Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu - Chương 2: Công nghệ tri thức - Hà Quang Thụy
BÀI GIẢNG NHẬP MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU
CHƯƠNG 2. CÔNG NGHỆ TRI THỨC
PGS. TS. HÀ QUANG THỤY
HÀ NỘI 09-2018
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
1
Nội dung
◼ Nghịch lý năng suất của Công nghệ Thông tin
◼ Các mô hình khai phá dữ liệu
◼ Sơ bộ về khoa học dữ liệu
◼ Công nghệ tri thức và kinh tế tri thức
July 12, 2021
Công nghệ tri thức 2
CNTT: Hạ tầng hay thượng tầng?
“xác định CNTT giữ vai trò là hạ tầng của hạ tầng quốc
Nhầm lẫn tai hại: “hạ tầng CNTT” với bản thân “CNTT”
◼ Vai trò của CNTT trong kinh tế
◼
◼
◼
◼
Nghịch lý về tính hiệu quả của CNTT
Luận điểm của CARR
Bản chất vai trò của CNTT trong kinh tế
Kinh tế thông tin và kinh tế tri thức
July 12, 2021
Công nghệ Tri thức 3
Vai trò của CNTT
◼ Nghịch lý năng suất của CNTT
◼
Robert Solow, nhà kinh tế được giải thưởng Nobel, có nhận định
“chúng ta nhìn thấy máy tính ở mọi nơi ngoại trừ trong thống kê năng
suất“ (1987)
◼
Căn cứ: Thống kê năng suất kinh tế (theo lý thuyết kinh tế cổ
điển) và đầu tư CNTT
◼ Luận điểm của CARR
◼
“CNTT không quan trọng”: IT does not matter !
◼
Nhận đinh về luận điểm của CARR
◼ Vai trò bản chất của CNTT trong kinh tế
◼
Hệ thống tác nghiệp, điều hành
◼
Hệ thống phát hiện tri thức
July 12, 2021
Công nghệ tri thức 4
Nghịch lý năng suất của CNTT
◼ “Nghịch lý năng suất “: Một xung đột của kỳ vọng
với thống kê
◼
Mối quan hệ giữa IT và năng suất: nhiều tranh luận song hiểu
biết vẫn còn rất hạn chế.
◼
Năng lực máy tính được đưa vào kinh tế Mỹ đã tăng hơn bậc hai
về độ lớn từ năm 1970
◼
Năng suất, đặc biệt trong khu vực dịch vụ có vẻ đình trệ.
◼
Cho một hứa hẹn khổng lồ của IT tới mở ra trong “cuộc cách
mạng công nghệ lớn nhất mà loài người từng có" (Snow, 1966),
◼
Sự vỡ mộng, thâm chí làm thất vọng với công nghệ gia tăng một
cách hiển nhiên: “Không, máy tính không làm tăng hiệu quả, ít nhất
không hầu hết thời gian" (Economist, 1990).
and Assessment. Communications of the ACM, Volume 36 Issue 12, Dec.
1993 Pages 66-77
Erik Brynjolfsson, Daniel Rock, Chad Syverson. Artificial Intelligence and the Modern
Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. Working Paper 24001, 2017.
5
Nghịch lý năng suất: Nền kinh tế Mỹ
Sự không tương quan trong tăng GNP
Chi phí cho máy
Giai đoạn
Tăng GNP hàng năm
tính (%GNP)
0.003
0.05
1960s
1970s
1980s
1990s
4.50%
2.95%
2.75%
2.20%
0.3
3.1
6
Nghịch lý năng suất: mức công ty
◼ Trá i: Khô ng có quan hệ giữa đầu tư CNTT/nhâ n viên (trục hoành)
với thu hồi vốn (trục tung): tỷ lệ đầu tư nhiều cũng như í t !
◼ Phải: Có 90,6 % số cô ng ty giá thành CNTT lớn hơn giá thu hồi
vốn: đầu tư CNTT lã ng phí ? Thu hồi vốn chậm ?
7
Nghịch lý năng suất: mức công ty tài chính
◼ Quan hệ “tỷ lệ thuận” giữa đầu tư CNTT/nhâ n viên (trục
hoành) với thu hồi vốn (trục tung) tại cá c cô ng ty tài chí nh
8
Luận điểm của G. Carr: IT does'n matter !
◼ Nicholas G. Carr. IT does'n matter! HBR at Large,
May 2003: 41-49
◼
◼
◼
CNTT xuất hiện khắp nơi và tầm quan trọng chiến lược của nó
đã giảm. Cá ch tiếp cận đầu tư và quản lý CNTT cần phải thay
đổi đáng kể !
Khi một tài nguyên trở thành bản chất để cạnh tranh nhưng
không quan trọng cho chiến lược, rủi ro mà nó tạo ra trở
thành quan trọng hơn các lợi thế mà nó cung cấp.
Với các cơ hội đạt được lợi thế chiến lược từ CNTT đã nhanh
chóng biến mất, nhiều công ty cần có một cái nhìn nghiêm
khắc đầu tư vào CNTT và quản lý các hệ thống của họ.
Carr đưa ra ba quy tắc hướng dẫn cho tương lai: phủ nhận vai
trò chiến lược của CNTT !
◼ Nicholas G. Carr. The end of corporate computing,
MIT Sloan Management Review, Spring 2005: 67-73.
◼ Thuộc 100 người có tên được nhắc đến nhiều nhất !
9
Định hướng quản lý đầu tư CNTT
Paul A. Strassmann [Strass07]: chi tiêu CNTT so với các
doanh nghiệp đồng hạng:
➢
➢
➢
Hơn hay ké m hơn so với mức thô ng thường khi có hiệu quả đo
lường được,
Hơn mức thô ng thường khi mà hiệu quả thô ng tin của doanh
nghiệp hơn mức thô ng thường,
Hơn mức thô ng thường khi mà tri thức của nhâ n viên hơn mức
thô ng thường.
[Strass07] Paul A. Strassmann (2007), Measuring and
Communicating I.T. Value,
Phân tích nghịch lý năng suất
◼ E. Brynjolfsson [Bryn93]: không nghịch lý năng suất
◼
Lỗi đo lường từ cô ng thức tí nh năng suất của kinh tế cổ điển: Biến
đầu vào, biến đầu ra và đo lường cá c biến này .
◼
◼
Đầu tư CNTT có độ trễ phát huy năng suất 2-3 năm
Tính phân phối lại tài nguyên thông tin “sản phẩm công cộng”: Cty
này đầu tư – công ty khác hưởng lợi
◼
Sai lầm trong quản lý đầu tư CNTT: Ph/pháp phân tích lỗi thời.
◼ Công thức tính năng suất kinh tế
11
2. Dữ liệu, thông tin, tri thức
Biết quan hệ
Biết xử lý
12
Dữ liệu → Thông tin dựa trên tri thức
13
Dữ liệu, thông tin, tri thức, trí tuệ
14
Dữ liệu, thông tin, tri thức, trí tuệ
15
Các đặc trưng của thông tin có giá trị
◼ Thông tin có giá trị
▪ Cho người quản lý và người ra quyết định (“quản lý” và “lãnh đạo”).
Nhì n chung “chính xá c, đúng người, đúng thời điểm”
▪ Đặc trưng: truy nhập được, chí nh xá c, đầy đủ, kinh tế, linh hoạt, có
liên quan, tin cậy, an toàn, đơn giản, kịp thời, kiểm chứng được.
◼ Truy nhập được
▪ Người sử dụng có thẩm quyền dễ dàng nhận được, ở dạng phù
hợp, đúng thời điểm theo yêu cầu.
◼ Chí nh xá c
▪ Chí nh xá c là khô ng bị lỗi. Trong nhiều trường hợp, thô ng tin khô ng
chí nh xá c do dữ liệu khô ng chí nh xá c trong quá trì nh chuyển đổi
(được gọi là “nhập rá c, xuất rác”: garbage in, garbage out: GIGO).
◼ Đầy đủ
▪ Thô ng tin cần bao gồm cá c yếu tố quan trọng. Phản ví dụ: Một bá o
cá o đầu tư khô ng nó i về chi phí quan trọng.
16
Thông tin có giá trị (tiếp)
◼ Kinh tế
▪ Tí nh kinh tế liên quan tới chi phí tạo thô ng tin. Người ra quyết định
cần câ n bằng giá trị của thô ng tin với chi phí tạo ra nó .
◼ Linh hoạt
▪ Thô ng tin được sử dụng linh hoạt cho nhiều mục đích. Ví dụ,
thô ng tin lượng hàng tồn kho cho người bá n hàng, cho người
quản lý tài chí nh…
◼ Có liên quan
▪ Có liên quan là quan trọng cho người ra quyết định.
◼ Tin cậy
▪ Theo sự tí n nhiệm của người dùng. Tí nh tin cậy phụ thuộc vào
tí nh tin cậy của phương phá p thu thập thô ng tin / tí nh tin cậy của
nguồn thô ng tin.
◼ An toàn
▪ Trá nh được sự truy nhập trá i phé p.
17
Thông tin có giá trị (tiếp)
◼ Đơn giản
▪ Cần đơn giản, khô ng quá phức tạp. Thô ng tin phức tạp và chi
tiết có thể khô ng cần thiết.
◼ Kịp thời
▪ Được cung cấp khi cần đến nó : “Biết thời tiết cuối tuần trước
khô ng giúp gì cho chọn á o khoá c mặc thứ Năm”.
◼ Kiểm chứng được
▪ Thô ng tin cần kiểm chứng được: kiểm tra được tí nh đúng đắn
có thể bằng nhiều nguồn khá c nhau.
◼ Lưu ý
▪ Độ quan trọng cá c đặc trưng tùy thuộc vào kiểu dữ liệu cần đến:
(i) Với dữ liệu thô ng minh thị trường: tí nh kịp thời > tí nh chí nh
xá c / tí nh đầy đủ (chẳng hạn, cá c đối thủ cạnh tranh có thể tạo
ra giảm giá lớn…); (ii) tí nh chí nh xá c, đầy đủ và kiểm chứng
được là quan trọng
18
Dữ liệu thế kỷ 21Dầu mỏ thế kỷ 20
◼ Một vài đối sánh
▪ Đều là động lực tăng trưởng và trao đổi
▪ Dầu mỏ và dữ liệu: “nhồi vào ống dẫn”
▪ Nhà máy lọc dầu: dầu thô (nhiệt→) xăng, nhớt, thành phần khác
▪ Trung tâm dữ liệu: dữ liệu thô (hàng nghìn máy tính mát →) mẫu
có giá trị, dự báo, và hiểu biết sâu sắc mới.
▪ Đều tạo nguyên liệu thô quan trọng → nền kinh tế thế giới
▪ Hệ thống thực ảo cho sản xuất
▪ Dữ liệu lớn biết rất nhiều về mỗi con người, mọi thứ, v.v.
Tăng trưởng dữ liệu
◼ Dự báo IDC
▪ 2020: Vũ trụ dữ liệu 35 zettabytes (“35” và 21 chữ số “0”, dự báo
2011) → 44 zettabytes (dự báo 2014); 2025: 180 zettabytes.
▪ Bơm qua Internet băng thông rộng mất 450 triệu năm!
▪ Amazon: vì mục đích tính toán đám mây, dùng thùng chứa 100
petabytes
▪ 2016: Amazon, Alphabet và Microsoft đạt gần 32 tỷ US$ chi tiêu
và hợp đồng
Tải về để xem bản đầy đủ
77 trang
10720
Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu - Chương 2: Công nghệ tri thức - Hà Quang Thụy", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bai_giang_nhap_mon_khai_pha_du_lieu_chuong_2_cong_nghe_tri_t.pdf
