Ngoài ra, dữ liệu lớn cũng bao gồm các công nghệ, khoa học dữ liệu và những công cụ phân tích giúp các tổ chức trích xuất kiến thức từ ý nghĩa của dữ liệu và tìm ra giải pháp cho các vấn đề của họ. Các nguồn dữ liệu lớn gồm có trang web, thiết bị di động, cảm biến IoT, máy móc và các hệ thống của tổ chức. Các ứng dụng của dữ liệu lớn được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất, bán lẻ, giáo dục, nhân sự… thu được thỏa mãn mới nhất của các chuyên gia về dữ liệu lớn là tránh các lỗi hệ thống phân tích có thể dẫn đến kết quả sai lệch hoặc ảnh hưởng đến quyết định của người dùng. Dữ liệu lớn là nhân tố quan trọng thúc đẩy kết nối thế giới số với thế giới thực, tạo nền tảng cho internet kết nối vạn vật (IoT). Chính vì thế, phân tích dữ liệu lớn hữu ích cho hoạt động phân tích, tính toán và dự báo cho các hoạt động kinh tế, xã hội, trong đó có cả lĩnh vực văn hóa, nghệ thuật (VHNT). Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 đang nhận được nhiều sự quan tâm của cả thế giới, việc xem xét ứng dụng dữ liệu lớn trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động VHNT.
1. Dữ liệu lớn trong hoạt động phát triển khán giả
Dữ liệu lớn có tầm quan trọng rất lớn trong hoạt động phát triển khán giả bởi nó cung cấp cho các tổ chức, doanh nghiệp và các nhà sản xuất nghệ thuật thông tin quan trọng về khách hàng và thị trường. Thông qua việc phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể tìm ra thói quen mua sắm, sở thích và nhu cầu của khán giả, từ đó thiết kế các chương trình giải trí, đồng hành cùng khán giả và phát triển các sản phẩm mới phù hợp với thị hiếu của khán giả. Nó giúp các công ty và tổ chức nghệ thuật đưa ra quyết định đúng đắn trong việc tổ chức sự kiện nghệ thuật, quảng cáo, tiếp thị và marketing. Dữ liệu lớn cũng cung cấp cho các tổ chức thông tin về độ tuổi, giới tính, địa phương và các thông tin khác về khán giả, từ đó giúp họ đưa ra chiến lược kinh doanh và xây dựng hình ảnh thương hiệu phù hợp với đối tượng khán giả mục tiêu.
Một trong những đặc trưng cơ bản của dữ liệu lớn là lượng thông tin đồ sộ của người sử dụng. Do đặc điểm của xã hội hiện nay, thông tin cá nhân có thể được thu thập từ nhiều nguồn, nếu sử dụng cho mục đích kinh doanh sẽ tạo ra lợi thế không nhỏ đối với các doanh nghiệp, trong đó có cả các đơn vị nghệ thuật.
Một trong những điểm yếu căn bản của thị trường VHNT ở Việt Nam hiện nay là họ ít hoặc không nắm bắt được đối tượng khách hàng của mình là ai. Vì việc thiếu thông tin khiến cho việc kinh doanh nghệ thuật hiệu quả yếu, lãng phí nguồn lực marketing. Sự khủng hoảng của Cambridge Anatical trong việc tiết lộ thông tin 50 triệu người dùng Facebook, có khả năng ảnh hưởng đến kết quả bầu cử ở Mỹ, cho thấy sức mạnh của thông tin cá nhân. Thậm chí, trong xã hội ngày nay, nhiều người cho rằng dữ liệu cá nhân chính là nguồn tài nguyên quan trọng nhất, hơn tất cả các nguồn tài nguyên khác hiện có. Bản chất của vụ việc này có một khía cạnh tích cực: nếu chúng ta nắm được thông tin của người sử dụng dịch vụ (giới tính, sở thích, thói quen, địa bàn sinh sống…), chúng ta có cơ hội kinh doanh thành công, trong đó không loại trừ lĩnh vực VHNT.
Thực ra, không phải đợi đến khi thuật ngữ dữ liệu lớn ra đời và được áp dụng thì thông tin khán giả mới trở nên quan trọng đối với việc kinh doanh trong lĩnh vực VHNT. Trên thực tế, trong hoạt động marketing, việc thu thập dữ liệu người dùng/ khán giả đã được thực hiện từ khá sớm. Ví dụ, những điều tra xã hội học đã chỉ ra rằng, khán giả xem phim chiếu rạp ở Việt Nam đa phần là thanh niên, sống ở đô thị, đặc biệt là ở TP.HCM. Những thông tin cơ bản này giúp chúng ta định hướng sản xuất ra những bộ phim ăn khách dành cho khán giả trẻ, sống ở đô thị, đặc biệt là chú ý đến thị hiếu của khán giả TP.HCM. Đó là một trong những yếu tố khiến cho bộ phim có doanh thu cao.
Vấn đề ở đây, dữ liệu lớn có thể giúp chúng ta tối đa hóa những thông tin như vậy. Xây dựng và khai thác dữ liệu lớn mang lại nhiều cơ hội kinh doanh trong lĩnh vực VHNT. Các công ty và tổ chức đang đầu tư rất nhiều vào việc thu thập và phân tích dữ liệu để có thể hiểu rõ hơn về thói quen mua sắm, sở thích, nhu cầu của khách hàng. Một ví dụ cho thấy: “Hãng AT&T của Mỹ nhận ra rằng, trong trung tâm chăm sóc khách hàng của họ có rất nhiều dữ liệu phức tạp, liên quan đến nhiều sự vụ, vấn đề khác nhau. Hãng này đã sử dụng dữ liệu lớn để phân loại những dữ liệu này thành những nhóm khác nhau, từ đó tìm ra cách thức chung giải quyết cho những vấn đề tương đối giống nhau. Việc đơn giản hóa vấn đề cuối cùng không chỉ mang lại kết quả tốt trong việc giải quyết các vấn đề phát sinh đó mà còn làm cho hệ thống cũng được thay đổi tốt hơn, gắn bó hơn” (1). Như vậy, rõ ràng rằng, khi chúng ta tập hợp được thông tin về khán giả, phân tích được thói quen, thị hiếu, những đặc điểm nhân khẩu cũng như những vấn đề bức xúc của họ thì dữ liệu lớn cung cấp cho chúng ta những giải pháp để xử lý thông tin từ khán giả một cách hữu hiệu hơn, giống như cách một công ty giải trí của Mỹ (Caesars Entertainment), sau khi xác định được vấn đề bức xúc, đã làm hài lòng khán giả trung thành của công ty qua việc giảm thời gian chờ đợi của họ. Hay “Công ty Netflix sử dụng dữ liệu từ việc lựa chọn chương trình truyền hình của khách hàng để phân tích và tìm xem công ty nên phát triển chương trình truyền hình nào thì sẽ thu hút được khán giả” (2). Hoặc Amazon sử dụng dữ liệu lớn để đề xuất và tùy chỉnh các sản phẩm cho khách hàng cá nhân; Spotify sử dụng dữ liệu lớn để đề xuất các bài hát và playlist phù hợp với sở thích nghe nhạc của người dùng.
Việc sử dụng dữ liệu lớn trong hoạt động phát triển khán giả không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, mà còn giúp tăng hiệu quả và tính cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, việc này cũng cần phải tuân thủ các quy định về quyền riêng tư của người dùng và bảo mật thông tin cá nhân. Để làm được điều này, các đơn vị VHNT cần có một hoạt động dành riêng cho việc thu thập thông tin khán giả đối với mỗi sự kiện. Những thông tin này được sắp xếp thành hệ thống, có sự cập nhật và liên hệ thường xuyên để tạo thành khán giả trung thành cho đơn vị VHNT. Kết nối gần gũi hơn với khán giả sẽ giúp cho hoạt động kinh doanh trở nên tốt hơn.
Gần đây, việc Việt Nam có sàn giao dịch trực tuyến các tác phẩm nghệ thuật do Indochina Art khởi xướng là một hướng đi để hình thành dữ liệu lớn, nhằm phát triển khán giả theo cách này. Đây là mô hình tiên phong trong cách kinh doanh nghệ thuật ở Việt Nam dựa trên cách thức các nghệ sĩ có tài khoản giao dịch và mã số riêng trên mạng, họ trưng bày các tác phẩm nghệ thuật của mình để kết nối với nhau và kết nối với thị trường, mọi hình thức kinh doanh đều tuân thủ luật kinh doanh thương mại điện tử. Bên cạnh đó, các đơn vị VHNT cũng cần có cách thức riêng để chia sẻ thông tin về khán giả, tạo điều kiện hỗ trợ nhau phát triển. Lôgic ở đây là, khán giả nghệ thuật thường có xu hướng ảnh hưởng qua lại với nhau. Những người thích xem phim cũng có xu hướng thích nghe nhạc; hay những người thích nghe nhạc cũng có xu hướng thích đến các triển lãm nghệ thuật. Việc tạo điều kiện cho khán giả yêu thích một loại hình nghệ thuật sẽ là cơ hội để khán giả yêu thích các loại hình nghệ thuật khác.
Như vậy, về cơ bản, để sử dụng dữ liệu lớn trong hoạt động phát triển khán giả, chúng ta cần: 1) Thu thập dữ liệu: Các tổ chức nên thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ các tài khoản mạng xã hội của khách hàng đến các hồ sơ mua hàng và các khảo sát; 2) Phân tích dữ liệu: Dữ liệu lớn cung cấp cho các tổ chức rất nhiều thông tin. Để sử dụng hiệu quả dữ liệu, tổ chức nên phân tích dữ liệu để tìm ra các xu hướng, thói quen và nhu cầu của khách hàng; 3) Tạo kế hoạch phát triển khán giả: Dữ liệu phân tích cung cấp cơ sở cho các tổ chức tạo ra kế hoạch phát triển khán giả bằng cách thiết kế các sản phẩm mới hoặc cải tiến sản phẩm hiện có để đáp ứng nhu cầu của khách hàng; 4) Xây dựng chiến lược quảng cáo: Các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu lớn để xây dựng chiến lược quảng cáo hướng đến đối tượng khán giả khác nhau; 5) Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu lớn cung cấp cho các tổ chức thông tin về thói quen, sở thích và nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp các tổ chức tạo ra các trải nghiệm độc đáo và phù hợp với khách hàng của mình; 6) Tối ưu hóa chi phí quảng cáo: Dữ liệu lớn cung cấp thông tin về thị trường và khách hàng, giúp các tổ chức tối ưu hóa chi phí quảng cáo và tiết kiệm chi phí trong hoạt động quảng cáo.
2. Dữ liệu lớn trong hoạt động đào tạo VHNT
Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, nhiều ngành nghề truyền thống sẽ bị ảnh hưởng bởi robot, trí tuệ nhân tạo và thiết bị thông minh. Các lĩnh vực ngành nghề VHNT cũng không nằm ngoài quy luật chung này. Chính vì vậy, hoạt động đào tạo cần có những thay đổi để thích nghi và tận dụng ưu thế của cuộc cách mạng 4.0 nhằm tạo ra nguồn nhân lực cao cho quá trình phát triển bền vững đất nước.
Việc sử dụng dữ liệu lớn trong hoạt động đào tạo VHNT có nhiều ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện chất lượng đào tạo. Dữ liệu lớn giúp giảng viên và những người đứng đầu các nhà trường hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của sinh viên, từ đó thiết kế các khóa học và chương trình đào tạo phù hợp với mục tiêu của sinh viên. Đồng thời, tối ưu hóa quản lý đào tạo, ở đó, dữ liệu lớn có thể giúp quản lý đào tạo dễ dàng hơn trong việc phân tích các hoạt động của sinh viên, đưa ra các biện pháp để cải thiện chất lượng và hiệu suất của các khóa học, chương trình đào tạo; hỗ trợ cho việc hướng nghiệp, theo đó, dữ liệu lớn có thể giúp sinh viên tìm kiếm và lựa chọn các nghề nghiệp phù hợp với sở thích, năng lực và mục tiêu của họ. Cuối cùng, dữ liệu lớn có thể giúp nhà trường tối ưu hóa việc quản lý, giảng dạy và đánh giá sinh viên, từ đó giảm thiểu thời gian và chi phí.
Trên thế giới, việc sử dụng dữ liệu lớn trong hoạt động đào tạo VHNT đang rất phổ biến và được nhiều nước đầu tư và phát triển. Ví dụ, tại Mỹ, các trường đại học lớn như Stanford, MIT, Harvard đã sử dụng dữ liệu lớn để thiết kế các khóa học trực tuyến phục vụ cho sinh viên trên toàn thế giới. Ngoài ra, họ còn sử dụng dữ liệu lớn để phân tích, đánh giá và cải thiện chất lượng đào tạo. Tại châu Âu, dữ liệu lớn cũng được áp dụng vào hoạt động giảng dạy. Ở Đức và Pháp, các trường đại học sử dụng dữ liệu lớn để quản lý và giám sát các khóa học trực tuyến, hỗ trợ và giám sát thông tin sinh viên, giúp họ nâng cao hiệu quả học tập. Tại châu Á, những quốc gia như Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc cũng đang đẩy mạnh việc sử dụng dữ liệu lớn trong đào tạo VHNT. Có thể thấy rằng, việc sử dụng dữ liệu lớn trong hoạt động đào tạo VHNT đang trở thành xu hướng và được áp dụng rộng rãi trên toàn thế giới.
Với các trường VHNT, ngoài ứng dụng in 3D mà cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 mang lại để tạo các sản phẩm mẫu và thiết kế, dữ liệu lớn là một ứng dụng nữa tạo thuận lợi cho hoạt động đào tạo VHNT. “Nguồn dữ liệu để các trường học sử dụng ngày càng nhiều, đặc biệt là khi hình thức học từ xa hoặc cách thức trao đổi thông tin giữa người dạy và người học được thực hiện qua công nghệ thông tin tiên tiến. Mục đích của việc sử dụng dữ liệu cũng rất phong phú như thu hút sinh viên, lập kế hoạch chương trình học tập, lựa chọn chuyên ngành hoặc môn học, đánh giá kết quả học tập, cải thiện khả năng học tập…” (3).
Hiện nay, các trường VHNT đang đối mặt với nhiều khó khăn trong quá trình tuyển sinh. Một trong những lý do căn bản của tình trạng này là do học sinh không hiểu rõ về ngành nghề được đào tạo. Việc cung cấp một trang web tương tác giữa trường VHNT với học sinh/ sinh viên để họ hiểu rõ hơn về trường, ngành học, đồng thời tương tác với nhà trường trực tiếp sẽ giúp cho các cơ sở đào tạo VHNT nắm rõ hơn nhu cầu, nguyện vọng của học sinh/ sinh viên, từ đó có những cách thức đáp ứng tốt hơn các nhu cầu và nguyện vọng này, có thể thu hút thêm nhiều học sinh/ sinh viên cũng như cải thiện tốt hơn chất lượng đào tạo của mình. Ở Mỹ, Công ty Capture Hinger Ed cung cấp phần mềm cho hơn 50 trường học tìm hiểu về thói quen trên mạng của sinh viên, từ đó, cho phép các trường có những kế hoạch thu hút, phục vụ sinh viên tốt hơn.
Học tập trực tuyến là một hình thức đào tạo ngày càng phát triển trong bối cảnh ứng dụng dữ liệu lớn. Hình thức học tập này là sự thay đổi đáng kể so với cách thức học tập truyền thống. Nhờ có dữ liệu lớn, sinh viên có thể tự lựa chọn chương trình và thời gian học để hoàn thành số lượng tín chỉ. Các cơ sở đào tạo cần phải thích nghi với hình thức đào tạo trực tuyến để có thể thu hút nhiều hơn sinh viên, bảo đảm cho sự tồn tại của mình, đồng thời tạo ra một tầng lớp xã hội quan tâm và yêu mến VHNT. Để làm được điều đó, các trường cần đầu tư tốt hơn cho cơ sở hạ tầng thông tin của mình với một trang web mang tính tương tác cao, nhiều dữ liệu để tra cứu thông tin, có thể trả lời và tư vấn trực tuyến.
Nâng cao chất lượng đào tạo cũng là một mục tiêu quan trọng trong đào tạo VHNT. Một trong những vấn đề đang đặt ra đối với hoạt động đào tạo hiện nay là tình trạng đạo văn. Đạo văn không chỉ là một vấn đề nghiêm trọng về đạo đức khoa học mà còn ảnh hưởng xấu đến thói quen của học sinh/ sinh viên. Để hạn chế tình trạng này, nhiều trường đã sử dụng các phần mềm chống đạo văn để xử lý các luận văn, luận án và các công trình nghiên cứu khoa học khác. Tuy nhiên, các phần mềm này sẽ không phát huy tác dụng nếu các cơ sở đào tạo VHNT không sử dụng dữ liệu lớn. Điều này có nghĩa là, các cơ sở đào tạo VHNT cần có sự liên kết với nhau, tạo ra một cơ sở dữ liệu các luận văn, luận án, công trình nghiên cứu khoa học của mình, từ đó, các phần mềm đạo văn có thể so sánh các văn bản để xác định mức độ đạo văn của các công trình khoa học.
Bên cạnh đó, dữ liệu lớn sẽ là vô ích nếu nó không gắn với những tài năng sáng tạo. Các cơ sở đào tạo VHNT chính là nơi xuất phát cho những tài năng sáng tạo này. Khi các tài năng sáng tạo được kết nối với kho dữ liệu lớn, việc ứng dụng để tạo ra sản phẩm VHNT cho các ngành công nghiệp văn hóa trở nên thuận tiện hơn. Chẳng hạn, một sinh viên mỹ thuật có thể sáng tác dựa trên những hiểu biết của mình về nghệ thuật truyền thống của dân tộc. Những nghệ thuật truyền thống của dân tộc này và cả những sáng tạo liên quan đến chúng được lưu trữ trên hệ thống cơ sở dữ liệu của cơ sở đào tạo. Kết hợp với các công nghệ mới như thiết kế và in 3D, những sáng tạo của sinh viên mỹ thuật sẽ nhanh chóng được hiện thực hóa hơn.
Không chỉ trong tuyển sinh đầu vào và triển khai đào tạo, dữ liệu lớn cũng có thể giúp các trường VHNT kết nối tốt hơn với các cựu sinh viên của mình. Việc tạo ra liên kết với các cựu sinh viên không chỉ khẳng định thương hiệu của cơ sở đào tạo VHNT, mà còn là cơ hội để các trường hiểu rõ hơn về nguyện vọng, nhu cầu của các cựu sinh viên, từ đó có cách thức hoàn thiện hơn quá trình đào tạo.
Để việc sử dụng dữ liệu lớn trong hoạt động đào tạo VHNT có thể mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức giáo dục và sinh viên, chúng ta cần quan tâm đến một số vấn đề: 1) Thiết kế và cải thiện chương trình đào tạo: Các trường đại học và tổ chức giáo dục có thể sử dụng dữ liệu lớn để phân tích và đánh giá chất lượng đào tạo hiện tại, từ đó có thể thiết kế và cải thiện chương trình đào tạo để đáp ứng nhu cầu của sinh viên và thị trường lao động; 2) Điều chỉnh phương pháp đào tạo: Dữ liệu lớn có thể giúp các tổ chức giáo dục xác định phương pháp đào tạo phù hợp với từng cá nhân để tối đa hóa hiệu quả học tập. Ví dụ, họ có thể sử dụng dữ liệu để lập các kế hoạch học tập cá nhân và tư vấn cho sinh viên về cách học tốt hơn; 3) Sử dụng từ vựng và phát âm chuẩn: Dữ liệu lớn có thể giúp các sinh viên học ngoại ngữ sử dụng từ vựng và phát âm chuẩn hơn. Các tổ chức giáo dục có thể sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn để phát triển các ứng dụng điện thoại thông minh, tương tác người máy và các công cụ khác giúp cho sinh viên học tiếng Anh tốt hơn; 4) Điều tra và nghiên cứu: Các tổ chức giáo dục có thể sử dụng dữ liệu lớn để tiến hành các nghiên cứu về VHNT, hệ thống giáo dục, và các vấn đề xoay quanh đó. Các nghiên cứu này có thể giúp cho các chính sách và chiến lược phát triển được hoàn thiện hơn; 5) Truyền thông và tiếp cận: Dữ liệu lớn có thể giúp các tổ chức giáo dục tiếp cận được đến các đối tượng học tập trên toàn thế giới, đặc biệt là những đối tượng có điều kiện khó khăn, họ khó tiếp cận được giáo dục chất lượng. Thông qua các trang mạng xã hội hoặc các kênh truyền thông khác, các tổ chức có thể truyền tải đến toàn thế giới các khóa học VHNT để sinh viên có thể tiếp cận và học tập với chất lượng cao mà không cần phải đến trực tiếp trường học.
3. Dữ liệu lớn trong hoạt động bảo tồn và phát huy giá trị di sản văn hóa
Sử dụng dữ liệu lớn trong bảo tồn và phát huy giá trị di sản văn hóa là cần thiết vì nó giúp đưa ra quyết định thông minh và cập nhật về cách tiếp cận và tôn vinh di sản văn hóa một cách bền vững và hiệu quả. Dữ liệu lớn có thể giúp chúng ta định hướng cho các quyết định quản lý di sản văn hóa như xác định các phong trào mới nhất trong nghiên cứu và phát triển văn hóa để có thể kết nối và giới thiệu với khách du lịch; tìm kiếm, tổng hợp và phân tích các thông tin về lịch sử, văn hóa, truyền thuyết và tài liệu khác để xác định giá trị di sản văn hóa; phân tích các thông tin từ khách du lịch và các nhân viên trong ngành Du lịch để đưa ra quyết định về các giải pháp phát triển và trải nghiệm du lịch; sử dụng dữ liệu lớn để xây dựng các hệ thống thông tin và giám sát để theo dõi, bảo vệ và phục hồi những di sản văn hóa đang có nguy cơ bị mất đi hoặc bị đe dọa; phân tích các đánh giá, đánh giá khả năng và tiềm năng của các di sản văn hóa để đưa ra quyết định về việc tài trợ, thực hiện bảo tồn, tôn tạo.
Ngày 9-12-2017, Viện Quốc tế Pháp ngữ và Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh đã tổ chức hội thảo về Bảo tồn và phát huy di sản văn hóa trong bối cảnh điều kiện cách mạng 4.0 thêm một lần nữa khẳng định vai trò của siêu công nghệ và tích hợp trong hoạt động di sản. Ứng dụng dữ liệu lớn trong lĩnh vực di sản văn hóa có 4 đặc điểm: 1) Dữ liệu lớn có khả tập hợp thông tin về di sản văn hóa từ các nguồn dữ liệu khác nhau (từ các mạng xã hội, thư viện số, bộ sưu tập đa phương tiện, dịch vụ WebData…); 2) Dữ liệu lớn cho phép người sử dụng hiểu rõ hơn về bối cảnh của di sản và do đó khả năng cung cấp dữ liệu phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân; 3) Dữ liệu lớn cho phép sử dụng các kỹ thuật và công nghệ quản lý dữ liệu tiên tiến cần thiết để xử lý thông tin với tốc độ nhanh và dung lượng lớn; 4) Dữ liệu lớn cho phép khai thác giá trị di sản qua các dịch vụ thông minh như thu thập thông tin, phân tích dữ liệu và các vấn đề khác.
Như vậy, dữ liệu lớn sẽ giúp cho việc kết nối giữa thế giới ảo và thế giới thực tốt hơn, tạo điều kiện cho những người quan tâm đến lĩnh vực này có cơ hội để hiểu biết sâu sắc hơn từ đó yêu mến hơn các di sản của đất nước và nhân loại; từ đó kích thích các lĩnh vực khác có liên quan như du lịch, giáo dục… cũng như trở thành cơ sở để tạo ra một cuộc cách mạng khác trong các chính sách để bảo vệ và phát huy giá trị di sản văn hóa.
Quay trở lại với việc ứng dụng dữ liệu lớn ở Việt Nam, Viện Pháp ngữ đã thực hiện một chương trình về số hóa di sản văn hóa. Số hóa Nhà hát Lớn Hà Nội là một sản phẩm của dự án này thể hiện sự kết hợp giữa công nghệ và văn hóa. “Tính độc đáo của dự án chính là ở nội dung giới thiệu của chuyến tham quan ảo. Đây là một sản phẩm thông minh mở ra hướng đi mới cho việc nghiên cứu và ứng dựng công nghệ thông tin vào công tác bảo tồn và phát huy di sản văn hóa trong thời đại Cách mạng công nghiệp 4.0” (4).
Tuy vậy, hiện tại, sử dụng dữ liệu lớn trong bảo tồn và phát huy giá trị di sản văn hóa vẫn còn khá mới mẻ và chưa được phổ biến rộng rãi. Một số tổ chức bảo tồn và quản lý di sản văn hóa đã bắt đầu áp dụng công nghệ dữ liệu lớn để tăng cường quản lý và bảo vệ di sản của mình, nhưng vẫn còn nhiều công việc cần được thực hiện để tận dụng tối đa lợi ích của dữ liệu lớn. Việc ứng dụng dữ liệu lớn cũng luôn đi kèm với những thách thức mới. Theo PGS, TS Nguyễn Văn Huy: “Trên thế giới, việc sử dụng công nghệ như công nghệ hình ảnh 3D để lưu trữ, truyền thông về di sản đã trở nên phổ biến. Ở Việt Nam cũng rất cần học hỏi cách làm này, nhưng vấn đề là ai làm? Có làm lâu dài được hay không? Bởi quá trình số hóa dữ liệu cần phải qua hai bước. Đó là nhận diện di sản và sau đó mới tư liệu hóa, nhà khoa học cần phải “hiện diện” ở cả hai bước này nhằm đánh giá di sản và đảm bảo từng thao tác kỹ thuật trong các khâu tư liệu hóa đúng với yêu cầu bảo tồn. Nhìn chung, bức tranh trên cho thấy, để đưa ứng dụng công nghệ 3D vào số hóa dữ liệu di sản không phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng về công nghệ mà chủ yếu nằm ở khâu phối kết hợp giữa các đơn vị quản lý di sản, di tích và bảo tàng với các đơn vị làm về giải pháp công nghệ” (5).
Một số thách thức khác đang đối diện là sự thiếu hụt nguồn vốn trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn và đào tạo nhân lực chuyên môn, cũng như việc tìm kiếm và sử dụng các nguồn dữ liệu thích hợp. Điều này đặc biệt khó khăn đối với các tổ chức bảo tồn di sản văn hóa ở các địa phương có nguồn lực hạn chế. Ngoài ra, việc bảo vệ và phát triển di sản văn hóa đôi khi còn gặp phải những tranh cãi về việc giữ gìn bản sắc văn hóa và đưa vào khai thác kinh tế. Do đó, sử dụng dữ liệu lớn phải được thực hiện một cách khôn ngoan và cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo tính thống nhất và bền vững cho di sản văn hóa.
Để sử dụng dữ liệu lớn hiệu quả trong bảo tồn và phát huy giá trị di sản văn hóa, theo tôi, chúng ta cần: 1) Xây dựng hệ thống quản lý và lưu trữ dữ liệu lớn: đảm bảo tất cả dữ liệu liên quan đến di sản văn hóa được thu thập, lưu trữ và sắp xếp một cách có tổ chức và dễ dàng truy cập; 2) Sử dụng công nghệ quản lý dữ liệu lớn: áp dụng các công nghệ như Big Data Analytics, Machine Learning, AI để phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu lớn, giúp đưa ra những quyết định chính xác và hiệu quả trong quản lý và bảo vệ di sản văn hóa; 3) Đào tạo nhân lực chuyên môn: đào tạo những chuyên gia có kiến thức sâu về sử dụng dữ liệu lớn, giúp tạo ra những công cụ và giải pháp phù hợp cho việc quản lý di sản văn hóa; 4) Kết nối và chia sẻ dữ liệu: xây dựng cộng đồng kết nối các tổ chức và cá nhân liên quan đến di sản văn hóa để chia sẻ dữ liệu và kiến thức, giúp tăng cường hiểu biết và quản lý di sản văn hóa một cách toàn diện; 5) Tạo ra các ứng dụng thực tiễn: phát triển các ứng dụng và sản phẩm sử dụng dữ liệu lớn để tăng cường giá trị và khai thác kinh tế từ di sản văn hóa, đồng thời giúp tăng cường nhận thức của cộng đồng đối với giá trị của di sản văn hóa.
4. Dữ liệu lớn trong việc điều hành, quản lý các tổ chức VHNT
Việc sử dụng dữ liệu lớn trong điều hành và quản lý các tổ chức VHNT có tầm quan trọng rất lớn. Dữ liệu lớn đề cập đến khối lượng lớn và đa dạng của thông tin được tạo ra và thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Khi được thu thập, xử lý và phân tích một cách hợp lý, dữ liệu lớn có thể mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức VHNT, như dữ liệu lớn cho phép tổ chức VHNT thu thập thông tin về khách hàng của mình, bao gồm sở thích, xu hướng, hành vi tiêu dùng và phản hồi. Điều này giúp tổ chức nắm bắt được nhu cầu của khách hàng và tạo ra các chương trình, sự kiện và sản phẩm phù hợp; Dữ liệu lớn cho phép tổ chức VHNT phân tích xu hướng và tiên đoán các xu hướng tương lai. Thông qua việc phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tổ chức có thể nhận biết những thay đổi trong sở thích và nhu cầu của khách hàng, từ đó điều chỉnh chiến lược và phát triển các sản phẩm, dịch vụ phù hợp với thị trường. Dữ liệu lớn giúp tổ chức VHNT cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Bằng cách theo dõi và phân tích dữ liệu về hành vi và tương tác của khách hàng, tổ chức có thể tùy chỉnh trải nghiệm cá nhân, cung cấp thông tin, dịch vụ và sản phẩm phù hợp với từng khách hàng cụ thể. Bên cạnh đó, dữ liệu lớn giúp tổ chức VHNT quản lý nguồn lực của mình một cách hiệu quả. Thông qua việc phân tích dữ liệu về hiệu suất hoạt động, sử dụng nguồn lực và quản lý chi phí, tổ chức có thể tối ưu hóa quy trình và nguồn lực để đạt được hiệu suất và lợi nhuận tối đa. Ngoài ra, dữ liệu lớn cung cấp thông tin phong phú và hữu ích cho việc phát triển nội dung và sáng tác trong lĩnh vực VHNT. Tổ chức có thể sử dụng dữ liệu lớn để tìm hiểu xu hướng, sở thích của khán giả và từ đó tạo ra những tác phẩm, sáng tác mới phù hợp và hấp dẫn.
Câu chuyện về Uber, Grab sử dụng các ứng dụng công nghệ, tạo ra một kho dữ liệu khổng lồ về khách hàng với những thói quen đi lại của họ, kết nối với các khách hàng ở khắp mọi nơi trên thế giới đã trở thành một chủ đề được bàn luận rất nhiều về cách thức quản lý và kinh doanh mới trong thế giới công nghiệp 4.0. “Dữ liệu là trọng tâm của Chính phủ trong TK XXI. Nó đặt công dân lên trước và ở vị trí trung tâm trong việc cung cấp dịch vụ công. Nó hỗ trợ việc đưa ra các quyết định hiệu quả. Nó giúp Chính phủ làm việc cho mọi người, bằng cách phản ánh tốt hơn thế giới mà chúng ta đang sống” (6). Chính vì vậy, triển khai và khai thác dữ liệu lớn trong quản lý hoạt đông kinh tế, xã hội đã được thực hiện ở nhiều quốc gia khác nhau trên thế giới. Năm 2012, chính quyền của Tổng thống Mỹ Obama đã tuyên bố sáng kiến nghiên cứu và phát triển Dữ liệu lớn để giải quyết những vấn đề mà Chính phủ đang đối mặt; phân tích dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong việc thành công trong các chiến dịch tranh cử tổng thống của Obama năm 2012 và Donald Trump năm 2016 hay bầu cử tổng thống Ấn Độ năm 2014. Ở Anh, dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong việc liên kết dữ liệu và dịch vụ của các địa phương với nhau…
Việt Nam đang xây dựng Chính phủ điện tử, theo đó, một trong những yếu tố quan trọng là sự liên kết thông qua mạng internet của các đơn vị hành chính với nhau, thực hiện các thủ tục hành chính công trực tuyến. Bằng cách triển khai một nền tảng dữ liệu lớn, các tổ chức VHNT có thể tiếp cận được lượng lớn thông tin có liên quan đối với các hoạt động hằng ngày của mình. Điều này rất quan trọng, nó không chỉ cho phép các tổ chức VHNT xác định những khu vực cần chú ý mà còn cung cấp cho họ thông tin trong thời gian thực. Trong bối cảnh thị trường nghệ thuật thay đổi nhanh chóng và cạnh tranh quyết liệt, việc phân tích thông tin quản lý theo thời gian thực là quan trọng, cho phép các tổ chức VHNT đưa ra các quyết định nhanh hơn và theo dõi những quyết định đó cũng như nhanh chóng thay đổi những quyết định quản lý nếu cần.
Về cơ bản, dữ liệu lớn không chỉ là về độ lớn của dữ liệu mà bằng việc đặt các dữ liệu cạnh nhau, kết thành một khối, các dữ liệu này sẽ tạo ra giá trị lớn hơn đối với các nhà quản lý văn hóa. Việc áp dụng dữ liệu lớn có thể giúp cho nhiều tổ chức VHNT có thêm nhiều thông tin mới, hỗ trợ các tổ chức đưa ra quyết định nhanh và phù hợp hơn, cắt giảm chi phí và tạo lợi thế cạnh tranh trong quá trình hoạt động.
Khi dữ liệu lớn giúp ích cho việc kết nối nhu cầu, nguyện vọng của khán giả với các tổ chức VHNT, việc quản lý VHNT sẽ trở nên rõ ràng, đơn giản và vì khán giả nhiều hơn. Một nhà hát sẽ biết khán giả của mình là ai, nhu cầu của khán giả đối với một vở diễn mới của mình ra sao, trong khi đó, Cục Nghệ thuật biểu diễn, Cục Mỹ thuật, nhiếp ảnh và triển lãm cũng có thể hiểu một chính sách về nghệ thuật ra đời nhận được sự phản hồi thế nào từ phía xã hội. Số hóa tất cả các hoạt động này để tạo ra một cơ sở dữ liệu lớn khiến cho hoạt động quản lý nghệ thuật trở nên hiệu quả hơn trong bối cảnh mới.
Như vậy, để sử dụng dữ liệu lớn trong việc điều hành và quản lý các tổ chức VHNT có thể mang lại nhiều lợi ích, theo tôi, chúng ta cần chú ý đến một số giải pháp sau: 1) Phân tích dữ liệu khách hàng: sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về khách hàng, sở thích, xu hướng và thông qua đó, tăng cường trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn như mạng xã hội, trang web, bán vé, khảo sát, tổ chức VHNT có thể nắm bắt được thông tin quan trọng về khách hàng và tạo ra các chiến lược tiếp thị, quảng bá phù hợp; 2) Dự đoán và phân tích xu hướng: sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng trong ngành VHNT, ví dụ như dự đoán sự thành công của một bộ phim, một cuộc triển lãm nghệ thuật hoặc một sự kiện âm nhạc. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn, các tổ chức có thể đưa ra quyết định chiến lược, định hình chương trình nghệ thuật dựa trên những dự báo khoa học; 3) Quản lý nguồn lực và lịch trình: dữ liệu lớn có thể được sử dụng để quản lý nguồn lực và lịch trình của các tổ chức VHNT. Việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn như vé bán được, đội ngũ nhân viên, nguồn tài trợ và đối tác có thể giúp tổ chức xác định cách sử dụng nguồn lực hiệu quả và tối ưu hóa lịch trình hoạt động; 4) Phân tích ngữ cảnh và phản hồi: sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu lớn để hiểu ngữ cảnh và phản hồi từ khách hàng. Các tổ chức có thể sử dụng công nghệ chatbot hoặc hệ thống tự động để tương tác với khách hàng, cung cấp thông tin và giải đáp câu hỏi, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng; 5) Tối ưu hóa quy trình hoạt động: dữ liệu lớn có thể giúp tổ chức VHNT tối ưu hóa quy trình hoạt động. Bằng cách phân tích dữ liệu về hiệu suất và hoạt động của các phòng vé, rạp chiếu phim, sân khấu hoặc các khu vực khác, tổ chức có thể tìm kiếm các cách cải thiện quy trình, tăng cường hiệu suất và giảm thiểu lãng phí.
Tóm lại, việc sử dụng dữ liệu lớn trong việc điều hành và quản lý các tổ chức VHNT mang lại nhiều cơ hội và giải pháp để tối ưu hóa hoạt động, cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng và dự đoán xu hướng trong ngành. Tuy nhiên, việc xử lý và bảo mật dữ liệu cần được chú trọng để đảm bảo tính riêng tư và an toàn thông tin.
Dữ liệu lớn không chỉ đơn thuần là câu chuyện kích thước của dữ liệu mà điều quan trọng là nó tạo ra điều kiện cho xã hội kết nối, phân tích, từ đó đưa ra những giải pháp nhanh, phù hợp, hiệu quả cho những vấn đề mà xã hội đối mặt. Dữ liệu lớn đã, đang và sẽ có nhiều tác động đến lĩnh vực VHNT, trong đó có cả những tác động tích cực, đồng thời có cả những tác động tiêu cực, cũng có những tác động chúng ta đã biết và bàn tới, đồng thời có những tác động chúng ta chưa lường trước hết được. Tuy nhiên, một thái độ tích cực và chuẩn bị chu đáo sẽ giúp những người hoạt động trong lĩnh vực VHNT chủ động và thoải mái hơn với những tác động của cuộc cách mạng 4.0
1, 2, 3. Trần Thị Vân Hoa (chủ biên), Cách mạng công nghiệp 4.0: Vấn đề đặt ra cho phát triển kinh tế – xã hội và hội nhập quốc tế của Việt Nam (sách chuyên khảo), Nxb Chính trị quốc gia Sự thật, 2017, tr.86-87, 89, 91.
4. VNU – IFI, Hội thảo quốc tế “Bảo tồn và phát huy di sản văn hóa trong bối cảnh cách mạng 4.0”, vnu.edu.vn, 13-12-2017.
5. Minh Quân, Áp dụng công nghệ cao bảo tồn di sản văn hóa: Gian nan đi tìm bà đỡ, daidoanket.vn, 23-09-2017.
6. Dữ liệu lớn trong Chính phủ: những thách thức và cơ hội, gov.uk, 21-02-2017.
Tài liệu tham khảo
1. Fabio Schreiber, Flora Amato, F Colace, Massimo de Santo, Vincenzo Moscato, Antonio Picariello, Letizia Tanca, Big data meets digital cultural heritage: Design and implementation of SCRABS, a smart context-aware browsing assistant for cultural environments (Dữ liệu lớn đáp ứng di sản văn hóa kỹ thuật số: Thiết kế và triển khai SCRABS, trợ lý duyệt ngữ cảnh thông minh cho môi trường văn hóa), Journal on Computing and Cultural Heritage (Tạp chí Điện toán và Di sản văn hóa), 2017.
2. Big data for good, odbms.org, 5-6-2012.
PGS, TS Bùi Hoài Sơn
