giao dịch (hãng hàng không, ngân hàng, nhà bán lẻ,...). Những dữ liệu này được cung cấp bởi khách hàng khi hướng các không gian riêng tư, kín và thường là bí mật. Chúng có giá trị lớn đối với công ty liên quan, vì họ cho phép nó tìm hiểu về nhu cầu đối với sản phẩm, hành vi của khách hàng,...
• Dữ liệu bệnh nhân được tạo bởi các bệnh viện, nghiên cứu lâm sàng, quy trình chăm sóc sức khỏe và các loại xét nghiệm khác nhau (bao gồm cả ADN). Dữ liệu này cần cho nghiên cứu đổi mới sáng tạo về sức khỏe, chúng nêu lên những mối quan tâm riêng tư đặc biệt quan trọng. Hội đồng dữ liệu sức khỏe của OECD đã đồng ý về một Khuyến nghị đưa ra các điều kiện khung để khuyến khích sự sẵn có và xử lý dữ liệu y tế nhiều hơn ở trong các quốc gia và xuyên biên giới cho các mục tiêu chính sách công liên quan đến sức khỏe, trong khi đảm bảo rằng các rủi ro đối với quyền riêng tư và an ninh được giảm thiểu và quản lý phù hợp. Các lĩnh vực khác mà công dân tương tác với các dịch vụ công hoặc bán công (giáo dục, thuế, chính quyền địa phương,...) đặt ra các vấn đề tương tự.
Thứ hai, dữ liệu kinh doanh và đổi mới sáng tạo được các công ty tạo ra như một phần của quy trình đổi mới (nghiên cứu, thử nghiệm,...) và quy trình kinh doanh (tiếp thị, tài chính, hậu cần, bảo trì, điều khiển từ xa,...). Chúng có thể là nội bộ hoàn toàn (ví dụ: dữ liệu về "phiên bản kỹ thuật số" của sản phẩm của công ty) hoặc một phần bên ngoài (dữ liệu giám sát một thiết bị của công ty được cài đặt trong một cơ sở khác của công ty). Những dữ liệu này rất quan trọng để phát triển các đổi mới sáng tạo và cung cấp các dịch vụ mới (ví dụ: tùy chỉnh cao hơn, bảo trì lường trước). Tất cả các lĩnh vực, đặc biệt là những ngành rất truyền thống, bị ảnh hưởng rất nhiều và có thể được hưởng lợi từ hiệu quả đạt được. Một ví dụ đáng chú ý là canh tác chính xác, sử dụng dữ liệu của hệ thống thông tin địa lý, thông tin đất đai và thông tin chi tiết về điều kiện thời tiết và môi trường ở cấp từng cánh đồng để tối ưu hóa việc quản lý quy trình sản xuất: lựa chọn cây trồng, thời điểm và cách áp dụng đầu vào cho cây trồng (ví dụ như thuốc trừ sâu, phân bón, quản lý nước) và khi nào canh tác hoặc thu hoạch các loại cây trồng cụ thể.
Thứ ba, dữ liệu nghiên cứu của chính phủ và công cộng được tạo ra bởi các hoạt động và dịch vụ khác nhau của chính phủ (dịch vụ khí tượng, cơ quan vận tải, cơ quan vũ trụ,...) cũng như các hoạt động học thuật và nghiên cứu công. Những dữ liệu này có tiềm năng lớn cho các sản phẩm sáng tạo với đóng góp phúc lợi quan trọng, như được minh họa bằng việc sử dụng dữ liệu giao thông để cải thiện lưu thông trong khu vực đô thị. Danh mục này bao gồm một số dữ liệu bệnh nhân và dữ liệu cá nhân khác được Chính phủ thu thập (dữ liệu thuế, dịch vụ xã hội,...) như đã đề cập ở trên.
NASATI (Theo OECD STI Outlook)