Ở bài trước, bạn đã thấy 2 ví dụ dữ liệu giúp phát hiện điều bất ngờ (Walmart, MegaTelCo). Nhưng có 1 câu hỏi lớn hơn: vì sao 1 số công ty (như Amazon) dùng dữ liệu để tạo ra lợi thế mà đối thủ rất khó bắt kịp, trong khi công ty khác chỉ dùng dữ liệu để “báo cáo cho biết”?
Từ “Big Data 1.0” đến “Big Data 2.0”
Có thể hình dung qua 1 phép so sánh: ở giai đoạn đầu của Internet (Web 1.0), doanh nghiệp chỉ lo xây dựng website, bán hàng online cơ bản — làm cho hiệu quả hơn cái đã có. Đa số tổ chức khi mới làm dữ liệu cũng đang ở giai đoạn tương tự, gọi là Big Data 1.0: dùng dữ liệu để vận hành hiệu quả hơn (dự báo hàng tồn kho chính xác hơn, báo cáo nhanh hơn).
Big Data 2.0 là giai đoạn tiếp theo — khi tổ chức bắt đầu hỏi: “giờ tôi có dữ liệu này, tôi có thể làm được điều gì MÀ TRƯỚC ĐÂY không thể làm?” Amazon là ví dụ đi trước: ngay từ sớm, họ đã dùng đánh giá/xếp hạng của khách hàng (thứ tưởng như chỉ để “tham khảo”) để xây hẳn 1 hệ thống gợi ý sản phẩm — biến dữ liệu thành sản phẩm mới, không chỉ là báo cáo.
Vì sao lợi thế này khó bị đối thủ sao chép?
Ở giai đoạn “Dotcom Boom” cuối những năm 1990, Amazon từng bán sách dưới giá vốn trong nhiều năm, được nhà đầu tư “tài trợ” chấp nhận lỗ để đổi lấy dữ liệu khách hàng khổng lồ. Hoàn cảnh lịch sử đó (nhà đầu tư sẵn sàng chịu lỗ dài hạn) khó lặp lại — khiến lợi thế dữ liệu của Amazon rất khó bị đối thủ sao chép ngày nay, dù có nhiều vốn.
Đây gọi là chi phí chuyển đổi (switching cost): khách hàng quen với gợi ý tốt của Amazon, nên đối thủ phải cung cấp giá trị vượt trội hơn nhiều mới lôi kéo được khách rời đi. Vòng lặp này khiến dữ liệu không chỉ là “tài sản” — mà là tài sản ngày càng khó sao chép theo thời gian.
Xem thêm
Video ngắn (tiếng Anh) do chính 1 lãnh đạo Amazon giải thích vòng lặp dữ liệu/tăng trưởng — đúng nguyên lý vừa học ở trên, từ người trong cuộc.
- Bạn phân biệt được Big Data 1.0 (làm cái cũ hiệu quả hơn) và Big Data 2.0 (làm được điều mới hoàn toàn).
- Bạn giải thích được vì sao vòng lặp dữ liệu tự củng cố của Amazon khó bị sao chép.
- Bạn nhận ra được tổ chức mình quan tâm (công ty, ngành) đang ở giai đoạn Big Data 1.0 hay 2.0.
Có dữ liệu lớn không tự động tạo ra lợi thế cạnh tranh — lợi thế thật sự đến từ VÒNG LẶP: dữ liệu giúp sản phẩm tốt hơn, sản phẩm tốt hơn thu hút nhiều người dùng hơn, nhiều người dùng hơn lại tạo thêm dữ liệu. Khi đánh giá 1 tổ chức/công ty, hãy tìm xem họ có vòng lặp này không, hay chỉ đang dùng dữ liệu làm báo cáo.
Câu hỏi thường gặp
Chỉ công ty công nghệ lớn mới xây được vòng lặp dữ liệu này?
Không nhất thiết — nguyên lý áp dụng được ở quy mô nhỏ hơn: 1 cửa hàng online nhỏ thu thập phản hồi khách hàng để cải thiện sản phẩm cũng là 1 dạng vòng lặp, chỉ khác về quy mô.
Big Data 2.0 có nghĩa là phải dùng công nghệ phức tạp hơn?
Không hẳn — quan trọng là CÁCH ĐẶT CÂU HỎI thay đổi (từ “làm nhanh hơn” sang “làm được điều mới”), công nghệ chỉ là công cụ hỗ trợ, không phải điều kiện tiên quyết duy nhất.
Làm sao áp dụng tư duy này vào phân tích đầu tư cá nhân?
Khi đánh giá 1 công ty để đầu tư, hãy tìm xem công ty đó có đang xây được vòng lặp dữ liệu tự củng cố không — đây thường là dấu hiệu của lợi thế cạnh tranh bền vững hơn là chỉ nhìn báo cáo tài chính quý gần nhất.