NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Storytelling dành cho Data Analyst - Phần 3

on .

Storytelling dành cho Data Analyst - Phần 3

Cấu trúc thuyết trình theo nguyên tắc số 3 (tt)

 

Bên cạnh 3 cấu trúc theo nguyên tắc số 3 tại phần 2, tôi sẽ tiếp tục trình bày hết các cấu trúc còn lại. 

4. Cấu trúc ESB: Expectation - Solution - Benefit

Đây là cấu trúc được tác giả tạo ra dựa trên cấu trúc PSB với mục tiêu tập trung vào việc đáp ứng các kỳ vọng của khách hàng.

  • Expectation - Mong đợi: Việc bắt đầu bài thuyết trình bằng cách đề cập đến những mong đợi của khách hàng sẽ tạo được tính kết nối cao với họ. Khách hàng cảm nhận được bạn đang hiểu rõ những gì họ muốn. Từ đó họ sẽ muốn lắng nghe giải pháp của bạn hơn.

  • Solution – Giải pháp: Đưa ra giải pháp cụ thể, có phân tích ưu khuyết điểm, có dữ kiện và bằng chứng hỗ trợ.

  • Benefit - Lợi ích: Chia sẻ những lợi ích mà giải pháp mang lại cho khán giả.

Có thể xem ví dụ về cấu trúc ESB trong bài phát biểu của Joe Moore, công ty First Defense Nasal Screen, một trong những thương vụ thành công nhất lịch sử “Shark Tank Mỹ” tại link sau:https://www.youtube.com/watch?v=VGkYVitsDOM 

5. Cấu trúc PPF:  Past - Present - Future

Một cấu trúc được chia sẻ bởi Matt Abrahams, chuyên gia giao tiếp và tâm lý học, giảng viên trường đại học Standford. Chúng giúp bạn dẫn dắt người nghe qua từng bước của quá trình, từ đó hình dung chuyện gì đang diễn ra. Có thể được dùng khi mô tả về quá trình hình thành và phát triển của công ty, hoặc quá trình hoạt động của nhãn hàng,... ví dụ:

  • Past - Quá khứ: Công ty chúng ta đã thành lập như thế nào?

  • Present - Hiện tại: Hiện nay công ty đang ở đâu, như thế nào?

                                       Điều chúng ta tập trung hiện nay là gì?

                                       Thứ chúng ta cung cấp cho khách hàng là gì?

                                       Điều chúng ta đang quảng bá là gì?

  • Future - Tương lai: Định hướng sắp tới của công ty là gì?

                                         Công ty chúng ta sẽ ở đâu trong tương lai?

6. Cấu trúc Pros - Cons - Recommendation

Dựa trên các cấu trúc tương phản của Matt Abrahams, tác giả thêm vào “Recommendation” để tạo thành công thức theo nguyên tắc số 3. Vì lời kiến nghị hành động, (Recommendation) là phần thiết yếu cho các nội dung thuyết trình thuyết phục. Cấu trúc trình bày này cho phép người nghe thấy được hai mặt của một vấn đề, từ đó có cái nhìn toàn cảnh và ra quyết định khách quan hơn.

  • Pros: Những điểm thuận lợi.

  • Cons: Những điểm bất lợi.

  • Recommendation: Lời đề nghị sau khi đã phân tích Pros and Cons.

7. Cấu trúc Bad - Worse - Worst 

Cấu trúc này được sử dụng khi người trình bày muốn cung cấp thông tin theo hướng xấu, chúng mang lại hiệu quả cảm xúc cao, giúp khán giả nhìn thấy rõ nguy cơ và những điểm thách thức tồi tệ đang phải đối mặt. Từ đó thôi thúc người nghe hành động nhanh chóng hơn. Cấu trúc này cũng có thể sử dụng kết hợp với cấu trúc PSB (tại phần 2), chúng có dạng:

  • Problem - Vấn đề:

                    Bad - Tệ: Vấn đề chúng ta đang đối mặt là?
                    Worse - Tệ hơn: Vấn đề tệ hơn nữa là?
                    Worst - Tệ nhất: Và vấn đề tệ nhất đó chính là?

  • Solution - Giải pháp

  • Benefit - Lợi ích

8. Cấu trúc Good - Better - Best

Cấu trúc này tương tự như cấu trúc Bad - Worse - Worst nhưng mang ý nghĩa tốt đẹp, tích cực hơn với mục tiêu thúc đẩy cảm xúc và hành động. Cấu trúc này sử dụng trong những bài thuyết trình tạo động lực, truyền cảm hứng hay thuyết phục sự thay đổi.

9. Cấu trúc Now - Next - Then

Cấu trúc này cũng rất phổ biến khi trình bày thuyết trình trong doanh nghiệp. Người trình bày có thể sử dụng cấu trúc này để cập nhật và báo cáo tình hình hiện tại, những điều cần làm tiếp theo và những hành động cần tập trung trong thời gian tiếp theo.

Sử dụng cấu trúc này giúp người nghe hiểu rõ thông tin theo thứ tự có trước có sau, từ đó mục tiêu thuyết phục sẽ cao hơn.

 

Vậy là chúng ta đã đi qua 9 cấu trúc thuyết trình theo nguyên tắc số 3. Hy vọng bạn đã bỏ túi được vài cấu trúc để trình bày bài nói cách mạch lạc và thuyết phục hơn. Nội dung cuốn sách “Nghệ thuật thuyết trình bằng câu chuyện” của tác giả Bùi Thị Ngọc Thu vẫn còn những điều thú vị, hãy chờ đón phần tiếp theo nhen!

Phạm Hồng Trà

 

Deepfake: Mối đe dọa tái định hình rủi ro doanh nghiệp

on .

Giọng điệu bất thường, logo không nhất quán hoặc email viết kém từng là những dấu hiệu nhận diện lừa đảo. Thế nhưng, những dấu hiệu này ngày càng khó phát hiện khi công nghệ Deepfake tinh vi vượt bậc.

Deepfake - Không chỉ là vấn đề công nghệ, mà còn là bài toán niềm tin

Ban đầu, Deepfake chỉ là một khám phá kỹ thuật, nhưng giờ đây nó đã trở thành một mối đe dọa nghiêm trọng không chỉ với cá nhân, doanh nghiệp, thậm chí tầm quốc gia.

Theo cảnh báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, đến năm 2026 có thể tới 90% nội dung trực tuyến sẽ được tạo ra bằng AI, bao gồm cả các nội dung giả mạo nguy hiểm như deepfake. Điều này đồng nghĩa với mức độ rủi ro về thông tin sai lệch và mất niềm tin vào môi trường số tăng cao chưa từng có. Ranh giới phân định giữa thật và giả đôi khi không thể phân biệt được.

Deepfake đã vượt ngoài tầm kiểm soát

Ngày nay, chỉ cần vài phút truy cập ứng dụng miễn phí trên smartphone, bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một video giả mạo “như thật” - việc mà trước đây cần cả đội ngũ chuyên gia và hàng tuần làm việc. Công nghệ này đã góp phần xóa bỏ những yêu cầu, rào cản trong khâu sản xuất, khiến việc tạo ra clip, hình ảnh, giọng nói trở nên vô cùng dễ dàng.

Hệ quả là tốc độ và quy mô tấn công của tội phạm mạng lan rộng. Giờ đây, bất kể một tổ chức lớn hay nhỏ, hoạt động trong mọi lĩnh vực nào cũng đều có thể trở thành nạn nhân của Deepfake.

Tội phạm công nghệ cao chỉ cần tạo ra một đoạn ghi âm giả lệnh chuyển tiền, hay video giả mạo CEO bị rò rỉ cũng đủ để khiến khách hàng mất niềm tin vào doanh nghiệp, dẫn đến hệ lụy về tài chính, khủng hoảng nội bộ, truyền thông.

Hậu quả từ những bài học thực tế

Thế giới từng chứng kiến nhiều vụ đau lòng liên quan tới công nghệ Deepfake. Một công ty đa quốc gia tại HongKong mất 25 triệu USD sau cuộc họp online với “giám đốc tài chính” Deepfake; hay một công ty công nghệ ở Mỹ bị lừa chuyển tiền hàng triệu USD do giả mạo CEO qua cuộc gọi video; ngân hàng ở Các tiểu Vương quốc Ả Rập Thống nhất cũng bị chiếm đoạt 35 triệu USD bằng chiêu ghi âm giọng nói giả mạo lãnh đạo.

 Nhiều nhà lãnh đạo cũng không nằm ngoài tầm ngắm của công nghệ lừa đảo Deepfake

Nhiều nhà lãnh đạo cũng không nằm ngoài tầm ngắm của công nghệ lừa đảo Deepfake

Chỉ riêng thị trường tài chính thế giới, chỉ trong 3 tháng đầu năm 2025, nhiều vụ lừa đảo Deepfake gây thiệt hại hơn 200 triệu USD. Sự gia tăng mạnh về số vụ (gấp 3 lần so với năm trước) và các hình thức lừa đảo ngày càng tinh vi khiến con số này dự kiến tiếp tục tăng nhanh trong những năm tới. Còn với tiền mã hóa, năm 2024, tổng thiệt hại từ các vụ lừa đảo crypto lên tới 4,6 tỉ USD, trong đó gần 40% vụ gian lận lớn sử dụng deepfake.

Doanh nghiệp cần làm gì để chủ động ứng phó

1. Đầu tư đồng bộ cả “con người - quy trình - công nghệ”

Đào tạo nhận biết deepfake cho mọi cấp nhân viên: Tổ chức các khóa tập huấn ngắn hạn, cập nhật kiến thức mới về công nghệ deepfake, dạy cách xác minh từ nhiều nguồn, nhất là với thông tin bất ngờ hoặc gây kích động.

Thiết lập quy trình kiểm soát đa tầng: Tất cả yêu cầu giao dịch tài chính, thay đổi truy cập hoặc thông tin nhạy cảm đều cần xác nhận qua ít nhất hai kênh độc lập (multi-factor verification), bao gồm cuộc gọi trực tiếp hoặc xác thực qua hệ thống nội bộ.

Đầu tư vào công nghệ phòng ngừa: Tận dụng các phần mềm phát hiện Deepfake mới nhất, cập nhật liên tục các công cụ kiểm tra nguồn gốc, dấu hiệu sửa đổi của video/âm thanh, kết hợp với hệ thống quản lý nhận diện rủi ro.

2. Xây dựng văn hóa hoài nghi tích cực

Luôn khuyến khích nhân viên, đối tác luôn đặt câu hỏi về tính xác thực của mọi thông tin nhận được, đặc biệt khi thông tin đó ảnh hưởng trực tiếp đến tài sản, quyền truy cập hoặc danh tiếng tổ chức. Bên cạnh đó, cần sớm phát hiện và ngăn chặn, thay vì xử lý sự cố hậu quả.

3. Chủ động hợp tác và đưa ra các quy định nội bộ

Làm việc cùng với các chuyên gia, đơn vị bảo mật để kiểm tra các thông tin nghi ngờ.

Mỗi doanh nghiệp cần cập nhật quy định nội bộ phù hợp với hướng dẫn mới từ cơ quan chức năng, phối hợp các cơ quan thực thi pháp luật khi gặp sự cố; tham gia các chương trình chia sẻ thông tin về rủi ro và xu hướng Deepfake để kịp thời cập nhật, cảnh báo và hỗ trợ lẫn nhau trong cộng đồng doanh nghiệp, ngành nghề.

Không doanh nghiệp nào đủ sức ứng phó một mình. Việc xây dựng hành lang pháp lý rõ ràng về xử phạt sản xuất, phát tán Deepfake độc hại, cũng như quy định về trách nhiệm của các nền tảng công nghệ trong kiểm soát nội dung đang ngày càng cấp thiết. Đồng thời, nâng cao nhận thức cộng đồng, giáo dục “an toàn thông tin số” ngay từ trường học cũng là giải pháp dài hạn mà xã hội nên chung tay thực hiện.

Lê Hà

Nguồn: https://baomoi.com/deepfake-moi-de-doa-tai-dinh-hinh-rui-ro-doanh-nghiep-c52794138.epi

Cho 3 ví dụ đơn giản phân biệt cách học của con người và AI

on .

Đây là 3 ví dụ dễ hiểu, để thấy sự khác biệt giữa cách học của con người và AI:
 
1. Học ngôn ngữ
  •  Con người: Một em bé nghe bố mẹ nói chuyện hằng ngày, bắt chước dần dần, dù có khi ngữ pháp chưa đúng. Bé hiểu cả ngữ cảnh, cảm xúc, giọng điệu.
  • AI: Cần một lượng dữ liệu văn bản cực lớn (hàng triệu câu), được huấn luyện theo xác suất để đoán từ tiếp theo, không “cảm” được giọng điệu như con người mà chỉ xử lý theo mẫu.
 
2. Nhận diện khuôn mặt
  • Con người: Chỉ cần gặp một người bạn 1–2 lần là có thể nhớ mặt, thậm chí nhận ra dù họ đổi kiểu tóc hay mặc đồ khác.
  • AI: Cần hàng nghìn bức ảnh gắn nhãn để huấn luyện. Nếu hình quá khác so với dữ liệu học (ánh sáng, góc chụp lạ), AI có thể nhầm lẫn.
 
3. Học đi xe đạp
  • Con người: Trẻ nhỏ tập đi xe, ngã vài lần, cơ thể tự điều chỉnh thăng bằng, nhớ lâu nhờ “trí nhớ vận động”.
  • AI (robot): Muốn học đi xe phải lập trình hoặc dùng thuật toán học tăng cường, thử hàng ngàn lần trong mô phỏng rồi mới điều khiển được.
 
Điểm chung: cả con người và AI đều “học” từ dữ liệu/kinh nghiệm. 
Khác biệt: con người học ít ví dụ, hiểu bối cảnh – còn AI thường cần rất nhiều dữ liệu, học theo thống kê và khó linh hoạt bằng.
 
 
 
 

Sự thật về thế giới - Tại sao bạn và những nhà ‘Data Analyst’ tương lai nên đọc?

on .

Sự thật về thế giới - Tại sao bạn và những nhà ‘Data Analyst’ tương lai nên đọc?

“Một trong những cuốn sách quan trọng nhất tôi từng đọc - những lời hướng dẫn không thể thiếu để tư duy sáng suốt về cõi nhân gian” 

 _Bill Gate

Đã bao giờ bạn cảm thấy thế giới này thật tồi tệ? Tội ác xảy ra ở mọi nơi, trẻ em không được đi học, khủng bố, thiên tai, bệnh dịch,... tràn lan trên các phương tiện truyền thông. Và bạn thầm nghĩ: “Có vẻ như thế giới đang đi xuống”. Sự thật về thế giới - cuốn sách do Hans Rosling, Ola Rosling và Rönnlund đồng sáng tác sẽ khiến bạn có một góc nhìn đúng đắn hơn về nó. 

Bắt đầu bằng mẩu chuyện thú vị về xiếc - sở thích cá nhân của tác giả Hans, ông đánh động người đọc bởi những định kiến sai lầm về thế giới thông qua 10 câu hỏi trắc nghiệm; mà kết quả cho thấy với 12.000 người tại 14 quốc gia, số câu trả lời đúng trung bình là 2/12 câu đầu.

Tại sao lại như vậy? Với lối hành văn dí dỏm cùng những trải nghiệm cá nhân thú vị, tác giả lần lượt giới thiệu mười lý do - mười bản năng ‘khiến ta hiểu sai về thế giới và vì sao thế gian này tốt hơn ta tưởng’.

Mỗi bản năng đều được giải thích cùng dẫn chứng thuyết phục bằng những số liệu và biểu đồ trực quan. Rõ ràng, việc nhận biết và kiểm soát những bản năng này là cần thiết với tất cả mọi người, nhưng riêng với những Nhà Phân tích dữ liệu, tôi cho rằng nó quan trọng hơn cả.

Là những người có nhiệm vụ phân tích, việc bị mười bản năng này chi phối sẽ khiến họ dễ đưa ra những đánh giá sai và luận vội vàng. Thông qua những chia sẻ của Hans, những Nhà Data Analyst sẽ học được cách tỉnh táo hơn trước những biểu đồ thoạt nhìn đơn giản nhưng lại đầy đánh đố - từ đó xây dựng tư duy phân tích thuyết phục hơn, tham khảo cách trực quan hóa dữ liệu cũng như cách phân tích và trình bày ‘insight’ hấp dẫn người nghe.

Sự thật về thế giới là một cuốn sách rất đáng đọc bởi tính thực tiễn cũng như cái nhìn sâu sắc, trực quan nhưng rất ngắn gọn, súc tích về con người, kinh tế, môi trường,... Điều đặc biệt về cuốn sách là phần cuối cùng - khi tác giả gợi ý cho độc giả cách áp dụng những bản năng này vào đời sống thực tế để thu nạp thông tin cách sáng suốt hơn. Với dẫn chứng và số liệu rõ ràng, Hans đã buộc chúng ta phải thừa nhận những cố gắng mà chúng ta đã thực hiện đã và đang mang lại kết quả là một thế giới tốt đẹp hơn, nhưng đồng thời cũng nhắc nhở chúng ta cần thẳng thắn nhìn nhận những thực trạng xấu xí đang cần được giải quyết…

Ảnh sưu tầm

-Phạm Hồng Trà-

Các hệ Cơ sở dữ liệu tương lai

on .

CÁC HỆ CSDL TƯƠNG LAI

 

1. CSDL thời gian thực và phản ứng nhanh (Real-time & Streaming DBMS)

  • Hỗ trợ xử lý dữ liệu dòng (streaming) với độ trễ cực thấp.
  • Ứng dụng trong các hệ thống IoT, tài chính, an ninh, game, xe tự hành...

2. CSDL tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI-integrated DBMS)

  • Tự động tối ưu hóa truy vấn, chỉ mục, lưu trữ.
  • Hỗ trợ phân tích dữ liệu phức tạp bằng mô hình học máy/AI ngay trong hệ quản trị.

3. CSDL lượng tử (Quantum DBMS) [đang nghiên cứu]

  • Khai thác tính toán lượng tử để tăng tốc độ xử lý truy vấn cực lớn và mô phỏng dữ liệu phức tạp.

4. CSDL tự vận hành (Autonomous DBMS)

  • Tự cấu hình, tự vá lỗi, tự tối ưu mà không cần quản trị viên con người.
  • Ví dụ: Oracle Autonomous Database.

5. CSDL sinh học và dữ liệu phi truyền thống

  • Hỗ trợ lưu trữ dữ liệu sinh học (DNA storage), ảnh, video, dữ liệu cảm biến...
  • CSDL cho khoa học đời sống, y học chính xác, thần kinh...

6. CSDL trong đám mây và biên mạng (Cloud-native & Edge DBMS)

  • Thiết kế riêng cho môi trường cloud và edge (gần người dùng).
  • Hỗ trợ tự động mở rộng, chịu lỗi, tiết kiệm tài nguyên.