Từ tính toán thông minh đến Marketing Automation trong thời đại Big Data

Đây là 1 chủ đề hơi khô khan, nó thích hợp hợp cho dân academics (PhD, Master,,..)  hơn 1 engineer như mình (vốn thích làm thực tế, coding và ứng dụng hơn là viết paper và chém gió #_# ), nhưng trí tưởng tượng là một thói quen khó bỏ. 

Mới nhận cuốn sách Social Physics từ Amazon shipping về hôm qua , đây là cuốn sách mới nhất của giáo sư Alex Pentland, một trong 7 data scientist hàng đầu trong lĩnh vực Big Data. Nó có khá nhiều thông tin, ý tuởng và mô hình tóan hấp dẫn. Bài blog sẽ ghi lại các suy nghĩ , ý tuởng sau khi đọc vài chuơng chính.

Mục đích bài blog: đưa ra các vấn đề khi xã hội ngày càng số hóa (từ PC đến smartphone, Internet Of Things), ý tuởng và cách thức để xây dựng một hệ thống marketing thông minh (smarter marketing by big data) để hiểu rõ và can thiệp cơ chế luân chuyển giá trị (money), các patterns sử dụng data của con nguời trên Social Network (GS.Alex Pentland gọi đó là Social Physics). Điều này sẽ vô cùng có giá trị nếu kết hợp với các hệ thống kinh doanh online

Câu hỏi số 1: Sẽ như thế nào nếu linh hồn (your mind) và cái tôi của chính bạn được số hóa (Digitizing) ?

Tính cách, nhu cầu, hành vi, … của bạn được chuyển từ thế giớ thực (vật lý) sang thế giới của những con số bit và byte (digitization, matrix, Internet, social media, …) và nó sẽ phản hồi lại những thông tin có ích với bạn như thế nào ?

Trước hết là vấn đề ứng dụng và mô hình kinh doanh:

Trong 1 nền kinh tế ngày càng được số hóa, tất yếu các phương tiện (media) sẽ được phát triển (có cầu thì sẽ có cung). Dù bạn làm dịch vụ gì trên Internet (games, truyền thông, mạng xã hội, …) mục đích cuối cùng cũng là phục vụ khách hàng tốt hơn (vì họ mới thực sự là người trả lương cho bạn).

Để hiểu được khách hàng, theo 1 cách thủ công (sale offline) công ty cần có 1 đội làm dịch vụ chăm sóc khách hàng (CRM). Việc này có thể hiểu như là  thu thập, lắng nghe và lưu thông tin khách hàng 1 cái database. Sau đó là các công việc tối ưu thông tin từ nhu cầu (feedback, demand) đến team manager và cuối cùng là cung ứng (supply) 1 sản phẩm mới.

Đối với 1 hệ thống để phân tích cung – cầu trực tuyến, nhu cầu về 1 độ trễ ngày càng thấp (near-real-time or real-time) là tất yếu. Thế giới số hóa thì cạnh trạnh bằng 2 thứ chính là : thông tin (Google có search-engine) và tốc độ đưa thông tin (và Google trả kết quả rất nhanh).

Ví dụ: Ngân hàng, bất động sản sẽ không thất bại nếu họ chịu khó lắng nghe khách hàng nhiều hơn (nhà nhiều và ai có khả năng và nhu cầu đây). Tham khảo thêm: http://socialphysics.media.mit.edu/2014/01/20/ecology-and-topology-in-the-financial-world

Không phải tự nhiên mô hình Agile trong software sinh ra, vì đơn giản thế giới thay đổi rất nhanh, nhu cầu thay đổi. Những quy trình làm software kiểu cũ (6 tháng release) sẽ không thể thích ứng linh hoạt theo nhu cầu phát triển sản phẩm ngày càng nhanh (fail).

Một đất nước sẽ không sụp đổ nếu họ phản ưng nhanh, thay đổi để đáp ưng với nhu cầu của người dân và tình hình (kinh tế, xã hội, …)

Tới đây, hi vọng bạn đã hiểu các bài toán kinh doanh và các vấn đề phát sinh cho một xã hội cần real-time hơn các thông tin giá trị.

Trong suốt các quá trình lịch sử của con nguời, khả năng thích nghi với môi truờng (context), sao chép (cloning) và cải tiến (innovation) là cách đơn giản mà mọi xã hội phát triển và tiến hóa.

“It is not the strongest of the species that survives, nor the most intelligent, but the one most responsive to change.”

Charles Darwin

Vấn đề công nghệ để hiện thực ý tuởng này như thế nào ?

• User sẽ tương tác và tiếp nhận thông tin qua các thiết bị có kết nối Internet.
• HTTP Service Layer sẽ tiếp nhận các thông tin của user cung cấp (feedback, click, like, comment, add photo, read a article, …)
• Các entity thông tin sẽ chuyển qua 1 dịch vụ fuzzy-hash, nó giống như 1 hàm hash nhưng sử dụng tính toán fuzzy logic
• Kết quả nó chuyển các thông tin user đến thế giới của các actors (http://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model)
• Nói đơn giản, actor là đối tương tính toán gọn nhẹ gồm có 2 thuộc tính là trạng thái (state) và hành vi (behavior ). Bạn có thể code nó thao tác với dữ liệu (Redis, mySQL, …). Gọi các actor khác nhau, 1 actor có thể 1 hàm tối ưu hành vi cho việc mua sắm, xem tin tức, đọc 1 sách, xem phim, … tính toán các mô hình xác xuất, đưa khả năng và bỏ vào 1 mailbox. 1 đối tượng khác sẽ đọc mailbox để show các thông tin mà user mong muốn có thể thấy,biết, nghe, …
• Về phần hiện thực, bạn có thể dùng framework này, http://akka.io

Mình đã hiện thực một hệ thống để tìm các xu huớng xã hội ở mức độ near-real-time với nền tảng công nghệ Rfx, sample Java code, https://github.com/mc2ads/rfx/blob/master/rfx-stream/src/test/java/rfx/sample/social/tracking/TrackingUserTopology.java

Ý tuởng quan trọng chính là mô tả các mối quan hệ thông tin bằng hàm xác xuất /  hàm số giữa các đối tuợng tạo ra data (actor / consumer ) và các object mang thông tin (VD: 1 chai Cocacola). 

Điều này có ý nghĩa trong hệ thống marketing thông minh, nơi gía trị thật của mối quan hệ giữa nguời tiêu dùng và mặt hàng luôn không rõ ràng. Giá trị (value) đuợc mô tả bằng 1 đối tuợng hàm functor (có khả năng tính tóan từ các data và tham số) sẽ phản tính dynamic của hệ thống hơn.

Sandy Pentland: "Social Physics: How Good Ideas Spread" | Talks at Google

Các cuốn sách thú vị khác cùng chủ đề: