Tại sao Dữ liệu Thay thế là một Slam Dunk cho các Đội Thể thao Chuyên nghiệp

dữ liệu thay thế

Trong nhiều năm nay, các đội thể thao “nhiều tiền” đã phân tích tất cả các khía cạnh về hiệu suất trong trò chơi của người chơi, tạo ra các bộ dữ liệu rộng rãi để thông báo các quyết định tuyển dụng và chuyển nhượng. Tuy nhiên, do các nhóm trên toàn thế giới hiện đang quản lý mức nợ cao trong lịch sử – một phần do chi phí bất ngờ và doanh thu giảm do đại dịch – nhiều người hiện đang chuyển sang sử dụng dữ liệu thay thế dựa trên web để cải thiện tốc độ và độ chính xác của quyết định thương mại của họ- làm.

Dữ liệu thay thế là gì?

Cho đến nay, vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất được công nhận trên toàn thế giới về dữ liệu thay thế. Cục bảo vệ tài chính tiêu dùng của Mỹ (CFPB) định nghĩa dữ liệu thay thế là dữ liệu không phải “dữ liệu truyền thống”, nghĩa là đồng nhất dữ liệu thay thế với cụm từ “dữ liệu phi truyền thống”. Khái niệm này nhấn mạnh vào tính chất mới của loại dữ liệu thay thế chứ chưa nêu được đặc trưng của dữ liệu này (phi truyền thống- hay là trước đây chưa từng được sử dụng).

Một số tổ chức đã đưa ra những khái niệm khác nhằm mô tả cụ thể hơn đặc tính của dữ liệu thay thế. Chẳng hạn: Tổ chức đối tác toàn cầu về tài chính toàn diện (GPFI) đã đề cập dữ liệu thay thế là một “thuật ngữ chung chỉ khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bằng cách sử dụng ngày càng nhiều các công cụ kỹ thuật số và hệ thống thông tin”.

Hội đồng quốc tế về báo cáo tín dụng (International committe on Credit reporting-ICCR) định nghĩa dữ liệu thay thế là “những thông tin có sẵn ở dạng số hoá được thu thập thông qua các nền tảng công nghệ/ điện tử” (Guidance Note: Use of Alternative Data to Enhance Credit Reporting to Enable Access to Digital Financial Services by Individuals and SMEs Operating in the Informal Economy, ICCR, 2018)

Tiếp cận từ hoạt động chấm điểm và xếp hạng tín dụng Nguyễn Thị Hiền (2019) cho rằng dữ liệu thay thế là “tất cả các dữ liệu có thể sử dụng để đánh giá hành vi trả nợ của khách hàng mà chưa được sử dụng trong các báo cáo tín dụng truyền thống”. Nó được hiểu là dữ liệu cung cấp thông tin thanh toán tài chính bổ sung về khách hàng và những thông tin này có tính năng dự đoán về khách hàng đó.

dữ liệu thay thế
dữ liệu thay thế

Bảng 1 trình bày một số loại dữ liệu thay thế truyền thống và dữ liệu thay thế trong hoạt động chấm điểm tín dụng khách hàng của FICO. Hình 1 trình bày 24 loại dữ liệu thay thế, được xác định bằng phương pháp thu thập hoặc bản chất của dữ liệu Eagle Alpha. Đây là hai công ty chuyên phân tích dữ liệu thay thế cung cấp cho các doanh nghiệp, tổ chức, giúp họ hiểu về khách hàng của mình.

Bảng 1: Một số loại dữ liệu truyền thống và dữ liệu thay thế trong chấm điểm tín dụng

Dữ liệu truyền thống Dữ liệu thay thế
Dữ liệu hồ sơ đề nghị cấp tín dụng

Dữ liệu chuẩn

Dữ liệu từ trung tâm thông tin tín dụng

Dữ liệu lịch sử giao dịch của khách hàng

Dữ liệu thanh toán các dịch vụ/ hàng hoá tiện ích

Dữ liệu hồ sơ xã hội

Dữ liệu mạng xã hội; lịch sử sử dụng web; dữ liệu audio, text

Dữ liệu từ bảng hỏi

Dữ liệu từ di động

Tại sao phải biết về dữ liệu thay thế?

Những năm gần đây, lượng dữ liệu mà con người tạo ra, thu thập và xử lý đã tăng trưởng với tốc độ chưa từng có. Lượng dữ liệu mới được tạo ra không chỉ tăng về quy mô mà tốc độ gia tăng cũng tiếp tục được nhân lên dựa trên sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị kỹ thuật số.

Trong xu hướng đó thì dữ liệu thay thế (alternative data) cũng là một khái niệm mới ra đời nhưng đã nhanh chóng trở nên phổ biến. Người ta sử dụng dữ liệu thay thế trong rất nhiều lĩnh vực từ đó tạo nên sự đột phá về hiệu quả, an toàn và tiện dụng … trong rất nhiều hoạt động cụ thể.

Ví dụ như: phân tích những thông tin thu thập từ hành vi tiêu dùng của khách hàng giúp cho các nhà bán lẻ cải thiện chất lượng sản phẩm và các kênh cung ứng phù hợp; phân tích thói quen ăn uống, vận động, làm việc và nghỉ ngơi của mỗi cá nhân giúp cho các chuẩn đoán y khoa trở nên chính xác và hiệu quả hơn.

Làm cách nào để dữ liệu thay thế thông báo cho việc ra quyết định của các nhóm?

Các đội trong các giải đấu thể thao “nhiều tiền” – như NBA, NFL, Premier League và Bundesliga– ngày càng được hưởng lợi từ sức mạnh ngôi sao của các cầu thủ để tăng lượng người xem toàn cầu. Thực tế là các đội hàng đầu không còn dựa vào việc bán vé cho những người hâm mộ cuồng nhiệt để trụ lại.

Báo cáo Liên đoàn bóng đá năm 2021 của Deloitte chứng minh điều này, nhận thấy rằng 20 câu lạc bộ bóng đá có doanh thu cao nhất thế giới phụ thuộc vào lợi nhuận trong ngày thi đấu chỉ từ 6% đến 22% tổng doanh thu của họ. Thay vào đó, các đội ở tất cả các môn thể thao – bóng đá, bóng rổ, bóng đá, v.v. – ngày càng phụ thuộc vào tiền quảng cáo, chứng thực và bán hàng hóa.

Và không có cách nào tốt hơn để tạo ra tiếng vang toàn cầu – và doanh thu – hơn là những bản hợp đồng tên tuổi. Hãy xem xét sự trở lại gần đây của biểu tượng bóng đá toàn cầu Ronaldo với Manchester United, người đã phá kỷ lục bán áo đấu của câu lạc bộ trong vòng chưa đầy bốn giờ. Khả năng tạo doanh thu của Ronaldo là một tài sản chính cho nhóm và dữ liệu thay thế trực tuyến công khai có thể giúp dự đoán giá trị mà anh ấy sẽ mang lại.

Trong NFL, việc Tom Brady’s 2020 chuyển đến Tampa Bay Buccaneers cũng có tác động tương tự. Màn trình diễn đầu tiên của anh ấy đã thu hút nhiều người xem nhất cho một trận đấu NFL Tuần 1 trong bốn năm và là một trong những chương trình truyền hình được xem nhiều nhất trong năm.

Các khoản phí hấp dẫn trả cho các cầu thủ trong một số giải đấu – Brady sẽ kiếm được 50 triệu đô la trong hai năm đầu tiên của anh ấy với Buccaneers – thường khiến người hâm mộ không tin tưởng.

Tuy nhiên, thực tế là các nhóm sử dụng hàng trăm bộ dữ liệu thay thế dự đoán, một số được thu thập từ dữ liệu thay thế có sẵn công khai, để phân tích cẩn thận giá trị của mỗi giao dịch. Từ việc định giá vé cho đến bán hàng hóa, và thậm chí cả giá bán vé giảm giá, việc ký hợp đồng với một tên tuổi lớn có thể dễ dàng được bù đắp bằng việc tăng giá trên diện rộng. Người hâm mộ có nghĩ rằng một cầu thủ mang lại giá trị trong trò chơi hay không là một vấn đề khác!

Hiệu ứng LeBron James

Các quyết định của các đội thể thao lớn thường có tác động mạnh đến khu vực địa phương của họ. Tăng trưởng kinh tế, giá bất động sản và thị trường việc làm trong khu vực đều có thể bị ảnh hưởng. Một nghiên cứu hấp dẫn của Trường Harvard Kennedy cho thấy trong thời gian Lebron James làm việc cho Cleveland Cavaliers và Miami Heat, tổng số việc làm trong các khu vực này tăng khoảng 23,5% và số lượng quán bar ở các khu vực lân cận trực tiếp của đấu trường tăng 13%.

Về vấn đề này, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhà đầu tư – chẳng hạn như các nhà hàng và nhà phát triển bất động sản – cũng có thể sử dụng dữ liệu thay thế để xác định các xu hướng thể thao, từ đó thông báo các quyết định đầu tư của họ ở một khu vực địa lý cụ thể. Tiềm năng cho điều này là rất lớn và trong nhiều trường hợp vẫn chưa được khai thác.

dữ liệu thay thế
dữ liệu thay thế

Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi việc sử dụng dữ liệu thay thế trong thể thao chuyên nghiệp tiếp tục được mở rộng. Các nhóm nhanh chóng nhận ra rằng – để luôn phù hợp và do đó có lợi nhuận – họ phải nắm lấy các nguồn dữ liệu web công cộng mới và sáng tạo. Những người không và tiếp tục tuân theo các phương pháp trước đây, sẽ sớm thấy rằng các phép tính của họ không cộng lại.

Từ khóa:

  • Để tìm kiếm và thay thế dữ liệu trong bảng
  • Cách tìm kiếm trên trang tính
  • Cách đặt lệnh tìm kiếm trong Excel
  • Hàm tìm kiếm và thay the trong Excel
  • Hàm thay thế trong Excel
  • Công cụ tìm kiếm và thay thế nằm trên dải lệnh
  • Thay the từ trong Excel
  • Cách tìm tên trong trang tính trên điện thoại

Nội dung liên quan: