[18] Hype Cycle là gì? Làm Analytics nên biết đọc Hype Cycle?

Hype Cycle là gì? Hôm nay mình sẽ chia sẻ với mọi người về bảng xếp hạng “Hype-Cycle” của Gartner. Bảng xếp hạng này vô cùng nổi tiếng và rất hữu ích để người dùng tiếp cận những công nghệ tiên tiến mới, những xu hướng mới trên toàn thế giới.

Tại sao cần phải biết Hype Cycles?

Hype Cycle là gì? Bạn đã biết đọc Hype Cycle?

Hype Cycle: chu kỳ bong bóng, Hype Cycle cung cấp một bức tranh tổng thể về sự chuyển dịch của các xu hướng mới nổi liên quan đến nhiều lĩnh vực, từ khi xuất hiện cho tới khi các xu hướng/công nghệ này được áp dụng vào đời sống, giúp chúng ta đánh giá được một xu hướng/ công nghệ thật sự bền vững, có nhiều giá trị thực tiễn hay chỉ là lời đồn thổi, nói quá?

Hiện nay, Gartner có 95 bảng xếp hạng Hype Cycle cho rất nhiều ngành nghề khác nhau:

*Obsolete before plateu: đã lỗi thời trước khi ổn định

Lợi ích của Hype Cycle

Việc hiểu rõ các xu hướng/công nghệ trong Hype Cycle, sẽ giúp chúng ta:

  • Tách biệt sự cường điệu từ những lời hứa thương mại của hãng công nghệ (Separate hype from the real drivers of a technology’s commercial promise)
  • Giảm rủi ro cho các quyết định đầu tư công nghệ của bạn (Reduce the risk of your technology investment decisions)
  • So sánh hiểu biết của bạn về giá trị kinh doanh của một công nghệ với sự khách quan của các nhà phân tích CNTT có kinh nghiệm (Compare your understanding of a technology’s business value with the objectivity of experienced IT analysts)

Giúp bạn không đầu tư vào công nghệ mới quá sớm, không từ bỏ những công nghệ cũ nhanh, không triển khai những công nghệ mới quá trễ, không giữ những công nghệ cũ quá lâu.

Nếu như công nghệ này đã tạo được tiếng vang (buzz) trên thế giới, thì tại sao doanh nghiệp mình chưa sử dụng? là quyết định có chủ đích (Deliberate decison) hay không biết?

Hype Cycle hoạt động ra sao?

Mỗi Hype Cycle đi sâu vào năm giai đoạn chính của vòng đời công nghệ:

  1. Innovation Trigger (bình minh công nghệ): Một công nghệ mới tiềm năng ra đời, xuất hiện một số bằng chứng và thu hút sự quan tâm của giới truyền thông. Thường thì không có sản phẩm nào có thể sử dụng được và khả năng thương mại chưa được chứng minh.
  2. Peak of Inflated Expectations (đỉnh điểm của thổi phồng kỳ vọng): Xuất hiện một vài câu chuyện về sản phẩm thành công đầu tiên, đi kèm với đó là vô số thất bại khác. Một số công ty hành động, phần lớn còn lại thì không.
  3. Trough of Disillusionment (đáy của sự vỡ mộng): Sự quan tâm giảm dần khi các thử nghiệm và triển khai không mang lại hiệu quả. Các nhà sản xuất công nghệ bị loại bỏ hoặc thất bại. Các khoản đầu tư chỉ được rót thêm khi những nhà cung cấp nâng cấp các sản phẩm của họ đủ để có thể sớm đưa ra thị trường.
  4. Slope of Enlightenment (dốc của sự khai sáng): Ngày càng nhiều những minh chứng cho khả năng thành công và áp dụng rộng khắp của công nghệ. Thế hệ sản phẩm thứ hai, thứ ba,.. của công nghệ xuất hiện. Thêm nhiều nhà đầu tư đã mạnh dạn tham gia, tuy nhiên những công ty bảo thủ vẫn giữ nguyên sự thận trọng.
  5. Plateau of Productivity (bình nguyên của năng suất): Trở thành công nghệ chính thống. Các tiêu chí đánh giá, hướng dẫn được hoàn thiện. Khả năng ứng dụng trên thị trường được mở rộng, mang lại lợi nhuận rõ ràng.

Bất kì công nghệ nào trước khi trở thành công nghệ chính thống đều phải trải qua những giai đoạn bị thổi phồng, những giai đoạn khó khăn, nhưng nếu tiềm năng của nó đủ lớn, nó vẫn sẽ thành công trong tương lai, dù có lẽ sẽ mất thời gian, đôi khi là 2 năm, 3 năm, hoặc cũng có thể là 5-10 năm. Thông thường, các xu hướng, công nghệ trong Hype Cycle sẽ mất 3-5 năm để đi hết chu kì này.

Hype Cycle trong ngành Data Analytics là gì?

Data Management

Business Intelligence

Business Analytics, Data Science & Machine Learning

Tuy nhiên, cũng có 1 số quan điểm trái chiều chỉ trích bảng xếp hạng Hype Cycle của Gartner. Về việc chưa thể hiện đúng được tiềm năng và chu kỳ của công nghệ/xu hướng. Một số công nghệ tiềm năng trong giai đoạn đầu đã chưa được Gartner đưa vào. Trong khi 1 số công nghệ đã vượt qua được các giai đoạn và đi vào guồng chính thống nhưng Gartner lại đánh giá “oboslete before plateau” (lỗi thời trước khi trở thành chính thống).

Mặc dù, vẫn có 1 số ít quan điểm trái chiều, nhưng bảng Hype Cycle vẫn được các công ty uy tín về công nghệ và chuyên gia trong ngành hay sử dụng, tham khảo và được trình bày trong các hội nghị lớn về Analytics.

Hype Cycle là gì? Là sự lựa chọn ưu tiên

Bản thân mình, rất hay dùng để xem công nghệ/ xu hướng mới để tìm hiểu, phát triển chuyên môn. Những công nghệ chính thống, cho thấy rõ hiệu quả và lợi ích thương mại rõ ràng thì mình sẽ tự tin hơn để giảng dạy, tư vấn cho khách hàng, còn hơn không có 1 cơ sở nào ngoài lời quảng cáo của hãng và trải nghiệm sử dụng ban đầu. Hơn nữa, kiến thức trong ngành này rất sâu và rộng. Mình không thể đủ thời gian để tìm hiểu sau hết tất cả chủ đề/xu hướng dù mới nghệ trên thế giới. Nên mình hay dùng Hype Cycle để lựa chọn chủ đề ưu tiên để đào sâu trước.

Do bài viết đến đây cũng dài quá rồi, trong những bài viết tiếp theo mình sẽ chia sẻ quan điểm sâu hơn về Hype Cycle trong ngành Data Analytics nhé. Mọi người có thể xem video giải thích chi tiết hơn về Hype Cycle từ Gartner nhé!

So sánh Gartner Hype Cycle và Dunning-Kruger effect

Nhiều người lần đầu tiếp xúc sẽ ấn tượng sự giống nhau giữa hiệu ứng Dunning-Kruger và các đường cong Gartner Hype Cycle mặc dù thực tế là Gartner Hype Cycle được áp dụng cho các công nghệ và Hiệu ứng Dunning-Kruger được áp dụng cho mọi người. Những đường cong này có cả ‘đỉnh’ của sự tự tin/kỳ vọng tăng cao, ‘thung lũng’ của sự tuyệt vọng/vỡ mộng và ‘cao nguyên’ của tính bền vững / năng suất. Cuối cùng, đó là những điều tương tự và “kỳ vọng” của Gartner. Trên thực tế có thể là “sự tự tin” của thị trường và “trí tuệ” công nghệ sẽ được thu nhận theo “thời gian”.

Nhưng cũng có những điểm khác biệt

  • ‘Đỉnh’ trong Dunning-Kruger mỏng hơn đỉnh trong Chu kỳ Hype của Gartner. Điều này có thể là do Chu kỳ Hype của Gartner tập trung vào các công nghệ mới nổi gần với đỉnh cao đó và ít tập trung vào các công nghệ đã trưởng thành trên bình nguyên. Vì vậy, mật độ của các tham chiếu xung quanh đỉnh cao hơn dẫn đến ‘đỉnh’ rộng hơn.
  • Mức “plateau” trong Gartner luôn thấp hơn mức ‘đỉnh’ có nghĩa là những kỳ vọng trong thời kỳ đầu của một công nghệ luôn bị thổi phồng. Nhưng với Dunning-Kruger, mức độ tự tin trên cao nguyên cuối cùng vượt quá ‘đỉnh’.

Source tham khảo bài viết để biết Hype Cycle là gì

  • Gartner: Understanding Gartner’s Hype Cycles
  • Gartner Hype Cycle
  • Gartner Hype Cycle and Dunning-Kruger Effect

Mastering Data Analytics là đơn vị dẫn đầu mảng Đào tạo kĩ năng Phân tích dữ liệu kinh doanh tại Việt Nam. Các khóa học Phân tích dữ liệu kinh doanh tại Mastering Data Analytics sẽ được khai giảng định kỳ hàng tháng. Truy cập Mastering Data Analytics để theo dõi thông tin khoác học mới nhất nhé! Hoặc Like và Follow Fanpage Mastering Data Analytics để cập nhật những kiến thức data analytics hằng ngày. Với mọi thắc mắc vui lòng gọi đến hotline 0961 48 66 48 để được MDA giải đáp nhanh nhất nhé!

Chat với chúng tôi qua Zalo
Gọi ngay
error: Content is protected !!