Roy Price là cái tên có lẽ đa số các bạn chưa bao giờ nghe,
mặc dù ông ấy có thể là người chịu trách nhiệm
cho 22 phút khá bình thường của bạn trong ngày 19 tháng 4, 2013.
Hoặc ông ấy cũng có thể là người tạo nên 22 phút rất thú vị,
cho một số người ở đây.
Và tất cả đều từ một quyết định
mà Roy đã đưa ra khoảng 3 năm trước.
Roy Price là giám đốc điều hành cấp cao của Amazon Studios.
Đó là công ty sản xuất truyền hình của Amazon.
Ông ấy 47 tuổi, mảnh khảnh, tóc dựng đứng,
mô tả bản thân trên Twitter là "phim ảnh, TV, công nghệ, taco ."
Roy Price có một công việc rất quan trọng, vì đó là trách nhiệm
chọn nội dung gốc của các chương trình mà Amazon sẽ sản xuất.
Và dĩ nhiên, đó là một lĩnh vực đầy cạnh tranh.
Bây giờ có quá nhiều chương trình truyền hình,
nên Roy không thể cứ chọn đại một chương trình,
Ông ấy phải tìm ra những chương trình thật sự, thật sự xuất sắc.
Nói cách khác, ông ấy phải tìm ra các chương trình
ở đầu bên phải của đường cong này đây.
Đường cong này thể hiện sự phân bố tỉ suất người xem
của khoảng 2500 chương trình truyền hình trên trang web IMDB,
tỉ suất dao động từ 1 đến 10,
và độ cao thể hiện số lượng chương trình có tỉ suất tương ứng.
Vì thế nếu như chương trình nào có tỉ suất 9 điểm hoặc cao hơn, thì đó là thành công,
chương trình đó thuộc nhóm 2% dẫn đầu.
Đó là những chương trình như "Breaking Bad", "Game of Thrones", "The Wire",
tất cả những chương trình này đều gây nghiện,
khi bạn xem xong một mùa thì cơ bản bạn sẽ như thế này,
"Ở đâu có những tập tiếp theo vậy?"
Những chương trình
Phía cuối cùng bên trái
Có show gọi là "Toodlers và Tiaras" (Bé tập đi và vương miệng)
( Khán giả cười )
đủ để cho bạn thấy
về những chương trình ở đây
những gì đang diễn ra ở đầu đó của đường cong.
Roy Price không lo sẽ rơi vào đầu trái của đường cong,
vì tôi nghĩ cần phải có não bộ cực kì siêu việt
để cạnh tranh "Toddlers and Tiaras".
Điều ông ấy lo lắng là chỗ phình ra ở giữa này đây,
chỗ của những chương trình trung bình,
chương trình không thực sự hay nhưng cũng không quá dở,
chúng không thực sự khiến bạn hào hứng.
Vì thế ông ấy cần bảo đảm rằng mình đến được đầu bên phải.
Do đó áp lực là rất lớn,
và dĩ nhiên đây thậm chí cũng là lần đầu tiên
Amazon thực hiện một dự án như vậy,
vì thế Roy Price không muốn mạo hiểm.
Ông ấy muốn làm ra thành công của mình.
Ông ấy cần một thành công chắc chắn,
và do đó ông ấy tổ chức một cuộc thi.
Ông ấy chọn một số ý tưởng cho chương trình TV,
và từ những ý tưởng đó, sau khi cân nhắc,
họ chọn 8 chương trình làm các ứng cử viên
sau đó họ sản xuất tập đầu tiên của mỗi chương trình
và tung chúng lên mạng để mọi người xem miễn phí.
Khi Amazon cho không bạn cái gì,
thì bạn sẽ nhận, đúng không?
Hàng triệu người xem những tập phim đó.
Điều họ không nhận ra là, khi họ đang xem những chương trình đó,
thật ra, họ đang bị theo dõi.
bởi Roy Price và đội ngũ của ông ấy
bằng cách thu lại mọi thứ.
Họ thu lại khi một người nhấn nút xem, khi một người nhấn nút dừng,
đoạn nào bị bỏ qua, đoạn nào được xem lại.
Họ thu thập hàng triệu con số dữ liệu,
vì họ muốn có được những con số dữ liệu đó
để quyết định xem họ sẽ sản xuất chương trình nào.
Và như thế, họ thu thập tất cả những dữ liệu,
họ xử lí hết chúng, và một câu trả lời xuất hiện,
và câu trả lời là,
"Amazon nên sản xuất một sitcom (hài kịch tình huống) về bốn nghị sĩ Đảng Cộng hòa."
Họ đã làm đúng như thế.
Có ai biết tên của chương trình đó không?
(Khán giả: "Alpha House")
Đúng vậy, "Alpha House,"
nhưng có vẻ như đa số các bạn không nhớ chương trình đó, thật ra,
vì cuối cùng nó lại không quá xuất sắc.
Thật ra nó chỉ ở hạng trung,
thực ra, chính xác hơn, trung bình của đường cong là 7.4,
và "Alpha House" đạt 7.5,
trên trung bình một chút,
nhưng chắc chắn không phải những gì được mong đợi.
Tuy nhiên, trong khi đó, gần như cùng lúc,
tại một công ty khác,
một giám đốc điều hành đã thành công với một chương trình nhờ phân tích dữ liệu.
và tên của ông ấy là Ted,
Ted Sarandos, giám đốc nội dung của Netflix,
và cũng như Roy, ông ấy luôn có một nhiệm vụ
tìm ra một chương trình cực hay
và ông ấy cũng dùng dữ liệu để làm điều đó
chỉ có điều ông ấy làm khác đi một chút.
Thay vì tổ chức một cuộc thi, ông ấy và đội của mình
đã xem lại tất cả những dữ liệu về người xem của Netflix mà họ có được,
như tỉ suất người xem,
lịch sử xem, điều gì mọi người thích, và vân vân.
Và họ dùng dữ liệu đó để tìm hiểu
tất cả những chi tiết nhỏ nhặt về khán giả:
loại chương trình nào họ thích
kiểu nhà sản xuất, kiểu diễn viên.
Và khi họ đặt tất cả những mảnh ghép đó lại,
họ đã quyết định bằng niềm tin,
và họ đã đăng kí bản quyền
không phải một sitcom về bốn vị Nghị sĩ,
mà là một bộ phim truyền hình về một Nghị sĩ duy nhất.
Các bạn có biết bộ phim đó không?
(Khán giả cười)
Đúng vậy, "House of Cards," và Netflix đã thành công rực rỡ,
ít nhất là đối với hai mùa đầu tiên.
(Khán giả cười và vỗ tay)
"House of Cards" đạt 9.1 điểm trên đường cong này,
do đó nó ở chính xác vị trí mà họ muốn.
Câu hỏi đặt ra là, điều gì đã xảy ra ờ đây?
Cả hai công ty đều rất cạnh tranh, mạnh về dữ liệu.
Họ kết nối hàng triệu những điểm dữ liệu,
và việc đó giúp đỡ rất nhiều cho một trong hai,
nhưng không có tác dụng với bên kia.
Tại sao lại như thế?
Bởi vì logic cho biết việc này phải luôn có hiệu quả.
Ý tôi là, nếu bạn thu thập hàng triệu điểm dữ liệu
để đưa ra một quyết định của mình,
thì lẽ ra bạn nên có một quyết định khá tốt.
Bạn có số liệu thống kê 200 năm để tin tưởng.
Bạn dùng những máy tính rất mạnh để hỗ trợ số liệu đó.
Ít nhất bạn cũng có thể kì vọng một chương trình TV hay, đúng không?
Và nếu phân tích dữ liệu không hoạt động theo cách đó,
thì mọi việc có thể sẽ đáng sợ một chút,
vì chúng ta đang sống trong thời đại người ta ngày càng dựa vào dữ liệu
để đưa ra các quyết định quan trọng hơn chương trình TV rất nhiều.
Ở đây có ai biết công ty Multi-Health Systems không?
Không. OK, vậy thật tốt.
OK, Multi-Health Systems là một công ty phần mềm,
và tôi hi vọng không ai trong phòng này
sẽ phải tiếp xúc với phần mềm đó,
vì bạn chỉ gặp phần mềm này ở trong tù thôi.
(Khán giả cười)
Nếu một người ở Mĩ vào tù, và người đó muốn xin được ra tù sớm,
thì khả năng cao là phần mềm phân tích dữ liệu từ công ti đó
sẽ được dùng để xem xét có nên cho phép người đó không.
Nguyên tắc cơ bản cũng giống như Amazon và Netflix,
nhưng thay vì nhận định một chương trình TV sẽ hay hay dở,
bạn đang nhận định xem một người là tốt hay xấu.
22 phút chương trình TV nhàm chán đã khá tệ rồi,
nhưng thêm nhiều năm trong tù, tôi nghĩ là còn tệ hơn.
Và không may là, thực tế có bằng chứng là việc phân tích dữ liệu này,
dù dựa trên rất nhiều dữ liệu, không phài lúc nào cũng có kết quả tối ưu.
Và đó không phải vì một công ty như Multi-Health Systems
không biết làm việc với dữ liệu.
Thậm chí công ti giỏi về dữ liệu nhất cũng sai.
Đúng vậy, thậm chí Google đôi lúc cũng sai.
Năm 2009,Google công bố họ có thể dự đoán, dựa vào phân tích dữ liệu,
những đợt bùng phát của bệnh cúm,
bằng cách phân tích các tìm kiếm của Google.
Và nó đã hoạt động hiệu quả, nó tạo ra một cú hít lớn trên tin tức,
bao gồm đỉnh cao thành công trong khoa học:
một bài báo trên tạp chí "Nature."
Nó hoạt động tốt năm này qua năm khác,
đến một năm nó chạy không đúng.
Không ai có thể giải thích chính xác tại sao.
Đơn giản là nó không đúng năm đó,
và dĩ nhiên đó cũng là một tin tức lớn,
bao gồm việc rút lại
bài báo trên tạp chí "Nature."
Vì thế kể cả công ti giỏi về dữ liệu nhất, Amazon và Google,
đôi lúc họ cũng sai.
Mặc cho những thất bại đó,
dữ liệu vẫn đang nhanh chóng xâm nhập vào các quyết định trong đời thực
tại các công sở,
trong việc thi hành pháp luật,
trong y học.
Do đó chúng ta phải bảo đảm rằng dữ liệu là thật sự có ích.
Cá nhân tôi đã từng trải rất nhiều trong cuộc chiến với dữ liệu,
vì tôi làm việc trong ngành điện toán di truyền học
lĩnh vực mà rất nhiều con người thông minh
sử dụng một lượng dữ liệu không tưởng để đưa ra các quyết định khá là quan trọng
ví dụ như một phương pháp điều trị ung thư hay một loại thuốc mới.
Và qua nhiều năm, tôi đã chú ý một sự trùng lặp
hoặc gần như một quy luật, về sự khác nhau
giữa thành công và thất bại
khi quyết định dựa trên dữ liệu,
và tôi nhận thấy điều này đáng để chia sẻ, nó đại loại như thế này.
Bất cứ khi nào bạn giải quyết một vấn đề phức tạp,
cơ bản là bạn đang thực hiện hai việc.
Việc đầu tiên là bạn chia nó thành nhiều phần nhỏ,
để phân tích sâu những phần đó,
và sau đó bạn thực hiện việc thứ hai.
Bạn ghép tất cả những phần nhỏ đó lại với nhau
để đưa ra kết luận cuối cùng.
Và đôi lúc bạn sẽ phải làm đi làm lại nhiều lần,
nhưng luôn luôn là hai việc đó:
chia nó ra và ghép nó lại.
Và điều tối quan trọng là
dữ liệu và việc phân tích dữ liệu
chỉ phù hợp với việc đầu tiên.
Dữ liệu và phân tích dữ liệu, dù mạnh thế nào,
chỉ có thể giúp bạn chia nhỏ vấn đề ra và nhìn nó theo từng phần nhỏ.
Nó không phù hợp để ghép các mảnh đó lại với nhau
và sau đó đưa đến một kết luận.
Có một công cụ khác có thể làm việc đó, và tất cả chúng ta đều sở hữu nó,
đó chính là bộ não.
Một trong những thứ não bộ làm tốt nhất,
chính là ghép những mảnh nhỏ lại với nhau.
thậm chí khi không có đầy đủ thông tin,
và đưa ra một kết luận đúng đắn,
đặc biệt nếu như đó là bộ não của một chuyên gia.
Và đó là lí do tôi tin rằng Netflix thành công như thế
là vì họ đã dùng dữ liệu và não đúng lúc đúng chỗ.
Đầu tiên họ sử dụng dữ liệu để tìm hiểu nhiều khía cạnh của người xem,
không có cách nào khác có thể giúp họ hiểu với độ sâu như thế,
nhưng sau đó thì quyết định lấy các mảnh nhỏ đó,
ghép chúng lại với nhau và sản xuất một chương trình như "House of Cards,"
thì không có ở dữ liệu .
Ted Sarandos và đội ngũ của ông quyết định đăng kí bản quyền chương trình đó,
Điều đó cũng có nghĩa là họ đã chấp nhận
một rủi ro khá lớn với quyết định đó.
Còn Amazon, mặt khác, họ đã làm ngược lại thứ tự đúng của nó.
Họ đã dùng dữ liệu trong suốt cả quá trình,
đầu tiên họ tổ chức một cuộc thi về ý tưởng,
sau đó họ chọn "Alpha House" để sản xuất.
và dĩ nhiên đó là một quyết định rất an toàn,
vì họ luôn có thể chỉ vào đống dữ liệu, và nói
"Dữ liệu nói như vậy mà."
Nhưng nó không đạt được kết quả mĩ mãn như họ mong đợi.
Vì vậy dữ liệu là một công cụ cực kì mạnh để giúp đưa ra các quyết định đúng hơn,
nhưng tôi tin rằng mọi chuyện sẽ đi chệch hướng
một khi dữ liệu bắt đầu đưa ra các quyết định thay ta.
Dù mạnh như thế nào, dữ liệu vẫn chỉ là một công cụ,
và để ghi nhớ điều đó, tôi thấy rằng thiết bị này khá hữu ích.
Nhiều người sẽ ...
Trước khi có dữ liệu,
đây là thiết bị dùng để đưa ra các quyết định.
Nhiều bạn sẽ biết nó.
Món đồ chơi này tên Magic 8 Ball (Bi 8 kì diệu)
và nó rất kì diệu,
vì nếu bạn phải trả lời một câu hỏi có - không,
tất cả những gì bạn cần làm là lắc nó lên, và bạn sẽ có câu trả lời --
"Most Likely" -- ngay đây trong cửa sổ này rất nhanh chóng.
Tôi sẽ đưa nó cho mọi người thử nghiệm sau.
(Khán giả cười)
Vấn đề là, dĩ nhiên, trong cuộc sống tôi cũng đã đưa ra một số quyết định
mà khi suy nghĩ lại đáng ra tôi nên nghe theo viên bi cho rồi
Nhưng, bạn biết đó, dĩ nhiên, nếu như bạn có sẵn nguồn dữ liệu,
bạn muốn thay vật này bằng một cái gì đó phức tạp hơn,
ví dụ như phân tích dữ liệu, để có được một quyết định đúng đắn hơn.
Nhưng điều đó không làm thay đổi nguyên tắc cơ bản.
Viên bi này có thể trở nên ngày càng thông minh hơn,
nhưng tôi tin chính chúng ta phải đưa ra những quyết định
nếu ta muốn đạt được điều gì phi thường,
ở đầu bên phải của đường cong.
Và thực tế, tôi thấy đó là một thông điệp mang tính động viên rất lớn,
thậm chí khi đứng trước những khối lượng dữ liệu khổng lồ,
vẫn rất xứng đáng để chúng ta tự đưa ra những quyết định,
để là một chuyên gia trong việc chúng ta làm,
và mạo hiểm.
Vì cuối cùng, không phải là dữ liệu,
mà chính là những mạo hiểm sẽ đưa ta đến đầu bên phải của đường cong.
Cảm ơn mọi người.
(Khán giả vỗ tay)
(Music)