1
00:00:20,788 --> 00:00:25,146
Roy Price là cái tên có lẽ đa số các bạn
chưa bao giờ nghe,

2
00:00:25,146 --> 00:00:27,656
mặc dù ông ấy có thể là
người chịu trách nhiệm

3
00:00:27,656 --> 00:00:33,804
cho 22 phút khá bình thường của bạn
trong ngày 19 tháng 4, 2013.

4
00:00:34,560 --> 00:00:37,776
Hoặc ông ấy cũng có thể là người tạo nên
22 phút rất thú vị,

5
00:00:37,776 --> 00:00:40,046
cho một số người ở đây.

6
00:00:40,046 --> 00:00:41,966
Và tất cả đều từ một quyết định

7
00:00:41,966 --> 00:00:43,990
mà Roy đã đưa ra khoảng 3 năm trước.

8
00:00:43,990 --> 00:00:48,846
Roy Price là giám đốc điều hành cấp cao
của Amazon Studios.

9
00:00:48,846 --> 00:00:51,886
Đó là công ty sản xuất truyền hình
của Amazon.

10
00:00:51,886 --> 00:00:55,120
Ông ấy 47 tuổi, mảnh khảnh, tóc dựng đứng,

11
00:00:55,120 --> 00:00:59,316
mô tả bản thân trên Twitter là 
"phim ảnh, TV, công nghệ, taco ."

12
00:01:01,320 --> 00:01:05,186
Roy Price có một công việc rất quan trọng,
vì đó là trách nhiệm

13
00:01:05,186 --> 00:01:09,286
chọn nội dung gốc của các chương trình
mà Amazon sẽ sản xuất.

14
00:01:09,286 --> 00:01:11,646
Và dĩ nhiên, đó là một lĩnh vực
đầy cạnh tranh.

15
00:01:11,646 --> 00:01:14,436
Bây giờ có quá nhiều
chương trình truyền hình,

16
00:01:14,436 --> 00:01:16,636
nên Roy không thể cứ chọn đại
một chương trình,

17
00:01:16,636 --> 00:01:20,726
Ông ấy phải tìm ra những chương trình
thật sự, thật sự xuất sắc.

18
00:01:20,726 --> 00:01:23,576
Nói cách khác,
ông ấy phải tìm ra các chương trình

19
00:01:23,576 --> 00:01:25,976
ở đầu bên phải của đường cong
này đây.

20
00:01:25,976 --> 00:01:28,646
Đường cong này thể hiện
sự phân bố tỉ suất người xem

21
00:01:28,646 --> 00:01:33,056
của khoảng 2500 chương trình truyền hình
trên trang web IMDB,

22
00:01:33,056 --> 00:01:35,910
tỉ suất dao động từ 1 đến 10,

23
00:01:35,910 --> 00:01:38,976
và độ cao thể hiện số lượng chương trình
có tỉ suất tương ứng.

24
00:01:38,976 --> 00:01:43,706
Vì thế nếu như chương trình nào có tỉ suất
9 điểm hoặc cao hơn, thì đó là thành công,

25
00:01:43,706 --> 00:01:45,526
chương trình đó thuộc nhóm 2% dẫn đầu.

26
00:01:45,526 --> 00:01:49,456
Đó là những chương trình như "Breaking
Bad", "Game of Thrones", "The Wire",

27
00:01:49,456 --> 00:01:51,766
tất cả những chương trình này
đều gây nghiện,

28
00:01:51,766 --> 00:01:54,540
khi bạn xem xong một mùa
thì cơ bản bạn sẽ như thế này,

29
00:01:54,540 --> 00:01:56,360
"Ở đâu có những tập tiếp theo vậy?"

30
00:01:56,360 --> 00:01:57,110
Những chương trình

31
00:01:57,110 --> 00:01:58,240
Phía cuối cùng bên trái

32
00:01:58,920 --> 00:02:01,466
Có show gọi là "Toodlers và Tiaras"
(Bé tập đi và vương miệng)

33
00:02:01,466 --> 00:02:04,646
( Khán giả cười )

34
00:02:04,646 --> 00:02:07,356
đủ để cho bạn thấy

35
00:02:07,356 --> 00:02:08,886
về những chương trình ở đây

36
00:02:08,886 --> 00:02:11,071
những gì đang diễn ra ở đầu đó
của đường cong.

37
00:02:11,731 --> 00:02:15,216
Roy Price không lo sẽ rơi vào đầu trái
của đường cong,

38
00:02:15,216 --> 00:02:17,920
vì tôi nghĩ cần phải có 
não bộ cực kì siêu việt

39
00:02:17,920 --> 00:02:19,976
để cạnh tranh
"Toddlers and Tiaras".

40
00:02:19,976 --> 00:02:23,926
Điều ông ấy lo lắng là chỗ phình ra
ở giữa này đây,

41
00:02:23,926 --> 00:02:25,776
chỗ của những chương trình trung bình,

42
00:02:25,776 --> 00:02:28,419
chương trình không thực sự hay
nhưng cũng không quá dở,

43
00:02:28,419 --> 00:02:30,275
chúng không thực sự khiến bạn hào hứng.

44
00:02:30,275 --> 00:02:35,086
Vì thế ông ấy cần bảo đảm rằng
mình đến được đầu bên phải.

45
00:02:35,086 --> 00:02:36,816
Do đó áp lực là rất lớn,

46
00:02:36,816 --> 00:02:38,980
và dĩ nhiên đây thậm chí
cũng là lần đầu tiên

47
00:02:38,980 --> 00:02:41,196
Amazon thực hiện một dự án như vậy,

48
00:02:41,196 --> 00:02:44,556
vì thế Roy Price không muốn mạo hiểm.

49
00:02:44,560 --> 00:02:47,076
Ông ấy muốn làm ra thành công của mình.

50
00:02:47,076 --> 00:02:48,846
Ông ấy cần một thành công chắc chắn,

51
00:02:48,846 --> 00:02:51,436
và do đó ông ấy tổ chức một cuộc thi.

52
00:02:51,440 --> 00:02:54,576
Ông ấy chọn một số ý tưởng
cho chương trình TV,

53
00:02:54,576 --> 00:02:56,926
và từ những ý tưởng đó, sau khi cân nhắc,

54
00:02:56,926 --> 00:03:01,036
họ chọn 8 chương trình làm các ứng cử viên

55
00:03:01,040 --> 00:03:04,276
sau đó họ sản xuất tập đầu tiên
của mỗi chương trình

56
00:03:04,276 --> 00:03:07,476
và tung chúng lên mạng
để mọi người xem miễn phí.

57
00:03:07,476 --> 00:03:09,766
Khi Amazon cho không bạn cái gì,

58
00:03:09,766 --> 00:03:11,286
thì bạn sẽ nhận, đúng không?

59
00:03:12,366 --> 00:03:16,170
Hàng triệu người xem những tập phim đó.

60
00:03:16,170 --> 00:03:19,686
Điều họ không nhận ra là,
khi họ đang xem những chương trình đó,

61
00:03:19,686 --> 00:03:22,006
thật ra, họ đang bị theo dõi.

62
00:03:22,006 --> 00:03:24,330
bởi Roy Price và đội ngũ của ông ấy


63
00:03:24,330 --> 00:03:25,786
bằng cách thu lại mọi thứ.

64
00:03:25,786 --> 00:03:29,166
Họ thu lại khi một người nhấn nút xem,
khi một người nhấn nút dừng,

65
00:03:29,166 --> 00:03:31,716
đoạn nào bị bỏ qua, đoạn nào được xem lại.

66
00:03:31,720 --> 00:03:34,016
Họ thu thập hàng triệu con số dữ liệu,

67
00:03:34,016 --> 00:03:36,146
vì họ muốn có được những con số dữ liệu đó

68
00:03:36,146 --> 00:03:38,846
để quyết định xem
họ sẽ sản xuất chương trình nào.

69
00:03:38,846 --> 00:03:41,036
Và như thế,
họ thu thập tất cả những dữ liệu,

70
00:03:41,040 --> 00:03:43,586
họ xử lí hết chúng,
và một câu trả lời xuất hiện,

71
00:03:43,586 --> 00:03:44,856
và câu trả lời là,

72
00:03:44,856 --> 00:03:50,410
"Amazon nên sản xuất một sitcom (hài kịch
tình huống) về bốn nghị sĩ Đảng Cộng hòa."

73
00:03:50,410 --> 00:03:51,686
Họ đã làm đúng như thế.

74
00:03:52,036 --> 00:03:54,090
Có ai biết tên của chương trình đó không?

75
00:03:54,720 --> 00:03:56,036
(Khán giả: "Alpha House")

76
00:03:56,036 --> 00:03:57,516
Đúng vậy, "Alpha House,"

77
00:03:57,520 --> 00:04:01,616
nhưng có vẻ như đa số các bạn không nhớ
chương trình đó, thật ra,

78
00:04:01,616 --> 00:04:03,506
vì cuối cùng nó lại không quá xuất sắc.

79
00:04:03,506 --> 00:04:05,396
Thật ra nó chỉ ở hạng trung,

80
00:04:05,400 --> 00:04:09,970
thực ra, chính xác hơn,
trung bình của đường cong là 7.4,

81
00:04:09,970 --> 00:04:12,466
và "Alpha House" đạt 7.5,

82
00:04:12,906 --> 00:04:14,486
trên trung bình một chút,

83
00:04:14,486 --> 00:04:17,399
nhưng chắc chắn không phải
những gì được mong đợi.

84
00:04:18,320 --> 00:04:21,206
Tuy nhiên, trong khi đó, gần như cùng lúc,

85
00:04:21,206 --> 00:04:22,826
tại một công ty khác,

86
00:04:22,826 --> 00:04:27,036
một giám đốc điều hành đã thành công với
một chương trình nhờ phân tích dữ liệu.

87
00:04:27,040 --> 00:04:28,656
và tên của ông ấy là Ted,

88
00:04:28,656 --> 00:04:32,076
Ted Sarandos,
giám đốc nội dung của Netflix,

89
00:04:32,076 --> 00:04:34,256
và cũng như Roy,
ông ấy luôn có một nhiệm vụ

90
00:04:34,256 --> 00:04:35,766
tìm ra một chương trình cực hay

91
00:04:35,766 --> 00:04:37,776
và ông ấy cũng dùng dữ liệu
để làm điều đó

92
00:04:37,776 --> 00:04:39,855
chỉ có điều ông ấy làm khác đi một chút.

93
00:04:39,855 --> 00:04:43,570
Thay vì tổ chức một cuộc thi,
ông ấy và đội của mình

94
00:04:43,570 --> 00:04:47,086
đã xem lại tất cả những dữ liệu
về người xem của Netflix mà họ có được,

95
00:04:47,086 --> 00:04:48,906
như tỉ suất người xem,

96
00:04:48,906 --> 00:04:51,996
lịch sử xem, điều gì mọi người thích,
và vân vân.

97
00:04:52,000 --> 00:04:53,890
Và họ dùng dữ liệu đó để tìm hiểu

98
00:04:53,890 --> 00:04:56,516
tất cả những chi tiết nhỏ nhặt
về khán giả:

99
00:04:56,516 --> 00:04:58,066
loại chương trình nào họ thích

100
00:04:58,066 --> 00:05:00,156
kiểu nhà sản xuất, kiểu diễn viên.

101
00:05:00,160 --> 00:05:02,706
Và khi họ đặt tất cả
những mảnh ghép đó lại,

102
00:05:02,706 --> 00:05:04,436
họ đã quyết định bằng niềm tin,

103
00:05:04,440 --> 00:05:06,566
và họ đã đăng kí bản quyền

104
00:05:06,566 --> 00:05:09,000
không phải một sitcom về bốn vị Nghị sĩ,

105
00:05:09,000 --> 00:05:11,920
mà là một bộ phim truyền hình
về một Nghị sĩ duy nhất.

106
00:05:12,760 --> 00:05:14,476
Các bạn có biết bộ phim đó không?

107
00:05:14,476 --> 00:05:15,736
(Khán giả cười)

108
00:05:15,760 --> 00:05:19,510
Đúng vậy, "House of Cards,"
và Netflix đã thành công rực rỡ,

109
00:05:19,510 --> 00:05:21,686
ít nhất là đối với hai mùa đầu tiên.

110
00:05:21,686 --> 00:05:25,706
(Khán giả cười và vỗ tay)

111
00:05:25,706 --> 00:05:28,856
"House of Cards" đạt 9.1 điểm
trên đường cong này,

112
00:05:28,860 --> 00:05:32,030
do đó nó ở chính xác vị trí mà họ muốn.

113
00:05:32,030 --> 00:05:34,536
Câu hỏi đặt ra là,
điều gì đã xảy ra ờ đây?

114
00:05:34,536 --> 00:05:37,196
Cả hai công ty đều rất cạnh tranh,
mạnh về dữ liệu.

115
00:05:37,200 --> 00:05:40,096
Họ kết nối hàng triệu những điểm dữ liệu,

116
00:05:40,096 --> 00:05:42,486
và việc đó giúp đỡ rất nhiều
cho một trong hai,

117
00:05:42,486 --> 00:05:44,386
nhưng không có tác dụng với bên kia.

118
00:05:44,386 --> 00:05:45,696
Tại sao lại như thế?

119
00:05:45,696 --> 00:05:49,010
Bởi vì logic cho biết
việc này phải luôn có hiệu quả.

120
00:05:49,010 --> 00:05:51,586
Ý tôi là, nếu bạn thu thập hàng triệu
điểm dữ liệu

121
00:05:51,586 --> 00:05:53,336
để đưa ra một quyết định của mình,

122
00:05:53,336 --> 00:05:55,920
thì lẽ ra bạn nên có
một quyết định khá tốt.

123
00:05:55,920 --> 00:05:58,196
Bạn có số liệu thống kê 200 năm
để tin tưởng.

124
00:05:58,200 --> 00:06:01,236
Bạn dùng những máy tính rất mạnh
để hỗ trợ số liệu đó.

125
00:06:01,240 --> 00:06:04,520
Ít nhất bạn cũng có thể kì vọng
một chương trình TV hay, đúng không?

126
00:06:05,880 --> 00:06:08,600
Và nếu phân tích dữ liệu không hoạt động
theo cách đó,

127
00:06:09,520 --> 00:06:11,586
thì mọi việc có thể sẽ đáng sợ một chút,

128
00:06:11,586 --> 00:06:15,426
vì chúng ta đang sống trong thời đại
người ta ngày càng dựa vào dữ liệu

129
00:06:15,426 --> 00:06:19,920
để đưa ra các quyết định quan trọng
hơn chương trình TV rất nhiều.

130
00:06:20,760 --> 00:06:24,000
Ở đây có ai biết công ty
Multi-Health Systems không?

131
00:06:25,080 --> 00:06:26,766
Không.
OK, vậy thật tốt.

132
00:06:26,766 --> 00:06:30,006
OK, Multi-Health Systems
là một công ty phần mềm,

133
00:06:30,006 --> 00:06:32,810
và tôi hi vọng không ai trong phòng này

134
00:06:32,810 --> 00:06:36,076
sẽ phải tiếp xúc với phần mềm đó,

135
00:06:36,076 --> 00:06:38,156
vì bạn chỉ gặp phần mềm này
ở trong tù thôi.

136
00:06:38,160 --> 00:06:39,336
(Khán giả cười)

137
00:06:39,360 --> 00:06:42,946
Nếu một người ở Mĩ vào tù,
và người đó muốn xin được ra tù sớm,

138
00:06:42,946 --> 00:06:47,216
thì khả năng cao là phần mềm phân tích
dữ liệu từ công ti đó

139
00:06:47,216 --> 00:06:50,896
sẽ được dùng để xem xét
có nên cho phép người đó không.

140
00:06:50,896 --> 00:06:53,486
Nguyên tắc cơ bản cũng giống như
Amazon và Netflix,

141
00:06:53,486 --> 00:06:58,136
nhưng thay vì nhận định
một chương trình TV sẽ hay hay dở,

142
00:06:58,136 --> 00:07:01,036
bạn đang nhận định xem
một người là tốt hay xấu.

143
00:07:02,866 --> 00:07:06,516
22 phút chương trình TV nhàm chán
đã khá tệ rồi,

144
00:07:06,516 --> 00:07:09,200
nhưng thêm nhiều năm trong tù,
tôi nghĩ là còn tệ hơn.

145
00:07:10,360 --> 00:07:14,516
Và không may là, thực tế có bằng chứng là
việc phân tích dữ liệu này,

146
00:07:14,520 --> 00:07:18,766
dù dựa trên rất nhiều dữ liệu,
không phài lúc nào cũng có kết quả tối ưu.

147
00:07:18,766 --> 00:07:21,476
Và đó không phải vì một công ty
như Multi-Health Systems

148
00:07:21,476 --> 00:07:23,033
không biết làm việc với dữ liệu.

149
00:07:23,033 --> 00:07:25,420
Thậm chí công ti giỏi về dữ liệu nhất
cũng sai.

150
00:07:25,420 --> 00:07:27,880
Đúng vậy, thậm chí Google
đôi lúc cũng sai.

151
00:07:28,680 --> 00:07:33,716
Năm 2009,Google công bố họ có thể dự đoán,
dựa vào phân tích dữ liệu,

152
00:07:33,716 --> 00:07:37,290
những đợt bùng phát của bệnh cúm,

153
00:07:37,290 --> 00:07:41,156
bằng cách phân tích
các tìm kiếm của Google.

154
00:07:41,160 --> 00:07:45,046
Và nó đã hoạt động hiệu quả,
nó tạo ra một cú hít lớn trên tin tức,

155
00:07:45,046 --> 00:07:47,170
bao gồm đỉnh cao thành công
trong khoa học:

156
00:07:47,170 --> 00:07:49,646
một bài báo trên tạp chí "Nature."

157
00:07:49,646 --> 00:07:53,326
Nó hoạt động tốt năm này qua năm khác,

158
00:07:53,326 --> 00:07:55,006
đến một năm nó chạy không đúng.

159
00:07:55,006 --> 00:07:57,266
Không ai có thể giải thích
chính xác tại sao.

160
00:07:57,280 --> 00:07:59,006
Đơn giản là nó không đúng năm đó,

161
00:07:59,006 --> 00:08:00,966
và dĩ nhiên đó cũng là một tin tức lớn,

162
00:08:00,966 --> 00:08:02,586
bao gồm việc rút lại

163
00:08:02,600 --> 00:08:05,440
bài báo trên tạp chí "Nature."

164
00:08:06,480 --> 00:08:09,846
Vì thế kể cả công ti giỏi về dữ liệu nhất,
Amazon và Google,

165
00:08:09,846 --> 00:08:11,996
đôi lúc họ cũng sai.

166
00:08:12,000 --> 00:08:14,976
Mặc cho những thất bại đó,

167
00:08:14,976 --> 00:08:18,836
dữ liệu vẫn đang nhanh chóng xâm nhập
vào các quyết định trong đời thực

168
00:08:18,840 --> 00:08:20,686
tại các công sở,

169
00:08:20,686 --> 00:08:22,526
trong việc thi hành pháp luật,

170
00:08:22,526 --> 00:08:23,720
trong y học.

171
00:08:24,400 --> 00:08:27,670
Do đó chúng ta phải bảo đảm rằng
dữ liệu là thật sự có ích.

172
00:08:27,670 --> 00:08:30,710
Cá nhân tôi đã từng trải rất nhiều
trong cuộc chiến với dữ liệu,

173
00:08:30,710 --> 00:08:33,115
vì tôi làm việc trong ngành
điện toán di truyền học

174
00:08:33,115 --> 00:08:35,436
lĩnh vực mà rất nhiều con người thông minh

175
00:08:35,436 --> 00:08:39,220
sử dụng một lượng dữ liệu không tưởng
để đưa ra các quyết định khá là quan trọng

176
00:08:39,220 --> 00:08:42,679
ví dụ như một phương pháp điều trị ung thư
hay một loại thuốc mới.

177
00:08:43,520 --> 00:08:45,846
Và qua nhiều năm, tôi đã chú ý
một sự trùng lặp

178
00:08:45,846 --> 00:08:48,396
hoặc gần như một quy luật, về sự khác nhau

179
00:08:48,400 --> 00:08:51,126
giữa thành công và thất bại

180
00:08:51,126 --> 00:08:52,756
khi quyết định dựa trên dữ liệu,

181
00:08:52,760 --> 00:08:56,640
và tôi nhận thấy điều này đáng để chia sẻ,
nó đại loại như thế này.

182
00:08:58,250 --> 00:09:00,605
Bất cứ khi nào bạn giải quyết
một vấn đề phức tạp,

183
00:09:00,605 --> 00:09:02,496
cơ bản là bạn đang thực hiện hai việc.

184
00:09:02,496 --> 00:09:05,340
Việc đầu tiên là bạn chia nó thành
nhiều phần nhỏ,

185
00:09:05,340 --> 00:09:08,250
để phân tích sâu những phần đó,

186
00:09:08,250 --> 00:09:10,016
và sau đó bạn thực hiện
việc thứ hai.

187
00:09:10,016 --> 00:09:12,940
Bạn ghép tất cả những phần nhỏ
đó lại với nhau

188
00:09:12,940 --> 00:09:14,366
để đưa ra kết luận cuối cùng.

189
00:09:14,366 --> 00:09:16,716
Và đôi lúc bạn sẽ phải làm đi làm lại
nhiều lần,

190
00:09:16,720 --> 00:09:18,426
nhưng luôn luôn là hai việc đó:

191
00:09:18,426 --> 00:09:20,720
chia nó ra và ghép nó lại.

192
00:09:22,280 --> 00:09:23,896
Và điều tối quan trọng là

193
00:09:24,800 --> 00:09:26,856
dữ liệu và việc phân tích dữ liệu

194
00:09:26,856 --> 00:09:29,376
chỉ phù hợp với việc đầu tiên.

195
00:09:29,376 --> 00:09:31,586
Dữ liệu và phân tích dữ liệu,
dù mạnh thế nào,

196
00:09:31,600 --> 00:09:36,086
chỉ có thể giúp bạn chia nhỏ vấn đề ra
và nhìn nó theo từng phần nhỏ.

197
00:09:36,086 --> 00:09:39,596
Nó không phù hợp để ghép
các mảnh đó lại với nhau

198
00:09:39,600 --> 00:09:41,516
và sau đó đưa đến một kết luận.

199
00:09:41,520 --> 00:09:44,286
Có một công cụ khác có thể làm việc đó,
và tất cả chúng ta đều sở hữu nó,

200
00:09:44,286 --> 00:09:45,616
đó chính là bộ não.

201
00:09:45,616 --> 00:09:47,536
Một trong những thứ não bộ làm tốt nhất,

202
00:09:47,540 --> 00:09:49,800
chính là ghép những mảnh nhỏ lại với nhau.

203
00:09:49,800 --> 00:09:51,820
thậm chí khi không có đầy đủ thông tin,

204
00:09:51,820 --> 00:09:53,420
và đưa ra một kết luận đúng đắn,

205
00:09:53,420 --> 00:09:56,376
đặc biệt nếu như đó là bộ não
của một chuyên gia.

206
00:09:56,376 --> 00:09:58,970
Và đó là lí do tôi tin rằng
Netflix thành công như thế

207
00:09:58,970 --> 00:10:02,440
là vì họ đã dùng dữ liệu
và não đúng lúc đúng chỗ.

208
00:10:02,440 --> 00:10:06,146
Đầu tiên họ sử dụng dữ liệu
để tìm hiểu nhiều khía cạnh của người xem,

209
00:10:06,146 --> 00:10:09,696
không có cách nào khác
có thể giúp họ hiểu với độ sâu như thế,

210
00:10:09,700 --> 00:10:12,330
nhưng sau đó
thì quyết định lấy các mảnh nhỏ đó,

211
00:10:12,330 --> 00:10:15,810
ghép chúng lại với nhau và sản xuất
một chương trình như "House of Cards,"

212
00:10:15,810 --> 00:10:16,956
thì không có ở dữ liệu .

213
00:10:16,956 --> 00:10:21,166
Ted Sarandos và đội ngũ của ông quyết định
đăng kí bản quyền chương trình đó,

214
00:10:21,166 --> 00:10:23,265
Điều đó cũng có nghĩa là họ đã chấp nhận

215
00:10:23,265 --> 00:10:26,330
một rủi ro khá lớn với quyết định đó.

216
00:10:26,330 --> 00:10:29,220
Còn Amazon, mặt khác, họ đã làm
ngược lại thứ tự đúng của nó.

217
00:10:29,220 --> 00:10:31,440
Họ đã dùng dữ liệu
trong suốt cả quá trình,

218
00:10:31,440 --> 00:10:33,910
đầu tiên họ tổ chức
một cuộc thi về ý tưởng,

219
00:10:33,910 --> 00:10:38,396
sau đó họ chọn "Alpha House"
để sản xuất.

220
00:10:38,400 --> 00:10:40,916
và dĩ nhiên đó là một quyết định
rất an toàn,

221
00:10:40,920 --> 00:10:43,266
vì họ luôn có thể
chỉ vào đống dữ liệu, và nói

222
00:10:43,266 --> 00:10:44,900
"Dữ liệu nói như vậy mà."

223
00:10:44,900 --> 00:10:49,360
Nhưng nó không đạt được kết quả mĩ mãn
như họ mong đợi.

224
00:10:50,120 --> 00:10:55,126
Vì vậy dữ liệu là một công cụ cực kì mạnh
để giúp đưa ra các quyết định đúng hơn,

225
00:10:55,126 --> 00:10:57,526
nhưng tôi tin rằng
mọi chuyện sẽ đi chệch hướng

226
00:10:57,526 --> 00:11:00,080
một khi dữ liệu bắt đầu
đưa ra các quyết định thay ta.

227
00:11:00,080 --> 00:11:03,890
Dù mạnh như thế nào,
dữ liệu vẫn chỉ là một công cụ,

228
00:11:03,890 --> 00:11:07,286
và để ghi nhớ điều đó,
tôi thấy rằng thiết bị này khá hữu ích.

229
00:11:07,286 --> 00:11:08,516
Nhiều người sẽ ...

230
00:11:09,496 --> 00:11:11,006
Trước khi có dữ liệu,

231
00:11:11,006 --> 00:11:13,850
đây là thiết bị dùng để
đưa ra các quyết định.

232
00:11:15,166 --> 00:11:16,250
Nhiều bạn sẽ biết nó.

233
00:11:16,250 --> 00:11:18,543
Món đồ chơi này tên
Magic 8 Ball (Bi 8 kì diệu)

234
00:11:18,543 --> 00:11:19,690
và nó rất kì diệu,

235
00:11:19,690 --> 00:11:21,950
vì nếu bạn phải trả lời 
một câu hỏi có - không,

236
00:11:21,950 --> 00:11:25,250
tất cả những gì bạn cần làm là
lắc nó lên, và bạn sẽ có câu trả lời --

237
00:11:26,230 --> 00:11:29,296
"Most Likely" -- ngay đây trong cửa sổ này
rất nhanh chóng.

238
00:11:29,296 --> 00:11:31,320
Tôi sẽ đưa nó cho mọi người
thử nghiệm sau.

239
00:11:31,320 --> 00:11:32,616
(Khán giả cười)

240
00:11:32,616 --> 00:11:36,216
Vấn đề là, dĩ nhiên, trong cuộc sống
tôi cũng đã đưa ra một số quyết định

241
00:11:36,216 --> 00:11:39,126
mà khi suy nghĩ lại
đáng ra tôi nên nghe theo viên bi cho rồi

242
00:11:39,126 --> 00:11:42,486
Nhưng, bạn biết đó, dĩ nhiên,
nếu như bạn có sẵn nguồn dữ liệu,

243
00:11:42,486 --> 00:11:45,566
bạn muốn thay vật này
bằng một cái gì đó phức tạp hơn,

244
00:11:45,566 --> 00:11:49,186
ví dụ như phân tích dữ liệu,
để có được một quyết định đúng đắn hơn.

245
00:11:49,186 --> 00:11:51,886
Nhưng điều đó không làm thay đổi
nguyên tắc cơ bản.

246
00:11:51,886 --> 00:11:55,000
Viên bi này có thể trở nên ngày càng
thông minh hơn,

247
00:11:55,000 --> 00:11:57,886
nhưng tôi tin chính chúng ta
phải đưa ra những quyết định

248
00:11:57,886 --> 00:12:00,926
nếu ta muốn đạt được điều gì phi thường,

249
00:12:00,926 --> 00:12:02,876
ở đầu bên phải của đường cong.

250
00:12:02,880 --> 00:12:07,426
Và thực tế, tôi thấy đó là một thông điệp
mang tính động viên rất lớn,

251
00:12:07,426 --> 00:12:11,406
thậm chí khi đứng trước những khối lượng
dữ liệu khổng lồ,

252
00:12:11,406 --> 00:12:15,526
vẫn rất xứng đáng để chúng ta tự đưa ra
những quyết định,

253
00:12:15,526 --> 00:12:18,186
để là một chuyên gia
trong việc chúng ta làm,

254
00:12:18,200 --> 00:12:20,326
và mạo hiểm.

255
00:12:20,326 --> 00:12:23,116
Vì cuối cùng, không phải là dữ liệu,

256
00:12:23,120 --> 00:12:27,080
mà chính là những mạo hiểm
sẽ đưa ta đến đầu bên phải của đường cong.

257
00:12:27,840 --> 00:12:29,056
Cảm ơn mọi người.

258
00:12:30,081 --> 00:12:32,119
(Khán giả vỗ tay)

259
00:12:32,119 --> 00:12:39,249
(Music)