Category: Dev’s Corner

Các bài viết nói lên cuộc sống, tâm tư, kinh nghiệm kỹ năng của Developer, một nguồn tài liệu hữu ích.

Chiến lược Go to Market trong thời đại Web3: Tư duy, Chiến thuật và Chỉ số

Post author By Gambaru
Post date 13 April, 2022
No Comments on Chiến lược Go to Market trong thời đại Web3: Tư duy, Chiến thuật và Chỉ số

Mọi công ty lúc ban đầu đều phải đối diện với loạt câu hỏi:

Làm thế nào để đi từ con số 0?
Làm thế nào để có được khách hàng?
Làm thế nào để tạo ra hiệu ứng mạng lưới – nơi sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trở nên có giá trị hơn đối với người dùng bởi ngày càng nhiều người sử dụng nó – tạo ra động lực cho khách hàng sử dụng hoặc đăng ký?

Tóm lại, làm thế nào để thâm nhập thị trường (GTM – Go to market) và thuyết phục khách hàng tiềm năng dành tiền bạc, thời gian và sự chú ý của họ vào sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn?

Phản ứng của hầu hết các tổ chức trong thời đại web2 – kỷ nguyên Internet được định nghĩa bởi các sản phẩm / dịch vụ tập trung lớn (centralization) như Amazon, eBay, Facebook và Twitter, trong đó phần lớn giá trị tích lũy cho chính nền tảng chứ không phải cho người dùng – là đầu tư đáng kể cho đội ngũ bán hàng và marketing như một phần trong chiến lược thâm nhập thị trường (TNTT) truyền thống, tập trung vào việc tạo ra khách hàng tiềm năng, thu hút và giữ chân khách hàng.

Nhưng trong những năm gần đây, một mô hình xây dựng tổ chức hoàn toàn mới đã xuất hiện. Thay vì bị kiểm soát bởi các công ty – với ban lãnh đạo tập trung đưa ra tất cả các quyết định về sản phẩm hoặc dịch vụ – mô hình mới này sử dụng các công nghệ phi tập trung (decentralization) và đưa người dùng vào vai trò sở hữu thông qua một nguyên thủy kỹ thuật số (digital primitive) gọi là token.

Mô hình mới này, được gọi là web3, thay đổi toàn bộ ý tưởng thâm nhập thị trường cho những loại hình công ty mới này.

Mặc dù một số phương pháp thu hút khách hàng truyền thống vẫn còn phù hợp, nhưng việc giới thiệu token và cơ cấu tổ chức mới như các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) đòi hỏi sự đa dạng trong phương pháp tiếp cận thị trường.

Vì web3 vẫn còn mới đối với rất nhiều người nên trong bài viết này, tôi chia sẻ quan điểm cá nhân về việc thâm nhập thị trường trong bối cảnh này cũng như nơi các loại tổ chức khác nhau có thể tồn tại trong hệ sinh thái.

Tôi cũng sẽ đưa ra một số mẹo và chiến thuật cho những ai muốn xây dựng chiến lược go to market web3 của riêng họ.

Chất xúc tác của chiến lược Go to Market mới: Token

Khái niệm phễu khách hàng là một chiến lược go to market rất căn bản và quen thuộc với hầu hết các doanh nghiệp: đi từ nhận thức (awareness) và tạo khách hàng tiềm năng (acquistion) ở đầu phễu đến chuyển đổi (conversion) và giữ chân khách hàng (retention) ở cuối phễu.

Do đó, chiến lược go to market truyền thống trong thời đại web2 giải quyết các câu hỏi thu hút khách hàng thông qua lăng kính rất tuyến tính, bao gồm các thành phần như giá cả, tiếp thị, quan hệ đối tác, lập bản đồ kênh bán hàng và tối ưu lực lượng bán hàng.

Các thước đo thành công bao gồm thời gian chốt đơn, tỷ lệ nhấp vào trang web và doanh thu trên mỗi khách hàng, cùng nhiều thước đo khác.

*Phễu thu hút khách hàng truyền thống trong web2*

Web3 thay đổi toàn bộ cách tiếp cận nhằm tận dụng các mạng lưới mới, bởi vì token đem lại một giải pháp thay thế cho cách tiếp cận truyền thống.

Thay vì chi tiền cho hoạt động marketing truyền thống để lôi kéo khách hàng tiềm năng, đội ngũ phát triển có thể sử dụng token để thu hút người dùng ban đầu, những người này sẽ được tưởng thưởng cho những đóng góp ban đầu khi hiệu ứng mạng lưới chưa rõ ràng hoặc chưa bắt đầu.

Điều này làm cho người dùng ban đầu trong thời đại web3 trở nên quyền lực hơn so với mô hình phát triển kinh doanh truyền thống hoặc nhân viên bán hàng trong web2.

Ví dụ:

Compound, một giao thức cho vay, đã sử dụng token để khuyến khích những người cho vay và người đi vay ban đầu bằng cách tặng thưởng COMP token để tham gia, hoặc ‘tăng tính thanh khoản’ bằng một chương trình khai thác thanh khoản.
Bất kỳ người dùng nào của giao thức này, cho dù là người đi vay hay người cho vay, đều nhận được COMP token.
Sau khi chương trình ra mắt vào năm 2020, tổng lượng giá trị tài sản khóa lại (TVL – Total value locked) trong Compound đã tăng từ 100 lên 600 triệu đô.
Trong khi các công ty truyền thống thưởng cho nhân viên thông qua sở hữu cổ phần, họ hiếm khi thưởng cho khách hàng (ngoài chiết khấu mua hàng hoặc hoa hồng giới thiệu).

Tóm lại:

Trong web2, bên liên quan chính của chiến lược go to market là khách hàng, thường có được thông qua các nỗ lực bán hàng và tiếp thị.

Còn trong thời đại web3, bên liên quan không chỉ bao gồm khách hàng / người dùng mà còn bao gồm các nhà phát triển, nhà đầu tư và đối tác của họ.

Do đó, nhiều công ty web3 nhận thấy vai trò cộng đồng quan trọng hơn vai trò bán hàng và tiếp thị.

Ma trận Go to market trong web3

Với các tổ chức web3, chiến lược go to market phụ thuộc vào vị trí của tổ chức trong ma trận dưới đây, theo 2 chiều kích: Cơ cấu tổ chức (là tập trung hay phi tập trung) và Đòn bẩy kinh tế (có token hay không có token):

Chiến lược GTM sẽ khác nhau ở mỗi góc phần tư và có thể mở rộng mọi thứ, từ các chiến lược web2 truyền thống đến các chiến lược mới và có tính thử nghiệm.

Bây giờ tôi sẽ tập trung vào góc phía trên bên phải (phi tập trung và có token) và so sánh nó với góc phía dưới bên trái (token và không token) để minh họa sự khác biệt giữa chiến lược go to market của web3 và web2.

Phi tập trung và có token

Hãy nhìn vào góc phía trên bên phải.

Ở đây bao gồm các tổ chức, mạng lưới và giao thức với mô hình hoạt động web3, nó đòi hỏi các chiến lược go to market mới.

Các tổ chức trong góc phần tư này tuân theo mô hình phi tập trung (mặc dù họ thường bắt đầu với đội ngũ lập trình hạch tâm hoặc nhân viên vận hành) và sử dụng token để thu hút các thành viên mới, tưởng thưởng cho những người đóng góp và phân phối phần thưởng đến những người tham gia.

Sự khác biệt cơ bản giữa các tổ chức web3 trong góc phần tư này và những tổ chức sử dụng mô hình go to market truyền thống nằm ở câu hỏi cốt lõi: Sản phẩm là gì?

Trong khi các công ty web2 và những công ty ở góc phần tư phía dưới bên trái phần lớn phải bắt đầu với một sản phẩm thu hút khách hàng (đến vì công cụ, ở lại vì mạng lưới), thì các công ty web3 tiếp cận thị trường thông qua 2 thứ: Mục đích và Cộng đồng.

Việc có một sản phẩm và một nền tảng kỹ thuật vững chắc vẫn quan trọng, nhưng nó không nhất thiết phải có trước.

Điều mà các tổ chức này cần là một mục đích rõ ràng xác định lý do họ tồn tại. Vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết là gì? Việc này có ý nghĩa hơn là chỉ huy động tiền dựa trên whitepaper (sách trắng, tài liệu chi tiết về sản phẩm, dự án) và đội ngũ sáng lập.

Điều đó cũng nghĩa là có một cộng đồng lớn mạnh – không chỉ là “dẫn dắt bởi cộng đồng” hay “cộng đồng là trên hết” mà còn do cộng đồng làm chủ – xóa mờ sự phân biệt giữa chủ sở hữu, cổ đông và người dùng.

Điều cho phép thành công lâu dài trong web3 là mục đích rõ ràng, có một cộng đồng chất lượng cao và tương tác tích cực, cũng như có cơ chế quản trị phù hợp với mục đích và cộng đồng đó.

Mục đích, con người và quản trị tạo nên chiến lược Go to market trong web3 — *Mục đích, con người và quản trị hợp thành chiến lược go to market trong web3*

Bây giờ chúng ta hãy đi sâu hơn vào các hoạt động go to market trong hai danh mục chính của các tổ chức web3 ở góc phía trên bên phải:

Các ứng dụng phi tập trung (decentralized application)
Các blockchain Lớp 1, các giải pháp mở rộng Lớp 2 và các giao thức khác.

Hoạt động go tp market cho các ứng dụng phi tập trung

“Ứng dụng phi tập trung” bao gồm tài chính phi tập trung (DeFi), token không thể thay thế (NFT), mạng xã hội và trò chơi.

DAO tài chính phi tập trung (DeFi)

Một danh mục chính của ứng dụng phi tập trung là các ứng dụng tài chính phi tập trung (DeFi), chẳng hạn các sàn giao dịch phi tập trung (ví dụ: Uniswap hoặc dYdX) hoặc stablecoin (ví dụ: MakerDAO’s Dai).

Mặc dù chúng có thể có các hoạt động go to market tương tự như một ứng dụng tiêu chuẩn, không phi tập trung, nhưng giá trị tích lũy là khác nhau do cơ cấu tổ chức và nền kinh tế token (token economic).

Nhiều dự án DeFi đi theo con đường mà giao thức được một nhóm phát triển tập trung ưu tiên phát triển trước. Sau khi tung ra giao thức, nhóm thường tìm cách phi tập trung hóa giao thức để tăng tính bảo mật và phân phối quyền quản lý hoạt động của nó cho một nhóm phi tập trung những người nắm giữ token.

Sự phi tập trung này thường được thực hiện thông qua:

Phát hành token quản trị
Ra mắt giao thức quản trị phi tập trung (thường là một DAO)
Cấp quyền kiểm soát giao thức cho DAO

Quá trình phi tập trung này có thể liên quan đến nhiều cơ cấu và hình thức thực thể khác nhau.

Ví dụ:

Nhiều DAO không có bất kỳ pháp nhân nào liên kết với họ và chỉ hoạt động trong thế giới kỹ thuật số, trong khi những DAO khác sử dụng ví đa chữ ký (“multisig”) hành động theo chỉ đạo của DAO.

Trong một số trường hợp, các tổ chức phi lợi nhuận được thành lập để giám sát sự phát triển trong tương lai của giao thức theo chỉ đạo của DAO.

Trong hầu hết các trường hợp, nhóm nhà phát triển ban đầu tiếp tục hoạt động, đóng vai trò là một trong nhiều người đóng góp vào hệ sinh thái do giao thức tạo ra cũng như phát triển các sản phẩm và dịch vụ bổ sung hoặc phụ trợ.

Dưới đây là hai ví dụ DeFi phổ biến:

MakerDAO

Hoạt động như một DAO vào tháng 3 năm 2015, thành lập quỹ vào tháng 6 năm 2018 và ngừng hoạt động vào tháng 7 năm 2021.

MakerDAO có một stablecoin (đồng tiền ổn định) là Dai, với mục đích là cho phép người dùng giao dịch nhanh chóng, chi phí thấp, không biên giới, và minh bạch với một đơn vị giá trị ổn định. Điều này có thể thông qua việc mua hàng hóa và dịch vụ hoặc tương tác với các ứng dụng DeFi khác.

Nó cũng có token quản trị là MKR. DAO phê duyệt các thay đổi quản trị khác nhau cũng như các thông số về hoạt động của giao thức, bao gồm cả tài sản bảo đảm mà giao thức sử dụng để đúc DAI.

Giao thức Uniswap

Được tung ra bởi một công ty tập trung, nhưng hiện được sở hữu và quản lý bởi Uniswap DAO, được kiểm soát bởi những người nắm giữ token UNI.

Uniswap Labs, người tạo ra protocol, vận hành một giao diện cho giao thức Uniswap và là một trong nhiều nhà phát triển đóng góp vào hệ sinh thái của giao thức.

Vậy chiến lược GTM ở đây trông như thế nào?

Lấy ví dụ về Dai, stablecoin được phát hành và quản lý bởi MakerDAO.

Một mục tiêu đối với hầu hết các tổ chức phát hành stablecoin thuật toán (algorithmic stablecoin) như MakerDAO là tạo ra nhiều hoạt động sử dụng stablecoin trong hệ sinh thái tài chính.

Do đó, hoạt động GTM phải:

Được niêm yết trên các sàn giao dịch tiền điện tử để bán lẻ và trading;
Được tích hợp vào ví và ứng dụng; và
Được chấp nhận như một hình thức thanh toán cho hàng hóa hoặc dịch vụ.

Ngày nay, có hơn 400 thị trường Dai, nó được tích hợp vào hàng trăm dự án và được chấp nhận như một hình thức thanh toán thông qua các giải pháp thương mại lớn như Coinbase Commerce.

Họ đã làm điều đó như thế nào?

Ban đầu, MakerDAO đã thực hiện điều này thông qua một nhóm phát triển kinh doanh truyền thống, họ thúc đẩy nhiều quan hệ đối tác và tích hợp ban đầu.

Tuy nhiên, khi nó tăng mức độ phi tập trung, việc phát triển kinh doanh trở thành trách nhiệm của đơn vị hạch tâm tăng trưởng (growth core unit), một cộng đồng con những người nắm giữ token MakerDAO, được gọi là SubDAO.

Ngoài ra, vì MakerDAO được phi tập trung và hoạt động giao thức của nó không cần sự tin cậy hay cho phép, bất kỳ ai cũng có thể tạo hoặc mua Dai bằng cách sử dụng giao thức.

Và vì Dai là mã nguồn mở nên các nhà phát triển có thể tích hợp nó vào ứng dụng của họ theo kiểu tự phục vụ. Theo thời gian, giao thức trở nên tự phục vụ – với các tài liệu phát triển tốt hơn, nhiều playbook tích hợp hơn – các dự án khác có thể mở rộng quy mô dựa trên đó.

Các chỉ số go to market cho DeFi DAO

Các chiến lược GTM mới cho web3 đưa đến nhiều cách thức mới nhằm đo lường mức độ thành công.

Đối với ứng dụng DeFi, chỉ số thành công chuẩn là tổng giá trị tài sản khóa lại (TVL) đã nói ở trên. Nó đại diện tất cả các tài sản mà sử dụng giao thức / mạng lưới cho những thứ như giao dịch, đặt cược và cho vay.

Tuy nhiên, TVL không phải là thước đo lý tưởng để đo lường sức khỏe và thành công lâu dài của tổ chức. Mặc dù các giao thức DeFi mới có thể sao chép mã nguồn mở, mang lại lợi suất cao và thu hút dòng vốn tài chính đáng kể và TVL, thông thường thì các nhà giao dịch thường rời đi ngay khi dự án tiếp theo xuất hiện.

Do đó, các chỉ số quan trọng hơn cần theo dõi bao gồm:

Số người nắm giữ token
Tần suất tương tác của cộng đồng
Hoạt động của nhà phát triển

Ngoài ra, vì các giao thức có thể kết hợp – được lập trình để tương tác và xây dựng dựa vào nhau – một thước đo quan trọng khác ở đây là tích hợp.

Số lượng và loại tích hợp cho biết cách thức và vị trí mà giao thức được sử dụng trong các ứng dụng khác, chẳng hạn như ví, sàn giao dịch và sản phẩm.

*Thước đo thành công cho GTM của DeFi DAO*

DAO xã hội, văn hóa và nghệ thuật

Đối với các DAO xã hội, văn hóa và nghệ thuật, Go to Market có nghĩa là xây dựng cộng đồng với một mục đích cụ thể – đôi khi bắt đầu bằng việc trò chuyện qua tin nhắn giữa bạn bè – và phát triển nó bằng cách tìm những người khác tin vào mục đích đó.

Nhưng đó không phải “chỉ là một cuộc trò chuyện nhóm” hay giống như gọi vốn cộng đồng trên Kickstarter?

Mặc dù người tổ chức các dự án huy động vốn từ cộng đồng trên web2 truyền thống cũng có thể có mục đích rõ ràng, nhưng họ phải rõ ràng hơn nhiều về các phương tiện để đạt được mục đích đó từ trên xuống.

Những người khởi xướng dự án thường phác thảo bản phân tích chi tiết về cách sử dụng số tiền huy động được, lộ trình sản phẩm rõ ràng và tiến độ hiện tại.

Trong mô hình web3, mục đích là rất quan trọng, nhưng phương pháp đạt mục đích thường được tìm hiểu sau – bao gồm cách sử dụng vốn, lộ trình sản phẩm và tiến độ.

Ví dụ:

Với ConstitutionDAO, mục đích là mua một bản sao của Hiến pháp Hoa Kỳ;
Với Krause House, mục đích là mua một đội NBA và đi tiên phong trong việc quản lý người hâm mộ của một đội;
Với LinksDAO, nó tạo ra một câu lạc bộ ảo với một cộng đồng những người mê golf; và
Với PleasrDAO, đó là thu thập, trưng bày và chia sẻ một cách sáng tạo cho cộng đồng những NFT đại diện cho các ý tưởng và phong trào có ý nghĩa văn hóa.

ConstitutionDAO

Đã huy động được 47 triệu đô la từ một cộng đồng những người xa lạ đến với nhau vì mục đích này, toàn bộ quá trình đã kết hợp với nhau trong vài tuần và bắt đầu với một mục đích rõ ràng và chỉ huy động tiền cho mục đích cụ thể đó.

ConstitutionDAO không có lộ trình rõ ràng, kế hoạch thực hiện hoặc thậm chí là token vào thời điểm đó (nó được tạo sau khi đấu thầu không thành công).

Các cá nhân đóng góp tài chính phù hợp với mục đích và được thúc đẩy bởi cộng đồng, đến nỗi họ chỉ muốn đóng góp và lan truyền, lấp đầy Twitter bằng các biểu tượng cảm xúc đã trở thành meme.

Friends with Benefits

Là một DAO xã hội được hỗ trợ bởi token, ban đầu là một máy chủ Discord cho các nhà sáng tạo web3. Ngoài việc mua tối thiểu $FWB token, đại diện cho tư cách thành viên trong DAO, các thành viên tiềm năng phải đăng ký FWB thông qua một đơn viết tay.

Cộng đồng phát triển, được kết nối trong nhiều kênh Discord khác nhau, chạy các sự kiện IRL và cuối cùng nhận ra rằng một trong những sản phẩm mà họ có thể xây dựng là ứng dụng sự kiện.

FWB mang lại cho các nhà sáng tạo một vai trò thực sự trong cộng đồng, trong khi framework của DAO mở lối cho sự phối hợp quy mô lớn của nhóm phi tập trung này để thực hiện các việc như phân bổ ngân sách và hoàn thành các dự án từ xuất bản nội dung đến sản xuất sự kiện.

Các chỉ số go to market đối với DAO xã hội

Một trong những chỉ số quan trọng về sức khỏe của một DAO là chất lượng tương tác của cộng đồng, có thể được đo lường thông qua các nền tảng quản trị và truyền thông mà nó sử dụng.

Ví dụ

Một DAO có thể theo dõi:

Hoạt động của kênh trên Discord;
Kích hoạt và giữ chân thành viên;
Sự tham gia vào những lần kêu gọi của cộng đồng
Sự tham gia của ban quản trị (ai đang bỏ phiếu về cái gì, và tần suất ra sao); và
Công việc thực tế đang được thực hiện (số người đóng góp được trả tiền).

*Thước đo GTM thành công cho DAO xã hội*

Các chỉ số khác có thể là số mối quan hệ mới được xây dựng hoặc đo lường lòng tin giữa các thành viên cộng đồng DAO.

Mặc dù đã có một số công cụ và khuôn khổ, nhưng các thước đo DAO xã hội vẫn còn tương đối mới, vì vậy chúng ta sẽ thấy nhiều công cụ hơn xuất hiện và phát triển khi địa vực này phát triển.

DAO game

Ngày nay, hầu hết các game trên web3, cho dù là chơi-để-kiếm (play to earn), chơi-để-đúc (play-to–mint) hay các thể loại chơi- để khác, gần giống với các trò chơi web2 phổ biến – nhưng có hai điểm khác biệt chính:

Việc sử dụng các tài sản trong trò chơi có nguồn gốc từ các nền tảng blockchain có tính mở, tính toàn cầu thay vì các nền kinh tế có tính đóng, được kiểm soát trong các tựa game trả-tiền-để-sở hữu và chơi-thoải-mái; và
Khả năng người chơi trở thành các bên liên quan thực sự và có tiếng nói trong việc quản trị trò chơi.

Trong web3 gaming, chiến lược go to market được xây dựng thông qua phân phối nền tảng, giới thiệu người chơi và quan hệ đối tác với các bang hội.

Các bang hội chẳng hạn như Yield Guild Games (YGG) cho phép người chơi mới bắt đầu chơi một trò chơi bằng cách cho họ mượn tài sản trò chơi mà họ có thể không đủ khả năng chi trả.

Các bang hội chọn hỗ trợ trò chơi nào bằng cách xem xét ba yếu tố:

chất lượng của trò chơi;
sức mạnh của cộng đồng; và
sự mạnh mẽ và công bằng của trò chơi.

Trò chơi, cộng đồng và sức khỏe kinh tế phải được duy trì song song với nhau.

Mặc dù các nhà phát triển trò chơi dựa trên blockchain có thể có tỷ lệ sở hữu thấp hơn, nhưng bằng cách khuyến khích người chơi làm chủ sở hữu, các nhà phát triển đang giúp phát triển giá trị kinh tế nói chung cho tất cả mọi người.

Nhưng không giống như trong web2, dẫn dắt bởi mục đích và cộng đồng.

Ví dụ

Loot

Một trò chơi bắt đầu với nội dung trước khi chuyển sang nhập vai, là một ví dụ về mục đích và cộng đồng, thay vì sản phẩm, dẫn dắt GTM.

Loot là một bộ sưu tập NFT, mỗi NFT được gọi là Loot bag, có sự kết hợp độc đáo của các vật phẩm phiêu lưu (ví dụ bao gồm thắt lưng da rồng, găng tay lụa cuồng nộ và bùa hộ mệnh).

Về cơ bản, Loot cung cấp một gợi ý – hoặc khối xây dựng cơ bản – mà dựa vào đó các trò chơi, dự án và thế giới khác có thể được xây dựng.

Cộng đồng Loot đã tạo ra mọi thứ, từ công cụ phân tích đến nghệ thuật phái sinh, bộ sưu tập âm nhạc, cảnh giới, nhiệm vụ và nhiều trò chơi khác, lấy cảm hứng từ Loot bag của họ.

Ý tưởng chính ở đây là Loot phát triển không phải do một sản phẩm hiện có mà người dùng đổ xô đến, mà là do ý tưởng và truyền thuyết mà nó thể hiện – một mạng lưới mở, có thể kết hợp chào đón sự sáng tạo và khuyến khích người dùng thông qua token.

Cộng đồng tạo ra sản phẩm – chứ không phải là mạng lưới tạo ra sản phẩm với hy vọng nó sẽ thu hút được cộng đồng.

Do đó, một số liệu quan trọng ở đây sẽ là số lượng các công cụ phái sinh, ví dụ, ở đây có thể được coi là có giá trị hơn so với các số liệu truyền thống.

Hoạt động GTM cho blockchain Lớp 1 và các giao thức khác

Trong web3, Lớp 1 đề cập đến blockchain nền tảng. Avalanche, Celo, Ethereum và Solana là ví dụ về blockchain Lớp 1.

Tất cả các blockchain này đều là mã nguồn mở, vì vậy bất kỳ ai cũng có thể xây dựng dựa trên chúng, sao chép hoặc thay đổi và tích hợp với chúng. Sự phát triển của các blockchain này đến từ việc có nhiều ứng dụng được xây dựng dựa trên chúng.

Lớp 2 đề cập đến bất kỳ công nghệ nào hoạt động trên Lớp 1, giúp giải quyết các thách thức về khả năng mở rộng với các mạng lưới Lớp 1.

Một loại giải pháp Lớp 2 là rollup. Các rollup Lớp 2 thực hiện điều đó – chúng “cuộn” các giao dịch ngoài chuỗi và sau đó đăng dữ liệu trở lại mạng Lớp 1 thông qua một cầu nối.

Có hai danh mục chính của rollup Lớp 2.

Đầu tiên là optimistic rollups, nghĩa là giao dịch phải trung thực và không gian lận thông qua bằng chứng gian lận.
Thứ hai, zk rollups, sử dụng bằng chứng không kiến thức (zero knowledge) để xác định điều tương tự.

Phần lớn các giải pháp Lớp 2 đang được phát triển cho Ethereum và chưa có token riêng, nhưng chúng ta sẽ thảo luận về chúng ở đây vì các thước đo GTM thành công của chúng tương tự như các thước đo của các mạng lưới khác trong danh mục này.

Ngoài ra, các giao thức có thể được xây dựng dựa trên các L1 hoặc L2 khác, ví dụ như Uniswap protocol hỗ trợ Ethereum (L1), Optimism (L2) và Polygon (L2).

Sự phát triển của các blockchains Lớp 1, các giải pháp mở rộng quy mô Lớp 2 và các giao thức khác này có thể đến từ các phân tách (fork), là khi một mạng lưới được sao chép và sau đó được sửa đổi.

Ví dụ:

Ethereum, một blockchain Lớp 1, đã được phân tách bởi Celo.
Optimism, một giải pháp mở rộng Lớp 2, đã được tạo ra bởi Nahmii và Metis.
Và Uniswap đã được phân tách để tạo ra SushiSwap.

Mặc dù điều này ban đầu có vẻ tiêu cực, nhưng số lượng phân tách mà một mạng có thực sự có thể được coi là thước đo thành công – nó cho thấy rằng những người khác muốn sao chép nó.

Những ví dụ và tư duy này đều tập trung vào góc phần tư phía trên bên phải, các mạng phi tập trung với token – nói rộng ra, là các ví dụ tiên tiến nhất hiện tại của web3.

Tuy nhiên, tùy thuộc vào loại hình tổ chức, vẫn có sự pha trộn hợp lý giữa các chiến lược tiếp cận thị trường web2 và các mô hình web3 mới nổi.

Các nhà xây dựng nên hiểu nhiều phương pháp tiếp cận khi họ bắt đầu phát triển chiến lược tiếp cận thị trường, vì vậy, bây giờ chúng ta hãy xem xét một mô hình kết hợp kết hợp tiếp cận thị trường web2 với các chiến lược tiếp cận thị trường web3.

Tập trung và không có token: Lai giữa web2-web3

Nhiều công ty ở góc phần tư phía dưới bên trái này (nhóm tập trung và không có token) cung cấp các điểm và giao diện để người dùng truy cập vào cơ sở hạ tầng và giao thức web3.

Ở góc phần tư này, có sự chồng chéo đáng kể trong chiến lược thâm nhập thị trường giữa web2 và web3 – đặc biệt là SaaS và Marketplace.

SaaS

Một số công ty ở góc phần tư này tuân theo mô hình kinh doanh phần-mềm-như-một-dịch-vụ (SaaS) truyền thống, ví dụ như Alchemy, cung cấp nodes-as-a-service.

Các công ty này cung cấp cơ sở hạ tầng theo yêu cầu qua các mức phí đăng ký khác nhau, được xác định bởi các yếu tố như dung lượng lưu trữ, nodes là riêng hay chia sẻ và khối lượng yêu cầu hàng tháng.

Mô hình SaaS thường yêu cầu go to market và các và khuyến khích web2 truyền thống. Thu hút khách hàng thông qua sự kết hợp của các chiến lược theo sản phẩm và theo kênh:

Thu hút người dùng dựa trên sản phẩm tập trung vào việc thu hút người dùng dùng thử sản phẩm.

Ví dụ:

Một trong những sản phẩm của Alchemy là Supernode, một API Ethereum nhắm vào bất kỳ tổ chức nào đang xây dựng trên Ethereum nhưng không muốn quản lý cơ sở hạ tầng của chính mình.

Trong trường hợp này, khách hàng sẽ thử Supernode thông qua mô hình freemium và những khách hàng đó sẽ giới thiệu sản phẩm cho những khách hàng tiềm năng khác.

Ngược lại, thu hút người dùng dựa theo kênh tập trung vào việc phân khúc các loại khách hàng khác nhau (ví dụ: khách hàng khu vực công so với khách hàng khu vực tư) và có đội ngũ bán hàng phù hợp với những khách hàng đó.

Trong trường hợp này, một công ty có thể có một đội ngũ bán hàng chỉ tập trung vào các khách hàng thuộc khu vực công như chính phủ và giáo dục, và hiểu sâu sắc nhu cầu của loại khách hàng đó.

Thước đo GTM công ty SaaS — *Chỉ số go to market công ty SaaS*

Thị trường và sàn giao dịch

Các công ty khác trong góc phần tư này dựa trên các mô hình sàn giao dịch tương đối quen thuộc với người tiêu dùng, chẳng hạn như thị trường NFT ngang hàng OpenSea và sàn giao dịch tiền điện tử Coinbase.

Các doanh nghiệp này tạo ra doanh thu dựa trên phí giao dịch (thường là phần trăm giao dịch), tương tự như mô hình kinh doanh của các thị trường web2 cổ điển như eBay và Amazon.

Đối với loại công ty này, tăng trưởng doanh thu đến từ việc tăng số lượng mặt hàng, giá trị trung bình mỗi mặt hàng và số lượng người dùng của nền tảng – tất cả đều dẫn đến tăng khối lượng giao dịch, đồng thời mang lại lợi ích cho người dùng về sự đa dạng, tính thanh khoản trên thị trường và hơn thế nữa.

Một hoạt động go to market chính ở đây là tăng phân phối kênh bằng cách hợp tác với các nền tảng khác để trưng bày các mặt hàng chọn lọc.

Điều này tương tự như chương trình tiếp thị liên kết (affiliate) của Amazon, trong đó các blogger có thể chèn link đến các mặt hàng yêu thích của họ và bất kỳ giao dịch mua nào được thực hiện thông qua các link đó đều mang lại cho blogger một khoản hoa hồng.

Nhưng một điểm khác biệt chính so với web2 là cấu trúc web3 cho phép phân phối tiền bản quyền trở lại người tạo bên cạnh phí affiliate.

Ví dụ:

OpenSea cung cấp kênh bán hàng affiliate truyền thống thông qua chương trình White Label, trong đó các giao dịch mua được thực hiện thông qua liên kết giới thiệu mang lại phần trăm doanh thu cho đơn vị liên kết, nhưng nó cũng trả tiền bản quyền để người sáng tạo có thể kiếm được phần trăm của bất kỳ doanh số thứ cấp nào.

Vì người sáng tạo giờ đây có cơ hội kiếm tiền từ công việc của họ thông qua thị trường thứ cấp – giá trị mà trước đây họ không thể nhìn thấy trong hệ thống web2 – họ được khuyến khích tiếp tục quảng bá thị trường. Người sáng tạo trở thành người giới thiệu và bán hàng.

Thang đo GTM cua thị trường và sàn giao dịch — *Chỉ số go to market của thị trường và sàn giao dịch*

Các chiến thuật Go to market

Tôi đã chia sẻ tổng quan về các tư duy quan trọng và một số tình huống ứng dụng, hãy cùng xem xét các chiến thuật go to market thường thấy trong các tổ chức web3.

Đây là những thành phần cốt lõi, không phải là một cuốn sách hoàn chỉnh, nhưng vẫn có thể giúp bạn khám phá các chiến thuật và phương án.

Airdrop

Airdrop là khi một dự án phân phối token cho người dùng để tưởng thưởng cho hành vi nhất định mà dự án muốn khuyến khích, bao gồm cả việc dùng thử mạng lưới hoặc giao thức.

Chúng có thể được phân phối đến tất cả các địa chỉ hiện hữu trên một mạng blockchain nhất định hoặc được nhắm vào một đối tượng nào đó (chẳng hạn các influencer); thông thường, chúng được sử dụng để giải quyết các câu hỏi ở đầu bài viết này – nhằm thúc đẩy sự đón nhận ban đầu, thưởng hoặc động viên những người dùng đầu tiên…

Năm 2020, Uniswap đã airdrop 400 UNI cho bất kỳ ai đã sử dụng nền tảng này.
Tháng 9 năm 2021, dYdX airdrop DYDX cho người dùng.
Gần đây, ENS đã airdrop cho bất kỳ ai có tên miền ENS (tên miền .eth phi tập trung); airdrop được tiến hành vào tháng 11 năm 2021, nhưng bất kỳ ai sở hữu tên miền ENS trước ngày 31 tháng 10 năm 2021 đều có / đủ điều kiện (cho đến tháng 5 năm 2022) để yêu cầu token $ENS, cung cấp cho người nắm giữ quyền quản trị đối với giao thức ENS.

Trong địa hạt NFT, airdrop cho các dự án NFT đang ngày càng phổ biến để tiếp cận ngày càng nhiều người hơn và một vài lý do khác.

Một đợt airdrop đáng chú ý gần đây là từ Bored Ape Yatch Club, một bộ sưu tập 10.000 NFT độc đáo; vào ngày 28 tháng 8 năm 2021, BAYC thành lập Mutant Ape Yatch Club phản ứng.

Mỗi người nắm giữ mã thông báo BAYC nhận được một tinh chất đột biến “mutant serum“, cho phép họ đúc 10.000 khỉ đột biến và 10.000 khỉ đột biến mới luôn có sẵn cho những người mới tham gia.

Vì có nhiều loại tinh chất khác nhau nên tinh chất chỉ có thể được sử dụng một lần và vì Bored Ape không thể sử dụng nhiều tinh chất cùng cấp, nên tinh chất đã thêm một mẫu hiếm mới.

Lý do đằng sau việc tạo ra MAYC là để “thưởng cho những người sở hữu apes một NFT hoàn toàn mới” – một phiên bản khỉ “đột biến” – đồng thời cho phép những người mới tham gia vào hệ sinh thái BAYC ở cấp độ thành viên thấp hơn.

Điều này duy trì khả năng tiếp cận với cộng đồng rộng lớn hơn, trong khi không làm giảm tính độc quyền của tập hợp ban đầu hoặc khiến những chủ sở hữu ban đầu đó cảm thấy như đóng góp của họ bị hạ cấp. (Một cách khác để giải quyết khả năng tiếp cận là sử dụng chia nhỏ NFT, trong đó NFT có nhiều chủ sở hữu.)

Giá sàn MAYC, hoặc giá niêm yết thấp nhất cho một MAYC, luôn thấp hơn giá sàn BAYC, nhưng về cơ bản chủ sở hữu có cùng lợi ích.

Những airdrop này được thực hiện từ trước để thưởng cho chủ sở hữu NFT hoặc người dùng mạng và giao thức (như airdrop ENS), nhưng airdrop cũng có thể được sử dụng như một hoạt động go to market chủ động để tạo ra nhận thức về một dự án cụ thể và khuyến khích mọi người biết tới nó.

Trong bất kỳ tình huống nào, các dự án nên trình bày rõ ràng về việc phân phối token tổng thể, sự cố và kế hoạch của họ trước khi tiến hành airdrop. Có rất nhiều ví dụ về việc airdrop được sử dụng cho các mục đích bất chính và airdrop lệch lạc.

Ngoài ra, airdrop token có thể được coi là dịch vụ chứng khoán ở Mỹ, vì vậy các dự án nên tham khảo ý kiến tư vấn trước khi tham gia vào bất kỳ hoạt động nào như vậy.

Tài trợ nhà phát triển

Tài trợ dành cho nhà phát triển là các khoản tài trợ được thực hiện từ ngân quỹ của giao thức cho các cá nhân hoặc đội nhóm đang đóng góp vào việc cải thiện giao thức.

Đây có thể là cơ chế go to market hiệu quả cho các DAO, vì hoạt động của nhà phát triển là một phần không thể thiếu trong thành công của giao thức.

Ví dụ về các dự án và giao thức có sự tài trợ nhà phát triển bao gồm Celo, Chainlink, Compound, Ethereum và Uniswap.

Nhưng các khoản tài trợ có thể được trao cho mọi thứ, từ phát triển giao thức đến truy lỗi, code audit và các hoạt động khác ngoài lập trình.

Compound thậm chí còn có một loại tài trợ liên quan đến phát triển kinh doanh và tích hợp, tài trợ cho bất kỳ tích hợp nào làm tăng việc sử dụng Compound. Chẳng hạn họ đã tài trợ cho việc tích hợp Compound với Polkadot.

Memes

Hình ảnh lan truyền với lớp phủ văn bản là một chiến thuật go to market khác dành cho các tổ chức web3.

Với sự phức tạp và rộng lớn của hệ sinh thái tiền điện tử và sự chú ý ngắn ngủi của người dùng mạng xã hội, meme cho phép thông tin được truyền tải nhanh chóng.

Memes cũng có thể cho biết bạn thuộc về đâu, cộng đồng, thiện chí theo cách cô đọng thông tin.

Dự án NFT Pudgy Penguins, một bộ sưu tập 8.888 chú chim cánh cụt, bắt đầu do khả năng meme của nó.

Đợt giảm giá đầu tiên của bộ sưu tập đã được bán hết trong 20 phút và bộ sưu tập đã được giới thiệu trên các phương tiện truyền thông lớn, điều này giúp các dự án như vậy trở nên phổ biến.

Yếu tố cộng đồng và hiển thị xã hội của bộ sưu tập “PFP” (ảnh profile) cũng kích phát sự lan truyền này.

Twitter gần đây đã triển khai một tính năng cho phép người dùng chứng minh quyền sở hữu của họ đối với NFT thông qua ảnh profile hình lục giác liên kết với API của OpenSea.

Những chủ sở hữu có lượng người theo dõi trên mạng xã hội lớn tạo ra nhận thức về một dự án khi họ thay đổi ảnh hồ sơ của mình thành ảnh đại diện từ dự án đó và các chủ sở hữu dự án thường theo dõi tất cả các chủ sở hữu khác của cùng một dự án.

Những động thái này cũng có thể “đẻ” các meme khác, như trong trường hợp của Crypto Covens và meme “web2 me vs. web3 me”, nơi người dùng hiển thị với khuôn mặt phù thủy và khuôn mặt thực của họ, cho biết họ là ai, thuộc về đâu,…

Vậy tất cả những điều này có ý nghĩa gì đối với những người sáng lập web3? Sự thay đổi tư duy lớn nhất là chuyển từ lập kế hoạch sang một thứ gì đó giống như làm vườn hơn.

Trong các công ty web2, những người sáng lập không chỉ đặt ra tầm nhìn từ trên xuống mà còn chịu trách nhiệm phát triển đội ngũ và lập kế hoạch và thực hiện theo tầm nhìn đó.

Trong web3, những người sáng lập đảm nhận nhiều hơn vai trò của một người làm vườn, giúp ươm mầm và nuôi dưỡng các sản phẩm có khả năng thành công nhưng cũng thiết lập không gian để tất cả xảy ra.

Trong khi những người sáng lập web3 vẫn đặt ra mục đích của tổ chức và cơ cấu quản trị ban đầu của nó, thì bản thân cơ cấu quản trị có thể nhanh chóng dẫn đến những vai trò mới cho họ.

Thay vì tối ưu để tăng trưởng số lượng nhân viên hoặc doanh thu và lợi nhuận, những người sáng lập có thể tối ưu việc sử dụng giao thức và chất lượng của cộng đồng.

Ngoài ra, theo bất kỳ sự phi tập trung nào, những người sáng lập phải thích ứng với môi trường không tồn tại cấu trúc quyền lực phân cấp và nơi họ là một trong nhiều tác nhân đưa tới thành công của một dự án.

Do đó, trước khi phi tập trung, người sáng lập nên đảm bảo rằng họ đang thiết lập dự án của mình để thành công trong một môi trường như vậy.

Tôi đã tận mắt chứng kiến điều này khi còn là giám đốc của Tony Hsieh, cựu Giám đốc điều hành của Zappos.com, một công ty thương mại điện tử hiện thuộc sở hữu của Amazon.

Công ty đã thử nghiệm các cơ cấu quản trị phi tập trung (so với chỉ từ trên xuống) từ năm 2014, bao gồm cả hệ thống quản lý tự tổ chức được gọi là “holacracy”.

Holacracy liên quan đến hệ thống phân cấp công việc hơn là con người, và có nhiều kết quả khác nhau.

Nhưng Hsieh đã đưa ra một phép ẩn dụ hữu ích khi so sánh vai trò của anh ta là người trồng trọt trong nhà kính (trong mô hình holacracy), chứ không phải là cây tốt nhất.

Anh ấy đã nói rằng anh ấy cần phải trở thành “kiến trúc sư nhà kính” – thiết lập các điều kiện thích hợp để cho phép tất cả các loài thực vật khác sinh sôi và phát triển.

Alex Zhang, thị trưởng của Friends with Benefits (FWB), DAO xã hội với một token có thể thay thế, mô tả rằng công việc của ông “không phải là đặt ra tầm nhìn từ trên xuống” mà là tạo điều kiện cho việc tạo ra các “framework, giấy phép, và các quy định cho các thành viên cộng đồng” để phê duyệt và xây dựng trên đó.

Một nhà lãnh đạo web2 tập trung vào việc cập nhật lộ trình sản phẩm và hướng tới việc ra mắt sản phẩm mới, còn Zhang tự coi mình là một người làm vườn hơn là một người xây dựng từ trên xuống.

Vai trò của anh ấy bao gồm việc theo dõi “ông hàng xóm” của FWB (trong trường hợp này là các kênh Discord) và quản lý nó bằng cách loại bỏ các kênh có ít lực kéo và giúp hỗ trợ và phát triển các kênh có quán tính.

Bằng cách tạo ra khuôn khổ cho các kênh này – và các cuốn sách về sự thành công của kênh (chẳng hạn như kết hợp hoạt động, lãnh đạo rõ ràng và cơ câu quản trị) – Zhang trở thành một nhà giáo dục và nhà truyền thông nhiều hơn.

Trong trường hợp của những người sáng lập các dự án NFT, vai trò của họ chủ yếu là người khởi tạo và người quản lý tạm thời đối với sở hữu trí tuệ (IP).

Yuga Labs, người sáng lập Bored Ape Yacht Club, đã viết, “Chúng tôi coi mình như những người quản lý tạm thời đối với IP đang trong quá trình ngày càng trở nên phi tập trung hơn. Tham vọng của chúng tôi là trở thành một thương hiệu thuộc sở hữu của cộng đồng, với những xúc tiến trong trò chơi, sự kiện và thời trang dạo phố đẳng cấp thế giới ” .

Việc sở hữu NFT – cho dù đó là hình ảnh, video hoặc clip âm thanh hay hình thức khác – chuyển giao cho chủ sở hữu tất cả các quyền liên quan đến NFT.

Khi NFT được mua và bán, quyền sở hữu đó sẽ được chuyển giao – và khi hệ sinh thái phát triển xung quanh NFT, những lợi ích đó sẽ thuộc về chủ sở hữu NFT, không chỉ nhóm sáng lập của dự án NFT.

Quyền sở hữu NFT cũng có thể là về cấp phép theo định hướng cộng đồng và nội dung hướng đến cộng đồng (không giống như nhượng quyền IP truyền thống).

Một ví dụ ở đây là Jenkins The Valet, một hình đại diện NFT từ bộ sưu tập BAYC (cụ thể là Ape #1798) đã ký kết với Creative Artists Agency (CAA) để đại diện trên nhiều hình thức truyền thông khác nhau.

Jenkins được tạo ra bởi Tally Labs, nhóm sở hữu Ape #1798. Tally Labs đã quyết định đưa apes vào thương hiệu và câu chuyện cốt lõi của riêng mình, đồng thời biến khái niệm về độ hiếm thống kê của NFT trở thành yếu tố chính quyết định giá cả và thành công của nó.

Sau đó, họ tạo ra cách thức để những người khác tham gia vào việc tạo nội dung xung quanh Jenkins thông qua NFT, nơi các thành viên cộng đồng có thể bầu chọn thể loại của cuốn sách đầu tiên.

Rất nhiều khả năng xảy ra ở đây, nhưng chúng tôi vẫn chưa thấy có nhiều người đón nhận các công nghệ tiền điện tử và phi tập trung cũng như các mô hình web3.

Các khuôn khổ web2 GTM truyền thống là một tài liệu tham khảo hữu ích và cung cấp một số playbook ữu ích – nhưng chúng chỉ là một vài trong số rất nhiều khuôn khổ cho các tổ chức web3.

Điểm khác biệt chính cần nhớ là mục tiêu, tốc độ tăng trưởng và chỉ số thành công của web2 và web3 không giống nhau.

Các nhà xây dựng nên bắt đầu với một mục đích rõ ràng, phát triển một cộng đồng xung quanh mục đích đó và ăn khớp các chiến lược phát triển với các phần thưởng cộng đồng – và với họ là các hoạt động go to market.

Nguồn: https://future.a16z.com/

Tags go to market, gtm strategy, web3

Dev's Corner

Thị trường cơ hội: Cầu nối giữa đầu tư vào lực lượng lao động và tạo giá trị trong doanh nghiệp

Hãy học cách sử dụng thị trường cơ hội (opportunity marketplace) để kết nối con người, phát triển kỹ năng và làm việc hiệu quả, tối đa giá trị cho cả tổ chức và cá nhân.

Sơ lược về Thị trường cơ hội

Nhằm đối phó với sự đột phá số thức (digital disruption) không ngừng nghỉ, nhiều nhà lãnh đạo đang suy nghĩ lại cách đánh giá và đầu tư vào lực lượng lao động. Các lãnh đạo doanh nghiệp đang tìm cách phát triển ngày càng nhiều người lao động linh hoạt, thích ứng và có giá trị.

Nghiên cứu toàn cầu của chúng tôi trực tiếp giải quyết thách thức này.

Dựa trên khảo sát với gần 3.900 người trả lời và 18 cuộc phỏng vấn giám đốc điều hành, chúng tôi thấy rằng những phương pháp hiệu quả nhất để có một lực lượng lao động có giá trị cao hơn đều có điểm chung đó chính là: cơ hội.

Đầu tư có trọng tâm vào cơ hội đang nhanh chóng trở thành nguyên tắc tổ chức giúp cho ngày càng nhiều người trở nên có giá trị hơn trong nhiều tổ chức.

Khảo sát và phỏng vấn lãnh đạo toàn cầu này cũng cho thấy, thiết kế thị trường cơ hội (opportunity marketplace design) có lẽ là thách thức hàng đầu với hầu hết tổ chức đang tìm cách tối đa lợi tức đầu tư vào nguồn nhân lực.

Chúng tôi nhận thấy thị trường cơ hội là các hệ thống, nền tảng kỹ thuật số và địa điểm ảo để các tổ chức cung cấp (và người lao động tìm được) những cơ hội phù hợp nhất với lợi ích và thành công của họ.

Trong một thị trường hiệu quả, doanh nghiệp cung cấp cho người lao động các lựa chọn đối với phát triển chuyên môn, cố vấn, tham gia dự án và kết nối, cùng những lựa chọn khác. Còn người lao động có thể chọn theo đuổi những cơ hội mà họ coi trọng nhất.

Về mặt chiến lược, các thị trường cơ hội sôi động, mạnh mẽ và bao quát, sẽ kết nối giữa nguyện vọng của cá nhân và của doanh nghiệp. Đầu tư vào cơ hội lực lượng lao động lớn hơn chính là đầu tư vào việc tạo ra giá trị lực lượng lao động lớn hơn.

Trong năm đầu tiên nghiên cứu về tương lai của lực lượng lao động, MIT Sloan Management Review và Deloitte trình bày báo cáo này nêu bật tính cấp thiết và tầm quan trọng của phương pháp này.

Chúng tôi nhận thấy rằng nhiều nhà lãnh đạo cũng như người lao động không hài lòng với khoản đầu tư của doanh nghiệp vào sự phát triển của họ.

74% người được hỏi tin rằng việc phát triển các kỹ năng và năng lực của nhân viên là quan trọng đối với chiến lược của tổ chức, nhưng chỉ 34% hài lòng với sự đầu tư của tổ chức vào họ.
Gần một nửa số người được khảo sát sẵn sàng rời khỏi công ty của mình nếu được đề nghị gói thôi việc hoặc trợ cấp thất nghiệp.

Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy, việc khắc phục không chỉ tập trung nhiều hơn vào tái cơ cấu lực lượng lao động, đào tạo lại, học lại kỹ năng và giảm biên chế.

Với nhiều người, nhiều kỹ năng hơn – và thậm chí kinh nghiệm tốt hơn – mà không có nhiều cơ hội là không đủ.

Nếu người lao động không coi trọng những cơ hội mà họ được trao cho — nếu những cơ hội đó không “ăn uống” gì với đam mê, tiềm năng và mục đích của họ — thì họ có thể và sẽ rời đi.

Việc nhân tài mới được phát triển, có kỹ năng cao hơn sẵn sàng bước ra khỏi cửa có thể làm gia tăng thách thức đối với lực lượng lao động mà nhiều nhà lãnh đạo phải đối mặt.

Để thoát khỏi cái bẫy này, các nhà lãnh đạo nên thay đổi tư duy trước đây là ưu tiên kiểm soát chi phí sang trao quyền cho mọi người.

Một trong những thu hoạch quan trọng nhất đối với ban quản lý cấp cao là thị trường cơ hội đó đều cần và gợi lên sự tự chủ (agency) và lật lại câu hỏi bất diệt về quản lý lực lượng lao động và tài năng hàng đầu, câu mà các nhà điều hành đều từng hỏi “Làm thế nào để đầu tư tốt hơn và thông minh hơn vào con người?” thì thị trường cơ hội khiến họ hỏi “Làm thế nào chúng ta có thể hỗ trợ nhân viên đầu tư vào bản thân tốt hơn, thông minh hơn?”

Sự đảo ngược này trực tiếp thách thức phong cách lãnh đạo chỉ huy và kiểm soát và có thể đe dọa các nhà điều hành luôn coi chuyển đổi số (digital transformation) là nền tảng để tăng cường giám sát doanh nghiệp.

Sự nhấn mạnh lên thị trường cơ hội phản ánh nghiên cứu đoạt giải Nobel về phát triển nguồn nhân lực, kinh tế học hành vi, lý thuyết trò chơi và thiết kế thị trường.

Các nhà lãnh đạo và tổ chức được khảo sát đều khẳng định rằng theo thời gian, một thiết kế thị trường cơ hội (opportunity marketplaces design) sẽ dung hòa tốt nhất các yêu cầu đạo đức và kinh tế nhằm tối đa hóa năng suất và giá trị của doanh nghiệp.

Thông điệp rất rõ ràng: Một trong những cách chắc chắn nhất để các nhà lãnh đạo tạo cơ hội tốt hơn cho tổ chức của họ là tạo cơ hội tốt hơn cho nhân viên của họ.

Schneider Electric tạo ra một thị trường cơ hội

Andrew Saidy ở Schneider Electric nhận thức rõ rằng hầu hết mọi người không hiểu chức danh công việc của mình. Nên vị phó chủ tịch phụ trách Số hóa tài năng (Talent Digitization) của công ty quản lý năng lượng toàn cầu giải thích vai trò của mình như thế này: “Tôi giúp tạo ra doanh thu bằng cách phát hành ra các công nghệ đảm bảo nhân viên của chúng tôi làm việc hiệu quả hơn, họ vẫn ở lại với Schneider và mức độ gắn bó của họ tăng lên”.

Tập đoàn đa quốc gia của Pháp, được thành lập vào năm 1836 với tên gọi Schneider & Cie, với 135.000 nhân viên và có mặt tại hơn 100 quốc gia (với nhân viên ở Mỹ nhiều hơn bất kỳ nơi nào khác).

Đó là một công ty lâu đời, nhưng nó buộc phải hủy bỏ các tập tục nhân sự trước giờ khi các phân tích tiết lộ rằng gần một nửa số nhân viên rời tổ chức vì họ cảm thấy không có tầm nhìn về các cơ hội phát triển trong tương lai.

Tại Schneider, chi phí cho việc mất người đã khiến công ty, vào năm 2018, tung ra chương trình “thị trường tài năng mở”, sử dụng AI để gán nhân viên với các dự án ngắn hạn, các nhiệm vụ cao hơn khả năng hiện tại, những việc sau giờ làm, công việc toàn thời gian và cố vấn.

Như phó chủ tịch nhân sự của Schneider, Amy deCastro có giải thích, “Chúng tôi đang tạo ra một thị trường nội bộ chưa từng có trước đây và đó là thị trường mà nhân viên có thể tận dụng thay vì ra thị trường bên ngoài.”

Ở chiều ngược lại, thị trường cơ hội tạo ra dữ liệu phong phú cho Schneider về các kỹ năng và sở thích của nhân viên, đảm bảo sự liên kết rõ ràng và dễ đo lường giữa các cơ hội nội bộ và nguyện vọng chiến lược rộng lớn của Schneider. Nó cũng khuyến khích nhân viên thực hiện ưu tiên đáp ứng tốt và vượt mong đợi của khách hàng.

Quan trọng là, các phân tích của nền tảng không được sử dụng để chỉ ra con đường sự nghiệp mà để mở ra sự tự chủ và chọn lựa: Nhân viên được kỳ vọng đưa ra chủ kiến.

Saidy nói: “Chúng tôi luôn nói với nhân viên rằng họ làm chủ sự nghiệp của mình, rằng họ đang ở vị trí của người cầm lái“.

Với thị trường cơ hội, văn hóa nơi làm việc của Schneider trở nên năng động và nhạy bén hơn để nhân viên thấy đầu tư vào bản thân là việc dễ dàng.

Cam kết này không chỉ dừng lại ở việc đào tạo lại và nâng cao kỹ năng. Thị trường cơ hội của Schneider có thể hướng nhân tài đến với các dự án phù hợp với ý thức và mục tiêu của họ.

Trao quyền cho người lao động nhất quán với văn hóa và giá trị của công ty. Saidy và deCastro nhấn mạnh rằng Schneider không xem mỗi nhân viên là phương tiện để thu lợi mà là một con người toàn diện.

Saidy mô tả Schneider như ‘người’ có văn hóa “tử tế” và nhấn mạnh rằng vai trò của người ấy không chỉ tạo ra ROI.

“Chúng tôi thực sự nhìn vào tổng thể 1 cá nhân khi họ làm việc với Schneider” deCastro nói.

Công ty sử dụng các biện pháp bảo vệ kỹ thuật số để đảm bảo rằng những công việc bên lề (side gig) và công việc vượt tầm (stretch assignment) không khiến nhân viên bị choáng ngợp, thêm cả việc thử nghiệm các tính năng mới cảnh báo nhân viên nếu họ thường xuyên bắt đầu ngày làm việc quá sớm hoặc gửi quá nhiều email liên quan đến công việc sau giờ làm.

HR là một cộng sự thân thiết và không thể thiếu trong suốt quá trình chuyển đổi số. Theo Saidy, HR “không phải là một chức năng hành chính” mà là một “đối tác chiến lược”.

*Andrew Saidy, phó chủ tịch chương trình Số hóa tài năng ở Schneider Electric*

Mặc dù vẫn chưa có dữ liệu chính xác, nhưng Saidy cho biết tỷ lệ nghỉ việc đã giảm ở những bộ phận mà thị trường cơ hội được triển khai.

Một phó chủ tịch Số hóa tài năng có thể là một vai trò không bình thường, nhưng khi “số hóa tài năng” thể hiện là khoản đầu tư chiến lược vào nguồn nhân lực, thì nó có cái lý của nó.

Saidy thấy sự hợp lý đó theo cách này:

“Nếu bạn đang làm công việc hàng ngày của mình và không làm bất cứ điều gì khác, bạn sẽ không có được những trải nghiệm mới. Mục đích của chúng tôi là tạo cơ hội mới để nhân viên có được kinh nghiệm và kỹ năng mới”.

Với dữ liệu từ một khảo sát toàn cầu gần 3.900 người trả lời và phỏng vấn 18 giám đốc điều hành và nhà lãnh đạo tư tưởng, báo cáo này lập luận rằng lãnh đạo cấp cao nhất phải đưa ra một định nghĩa mới xung quanh tương lai của cơ hội lực lượng lao động.

Sự chú trọng thường xuyên và công khai vào việc nâng cao, rèn luyện lại và đào tạo kỹ năng dường như là chưa đầy đủ. Mà đầy đủ thì phải xem người lao động vừa là tài sản kinh tế, vừa là con người toàn vẹn.

Khung đề xuất của chúng tôi sẽ định nghĩa lại và thiết kế lại các cơ hội nội bộ để phát triển cá nhân và chuyên môn. Nó có thể giúp các nhà lãnh đạo đánh giá liệu doanh nghiệp của họ có tư duy và cơ chế để tạo ra cơ hội đầy đủ cho người lao động hay không. Các cơ hội sẽ giúp nhân viên đầu tư có ý nghĩa và hiệu quả vào bản thân để tạo giá trị cho tổ chức.

Cách tiếp cận lấy cơ hội làm trung tâm này được chứng minh là cách thức kinh tế và nhân văn nhất để liên kết giữa các giá trị doanh nghiệp với việc tạo ra giá trị doanh nghiệp.

Schneider Electric đưa ra một tình huống mà các khoản đầu tư dựa trên dữ liệu và phân tích vào các thị trường cơ hội có thể làm cho cả nhân viên và người sử dụng lao động trở nên hiệu quả và có giá trị hơn.

Người lao động và ban quản lý, mất kết nối và lạc nhịp

Các tổ chức đã đạt được nhiều tiến bộ trong việc phát triển các chiến lược số tận dụng mạng xã hội, thiết bị di động và đám mây. Tuy nhiên, sự tăng trưởng bùng nổ trong lĩnh vực AI, dữ liệu và phân tích đang thúc đẩy một sự đột phá số thức mới.

Những đột phá này thường đòi hỏi các phương pháp tiếp cận mới đối với quản lý, trao quyền và liên kêt người lao động tới các kết quả chiến lược mong muốn. Tuy nhiên, không có phương pháp hay nhất nào mà đa số các nhà quản lý chấp nhận.

Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng ở một mức độ đáng chú ý, nhiều người lao động không hài lòng với các khoản đầu tư của tổ chức vào sự phát triển nghề nghiệp của họ.

Nhiều người cảm thấy bị coi như tài sản và như những người đóng góp tiềm năng vào việc tạo ra giá trị tương lai. Những phát hiện này cho thấy có sự lệch lạc nghiêm trọng giữa lực lượng lao động và chiến lược tổ chức.

Góc nhìn của người lao động

Theo khảo sát toàn cầu của chúng tôi, nhiều người lao động cảm thấy mất kết nối và không hài lòng. Phần lớn những người mà chúng tôi khảo sát, bao gồm cả giám đốc điều hành, nhận thấy sự thiếu đầu tư cho sự phát triển của họ.

74% người được hỏi tin rằng việc phát triển các kỹ năng và năng lực mới là quan trọng về mặt chiến lược trong tổ chức, nhưng chưa đến một phần ba (32%) nói rằng họ được thưởng nhờ phát triển các kỹ năng mới. (Xem Hình 1.)

Hình 1 - Sự phát triển được coi trọng, nhưng nhân viên thiếu động lực. — *Hình 1 – Sự phát triển được coi trọng, nhưng nhân viên thiếu động lực.*

47% nghĩ rằng công ty đang đầu tư đáng kể vào sự phát triển nghề nghiệp của họ và chỉ 34% hài lòng với sự đầu tư vào việc cải thiện kỹ năng và hiệu suất.
Không quá 40% giám đốc điều hành hài lòng với sự đầu tư của tổ chức vào sự phát triển của họ. (Xem Hình 2.)

*Hình 2. Sự không hài lòng của nhân viên với đầu tư phát triển chuyên môn*

Với những phát hiện này, không có gì ngạc nhiên khi nhiều người lao động cảm thấy tách rời khỏi tổ chức và nhiều người tin rằng kỹ năng của họ sẽ được coi trọng ở nơi khác. 45% số người được hỏi muốn nhận nhận gói thôi việc hoặc trung lập về câu hỏi.

Số người cho rằng kiếm được một công việc mới bên ngoài (dễ hơn (40%) so với bên trong tổ chức (17%). (Xem Hình 3.)

*Hình 3. Với nhân viên, có rất nhiều cơ hội ở bên ngoài*

Với nhận thức của họ về tình trạng thiếu đầu tư, điều hấp dẫn là phần lớn những người được hỏi (84%) khẳng định rằng họ tiếp tục học hỏi những kỹ năng quý giá và có những kinh nghiệm quý giá trong công việc hiện tại.

Một tỷ lệ tương tự (82%) tự tin vào khả năng tìm được việc khác trong hoặc ngoài công ty dựa trên các kỹ năng và kinh nghiệm có được từ vị trí hiện tại.

Chúng tôi suy ra rằng họ tận hưởng sự tự tin này bất chấp — chứ không phải vì — người sử dụng lao động.

Ít hơn một nửa số người được hỏi (41%) thừa nhận rằng họ có các kỹ năng cần thiết để phát triển nghề nghiệp trong tối đa bốn năm. (Xem Hình 4.)

*Hình 4. Nhân viên mông lung về kỹ năng của mình*

Những câu trả lời trái ngược này đặt ra câu hỏi liệu sự bất mãn rộng khắp trong khảo sát của chúng tôi là bắt nguồn từ nhận thức hay thực tế.

Các tổ chức khác nhau rõ ràng có những giá trị khác nhau khi nói đến sự phát triển của nhân viên: một số quan niệm đầu tư vào nhân viên chủ yếu về mặt kinh tế, trong khi những tổ chức khác cân bằng các yếu tố kinh tế với các cân nhắc về đạo đức và văn hóa. Vẫn còn những công ty khác đã cân nhắc trả lời kỹ lưỡng trước các câu hỏi này.

Tuy nhiên, một số người được phỏng vấn của chúng tôi đã quan sát thấy các hình mẫu chung về cách nhìn của ban quản lý cấp cao vào lực lượng lao động.

Các quan sát của họ khẳng định quan điểm chung của những người được hỏi rằng các tổ chức đang áp dụng các phương pháp mang tính giao dịch và hiệu quả về chi phí và giao dịch để quản lý lực lượng lao động.

Quan điểm của Thomas Kochan xác thực cảm giác của những người trả lời rằng nơi làm việc của họ không quan tâm đến sự phát triển lâu dài của họ. “Các giám đốc điều hành không nhìn thấy giá trị đầy đủ của việc đầu tư vào lực lượng lao động về lâu dài” Kochan, đồng giám đốc Viện Nghiên cứu Việc làm và Công việc của Trường Quản lý MIT Sloan, cho biết.

Ông mô tả khoản đầu tư đó “có thể thúc đẩy cải thiện năng suất bằng cách có công việc tốt với mức lương tốt và có những nhân viên được đào tạo tốt hơn bất kỳ khoản đầu tư nào vào công nghệ, để họ có thể gia tăng giá trị cho quá trình thiết kế và triển khai công nghệ và sau đó tiếp tục quá trình đổi mới đó.” ông tiếp tục, “Người lao động vẫn thường được coi là một chi phí.“

Oren Cass, tác giả của cuốn sách The Once and Future Worker và giám đốc điều hành của American Compass, đưa ra quan điểm liên quan. “Cộng đồng doanh nghiệp luôn mặc định rằng lao động chỉ là một đầu vào giống như bất kỳ đầu vào nào khác và khi họ thiết kế mô hình kinh doanh, quy trình và thực hành, họ giả định rằng có một thị trường sẽ cung cấp cho họ bất kỳ lao động nào họ muốn, giống như họ có thể tin tưởng rằng thị trường sẽ cung cấp bất kỳ dịch vụ, vật dụng và những thứ khác mà họ có thể muốn” Cass nói. “Tôi nghĩ điều đó sai cả về mặt kinh tế lẫn thực tế và sai cả về mặt triết học và xã hội”.

Cơ hội sửa sự mất kết nối

Các doanh nghiệp hàng đầu thực hiện các bước đầu tư và chuyển đổi lực lượng lao động của họ theo những cách có lợi cho cả đôi bên.

Họ không chỉ đầu tư vào việc đào tạo lại hoặc nâng cao trình độ cho người lao động mà còn cung cấp cơ hội phát triển nghề nghiệp và thành tích.

Dữ liệu của chúng tôi cho thấy rằng các tổ chức này không chỉ coi người lao động như một phương tiện hoạt động để đạt được mục đích cuối cùng mà còn là tài sản đáng để nuôi dưỡng.

Quản lý cấp cao ở các công ty này dường như đảm bảo rằng tầm nhìn chiến lược và các ưu tiên của họ được phản ánh và gắn liền với các cơ hội.

Cách tiếp cận lấy cơ hội làm trung tâm thể hiện sự thay đổi, thoát ly khỏi các cam kết có tính giao dịch. Chúng báo hiệu cách tiếp cận lấy nhân viên làm trung tâm trong việc tạo ra giá trị.

Hơn nữa, chúng không yêu cầu nhân viên hy sinh bản thân khi họ bước tới cửa văn phòng.

Kết quả khảo sát của chúng tôi cho thấy rằng những người lao động mà tổ chức đang đầu tư vào họ theo những cách này hài lòng hơn với công việc.

Những người trả lời từ các công ty này cũng có nhiều khả năng báo cáo rằng tổ chức của họ hoạt động tốt hơn các công ty cùng ngành.

Hình 5. Sự hài lòng của nhân viên với đầu tư mang tính tổ chức — *Hình 5. Sự hài lòng của nhân viên với sự đầu tư mang tính tổ chức*

Tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu mới phát hiện ra mối liên hệ phức tạp giữa sự đầu tư vào nhân viên, sự hài lòng trong công việc và hiệu suất của tổ chức.

Tầm nhìn, giao tiếp và hành động của lãnh đạo có thể góp phần đáng kể vào cả sự hài lòng của người lao động và hiệu quả hoạt động của tổ chức.

Tầm quan trọng của “tiếng nói cấp cao nhất” — với các giám đốc điều hành cấp cao hỗ trợ một cách rõ ràng các đức tính và giá trị của cơ hội — không thể bị nhấn mạnh quá mức.

Phân tích cụm (cluster analysis) các dữ liệu khảo sát của chúng tôi cho thấy rằng Nhóm phản hồi có thiện cảm (Promoters) hài lòng với sự đầu tư của tổ chức vào sự phát triển nghề nghiệp của họ, cảm thấy gắn bó hơn với tổ chức và được hỗ trợ nhiều hơn bởi tầm nhìn của lãnh đạo về cách nhân viên sẽ đóng góp giá trị.

85% các Promoter đồng ý hoặc đồng ý mạnh mẽ rằng lãnh đạo của họ có tầm nhìn về cách nhân viên sẽ đóng góp giá trị trong 5 năm tới, so với 38% Detractor (nhóm phản hồi không thiện cảm)

Lãnh đạo ở các công ty của Promoter không chỉ thường xuyên thảo luận về việc cải thiện năng lực lãnh đạo hơn công ty khác mà còn có nhiều khả năng mang lại cơ hội để nâng cao năng lực của nhân viên.

Những phát hiện này chủ yếu không phải là chức năng của việc Promoter là người có hiệu suất cao; phần lớn cả nhóm Promoter và Detractor tự mô tả mình là những người có hiệu suất cao.

Promoter làm việc trong các tổ chức mà các nhà lãnh đạo đã thảo luận về việc cải thiện năng lực trong tháng qua cao gấp 3 lần so với Detrator.
61% Promoter được đào tạo về cách sử dụng công nghệ mới hoặc dịch vụ kỹ thuật số trong sáu tháng qua, so với 18% Detractor.

Cũng có sự khác biệt rõ ràng giữa nhận thức của nhóm Promoter và nhóm Detractor về cơ hội nội bộ. So với Detractor, nhóm Promoter (69% so với 32%) đồng ý rằng việc kiếm được một công việc trong tổ chức của họ dễ dàng hơn bên ngoài tổ chức. Hơn một nửa số Detractor nói rằng kiếm việc làm bên ngoài tổ chức của họ dễ dàng hơn.

Những thiếu sót về cơ hội có xu hướng kéo theo tinh thần xuống thấp, năng suất thấp và sự hao mòn.

Nhìn qua lăng kính cơ hội

Việc đáp ứng nhu cầu về các kỹ năng mới của doanh nghiệp là khác biệt và tách biệt khỏi việc tạo cơ hội cho người lao động có những trải nghiệm mới và học hỏi từ chúng, phát triển và áp dụng các kỹ năng có giá trị, đồng thời chuyển sang các vai trò mới trong tổ chức một cách liền mạch và dễ dàng.

Các giám đốc điều hành mà chúng tôi đã nói chuyện đều khẳng định rằng họ cảm thấy cách tốt nhất để hoàn thành cái đầu tiên là cam kết với cái sau đó. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp các cơ hội để người lao động có thể phát triển theo những cách mà cả họ và công ty đều coi trọng.

Lấy ví dụ, Schneider Electric duy trì một hệ thống tham chiếu được cập nhật liên tục nhằm liệt kê các kỹ năng cần thiết cho mỗi công việc trên toàn tổ chức. Công ty cũng tìm kiếm ý kiến đóng góp của nhân viên một cách có phương pháp về những kỹ năng mà họ quan tâm nhất để có được.

Saidy nói: “Các số liệu phân tích có sẵn có thể cho chúng tôi biết những kỹ năng nào đang được yêu cầu, những kỹ năng nào mà nhân viên muốn học và những kỹ năng nào là những kỹ năng sắp bị đào thải và không còn được sử dụng nữa”.

Các cơ hội lực lượng lao động mà Schneider cung cấp sẽ ngày càng được củng cố bởi dữ liệu đó.

Một công ty chúng tôi từng làm việc đã cung cấp rõ ràng và hệ thống các cơ hội mới cho người lao động như một cách để tạo ra giá trị tốt hơn cho cá nhân và tổ chức.

Giám đốc điều hành cho biết: “Ưu tiên hàng đầu chúng tôi thực hiện là nuôi dưỡng sự phụ thuộc lẫn nhau, đảm bảo rằng chúng tôi đang đặt họ vào vị trí mà họ có thể duy trì sự tiên tiến về công nghệ đó. Nếu chúng tôi không làm vậy, người của chúng tôi sẽ rời đi. Hơn bất cứ lúc nào, họ nhận ra họ đang đầu tư vào chính mình. Tôi tin rằng họ đang kiểm soát nhiều hơn và có trách nhiệm hơn đối với sự phát triển của chính mình”.

Công ty phần mềm và dịch vụ nhân sự Ceridian cũng coi trọng tính di động và phát triển, nhưng giám đốc văn hóa và nhân sự Lisa Sterling lưu ý rằng nhân viên phải chấp nhận trách nhiệm lớn hơn đối với sự nghiệp của họ và chủ động đầu tư vào chúng.

Bà nói: “Chúng tôi phải tạo cơ hội cho mọi người được đầu tư vào, nhưng mọi người phải chủ động tự tìm kiếm và chứng minh sự xứng đáng của họ đối với khoản đầu tư đó.”

Đó là sự tự chủ. Nếu người lao động tin rằng các cơ hội là chân chính, có giá trị, đáng tin cậy và dễ tiếp cận, họ sẽ cảm thấy được trao quyền để theo đuổi chúng. An toàn tâm lý là điều tối quan trọng đối với người lao động để nhận thức và tận dụng các cơ hội.

Theo người đoạt giải Nobel, Amartya Sen, quyền tự quyết là điều cần thiết cho sự phát triển của con người và phụ thuộc vào khả năng đạt được các mục tiêu mà người ta có lý do để đánh giá.

Các chiến lược hiệu quả trong việc nâng cấp kỹ năng, giữ chân nhân viên và tính di động dung hòa các giá trị của nhà lãnh đạo và nhân viên.

Nghiên cứu của chúng tôi làm nổi bật ba yếu tố chính có thể tạo ra sự thành công của doanh nghiệp lấy cơ hội làm trung tâm:

Một tầm nhìn lãnh đạo rõ ràng về cách mà nguồn nhân lực tạo ra giá trị.
Một sự thay đổi văn hóa ghi nhận và khen thưởng sáng kiến và sự tự chủ cá nhân.
Tiếp cận các công cụ và nguồn lực để nâng cao năng lực, tự đầu tư và mối quan tâm chung về phát triển.

Cam kết của lãnh đạo trong việc xây dựng cơ hội

Sterling ở Ceeridian cho biết, khả năng lãnh đạo là rất quan trọng để đảm bảo dòng chảy tài năng lành mạnh trong một doanh nghiệp.

Trước đây, một số nhà lãnh đạo tại Ceridian do dự trong việc khuyến khích người lao động nâng cao kỹ năng của họ cho các bộ phận khác của tổ chức.

Giờ đây, cô nói, các nhà lãnh đạo hiểu rằng “chúng tôi thực sự thúc đẩy năng suất cao hơn từ những người ở vai trò hiện tại khi họ có thể làm những việc khác mà họ đam mê và xuất sắc”.

Thực hành sự tự chủ xung quanh cơ hội có thể mở ra giá trị kinh tế và tiềm năng của con người.

Tại Henry Ford Health System, Sarah Sheffer, giám đốc hoạch định nguồn nhân lực chiến lược, có một chỉ thị giúp cho các lãnh đạo “không còn nghĩ, ‘Ai đó đã rời đi. Tôi có một chỗ trống và cần vị trí này được lấp đầy càng sớm càng tốt’ mà là, ‘Làm thế nào bắt đầu suy nghĩ về các kỹ năng của tương lai? Công việc của người này sẽ như thế nào trong năm hoặc hai năm hoặc ba năm tới?’ Đó là tư duy lãnh đạo cần phải thay đổi.”

Marriott International, khách sạn đa quốc gia, đã phát hiện rằng khả năng lãnh đạo bằng sự gương mẫu có ý nghĩa rất lớn. Người lao động có nhiều khả năng tận dụng các cơ hội học tập hơn khi người lãnh đạo của họ tự mình làm điều đó.

Tại các khách sạn có tổng giám đốc (TGĐ) hoàn thành một chương trình đào tạo cụ thể về Nền tảng học tập kỹ thuật số của công ty, thì có hơn 80% nhân viên đã làm theo.

Ngược lại, khi TGĐ không thể hoàn thành khóa đào tạo, thường ít hơn một phần ba số nhân viên hoàn thành khóa đào tạo đó.

Đáng chú ý hơn, các cơ sở nơi TGĐ và nhân viên đã hoàn thành khóa đào tạo thành công tỏ ra cạnh tranh hơn so với các tổ hợp được đào tạo chưa tới.

Văn hóa trao quyền cho người lao động

Khi Ngân hàng DBS ra mắt chương trình đào tạo kỹ thuật số để đào tạo lại hơn 20.000 nhân viên, công ty muốn đảm bảo rằng mọi nhân viên đều hiểu, chấp nhận và thấm nhuần những thay đổi bên cạnh việc xây dựng các khả năng và năng lực kỹ thuật số mới.

Ying Yuan Ng, Giám đốc học tập và COO, Bộ phận nhân sự của DBS cho biết: “Chúng tôi đã bắt tay vào can thiệp văn hóa trên toàn tổ chức để trang bị và cho phép mọi cá nhân thoải mái với các kỹ năng số mới. Mục đích kép của chương trình học được hiểu rõ ràng: mang lại lợi nhuận cho ngân hàng và chứng minh cho nhân viên thấy rằng sự đột phá số thức tạo ra cơ hội mới cho họ. Chúng tôi muốn nhân viên của mình biết rằng DBS hỗ trợ trong việc chuyển đổi bản thân vừa là một nhân viên vừa là một cá nhân. Chúng tôi đầu tư rất nhiều vào con người của mình. Triết lý của chúng tôi là không để ai bị bỏ lại phía sau”.

Tiếp cận các tài nguyên cải thiện hiệu suất

Các kỹ thuật quản lý hiệu suất có thể thúc đẩy sự tự chủ và mở ra các cơ hội mới, nhưng chúng cũng có thể làm suy yếu ý thức tự chủ của người lao động và phá hoại kết quả kinh doanh.

Một mô phỏng của Domino gần đây minh họa sự căng thẳng này.

Vào năm 2019, công ty đã thử nghiệm “pizza checker”, sử dụng camera AI trong cửa hàng để giám sát chất lượng làm bánh tại một cửa hàng cụ thể. Mục đích là chia sẻ dữ liệu với nhân viên để cải thiện kỹ năng làm bánh pizza và hiệu suất tổng thể của họ.

Donald Meij, Giám đốc điều hành của tập đoàn, nói rằng nhân viên ban đầu có “nỗi sợ sâu sắc” rằng ý định của công ty là giảm biên chế và giám sát.

Nhưng nhóm của ông đã thuyết phục nhân viên rằng việc giám sát là cơ hội để họ “cảm thấy tốt hơn về công việc của mình vì họ có thể thực hiện tốt hơn”.

Trên thực tế, các cửa hàng Domino’s với công nghệ kiểm tra bánh pizza đã cải thiện số điểm đánh giá từ khách hàng.

Kết quả là “niềm tự hào ở một cấp độ khác những gì chúng tôi có trước đây.”

Một chủ lao động tư nhân có trụ sở tại Massachusetts sử dụng chứng chỉ vi mô do Đại học Southern New Hampshire (SNHU) tạo ra để cải thiện hiệu suất của nhân viên chăm sóc sức khỏe tuyến đầu.

Chủ tịch SNHU, Paul LeBlanc giải thích: “Đây là những nhân viên mới vào, làm việc theo giờ. 70% tương tác của bạn với các hệ thống chăm sóc sức khỏe là với những người đó, nhưng đó là nhóm có tỷ lệ nghỉ việc cao nhất và tỷ lệ hài lòng của bệnh nhân thấp nhất. Tổ chức này biết rằng họ cần nhóm đó trở nên tốt hơn và muốn có một chiến lược để giúp phát triển và giữ chân họ. Chúng tôi đã phát triển một chứng chỉ vi mô đưa vào giáo trình của môn Quản trị chăm sóc sức khỏe. Tổ chức rất thích nó, nó được triển khai trên toàn hệ thống.”

LeBlanc nói rằng bằng cách cho phép mọi người học hỏi nhanh chóng và do đó chuyển đến các vị trí tốt hơn nhanh hơn, “chứng chỉ vi mô sẽ mở ra nhiều cơ hội hơn”.

Địa hạt mới cho quản lý nguồn nhân lực: Thị trường cơ hội

Nghiên cứu của chúng tôi gợi ý rằng các cơ hội thăng tiến giúp trao quyền và gắn kết người lao động có thể giúp các lãnh đạo của họ đạt được các cấp độ giá trị chiến lược mới.

Với những lãnh đạo này, cơ hội đang trở thành một nguyên tắc tổ chức cho thiết kế và chiến lược nguồn nhân lực.

Nhiều lãnh đạo đang thay thế quan điểm dựa trên chi phí đối với người lao động thành quan điểm dựa trên cơ hội.

Mục tiêu ở đây là cùng tạo ra giá trị cho người lao động thông qua việc cung cấp và theo đuổi cơ hội.

Các tổ chức khác nhau ở cách họ tạo ra và phân bổ cơ hội một cách có hệ thống. Ngày càng nhiều phương pháp có tính hệ thống sử dụng thị trường cơ hội để kích hoạt việc tạo, truyền đạt và sử dụng cơ hội.

Các thị trường này có cấu trúc và mục đích khuyến khích và cho phép người lao động trao đổi sức lao động của họ để lấy cơ hội, không chỉ vì giá cả. Chúng hoàn toàn khác với các thị trường nhân tài truyền thống.

Thị trường cơ hội được thiết kế tốt giúp gắn kết năng lực và tham vọng của nhân viên với tham vọng về mặt vận hành và chiến lược của công ty.

Thị trường nhân tài có trọng tâm hẹp so với thị trường cơ hội

Các thị trường nhân tài điển hình bao gồm mạng lưới hoặc nhóm người lao động có sẵn để các tổ chức “hoàn thành công việc”.

Họ bao gồm nhân viên toàn thời gian và nhà thầu, cũng như nhân viên bán thời gian và nhân viên dự phòng khác.

Các thị trường nhân tài truyền thống khá tĩnh và một chiều, nhấn mạnh giải pháp cho các mối quan tâm liên quan đến công việc được xác định rõ ràng.

Họ hầu như chỉ có góc nhìn giao dịch về thị trường lao động; cá nhân cung cấp kỹ năng và năng lực để nhận lấy sự phát triển nghề nghiệp từ công ty.

Đối với đại đa số các doanh nghiệp, sự trao đổi kinh tế mang tính chức năng và hạn hẹp. Người lao động bán sức lao động của mình với hiểu biết rằng công việc của họ sẽ phải tuân theo sự kiểm soát và quy tắc của quản lý công ty.

Nhân sự đảm bảo tuân thủ. Thông thường, khả năng thương lượng trong các thị trường nhân tài nằm ở nhà tuyển dụng. Đó là thị trường của người mua.

Thị trường cơ hội là gì?

Thị trường cơ hội tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi thành công giữa tổ chức và nhân viên quanh các cơ hội phát triển chuyên môn, đào tạo, cố vấn, tham gia dự án, kết nối, thăng tiến,…

Việc xác định cách thức và lý do mà các nguồn lực cụ thể (như đào tạo, lương thưởng và nhiệm vụ) được chuyển đổi thành cơ hội nhằm cung cấp cơ chế và tính hợp lý cho một thị trường cơ hội nhất định chính là mấu chốt.

Thị trường cơ hội hiệu quả đòi hỏi sự chủ động của cá nhân và các ưu tiên chiến lược của doanh nghiệp phải phù hợp và củng cố lẫn nhau.

Do đó, chúng mang làm tăng sự tự chủ cá nhân và mở rộng quan điểm về cơ hội, từ quan điểm của người lao động và người sử dụng lao động.

Các thị trường này trao quyền cho người lao động đánh giá, lựa chọn và hành động dựa trên các cơ hội; chúng khuyến khích mọi người đầu tư tốt hơn vào bản thân.

Đổi lại, thị trường cơ hội có thể cung cấp cho doanh nghiệp các dữ liệu và phân tích về những cơ hội bên trong mà nhân viên coi trọng.

Thị trường cơ hội thành công thúc đẩy sự trao đổi công bằng mang lại lợi ích cho cả người lao động và tổ chức. Toàn bộ tổ chức trở nên hiệu quả hơn, có giá trị và năng suất hơn.

Thị trường cơ hội, như bất kỳ thị trường được thiết kế công bằng nào, đều có lợi cho cả hai bên.

Nâng cao sự tự chủ giúp xây dựng giá trị

Thị trường cơ hội hoạt động hiệu quả khi người lao động muốn theo đuổi nỗ lực mới và được trao quyền để thành công.

Với ý thức mạnh mẽ về sự tự chủ, người lao động chủ động theo đuổi các cơ hội mà họ và tổ chức cho là có giá trị.

Không có sự tự chủ đó, các cơ hội có thể không được đón nhận hoặc trở thành nỗi đau “vạn kiếp bất phục” đối với người lao động (và doanh nghiệp).

Thị trường cơ hội kết hợp việc cung cấp cơ hội có giá trị của tổ chức với lựa chọn của người lao động để theo đuổi các mục tiêu có ý nghĩa.

Điều này trông như thế nào trên thực tế?

Chương trình đào tạo JIT tập trung và có tính hỗ trợ tại Marriott International có thể thay đổi mức độ sẵn sàng và khả năng đầu tư vào bản thân của các cộng sự.

Theo nhận xét của Marriott’s Breland, việc cung cấp “những gì họ cần, khi họ cần, cách họ cần, được coi là cơ hội để các cộng sự cải thiện hiệu suất công việc bằng cách nhanh chóng bắt kịp các chương trình đổi mới số của nhà cung cấp dịch vụ khách sạn, chẳng hạn như như dịch vụ nhận phòng di động”.

Breland nói: “Đó là mục tiêu của chúng tôi. Chúng tôi muốn các cộng sự của mình cảm thấy tự tin khi họ tham gia vào một nhiệm vụ, một tương tác hoặc một khách hàng.”

Cầu nối người lao động với chiến lược

Thị trường cơ hội phong phú và sôi động không chỉ khuyến khích những người hoạt động hiệu quả cao duy trì kỹ năng và kiến thức của họ trong tổ chức; mà còn cải thiện những đóng góp từ những nhân viên “trung bình”.

Sterling của Ceridian đã nhìn thấy cơ hội để chuyển những người lao động bình thường thành những nhân viên xuất chúng. “Một vài trong số những người đang làm công việc trung bình có thể trở nên đặc biệt khi các cơ hội xuất hiện và họ được đúc kết lại trong tổ chức,” cô nói.

Thị trường cơ hội có thể trao quyền cho cả những người tài năng và tiêu biểu, làm tăng giá trị tổng thể nguồn nhân lực và cải thiện việc tạo giá trị trong doanh nghiệp.

Cass khẳng định dứt khoát rằng sự lựa chọn giữa đầu tư vào lực lượng lao động và việc nhận lại giá trị cho cổ đông là một “sự phân đôi sai lầm”. Thị trường cơ hội, giống như bất kỳ thị trường được thiết kế công bằng nào, đều có lợi cho cả hai bên.

Để đảm bảo rằng những thành quả này nâng cao việc tạo ra giá trị chiến lược, nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng những lãnh đạo trên khắp tổ chức (nhân sự, giám đốc điều hành, giám đốc tài chính, giám đốc chiến lược và lãnh đạo đơn vị kinh doanh cấp cao) liên kết cơ hội với chiến lược, hoạt động và con người.

Họ coi cơ hội là cách hiệu quả và đạo đức nhất để đầu tư vào sự phát triển trong tương lai của nhân viên họ và vào thành công chiến lược của công ty.

Các nhà lãnh đạo tạo ra mối liên kết giữa các giá trị mà tổ chức tán thành và các cơ hội nội bộ mà tổ chức hỗ trợ.

Ví dụ, Schneider Electric về cơ bản đã tạo ra một nền kinh tế gig để tăng sự gắn kết, giảm mức độ nghỉ việc và khuyến khích giáo dục và cố vấn liên tục.

Tạo hiệu quả mới dựa trên dữ liệu

Dữ liệu và phân tích từ thị trường cơ hội có khả năng cho biết những cơ hội nào hấp dẫn nhất, đáng mong đợi nhất, bị đánh giá thấp và / hoặc bị hiểu nhầm. Với siêu dữ liệu cơ hội (tức là các thẻ có ý nghĩa được áp dụng cho các cơ hội), các lãnh đạo và quản lý có thể dễ dàng xác định nhân tài.

Nhân viên có thể nhận được nhiều đề xuất cá nhân hóa về cơ hội tốt nhất cho mình, gồm đào tạo, phát triển, dự án, cố vấn và huấn luyện.

“Ứng dụng” này của thị trường cơ hội (nơi người dùng xem xét các cơ hội việc làm giống như họ xem phim hoặc lựa chọn mua sắm) có tác động to lớn đối với cách các nhà lãnh đạo phát triển các cơ hội và trình bày chiến lược cũng như quan điểm văn hóa của họ.

Dữ liệu của thị trường cơ hội có thể định hình mạnh mẽ các phân tích nguồn nhân lực. Khả năng theo dõi các cơ hội kích thích sự quan tâm và những cơ hội không đáp ứng được kỳ vọng cho phép các lãnh đạo trả lời:

Các cơ hội bị bỏ qua vì chúng được mô tả kém hay do người quản lý và nhóm của họ mang tiếng xấu?
Nhân tài quan tâm hơn đến việc đạt được kỹ năng mới, vai trò mới hay thách thức mới?
Những kinh nghiệm, nhóm, đội hoặc chức năng nào luôn được những người giỏi nhất săn đón?

Với thông tin từ dữ liệu và phân tích của doanh nghiệp, thị trường cơ hội có thể đưa ra lời khuyên và đề xuất hữu ích cho nhân viên cũng như cấp quản lý: “Nhân viên giống bạn đã xem xét những cơ hội này” hoặc “Nhân viên đã khám phá cơ hội x cũng đã xem xét cơ hội y”.

Nói cách khác, thiết kế thị trường cơ hội hiệu quả giúp đảm bảo sự phù hợp giữa các sở thích và ưu tiên của cá nhân và tổ chức.

Tùy vào quy định và thiết kế thị trường, siêu dữ liệu cơ hội có thể liên kết đến các tài liệu tham khảo, đánh giá và phân tích hiệu suất có liên quan.

Sự nhạy cảm của thị trường cơ hội dựa trên dữ liệu này vượt xa hình thức danh sách công việc đang tuyển, danh mục khóa học và / hoặc “những nhân viên mà bạn có thể biết”.

Nó mang cảm giác hướng đến khách hàng vào quản lý nguồn nhân lực. Cũng như việc số hóa tăng cường sự lựa chọn và cơ hội của khách hàng, thì việc số hóa cũng có thể tăng cường những lựa chọn và cơ hội nghề nghiệp của lực lượng lao động.

Kết nối sự tự chủ – cơ hội

Mối quan hệ lành mạnh giữa sự tự chủ và cơ hội là nền tảng cho bất kỳ thị trường cơ hội nào đang hoạt động.

Khung làm việc trong hình bên dưới cho thấy cách các tổ chức và các lãnh đạo của họ mô tả văn hóa thị trường cơ hộ (Hình 6.)

Trục đứng thể hiện sự tự chủ của nhân viên: Nhân viên có khả năng thấy, khám phá, lựa chọn và hành động khi có cơ hội không?

Trục ngang mô tả chiều rộng, chiều sâu và sự sống động của các cơ hội như đào tạo, giáo dục, dự án và việc làm.

Tổ chức khác nhau sẽ có hồ sơ cơ hội khác nhau, tùy vào năng lực, khả năng, chiến lược và giá trị của họ.

*Hình 6. Framework mô tả mối quan hệ giữa tổ chức và thị trường cơ hội*

Góc phần tư phía trên bên phải thể hiện phần lớn mong muốn đặc trưng của người lao động là sự tự do, tự chủ và động lực đầu tư vào bản thân.

Họ có quyền truy cập vào một danh mục rộng lớn các cơ hội trong một tổ chức hiểu rõ sức mạnh của cơ hội. Các công ty này coi trọng việc cố vấn và huấn luyện cũng như coi trọng tính minh bạch và tính di động. Lãnh đạo có xu hướng coi nhân viên là con người với cuộc sống bên ngoài công việc, chứ không chỉ “khối óc và bàn tay”.

Cả những người có thành tích cao lẫn trung bình đều coi trọng rằng các cơ hội nội bộ có thể mang lại những kết quả phát triển chuyên môn tốt hơn so với tìm kiếm việc làm bên ngoài.

Những nhân viên được trao quyền ra giá thầu cho các cơ hội mà họ và bên tuyển đánh giá cao.

Góc phần tư phía dưới bên trái đặc trưng cho người lao động có ít sự tự chủ và các công ty có thị trường cơ hội hạn hẹp, thưa thớt và / hoặc không rõ ràng.

Các tổ chức trong góc phần tư này chật vật thu hút, giữ chân nhân tài mới cũng như lấp đầy khoảng trống kỹ năng. Người lao động không thấy hứng thú theo đuổi (hoặc “mua”) những cơ hội nhỏ nhỏi mà công ty của họ đưa ra.

Người lao động ở đây thường được giao và / hoặc chỉ dẫn những gì cần làm; thờ ơ hơn là chủ động. Nghiên cứu chỉ ra rằng các công ty ở góc phần tư này bắt buộc phải đào tạo lại / nâng cao kỹ năng. Quản lý hiệu suất thường bị tách khỏi lãnh đạo và phát triển.

Để tiến tới góc phần tư phía trên bên phải:

Các giám đốc điều hành quen với việc áp đặt kế hoạch phải hy sinh quyền kiểm soát ảnh hưởng
Người lao động quen với việc đánh giá và xếp hạng dựa trên sự chấp hành tiếp nhận những nhiệm vụ lớn lao hơn.

Thị trường cơ hội đại diện cho sự đột phá chân chính về mặt văn hóa và cơ cấu lực lượng lao động đối với các tổ chức này.

Góc phần tư phía dưới bên phải là những người lao động có ít sự tự chủ nhưng công ty thì lại có nhiều cơ hội.

Nhân viên cân nhắc những phương án nội bộ nào đáng để theo đuổi, nhưng họ gần như phụ thuộc vào người giám sát, bộ phận nhân sự, một nhà vô địch nội bộ và / hoặc quy trình phê duyệt chính quy để tận dụng chúng.

Người lao động nhận nhiệm vụ cỏn con hoặc có ít động lực tiếp nhận các cơ hội được đề xuất, ngay cả khi cơ hội rất hứa hẹn.

Quản lý cấp cao thì ưu tiên lập kế hoạch từ trên xuống thay vì là trao quyền cho nhân viên. Quyết định thuê từ bên trong hay tuyển dụng tài năng mới là một mối quan tâm thường xuyên và đánh đổi đầy khó khăn.

Để tiến lên, các công ty này phải đối mặt với thách thức trao quyền cho nhân viên.

Sheffer ở Henry Ford nói: “Chúng tôi là một tổ chức khá lớn. Chúng tôi có xu hướng là rất ‘bậc thang’ trong lĩnh vực trọng tâm của mình, và chuyện như thế thì thường xuyên. Khi chúng tôi cần mở chi nhánh và tìm người có chuyên môn đặc biệt, chúng tôi muốn tìm người nội bộ trước và sau đó đưa ra cơ hội để ai đó phát huy thế mạnh đó. Hoặc nếu đó là một cơ hội phát triển, có lẽ cá nhân đó — hoặc lãnh đạo của người đó — có thể giúp hướng dẫn họ ở các dự án hoặc chương trình khác nhau để họ được phát triển ”.

Góc phần tư phía trên bên trái có các nhân viên có sự tự chủ lớn hơn nhưng lại không có qua nhiều lựa chọn.

Các lựa chọn nghề nghiệp có xu hướng là những lộ trình định sẵn; những nhân viên tài năng nhất có xu hướng nhìn ra ngoài để tìm cơ hội. Quy tắc bậc thang. Tính linh hoạt nội bộ hạn chế và khoảng cách kỹ năng ngày càng tăng dẫn đến tỷ lệ nghỉ việc cao hơn, đặc biệt là ở những người có hiệu suất cao.

Sự khan hiếm cơ hội thách thức những nhân viên tiêu biểu: Sự tự mãn len lỏi.

(Dựa trên các câu trả lời khảo sát và các cuộc phỏng vấn, chúng tôi suy ra rằng việc tiếp nhận văn hóa ở các môi trường có cơ hội hạn chế là một yếu tố gây mất động lực ở môi trường làm việc; nó kiểu như một cửa hàng có ít hoặc không có gì đáng mua.)

Thách thức đối với thị trường cơ hội

Các công ty tạo ra thị trường cơ hội có thể lường trước một số thách thức nhất định. Thị trường cơ hội cho phép người lao động đầu tư vào chính họ, có nghĩa là gánh nặng thành công một phần thuộc về người lao động.

Vậy thì, cấp quản lý nên xử lý như thế nào đối với những người không sẵn sàng hoặc không thể tận dụng các cơ hội này?

Quản lý những người không hứng thú với các cơ hội

Các giám đốc điều hành chấp nhận rằng không phải ai cũng sẽ thành công trong tất cả các cơ hội mà họ theo đuổi.

Để đối phó với tình trạng thiếu hụt nhân tài ở bang Kentucky, công ty khởi nghiệp công nghệ Interapt đã cung cấp chương trình đào tạo và học việc CNTT cho các ứng viên đủ tiêu chuẩn.

Người sáng lập và Giám đốc điều hành Ankur Gopal lưu ý rằng ngay cả khi được kiểm tra sớm và hỗ trợ liên tục, không phải tất cả những người tham gia đều hoàn thành chương trình.

“Chúng tôi có thể cung cấp tất cả các dịch vụ trọn gói, hỗ trợ hết sức có thể, nhưng vẫn có một số người sẽ không thành công. Cho dù chúng tôi sắp đặt mọi người đến mức nào để đạt được thành công, thì kiểu gì cũng có 20 phần trăm lớp học không thành công vì lý do cuộc sống, không phải lý do kết quả”.

Vào năm 2016, Ceridian đã hỗ trợ rất nhiều cho những người kém hiệu quả, thông qua đào tạo bổ sung hoặc bằng cách tìm kiếm họ các vị trí khác trong tổ chức.

Vào năm 2020, Sterling nói: “Chúng tôi sẽ chuyển những cá nhân đó ra khỏi tổ chức và dành không gian đó cho những tài năng đặc biệt mà chúng tôi cần đưa vào, nếu không chúng tôi sẽ không bao giờ đạt được các mục tiêu kinh doanh. Chúng tôi không cung cấp mức độ đầu tư cao, vào đào tạo, thời gian hoặc lương thưởng, cho những người dưới chuẩn.”

Mặc dù không phải ai cũng thành công, nhưng cũng đáng để khảo sát những cách mà các công ty có thể tăng động lực cho người lao động, đặc biệt là ở những lĩnh vực mà nhân tài còn hạn hẹp.

Nghiên cứu chỉ ra rằng đam mê tạo ra tác động – một thành phần quan trọng của động lực học hỏi, kết nối và cải tiến – có thể được nuôi dưỡng hoặc bị loại bỏ đáng kể bởi các phương thức quản lý và môi trường làm việc.

Yếu tố sợ hãi

Một thách thức khác là các cơ hội liên quan đến tự động hóa có thể bị người lao động coi là sự thiếu tin tưởng.

Một số người lo sợ bị thay thế bởi máy móc, nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và tự động hóa quy trình bằng robot.

Trong khi các lãnh đạo nhận thức được những nỗi sợ hãi này, các tổ chức mà chúng tôi đã nói chuyện cho biết họ coi tự động hóa là một cơ hội để cải thiện trải nghiệm của người lao động, chứ không phải là một cách để loại bỏ công việc.

Họ coi mối đe dọa này đối với người lao động như một cơ hội để tự động hóa các công việc tốn thời gian và tẻ nhạt.

Thông điệp: Tự động hóa sẽ giải phóng người lao động để làm những công việc sáng tạo hơn.

Breland ở Marriott thừa nhận rằng đối với những công nhân được đào tạo công nghệ tự động hóa quy trình, “Điều đầu tiên tôi nghĩ đến là điều này đang lấy đi một thứ gì đó nhưng chúng tôi nhìn nhận nó hoàn toàn khác. Chúng tôi coi đó là cách để trao cho các cộng sự của mình những siêu năng lực — cho họ khả năng tận dụng công nghệ để giải phóng thời gian giải quyết các yếu tố cấp cao hơn với khách hàng. Chúng tôi rất có mục đích sống theo các giá trị cốt lõi của mình và đầu tư vào con người của chúng tôi.”

Meij sử dụng lối phân tích tương tự khi thảo luận về sự không thoải mái của người lao động với việc sử dụng AI, robot và machine learning tại Domino’s. “Cách chúng tôi nói về vấn đề này trong nội bộ là nếu bạn là một siêu anh hùng như Tony Stark, chúng tôi đang cố gắng chế tạo bộ đồ Jarvis được cải tiến về mặt công nghệ của anh ấy. Đây là những công cụ chúng tôi muốn các thành viên trong nhóm yêu thích và đón nhận vì họ sẽ cảm thấy tốt hơn về công việc của mình khi họ có thể thực thi tốt hơn ”.

Đáng chú ý, một số người được phỏng vấn nhận thấy kỹ năng con người ngày càng tăng giá trị trong thời đại tự động hóa.

LeBlanc của SNHU nói rằng khi công việc ngày càng trở nên tự động hóa, “Chúng tôi không nhận ra rằng thứ có giá trị nhất sẽ là kỹ năng con người: cộng tác, sáng tạo, tạo ý nghĩa, tổng hợp, đồng cảm.”

Những kỹ năng này đôi khi được coi là khả năng bền bỉ của con người vì chúng không được dạy hoặc áp dụng theo cách giống như hầu hết các kỹ năng.

Chúng ngày càng có giá trị vì giúp các cá nhân làm việc cùng nhau để giải quyết các điều kiện thay đổi và nhu cầu phát triển nằm ngoài các quy trình tiêu chuẩn được xử lý bằng tự động hóa.

Tạo thị trường cơ hội trong tổ chức của bạn

Xác định xuất phát điểm là bước đầu tiên cần thiết để tạo ra một thị trường cơ hội. “Chỉ số gắn bó” hoặc “khảo sát tinh thần” theo cách truyền thống thường không đủ đối với cơ hội lẫn sự tự chủ.

1. Xem xét lập chỉ mục cơ hội để xác định trạng thái của cơ hội và sự tự chủ trong tổ chức.

Các câu hỏi bên dưới cung cấp khung làm việc để hiểu nhận thức của người lao động và nhà quản lý về cơ hội và sự tự chủ.

Nhân viên của bạn có hài lòng với các cơ hội nội bộ trong công việc và nhiệm vụ được giao, tính linh động, phát triển cá nhân, phát triển kỹ năng và thăng tiến không?
Nhân viên của bạn có hài lòng với khả năng hành động dựa trên những cơ hội này không? Các quy trình và văn hóa của bạn khuyến khích hay ngăn cản cơ hội và tính linh động?
Bạn có hài lòng rằng tư duy, phần thưởng và các chỉ số hiệu suất của nhà quản lý sẽ khuyến khích và hỗ trợ các cơ hội, sự phát triển và tính linh động?

2. Tạo quy trình nhận diện cơ hội cho thị trường cơ hội

Dự báo nhu cầu nhân tài và sử dụng dữ liệu chỉ mục cơ hội ở trên để thông tin những cơ hội nào được tạo ra, chúng được cung cấp cho ai và bằng cách nào.

Xác định ai sẽ quản lý thị trường cơ hội và đảm bảo rằng nhóm của bạn đồng ý về cách quản lý các thị trường này.

Đảm bảo rằng văn hóa tổ chức hỗ trợ hoạt động của các thị trường này. Ví dụ: xây dựng các quy tắc văn hóa thưởng cho các nhà quản lý vì đã hỗ trợ dòng chảy tài năng trong doanh nghiệp thay vì các tiêu chuẩn thưởng cho các nhà quản lý vì đã tích trữ tài năng.

3. Giải quyết cách các nhóm nguồn nhân lực khác nhau đánh giá cơ hội

Lực lượng lao động ngày nay bao gồm nhiều thế hệ. Mỗi thế hệ có thể đánh giá một cơ hội theo những cách khác nhau.

Dữ liệu gần đây cho thấy rằng “không giống như những người thế hệ millenial của mình, thế hệ GenZ… thực sự muốn cam kết lâu dài với công ty. Vì vậy, công ty nên chuẩn bị tốt nhằm mang lại cho thế hệ này sự ổn định và cơ hội từ nội bộ”.

Người lao động lớn tuổi sắp nghỉ hưu tới nơi có nắm bắt cơ hội mạnh mẽ như những người lao động trẻ tuổi không?

Một số muốn mở rộng sự nghiệp để có cơ hội đạt được các kỹ năng mới. Những người lao động lớn tuổi hơn có thể muốn kéo dài thời gian làm việc, nhưng với sự linh hoạt hoặc sự lựa chọn để xác định công việc trông như thế nào. Yếu tố nhân khẩu học rất đáng cân nhắc.

Kết

Việc đón nhận thị trường cơ hội nói lên sự thay đổi cơ bản trong cách các tổ chức tối đa hóa lợi tức từ đầu tư cho nguồn nhân lực.

Nó công nhận lực lượng lao động là một nguồn nhân lực độc nhất. Nó đòi hỏi một sự thay đổi trong các phương thức quản lý lực lượng lao động như lập kế hoạch và triển khai cũng như quản lý và phát triển hiệu quả công việc.

Các lãnh đạo quen với việc tuân thủ và kiểm soát nên dẫn dắt thông qua sự ảnh hưởng và đưa ra các lựa chọn cho người lao động – giống như cách mà các công ty thu hút và tạo ra các lựa chọn cho khách hàng.

Các phương pháp hỗ trợ sự phát triển của người lao động trong công ty và khuyến khích tài năng nên được thúc đẩy bởi cơ hội thay vì con đường sự nghiệp.

Với cách tiếp cận cơ hội này, các tổ chức và nhân viên sẽ nhận ra rằng thành công chung của họ phụ thuộc vào việc đầu tư ngày càng thông minh hơn vào bản thân và lẫn nhau.

Lợi tức đầu tư trong cách tiếp cận mới này sẽ phụ thuộc đáng kể vào sự hiểu biết và tập trung vào nền tảng con người và kỹ thuật của thị trường cơ hội: hành vi và kỳ vọng của lực lượng lao động, khuyến khích quản lý, dữ liệu và phân tích, học máy và nền tảng cũng như ứng dụng.

Những điều này đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức và tinh chỉnh cơ hội, đồng thời làm cho nó trở nên dễ tiếp cận. Khi máy móc và thuật toán trở nên thông minh hơn, các lựa chọn cơ hội sẽ tăng lên.

Với khoản đầu tư đúng đắn vào các công cụ số, khả năng lãnh đạo và văn hóa, thị trường cơ hội trở thành những hệ thống cho phép người lao động trên toàn tổ chức tạo ra nhiều giá trị, tác động và ý nghĩa cá nhân hơn.

Nguồn: Deloitte Insights

Tags opportunity marketplace, thị trường cơ hội

Dev's Corner

DAO Hollywood: Tiền ảo và các nhân vật được sở hữu bởi cộng đồng

Post author By Gambaru
Post date 4 April, 2022
No Comments on DAO Hollywood: Tiền ảo và các nhân vật được sở hữu bởi cộng đồng

Mỗi ngày chúng ta đều tiêu thụ các sản phẩm giải trí xoay quanh các nhân vật. Nhiều nhân vật được sử dụng để thương mại hoá như Star Wars, Marvel, Harry Potter,… có thể kéo dài hàng thập kỷ và được kết hợp với các sản phẩm thành công trên khắp các nền tảng hoặc phương tiện truyền thông.

Nhưng ngày nay, những nhân vật thành công nhất tồn tại dưới hình thức sở hữu trí tuệ (IP – intellectual properties) được sở hữu bởi một công ty duy nhất.

Điều này nghĩa là người hâm mộ không có quyền quản lý, cũng như quyền sở hữu trực tiếp đối với những nhân vật này, họ chỉ là người tiêu dùng thụ động đối với các sản phẩm, câu chuyện và bộ phim mà công ty quyết định tạo ra.

Ngay cả khi người hâm mộ là cổ đông trong các công ty đó bằng cách mua cổ phiếu thì việc thể hiện sự ủng hộ hoặc liên kết và tham gia trong quá trình phát triển, định hướng nhân vật cũng rất khó xảy ra.

Việc để người hâm mộ và nhà đầu tư chọn diễn viên nào sẽ đóng vai nhân vật yêu thích của mình trong tập tiếp theo của loạt phim hoặc giúp đưa ra những quyết định có tính tác động như vậy cũng sẽ không đời nào diễn ra.

Nghe hơi điên khi nói rằng hiện nay người hâm mộ cuồng nhiệt các nhận vật đã và đang thành lập cộng đồng trực tuyến, tổ chức các chiến dịch và thậm chí xuất bản fan-fiction (tiểu thuyết do fan viết).

Thay vì loại bỏ các cộng đồng này, bên sở hữu IP nhân vật có thể mang chúng vào quá trình sáng tạo, dành chỗ để thử nghiệm và nhân rộng ý tưởng, tuy nhiên cách này vẫn có những hạn chế về mặt quản lý ở quy mô lớn với công cụ và công nghệ hiện tại.

Ngày nay, các công nghệ tiền điện tử như DAO (tổ chức tự trị phi tập trung) và NFT (token không thể thay thế) giúp mở ra mô hình phát triển và sở hữu nhân vật mới không chỉ tách khỏi các truyền thông sáng tạo mà còn giảm rào cản gia nhập cộng đồng trực tuyến và mang các nhân vật mới ra thế giới.

Việc này có thể đưa tới sự xuất hiện của những nhân vật đại điện đầy đủ hơn cho những cộng đồng ủng hộ họ.

Xé tan vòng lặp “quản trị nhân vật”

Đã có một sự thay đổi văn hóa rộng khắp trong các công ty, chỉ cần nhìn vào sự gia tăng của hoạt động đầu tư về môi trường, xã hội và quản trị doanh nghiệp hay đầu tư hoạt động xã hội, hoặc các cộng đồng fan hâm mộ cho mọi loại người sáng tạo.

Điểm chung của nhiều kiểu tham gia khác nhau này là các bên liên quan hoặc cộng đồng tìm kiếm cách thức mới để tổ chức và đầu tư thời gian lẫn tiền bạc vào việc ủng hộ những người và nguyên do hấp dẫn với họ.

Chúng ta đang trong tình trạng y chang thứ xảy ra với tài sản trí tuệ quanh các nhân vật văn hóa.

Trong những năm tháng làm việc ở Trial Pay (được VISA mua lại), một nền tảng quảng cáo và thanh toán thương mại điện tử, tôi có cơ hội làm việc với một số nhà phát triển trò chơi free-to-play thành công nhất để giúp họ phát triển và kiếm tiền từ ý tưởng của mình.

Một trong những trò chơi có khả năng mang lại cho người chơi cảm giác điều khiển một nhân vật nổi tiếng từ điện thoại di động của họ.

Đó là Kim Kardashian: một người mẫu nổi tiếng Hollywood (do Glu Mobile ra mắt vào năm 2014), một trò chơi theo phong cách phiêu lưu đơn giản do bạn tự chọn nơi mà người chơi đóng vai họ là Kardashian và đưa ra quyết định về trang phục mình mặc, cảnh quay phim hư cấu và diện mạo khi xuất hiện của người chơi dưới danh nghĩa là Kardashian.

Khi trò chơi trở thành xu hướng và số lượng người chơi ngày càng nhiều, thì đồng tiền của trò chơi – và mọi kết quả từ vô số các lựa chọn và quyết định fan đưa ra – đều bị giới hạn một phần nào đó trong một thế giới khép kín.

Trải nghiệm chơi game trước đây đã chứng minh lời hứa của chính quyền mô phỏng thông qua một “nhân vật” nổi tiếng mà mỗi người có thể tận hưởng, tuy nhiên họ chưa từng đem lại cơ hội nào để cùng làm việc với cộng đồng.

Thay vào đó, điều gì sẽ xảy ra nếu người hâm mộ có thể giới thiệu một nhân vật mới vào thế giới thực, với bất kỳ ai cũng có cơ hội tham gia vào niềm vui từ sự thành công của nó, cả về mặt tài chính?

DAOs và đòn bẩy kinh tế token

Hãy nói về DAO.

Các tổ chức tự trị phi tập trung này cung cấp cho những người sáng tạo trên khắp thế giới một cơ chế để thành lập cộng đồng và các nhân vật mới, bằng tiền thật – giống như các môn thể thao giả tưởng hấp dẫn khao khát sở hữu đội hình của fan thể thao (và có khả năng thu được lợi nhuận tài chính).

Có một thị trường cho phiên bản phi tập trung của “Hollywood ảo” – chỉ là nó chưa hiện thực hoá.

Các DAOs làm điều này bằng cách nào?

Nói một cách đơn giản, DAOs là các mạng lưới được vận hành bởi các hợp đồng thông minh hoặc mã tự thực thi trên một blockchain, có thể đưa ra các cam kết về các quyền và trách nhiệm nhất định nếu bạn là thành viên của tổ chức phi tập trung đó mà không có hoặc có rất ít sự giám sát bởi một nhân vật trung tâm.

Bất kỳ ai trên thế giới có điện thoại di động và kết nối internet đều có thể trở thành người tham gia vào mạng lưới như vậy và mạng lưới có thể phát hành tokens cho người tham gia dựa theo đóng góp của họ (hoặc dựa trên bất kỳ yếu tố nào khác mà người tạo ra giao thức quyết định).

Các token này có thể trao quyền biểu quyết hoặc quyền quản trị nhất định và các token có thể tăng giá trị (không chỉ tiền tệ) nếu ngày càng có nhiều người muốn tham gia vào mạng lưới.

Do đòn bẩy kinh tế của token, người tham gia quan tâm hơn vào việc tối đa tiện ích của mạng lưới, bao gồm việc sử dụng “cổ phần” của họ để đưa ra các quyết định tập thể về hoạt động đang diễn ra.

Chu kì đầu tiên của các DAO thành công phần lớn đã được hình thành xung quanh các giao thức tài chính, chẳng hạn như cho phép cộng đồng những người nắm giữ token quản lý việc vay và cho vay phi tập trung bằng cách đề xuất và bầu chọn về những thay đổi cụ thể đối với một giao thức.

Mặc dù cấu trúc này thúc đẩy sự phát triển và vận hành các giao thức mới trong hệ sinh thái tài chính phi tập trung hay DeFi, nhưng hầu hết người tiêu dùng phổ thông không có kiến thức hoặc mối quan tâm tài chính cần thiết để cân nhắc các quyết định quản trị cụ thể, chẳng hạn như khả năng trả nợ.

Tuy nhiên, khái niệm DAO ngày một hữu ích hơn và cũng có thể được áp dụng cho các tình huống khác khi có một mạng lưới những người có chung động cơ và lợi ích.

Chu kì tiếp theo của DAO đang nổi lên quanh các cộng đồng sáng tạo, mở ra sự phối hợp và sáng tạo dựa trên nguồn lực từ cộng đồng (hay còn gọi là “creator DAO”).

Nhưng các cộng đồng có thể thành lập quanh nhân vật, chứ không chỉ người sáng tạo và những cộng đồng đó có thể cộng tác và đưa những nhân vật này hướng tới khán giả đại chúng.

Xây dựng cộng đồng xung quanh các nhân vật

Hiện nay, có ít nhất 2 cách để các cộng đồng có thể hình thành quanh các nhân vật, đổi mới trên IP của họ, thiết lập định danh kỹ thuật số và nhận về lợi ích tài chính từ sự thành công của nhân vật.

Chắc chắn sẽ có nhiều cách khác xuất hiện trong những năm tới, sau đây là những ví dụ hiện tại để minh họa cho từng mô hình.

CryptoPunks

CryptoPunks thể hiện cách thức mà các nhà phát triển như Larva Labs tạo ra tác phẩm nghệ thuật cho 10.000 nhân vật mà mỗi nhân vật tồn tại dưới dạng NFT với các thuộc tính độc đáo.

Một cộng đồng phi tập trung các nhà sưu tập được phát triển xung quanh CryptoPunk NFT, với các chuẩn mực và hành vi văn hóa của mình, chẳng hạn như sử dụng punk làm ảnh đại diện trên các nền tảng truyền thông xã hội.

Mặc dù hồi đầu CryptoPunks được phát hành miễn phí, nhưng cộng đồng đã kéo về cho dự án hơn 680 triệu đô la doanh thu trọn đời (có những punk hiếm bán được với giá hơn 7 triệu đô).

Tuy nhiên, thay vì chỉ nắm giữ một cách thụ động, các nhà sưu tập đã bắt đầu hợp tác với nhau để tạo ra những câu chuyện lấy cảm hứng từ nghệ thuật nhân vật CryptoPunk và mang punk của mình vào ‘đời thật’.

Nhân vật NFT hoạt động như một khối LEGO kỹ thuật số hoặc một dạng tế bào sáng tạo, cung cấp cơ sở cho trí tưởng tượng phát triển theo mọi hướng và cách thức.

Ví dụ: một nhóm các nhà sưu tập đã tạo ra một PUNKS Comic gồm 16 punk, hoàn chỉnh với cốt truyện chính và các phần truyện phụ giúp tạo ra nhân vật hoàn chỉnh cho những punk này.

Tuy nhiên, các sáng kiến cộng đồng như vậy hoàn toàn khác với dự định ban đầu của các nhà phát triển đứng sau CryptoPunks.

Cộng đồng tạo ra những nhân vật hoàn toàn mới bằng cách sử dụng những punk nguyên thủy làm nguồn cảm hứng khi mở rộng sang các hình thức mới ngoài tầm kiểm soát và giám sát sáng tạo của Larva Labs.

Bản thân những câu chuyện lấy cảm hứng từ punk mới này có thể trở thành NFT mới mà các thành viên cộng đồng có thể kiếm tiền và bán dưới dạng fan art (tác phẩm của người hâm mộ) mà không cần thỏa thuận cấp phép.

Khi nói đến fan fiction cho các nhân vật truyền thống thuộc sở hữu của công ty, sự sáng tạo của người hâm mộ có thể làm tăng giá trị và độ phủ cho những nhân vật này, nhưng nó không cho phép người hâm mộ tham gia vào quá trình ngược lại.

Tuy nhiên, với PUNKS Comic, fan giờ đã có quyền sở hữu trong các NFT CryptoPunk lõi.

Do đó, sự thành công của các nhân vật và câu chuyện dựa theo punk của họ thúc đẩy nhận thức và nhu cầu nhiều hơn đối với các punk nguyên thủy – mang lại lợi ích cho những người sáng tạo PUNKS Comic, các nhà phát triển ban đầu và cộng đồng punk rộng lớn.

Aku

Một cách khác là bắt đầu bằng một nhân vật cụ thể đã đi kèm một câu chuyện và ngoại hình truyền cảm hứng để tạo NFT, nhưng sau đó cho phép cộng đồng các nhà sưu tập tham gia vào quá trình phát triển của nó.

Ví dụ điển hình này là Aku, một nhân vật phi hành gia trẻ tuổi, da đen được tạo ra bởi cựu cầu thủ bóng chày Micah Johnson.

Johnson tình cờ nghe được cháu trai hỏi mẹ rằng liệu các phi hành gia có thể là người Da đen hay không.

Điều này đã thôi thúc anh bắt đầu vẽ cháu trai của mình trong một chiếc mũ phi hành gia – vốn dĩ đã không có các hình mẫu và nhân vật như thế này – để động viên và xây dựng niềm tin rằng cháu trai của anh có thể đạt được ước mơ này.

Johnson sau đó đã tạo ra nhân vật mới dựa trên NFT của một cậu bé Da đen đội mũ phi hành gia.

Khi tôi xem tác phẩm của Johnson và tương tác với cộng đồng quanh nó, tôi đã bị ấn tượng bởi tiềm năng mà hàng trăm triệu người dùng internet – thay vì các tổ chức – có thể xác định giá trị của một tác phẩm nghệ thuật và cũng dễ dàng sở hữu một token đại diện cho nó.

Hơn nữa, họ có thể sử dụng token này, đại diện cho tư cách thành viên của mình trong cộng đồng này, để xây dựng định danh văn hóa kỹ thuật số (digital cultural identity).

Điều này rất có ý nghĩa đối với các nghệ sĩ như Johnson và tất cả các nghệ sĩ đang xây dựng cộng đồng hoặc những ai có người hâm mộ.

Văn hóa da màu và các hình thức thể hiện sáng tạo trong âm nhạc, văn học và nghệ thuật thị giác đã phát triển mạnh và dẫn đến nền văn hóa toàn cầu trong nhiều thế hệ, nhưng về mặt thời gian, rất khó để các nghệ sĩ và nhà sáng tạo da màu nắm giữ, chứ chưa nói đến việc sở hữu, thậm chí là một phần giá trị họ tạo ra thông qua đó.

Nhìn thấy sức mạnh của một nghệ sĩ Da đen tài năng bán một NFT đại diện cho một nhân vật Da đen đầy cảm hứng từ những tác phẩm chủ yếu từ bộ sưu tập của người Da đen, tôi cảm thấy giống như giai đoạn đầu của một phong trào mới, thời kỳ phục hưng kỹ thuật số của người da màu.

Chỉ vài tháng trước, Johnson thông báo rằng anh ấy sẽ đăng tải câu chuyện của Aku mỗi lần một chương bằng cách tạo ra mười chương video hoạt hình, dạng ngắn của NFT phiên bản giới hạn có hình ảnh Aku tương tác với những người và địa điểm khác nhau.

Aku NFTs không chỉ đạt được hơn 2 triệu đô doanh thu qua hai chương đầu tiên, NFTs còn có một cộng đồng những người ủng hộ nhiệt tình, những người muốn thấy Aku thành công như một đại diện tích cực cho trẻ em Da đen và biểu tượng của sự trao quyền lực kinh tế cho người Da đen.

Thông qua việc sở hữu các NFT này, những người sưu tập Aku ban đầu được lợi ích tài chính từ sự thành công của Aku, từ đó có thể làm tăng nhu cầu và giá trị của các quà lưu niệm kỹ thuật số Aku.

Tiềm năng đối với IP nhân vật do cộng đồng sở hữu và điều hành cũng có tiếng vang trên các phương tiện truyền thống: Johnson không chỉ làm việc với một nhà điêu khắc 3D để tạo ra phiên bản chân thực của Aku, mà nó còn là NFT đầu tiên được lựa chọn cho phim và truyền hình.

“Skin in The Character”: Tình huống IP nhân vật do cộng đồng sở hữu

Trong cả hai cách nêu trên – cho dù bằng cách tạo hoặc mở rộng các câu chuyện về nhân vật – NFT đóng vai trò như một công cụ mạnh mẽ để một nghệ sĩ kiểm tra nhu cầu thị trường đối với những thể hiện ban đầu của nhân vật.

Nó có thể là một buổi ra mắt, một MVP, một tiền-“character market fit” đối với tầm nhìn sáng tạo của họ – trong đó những người sưu tập NFT ban đầu là những dấu hiệu cho thấy phong cách, thuộc tính và thông điệp của nhân vật có thu hút được một đối tượng rộng hơn hay không.

Tuy nhiên, không giống như các nhóm tập trung truyền thống, nơi không cho đả động gì vào, mô hình này mang lại tín hiệu mạnh mẽ và khả quan hơn cho nghệ sĩ và các nhà sưu tập.

Nếu có đủ nhu cầu thị trường cho nhân vật đó – đủ để các cá nhân sẵn sàng chi hàng trăm đến hàng nghìn đô la thu thập các NFT đó – thì người sáng tạo biết rằng “tác động lên nhân vật” (skin in the character), không khác gì tác động được lên cuộc chơi vậy.

Khi NFT có thể duy trì một cộng đồng gồm những người đam mê sưu tập, những người tác động được lên nhân vật, thì thách thức sau đó là làm thế nào để phát triển cộng đồng đó, cải tiến nhân vật và phân phối nó đến một lượng lớn khán giả trên các nền tảng truyền thông chính thống.

Trên thực tế, mô hình này cũng có thể mang lại lợi ích cho các công ty lớn, vì theo hệ thống hiện tại, rất khó để phối hợp và thực hiện các hoạt động hợp tác sáng tạo giữa nhiều nhân vật thuộc sở hữu của các công ty luôn coi nhau là đối thủ cạnh tranh trực tiếp.

Ngay cả khi có sự trùng lặp đáng kể giữa 2 nhóm fan của hai nhân vật thuộc sở hữu của hai công ty riêng biệt, thì việc cấu trúc những sự hợp tác này là thực sự thách thức, thậm chí bất khả.

NFT và DAO mở ra lối đi mới cho vấn đề này.

Nhưng trước tiên, những khác biệt với cách làm sáng tạo mới này là gì?

Khi trò chuyện với các nghệ sĩ như Micah, mô hình kể chuyện phi tập trung (decentralized storytelling) của anh ấy tạo ra phương pháp “hãy chọn cuộc phiêu lưu của riêng bạn”, nơi các thành viên cộng đồng có thể gợi ý nhiều câu chuyện hoặc trải nghiệm khác nhau cho nhân vật của họ.

Nhưng nó sẽ hoạt động như thế nào?

Các cộng đồng có thể phân phối token quản trị (tokens) cho những người nắm giữ NFT nhân vật, cái mà sau đó được sử dụng để bỏ phiếu cho các quyết định sáng tạo quan trọng cho nhân vật đó.

Mối quan hệ hợp tác như vậy giữa người sáng tạo và cộng đồng đã và sẽ chỉ tăng lên khi những người tham gia khám phá các khả năng, kể cả về mặt sáng tạo lẫn tài chính.

Ơ, thế thì đó không phải là một phiên bản khác của crowdsourcing – cách tệ hại nhất để tạo ra IP nhân vật chất lượng – và không phải nó sẽ phá vỡ tầm nhìn của người sáng tạo hay sao?

Không hề, bởi chính sự nhấn mạnh lên phần thưởng mạng liên kết (aligned network incentive) mới tạo nên sự khác biệt: Nó thực sự tạo ra một lĩnh vực rộng lớn các mô hình mới, trong đó người sáng tạo trở thành nhà lãnh đạo của một cộng đồng fan phi tập trung.

Chúng ta có thể sớm thấy các thành viên cộng đồng cùng nhau yêu cầu đề xuất công khai (RFP) từ các nghệ sĩ và agency cho những loại nội dung kỹ thuật số cụ thể (giống như việc người ta đã làm khi phát triển phần mềm trong các dự án mã nguồn mở).

Sự trỗi dậy của các “DAO nhân vật”

Nhưng công nghệ cũng ở đây để cho phép điều đó xảy ra. Dưới đây là một mô hình, hoàn toàn có thể thực hiện được với công nghệ hiện tại:

Một thành viên trong cộng đồng soạn thảo bản brief cho một bộ phim ngắn hoặc loạt phim hoạt hình. Những người nắm giữ token – các thành viên cộng đồng đã có được NFT hoặc token có thể bầu chọn thông qua bản brief và phân bổ ngân sách cho nó.
Các công ty sản xuất có thể đáp ứng điều đó, tạo ra video giới thiệu (trailer) cho bản brief đó. Cộng đồng xem xét tất cả các trailer đã gửi và bỏ phiếu bằng token của họ, cũng chính là nguồn vốn để thực hiện.
Nghệ sĩ sáng lập có chức năng như giám đốc sáng tạo làm việc cho những người nắm giữ tokens để giúp quản lý quy trình RFP, sau đó hợp tác chặt chẽ với công ty giành chiến thắng để tiến hành sản xuất series đó.
Nguồn vốn mà những người sưu tập sử dụng để mua NFT ban đầu cũng như các khoản giảm giá đang diễn ra có thể được tái đầu tư vào quỹ cộng đồng, sau đó có thể được sử dụng để kêu gọi đóng góp nội dung để phát triển nhân vật NFT đó, nhằm tăng nhận thức thương hiệu và phát triển cộng đồng xung quanh.

Điều này nghe có vẻ xa vời, nhưng không đâu. Hãy xem những nghệ sĩ họ khao khát khám phá NFT và những cách thức tương tác với cộng đồng fan ra sao. Tính tương tác của tiền điện tử sẽ cho phép xây dựng nhanh chóng những đổi mới và ý tưởng dựa trên một cái khác.

Sau đây là lợi ích của một số mô hình nêu trên:

Chu kì sáng tạo nhanh hơn

Bằng cách sở hữu các nhân vật – nhưng thuê ngoài việc thực thi sáng tạo loạt phim, hoặc trò chơi điện tử có nhân vật đó – các cộng đồng có thể tạo ra các thương hiệu toàn cầu mới và làm chúng trở nên phổ biến một cách nhanh chóng.

Thay vì thực hiện quảng bá vào từng thị trường riêng lẻ ở một thời điểm nhất định, thì một “DAO nhân vật” có thể tài trợ cho nhiều chương trình, phim, trò chơi điện tử và hàng hóa (cả vật lý và kỹ thuật số) được thực hiện bởi các nhóm độc lập hướng vào các thị trường khác nhau – và được thực hiện cùng một lúc.

Vì vậy các nhân vật hay nói cách khác các sản phẩm có thể được thử nghiệm được trên nhiều thị trường hơn.

Cộng tác mạch lạc

Khi nhiều DAO độc lập, sáng tạo xuất hiện xung quanh các nhân vật khác nhau, sẽ có sự chồng chéo về quyền sở hữu giữa chúng.

Nhưng đó không phải là lỗi, mà là tính năng: Sự trùng lặp như vậy tạo cơ hội cộng tác giữa các nhân vật trên các DAO, chẳng hạn như bằng cách tạo nội dung kỹ thuật số kết hợp cả hai nhân vật, cho phép họ kiểm soát việc phân phối trên các cộng đồng khác nhau và tạo ra một đối tượng khán giả chung (và các đại sứ thương hiệu) mà không bận tâm về việc cạnh tranh.

Lợi ích liên kết giữa các DAO

Các thành viên cộng đồng sẽ được tặng thưởng để ủng hộ sự cộng tác với tư cách khách hàng và quảng bá nó với tư cách đại sứ.

Sau đó, mỗi lần kích hoạt thành côsng trên phương tiện truyền thông sẽ chuyển đổi khán giả mới thành thành viên cộng đồng, những người muốn tham gia, sở hữu và quản lý nhân vật mà họ vừa xem trong bộ phim mà mình yêu thích.

Hình tượng văn hóa tốt hơn

Ngoài việc tạo ra các nhân vật đại diện tích cực cho các nền văn hóa riêng biệt (ví dụ: dân tộc thiểu số và tôn giáo), các mô hình như vậy cũng dân chủ hóa các loại câu chuyện được kể.

Thay vì cố gắng tìm các nhân vật hiện có, các bậc cha mẹ có chung giá trị giờ đã có thể thực sự hợp tác và tập hợp các nguồn lực tài chính và sáng tạo để tạo ra các nhân vật của riêng họ, phù hợp với giá trị của họ dành cho con cái.

Nắm bắt giá trị và tăng trưởng doanh thu

Đây không phải là cái gì đó mơ hồ, mà thực sự có tiềm năng mở ra thị trường thực sự.

Khi cộng đồng và khán giả toàn cầu phát triển, và nhu cầu đối với các token quản trị và NFT tăng lên, nó có thể mang về doanh thu dùng để tài trợ cho nhiều câu chuyện và phương tiện truyền thông xoay quanh nhân vật.

Các câu hỏi về vấn đề quản trị

Tất nhiên, không phải mọi thứ đều vui vẻ, hoan hỉ, vì DAO không chỉ là một khái niệm tiền điện tử trừu tượng, mà là các hệ thống có con người trong đó.

Và mặc dù chúng tạo ra các mô hình mới cho sự liên kết với con người quanh các nguyên tắc hay mục tiêu chung, chúng cũng mang lại những thách thức mới đối với việc quản trị hiệu quả, và mở rộng quy mô.

Một số câu hỏi sau thường gặp để làm rõ vấn đề:

DAO sẽ được tối ưu quanh những loại quyết định nào?

Nếu cộng đồng cần bỏ phiếu cho từng chi tiết nhỏ của một nhân vật, trải nghiệm sẽ kém thú vị hơn, kém hiệu quả hơn và có khả năng sẽ có tỷ lệ tham gia thấp hơn.

Tuy nhiên, nếu các quyết định được biểu quyết ở cấp quá cao, các thành viên cộng đồng có thể không cảm thấy như họ có đủ quyền kiểm soát và quyền sở hữu.

Ai sẽ quản lý các chức năng quản lý cộng đồng hàng ngày?

Các DAOs sẽ hoạt động hiệu quả hơn với tư cách là “hội đồng sáng tạo”, bỏ phiếu cho các quyết định và vai trò chiến lược cấp cao quan trọng trong khi việc thuê ngoài quản lý sản phẩm và phát triển sáng tạo sẽ đẩy cho các bên thứ ba thông qua RFP.

Các DAO duy trì kiểm soát chất lượng quanh IP như thế nào?

Các nhượng quyền nhân vật lớn có các quy tắc nghiêm ngặt về những gì các nhân vật có thể và không thể làm, để thiết lập tính nhất quán, chất lượng,… của nhân vật.

Các cộng đồng sẽ cần thiết lập các hướng dẫn hoặc nguyên tắc riêng cho nhân vật của họ mà các thành viên có thể sử dụng để đánh giá các đề xuất mới.

Cuối cùng, nếu các cộng đồng theo đuổi nhiều hoạt động khác nhau của nhân vật trên các hình thức truyền thông khác nhau cùng một lúc, một vài trong số đó sẽ thành công hơn và trải nghiệm tốt hơn cái khác.

Cốt lõi ở đây là những thử nghiệm này có thể xảy ra theo cái cách họ không thể làm gì nếu ở trong các công ty.

Các DAO sẽ chuyển đổi doanh thu tạo ra từ IP nhân vật ngoài chuỗi vào lại chuỗi như thế nào?

Doanh thu NFT cho phép dễ dàng tài trợ cho quỹ trên chuỗi được quản lý bởi những người nắm giữ token (tokens holder).

Nhưng các DAO có thể cần quản trị viên bên thứ ba có thể cung cấp các dịch vụ thanh toán và hợp đồng theo chỉ đạo của DAO để làm cầu nối giữa doanh thu, chi phí và ngân quỹ ngoài chuỗi (ví dụ: thế giới thực) với trên chuỗi.

Chi phí và rào cản của việc mang nhân vật mới ra thế giới, thử nghiệm để xem có thu hút được một đối tượng cụ thể hay không và khai thác nhiều hình thức truyền thông và câu chuyện xoay quanh nhân vật đang giảm đáng kể – nhờ vào tiền điện tử, những công cụ mới như NFT và DAO nổi lên.

Không chỉ các nghệ sĩ có cơ hội lớn để tạo dựng cộng đồng quanh mình, người tiêu thụ nội dung sẽ có thể chuyển từ người tham gia bị động sang chủ động – những người kể chuyện cùng những nghệ sĩ mà họ ủng hộ – và những người liên quan đã bỏ đi trước đó, những ông bố bà mẹ, những người sáng tạo / người tiêu thụ nội dung và những người khác có thể tìm thấy đường đi và tiếng nói.

Nguồn: A16Z

Tags aku, character ip, crypto, cryptopunk, dao, dao nhân vật, nft

Dev's Corner

Cách thành công với nghề Data Science

Post author By Gambaru
Post date 4 April, 2022
No Comments on Cách thành công với nghề Data Science

Có thể nói rằng lĩnh vực Khoa học Dữ liệu (Data Science) luôn được coi là công việc số 1 và là một trong số các công việc được trả lương cao nhất trên thế giới. Nhiều công ty đang chi hàng nghìn đô để thuê và nâng cao kỹ năng cho các data scientist tiềm năng.

Vì vậy, nhiều người cũng đang tìm hiểu và nâng trình trong lĩnh vực này. Nếu bạn là một người đam mê Data Science, đây là thời điểm thích hợp.

Tuy nhiên, bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này không đơn giản như những vai trò truyền thống khác vì nó còn khá mới mẻ. Nhiều người mắc sai lầm đáng tiếc do đi sai đường hoặc hiểu sai vì không có sự hướng dẫn.

Trong bài này, các nhà khoa học dữ liệu từ các công ty hàng đầu như IBM, American Express, Fractal Analytics, Myntra, Forbes sẽ chia sẻ và hướng dẫn bạn, một “tấm chiếu mới”, muốn bắt đầu sự nghiệp hoặc trở thành chuyên gia trong ngành khoa học dữ liệu.

1. Tại sao chọn Data Science?

Có rất nhiều nghề nghiệp với mức lương hấp dẫn ngoài thị trường việc làm và bạn có thể chọn để trở thành chuyên gia trong bất kỳ ngành nghề nào trong số đó, vậy tại sao lại chọn nghiên về ngành Khoa học dữ liệu?

*Tại sao chọn theo nghề Khoa học dữ liệu?*

1/ Tiến sĩ Chiranjiv Roy

Một trong 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu của Ấn Độ | Phó chủ tịch cấp cao về Data Science của Forbes, Nissan Motors và Mercedes.

Đúng rằng có rất nhiều nghề nghiệp thú vị ngoài kia. Tuy nhiên lúc tôi mới bắt đầu thì “Data Science” có sự khác biệt rất lớn.

Tôi tốt nghiệp năm 2001 với chuyên ngành Xác suất Thống kê và Toán, hai chuyên ngành này là môn phụ của tôi và tôi đã làm trong lĩnh vực này trong 21 năm qua.

Trong thời gian đó, các lập trình viên Java là những người nhận được mức lương cao nhất và nếu bạn không phải là một lập trình viên Java thì mọi thứ trở nên khó khăn đối với bạn.

Hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi, bị giới hạn trong Quản lý rủi ro vào thời điểm đó. Không có gì được gọi là Khoa học Dữ liệu hay Phân tích (mặc dù chúng tôi làm điều đó một cách vô tình).

Sau đó, với những tiến bộ công nghệ, các công cụ và định nghĩa của Data Science đã phát triển. Những người có kiến thức về Xác suất Thống kê và Toán dễ dàng thích nghi với việc làm việc trong các dự án liên quan đến phân tích dữ liệu và cuối cùng chúng tôi phát hiện ra sức mạnh của những công cụ này và bắt đầu chú ý đến các tài liệu nghiên cứu khác.

Deep Learning và tất cả những thuật ngữ mà bạn nghe thấy ngày nay không phổ biến và thực sự hấp dẫn cho lắm vào thời điểm đó và bên cạnh đó hầu hết các công ty đều nghi ngờ về việc triển khai nó.

Tuy nhiên, phân tích dữ liệu vẫn bùng nổ do những kết quả trực tiếp và tức thì mà chúng ta có thể đạt được.

Vì vậy, tôi bắt đầu làm việc tại HSBC với tư cách là Chuyên viên Quản trị Rủi ro. Sau đó, tôi nghiên cứu thêm và 5 năm sau đó tôi tham gia nhóm Analytics tại Nissan Motors – nơi mà tôi bắt đầu tìm hiểu và làm khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.

Nền tảng kiến thức mà tôi có trước đây đã giúp tôi phát triển niềm yêu thích trong lĩnh vực này và đó là lý do tại sao tôi có thể ở lại lĩnh vực này cho đến bây giờ.

2/ Saniya Jaswani – Kỹ sư Machine Learning tại IBM

Tôi bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là một .NET Developer. Đó là khỏi đầu cho việc theo đuổi nghề nghiệp tốt nhưng theo thời gian thì khoa học dữ liệu bắt đầu trở nên thông dụng và tôi quyết định tìm hiểu về nó.

Tôi thấy hứng thú hơn khi bắt tay vào thực hiện một hoặc hai dự án và thấy kết quả của tôi có tác động trực tiếp và tức thì như thế nào thông qua cái được gọi là khoa học dữ liệu.

Nó giống như khi bạn cố gắng đào sâu hơn vào dữ liệu, dữ liệu tự nó nói lên những ý nghĩa của các con số và điều đó làm tôi kinh ngạc.

Một lý do khác là ngành khoa học dữ liệu này khá rộng lớn và tôi có thể khám phá bất kỳ ngách nào tùy thích.

3/ Suraj Shukla – Data Scientist tại CIMB Lab

Thật không đơn giản để nói rằng tôi muốn trở thành một kỹ sư phần mềm (software engineer) hay một cái gì đó khác vì nó khá nhàm chán.

Tôi đã học kỹ sư phần mềm trong thời gian tốt nghiệp đại học, mặc dù tôi muốn làm một cái gì đó liên quan đến động vật vì tôi thích giao tiếp và tìm hiểu về động vật nhưng bố tôi phản đối niềm yêu thích của tôi, vì vậy tôi nghe lời ông và làm kỹ thuật.

Sau khi tốt nghiệp cử nhân, tôi may mắn được đầu quân cho một số công ty ở Nam Á.

Ban đầu, hầu hết công việc tôi tham gia là công việc mà chúng tôi thường gọi là “tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến hậu quả”: về cơ bản là tìm kiếm những gì đã xảy ra trước đó.

Nhưng sau đó, tôi đã làm việc với các khách hàng từ Vương quốc Anh và hầu hết công việc là phân tích dự đoán, lập mô hình và lập bảng điều khiển.

Sau đó, tôi muốn tập trung và làm cái mình giỏi nhất nhưng mặc khác tôi cũng không muốn nghỉ việc.

Vì vậy, tôi bắt đầu với việc học một chương trình Executive dài 1 năm rưỡi và sau đó tôi tham gia CIMB Lab với vai trò Nhà khoa học dữ liệu.

Tôi gia nhập một công ty ở Malaysia, cách xa Ấn Độ và đó là một cơ hội lớn hơn cho tôi. Tôi trở lại Ấn Độ sau một vài năm và tham gia cùng 25 nhà khoa học dữ liệu khác ở Bangalore để thành lập một phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo (A.I).

Kể từ đó, tôi đã làm việc với vai trò Nhà khoa học dữ liệu cho đến nay. Vì vậy, đó là cách tôi nhận ra rằng mình thật sự phù hợp trong lĩnh vực này.

4/ Kanav Anand – Data Scientist tại American Express

Lúc đầu, tôi rất phân vân trong việc lựa chọn giữa Khoa học dữ liệu và Kỹ thuật phần mềm vì khoa của tôi ở trường đại học được định hướng theo cả 2 hướng kỹ thuật phần mềm và khoa học dữ liệu.

Khi tôi bắt đầu làm việc với các dự án, tôi càng có xu hướng nghiêng về A.I (trí tuệ nhân tạo) và công việc đầu tiên của tôi là về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và sau đó, tôi cũng thực hiện một vài dự án về thị giác máy tính (computer vision) giúp tôi có rất nhiều kiến thức.

Sau đó, tôi bắt đầu tìm hiểu thêm các khóa học trực tuyến về Trí tuệ nhân tạo (AI). Tôi cũng phát hiện ra rằng nó được liên kết với số liệu thống kê mà tôi rất thích làm và tôi có thể dễ dàng hiểu chúng thông qua những kiến thức tôi đã học trước đó.

Do đó, tôi nhận công việc thực tập trong lĩnh vực Data Science và mọi thứ bắt đầu mở ra từ đó, tôi quyết định gắn bó với lĩnh vực này cho đến bây giờ.

5/ Ranjeet Dhumal – Data Scientist tại Fractal Analytics

Mối quan tâm của tôi là về công nghệ và sau khi tốt nghiệp cử nhân, tôi bắt đầu xây dựng trang web. Tôi học Vật lý và chủ yếu là Cơ học lượng tử, là sự kết hợp giữa Toán và Vật lý.

Hầu hết những điều tôi đang làm trong Cơ học lượng tử tương tự như những gì chúng ta gọi là Machine Learning ngày nay nhưng vào thời điểm đó, chúng ta không gọi nó là Machine Learning.

Trong Cơ học lượng tử, chúng ta thường cố gắng tìm các giải pháp gần đúng cho một vấn đề và đó cũng là điều được thực hiện trong Machine Learning, cố gắng tìm ra con đường tối ưu nhất và giải pháp gần đúng cho các vấn đề trong thế giới thực.

Đó là điều hấp dẫn đối với tôi trong lĩnh vực Data Science và nền tảng thúc đẩy tôi tiếp tục trong lĩnh vực này hơn.

6/ Sajan Kedia – Data Scientist tại IBM, Myntra

Khi tôi hoàn thành khóa học thạc sĩ về khoa học máy tính vào năm 2013, không có gì giống như Khoa học dữ liệu, Máy học (Machine Learning) hoặc Trí tuệ nhân tạo.

Tuy nhiên, tôi may mắn được tham gia nhóm Thông tin Dữ liệu tại Phòng thí nghiệm Nghiên cứu của IBM, nơi tôi đã làm việc trong các dự án Khai thác Dữ liệu. Chúng tôi đã từng khai thác dữ liệu từ Twitter để tìm ra ai và ở đâu có khả năng xảy ra một cuộc biểu tình và bình luận có khả năng gây ra bất ổn xã hội.

Tôi phải nói rằng đó là một dự án rất thú vị. Tôi đã tham gia dự án này trong 2 năm và sau đó tôi bắt đầu khởi nghiệp với dự án riêng của mình.

Tôi khởi nghiệp trong lĩnh vực Adtech (quảng cáo – công nghệ). Ở đây, tôi và nhóm của tôi đã từng làm việc trên 20 terabyte dữ liệu mỗi ngày. Tôi đã học mọi thứ từ A-Z về Data Science.

Chúng tôi không có nhiều nguồn lực để thuê từ bên ngoài nên tôi phải làm hầu hết mọi việc một mình và đôi khi có sự giúp đỡ của đồng nghiệp. Chúng tôi đã từng xây dựng các mô hình để dự đoán liệu khách hàng có nhấp vào một quảng cáo cụ thể hay không.

Tôi đã làm điều đó trong khoảng 3 năm và sau đó tôi tham gia Myntra, một phần của nhóm Walmart và Flipkart với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu. Tại Myntra, tôi hiện đang làm việc về tối ưu giá.

Vì vậy, đây là cách tôi tìm thấy chính mình trong Data Scienece và tôi yêu thích nó.

2. Kỹ năng nào có giá trị nhất đối với một nhà khoa học dữ liệu (data scientist)?

Nếu một người muốn bắt đầu sự nghiệp với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, người đó nên tập trung vào những kỹ năng nào nhất?

*Các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu là gì?*

1/ Benjamin Skrainka – Nhà khoa học dữ liệu tại Galvanize

Các nhà khoa học dữ liệu cần có chuyên môn trong nhiều lĩnh vực.

Bạn cần phải giỏi về cơ sở dữ liệu. Bạn cần một ít kiến thức về kỹ thuật phần mềm. Bạn cần biết một chút về học máy (Machine Learning). Và bạn cần biết một chút về thống kê.

“Đồng thời, tôi nghĩ rằng sự tò mò là rất quan trọng. Các nhà khoa học dữ liệu rất tò mò. Họ liên tục khám phá, đặt câu hỏi, thực hiện các phân tích điều gì-xảy ra (what-if analysis) cho các giả định và quy trình hiện có.”

Họ sẽ luôn học hỏi và suy nghĩ về những công nghệ mới sẽ giúp họ hoạt động hiệu quả và giúp doanh nghiệp thành công. Mặc dù có rất nhiều công cụ tuyệt vời có sẵn, nhưng không có gì thay thế được tư duy.

2/ Cliff Click – Giám đốc công nghệ tải Neurecular

Các nhà khoa học dữ liệu cần có sự kết hợp tốt giữa kiến thức chuyên môn và hiểu biết về kinh doanh. Họ cần phải cực kỳ ham học hỏi và không ngừng tìm ra cách giải quyết một vấn đề cụ thể.

Điều đó có nghĩa là đào sâu vào các cách tiếp cận và lựa chọn thay thế khác nhau – không chỉ xây dựng mô hình và chạy các thuật toán, mà còn giải thích kết quả để thúc đẩy các cơ hội kinh doanh mới.

3/ Jorge Castañón – Data Scientist tại IBM

Sáng tạo là yếu tố then chốt của khoa học dữ liệu. Bạn cần phải có nền tảng kỹ thuật, nhưng bạn cũng cần đủ tò mò để khám phá ở mức độ sâu hơn.

Một nhà khoa học dữ liệu lành nghề khám phá và kiểm tra dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Họ không đơn giản thu thập và báo cáo về dữ liệu, mà còn xem xét nó từ nhiều góc độ, xác định ý nghĩa của nó và sau đó đề xuất các cách áp dụng các phát hiện.

4/Jonathan Dinu – Phó Chủ tịch của Academic Excellence tại Galvanize

Một trong những thuộc tính chính giúp phân biệt nhà khoa học dữ liệu ngày nay là sự nhạy bén trong kinh doanh cùng với khả năng truyền đạt những phát hiện từ dữ liệu cho cả doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo CNTT theo cách có thể ảnh hưởng đến cách một tổ chức tiếp cận một thách thức kinh doanh.

Các nhà khoa học dữ liệu thường trở thành người liên lạc giữa IT và giám đốc cấp C (C-level).

Do đó, họ cần có khả năng truyền đạt cả hai và hiểu hệ thống phân cấp của dữ liệu; họ không thể chỉ là chuyên gia dữ liệu.

Tóm tắt các kỹ năng cần thành thạo từ các chuyên gia

Kiến thức cơ bản về Toán học và Thống kê
Kiến thức vững chắc về Python, SQL, Cơ sở dữ liệu và Excel
Mạnh về Trực quan hóa dữ liệu
Kiến thức chuyên sâu về thuật toán học máy
Chọn một lĩnh vực và chuyên môn hóa (Natural Language Processing, Computor Vision, Big Data…)
Làm chủ nghệ thuật Storytelling
Thành thạo Kỹ năng Giao tiếp và Thuyết trình
Làm chủ kỹ năng làm việc nhóm và cộng tác
Phát triển kiến thức chuyên môn.

3. Nguồn lực nào đã giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Khi bạn bắt đầu tìm hiểu lĩnh vực Data Science, bạn sử dụng những tài nguyên nào. Bất kỳ sách, blog, bài báo, khóa học hoặc bất kỳ thứ gì khác mà bạn có thể chia sẻ?

1/ Kanav Anand – Data Scientist tại American Express

Tôi nghĩ điều quan trọng nhất cần làm khi bạn bắt đầu hoàn thiện dần các thống kê và lập trình.

Điều đó có nghĩa là đảm bảo bạn phát triển một nền tảng vững chắc về toán và thống kê cùng với kỹ năng lập trình. Đối với tôi, tôi đã sử dụng các video Youtube ngẫu nhiên để học viết code bằng Python.

Tôi đã có những kiến thức cơ bản về thống kê nên tôi không cần phải lo lắng nhiều về thống kê và toán học nhưng tôi vẫn đọc một vài cuốn sách thống kê như “Practical Statistics For Data Scientist” của Peter Bruce và Andrew Bruce.

Đối với Python, bạn có thể dễ dàng bắt đầu với các video trên Youtube hoặc các khóa học Udemy như Python Crash Course.

Đối với Học máy (Machine Learning), tôi đã sử dụng khóa của Andrew Ng trên Coursera, đây là một khóa tuyệt vời để bắt đầu với Học máy (Machine Learning).

2/ Ranjeet Dhumal – Nhà khoa học dữ liệu tại Fractal Analytics

Tôi nghĩ rằng nguồn tốt nhất là có được trải nghiệm thực tế ngay từ ngày đầu tiên.

Trong trường hợp của tôi, tôi đã học được từ những người cố vấn của mình, những người đang hoạt động trong lĩnh vực Data Science.

Tôi không có bất kỳ chứng chỉ nào và cho đến nay, tôi không có một chứng chỉ nào về Data Science. Tôi tập trung làm việc với các vấn đề trong thực tế hơn là chọn các tập dữ liệu giả định.

Tôi đã từng chọn một vấn đề cụ thể xung quanh của mình và cố gắng tự mình thu thập dữ liệu, sau đó chuẩn bị và xây dựng mô hình để đưa ra dự đoán số liệu.

Điều đó đã cho tôi cảm nhận và hiểu hơn về khoa học dữ liệu trong thực tế và điều này giúp tôi tham gia và theo đuổi lĩnh vực này dễ dàng hơn.

Tôi đã từng tham gia Hackathons, một số từ Hackerank, Kaggle,… Tôi cũng đã từng đọc blog rất nhiều từ Medium.

Tôi đảm bảo rằng tôi đã tìm kiếm trên Google càng nhiều càng tốt về một chủ đề cụ thể.

Ví dụ, nếu tôi chọn Logistics Regression, tôi sẽ google rất nhiều tài nguyên về chủ đề đó và tìm hiểu chi tiết, đặc biệt là về mặt toán học đằng sau nó.

Đối với Deep Learning, tôi đã sử dụng ebook về Deep Learning của Ian Goodfellow và Yoshua Bengio.

Tôi tham gia một công ty khởi nghiệp và bắt đầu làm việc với các dự án liên quan đến Deep Learning, đặc biệt là các dự án về Computor Vision.

Vì vậy, đó là cách tôi học để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

3/ Sajan Kedia – Nhà khoa học dữ liệu IBM tại Myntra

Tôi thích hackathons hơn nên tôi đã theo dõi Kaggle rất nhiều. Tôi cũng đã từng đọc rất nhiều blog từ Medium, Analyticsvidya và KDNuggets. Những nguồn tài liệu này đã giúp tôi hiểu một số khái niệm cơ bản, cũng như cách mọi người triển khai các khái niệm lạ lẫm đối với tôi.

Tôi đặc biệt không tham gia bất kỳ khóa học Khoa học Dữ liệu nào vì chúng không có sẵn vào thời điểm tôi bắt đầu học tức vào năm 2013. Nhưng như tôi đã đề cập trước đó, tôi may mắn được tham gia nhóm Thông tin Dữ liệu tại Phòng thí nghiệm Nghiên cứu của IBM.

4/ Suraj Shukla – Nhà khoa học dữ liệu tại CIMB Lab

Tôi đã có một nền tảng kiến thức về lập trình nên tôi không gặp khó khăn. Tuy nhiên, ở thời của tôi, chúng tôi không biết ngôn ngữ lập trình nào tốt nên tôi bắt đầu với Java, sau đó chuyển sang lập trình R rồi sau đó là Python.

Nhưng bây giờ rõ ràng Python là tốt nhất khi nói đến Khoa học dữ liệu. Vì vậy, tôi đã bắt đầu với Python, nó cũng dễ học hơn so với tất cả các ngôn ngữ lập trình khác cho đến nay.

Đối với Python, tôi khuyên bạn chỉ nên bắt đầu với tài liệu Python hoặc nếu bạn là người mới bắt đầu thì hãy tham gia một số khóa học Udemy hoặc Coursera.

Tôi cũng đã từng đọc rất nhiều về chi tiết của các thuật toán khác nhau, chẳng hạn như toán học đằng sau một thuật toán cụ thể là gì và tại sao một thuật toán này tốt hơn thuật toán kia và theo những cách cụ thể nào.

Tôi cũng có đủ hiểu biết về một số khái niệm thống kê và toán học chính như đại số tuyến tính và giải tích, điều này đặc biệt hữu ích khi bạn đang cố gắng giảm thiểu chi phí trong machine learning. Tôi nghĩ rằng thuật toán không phải là một vấn đề, nó cần đi kèm với kinh nghiệm, khi bạn làm nhiều dự án, bạn sẽ biết phải sử dụng thuật toán nào cho vấn đề nào.

5/ Saniya Jaswani – Kỹ sư học máy tại IBM

Tôi chủ yếu tham gia một số khóa học Khoa học dữ liệu từ Coursera và Udemy.

Để luyện tập, tôi sử dụng Kaggle. Tôi nghiên cứu những gì mọi người đang làm và bắt đầu làm dự án riêng của tôi với một số bộ dữ liệu và các cuộc thi.

Tôi cũng đã đọc rất nhiều blog hay từ Medium để hiểu các chủ đề nhất định. Ngày nay, hầu hết các khái niệm đều có trên Google và tìm kiếm về một chủ đề cụ thể nào đó thì trở nên rất đơn giản.

4. Thách thức bạn phải đối mặt hàng ngày là gì?

1/ Michael Schmidt – Data Scientist / Founder, Nutonian

Một trong những thách thức lớn nhất với tư cách là nhà khoa học dữ liệu là áp dụng kiến thức chuyên môn để giải quyết vấn đề.

Chúng tôi có rất nhiều thuật toán và kỹ thuật để thu được giá trị từ dữ liệu, nhưng chúng tôi cần các giải pháp áp dụng và mang tính ứng dụng nhiều nhất – để liên kết ý nghĩa của số liệu thống kê với cơ hội kinh doanh.

“Giải quyết vấn đề và dự đoán kết quả bằng cách sử dụng các mô hình phức tạp đòi hỏi cả sự hiểu biết về các khả năng, công cụ và kỹ thuật khoa học dữ liệu cũng như khả năng đặt câu hỏi để cung cấp thông tin cho xử lý dữ liệu.

Giải thích vấn đề cũng vừa khoa học vừa nghệ thuật.

2/ Andy Gants – Nhà khoa học dữ liệu tại Spare5

Một trong những thách thức lớn hơn mà tôi phải đối mặt trong công việc hiện tại là các công cụ ước tính xác suất và thống kê mà tôi đã sử dụng trước đây trong nghiên cứu khoa học trái đất là những công cụ giống nhau, nhưng chúng không nhất thiết phải thực hiện theo cùng một cách đối với những vấn đề mới chẳng hạn ước lượng người dùng và đáp án, ước tính chất lượng trong các vấn đề crowdsourcing.

Vì vậy, các công cụ là giống nhau, nhưng ứng dụng của các công cụ đó khác nhau. Học cách thực hiện với bộ phận phát triển phần mềm là một thách thức khá lớn – nhưng rất thú vị.

3/ Roman Schindlauer – Giám đốc chương trình tại Dato

Một trong những trở ngại lớn nhất đối với năng suất phân tích là tinh chỉnh và định dạng dữ liệu cần thiết cho phân tích chất lượng cao.

Việc thiếu ngôn ngữ lập trình chuẩn hóa hoặc mang tính đại chúng dành riêng cho khoa học dữ liệu sẽ làm cho việc này trở nên khó khăn hơn.

Ngay cả với các công cụ tốt nhất hiện nay, cũng không có cách nào tốt để làm sạch dữ liệu theo cách thủ công.

Đó là một chu kỳ liên tục thu thập và làm sạch dữ liệu và cố gắng tìm hiểu xem liệu nó có mang lại những phát hiện nào đáng kể hay không.

Hay bạn sẽ cần quay lại và thay đổi các thông số hoặc dữ liệu nhiều hơn? Tôi nghĩ rằng chúng ta đang đi tới vị trí mà ở đó sự hỗ trợ bằng công cụ sẽ giúp có đất dụng võ, nhưng nó vẫn đòi hỏi rất nhiều thao tác thủ công.

5. Tuyệt chiêu để đậu phỏng vấn Data Science?

Làm sao để đậu cuộc phỏng vấn Khoa học Dữ liệu dường như là mối quan tâm của nhiều ‘tấm chiếu mới’. Một người nên tiếp cận buổi phỏng vấn Khoa học Dữ liệu như thế nào?

*Làm sao chắc đậu phỏng vấn Data Science*

1/ Sajan Kedia – Data Scientist tại IBM, Myntra

Tôi nghĩ điều khiến các cuộc phỏng vấn Khoa học Dữ liệu trở nên khó đoán một chút là vì nó rất khác nhau giữa các công ty.

Không giống như Kỹ thuật phần mềm, nơi bạn có thể nói rằng bạn có khả năng được hỏi về Cấu trúc dữ liệu, thuật toán và kỹ năng lập trình, trong Khoa học dữ liệu, mọi công ty đều có yêu cầu và kỹ năng nhất định mà họ tìm kiếm ở một ứng viên và điều đó khiến nó rất khó xác định .

Trước tiên hãy dành thời gian nghiên cứu về công ty. Nếu công ty có quy mô lớn, họ có thể sẽ hỏi bạn về kinh nghiệm của bạn trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Nếu công ty tập trung nhiều hơn vào tư vấn và định hướng dịch vụ, có khả năng họ sẽ quan tâm đến các kỹ năng như SQL, Excel, một chút về lập trình. Nếu công ty có lĩnh vực đặc thù như chăm sóc sức khỏe và tài chính, thì ngoài kỹ năng lập trình, họ có thể hỏi về kiến thức về lĩnh vực đó.

Nếu bạn dành thời gian để thực hiện nghiên cứu cơ bản này, bạn sẽ biết những gì sẽ được hỏi trong các vòng phỏng vấn và điều đó sẽ không làm bạn ngạc nhiên. Bạn cũng có thể tìm kiếm một số công ty khi bạn bắt đầu làm việc và phát triển các kỹ năng phù hợp. Bằng cách đó, bạn có thể dễ dàng đáp ứng yêu cầu công việc của họ và có khả năng được tuyển.

2/ Suraj Shukla – Data Scientist tại CIMB Lab

Bạn sẽ rất có lợi thế khi chia sẻ trong buổi phỏng vấn Khoa học Dữ liệu về việc bạn có một số dự án đã từng làm trước đây. Điều quan trọng là phải có một nơi lưu trữ trên Github về những dự án của bạn.

Nó sẽ giúp bạn kéo cuộc trò chuyện về vùng an toàn và nằm trong sự hiểu biết của bạn. Người phỏng vấn có thể có trải nghiệm khác với những gì bạn có và nếu bạn để họ dẫn dắt cuộc trò chuyện, họ sẽ hỏi bạn những điều mà bạn có thể không quen.

3/ Kanav Anand – Data Scientist tại American Express

Trong các cuộc phỏng vấn Khoa học Dữ liệu, bạn có thể sẽ có một vòng kỹ thuật và một vòng CV / Sơ yếu lý lịch.

Trong vòng kỹ thuật, hãy nắm thật vững các thuật toán, tức là không chỉ cách nhập và sử dụng chúng để xây dựng mô hình mà logic toán học đằng sau chúng cũng rất quan trọng. Bạn sẽ cần giải thích lý do tại sao bạn sử dụng thuật toán này thay vì thuật toán kia.

Bạn đã xem xét tối ưu hóa siêu tham số nào. Cuối cùng, cách bạn giải thích kết quả đầu ra kết quả cũng rất quan trọng.

Đối với vòng CV / Resume, tất cả phụ thuộc vào dự án bạn đã làm và bạn có thể giải thích chúng ở mức độ như thế nào để người phỏng vấn tin rằng bạn đã tự làm và bạn thực sự hiểu những gì bạn đã làm.

Nếu bạn không có bất kỳ dự án nào trên GitHub hay portfolio thì kiểu gì thảm họa cũng ập tới. Người phỏng vấn sẽ dội bom bạn với những câu hỏi mà bạn có thể không biết.

Nguồn: MrBriit

Tags data science, data scientist, full-stack data scientist, khoa học dữ liệu

Dev's Corner

DataOps Engineer là gì? Tại sao cần DataOps Engineer? Những kỹ năng cần có!

Post author By Gambaru
Post date 24 March, 2022
No Comments on DataOps Engineer là gì? Tại sao cần DataOps Engineer? Những kỹ năng cần có!

DataOps Engineer (kỹ sư DataOps) là người nắm rất rõ quy trình xây dựng một sản phẩm dữ liêu và phân tích. Các hoạt động dữ liệu (data operation) hoặc sản xuất dữ liệu (data production) là một loạt các bước liên hoàn từ lấy dữ liệu thô, qua một loạt các bước xử lý và chuyển đổi, và xuất ra thành phẩm dưới dạng các bảng điều khiển, các dự đoán, kho dữ liệu hoặc bất cứ gì doanh nghiệp yêu cầu. Hãy coi các hoạt động dữ liệu giống như một nhà máy.

Hầu hết các tổ chức vận hành nhà máy dữ liệu này bằng phương pháp thủ công. Qua việc khảo sát, chúng tôi thấy các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia dữ liệu dành hơn 50% thời gian để thực hiện các thủ tục mang tính hỗ trợ cho các hoạt động dữ liệu.

Hình 1 là dây chuyền lắp ráp ô tô đầu thế kỷ 20. Trong hình, mọi người xếp thành một hàng để lắp ráp các linh kiện. Rất nhiều tổ chức dữ liệu điều hành các hoạt động dữ liệu giống như một nhà máy sản xuất ô tô hàng trăm năm tuổi. Cũng như các công ty ô tô giảm chi phí bằng cách sản xuất hàng loạt, các công ty ở năm 2021 cũng đưa kỹ sư dữ liệu (data engineer) và nhà khoa học dữ liệu (data scientist) vào “dây chuyền”. Hãy tưởng tượng nếu một công ty ô tô đi yêu cầu các kỹ sư thiết kế đi chế tạo chúng thử mà xem. Đó là tình trạng của phân tích dữ liệu ngày nay.

Kỹ sư DataOps giúp biến đổi những thứ trong Hình 1 thành nhà máy tự động (Hình 2). Các quy trình và luồng công việc được thiết kế và tự động hóa cao. Còn các kỹ sư, nhà khoa học và phân tích dữ liệu thì ở văn phòng, thực hiện việc lập trình rô-bốt và thiết kế các quy trình tự động để tạo ra các phiên bản sản phẩm được cải tiến liên tục, tức là các phân tích.

Kỹ sư DataOps thiết kế dây chuyền dữ liệu để các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu có thể phân tích thông tin nhanh chóng và ít sai sót nhất có thể. Có thể nói rằng Kỹ sư DataOps là người nắm rõ quy trình và luồng công việc tổng thể, còn nhà khoa học dữ liệu và những người khác thì làm việc bên trong quy trình đó.

Vậy DataOps là gì?

DataOps là một tập hợp các phương pháp thực hành, chuẩn mực văn hóa và các mô thức kiến trúc giúp cho các chuyên gia dữ liệu phân phối giá trị một cách nhanh chóng.

DataOps cho phép:

Thử nghiệm và đổi mới nhanh chóng để cung cấp thông tin phân tích cho khách hàng
Tỷ lệ lỗi thấp
Cộng tác với nhiều nhóm người, công nghệ và môi trường phức tạp
Đo lường và giám sát kết quả rõ ràng

DataOps thiết lập một cổng xử lý để tự động hóa các luồng sản xuất dữ liệu và phát triển phân tích để đội dữ liệu (data team) hoạt động hiệu quả, đổi mới và ít mắc lỗi. Trong bài này, chúng ta sẽ khám phá vai trò của Kỹ sư DataOps trong việc thúc đẩy tổ chức dữ liệu đạt được mức năng suất cao hơn.

*Hình 3. Value Pipeline và Innovation Pipeline*

Hành trình của dữ liệu

Quy trình dữ liệu (The Data Pipeline) là một chuỗi các bước chuyển hóa dữ liệu thô thành thông tin phân tích (insight) để tạo ra giá trị. Quy trình này đi băng qua nhiều vai trò và tổ chức. Các bước trong quy trình được biểu diễn thành vòng tròn trong Hình 3. Các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học, nhà phân tích, ban quản trị và các vai trò khác làm việc bên trong các vòng tròn này hoặc tạo các phân đoạn quy trình kết hợp được với những quy trình khác.

Quy trình giá trị (The Value Pipeline) đại diện cho các hoạt động dữ liệu mà ở đó dữ liệu được chuyển đổi thành các biểu đồ, đồ thị và các phân tích khác có giá trị cho tổ chức.

Còn Quy trình đổi mới (The Innovation Pipeline) thì bao gồm việc phát triển phân tích, QA (quality assurance), triển khai và phần còn lại của quy trình quản lý thay đổi cho Quy trình giá trị.

Các chuyên gia dữ liệu hoạt động tại nhiều điểm khác nhau trong những quy trình này.

Nói chung, chúng ta muốn chắc chắn rằng Quy trình giá trị sẽ thực thi mà không phát sinh lỗi và chúng ta muốn triển khai mạch lạc các phân tích mới mà không vi phạm bất kỳ điều gì hoặc sinh ra phản ứng phụ.

DataOps Engineer chính là người giúp cho toàn bộ hệ thống hoạt động tốt hơn. Nếu tổ chức dữ liệu muốn vận hành Quy trình giá trị mạnh mẽ như nhà máy 6 sigma (six sigma factory), nó phải có khả năng thực hiện và triển khai các cải tiến quy trình nhanh chóng như một startup ở Silicon Valley.

Kỹ sư dữ liệu thực hiện việc chuyển hóa dữ liệu. Sản phẩm của họ là dữ liệu. Sản phẩm của nhà khoa học dữ liệu là mô hình và phân khúc. Sản phẩm của nhà phân tích dữ liệu là biểu đồ, đồ thị và biểu diễn trực quan. Còn Kỹ sư DataOps vẽ ra một đường quanh các vai trò này và thúc đẩy sự cộng tác tốt hơn trong data team.

Khi nào được coi là “Hoàn thành”

Nhiều người làm dữ liệu có cách hiểu rất hạn hẹp về “hoàn thành”. Chẳng hạn một người đang xây dựng một loạt SQL hoặc một sổ Jupyter. Họ hoàn thành phần việc của mình và bàn giao cho một người khác thì họ đã “xong” nhiệm vụ rồi chăng?

Định nghĩa hạn hẹp về 2 chữ “hoàn thành” mà nhiều chuyên gia dữ liệu sử dụng chỉ đúng ở trong môi trường không cần biết hay không quan tâm đến trở ngại của những vai trò khác như triển khai, giám sát và duy trì thành phần đó. Một chuyên gia như vậy chỉ tập trung vào nhiệm vụ, chứ không phải vào giá trị. Khó khăn sẽ xảy ra nếu bạn thấy những điều này trong team data:

Quăng nó qua production đi – để bọn họ tự mò
Định nghĩa “hoàn thành” là “Tôi xong rồi, không đụng vào nữa nhé”.
“Tôi chỉ lo đúng việc của mình”
Nếu có vấn đề thì đó là “Vấn đề của ai đó, không phải tôi”
Giả câm, giả điếc
Tập trung vào nhiệm vụ, không màng tới giá trị
Tập trung vào dự án, bỏ bê sản phẩm
“Hy vọng mọi thứ suôn sẻ”
Dựa dẫm vào kiểm thử thủ công
Không muốn nhận ca khó

DataOps có cái nhìn rộng hơn, tổng quan hơn.

“Hoàn thành” nghĩa là chức năng đó chạy tốt trong môi trường production và làm cho khách hàng / người dùng hài lòng. Thay vì tập trung vào một nhiệm vụ, kiểm thử nhỏ lẻ và ít phản hồi thì DataOps tập trung vào việc tăng giá trị. Thông qua kiểm thử tự động, DataOps hợp thức hóa sự cộng tác nhuần nhuyễn giữa kiểm thử, giám sát, theo dõi, triển khai và phối hợp nhiệm vụ (Hình 4).

*Hình 4. DataOps Engineer thúc đẩy sự cộng tác trong data team*

Tự động hóa Nugget

Các nhà khoa học và phân tích dữ liệu tạo ra cái gọi là nugget of code (cụm mã). Các nugget có thể là mã ETL làm nhiệm vụ điều khiển Informatica (1 công cụ), chuyển đổi SQL, một chút Python hoặc XML. Bất kể tính nhất quán hay mục đích của nó là gì, thì các nugget phải được kiểm tra kỹ lưỡng trước khi được đưa vào các dây chuyền lớn hơn (quy trình).

Dưới đây là các ví dụ về các cách mà Kỹ sư DataOps làm việc với “cụm mã” trong hệ thống DataOps:

Bổ sung vào quy trình
Tạo kiểm thử
Vận hành nhà máy
Tự động triển khai
Làm với nhiều người
Đo lường thành công
Bật chế độ DataOps tự phục vụ

Các kỹ sư DataOps thường không giải quyết các vấn đề dữ liệu bằng cách tạo ra các “nugget”. Mà họ giải quyết các vấn đề về quy trình bằng cách sử dụng tự động hóa vào kiểm thử, triển khai và duy trì các nugget này trong hệ thống. Bằng cách tự động hóa công việc quản lý liên quan đến các nugget này, Kỹ sư DataOps cho phép người tạo nugget làm việc nhanh và liên tục hơn.

DataOps áp dụng tự động hóa để làm mạch lạc luồng công việc. Theo nguyên tắc chung, bất kỳ hoạt động nào được thực hiện thủ công từ ba lần trở lên đều phải được tự động hóa. Kỹ sư DataOps tạo ra các lịch trình tự động và lịch trình điện toán đám mây.

Dưới đây là một số ví dụ phổ biến về tự động DataOps:

Tự động hóa production – thay thế các thủ tục thủ công để thực thi các hoạt động dữ liệu bằng tự động hóa
Theo dõi / kiểm thử dữ liệu production – tạo các bài kiểm thử để phát hiện lỗi trước khi đưa đến khách hàng, theo dõi các quy trình sản xuất và phát triển theo thời gian thực
Môi trường tự phục vụ – cung cấp cho/đội ngũ cách thức tạo dữ liệu và các công cụ phù hợp theo nhu cầu
Kiểm thử hàm và hồi quy – tự động hóa kiểm thử phát triển và triển khai
Tự động hóa dữ liệu kiểm thử – tạo dữ liệu kiểm thử theo yêu cầu
Tự động hóa triển khai – triển khai với thao thác thủ công tối thiểu
Các thành phần được chia sẻ – chuẩn hóa và thường xuyên tái sử dụng “các nugget”, các quy trình và hạ tầng
Đo lường quy trình – xây dựng bảng điều khiển cho mọi khía cạnh của vòng đời dữ liệu để có tính minh bạch.

DataOps Engineering là về việc thực hiện các quy trình vô hình và làm cho chúng rõ ràng hơn. DataOps xác định hoặc dự đoán các lỗi trong tương lai để chúng có thể được giải quyết sớm và tránh những ảnh hưởng tiêu cực đến sự tổng quan và phân tích người dùng.

Những thách thức khi triển khai tự động hóa dữ liệu phản ánh một số khó khăn sau:

Không ai chịu trách nhiệm
Không đủ thời gian làm tự động hóa
Không ai quan tâm
Ai cũng lo làm tác vụ, thay vì xây dựng quy trình tốt hơn
Cho rằng tự động hóa không quan trọng bằng làm dữ liệu
Không như nhà phát triển phần mềm, dữ liệu không thể tự động hóa được
Làm thủ công là cách để hoàn thành công việc

Khi một nhiệm vụ như tự động hóa không được công nhận là quan trọng, không ai chịu trách nhiệm về nó. Trong nhiều tổ chức dữ liệu, có quan điểm cho rằng trở thành nhà khoa học dữ liệu là hình thức đóng góp cao nhất. Do tác động của tự động hóa lên năng suất của nhóm, không có gì ngạc nhiên khi các Kỹ sư DevOps hàng đầu là một trong những vị trí được trả cao nhất trong ngành phần mềm.

Mục tiêu của kỹ sư DataOps là tự động hóa các quy trình của tổ chức:

Giảm lãng phí.
Tăng cường tái sử dụng. Bớt “sáng tạo lại bánh xe”
Giảm sai số và thời gian thất bại.
Tăng cường kiểm soát phiên bản.
Phát hiện chênh lệch và cải thiện việc kiểm thử.
Đảm bảo các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu được áp dụng vào quy trình.
Thực hiện báo cáo về mọi mặt của quy trình và vòng đời dữ liệu của data team

Kỹ sư DataOps cũng là bà con với Kỹ sư DevOps, nhưng quen thuộc với các công cụ và phương pháp của hệ sinh thái dữ liệu hơn. Điều tuyệt vời và đầy thách thức ở vai trò này là nó đòi hỏi một số kỹ năng khác nhau trong nhiều lĩnh vực.

Bộ kỹ năng cho Kỹ sư DataOps như sau:

Một ngôn ngữ script: Python, Bash
Ngôn ngữ dữ liệu: SQL
Kiểm soát mã nguồn: git
Công cụ DataOps: DataKitchen
Công cụ cấu hình DevOps: Terraform, Puppet, Docker / K8s
Kỹ năng quy trình: Các phương pháp & công cụ Agile như JIRA
Làm quen với chuỗi công cụ mà các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học, nhà phân tích và ban quản trị sử dụng

Với tư cách là người quản lý hoặc trưởng nhóm, bạn có thể tự hỏi liệu mình có cần thuê Kỹ sư DataOps hay không và cần dành bao nhiêu tài nguyên của nhóm cho DataOps. Không có một câu trả lời đúng phù hợp với tất cả các tổ chức.

Các nhóm phát triển phần mềm tiên tiến dành khoảng 23% thời gian của họ cho DevOps. Các nhóm dữ liệu thì dành khoảng 3% thời gian của họ cho các nhiệm vụ DataOps. Chúng tôi khuyên bạn nên tăng mức này lên khoảng 15%. Điều đó có thể đạt được bằng cách kêu gọi sự tham gia của mọi người hoặc thuê một đội chuyên nghiệp từ bên ngoài. Vấn đề ở đây là đầu tư vào DataOps sẽ mang lại rất nhiều lợi ích.

*Hình 5. Phân bổ thời gian trước và sau DataOps*

Việc đầu tư vào DataOps tác động đến toàn bộ data team (hình 5). Với DataOps, các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học, nhà phân tích và người dùng dành nhiều thời gian hơn để tạo ra giá trị, giảm trục trặc kỹ thuật hoặc triển khai các thay đổi vào production và ít tốn thời gian đi sửa lỗi, họp hành và quản lý các phát sinh.

*Hình 6. DataOps giảm thời gian triển khai và giảm lỗi*

Các thang đo chân chính mà DataOps tác động là độ trễ và lỗi triển khai (hình 6). DataOps cắt giảm thời gian triển khai từ tuần / tháng xuống giờ / phút. Nó làm giảm đáng kể tỷ lệ lỗi dữ liệu trong hầu hết các tổ chức dữ liệu xuống gần như bằng không. Khi năng suất cao, ít sai sót và người dùng hài lòng, môi trường làm việc của nhóm dữ liệu sẽ thú vị hơn rất nhiều. Nghe có vẻ kì khôi, nhưng DataOps mang niềm vui vào phân tích dữ liệu và nụ cười tươi thắm cho data team.

Tham khảo: DataKitchen

Tags data analyst, data engineer, data scientist, dataops, dataops engineer

Dev's Corner

DAO sẽ thay đổi tương lai công việc (Future of work)

Post author By Gambaru
Post date 14 March, 2022
No Comments on DAO sẽ thay đổi tương lai công việc (Future of work)

DAO Network — Tương lai công việc (Future of work) không phải là công ty – Mà là DAO và mạng tiền điện tử

Trong tương lai, có khả năng một người bình thường sẽ không làm việc cho một công ty. Thay vào đó, họ sẽ kiếm thu nhập theo những cách phi truyền thống, thông qua các hoạt động như chơi game, học kỹ năng mới, sáng tạo nghệ thuật hoặc quản lý nội dung.

Tương lai công việc sẽ ra sao (future of work)?

Sự thay đổi cách làm việc này không phải là điều bất thường hay bất ngờ – thực ra, việc tuyển dụng vào các tập đoàn lớn từng là ý tưởng điên rồ với một người nào đó vào những năm 1800.

Tương lai công việc (Future of work) được mở ra nhờ các mạng lưới hình thành xung quanh các giao thức tiền điện tử, đang nổi lên như những phương thức mới để điều phối, đo lường và khen thưởng cho việc đóng góp vào các hệ sinh thái phức tạp.

Sự thay đổi này đã mở ra tiềm năng thu nhập mới cho mỗi người và nó đưa tới sự chuyển giao giá trị ngày càng tăng từ các tổ chức sang người tham gia với tư cách cá nhân trong mạng tiền điện tử.

Cách kiếm tiền truyền thống là “làm-để-kiếm” (work to earn), nhưng tương lai của thu nhập là “x-để-kiếm” – chơi để kiếm, học để kiếm, sáng tạo để kiếm và làm việc để kiếm.

Tuy nhiên, điều đó sẽ không xảy ra một cách thần kỳ – nó yêu cầu các Tổ chức tự trị phi tập trung – DAO (Decentralized Autonomous Organization) có thể điều phối toàn bộ hoạt động mới này vượt ra ngoài bối cảnh các hệ thống công ty. Và các cơ hội kiếm tiền trong DAO sẽ là một hàm số của nhiều hình thức đóng góp khác nhau mà DAO cần.

Bài viết này cung cấp một khuôn khổ giúp bạn hiểu các lựa chọn sẽ tồn tại trong Future of work.

Hạn chế của các công ty ở vai trò cơ chế điều phối

Trước tiên, chúng ta cần hiểu về những thiếu sót của các mô hình kiếm tiền hiện có.

Các công việc truyền thống đang nhanh chóng trở nên lỗi thời – chúng ta đã thấy điều này khi các hình thức kiếm tiền thay thế dần xuất hiện như người ảnh hưởng (influencer), nhà thầu, người sáng tạo, người tham gia nền kinh tế gig,…

Những cách kiếm tiền này không hẳn mang lại cảm giác giống như “làm việc”, nhưng chúng đều là những ví dụ về người tham gia với tư cách là nhà cung cấp giá trị trong một mạng lưới phức tạp và kiếm thu nhập từ những đóng góp của họ.

Tuy nhiên, các cơ hội “phi truyền thống” này có số lượng hạn chế và phần thưởng thường thấp hơn giá trị đóng góp của một người.

Đó là bởi vì những công việc này vẫn dựa trên mô hình web2, trong đó các tập đoàn tiếp tục kiểm soát mô hình kinh doanh.

Các tập đoàn truyền thống ngày càng có nhiều “orbital stakeholder”, tức là những người tham gia đang làm mờ ranh giới giữa các thành viên bên trong và những người bên ngoài tổ chức.

Hãy hình dung Apple và các nhà phát triển tạo ứng dụng trên App Store, YouTube và người sáng tạo nội dung hoặc Uber và các tài xế – những người tham gia từ bên ngoài đang đóng góp vào lợi nhuận của công ty, nhưng các công ty đang gặp khó khăn trong việc điều chỉnh các ưu đãi (lợi ích) với các bên liên quan này.

Khi các công ty phát triển, họ không duy trì được mối quan hệ bền vững với các orbital stakeholeder này nữa.

Mối quan hệ giữa công ty và những người tham gia trở thành tổng bằng 0, và để tối đa lợi nhuận, công ty bắt đầu “trích xuất” giá trị từ những người tham gia này.

Theo Chris Dixon, đây là “lý do mà phi tập trung trở nên có ý nghĩa”:

*Mối quan hệ giữa platform với các yếu tố bổ sung*

Mô hình công ty có ranh giới chặt chẽ giữa nội bộ và bên ngoài có thể có ý nghĩa trong Thời đại công nghiệp, nhưng trong Thời đại thông tin, mô hình này đưa đến các động lực bị lệch và sự khai thác không bền vững.

Trong thế giới thông tin và các orbital stakeholder phức tạp, các công ty không còn phù hợp để giúp chúng ta điều phối hoạt động của mình.

Các mạng tiền điện tử (crypto network) tạo ra sự liên kết tốt hơn giữa những người tham gia và các DAO sẽ là lớp điều phối cho thế giới mới này.

*Các DAO sẽ điều phối kỷ nguyên mới của Internet*

DAO là một lớp điều phối mới

DAO sẽ thay thế mô hình truyền thống

DAO là một tổ chức có nguồn gốc internet với các chức năng cốt lõi được tự động hóa bởi các hợp đồng thông minh và với những việc mà tự động hóa không thể thay thế con người (ví dụ: tiếp thị, phát triển phần mềm).

Trên thực tế, không phải tất cả các DAO đều phi tập trung hoặc tự trị, vì vậy tốt nhất bạn nên nghĩ DAO là các tổ chức dựa trên internet được các thành viên sở hữu và kiểm soát tập thể.

Mặc dù vẫn còn rất sớm trong quá trình phát triển của DAO, nhưng chúng không còn là một khái niệm viễn vông.

Đó là những tổ chức có thực, quản lý hàng tỷ đô la vốn, cung cấp các sản phẩm và dịch vụ cho hàng triệu người và tạo ra những cách thức mới để mọi người kiếm được thu nhập.

Dưới đây là một cái nhìn toàn cảnh về DAO của Cooper Turley:

Cảnh quan DAO hiện tại của Cooper Turley — *Toàn cảnh DAO của Cooper Turley*

DAO có nhiều dạng và quy mô khác nhau

Có DAO kiểm soát các giao thức tiền điện tử (Protocol DAO), DAO thực hiện đầu tư mạo hiểm (DAO đầu tư), DAO cung cấp dịch vụ cho các DAO khác (DAO dịch vụ), DAO mua NFT (DAO thu thập), và nhiều DAO khác nữa.

Nhưng hầu hết ở các DAO có một vài điểm chung giúp phân biệt chúng với các tổ chức truyền thống (chỉ là khái quát, lưu ý rằng chúng thay đổi tùy theo các trường hợp cụ thể):

Những yếu tố phân biệt các DAO với các tổ chức truyền thống là những cái cho phép DAO có mối quan hệ cộng sinh với các bên liên quan và người tham gia. DAO hoạt động như các nền kinh tế mở, khuyến khích giá trị được tích lũy ở bất cứ đâu nó được cung cấp, không dựa trên biên giới pháp lý tùy tiện.

Từ bài báo của Chris Dixon đã nói trước đó:

“Các mạng tiền điện tử (cryptonetwork) sử dụng nhiều cơ chế để đảm bảo luôn trung lập khi chúng phát triển, ngăn chặn sự dụ dỗ của các nền tảng tập trung. Thứ nhất, hợp đồng giữa mạng tiền điện tử và những người tham gia được thực thi bằng mã nguồn mở. Kế đến, họ liên tục được kiểm tra thông qua các cơ chế “voice” và “exit”. Người tham gia được đưa ra tiếng nói thông qua quản trị cộng đồng (community governance), cả “trên chuỗi” (thông qua giao thức) và “ngoài chuỗi” (thông qua các cấu trúc xã hội xung quanh giao thức). Người tham gia có thể thoát bằng cách rời khỏi mạng và bán tiền của họ hoặc trong trường hợp cực đoan bằng cách sửa đổi giao thức.”

Cấu trúc của một DAO vốn đã mở và có trách nhiệm, một chức năng ràng buộc để chia sẻ giá trị với những ai tham gia tạo ra nó. Nếu không, các DAO khác sẽ cạnh tranh với họ hoặc những người tham gia sẽ rời đi để tìm cơ hội khác.

Trên thực tế, DAO tốt nhất là DAO thưởng cho những người tham gia, đóng vai trò là nền tảng của Nền kinh tế sở hữu. Động lực có tổng-dương này là cơ sở của xu hướng x-để-kiếm mà định hình nên Future of work.

Future of work trong DAO

Để hiểu rõ hơn về các lựa chọn sẽ xuất hiện trước mọi người, chúng ta phải khám phá “cấu trúc giải phẫu” của DAO:

*Cấu trúc của DAO* – *Brian Flynn, Zakku và nhóm Orbit*

DAO, với tư cách là nền kinh tế mở, sẽ thúc đẩy xu hướng x-để-kiếm, điều này sẽ làm cho công việc trở nên linh hoạt, trôi chảy và vui tươi hơn so với xu hướng 9-5 (đi làm từ 9h sáng đến 5h chiều) quen thuộc.

Sự cởi mở của nền kinh tế tiền điện tử này sẽ cho phép người ta tham gia vào một số DAO và mạng tiền điện tử, phối trộn các luồng thu nhập và lợi nhuận quyền sở hữu (hãy nhớ rằng các DAO tốt nhất đang phân phối quyền sở hữu cho người tham gia của họ thông qua native token của riêng họ).

Thu nhập của mọi người sẽ là sự kết hợp của những thứ chúng ta hiện đang làm trong cuộc sống của mình (ví dụ: chơi game), những thứ chúng ta coi là công việc truyền thống (ví dụ: tiền thưởng / hợp đồng) và những thứ hiện chỉ có thể tiếp cận được với một tỷ lệ nhỏ dân số (ví dụ: đầu tư, thu nhập thụ động).

Nói cách khác, các DAO sẽ mở rộng thêm chủng loại và số lượng cơ hội mở ra cho một số loại người tham gia, bao gồm chủ sở hữu token, thợ săn tiền thưởng và những người đóng góp nòng cốt.

Ví dụ:

Chủ sở hữu token có thể kiếm thu nhập từ việc nhận các khoản tài trợ cho các giao thức DeFi lớn (ví dụ: Compound), từ thu nhập thụ động trên các token khác nhau của họ và lợi nhuận từ quyền sở hữu
Thợ săn tiền thưởng sẽ kiếm tiền bằng cách hoàn thành các hoạt động trên chuỗi được trao thưởng
Người tham gia mạng lưới có thể kiếm được từ việc chơi Axie Infinity hoặc các trò “chơi để kiếm” khác.

Trong future of work, việc làm sẽ mang tính tạm thời và năng động hơn – chi phí chuyển đổi công việc sẽ thấp hơn, cơ hội sẽ xuất hiện nhiều hơn, công việc sẽ giảm xuống thành nhiều đơn vị nguyên tử hơn và toàn bộ thế giới sẽ được thống nhất dưới một lực lượng lao động duy nhất có quyền truy cập vào tất cả các cơ hội.

Chúng ta sẽ khám phá ra các cơ hội mới dựa trên lịch sử, quyền sở hữu và danh tiếng trên chuỗi của mình, đồng thời chúng ta sẽ được mời đóng góp vào nơi chúng ta có lợi thế so sánh tốt nhất.

Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về cách người tham gia sẽ tìm thấy cơ hội kiếm tiền thông qua DAO.

Lực lượng đóng góp nòng cốt: làm việc-để-kiếm

Lực lượng đóng góp nòng cốt là cách chúng ta thường nghĩ về nhân viên ngày nay – những người tập trung toàn thời gian vào một hoặc nhiều dự án hoặc tổ chức.

Sự tập trung này cho phép cá nhân được “nhúng’ vào dự án và tích lũy kiến thức về mặt ngữ cảnh và chiến lược.

Hãy nghĩ về những nhóm người làm công ăn lương cùng làm việc với mục đích duy nhất là thúc đẩy sự phát triển kinh tế của một công ty để chi trả các khoản thu nhập của họ, bao gồm hàng trăm hoặc hàng nghìn nhân viên.

Nhu cầu về những ‘công nhân’ tập trung và được ‘nhúng’ sẽ luôn tồn tại, nhưng trong web3, nhóm người này sẽ ít hơn bao giờ hết.

Phần mềm và smart contract ở một cấp độ lớn hơn, sẽ cho phép các nhóm nhỏ người tạo ra tác động vượt trội.

Instagram được Facebook mua lại với giá 1 tỷ đô la với đội ngũ chỉ 13 người.

Những trường hợp như thế này sẽ trở nên phổ biến trong tương lai khi sức mạnh của tự động hóa phần mềm, cùng với mạng lưới cộng tác viên ngày càng lớn, sẽ giữ cho số lượng thành viên của nhóm đóng góp nòng cốt nhỏ lại.

Trong tương lai, làm việc cho nhóm này sẽ không khác nhiều so với làm việc cho một công ty – các DAO sẽ vẫn có lực lượng đóng góp nòng cốt có lợi ích liên quan trực tiếp nhất đến tình hình hoạt động của tổ chức. Bởi các DAO minh bạch hơn các công ty truyền thống và có thể chịu trách nhiệm bởi một cộng đồng lớn hơn, tuy nhiên, sẽ có cả áp lực.

Thợ săn tiền thưởng: đóng góp-để-kiếm

“Thợ săn tiền thưởng” (Bounty Hunters) hoàn thành công việc được xác định rõ ràng với mức giá và / hoặc khoảng thời gian đã thỏa thuận.

Những người này thường là các chuyên gia trong các lĩnh vực như tài chính, phát triển và thiết kế, những người cung cấp dịch vụ cho nhiều DAO cùng một lúc và hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể với ranh giới rõ ràng.

Tiền thưởng thường được đăng công khai cho bất kỳ người nào yêu cầu và đôi khi có thể mang tính cạnh tranh, thưởng cho người hoàn thành nhiệm vụ tốt nhất dựa trên thành tích và giá trị đóng góp, không dựa trên quy trình nộp đơn hoặc đấu thầu trước.

Phần thưởng thường được xác định bởi các ủy ban tài trợ hoặc các nhóm làm việc phi tập trung đã được DAO lớn hơn giao một số quyền hạn (một phần của xu hướng lớn hơn được gọi là Quản trị 2.0).

Nhiều Thợ săn tiền thưởng sẽ tập hợp lực lượng để thành lập các DAO Dịch vụ của riêng họ – đây là những tổ chức cung cấp dịch vụ thuê ngoài cho các DAO không có sẵn các kỹ năng cần thiết.

Các DAO Dịch vụ này nổi lên để hoàn thành các nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức chức năng như quản lý ngân quỹ (ví dụ: Llama), phát triển phần mềm (ví dụ: RaidGuild), quản trị (ví dụ: Fire Eyes),…

Mặc dù Công ty săn tiền thưởng và Dịch vụ DAO có thể giống như các nhà thầu và các công ty dịch vụ chuyên nghiệp, chúng sẽ được phân biệt và phổ biến hơn trong các DAO vì một số lý do:

Hợp đồng thông minh sẽ tự động hóa một phần lớn chức năng cốt lõi của DAO, để lại nhiều công việc ngoại vi được xác định rõ ràng, chuyên biệt về mặt chức năng và nắm bắt tốt thông qua tiền thưởng.
Các DAO sẽ cố gắng đẩy công việc ra các vùng ngoại vi để duy trì sự phi tập trung và tránh các hệ thống phân cấp lớn, và tiền thưởng tạo ra phương thức bền vững để làm điều đó.
Sự minh bạch của DAO sẽ làm cho chi phí điều phối trên tiền thưởng thấp xuống.

Người tham gia mạng lưới: tham gia-để-kiếm

Đây là phần mới nhất và có lẽ thú vị nhất trong Future of work.

Trong bất kỳ DAO nào, đây là nơi mà phần lớn mọi người sẽ gia nhập vào.

Mạng lưới tăng thêm sức mạnh với nhiều hoạt động và người tham gia, tuy nhiên, trong nhiều năm, người dùng, người tiêu dùng và người tham gia đã tăng giá trị cho mạng mà không giữ được phần đóng góp của họ.

Ví dụ: nhà phát triển ứng dụng cho Apple, người sáng tạo cho YouTube và tài xế cho Uber.

Hoạt động giống như các nền kinh tế mở thay vì các tổ chức khép kín, các DAO sẽ thưởng cho mỗi cá nhân đóng góp dựa trên giá trị mà người đó cung cấp, bất kể nó đến từ ai.

Điều này có nghĩa là những hoạt động hàng ngày mà có giá trị đối với mạng lưới sẽ được biến thành cơ hội kiếm thu nhập.

Gần như mọi người sẽ kiếm được thu nhập từ việc đơn giản là sống trực tuyến, sử dụng sản phẩm và tham gia với tư cách là người dùng.

Đối với những người nhận được tiền “thù lao” cho việc tham gia vào mạng lưới, việc kiếm được thu nhập sẽ giống như một trò chơi.

Một số hạng mục đã bắt đầu xuất hiện trong không gian thú vị này:

Chơi-để-kiếm

Chơi-để-kiếm là một loại mô hình trò chơi mới, trao thưởng cho người chơi khi chơi và đạt được thành tích trong một trò chơi.

Mô hình trò chơi truyền thống liên quan đến việc chuyển giao giá trị một chiều cho người tạo hoặc nền tảng trò chơi, mặc dù các game chơi-để-kiếm cũng thưởng cho người dùng.

Các game chơi-để-kiếm vận hành giống như một nền kinh tế: Người chơi cung cấp sức lao động (thời gian và năng lượng của họ) và vốn (thường mua NFT để tham gia trò chơi) và được thưởng bằng token có thể đổi được (fungible token) cho thành tích và tiến bộ của họ trong trò chơi.

Kiếm tiền từ trò chơi không phải là mới, nhưng thay vì thưởng cho người chơi bằng đơn vị tiền tệ trong trò chơi, được sử dụng giới hạn trong trò chơi, thì các trò chơi-để-kiếm thưởng bằng loại token có thể đổi với các token hoặc tiền tệ khác.

Điều này nghĩa là người chơi trò chơi điện tử có thể thanh toán hóa đơn của họ thông qua thành tích trong trò chơi theo đúng nghĩa đen, đặc biệt là đối với những người ở các quốc gia có mức lương và chi phí sinh hoạt thấp hơn.

Hiện tượng này đã là một nguồn thu nhập của hàng triệu người, đặc biệt là thông qua Axie Infinity.

Axie là một trò chơi blockchain phổ biến trong đó người chơi mua NFT cho thú cưng (Axie), lai tạo chúng, chiến đấu với chúng và mua bán chúng.

Những hoạt động này xảy ra trong trò chơi, nhưng mỗi người dùng thực sự sở hữu Axies mà họ mua hoặc tạo. Trò chơi đã bùng nổ trong vài tháng qua, kiếm được hơn 200 nghìn ETH (hiện tại là 860 triệu đô la) doanh thu kết hợp vào tháng 7 và tháng 8.

*Doanh thu hàng tháng của Anxie – Nguồn: Axie World*

Sự tăng trưởng bùng nổ này được cho là do sự liền lạc về mặt động viên giữa Axie và người dùng, được Axie mô tả như sau:

Axie có nền kinh tế tiền thật do người chơi sở hữu 100%. Thay vì bán các vật phẩm hoặc bản sao của trò chơi, các nhà phát triển của trò chơi tập trung vào việc phát triển nền kinh tế giữa những người chơi và thu các khoản phí nhỏ để kiếm tiền. Axies được tạo bởi người chơi bằng cách sử dụng tài nguyên trong trò chơi (SLP & AXS) và bán cho người chơi mới / người chơi khác. Người nắm giữ token AXS là chính phủ nhận khoản thu về thuế. Các tài nguyên và vật phẩm trong trò chơi được token hóa, nghĩa là chúng có thể được bán cho bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu trên thị trường ngang hàng mở (peer to peer market).

Axie đã mở ra con đường chơi-để-kiếm và đã mở rộng tầm mắt của mọi người về xu hướng x-để-kiếm to lớn hơn, cho thấy việc mọi người có thể tạo thu nhập bằng cách đóng góp vào mạng lưới.

Học-để-kiếm

Học để kiếm tiền là một mô hình giáo dục mới, trong đó thay vì trả tiền để học, một người sẽ được thưởng khi chứng minh rằng họ đã học được điều gì đó.

Điều này có thể xảy ra khi kỹ năng, kiến thức hoặc thông tin mà một người học được làm tăng thêm giá trị cho một mạng lưới và do đó mạng lưới đó sẵn sàng trợ cấp cho việc học.

Trên RabbitHole, các giao thức tiền điện tử trả tiền cho Nhiệm vụ, khuyến khích người dùng hoàn thành các hành động cụ thể trên chuỗi.

Khi người dùng hoàn thành các hành động này, họ sẽ kiếm được phần thưởng do giao thức cung cấp.

Trong khi những người săn tiền thưởng đóng góp vào việc xây dựng giao thức, thì các hành động trên chuỗi này có xu hướng là một phần của giao thức.

Tương tác tổng dương (positive-sum) mới này sẽ giúp tất cả các bên:

Người dùng học một kỹ năng hoặc cách mới để sử dụng tiền điện tử và kiếm được token
Các giao thức tiền điện tử thu hút được những người dùng mới, có hiểu biết
RabbitHole nhận được phần trăm doanh thu để hỗ trợ các tương tác

Mô hình mới này giống như việc Google chia sẻ một số doanh thu quảng cáo của họ để tìm hiểu về một sản phẩm mới hoặc một trường đại học trả tiền cho bạn vì bạn củng cố mạng lưới cựu sinh viên của họ.

Trong cả hai trường hợp trên, bạn đang cung cấp giá trị cho một mạng lưới và không được thưởng, nhưng bây giờ, bạn có thể làm được.

RabbitHole đã phân phối hơn 750 nghìn đô la tiền thưởng kể từ khi ra mắt, được trả bằng giao thức lớn nhất trong tiền điện tử (ví dụ: Uniswap, Aave, Compound, The Graph, Pool Together và Polygon).

Mặc dù lĩnh vực này còn non trẻ, nhưng tiềm năng đối với học-để-kiếm là rất lớn, nếu bạn xem xét doanh thu được tạo ra từ giáo dục và quảng cáo hiện chưa được người dùng nắm giữ.

Sáng tạo-để-kiếm

Tiền điện tử đã tạo ra sự giàu có mới và sự khan hiếm kỹ thuật số, điều này đã mở đường cho sự bùng nổ thị trường NFT trong vài tháng qua, mở ra cơ hội cho các nghệ sĩ trên toàn thế giới kiếm sống, hoặc thậm chí là sự giàu có của thế hệ trong một số trường hợp.

Nhưng nó không khác lắm về mặt chức năng với việc nghệ sĩ được trả tiền cho tác phẩm khi thành công.

Điều thú vị là người sáng tạo được trả tiền vì giá trị gia tăng mà họ đem lại cho mạng lưới, bên cạnh lợi nhuận kiếm được từ công việc.

Ví dụ:

Thị trường NFT SuperRare gần đây đã airdrop 15% token của mình cho người dùng ban đầu, nhà sưu tập và nghệ sĩ trên nền tảng của họ, để thừa nhận vai trò của những người tạo ra giá trị này đối với thành công ban đầu của họ.
Audius, một giao thức phi tập trung để phát trực tuyến nhạc, cho phép người sáng tạo kiếm được token khi tải nhạc lên và quản lý danh sách phát. Audius đang trao cho người sáng tạo quyền sở hữu cổ phần trong mạng do giá trị mà họ mang lại.

Chủ sở hữu token: Đầu tư-để-kiếm

Khả năng đầu tư vào các cơ hội tăng trưởng cao sẽ được dân chủ hóa cho bất kỳ ai có kết nối internet và ví điện tử.

Trong một thế giới mà mọi mạng lưới đều có token, token kiếm được khi tham gia vào các mạng và khả năng mua token là không cần cho phép, mọi người đều trở thành nhà đầu tư.

Đầu tư sẽ trở thành nguồn thu nhập chính của một bộ phận dân số.

Không phải mọi khoản đầu tư đều được đánh giá cao, nhưng các cá nhân sẽ có quyền truy cập vào các cơ hội mà trước đây chỉ dành cho thiểu số và toàn bộ cơ hội kiếm thu nhập sẽ mở ra.

Làm gì để mở đường cho DAO và Future of work?

Các cơ hội x-để-kiếm chỉ trở thành xu hướng chủ đạo nếu DAO trở thành xu hướng chủ đạo.

Các DAO cho thấy rất nhiều hứa hẹn, nhưng chúng vẫn còn sớm và còn một chặng đường dài để phát triển cho đến khi Future of work được hiện thực hóa.

Trong một cuộc khảo sát gần đây với 422 người tham gia DAO do Gitcoin và Bankless thực hiện, < 45% người được hỏi cho biết rằng DAO là nguồn thu nhập chính của họ.

Để các DAO thực sự trở thành trung tâm của công việc, chúng ta cần phát triển cơ sở hạ tầng, công cụ và hệ thống có thể hỗ trợ các DAO và các thành viên của họ.

Công cụ điều phối

Hầu hết các DAO hiện đang dựa vào sự kết hợp của phần mềm web2 không dành cho DAO hoặc phần mềm web3 cực kỳ non trẻ.

Trong cả hai trường hợp, nhu cầu của các DAO không được đáp ứng đầy đủ.

Các DAO có tiềm năng đáng kinh ngạc để khai thác sức mạnh của mạng phi tập trung và trí tuệ tập thể của mọi người, nhưng họ sẽ cần các công cụ phần mềm tốt hơn để điều phối.

Các DAO sẽ cần các công cụ hỗ trợ quản trị (ví dụ: Snapshot, Orca), cộng tác phần mềm (ví dụ: Radicle), quản lý ngân quỹ (ví dụ: Parcel, Multis, Gnosis), thảo luận (ví dụ: Discourse), truy cập (ví dụ: CollabLand) và hơn thế nữa .

Đặc biệt liên quan đến bài viết này, một lĩnh vực thú vị cần có các giải pháp mới là những người đóng góp.

Các DAO không có Giám đốc điều hành hoặc bộ phận nhân sự để quyết định ai sẽ được trả tiền cho việc gì, vì vậy cần có những cách thức mới, phi tập trung để xác định giá trị mà một người đóng góp và những gì họ nên được trả.

Một vài giải pháp ban đầu nhưng thú vị bao gồm việc để các đồng nghiệp xác định phần thưởng của nhau (Coordinape) và sử dụng một thuật toán để tạo biểu đồ đóng góp và tính toán phần thưởng (SourceCred).

Hệ thống danh tiếng

Các DAO là công khai và không cần sự cho phép, nhưng vẫn cần những cách mới để xác định ai có thể tin tưởng, cộng tác và khen thưởng.

Giải pháp truyền thống là thực hiện các quy trình phỏng vấn bao quát, nhưng những quy trình này lại đối lập với các đặc tính của một DAO.

Vấn đề phức tạp hơn nữa là nhiều người liên quan đến DAO là ẩn danh. Trong thế giới mới này, các DAO cần một cách mới để tìm ra ai sẽ phân bổ các nguồn lực khan hiếm.

Điều này cho thấy sự cần thiết của các hệ thống danh tiếng trên chuỗi.

Hệ thống danh tiếng trên chuỗi sẽ nắm bắt các hành động của chúng ta xảy ra trên blockchain: đóng góp của chúng ta cho DAO, lịch sử bỏ phiếu quản trị của chúng ta, việc nắm giữ token của chúng ta và hơn thế nữa.

Cuối cùng, các hệ thống danh tiếng sẽ sử dụng các hành động trên chuỗi này đưa ra dự đoán về cách chúng ta sẽ hành động trong tương lai để đưa ra quyết định xem ai là người đáng tin cậy và phù hợp.

Danh tiếng trên chuỗi sẽ thay thế cách các công ty hiện đang sử dụng thông tin đăng nhập, sơ yếu lý lịch và quy trình phỏng vấn.

Tuy nhiên, có nhiều lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật liên quan đến việc theo dõi sổ cái công khai về các hành động gắn liền với danh tính của một người.

Hiện tại, danh tính trên blockchain (blockchain identity) chủ yếu xoay quanh địa chỉ, nhưng để các hệ thống danh tiếng này trở nên khả thi, chúng ta sẽ cần các giải pháp nhận dạng phi tập trung mạnh hơn nhiều (ví dụ: Ceramic / IDX) và quản lý danh tính.

Về việc tạo giá trị và những cạm bẫy có thể xảy ra

Không rõ là về lâu dài, con người có thể kiếm được bao nhiêu thu nhập thông qua các phương pháp này.

X-để-kiếm không có nghĩa là mọi người sẽ có thể làm nghệ thuật và chơi trò chơi điện tử để kiếm sống. X-để-kiếm là giá trị phần thưởng khi nó được tạo ra.

DAO làm cho những con đường phi truyền thống này bền vững hơn và tồn tại trước nhiều người hơn, nhưng thị trường sẽ không thưởng cho tất cả mọi người.

Các động lực thị trường vẫn liên quan và để được thưởng, bạn cần phải cung cấp giá trị.

Người sáng tạo sẽ cần tìm khán giả, người chơi trò chơi sẽ cần đạt được kết quả và những người săn tiền thưởng và những người đóng góp sẽ cần tạo ra tác động.

Tuy nhiên, cuộc tranh luận đang diễn ra xung quanh tính bền vững và tầm quan trọng của một số cơ hội kiếm tiền không làm mất đi luận điểm của bài này: tạo ra giá trị trong các mạng sẽ được thưởng và các DAO sẽ điều phối phần thưởng trong các mạng tiền điện tử giúp mở ra các cơ hội kiếm thu nhập mới.

Nói rộng hơn, Future of work sẽ không hoàn toàn tốt. Như với bất kỳ sự thay đổi công nghệ lớn nào, thường có những mặt tích cực và tiêu cực. Tiền điện tử, và cụ thể hơn là DAO, sẽ dẫn đến kết quả tương tự.

Dưới đây là một số hệ quả:

Khả năng cạnh tranh và chênh lệch

Việc đo lường và khen thưởng cho tất cả các đóng góp cho một mạng lưới sẽ dẫn đến việc phân bổ tài nguyên hợp lý hơn.

Mặt trái của chế độ tài chính xứng đáng là một thế giới trong đó các DAO thực sự gia tăng các quy luật mà các nền kinh tế web2 đã chứng minh trước đây. Ví dụ: trên Spotify, 1,4% người sáng tạo hàng đầu kiếm được 90% tiền bản quyền.

Hơn nữa, lực lượng lao động toàn cầu thực sự với chi phí chuyển đổi thấp hơn chỉ làm tăng các động lực cạnh tranh này. Người ta sẽ làm thế nào để cân đối sự chênh lệch đáng kể về kết quả nếu các DAO làm trầm trọng thêm xu hướng này?

Quá tải nhận thức

Có những giới hạn đối với mức độ mà bộ não con người có thể xử lý.

Số của Dunbar là giới hạn khét tiếng về số lượng mối quan hệ xã hội mà bộ não con người có thể quản lý, nhưng “số của DAObar” là phiên bản DAO của điều đó: một người có thể tham gia một cách có ý nghĩa vào bao nhiêu DAO?

Mỗi lần tham gia DAO tiếp theo là một sự gia tăng sức mạnh xử lý cần thiết để duy trì bối cảnh và nhận thức về mọi thứ đang diễn ra.

Công cụ giao tiếp và cộng tác trong DAO (đã thảo luận ở trên) sẽ cố gắng giảm thiểu điều này, nhưng mọi người có thể phải vật lộn với tình trạng quá tải.

Mất kết nối

Một mặt, DAO cho phép mọi người chọn cách họ làm việc và liên kết với các cộng đồng nơi có giá trị phù hợp.

Mặt khác, bằng cách chuyển phần lớn công việc thành các đơn vị nguyên tử và khuyến khích tài chính thuần túy cho các hành động, chúng ta đối diện với nguy cơ làm giảm ý nghĩa của mọi người trước các phần thưởng tài chính. Chúng ta có nguy cơ biến công việc thành những nhiệm vụ rời rạc, vô nghĩa, trong đó lao động bị giảm xuống thành một dịch vụ hàng hóa.

********

Có một lời khuyên chung rằng tương lai đã ở đây, chỉ là nó không được phân phối đồng đều. Đó chắc chắn là trường hợp của các DAO và Future of work.

Mỗi ngày, ngày càng nhiều người tham gia DAO và sử dụng web3 toàn thời gian. Các DAO đang phát triển nhanh chóng và có nhu cầu rất lớn về nhân tài để giúp họ đạt được sứ mệnh của mình.

Cho dù đó là toàn thời gian hay bán thời gian, có nhiều cách để làm việc, học hỏi và tham gia. Future of work đang trỗi dậy và nó sẽ đi theo những hướng bất ngờ và hấp dẫn.

Tham khảo: http://future.a16z.com

Tags Chơi để kiếm tiền, crypto networks, dao, DAO dịch vụ, Future of work, học để kiếm, nft, tạo để kiếm, x-để-kiếm

Dev's Corner

Kiến trúc của ứng dụng Web3

Post author By Gambaru
Post date 28 February, 2022
No Comments on Kiến trúc của ứng dụng Web3

Kiến trúc của các ứng dụng Web 3.0 (hay “DApps”) hoàn toàn khác với các ứng dụng Web 2.0.

Lấy Medium làm ví dụ, đây là một trang blog đơn giản cho phép người dùng xuất bản nội dung của riêng họ và tương tác với nội dung từ người khác.

Một ứng dụng web 2.0 nghe có vẻ đơn giản, nhưng có rất nhiều thứ đi vào cấu trúc của Medium để biến mọi thứ trở nên khả thi:

Đầu tiên, phải có một nơi để lưu trữ dữ liệu cần thiết, chẳng hạn như người dùng, bài đăng, thẻ, bình luận, lượt thích,… Điều này đòi hỏi một cơ sở dữ liệu được cập nhật liên tục.

Thứ hai, backend code (được viết bằng ngôn ngữ như Node.js, Java hoặc Python) phải định nghĩa logic nghiệp vụ của Medium. Ví dụ: Điều gì xảy ra khi người dùng mới đăng ký, xuất bản blog mới hoặc nhận xét trên blog của người khác?

Thứ ba, frontend code (thường được viết bằng JavaScript, HTML và CSS) phải định nghĩa logic giao diện người dùng của Medium. Ví dụ: Trang web trông như thế nào và điều gì sẽ xảy ra khi người dùng tương tác với từng phần tử trên trang?

Kết hợp tất cả lại với nhau, khi bạn viết một bài đăng blog trên Medium, bạn sẽ tương tác với frontend, frontend nói chuyện với backend, backend giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Tất cả các code này được lưu trữ trên các máy chủ tập trung và được gửi đến người dùng thông qua trình duyệt internet.

Dưới đây là tóm tắt về cách hoạt động của hầu hết các ứng dụng Web 2.0 ngày nay.

Nhưng mọi thứ đang thay đổi.

Công nghệ blockchain (chuỗi khối) đã mở ra một hướng đi mới thú vị cho các ứng dụng Web 3.0. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào những gì mà Ethereum blockchain mang lại.

Điều gì làm cho ứng dụng Web 3.0 khác biệt?

Không giống như các ứng dụng Web 2.0 như Medium, ứng dụng Web 3.0 loại bỏ người đứng giữa (middleman). Không có cơ sở dữ liệu tập trung nào lưu trữ trạng thái ứng dụng và không có máy chủ web tập trung nào chứa logic backend.

Thay vào đó, bạn có thể tận dụng blockchain để xây dựng ứng dụng trên một máy trạng thái phi tập trung (decentralized state machine) được duy trì bởi các nút ẩn danh (anonymous node) trên internet.

“Máy trạng thái”, ý tôi là máy duy trì một số trạng thái chương trình nhất định và các trạng thái tương lai được phép trên máy đó. Blockchain là các máy trạng thái được khởi tạo với một số trạng thái ban đầu và có các quy tắc rất nghiêm ngặt (tức là sự đồng thuận) giúp xác định cách trạng thái đó có thể chuyển đổi.

Hơn nữa, không có thực thể nào kiểm soát máy trạng thái phi tập trung này – nó được duy trì chung bởi tất cả mọi người trong mạng.

Vậy còn máy chủ backend thì sao?

Thay vì backend của Medium được kiểm soát ra sao, trong Web 3.0, bạn có thể viết các hợp đồng thông minh xác định logic của các ứng dụng của bạn và triển khai chúng trên máy trạng thái phi tập trung. Điều này có nghĩa là mọi người muốn xây dựng một ứng dụng blockchain sẽ triển khai code của họ trên máy trạng thái được chia sẻ này.

Còn frontend? Nó gần như không thay đổi, với một số ngoại lệ mà chúng tôi sẽ đề cập sau.

Kiến trúc sẽ trông như thế này:

Nhìn cận cảnh kiến trúc web 3.0

Bây giờ, chúng ta hãy đi sâu hơn một chút vào cái gì làm cho điều này trở nên khả thi.

1) Blockchain

Ethereum blockchain thường được gọi là “máy tính thế giới”. Đó là bởi vì nó là một máy trạng thái xác định, truy cập toàn cầu được duy trì bởi mạng lưới các nút ngang hàng. Các thay đổi trạng thái trên máy trạng thái này được điều chỉnh bởi các quy tắc đồng thuận mà các nút ngang hàng trong mạng tuân theo.

Vì vậy, nói cách khác, nó được thiết kế để trở thành một máy trạng thái mà bất kỳ ai trên thế giới đều có thể truy cập và ghi vào. Do đó, máy này không thuộc sở hữu của bất kỳ thực thể nào – mà là của tất cả mọi người trong mạng.

Một điều nữa cần biết: Dữ liệu chỉ có thể được ghi vào Ethereum blockchain – bạn không bao giờ có thể cập nhật dữ liệu hiện có.

2) Hợp đồng thông minh (Smart Contracts)

Hợp đồng thông minh là một chương trình chạy trên Ethereum blockchain và định nghĩa logic đằng sau những thay đổi trạng thái xảy ra trên blockchain. Hợp đồng thông minh được viết bằng các ngôn ngữ cấp cao, chẳng hạn như Solidity hoặc Vyper.

*Hợp đồng thông minh viết bằng ngôn ngữ cấp cao*

Vì mã hợp đồng thông minh được lưu trữ trên Ethereum blockchain, nên bất kỳ ai cũng có thể kiểm tra logic ứng dụng của tất cả các hợp đồng thông minh trên mạng lưới.

3) Máy ảo Ethereum (EVM)

Tiếp theo, bạn có Máy ảo Ethereum, giúp thực thi logic được định nghĩa trong các hợp đồng thông minh và xử lý các thay đổi trạng thái xảy ra trên máy trạng thái truy cập toàn cầu này.

EVM không thể hiểu các ngôn ngữ cấp cao như Solidity và Vyper, thường được sử dụng để viết các hợp đồng thông minh. Thay vào đó, bạn phải biên dịch ngôn ngữ cấp cao thành bytecode, để EVM có thể thực thi.

4) Frontend

Cuối cùng, chúng ta có frontend. Như đã đề cập trước đây, nó xác định logic giao diện người dùng, nhưng giao diện người dùng cũng giao tiếp với logic ứng dụng được định nghĩa trong hợp đồng thông minh.

Giao tiếp giữa frontend và hợp đồng thông minh phức tạp hơn một chút so với biểu đồ trên. Hãy xem xét kỹ hơn điều này ở phần tiếp theo

Cách frontend code giao tiếp với các hợp đồng thông minh trên Ethereum?

Chúng ta muốn frontend của mình giao tiếp với các hợp đồng thông minh để chúng có thể gọi các chức năng, nhưng hãy nhớ lại rằng Ethereum là một mạng phi tập trung. Mỗi nút trong mạng Ethereum đều giữ một bản sao của tất cả các trạng thái trên máy trạng thái Ethereum, bao gồm mã và dữ liệu được liên kết với mọi hợp đồng thông minh.

Khi chúng ta muốn tương tác với dữ liệu và mã trên blockchain, chúng ta cần tương tác với một trong những nút này. Đó là vì bất kỳ nút nào cũng có thể phát đi (broadcast) yêu cầu thực hiện giao dịch trên EVM. Sau đó, một miner sẽ thực hiện giao dịch và ‘tuyên truyền’ sự thay đổi trạng thái kết quả tới phần còn lại của mạng.

Có hai cách để phát đi một giao dịch mới:

Thiết lập nút của riêng bạn để chạy phần mềm Ethereum blockchain
Sử dụng các nút được cung cấp bởi các dịch vụ của bên thứ ba như Infura, Alchemy và Quicknode

Nếu bạn sử dụng dịch vụ của bên thứ ba, bạn sẽ không phải đối mặt với tất cả các vấn đề đau đầu khi tự mình chạy một nút. Trên hết, việc thiết lập một nút Ethereum mới trên máy chủ của riêng bạn có thể mất nhiều ngày. (Có rất nhiều dữ liệu để đồng bộ hóa – Nó thậm chí có thể chiếm nhiều băng thông và bộ nhớ hơn so với một máy tính xách tay thông thường có thể xử lý.)

Hơn nữa, chi phí lưu trữ toàn bộ Ethereum blockchain sẽ tăng lên khi DApp của bạn mở rộng và bạn cần thêm nhiều nút hơn để mở rộng cơ sở hạ tầng của mình. Đó là lý do tại sao, khi cơ sở hạ tầng của bạn trở nên phức tạp hơn, bạn sẽ cần các kỹ sư DevOps toàn thời gian. Họ sẽ giúp bạn duy trì cơ sở hạ tầng để đảm bảo thời gian hoạt động và thời gian phản hồi nhanh chóng.

Tất cả những điều này để nói rằng, tránh được những vấn đề đau đầu này là lý do mà nhiều DApp chọn sử dụng các dịch vụ như Infura hoặc Alchemy để quản lý cơ sở hạ tầng nút cho họ. Tất nhiên, có một sự đánh đổi vì điều này tạo ra một điểm nghẽn tập trung (centralized chokepoint), nhưng chúng ta hãy nói về cái hang thỏ đó vào một ngày khác. 😉

Tiếp tục, hãy nói về các nhà cung cấp. Các nút mà bạn kết nối khi cần tương tác với blockchain (dù bạn tự thiết lập chúng hay sử dụng các nút hiện có từ các dịch vụ của bên thứ ba) thường được gọi là “nhà cung cấp”.

Mọi Ethereum client (tức là nhà cung cấp) đều triển khai đặc tả JSON-RPC. Điều này đảm bảo rằng có một bộ phương pháp thống nhất khi các ứng dụng frontend muốn tương tác với blockchain. Nếu bạn chưa biết về JSON-RPC, thì đó là một giao thức gọi thủ tục từ xa (RPC) không trạng thái, nhẹ, giúp xác định một số cấu trúc dữ liệu và quy tắc xử lý. Đây là giao thức bất khả tri (transport-adnostic), vì vậy, các khái niệm có thể được sử dụng trong cùng một quy trình, qua socket, qua HTTP hoặc trong nhiều môi trường truyền thông báo khác nhau. Nó sử dụng JSON (RFC 4627) làm định dạng dữ liệu.

Khi bạn kết nối với blockchain thông qua một nhà cung cấp, bạn có thể đọc trạng thái được lưu trữ trên blockchain. Nhưng nếu bạn muốn viết lên trạng thái, vẫn còn một việc nữa bạn cần làm trước khi có thể gửi giao dịch tới blockchain – “ký” giao dịch bằng khóa cá nhân của bạn.

Ví dụ: hãy tưởng tượng chúng ta có DApp cho phép người dùng đọc hoặc xuất bản các bài đăng trên blog lên blockchain. Bạn có thể có một nút trên giao diện người dùng cho phép bất kỳ ai truy vấn các bài đăng trên blog được viết bởi một người dùng cụ thể. (Hãy nhớ rằng việc đọc từ blockchain không yêu cầu người dùng phải ký một giao dịch.)

Tuy nhiên, khi người dùng muốn xuất bản một bài đăng mới lên chuỗi, DApp sẽ yêu cầu người dùng “ký” vào giao dịch bằng khóa riêng của họ – chỉ sau đó DApp mới chuyển giao giao dịch đó sang blockchain. Nếu không, các nút sẽ không chấp nhận giao dịch.

Việc “ký” giao dịch này là nơi mà Metamask xuất hiện.

Metamask là một công cụ giúp các ứng dụng dễ dàng xử lý việc quản lý khóa và ký kết giao dịch. Nó đơn giản thế này: Metamask lưu trữ các khóa riêng của người dùng trong trình duyệt và bất cứ khi nào giao diện người dùng cần người dùng ký giao dịch, nó sẽ gọi đến Metamask.

Metamask cũng cung cấp kết nối với blockchain (như một “nhà cung cấp”) bởi nó đã có kết nối với các nút do Infura cung cấp vì nó cần nó ký giao dịch. Theo cách này, Metamask vừa là nhà cung cấp vừa là người ký. 🤯

Lưu trữ trên Blockchain

Tất nhiên, kiến trúc này có ý nghĩa nếu bạn đang xây dựng một ứng dụng nơi tất cả các hợp đồng thông minh và dữ liệu hoàn toàn sống trên Ethereum blockchain. Nhưng bất kỳ ai đã xây dựng ứng dụng trên Ethereum đều biết rằng việc lưu trữ mọi thứ trên blockchain trở nên rất tốn kém.

Hãy nhớ rằng, với Ethereum, người dùng trả tiền mỗi khi họ thêm dữ liệu mới vào blockchain. Đó là bởi vì việc thêm một trạng thái vào máy trạng thái phi tập trung sẽ làm tăng chi phí cho các nút đang duy trì máy trạng thái đó.

Yêu cầu người dùng trả thêm tiền để sử dụng DApp của bạn mỗi khi giao dịch của họ yêu cầu thêm trạng thái mới không phải là trải nghiệm người dùng tốt nhất. Một cách để chống lại điều này là sử dụng giải pháp lưu trữ ngoài chuỗi phi tập trung, như IPFS hoặc Swarm.

IPFS là một hệ thống tệp phân tán để lưu trữ và truy cập dữ liệu. Vì vậy, thay vì lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu tập trung, hệ thống IPFS phân phối và lưu trữ dữ liệu trong một mạng ngang hàng. Điều này giúp bạn dễ dàng lấy ra khi cần.

IPFS cũng có một lớp khuyến khích (incentive layer) được gọi là “Filecoin”. Lớp này khuyến khích các nút trên khắp thế giới lưu trữ và truy xuất dữ liệu này. Bạn có thể sử dụng nhà cung cấp như Infura (cung cấp cho bạn nút IPFS) hoặc Pinata (cung cấp dịch vụ dễ sử dụng, nơi bạn có thể “ghim” các tệp của mình vào IPFS và lấy mã băm IPFS và lưu trữ trên blockchain) .

Swarm tương tự ở chỗ là mạng lưu trữ phi tập trung, nhưng có một điểm khác biệt đáng chú ý. Trong khi Filecoin là một hệ thống riêng biệt, hệ thống khuyến khích của Swarm được tích hợp sẵn và thực thi thông qua các hợp đồng thông minh trên Ethereum blockchain để lưu trữ và truy xuất dữ liệu.

Bây giờ, với IPFS hoặc Swarm, kiến trúc ứng dụng của chúng ta trông giống như sau:

*IPFS hoặc Swarm trên Kiến trúc ứng dụng*

Những độc giả tinh ý cũng có thể nhận thấy trong sơ đồ bên dưới rằng frontend code không được lưu trữ trên blockchain. Chúng ta có thể lưu trữ mã này trên AWS như chúng ta thường làm trong Web 2.0, nhưng điều đó tạo ra một điểm giới hạn tập trung cho DApp của bạn. Điều gì sẽ xảy ra nếu AWS gặp sự cố? Điều gì sẽ xảy ra nếu nó kiểm duyệt ứng dụng của bạn?

Đó là lý do tại sao, nếu bạn muốn xây dựng một ứng dụng phi tập trung thực sự, bạn có thể chọn lưu trữ giao diện người dùng của mình trên một giải pháp lưu trữ phi tập trung, như IPFS hoặc Swarm.

Vì vậy, bây giờ kiến trúc ứng dụng của bạn trông giống như sau:

Truy vấn blockchain

Tới lúc này, chúng ta đã nói về cách ghi vào blockchain bằng cách ký các giao dịch và sau đó gửi chúng đến blockchain. Nhưng còn việc đọc dữ liệu từ các hợp đồng thông minh trên blockchain thì sao? Có hai cách chính để làm điều này:

1) Sự kiện hợp đồng thông minh (Smart Contract Events)

Bạn có thể sử dụng thư viện Web3.js để truy vấn và nghe các sự kiện hợp đồng thông minh. Bạn có thể nghe các sự kiện cụ thể và chỉ định một lệnh gọi lại mỗi khi sự kiện được kích hoạt. Ví dụ: nếu bạn có một hợp đồng thông minh gửi một luồng thanh toán liên tục từ người A đến người B mỗi khối, thì bạn có thể tạo ra một sự kiện mỗi khi một khoản thanh toán mới được thực hiện cho người B. Frontend code của bạn có thể lắng nghe các sự kiện đang được kích hoạt bằng hợp đồng thông minh và thực hiện các hành động cụ thể dựa trên hợp đồng đó.

2) Biểu đồ (Graph)

Cách tiếp cận trên mặc dù ổn, nhưng nó có một số hạn chế. Ví dụ: điều gì sẽ xảy ra nếu bạn triển khai một hợp đồng thông minh và sau đó nhận ra rằng bạn cần một sự kiện được phát ra mà ban đầu bạn không bao gồm? Rất tiếc, bạn phải triển khai lại hợp đồng thông minh mới với sự kiện và dữ liệu đó. Hơn nữa, việc sử dụng các lệnh gọi lại để xử lý các logic giao diện người dùng khác nhau trở nên rất phức tạp.

Đây là lúc “Biểu đồ” xuất hiện.

Biểu đồ là một giải pháp lập chỉ mục ngoài chuỗi giúp truy vấn dữ liệu trên Ethereum blockchain dễ dàng hơn. Biểu đồ cho phép bạn xác định các hợp đồng thông minh nào cần lập chỉ mục, các sự kiện và lệnh gọi hàm nào cần nghe và cách chuyển các sự kiện tiếp theo thành các thực thể mà logic frontend của bạn (hoặc bất kỳ thứ gì đang sử dụng API) có thể sử dụng. Nó sử dụng GraphQL làm ngôn ngữ truy vấn, mà nhiều frontend engineer yêu thích vì cách nó biểu đạt so với các API REST truyền thống.

Bằng cách lập chỉ mục dữ liệu blockchain, Biểu đồ cho phép chúng ta truy vấn dữ liệu trên chuỗi trong logic ứng dụng với độ trễ thấp.

Bây giờ, kiến trúc DApp của bạn trông giống như sau:

Chúng ta gần xong rồi, nhưng vẫn còn một chủ đề chính: mở rộng quy mô.

Mở rộng DApp

Như bạn có thể đã nghe qua, Ethereum không mở rộng – ít nhất là chưa.

Giá gas trung bình của Ethereum — *Gas Price trung bình của Ethereum*

Rõ ràng, chúng ta có một vấn đề ở đây. Việc xây dựng DApp trên Ethereum với phí gas cao và các khối đầy đủ dẫn đến trải nghiệm người dùng rất tệ. Rất may, có một số giải pháp đang được phát triển.

Một giải pháp chia tỷ lệ phổ biến là Polygon, một giải pháp chia mở rộng L2. Thay vì thực hiện các giao dịch trên blockchain chính, Polygon có các “sidechains” xử lý và thực hiện các giao dịch. Một sidechain là một chuỗi khối thứ cấp giao tiếp với chuỗi chính. Sidechain thường xuyên gửi tổng hợp các khối mới nhất của nó trở lại chuỗi chính.

Ý tưởng là: Các giải pháp L2 thực hiện giao dịch (tức là phần chậm) ngoài chuỗi, với dữ liệu giao dịch được lưu trên chuỗi. Điều này cho phép chúng ta mở rộng quy mô chuỗi khối vì chúng ta không phải thực hiện mọi giao dịch trên chuỗi. Điều này cũng làm cho các giao dịch nhanh hơn và rẻ hơn – và chúng vẫn có thể giao tiếp với chuỗi khối Ethereum chính khi cần thiết.

Gom tất cả lại

Nếu tất cả những điều này khiến bạn quay cuồng, thì không chỉ mỗi bạn đâu. Việc kết hợp tất cả các công cụ này lại với nhau rất phức tạp và có thể dẫn đến trải nghiệm khó khăn cho nhà phát triển. Nhưng đừng lo – chúng ta đang bắt đầu thấy các framework mới thực sự cải thiện trải nghiệm cho các nhà phát triển.

Ví dụ: Hardhat là một framework dành cho nhà phát triển giúp các nhà phát triển Ethereum xây dựng, triển khai và thử nghiệm các hợp đồng thông minh của họ dễ dàng hơn. Hardhat cung cấp “Mạng Hardhat”, mà các nhà phát triển có thể sử dụng để triển khai các hợp đồng thông minh của họ trên một mạng cục bộ – mà không cần phải xử lý các môi trường trực tiếp. Hơn thế nữa, nó cung cấp một hệ sinh thái plugin tuyệt vời giúp cuộc sống của các nhà phát triển dễ dàng hơn nhiều. Hardhat cũng cung cấp chức năng console.log (), tương tự như javascript, cho mục đích gỡ lỗi.

Tất nhiên, đây chỉ là khởi đầu. Tôi hy vọng rằng chúng ta tiếp tục thấy công cụ dành cho nhà phát triển tốt hơn trong tương lai.

Nguồn: Preethikasireddy

Tags web 3.0

Dev's Corner

Đồ thị tri thức (Knowledge graph) và các ứng dụng của đồ thị tri thức

Post author By Gambaru
Post date 24 February, 2022
No Comments on Đồ thị tri thức (Knowledge graph) và các ứng dụng của đồ thị tri thức

Bài viết chủ đề Knowledge Graph (Đồ thị tri thức) dựa theo các chia sẻ của Tiến Sĩ Hiển Nguyễn tại chương trình Technical Event số thứ #04 do Gambaru tổ chức. Một số nội dung trong bài được rút gọn và không đề cập chi tiết như tại buổi chia sẻ, bạn có thể tham khảo thêm bằng việc xem video ở cuối bài viết.

Một số khái niệm trên đồ thị

Đồ thị là 1 bộ gồm 2 tập V và E. V là tập các đỉnh của đồ thị và E là tập các cạnh của đồ thị.

1 Đồ thị sẽ gồm tập đỉnh và tập cạnh.

Thông thường trong ứng dụng thực tế, các đồ thị sẽ tập trung vào các đồ thị hữu hạn (hữu hạn đỉnh)

Ví dụ 1 đồ thị cơ bản

Ứng dụng của đồ thị

Đồ thị có thể được dùng để:

Biểu diễn ngữ nghĩa của văn bản
Biểu diễn các biểu thức toán học
Biểu diễn thông tin Social network
Người dùng, các mối quan hệ của người dùng

Đồ thị có hướng và vô hướng

Đồ thị có hướng: Phân biệt thứ tự các đỉnh trong cạnh

Đồ thị vô hướng: Không phân biệt thứ tự các đỉnh

Đồ thị có trọng số: Trên đồ thị, ngoài tập đỉnh và tập cạnh thì bổ sung 1 ánh xạ đi từ tập cạnh đến mặt số thực và khi đó ánh xạ được gọi là trọng số của 1 cạnh.

Kề nhau

2 cạnh kề nhau nếu có chung 1 đỉnh

Bậc của đỉnh

Số cạnh được nối đến 1 đỉnh nào đó.

Với đồ thị có hướng thì có cạnh vào và cạnh ra

Các loại đồ thị

Đồ thị đơn

Đồ thị đơn là đồ thị mà 2 đỉnh bất kỳ được nối với nhau bởi không quá 1 cạnh và không có khuyên (đi 1 vòng lại chính nó)

Đa đồ thị là nếu có ít nhất 1 cặp đỉnh được nối với nhau bởi 2 cạnh trở lên và không có khuyên

Trong nghiên cứu, người ta thường hay quy về dạng đồ thị đơn để dễ nghiên cứu, biểu diễn

Đồ thị đủ

Là đồ thị có bậc n và giữa 2 đỉnh bất kỳ, đều có đỉnh

Đồ thị lưỡng phân

Là đồ thị có tập đỉnh thành V1, và V2. 2 tập này sẽ nối 1 đỉnh trong V1 với 1 đỉnh trong V2. Giữa các đỉnh trong 1 tập không nối với nhau.

Đồ thị con

Được xây dựng từ việc bỏ đi 1 số đỉnh trong đồ thị ban đầu và bỏ đi 1 số cạnh.

Đồ thị bù

Là đồ thị ‘adapt’ vào đồ thị đang có để trở thành 1 đồ thị đầy đủ.

Các phương pháp biểu diễn đồ thị

Biểu diễn hình học

Biểu diễn bằng hình vẽ, biểu diễn trên mặt phẳng

Biểu diễn bằng ma trận liên kết đỉnh cạnh

Biểu diễn bằng 1 ma trận với m dòng và n cột

Biểu diễn bằng ma trận kề

Biểu diễn bằng ma trận vuông

Biểu diễn bằng danh sách kề

Đẳng cấu đồ thị

2 đồ thị được gọi là đẳng cấu nếu có 1 phép tương ứng 1-1 giữa tập đỉnh và phép tương ứng 1-1 giữa tập cạnh.

Một số bài toán trên đồ thị

Duyệt đồ thị

Duyệt đồ thị theo chiều sâu
Duyệt đồ thị theo chiều rộng

Tìm đường ngắn nhất

Thuật toán Dijkstra
Thuật toán Ford-Bellman
Thuật toán Floyd
Thuật giải sử dụng các heuristic

Hãy xem video dưới bài viết để nghe Thầy Hiển diễn giải chính xác các bài toán bên trên nhé.

Ứng dụng biểu diễn tri thức dạng quan hệ

Tri thức con người có rất nhiều dạng khác nhau. Vậy làm thế nào để đưa được tri thức con người lên trên máy tính để thực hiện các hoạt động suy luận, tìm kiếm.

Để làm việc đó, ta phải tích cấu trúc tri thức của con người có những thành phần nào.

Khái niệm (tập C)
Mối quan hệ giữa các khái niệm (tập R)
Các luật suy diễn trong tri thức (Rules)

Biểu diễn các khái niệm, đối tượng trên mô hình thông qua các quan hệ đã được định nghĩa. Đồ thị bên trên còn thiếu trong việc biểu diễn quy tắc suy diễn (rules)

*Ứng dụng hệ thống tra cứu kiến thức môn học*

Ứng dụng biểu diễn thông tin trên mxh

Làm thế nào đánh giá sự ảnh hưởng của một người trên MXH để phục vụ cho các chiến dịch influencer marketing?

Bạn có thể xem chi tiết các kiến thức trong bài viết thông qua video từ buổi chia sẻ:

Nguồn: Gambaru.io

Tags đồ thị tri thức, knowledge graph, technical event, technical event series

Dev's Corner

Cyber Security là gì? Product Security là gì? Hướng dẫn cyber security của Hiếu PC

Post author By Gambaru
Post date 23 February, 2022
No Comments on Cyber Security là gì? Product Security là gì? Hướng dẫn cyber security của Hiếu PC

Bài viết dưới đây được viết lại theo những chia sẻ của Hiếu PC trong buổi Technical Event số thứ #05 về Cyber Security và Product Security được tổ chức vào ngày 19/02. Bạn có thể xem chi tiết các nội dung được chia sẻ thông qua video cuối bài viết.

Bảo mật (Cyber Security) trong quá trình phát triển dự án phần mềm là một trong những chủ đề nhận được khá là nhiều sự quan tâm, đặc biệt là các doanh nghiệp, đặc biệt là các bạn lập trình viên.

*Sai lầm khi làm sản phẩm trước, làm bảo mật sau*

Thường nhiều người có tâm niệm là cứ phát triển sản phẩm trước, sau đó mới bàn tới chuyện bảo mật. Nhưng khi bị hack rồi thì mới biết hậu quả như thế nào, ảnh hưởng cực kỳ lớn từ việc bị lộ lọt thông tin của khách hàng, uy tín công ty và nguy cơ phá sản, thậm chí dính đến cả pháp luật.

Tất cả do sự thiếu quan tâm tới dữ liệu của khách hàng.

Việc này xảy ra ở rất nhiều nơi, đặc biệt là một số công ty ở VN, chỉ tập trung phát triển sản phẩm mà quên đi vấn đề bảo mật.

Cyber Security là gì?

Các tổ chức, doanh nghiệp khi phát triển sản phẩm luôn đứng ở vị thế phòng thủ, tức là vừa phát triển sản phẩm, vừa phải bảo vệ hình ảnh, thương hiệu, cho tới bảo mật dữ liệu cá nhân khách hàng.

Nhưng hacker họ chỉ cần 1 lỗ hổng duy nhất, có thể từ bên trong (những yếu tố về con người) hoặc bên ngoài (tấn công hệ thống máy chủ, hệ thống tên miền, những gì liên quan tới sản phẩm, công nghệ)

Vì vậy việc phòng thủ phải bao quát rất nhiều thứ.

Cho nên an toàn thông tin (cyber security) trở thành dịch vụ thiết yếu của bối cảnh hiện đại.

Cyber Security được hiểu là một hành động nhằm phòng ngựa, ngăn chặn hoặc ngăn cản sự truy cập, sử dụng, chia sẻ, tiết lộ, phát tán, phá hủy hoặc ghi lại những thông tin chưa được sự cho phép của người chủ sở hữu.

Product Security là gì?

Năm 2021, có hơn 5 tỷ dữ liệu cá nhân bị lộ, lọt, bị hack.

Bảo mật sản phẩm (Product security) trong thời đại thông tin là rất quan trọng. Các cuộc tấn công của hacker ngày càng trở nên nguy hiểm. Đồng thời người dùng cũng đang tìm kiếm các sản phẩm có xếp hạng an toàn cao.

Vậy bảo mật sản phẩm là gì?

Bảo mật sản phẩm (product security) là một quá trình tiếp cận rộng rãi và nó có thể thay đổi tùy vào các yếu tố như công nghệ được sử dụng, loại thị trường hoặc khách hàng.

Product Security nên tập trung vào mọi khía cạnh trong vòng đời của sản phẩm để làm cho sản phẩm trở nên an toàn nhất có thể.

Từ khi sản phẩm ra đời cho đến khi sản phẩm rút khỏi thị trường, bạn nên hành động theo cách tiếp cận bảo mật theo từng thiết kế trong từng bước. Điều này liên quan tới việc tập trung vào các mối đe dọa, cách giảm thiểu chúng và phân tích rủi ro tổng thể.

Quy trình này bao gồm các khía cạnh kỹ thuật như:

Đánh giá mã nguồn
Kiểm tra cơ sở hạ tầng
Kiểm tra thâm nhập từ bên ngoài (Pen test)
Kiểm tra tính bảo mật thông tin từ bên trong

Việc giảm thiểu các mối đe dọa trên không gian mạng là rất quan trọng để ra mắt 1 sản phẩm thành công.

Tại sao digital product security lại quan trọng?

Khi hacker tấn công một ứng dụng phần mềm, thường họ sẽ nhắm vào layer 7, là những thông tin dữ liệu. Điều cuối cùng hacker muốn là lấy những trí tuệ, sản phẩm phần mềm, mã nguồn, dữ liệu khách hàng và thông tin mật của công ty có giá trị lớn trên thị trường.

Bảo mật sản phẩm không chỉ đảm bảo sản phẩm của bạn được bảo vệ khỏi bị khai thác bởi hacker. Hiện rất nhiều người dùng quan tâm đến an toàn thông tin và bảo mật dữ liệu cá nhân. Điều này nghĩa là nhu cầu của thị trường đối với các sản phẩm an toàn ngày càng lớn.

Các công ty cần cho khách hàng thấy rằng họ quan tâm sâu sắc vào việc bảo mật dữ liệu của khách hàng. Các sản phẩm an toàn không chỉ ngăn ngừa việc mất tiền do bị vi phạm hay đánh cắp dữ liệu mà còn tăng thị phần hay sự tin tưởng của công ty.

Một khảo sát cho Cisco thực hiện, 32% người trả lời có tâm lý lo ngại vấn đề bảo mật liên quan tới sản phẩm.

Vì vậy, việc phát triển 1 sản phẩm về mặt bảo mật vừa bảo vệ sản phẩm, vừa bảo vệ, giữ chân khách hàng là rất quan trọng.

Security Guideline – Hướng dẫn bảo mật

Hướng dẫn bảo mật - Security Guideline — Hướng dẫn bảo mật – Security Guideline

Information

Phải luôn bảo vệ thông tin và cải thiện sự minh bạch về việc thu thập thông tin, lộ lọt thông tin thế nào và tại sao cần thông tin đó đều phải được chỉ rõ cho khách hàng.

Đó là lý do một công ty hay tập đoàn đưa ra sản phẩm thì đều có những guideline như security guideline, privacy guideline cho khách hàng.

Communication

Thường các công ty nếu chia sẻ việc phát triển sản phẩm với nhau thì phải hoàn toàn được bảo mật và mang tính minh bạch giữa các thành viên trong team phát triển sản phẩm. Để đảm bảo những thông tin này không ảnh hưởng tới quy trình phát triển của sản phẩm.

Có nhiều sản phẩm được phát triển nhưng vô tình để lộ mật khẩu nhạy cảm hoặc API key mà quên xóa đi hoặc vô tình chia sẻ.

Hardware

Phần cứng cần phải được nâng cấp thường xuyên.

Software

Không nên sử dụng phần mềm crack, lậu để phát triển sản phẩm, nhằm tránh các nguy cơ ảnh hưởng tính bảo mật sản phẩm

Phải đảm bảo phần mềm luôn được cập nhật phiên bản mới nhất

Physical security

Nói về độ an toàn trong bản thân tổ chức, như có bảo vệ hay không, có mã vạch, xác nhân Face ID, giới tính nhân viên trước khi vào công ty

Thường xuyên trò chuyện, tìm hiểu, quan sát hành vi nhân viên để tránh tình trạng nhân viên mua bán dữ liệu, sử dụng vào mục đích xấu.

Personal security

Liên quan tới khách hàng như phải luôn educate quyền của user, chỉ rõ những gì họ nên làm, hoặc không nên làm.

Organization security

Theo chuẩn ISO.

Giải pháp thực hiện bảo mật

Để đảm bảo sản phẩm an toàn và thu hút khách hàng quan tâm đến quyền riêng tư. Có một số giải pháp bạn có thể thực hiện theo

Bảo mật ngay từ đầu

Trước khi bắt tay phát triển sản phẩm, hãy tự hỏi và trả lời rằng ‘tôi có thể tạo ra một sản phẩm an toàn hay không?’ ‘làm cách phát triển các cấp độ của các giao thức bảo mật trong suốt vòng đời sản phẩm?’

Phải có một chiến lược bảo mật

Tích hợp các hệ thống bảo mật nhiều lớp với các quy trình xem xét nghiêm ngặt gồm xem xét mã nguồn, quét nội bộ, kiểm tra thâm nhập để tiếp cận toàn diện hệ thống sản phẩm.

Phải có kế hoạch B, C cho bất cứ rủi ro tiềm ẩn nào

Phải luôn phòng bệnh hơn chữa bệnh

Luôn kiểm tra lại bảo mật

Trong quá trình bảo mật và khi đưa sản phẩm ra thị trường.

Thực hiện bảo mật trong mọi bộ phận của sản phẩm như hạ tầng, thiết kế sản phẩm và giao diện người dùng…

Nhân viên chịu trách nhiệm cho 60% các cuộc tấn công an ninh mạng. Yếu tố con người đóng góp rất quan trọng trong vấn đề này.

Nhận thức an toàn thông tin

Mọi người hay nghĩ một hệ thống an toàn thì mình đã an toàn rồi nhưng không phải vậy. Hệ thống an toàn khi mình có đủ nhận thức thì mới làm cho hệ thống an toàn thực sự, mới tận dụng hết các tính năng an toàn của nó.

Cho nên vấn đề ở đây là nhận thức, vừa phải nhận thức an toàn cho người sử dụng, vừa phải nhận thức an toàn thông tin cho khách hàng.

Đưa bảo mật vào nề nếp

Từ khi sản phẩm ra đời, hoàn thành, bảo mật phải được xem xét qua mọi giai đoạn vòng đời của sản phẩm. Điều đó phải ăn sâu vào văn hóa công ty để có kết quả tốt nhất như áp dụng các tiêu chuẩn sản phẩm.

ISO 27001, 27002: Các tiêu chuẩn này cung cấp cấu trúc để triển khai hệ thống, phải thực hiện theo để đảm bảo bảo mật ở cấp độ tổ chức).
ISO 15408: Tiêu chí chung – bộ hướng dẫn và thông số kỹ thuật quốc tế được phát triển để đánh giá sản phẩm, bảo mật thông tin cho mục đích sử dụng của CP. Có thể áp dụng cho các phần cứng, mềm, sủng hoặc liên quan tới thư viện sản phẩm.
Tiêu chuẩn an ninh mang NIST của Mỹ, cung cấp các hướng dẫn giúp tổ chức quản lý và hạn chế các rủi ro an ninh mạng.

Coding Security – Lập trình theo tâm thế bảo mật

Code review - Lập trình theo tâm thế bảo mật — *Code review – Lập trình theo tâm thế bảo mật*

Developer hiện nay không chỉ cần biết về vấn đề lập trình, mà còn phải biết về vấn đề bảo mật như OWASP. Chỉ cần 1 lỗ hổng nguy hiểm thì toàn bộ những gì được phát triển sẽ thất bại. Nên họ cần phải để tâm tới vấn đề lập trình mà còn là vấn đề bảo mật.

Security Officer thường quan tâm nhiều về bảo mật, biết những vấn đề như lỗ hổng bảo mật, khả năng bị tấn công.

2 người này phải phối hợp với nhau chặt chẽ để đưa ra một định hướng cụ thể để đảm bảo vận hành sản phẩm trơn tru.

Coding review sẽ giúp đạt mục tiêu này nhanh hơn như OWASP Top 10.

Infrastructure Hardening

Bảo mật hạ tầng của hệ thống.

Quá trình planning hệ theo chuẩn dưới hình từ Design tới Build, Test và Production.

*Cách tiếp cận tổng quan đối với bảo mật*

Bảo mật cần phải làm gì, tiên đoán trước
Coding guideline, coding security
Pen test hệ thống, thuê 1 đội hoặc nhân viên an toàn thông tin
Sử dụng phần mềm để rà, quét những lỗ hổng bảo mật trên hệ thống hoặc sử dụng WAF để phòng thủ, bảo vệ khỏi các cuộc tấn công.

Penetration testing (Pen Test)

Sau khi sản phẩm hoàn thiện, đây là phần cuối cùng trước khi đưa sản phẩm ra ngoài. Nó bao gồm bảo mật kỹ lưỡng từ team dev tới team hệ thống quản trị, có thể nhờ tới Pen tester, có thể apply project trên các chương trình bug party (để hacker trên thế giới hack vào hệ thống).

Yếu tố con người chiếm tới 60% trong vấn đề bảo mật: không biết đặt mật khẩu sao cho an toàn, không sử dụng bảo mật 2 bước, quản trị hệ thống không cài firewall cho quản trị để ngăn chặn truy cập từ bên ngoài, dẫn tới lộ lọt thông tin.

Lưu ý đối với Pen test:

Pen test không phải cách hiệu quả nhất để tăng cường bảo mật sản phẩm. Bởi vì bản chất nó không phải là cải tiến về bảo mật mà chỉ là quy trình để xác định vấn đề bảo mật. Còn việc xác định những vấn đề bảo mật, lỗ hổng chưa được biết tới hoặc chưa từng tồn tại sẽ mất rất nhiều thời gian.

Thường chi phí thực hiện Pen test sẽ rất cao, nên một giải pháp rẻ hơn là ngăn chặn lỗ hổng bảo mật ngay từ ban đầu.

Các phần mềm phụ thuộc

Nhiều lập trình viên chỉ cần biết mỗi Java, chỉ cần code, không quan tâm tới các yếu tố xung quanh như hệ điều hành, các dịch vụ đang chạy và thư viện bên thứ 3. Tư duy như vậy sai.

Họ cần phải nắm những vấn đề phụ thuộc để đưa ra các tính năng phù hợp và đưa ra các tiêu chuẩn bảo mật phù hợp.

Hacker chỉ cần 1 trong các layer bị lỗi là có thể vào được hệ thống

Một số Security Tips đơn giản bạn nên áp dụng

1. Luôn cập nhật phần mềm

2. Tránh mở các email đáng ngờ

3. Luôn cập nhật phần cứng

4. Sử dụng các giải pháp chia sẻ tập tin, luôn đặt mật khẩu tập tin để tránh mất

5. Sử dụng phần mềm diệt virus

6. Sử dụng VPN cá nhân hóa việc riêng tư, đảm bảo kết nối được an toàn

7. Đừng lười đặt mật khẩu, các mật khẩu theo nickname, tên người yêu, cá nhân, từ khóa từ điển

8. Tắt bluetooth khi không cần thiết

9. Bật xác thực 2 bước

10. Loại bỏ phần mềm quảng cáo, dẫn dụ vào các trang độc hại

11. Kiểm tra trang web đang truy cập có https

12. Không lưu thông tin quan trọng ở những nơi không an toàn (Zalo, Facebook)

13. Quét virus các thiết bị bên ngoài, tránh sử dụng wifi nơi công cộng

14. Tránh tâm lý cho rằng đủ an toàn trên không gian mạng

15. Đầu tư nâng cấp bảo mật, sao lưu dữ liệu quan trọng vào hệ thống điện toán đám mây, luôn đặt mật khẩu, mã hóa ổ cứng

16. Đào tạo nhân viên, nâng cao tầm nhận thức về an toàn bảo mật

17. Sử dụng https cho trang web

Video buổi Technical Event #05 ngày 19/02/2022

Nguồn: Gambaru.io

Tags cyber security, product security, technical event, technical event series

Dev's Corner

CI/CD là gì? Sự khác biệt giữa CI và CD

Post author By Gambaru
Post date 3 January, 2022
No Comments on CI/CD là gì? Sự khác biệt giữa CI và CD

Ngoài việc tham khảo bài viết CI/CD là gì, bạn có thể dành thời gian xem video về chủ đề này do Ms. Châu Vũ, speaker đến từ Cruise (một startup trị giá $30 tỷ đô tại Mỹ) chia sẻ tại Technical Event #03: CI Common Practices & Monorepo Development.

Buổi chia sẻ về CI Practice và Monorepo sáng thứ 7, 08/01

CI/CD là gì?

CI/CD là một phương pháp giúp việc cung cấp ứng dụng cho khách hàng được liên tục, bằng cách áp dụng tự động hóa vào các giai đoạn phát triển ứng dụng.

Các khái niệm chính được gán cho CI / CD là tích hợp liên tục (Continous Integration), phân phối liên tục (Continuous Delivery) và triển khai liên tục (Continous Deployment).

CI / CD là giải pháp cho các vấn đề tích hợp mã mới có thể gây khó khăn cho đội ngũ phát triển và vận hành (hay còn gọi là “địa ngục tích hợp”).

Cụ thể, CI / CD áp dụng tính năng tự động hóa liên tục và giám sát liên tục trong suốt vòng đời của ứng dụng, từ giai đoạn tích hợp và kiểm thử đến phân phối và triển khai.

Các phương pháp kết nối này thường được gọi là quy trình CI/CD (pipeline) và được hỗ trợ bởi các đội ngũ phát triển và vận hành làm việc cùng nhau một cách linh hoạt với một DevOps hoặc một SRE (Kỹ sư quản lý độ tin cậy – Site Reliability Engineering).

Khác biệt giữa CI và CD là gì?

Từ viết tắt CI/CD có một số ý nghĩa khác nhau.

1.) CI trong CI/CD nghĩa là tích hợp liên tục (continuous integration), là một quá trình tự động hóa cho các nhà phát triển.

CI thành công có nghĩa là các thay đổi mã của một ứng dụng thường xuyên được xây dựng, kiểm tra và tích hợp vào một kho lưu trữ được chia sẻ (shared repository).

Đó là giải pháp cho vấn đề có quá nhiều nhánh của một ứng dụng được phát triển cùng lúc và có thể xung đột với nhau.

2.) CD trong CI/CD nghĩa là phân phối liên tục (continuous delivery) và / hoặc triển khai liên tục (continuous deployment), là những khái niệm liên quan đôi khi được sử dụng thay thế cho nhau.

Cả hai đều nhằm mục đích tự động hóa các giai đoạn tiếp theo của quy trình, nhưng đôi khi chúng được sử dụng riêng biệt để minh họa mức độ tự động hóa đang diễn ra.

Phân phối liên tục thường nghĩa là các thay đổi của nhà phát triển đối với ứng dụng sẽ tự động được kiểm lỗi và tải lên kho lưu trữ (như GitHub hoặc container registry), nơi đội ngũ vận hành đưa chúng vào môi trường sản xuất trực tiếp (live production).

Đó là câu trả lời cho vấn đề về khả năng hiển thị (visibility) và giao tiếp kém giữa đội ngũ phát triển và đội ngũ kinh doanh.

Vì vậy, mục đích của phân phối liên tục là đảm bảo rằng việc triển khai mã mới sẽ tốn ít công sức nhất.

Còn Triển khai liên tục đề cập đến việc tự động phát hành các thay đổi của nhà phát triển từ kho lưu trữ sang production, nơi khách hàng có thể sử dụng được.

Nó giải quyết vấn đề quá tải của đội ngũ vận hành với các quy trình thủ công làm chậm quá trình phân phối ứng dụng. Nó được xây dựng dựa trên những lợi ích của việc phân phối liên tục bằng cách tự động hóa giai đoạn tiếp theo trong quy trình.

CI/CD có thể chỉ xác định các phương thức được kết nối là tích hợp liên tục và phân phối liên tục hoặc cũng có thể là cả 3 phương thức được kết nối là tích hợp liên tục, phân phối liên tục và triển khai liên tục. Phức tạp hơn, đôi khi “phân phối liên tục” được sử dụng theo cách bao gồm cả các quá trình triển khai liên tục.

Tuy nhiên, để không sa lầy vào những ngữ nghĩa này — bạn chỉ cần nhớ CI/CD là một quá trình, thường được hình dung như một đường ống (pipeline), liên quan đến việc thêm vào mức độ tự động hóa cao và giám sát liên tục khi phát triển ứng dụng .

Trong từng trường hợp, điều mà thuật ngữ này đề cập còn phụ thuộc vào mức độ tự động hóa đã được tích hợp vào CI / CD pipeline.

Nhiều doanh nghiệp bắt đầu bằng cách thêm CI, và sau đó làm dần theo hướng tự động hóa phân phối và triển khai, chẳng hạn như một phần của các ứng dụng cloud-native.

Tích hợp liên tục (Continuous Integration)

Trong phát triển ứng dụng hiện đại, mục tiêu là có nhiều nhà phát triển làm việc đồng thời trên các tính năng khác nhau của cùng một ứng dụng.

*Continuous Integration (Tích hợp liên tục)*

Tuy nhiên, nếu một tổ chức được thiết lập để hợp nhất tất cả mã nguồn phân nhánh lại với nhau vào một ngày (được gọi là “ngày hợp nhất”), thì công việc thu được có thể tẻ nhạt, thủ công và tốn nhiều thời gian.

Đó là bởi vì khi một nhà phát triển làm việc độc lập thực hiện thay đổi đối với một ứng dụng, thì có khả năng nó sẽ xung đột với các thay đổi khác được thực hiện đồng thời bởi các nhà phát triển khác.

Vấn đề này có thể phức tạp hơn nữa nếu mỗi nhà phát triển đã điều chỉnh môi trường phát triển tích hợp cục bộ (IDE – integrated development environment) của riêng họ, thay vì nhất trí sử dụng một IDE chạy trên đám mây.

Tích hợp liên tục (CI) giúp các nhà phát triển hợp nhất các thay đổi mã của mình về một nhánh được chia sẻ, hoặc “thân cây”, thường xuyên hơn — đôi khi là mỗi ngày.

Sau khi hợp nhất các thay đổi của nhà phát triển vào ứng dụng, những thay đổi đó sẽ được xác thực bằng cách tự động xây dựng ứng dụng và chạy các kiểm thử tự động (automated testing) với các mức độ khác nhau, thường là kiểm thử đơn vị và kiểm thử tích hợp, để đảm bảo các thay đổi không làm hỏng ứng dụng.

Nghĩa là kiểm tra mọi thứ, từ các lớp và chức năng đến các mô-đun khác nhau trên toàn bộ ứng dụng.

Nếu kiểm thử tự động phát hiện ra xung đột giữa mã mới và mã hiện thời, CI sẽ giúp bạn dễ dàng sửa những lỗi đó nhanh chóng và thường xuyên.

Phân phối liên tục (Continuous Delivery)

Sau quá trình tự động hóa các bản dựng, kiểm thử đơn vị và kiểm thử tích hợp trong CI, phân phối liên tục sẽ tự động hóa việc phát hành mã đã được kiểm tra đó vào kho lưu trữ.

Continuous Delivery - Phân phối liên tục — *Continuous Delivery – Phân phối liên tục*

Nên để có một quy trình phân phối liên tục hiệu quả, điều quan trọng là CI phải được tích hợp sẵn trong quy trình phát triển của bạn.

Mục tiêu của phân phối liên tục là có một cơ sở mã (codebase) luôn sẵn sàng để triển khai tới môi trường sản xuất.

Trong phân phối liên tục, mọi giai đoạn — từ việc hợp nhất các thay đổi mã đến phân phối các bản dựng cho sản xuất — đều liên quan đến tự động hóa kiểm thử (automation testing) và tự động phát hành mã.

Vào cuối quá trình đó, đội ngũ vận hành có thể triển khai ứng dụng vào sản xuất một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Triển khai liên tục (Continuous Deployment)

Giai đoạn cuối cùng của một CI/CD pipeline hoàn thiện là triển khai liên tục.

*Continuous Deployment (Triển khai liên tục)*

Đây là phần mở rộng của phân phối liên tục, nghĩa là tự động hóa việc phát hành bản dựng sẵn cho sản xuất vào kho lưu trữ mã (code repository), triển khai liên tục sẽ tự động hóa việc phát hành ứng dụng vào sản xuất.

Do không có thực hiện thủ công ở giai đoạn của pipeline trước khi sản xuất, nên việc triển khai liên tục chủ yếu dựa vào các bài kiểm thử tự động được thiết kế tốt.

Trên thực tế, triển khai liên tục có nghĩa là thay đổi của nhà phát triển đối với ứng dụng có thể xuất hiện trong vòng vài phút sau khi viết mã (giả sử nó vượt qua kiểm thử tự động).

Điều này giúp việc liên tục nhận và điều chỉnh từ phản hồi của người dùng trở nên dễ dàng hơn.

Cùng nhau, tất cả các phương pháp CI/CD này giúp việc triển khai ứng dụng ít rủi ro hơn, nhờ đó việc phát hành các thay đổi đối với ứng dụng theo từng phần nhỏ dễ dàng hơn thay vì cùng một lúc.

Tuy nhiên, cũng cần đầu đáng kể trước đó vì các bài kiểm thử tự động cần được viết cho phù hợp với nhiều giai đoạn kiểm thử và phát hành trong quy trình CI/CD.

Một số công cụ CI/CD phổ biến

Các công cụ CI/CD có thể giúp đội ngũ tự động hóa việc phát triển, triển khai và kiểm thử của mình.

Một số công cụ dành cho phía tích hợp (CI), một số ở phía phát triển và triển khai (CD), và những công cụ khác chuyên về kiểm thử liên tục hoặc các chức năng liên quan.

Một trong những công cụ mã nguồn mở được biết đến nhiều nhất cho CI/CD là máy chủ tự động hóa Jenkins. Jenkins được thiết kế để xử lý mọi thứ từ một máy chủ CI đơn giản đến một trung tâm CD hoàn chỉnh.

Tekton Pipelines là CI/CD framework cho nền tảng Kubernetes, cung cấp trải nghiệm CI/CD cloud-native tiêu chuẩn với các container.

Ngoài Jenkins và Tekton Pipelines, các công cụ CI/CD mã nguồn mở khác mà bạn có thể tìm hiểu, bao gồm:

Spinnaker, nền tảng CD được xây dựng cho môi trường multicloud.
GoCD, máy chủ CI/CD tập trung vào mô hình hóa và hình ảnh hóa.
Concourse
Screwdriver, nền tảng xây dựng được thiết kế cho CD.

Bạn cũng có thể xem xét các giải pháp CI/CD từ nhiều nhà cung cấp khác nhau. Các nhà cung cấp đám mây cộng đồng lớn đều cung cấp các giải pháp CI/CD, cùng với GitLab, CircleCI, Travis CI, Atlassian Bamboo và nhiều giải pháp khác.

Ngoài ra, bất kỳ công cụ nào nền tảng cho DevOps đều có thể là một phần của quy trình CI/CD.

Các công cụ tự động hóa cấu hình (chẳng hạn như Ansible, Chef và Puppet), container runtimes (chẳng hạn như Docker, rkt và cri-o) và điều phối vùng chứa (Kubernetes) hoàn toàn không phải là công cụ CI/CD, nhưng chúng sẽ có mặt trong quy trình CI/CD.

Nguồn: redhat.com

Tags ci/cd, continuous delivery, continuous deployment, continuous integration, technical event, technical event series