Roy Price là người mà phần lớn các bạn có thể chưa từng nghe nói đến
mặc dù anh ấy có thể đã từng chịu trách nhiệm
cho 22 phút hơi tầm thường của đời bạn trong ngày 19 tháng 4 năm 2013.
Anh ấy có lẽ còn chịu tránh nhiệm cho mỗi 22 phút giải trí
nhưng không phải nhiều người trong các bạn.
và tất cả đã dẫn đến một quyết định
mà Roy phải thực hiện trong 3 năm
Như mọi người biết, Roy Price là một nhà điều hành cấp cao của Amazon Studios
Đây là công ty sản xuất chương trình TV của Amazon
Anh ấy 47 tuổi, nhỏ người, tóc vuốt cao
với mô tả trên Twitter: "phim ảnh, TV, công nghệ, taco (món ăn Mexico)"
Và Roy Price làm công việc mang tính trách nhiệm cao, vì trách nhiệm của anh ấy
là chọn ra các show, nội dung gốc mà Amazon sẽ thực hiện
Tất nhiên, đây là lĩnh vực rất cạnh tranh
Tôi muốn nói là, đã có quá nhiều chương trình truyền hình
Roy không thể chỉ chọn một show nào đó
Anh ấy phải tìm được những show thực sự thật sự tuyệt vời
Nói cách khác, anh ấy phải tìm ra những chương trình
nắm ở phía cuối bên phải của đường cong này.
Đường cong ở đây là phân bổ chỉ số đánh giá
của khoảng 2500 chương trình TV trên trang web IMDB,
và điểm đánh giá chạy từ 1 đến 10,
và đường cao này chỉ ra có bao nhiêu chương trình được xếp hạng
Nếu chương trình của bạn có chỉ số người xem là 9 hoặc cao nơi, đó là kẻ thắng cuộc
Bạn ở top 2% các chương trình dẫn đầu.
Đó là những chương trình như "Breaking Bad", "Game of Thrones", "The Wire"
tất cả những chương trình này đều rất gây nghiện
mỗi lần sau khi bạn coi xong một mùa, não bạn cơ bản đều như là:
"Làm sao để xem thêm những tập mới?"
Loại chương trình như thế đó.
Ở phía bên trái, để rõ ràng, ở vị trí cuối này,
bạn có một chương trình tên "Toddlers and Tiaras"...
(Cười)
...nó đủ nói cho bạn biết
những gì xảy ra ở điểm cuối của đường cong này.
Bây giờ, Roy Price không lo lắng mấy về việc nằm ở vị trí cuối bên trái đường cong
bởi vì tôi nghĩ bạn sẽ phải có năng lực não rất mạnh
để cắt xén "Toddlers and Tiaras."
Vì thế điều anh ấy lo ngại chính là chỗ phình ra ở giữa đây
vị trí của các chương trình trung bình
bạn biết đấy, các chương trình không hay cũng không dở
chúng không thật sự làm bạn phấn khích
Vì vậy anh ấy cần đảm bảo rằng anh ấy thật sự nằm ở điểm cuối bên phải này
Vì thấy áp lực tăng lên,
và tất nhiên nó cũng là lần đầu tiên
mà Amazon làm những thứ như thế này,
cho nên Roy Price không muốn có bất kì cơ hội nào
Anh ấy muốn sắp đặt sự thành công.
Anh ấy cần một sự thành công chắc chắn
và vì thế điều anh ấy làm là, tổ chức một cuộc thi.
Anh ấy tìm một loạt các ý tưởng cho các chương trình TV,
và từ những ý tưởng đó, trải qua đánh giá,
Họ chọn ra 8 ứng cử viên cho các chương trình TV
và rồi họ chỉ làm tập đầu tiên cho mỗi một chương trình đó
và đăng chúng miễn phí lên mạng để mọi người cùng xem.
Và khi Amazon đưa ra thứ gì miễn phí,
bạn sẽ xem chúng đúng chứ?
Thế nên hàng triệu người đã xem những tập chương trình này.
Điều họ không nhận ra là, trong khi họ xem những chương trình đó,
thật ra, họ cũng đang bị theo dõi.
Họ bị theo dõi bởi Roy Price và tổ là việc của anh
họ đã ghi lại tất cả.
Họ ghi lại khi nào ai đó nhấn nút "play" khi nào nhất nút "pause"
phần nào nọ sẽ cho qua, phần nào họ sẽ xem lại.
Và họ thu thập hàng triệu dữ liệu,
vì họ muốn có những dữ liệu này
để sau đó quyết định xem họ nên làm chương trình gì.
Và chắc chắn, họ thu thập tất cả dữ liệu,
họ phân tích tất cả dữ liệu, và câu trả lời xuất hiện
câu trả lời là,
"Amazon nên làm một bộ sitcom về 4 thượng nghị sĩ của đảng Cộng hòa Mỹ"
Họ đã làm chương trình đó
Vậy có ai biết tên của chương trình đó không?
(Khán giả: "Alpha House")
Vâng, "Alpha House",
nhưng có vẻ không nhiều người ở đây thực sự nhớ đến chương trình này
bởi nó không đặc biệt
Nó thực sự chỉ là một show bình thường,
thật sự... theo nghĩa đen, sự thật là, vì mức trung bình của đường cong này là 7.4
và "Alpha House" nằm ở mức 7.5,
trên mức trung bình một chút,
nhưng chắc chắn không phải là điều Roy Price và nhóm của anh hướng đến.
Tuy nhiên trong khi đó, tại cùng một thời điểm,
ở một công ty khác,
một nhà điều hành khác cũng muốn làm một chương trình hàng đầu bằng phân tích dữ liệu
và tên anh ấy là Ted,
Ted Sarandos, giám đốc nội dung của Netflix
và cũng như Roy, anh có 1 nhiệm vụ thường xuyên
là tìm những chương trình hay,
và anh ấy cũng sử dụng dữ liệu để làm việc
ngoại trừ anh ấy làm nó có chút khác biệt.
Thay vì tổ chức một cuộc thi, điều anh ấy làm... và dĩ nhiên cả nhóm của anh...
là nhìn vào tất cả dữ liệu và họ đã có về khán giả của Netflix,
những đánh giá họ đưa ra cho các chương trình
lịch sử xem, những chương trình nào họ thích, v.v
Và họ dùng các dữ liệu đó để tìm ra
tất cả những gì nhỏ nhất về các khán giả:
loại chương trình gì họ thích,
người sản xuất nào, loại diễn viên nào.
Và một khi họ đã có được tất cả các mảnh ghép
họ làm một bước nhảy vọt của lòng tin
họ quyết định cấp giấy phép
không phải cho một bộ sitcom về bốn thượng nghị sĩ
mà là một bộ phim truyền hình chỉ về một thượng nghị sĩ.
Các bạn biết chương trình này chứ?
(Cười)
Vâng, là "House of Cards", và Netflix dĩ nhiên đóng đinh với chương trình đó
ít nhất là với 2 mùa đầu tiên.
(Cười) (Vỗ tay)
"House of Cards" được đánh giá 9.1 trên đường cong,
nó chính xác là những gì họ muốn làm được.
Và giờ, câu hỏi đặt ra là chuyện gì xảy ra ở đây?
Bạn có hai công ty rất cạnh tranh, hiểu biết về dữ liệu
Họ kết nối hàng triệu điểm dữ liệu
và nó hoạt động tốt với 1 bên,
còn với một bên thì nó không hoạt động
Tại sao?
Vì kiểu lí luận này luôn nói với bạn rằng điều này luôn hiệu quả mọi lúc
Nghĩa là, nếu bạn thu thập hết hàng triệu điểm dữ liệu
lên một quyết định bạn sẽ thực hiện,
bạn sẽ có thể đưa ra một quyết định tuyệt vời.
Bạn có thể dựa vào 200 năm dữ liệu thống kê
Bạn mở rộng chúng với những máy tính cực mạnh.
Ít nhất bạn cũng trông đợi vào một chương trình TV tốt, đúng chứ?
Và nếu phân tích dữ liệu không hoạt động theo cách này,
thì nó thật sự khá đáng sợ,
Vì chúng ta sống trong thời điểm mà ta chuyển sang dùng dữ liệu ngày càng nhiều
để đưa ra những quyết định rất quan trọng, vượt xa hơn cả TV.
Có ai ở đây biết về công ty Multi-Health Systems?
Không ai cả. OK, rất tốt.
Vâng, Multi-Health Systems là một công ty phần mềm,
và tôi mong rằng không ai trong khán phòng này
từng tiếp xúc với phần mềm đó,
vì nếu bạn làm vậy, nghĩa là bạn đang ở tù
(Cười)
Nếu một ai đó ở Mỹ đang ở trong tù, và họ xin tạm tha,
thì sẽ rất có khả năng phần mềm phân tích dữ liệu của công ty này
sẽ được sử dụng để quyết định xem có nên cho phép tạm tha hay không
Nó cũng là một nguyên lí giống như Amazon và Netflix
nhưng bây giờ thay vì quyết định xem chương trình TV này sẽ tốt hay dở
bạn sẽ xem xét xem người kia là tốt hay là xấu
và chương trình TV tầm thường, 22 phút, nó có thể khá tệ
nhưng nhiều năm trong tù tôi đoán là tệ hơn nhiều.
Và không may là, thật sự có vài bằng chứng cho thấy phân tích dữ liệu này,
mặc dù có rất nhiều dữ lệu, nhưng không phải luôn luôn cho ra những kết quả tối ưu
Và nó cũng không phải công ty như Multi-Health Systems
không biết phải làm gì với dữ liệu.
Thậm chí hầu hết các công ty dữ liệu đều làm sai
Vâng, thậm chí Google đôi lúc cũng sai
Trong năm 2009, Google thông báo rằng, với phân tích dữ liệu, họ có thể
dự đoán sự bùng phát của dịch cúm một loại cúm nguy hiểm,
bằng cách thực hiện phân tích dữ liệu trên "Google tìm kiếm" của họ.
Và nó hoạt động hiệu quả, trở thành tin giật gân trên mặt báo,
bao gồm cả đỉnh cao thành công của khoa học:
một ấn phẩm trên tạp chí "Nature"
Nó làm việc hiệu quả từ năm này qua năm khác,
cho đến một năm, nó thất bại.
Và thậm chí chẳng ai giải thích nổi tại sao.
Nó chỉ không hoạt động vào năm đó
và tất nhiên nó lại trở thành tin giật gân
bây giờ bao gồm sự rút lại
của một ấn phẩm từ tạp chí "Nature"
Cho nên đến cả những công ty giỏi nhất về dữ liệu như Amazon và Google,
đôi lúc cũng mắc sai lầm.
Và mặc cho những thất bại đó,
dữ liệu vẫn nhanh chóng tiếp cận vào việc đưa ra quyết định trong đời thực,
nơi làm việc,
thực thi pháp luật,
y tế.
Chúng ta nên làm rõ là những dữ liệu này rất hữu ích
Hiện nay, cá nhân tôi thường thấy bản thân vật lộn rất nhiều với dữ liệu
vì tôi làm việc ở ngành tính toán di truyền học
đây cũng là ngành có rất nhiều người cực kì thông minh
sử dùng 1 lượng dữ liệu nhiều không tưởng để đưa ra các quyết định quan trọng
như quyết định về phương pháp chữa ung thư hoặc phát triển thuốc.
Qua nhiều năm, tôi đã nhận thấy một loại dấu hiệu
hay một kiểu quy luật, nếu bạn muốn, về sự khác biệt
giữa đưa ra quyết định thành công với dữ liệu
và đưa ra quyết định thất bại,
và tôi thấy đây là một mô hình đáng để chia sẻ, và nó là một thứ gì đó như thế
Bất cứ khi nào bạn giải quyết một vấn đề phức tạp,
bạn đang thực hiện về cơ bản 2 điều.
Thứ nhất là, bạn chia nhỏ vấn đề đó ra thành những phần nhỏ lẻ
để bạn có thể phấn tích kĩ lưỡng những phần nhỏ đó,
và sau đó tất nhiện bạn sẽ làm tiếp phần 2
Bạn xếp những phần nhỏ đó lại với nhau
để đi đến kết luận cuối cùng
Và đôi khi bạn phải lặp lại nó lần nữa
nhưng nó vẫn chỉ là 2 điều đó:
chia nhỏ ra và sắp đặt lại lần nữa
Và điều quan trọng bây giờ là
dữ liệu đó và phân tích dữ liệu
chỉ tốt ở bước đầu tiên.
dữ liệu và phân tích dữ liệu, dù mạnh mẽ cỡ nào
cũng chỉ có thể giúp bạn chia nhỏ vấn đề và hiểu rõ từng phần của nó
Nó không phù hợp để đặt các phần nhỏ lại 1 lần nữa
và cuối cùng đi đến kết luận.
Có 1 công cụ khác có thể làm việc đó, và chúng ta đều có nó,
nó chính là bộ não.
Nếu có 1 thứ mà bộ não rất giỏi,
thì đó chính là sắp xếp các phần nhỏ lại với nhau,
thậm chí cả khi bạn không có đủ thông tin,
và đi đến một kết luận tuyệt vời,
đặc biệt khi nó là bộ não của 1 chuyên gia
Đó là lí do vì sao tôi tin là Netflix đã rất thành công,
Vì họ đã sử dụng dữ liệu và bộ não vào đúng chỗ nó cần trong cả quá trình.
Họ sử dụng dữ liệu trước tiên để hiểu rõ nhiều phần nhỏ về khán giả của họ
nếu không họ sẽ không thể hiểu tường tận đến thế,
nhưng quyết định để lấy hết các phần nhỏ đó
và sắp xếp chúng lại rồi thực hiện chương trình "House of Cards"
nó không hề nằm trong dữ liệu
Ted Sarandos và nhóm của anh ấy đã đưa ra quyết định cấp phép cho chương trình đó,
cũng có nghĩa là, bằng cách này, họ đã đánh cược
một rủi ro cá nhân khá lớn cho quyết định này.
Và Amazon, mặt khác, họ đã đi sai đường.
Họ sử dụng dữ liệu trên cả con đường đi đến quyết định,
đầu tiên khi họ tổ chức cuộc thi về các ý tưởng TV
tiếp đến là khi họ chọn "Alpha House" để làm chương trình.
Tất nhiên đó là một quyết định an toàn cho họ,
Vì họ luôn có thể chỉ vào dữ liệu và nói
"Đây là những gì dữ liệu nói cho chúng tôi"
Nhưng nó không đưa đến một kết quả chấp nhận được mà họ mong chờ
Cho nên dữ liệu dĩ nhiên là 1 công cụ cực kì hữu hiệu để đưa ra quyết định tốt hơn,
nhưng tôi tin là mọi thứ sẽ đi sai
khi dữ liệu bắt đầu điều khiến những quyết định đó.
Mặc dù rất mạnh nhưng dữ liệu chỉ là một công cụ,
và để ghi nhớ điều đó, tôi cho rằng thiết bị này khá hữu dụng.
Nhiều người trong các bạn cũng sẽ vậy...
(Cười)
Trước khi sử dụng dữ liệu
hãy sử dụng thiết bị đưa ra quyết định này
(Cười)
Nhiều người trong các bạn sẽ biết nó
Món đồ chơi này gọi là "The Magic 8 Ball"
và nó thật sự tuyệt vời,
Vì khi bạn cần đưa ra quyết định, một câu hỏi có hay không,
những gì bạn phải làm là lắc quả banh, sau đó bạn sẽ có câu trả lời
"Có khả năng cao"ngay tại đây, trong của sổ này, ngay lúc này.
Tôi sẽ đưa nó ra cho bản thử công nghệ sau
(Cười)
Bây giờ, vấn đề là, dĩ nhiên.. tôi từng đưa ra những quyết định trong đời
mà trong nhận thức đáng lẽ tôi nên nghe theo quả banh này.
Nhưng, bạn biết đấy, dĩ nhiên nếu bạn có dữ liệu sẵn đây,
bạn sẽ muốn thay thế nó cho thứ gì đó tinh vi hơn,
như phân tích dữ liệu, để đi đến quyết định tốt hơn.
nhưng nó không là thay đổi những thiết lập cơ bản.
Và quả banh có lẽ ngày càng thông minh, thông minh hơn nữa,
nhưng tôi tin nó vẫn tùy vào chúng ta để đưa ra quyết định
nếu chúng ta muốn đạt được điều gì đó phi thường,
ở phía cuối bên phải của đường cong.
Và tôi thấy nó thật sự là mội thông điệp đầy khích lệ,
rằng thậm chí khi đối mặt với một lượng dữ liệu khổng lồ,
nó vẫn đáng để đưa ra quyết định
trở thành 1 chuyên gia trong những gì mình đang làm
và chấp nhận rủi ro.
Bởi vì cuối cùng, đó không chỉ là dữ liệu,
Nó là rủi ro sẽ đưa bạn đến phía cuối bên phải của đường cong.
Cảm ơn
(Vỗ tay)