ABOUT THE SPEAKER

Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com

TEDxCambridge

Sebastian Wernicke: How to use data to make a hit TV show

Sebastian Wernicke: Làm sao sử dụng dữ liệu để làm ra một chương trình TV xuất sắc

Filmed: 2015-06-18

1,628,704 views

Liệu thi thập càng nhiều dữ liệu sẽ dẫn đến một quyết định tốt hơn? Mang tính cạnh tranh, các công ty dữ liệu hiểu biết như Amazon, Google và Netflix đã học được rằng, chỉ một mình phân tích dữ liệu không phải lúc nào cũng đưa đến một kết quả tối ưu. Trong buổi tọa đàm này nhà khoa học dữ liệu Sebastian Wernicke phân tích những sai lầm khi chúng ta đưa ra quyết định chỉ dự trên dữ liệu, và gợi ý cách sữ dụng chúng thông minh hơn.

Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12

RoyRoy PriceGiá is a man that mostphần lớn of you
have probablycó lẽ never heardnghe about,

0

820

4276

Roy Price là người mà phần lớn các bạn
có thể chưa từng nghe nói đến

00:17

even thoughTuy nhiên he mayTháng Năm have been responsiblechịu trách nhiệm

1

5120

2496

mặc dù anh ấy có thể đã từng
chịu trách nhiệm

00:19

for 22 somewhatphần nào mediocretầm thường
minutesphút of your life on AprilTháng tư 19, 2013.

2

7640

6896

cho 22 phút hơi tầm thường của đời bạn
trong ngày 19 tháng 4 năm 2013.

00:26

He mayTháng Năm have alsocũng thế been responsiblechịu trách nhiệm
for 22 very entertaininggiải trí minutesphút,

3

14560

3176

Anh ấy có lẽ còn chịu tránh nhiệm
cho mỗi 22 phút giải trí

00:29

but not very manynhiều of you.

4

17760

2256

nhưng không phải nhiều người
trong các bạn.

00:32

And all of that goesđi back to a decisionphán quyết

5

20040

1896

và tất cả đã dẫn đến một quyết định

00:33

that RoyRoy had to make
about threesố ba yearsnăm agotrước.

6

21960

2000

mà Roy phải thực hiện trong 3 năm

00:35

So you see, RoyRoy PriceGiá
is a seniorcao cấp executiveđiều hành with AmazonAmazon StudiosStudios.

7

23984

4832

Như mọi người biết, Roy Price là một
nhà điều hành cấp cao của Amazon Studios

00:40

That's the TVTRUYỀN HÌNH productionsản xuất
companyCông ty of AmazonAmazon.

8

28840

3016

Đây là công ty sản xuất chương trình TV
của Amazon

00:43

He's 47 yearsnăm oldcũ, slimmảnh khảnh, spikycó bông hairtóc,

9

31880

3256

Anh ấy 47 tuổi, nhỏ người,
tóc vuốt cao

00:47

describesmô tả himselfbản thân anh ấy on TwitterTwitter
as "moviesphim, TVTRUYỀN HÌNH, technologyCông nghệ, tacosTacos."

10

35160

4816

với mô tả trên Twitter: "phim ảnh, TV,
công nghệ, taco (món ăn Mexico)"

00:52

And RoyRoy PriceGiá has a very responsiblechịu trách nhiệm jobviệc làm,
because it's his responsibilitytrách nhiệm

11

40000

5176

Và Roy Price làm công việc mang tính
trách nhiệm cao, vì trách nhiệm của anh ấy

00:57

to pickchọn the showstrình diễn, the originalnguyên contentNội dung
that AmazonAmazon is going to make.

12

45200

4056

là chọn ra các show, nội dung gốc
mà Amazon sẽ thực hiện

01:01

And of coursekhóa học that's
a highlycao competitivecạnh tranh spacekhông gian.

13

49280

2336

Tất nhiên, đây là lĩnh vực rất cạnh tranh

01:03

I mean, there are so manynhiều
TVTRUYỀN HÌNH showstrình diễn alreadyđã out there,

14

51640

2736

Tôi muốn nói là, đã có quá nhiều
chương trình truyền hình

01:06

that RoyRoy can't just choosechọn any showchỉ.

15

54400

2176

Roy không thể chỉ chọn một show nào đó

01:08

He has to find showstrình diễn
that are really, really great.

16

56600

4096

Anh ấy phải tìm được những show thực sự
thật sự tuyệt vời

01:12

So in other wordstừ ngữ, he has to find showstrình diễn

17

60720

2816

Nói cách khác, anh ấy phải tìm ra
những chương trình

01:15

that are on the very right endkết thúc
of this curveđường cong here.

18

63560

2376

nắm ở phía cuối bên phải của
đường cong này.

01:17

So this curveđường cong here
is the ratingđánh giá distributionphân phối

19

65960

2656

Đường cong ở đây là phân bổ chỉ số
đánh giá

01:20

of about 2,500 TVTRUYỀN HÌNH showstrình diễn
on the websitetrang mạng IMDBIMDB,

20

68640

4376

của khoảng 2500 chương trình TV
trên trang web IMDB,

01:25

and the ratingđánh giá goesđi from one to 10,

21

73040

2896

và điểm đánh giá chạy từ 1 đến 10,

01:27

and the heightChiều cao here showstrình diễn you
how manynhiều showstrình diễn get that ratingđánh giá.

22

75960

2976

và đường cao này chỉ ra có bao nhiêu
chương trình được xếp hạng

01:30

So if your showchỉ getsđược a ratingđánh giá
of ninechín pointsđiểm or highercao hơn, that's a winnerngười chiến thắng.

23

78960

4696

Nếu chương trình của bạn có chỉ số người
xem là 9 hoặc cao nơi, đó là kẻ thắng cuộc

Bạn ở top 2% các chương trình
dẫn đầu.

01:35

Then you have a tophàng đầu two percentphần trăm showchỉ.

24

83680

1816

01:37

That's showstrình diễn like "BreakingPhá vỡ BadTồi,"
"GameTrò chơi of ThronesThrones," "The WireDây điện,"

25

85520

3896

Đó là những chương trình như "Breaking
Bad", "Game of Thrones", "The Wire"

01:41

so all of these showstrình diễn that are addictivegây nghiện,

26

89440

2296

tất cả những chương trình này đều
rất gây nghiện

01:43

whereafterwhereafter you've watchedđã xem a seasonMùa,
your brainóc is basicallyvề cơ bản like,

27

91760

3056

mỗi lần sau khi bạn coi xong một mùa,
não bạn cơ bản đều như là:

01:46

"Where can I get more of these episodestập phim?"

28

94840

2176

"Làm sao để xem thêm những tập mới?"

01:49

That kindloại of showchỉ.

29

97040

1200

Loại chương trình như thế đó.

01:50

On the left sidebên, just for claritytrong trẻo,
here on that endkết thúc,

30

98920

2496

Ở phía bên trái, để rõ ràng,
ở vị trí cuối này,

01:53

you have a showchỉ calledgọi là
"ToddlersTrẻ em and TiarasVương miện" --

31

101440

3176

bạn có một chương trình tên
"Toddlers and Tiaras"...

01:56

(LaughterTiếng cười)

32

104640

2656

(Cười)

01:59

-- whichmà should tell you enoughđủ

33

107320

1536

...nó đủ nói cho bạn biết

02:00

about what's going on
on that endkết thúc of the curveđường cong.

34

108880

2191

những gì xảy ra ở điểm cuối của
đường cong này.

02:03

Now, RoyRoy PriceGiá is not worriedlo lắng about
gettingnhận được on the left endkết thúc of the curveđường cong,

35

111095

4161

Bây giờ, Roy Price không lo lắng mấy về
việc nằm ở vị trí cuối bên trái đường cong

02:07

because I think you would have to have
some seriousnghiêm trọng brainpowertrí tuệ

36

115280

2936

bởi vì tôi nghĩ bạn sẽ phải có
năng lực não rất mạnh

02:10

to undercutthịt phi lê "ToddlersTrẻ em and TiarasVương miện."

37

118240

1696

để cắt xén "Toddlers and Tiaras."

02:11

So what he's worriedlo lắng about
is this middleở giữa bulgephình here,

38

119960

3936

Vì thế điều anh ấy lo ngại chính là
chỗ phình ra ở giữa đây

02:15

the bulgephình of averageTrung bình cộng TVTRUYỀN HÌNH,

39

123920

1816

vị trí của các chương trình trung bình

bạn biết đấy, các chương trình không
hay cũng không dở

02:17

you know, those showstrình diễn
that aren'tkhông phải really good or really badxấu,

40

125760

2856

chúng không thật sự làm bạn phấn khích

02:20

they don't really get you excitedbị kích thích.

41

128639

1656

02:22

So he needsnhu cầu to make sure
that he's really on the right endkết thúc of this.

42

130320

4856

Vì vậy anh ấy cần đảm bảo rằng anh ấy
thật sự nằm ở điểm cuối bên phải này

02:27

So the pressuresức ép is on,

43

135200

1576

Vì thấy áp lực tăng lên,

02:28

and of coursekhóa học it's alsocũng thế the first time

44

136800

2176

và tất nhiên nó cũng là lần đầu tiên

02:31

that AmazonAmazon is even
doing something like this,

45

139000

2176

mà Amazon làm những thứ như thế này,

02:33

so RoyRoy PriceGiá does not want
to take any chancescơ hội.

46

141200

3336

cho nên Roy Price không muốn có
bất kì cơ hội nào

Anh ấy muốn sắp đặt sự thành công.

02:36

He wants to engineerkỹ sư successsự thành công.

47

144560

2456

Anh ấy cần một sự thành công chắc chắn

02:39

He needsnhu cầu a guaranteedđảm bảo successsự thành công,

48

147040

1776

02:40

and so what he does is,
he holdsgiữ a competitioncuộc thi.

49

148840

2576

và vì thế điều anh ấy làm là,
tổ chức một cuộc thi.

02:43

So he takes a bunchbó of ideasý tưởng for TVTRUYỀN HÌNH showstrình diễn,

50

151440

3136

Anh ấy tìm một loạt các ý tưởng cho
các chương trình TV,

02:46

and from those ideasý tưởng,
throughxuyên qua an evaluationđánh giá,

51

154600

2296

và từ những ý tưởng đó, trải qua đánh giá,

02:48

they selectlựa chọn eighttám candidatesứng cử viên for TVTRUYỀN HÌNH showstrình diễn,

52

156920

4096

Họ chọn ra 8 ứng cử viên cho các
chương trình TV

02:53

and then he just makeslàm cho the first episodeEpisode
of eachmỗi one of these showstrình diễn

53

161040

3216

và rồi họ chỉ làm tập đầu tiên cho
mỗi một chương trình đó

02:56

and putsđặt them onlineTrực tuyến for freemiễn phí
for everyonetất cả mọi người to watch.

54

164280

3136

và đăng chúng miễn phí lên mạng
để mọi người cùng xem.

02:59

And so when AmazonAmazon
is givingtặng out freemiễn phí stuffđồ đạc,

55

167440

2256

Và khi Amazon đưa ra thứ gì miễn phí,

03:01

you're going to take it, right?

56

169720

1536

bạn sẽ xem chúng đúng chứ?

03:03

So millionshàng triệu of viewersngười xem
are watchingxem those episodestập phim.

57

171280

5136

Thế nên hàng triệu người đã xem những
tập chương trình này.

03:08

What they don't realizenhận ra is that,
while they're watchingxem theirhọ showstrình diễn,

58

176440

3216

Điều họ không nhận ra là, trong khi
họ xem những chương trình đó,

03:11

actuallythực ra, they are beingđang watchedđã xem.

59

179680

2296

thật ra, họ cũng đang bị theo dõi.

03:14

They are beingđang watchedđã xem
by RoyRoy PriceGiá and his teamđội,

60

182000

2336

Họ bị theo dõi bởi Roy Price và
tổ là việc của anh

03:16

who recordghi lại everything.

61

184360

1376

họ đã ghi lại tất cả.

03:17

They recordghi lại when somebodycó ai pressesMáy ép playchơi,
when somebodycó ai pressesMáy ép pausetạm ngừng,

62

185760

3376

Họ ghi lại khi nào ai đó nhấn nút "play"
khi nào nhất nút "pause"

03:21

what partscác bộ phận they skipbỏ qua,
what partscác bộ phận they watch again.

63

189160

2536

phần nào nọ sẽ cho qua, phần nào họ sẽ
xem lại.

03:23

So they collectsưu tầm millionshàng triệu of datadữ liệu pointsđiểm,

64

191720

2256

Và họ thu thập hàng triệu dữ liệu,

03:26

because they want
to have those datadữ liệu pointsđiểm

65

194000

2096

vì họ muốn có những dữ liệu này

03:28

to then decidequyết định
whichmà showchỉ they should make.

66

196120

2696

để sau đó quyết định xem họ
nên làm chương trình gì.

03:30

And sure enoughđủ,
so they collectsưu tầm all the datadữ liệu,

67

198840

2176

Và chắc chắn, họ thu thập tất cả dữ liệu,

03:33

they do all the datadữ liệu crunchingcrunching,
and an answercâu trả lời emergesxuất hiện,

68

201040

2576

họ phân tích tất cả dữ liệu,
và câu trả lời xuất hiện

03:35

and the answercâu trả lời is,

69

203640

1216

câu trả lời là,

03:36

"AmazonAmazon should do a sitcomphim sitcom
about fourbốn RepublicanĐảng Cộng hòa US SenatorsThượng nghị sĩ."

70

204880

5536

"Amazon nên làm một bộ sitcom về
4 thượng nghị sĩ của đảng Cộng hòa Mỹ"

03:42

They did that showchỉ.

71

210440

1216

Họ đã làm chương trình đó

03:43

So does anyonebất kỳ ai know the nameTên of the showchỉ?

72

211680

2160

Vậy có ai biết tên của
chương trình đó không?

03:46

(AudienceKhán giả: "AlphaAlpha HouseNgôi nhà.")

73

214720

1296

(Khán giả: "Alpha House")

03:48

Yes, "AlphaAlpha HouseNgôi nhà,"

74

216040

1456

Vâng, "Alpha House",

03:49

but it seemsdường như like not too manynhiều of you here
remembernhớ lại that showchỉ, actuallythực ra,

75

217520

4096

nhưng có vẻ không nhiều người ở đây
thực sự nhớ đến chương trình này

03:53

because it didn't turnxoay out that great.

76

221640

1856

bởi nó không đặc biệt

03:55

It's actuallythực ra just an averageTrung bình cộng showchỉ,

77

223520

1856

Nó thực sự chỉ là một show bình thường,

03:57

actuallythực ra -- literallynghĩa đen, in factthực tế, because
the averageTrung bình cộng of this curveđường cong here is at 7.4,

78

225400

4576

thật sự... theo nghĩa đen, sự thật là, vì
mức trung bình của đường cong này là 7.4

04:02

and "AlphaAlpha HouseNgôi nhà" landsvùng đất at 7.5,

79

230000

2416

và "Alpha House" nằm ở mức 7.5,

04:04

so a slightlykhinh bỉ aboveở trên averageTrung bình cộng showchỉ,

80

232440

2016

trên mức trung bình một chút,

04:06

but certainlychắc chắn not what RoyRoy PriceGiá
and his teamđội were aimingvới mục tiêu for.

81

234480

2920

nhưng chắc chắn không phải là điều
Roy Price và nhóm của anh hướng đến.

04:10

MeanwhileTrong khi đó, howeverTuy nhiên,
at about the sametương tự time,

82

238320

2856

Tuy nhiên trong khi đó, tại cùng
một thời điểm,

04:13

at anotherkhác companyCông ty,

83

241200

1576

ở một công ty khác,

04:14

anotherkhác executiveđiều hành did managequản lý
to landđất đai a tophàng đầu showchỉ usingsử dụng datadữ liệu analysisphân tích,

84

242800

4216

một nhà điều hành khác cũng muốn làm một chương
trình hàng đầu bằng phân tích dữ liệu

04:19

and his nameTên is TedTed,

85

247040

1576

và tên anh ấy là Ted,

04:20

TedTed SarandosSarandos, who is
the ChiefGiám đốc ContentNội dung OfficerSĩ quan of NetflixNetflix,

86

248640

3416

Ted Sarandos, giám đốc nội dung
của Netflix

và cũng như Roy, anh có 1 nhiệm vụ
thường xuyên

04:24

and just like RoyRoy,
he's on a constantkhông thay đổi missionsứ mệnh

87

252080

2136

04:26

to find that great TVTRUYỀN HÌNH showchỉ,

88

254240

1496

là tìm những chương trình hay,

04:27

and he usessử dụng datadữ liệu as well to do that,

89

255760

2016

và anh ấy cũng sử dụng dữ liệu để làm việc

04:29

exceptngoại trừ he does it
a little bitbit differentlykhác.

90

257800

2015

ngoại trừ anh ấy làm nó
có chút khác biệt.

04:31

So insteadthay thế of holdinggiữ a competitioncuộc thi,
what he did -- and his teamđội of coursekhóa học --

91

259839

3737

Thay vì tổ chức một cuộc thi, điều anh ấy
làm... và dĩ nhiên cả nhóm của anh...

04:35

was they lookednhìn at all the datadữ liệu
they alreadyđã had about NetflixNetflix viewersngười xem,

92

263600

3536

là nhìn vào tất cả dữ liệu và họ đã có
về khán giả của Netflix,

những đánh giá họ
đưa ra cho các chương trình

04:39

you know, the ratingsxếp hạng
they give theirhọ showstrình diễn,

93

267160

2096

04:41

the viewingxem historieslịch sử,
what showstrình diễn people like, and so on.

94

269280

2696

lịch sử xem, những chương trình nào
họ thích, v.v

04:44

And then they use that datadữ liệu to discoverkhám phá

95

272000

1896

Và họ dùng các dữ liệu đó để tìm ra

04:45

all of these little bitsbit and piecesmiếng
about the audiencethính giả:

96

273920

2616

tất cả những gì nhỏ nhất về các khán giả:

04:48

what kindscác loại of showstrình diễn they like,

97

276560

1456

loại chương trình gì họ thích,

04:50

what kindloại of producersnhà sản xuất,
what kindloại of actorsdiễn viên.

98

278040

2096

người sản xuất nào, loại diễn viên nào.

04:52

And onceMột lần they had
all of these piecesmiếng togethercùng với nhau,

99

280160

2576

Và một khi họ đã có được tất cả các
mảnh ghép

họ làm một bước nhảy vọt của lòng tin

04:54

they tooklấy a leapnhảy vọt of faithđức tin,

100

282760

1656

04:56

and they decidedquyết định to licensegiấy phép

101

284440

2096

họ quyết định cấp giấy phép

04:58

not a sitcomphim sitcom about fourbốn SenatorsThượng nghị sĩ

102

286560

2456

không phải cho một bộ sitcom về bốn
thượng nghị sĩ

05:01

but a dramakịch seriesloạt about a singleĐộc thân SenatorThượng nghị sĩ.

103

289040

2880

mà là một bộ phim truyền hình chỉ về
một thượng nghị sĩ.

05:04

You guys know the showchỉ?

104

292760

1656

Các bạn biết chương trình này chứ?

05:06

(LaughterTiếng cười)

105

294440

1296

(Cười)

05:07

Yes, "HouseNgôi nhà of CardsThẻ," and NetflixNetflix
of coursekhóa học, nailedđóng đinh it with that showchỉ,

106

295760

3736

Vâng, là "House of Cards", và Netflix
dĩ nhiên đóng đinh với chương trình đó

05:11

at leastít nhất for the first two seasonsmùa giải.

107

299520

2136

ít nhất là với 2 mùa đầu tiên.

05:13

(LaughterTiếng cười) (ApplauseVỗ tay)

108

301680

3976

(Cười) (Vỗ tay)

05:17

"HouseNgôi nhà of CardsThẻ" getsđược
a 9.1 ratingđánh giá on this curveđường cong,

109

305680

3176

"House of Cards" được đánh giá 9.1
trên đường cong,

05:20

so it's exactlychính xác
where they wanted it to be.

110

308880

3176

nó chính xác là những gì họ muốn
làm được.

05:24

Now, the questioncâu hỏi of coursekhóa học is,
what happenedđã xảy ra here?

111

312080

2416

Và giờ, câu hỏi đặt ra là
chuyện gì xảy ra ở đây?

05:26

So you have two very competitivecạnh tranh,
data-savvyam hiểu dữ liệu companiescác công ty.

112

314520

2656

Bạn có hai công ty rất cạnh tranh,
hiểu biết về dữ liệu

05:29

They connectkết nối all of these
millionshàng triệu of datadữ liệu pointsđiểm,

113

317200

2856

Họ kết nối hàng triệu
điểm dữ liệu

05:32

and then it workscông trinh
beautifullyđẹp for one of them,

114

320080

2376

và nó hoạt động tốt với 1 bên,

05:34

and it doesn't work for the other one.

115

322480

1856

còn với một bên thì nó không hoạt động

05:36

So why?

116

324360

1216

Tại sao?

05:37

Because logiclogic kindloại of tellsnói you
that this should be workingđang làm việc all the time.

117

325600

3456

Vì kiểu lí luận này luôn nói với bạn
rằng điều này luôn hiệu quả mọi lúc

05:41

I mean, if you're collectingthu gom
millionshàng triệu of datadữ liệu pointsđiểm

118

329080

2456

Nghĩa là, nếu bạn thu thập hết hàng triệu
điểm dữ liệu

05:43

on a decisionphán quyết you're going to make,

119

331560

1736

lên một quyết định bạn sẽ thực hiện,

05:45

then you should be ablecó thể
to make a prettyđẹp good decisionphán quyết.

120

333320

2616

bạn sẽ có thể đưa ra một quyết định
tuyệt vời.

05:47

You have 200 yearsnăm
of statisticssố liệu thống kê to relydựa on.

121

335960

2216

Bạn có thể dựa vào 200
năm dữ liệu thống kê

05:50

You're amplifyingkhuyếch đại it
with very powerfulquyền lực computersmáy vi tính.

122

338200

3016

Bạn mở rộng chúng với những máy tính
cực mạnh.

05:53

The leastít nhất you could expectchờ đợi
is good TVTRUYỀN HÌNH, right?

123

341240

3280

Ít nhất bạn cũng trông đợi vào một
chương trình TV tốt, đúng chứ?

05:57

And if datadữ liệu analysisphân tích
does not work that way,

124

345880

2720

Và nếu phân tích dữ liệu không
hoạt động theo cách này,

06:01

then it actuallythực ra getsđược a little scaryđáng sợ,

125

349520

2056

thì nó thật sự khá đáng sợ,

06:03

because we livetrực tiếp in a time
where we're turningquay to datadữ liệu more and more

126

351600

3816

Vì chúng ta sống trong thời điểm mà ta
chuyển sang dùng dữ liệu ngày càng nhiều

06:07

to make very seriousnghiêm trọng decisionsquyết định
that go farxa beyondvượt ra ngoài TVTRUYỀN HÌNH.

127

355440

4480

để đưa ra những quyết định rất quan trọng,
vượt xa hơn cả TV.

06:12

Does anyonebất kỳ ai here know the companyCông ty
Multi-HealthNhiều sức khỏe SystemsHệ thống?

128

360760

3240

Có ai ở đây biết về công ty Multi-Health
Systems?

06:17

No one. OK, that's good actuallythực ra.

129

365080

1656

Không ai cả. OK, rất tốt.

06:18

OK, so Multi-HealthNhiều sức khỏe SystemsHệ thống
is a softwarephần mềm companyCông ty,

130

366760

3216

Vâng, Multi-Health Systems là một công ty
phần mềm,

06:22

and I hopemong that nobodykhông ai here in this roomphòng

131

370000

2816

và tôi mong rằng không ai trong
khán phòng này

06:24

ever comesđến into contacttiếp xúc
with that softwarephần mềm,

132

372840

3176

từng tiếp xúc với phần mềm đó,

06:28

because if you do,
it meanscó nghĩa you're in prisonnhà tù.

133

376040

2096

vì nếu bạn làm vậy, nghĩa là bạn
đang ở tù

06:30

(LaughterTiếng cười)

134

378160

1176

(Cười)

06:31

If someonengười nào here in the US is in prisonnhà tù,
and they applyứng dụng for paroletạm tha,

135

379360

3536

Nếu một ai đó ở Mỹ đang ở trong tù,
và họ xin tạm tha,

06:34

then it's very likelycó khả năng that
datadữ liệu analysisphân tích softwarephần mềm from that companyCông ty

136

382920

4296

thì sẽ rất có khả năng phần mềm phân tích
dữ liệu của công ty này

06:39

will be used in determiningxác định
whetherliệu to grantban cho that paroletạm tha.

137

387240

3616

sẽ được sử dụng để quyết định xem
có nên cho phép tạm tha hay không

06:42

So it's the sametương tự principlenguyên tắc
as AmazonAmazon and NetflixNetflix,

138

390880

2576

Nó cũng là một nguyên lí giống
như Amazon và Netflix

06:45

but now insteadthay thế of decidingquyết định whetherliệu
a TVTRUYỀN HÌNH showchỉ is going to be good or badxấu,

139

393480

4616

nhưng bây giờ thay vì quyết định xem
chương trình TV này sẽ tốt hay dở

06:50

you're decidingquyết định whetherliệu a personngười
is going to be good or badxấu.

140

398120

2896

bạn sẽ xem xét xem người kia là tốt
hay là xấu

06:53

And mediocretầm thường TVTRUYỀN HÌNH, 22 minutesphút,
that can be prettyđẹp badxấu,

141

401040

5496

và chương trình TV tầm thường, 22 phút,
nó có thể khá tệ

06:58

but more yearsnăm in prisonnhà tù,
I guessphỏng đoán, even worsetệ hơn.

142

406560

2640

nhưng nhiều năm trong tù
tôi đoán là tệ hơn nhiều.

07:02

And unfortunatelykhông may, there is actuallythực ra
some evidencechứng cớ that this datadữ liệu analysisphân tích,

143

410360

4136

Và không may là, thật sự có vài bằng chứng
cho thấy phân tích dữ liệu này,

07:06

despitemặc dù havingđang có lots of datadữ liệu,
does not always producesản xuất optimumtối ưu resultscác kết quả.

144

414520

4216

mặc dù có rất nhiều dữ lệu, nhưng không
phải luôn luôn cho ra những kết quả tối ưu

07:10

And that's not because a companyCông ty
like Multi-HealthNhiều sức khỏe SystemsHệ thống

145

418760

2722

Và nó cũng không phải công ty như
Multi-Health Systems

07:13

doesn't know what to do with datadữ liệu.

146

421506

1627

không biết phải làm gì với dữ liệu.

07:15

Even the mostphần lớn data-savvyam hiểu dữ liệu
companiescác công ty get it wrongsai rồi.

147

423158

2298

Thậm chí hầu hết các công ty dữ liệu
đều làm sai

07:17

Yes, even GoogleGoogle getsđược it wrongsai rồi sometimesđôi khi.

148

425480

2400

Vâng, thậm chí Google đôi lúc cũng sai

07:20

In 2009, GoogleGoogle announcedđã thông báo
that they were ablecó thể, with datadữ liệu analysisphân tích,

149

428680

4496

Trong năm 2009, Google thông báo rằng,
với phân tích dữ liệu, họ có thể

07:25

to predicttiên đoán outbreaksbộc phát of influenzacúm,
the nastykhó chịu kindloại of flucúm,

150

433200

4136

dự đoán sự bùng phát của dịch cúm
một loại cúm nguy hiểm,

07:29

by doing datadữ liệu analysisphân tích
on theirhọ GoogleGoogle searchesTìm kiếm.

151

437360

3776

bằng cách thực hiện phân tích dữ liệu
trên "Google tìm kiếm" của họ.

07:33

And it workedđã làm việc beautifullyđẹp,
and it madethực hiện a biglớn splashgiật gân in the newsTin tức,

152

441160

3856

Và nó hoạt động hiệu quả, trở thành
tin giật gân trên mặt báo,

07:37

includingkể cả the pinnacleđỉnh cao
of scientificthuộc về khoa học successsự thành công:

153

445040

2136

bao gồm cả đỉnh cao thành công
của khoa học:

07:39

a publicationxuất bản in the journaltạp chí "NatureThiên nhiên."

154

447200

2456

một ấn phẩm trên tạp chí "Nature"

07:41

It workedđã làm việc beautifullyđẹp
for yearnăm after yearnăm after yearnăm,

155

449680

3616

Nó làm việc hiệu quả từ năm này
qua năm khác,

07:45

untilcho đến one yearnăm it failedthất bại.

156

453320

1656

cho đến một năm, nó thất bại.

07:47

And nobodykhông ai could even tell exactlychính xác why.

157

455000

2256

Và thậm chí chẳng ai giải thích nổi
tại sao.

07:49

It just didn't work that yearnăm,

158

457280

1696

Nó chỉ không hoạt động vào năm đó

và tất nhiên nó lại
trở thành tin giật gân

07:51

and of coursekhóa học that again madethực hiện biglớn newsTin tức,

159

459000

1936

07:52

includingkể cả now a retractionco rút

160

460960

1616

bây giờ bao gồm sự rút lại

07:54

of a publicationxuất bản
from the journaltạp chí "NatureThiên nhiên."

161

462600

2840

của một ấn phẩm từ tạp chí "Nature"

07:58

So even the mostphần lớn data-savvyam hiểu dữ liệu companiescác công ty,
AmazonAmazon and GoogleGoogle,

162

466480

3336

Cho nên đến cả những công ty giỏi nhất về
dữ liệu như Amazon và Google,

08:01

they sometimesđôi khi get it wrongsai rồi.

163

469840

2136

đôi lúc cũng mắc sai lầm.

08:04

And despitemặc dù all those failuresthất bại,

164

472000

2936

Và mặc cho những thất bại đó,

08:06

datadữ liệu is movingdi chuyển rapidlynhanh chóng
into real-lifecuộc sống thực decision-makingquyết định --

165

474960

3856

dữ liệu vẫn nhanh chóng tiếp cận vào việc
đưa ra quyết định trong đời thực,

08:10

into the workplacenơi làm việc,

166

478840

1816

nơi làm việc,

08:12

lawpháp luật enforcementthực thi,

167

480680

1816

thực thi pháp luật,

08:14

medicinedược phẩm.

168

482520

1200

y tế.

08:16

So we should better make sure
that datadữ liệu is helpinggiúp.

169

484400

3336

Chúng ta nên làm rõ là những dữ liệu này
rất hữu ích

Hiện nay, cá nhân tôi thường thấy bản thân
vật lộn rất nhiều với dữ liệu

08:19

Now, personallycá nhân I've seenđã xem
a lot of this struggleđấu tranh with datadữ liệu myselfriêng tôi,

170

487760

3136

08:22

because I work in computationaltính toán geneticsdi truyền học,

171

490920

1976

vì tôi làm việc ở ngành tính toán di truyền học

08:24

whichmà is alsocũng thế a fieldcánh đồng
where lots of very smartthông minh people

172

492920

2496

đây cũng là ngành có rất nhiều người
cực kì thông minh

08:27

are usingsử dụng unimaginablekhông thể tưởng tượng được amountslượng of datadữ liệu
to make prettyđẹp seriousnghiêm trọng decisionsquyết định

173

495440

3656

sử dùng 1 lượng dữ liệu nhiều không
tưởng để đưa ra các quyết định quan trọng

08:31

like decidingquyết định on a cancerung thư therapytrị liệu
or developingphát triển a drugthuốc uống.

174

499120

3560

như quyết định về phương pháp chữa ung thư
hoặc phát triển thuốc.

08:35

And over the yearsnăm,
I've noticednhận thấy a sortsắp xếp of patternmẫu

175

503520

2376

Qua nhiều năm, tôi đã nhận thấy một
loại dấu hiệu

08:37

or kindloại of rulequi định, if you will,
about the differenceSự khác biệt

176

505920

2456

hay một kiểu quy luật, nếu bạn muốn,
về sự khác biệt

08:40

betweengiữa successfulthành công
decision-makingquyết định with datadữ liệu

177

508400

2696

giữa đưa ra quyết định thành công
với dữ liệu

08:43

and unsuccessfulkhông thành công decision-makingquyết định,

178

511120

1616

và đưa ra quyết định thất bại,

08:44

and I find this a patternmẫu worthgiá trị sharingchia sẻ,
and it goesđi something like this.

179

512760

3880

và tôi thấy đây là một mô hình đáng để
chia sẻ, và nó là một thứ gì đó như thế

Bất cứ khi nào bạn giải quyết
một vấn đề phức tạp,

08:50

So wheneverbất cứ khi nào you're
solvinggiải quyết a complexphức tạp problemvấn đề,

180

518520

2135

08:52

you're doing essentiallybản chất two things.

181

520679

1737

bạn đang thực hiện về cơ bản 2 điều.

08:54

The first one is, you take that problemvấn đề
apartxa nhau into its bitsbit and piecesmiếng

182

522440

3296

Thứ nhất là, bạn chia nhỏ vấn đề đó ra
thành những phần nhỏ lẻ

08:57

so that you can deeplysâu sắc analyzephân tích
those bitsbit and piecesmiếng,

183

525760

2496

để bạn có thể phấn tích kĩ lưỡng những
phần nhỏ đó,

09:00

and then of coursekhóa học
you do the secondthứ hai partphần.

184

528280

2016

và sau đó tất nhiện bạn sẽ làm
tiếp phần 2

09:02

You put all of these bitsbit and piecesmiếng
back togethercùng với nhau again

185

530320

2656

Bạn xếp những phần nhỏ đó lại với nhau

09:05

to come to your conclusionphần kết luận.

186

533000

1336

để đi đến kết luận cuối cùng

09:06

And sometimesđôi khi you
have to do it over again,

187

534360

2336

Và đôi khi bạn phải lặp lại nó lần nữa

09:08

but it's always those two things:

188

536720

1656

nhưng nó vẫn chỉ là 2 điều đó:

09:10

takinglấy apartxa nhau and puttingđặt
back togethercùng với nhau again.

189

538400

2320

chia nhỏ ra và sắp đặt lại lần nữa

09:14

And now the crucialquan trọng thing is

190

542280

1616

Và điều quan trọng bây giờ là

09:15

that datadữ liệu and datadữ liệu analysisphân tích

191

543920

2896

dữ liệu đó và phân tích dữ liệu

09:18

is only good for the first partphần.

192

546840

2496

chỉ tốt ở bước đầu tiên.

09:21

DataDữ liệu and datadữ liệu analysisphân tích,
no mattervấn đề how powerfulquyền lực,

193

549360

2216

dữ liệu và phân tích dữ liệu,
dù mạnh mẽ cỡ nào

09:23

can only help you takinglấy a problemvấn đề apartxa nhau
and understandinghiểu biết its piecesmiếng.

194

551600

4456

cũng chỉ có thể giúp bạn chia nhỏ vấn đề
và hiểu rõ từng phần của nó

09:28

It's not suitedphù hợp to put those piecesmiếng
back togethercùng với nhau again

195

556080

3496

Nó không phù hợp để đặt các phần nhỏ
lại 1 lần nữa

09:31

and then to come to a conclusionphần kết luận.

196

559600

1896

và cuối cùng đi đến kết luận.

Có 1 công cụ khác có thể làm việc đó,
và chúng ta đều có nó,

09:33

There's anotherkhác tooldụng cụ that can do that,
and we all have it,

197

561520

2736

09:36

and that tooldụng cụ is the brainóc.

198

564280

1296

nó chính là bộ não.

09:37

If there's one thing a brainóc is good at,

199

565600

1936

Nếu có 1 thứ mà bộ não rất giỏi,

thì đó chính là sắp xếp các phần nhỏ
lại với nhau,

09:39

it's takinglấy bitsbit and piecesmiếng
back togethercùng với nhau again,

200

567560

2256

09:41

even when you have incompletechưa hoàn thiện informationthông tin,

201

569840

2016

thậm chí cả khi bạn không có đủ thông tin,

09:43

and comingđang đến to a good conclusionphần kết luận,

202

571880

1576

và đi đến một kết luận tuyệt vời,

09:45

especiallyđặc biệt if it's the brainóc of an expertchuyên gia.

203

573480

2936

đặc biệt khi nó là bộ não của 1 chuyên gia

Đó là lí do vì sao tôi tin là Netflix
đã rất thành công,

09:48

And that's why I believe
that NetflixNetflix was so successfulthành công,

204

576440

2656

09:51

because they used datadữ liệu and brainsnão
where they belongthuộc về in the processquá trình.

205

579120

3576

Vì họ đã sử dụng dữ liệu và bộ não vào
đúng chỗ nó cần trong cả quá trình.

09:54

They use datadữ liệu to first understandhiểu không
lots of piecesmiếng about theirhọ audiencethính giả

206

582720

3536

Họ sử dụng dữ liệu trước tiên để hiểu rõ
nhiều phần nhỏ về khán giả của họ

09:58

that they otherwisenếu không thì wouldn'tsẽ không have
been ablecó thể to understandhiểu không at that depthchiều sâu,

207

586280

3416

nếu không họ sẽ không thể hiểu
tường tận đến thế,

10:01

but then the decisionphán quyết
to take all these bitsbit and piecesmiếng

208

589720

2616

nhưng quyết định để lấy hết
các phần nhỏ đó

10:04

and put them back togethercùng với nhau again
and make a showchỉ like "HouseNgôi nhà of CardsThẻ,"

209

592360

3336

và sắp xếp chúng lại rồi
thực hiện chương trình "House of Cards"

10:07

that was nowherehư không in the datadữ liệu.

210

595720

1416

nó không hề nằm trong dữ liệu

10:09

TedTed SarandosSarandos and his teamđội
madethực hiện that decisionphán quyết to licensegiấy phép that showchỉ,

211

597160

3976

Ted Sarandos và nhóm của anh ấy đã đưa ra
quyết định cấp phép cho chương trình đó,

10:13

whichmà alsocũng thế meantý nghĩa, by the way,
that they were takinglấy

212

601160

2381

cũng có nghĩa là, bằng cách này, họ đã
đánh cược

10:15

a prettyđẹp biglớn personalcá nhân riskrủi ro
with that decisionphán quyết.

213

603565

2851

một rủi ro cá nhân khá lớn cho quyết định
này.

10:18

And AmazonAmazon, on the other handtay,
they did it the wrongsai rồi way around.

214

606440

3016

Và Amazon, mặt khác, họ đã đi sai đường.

10:21

They used datadữ liệu all the way
to drivelái xe theirhọ decision-makingquyết định,

215

609480

2736

Họ sử dụng dữ liệu trên cả con đường
đi đến quyết định,

10:24

first when they heldđược tổ chức
theirhọ competitioncuộc thi of TVTRUYỀN HÌNH ideasý tưởng,

216

612240

2416

đầu tiên khi họ tổ chức cuộc thi về
các ý tưởng TV

10:26

then when they selectedđã chọn "AlphaAlpha HouseNgôi nhà"
to make as a showchỉ.

217

614680

3696

tiếp đến là khi họ chọn "Alpha House"
để làm chương trình.

10:30

WhichMà of coursekhóa học was
a very safean toàn decisionphán quyết for them,

218

618400

2496

Tất nhiên đó là một quyết định
an toàn cho họ,

Vì họ luôn có thể chỉ vào dữ liệu và nói

10:32

because they could always
pointđiểm at the datadữ liệu, sayingnói,

219

620920

2456

"Đây là những gì dữ liệu
nói cho chúng tôi"

10:35

"This is what the datadữ liệu tellsnói us."

220

623400

1696

10:37

But it didn't leadchì to the exceptionalđặc biệt
resultscác kết quả that they were hopinghi vọng for.

221

625120

4240

Nhưng nó không đưa đến một kết quả
chấp nhận được mà họ mong chờ

Cho nên dữ liệu dĩ nhiên là 1 công cụ cực
kì hữu hiệu để đưa ra quyết định tốt hơn,

10:42

So datadữ liệu is of coursekhóa học a massivelyồ ạt
usefulhữu ích tooldụng cụ to make better decisionsquyết định,

222

630120

4976

10:47

but I believe that things go wrongsai rồi

223

635120

2376

nhưng tôi tin là mọi thứ sẽ đi sai

10:49

when datadữ liệu is startingbắt đầu
to drivelái xe those decisionsquyết định.

224

637520

2576

khi dữ liệu bắt đầu điều khiến những
quyết định đó.

10:52

No mattervấn đề how powerfulquyền lực,
datadữ liệu is just a tooldụng cụ,

225

640120

3776

Mặc dù rất mạnh nhưng dữ liệu chỉ là
một công cụ,

10:55

and to keep that in mindlí trí,
I find this devicethiết bị here quitekhá usefulhữu ích.

226

643920

3336

và để ghi nhớ điều đó, tôi cho rằng
thiết bị này khá hữu dụng.

10:59

ManyNhiều of you will ...

227

647280

1216

Nhiều người trong các bạn cũng sẽ vậy...

11:00

(LaughterTiếng cười)

228

648520

1216

(Cười)

11:01

Before there was datadữ liệu,

229

649760

1216

Trước khi sử dụng dữ liệu

11:03

this was the decision-makingquyết định
devicethiết bị to use.

230

651000

2856

hãy sử dụng thiết bị đưa ra quyết định này

11:05

(LaughterTiếng cười)

231

653880

1256

(Cười)

Nhiều người trong các bạn sẽ biết nó

11:07

ManyNhiều of you will know this.

232

655160

1336

11:08

This toyđồ chơi here is calledgọi là the MagicMa thuật 8 BallQuả bóng,

233

656520

1953

Món đồ chơi này gọi là "The Magic 8 Ball"

11:10

and it's really amazingkinh ngạc,

234

658497

1199

và nó thật sự tuyệt vời,

11:11

because if you have a decisionphán quyết to make,
a yes or no questioncâu hỏi,

235

659720

2896

Vì khi bạn cần đưa ra quyết định,
một câu hỏi có hay không,

11:14

all you have to do is you shakelắc the balltrái bóng,
and then you get an answercâu trả lời --

236

662640

3736

những gì bạn phải làm là lắc quả banh,
sau đó bạn sẽ có câu trả lời

"Có khả năng cao"ngay tại đây, trong
của sổ này, ngay lúc này.

11:18

"MostHầu hết LikelyCó khả năng" -- right here
in this windowcửa sổ in realthực time.

237

666400

2816

11:21

I'll have it out latermột lát sau for techcông nghệ demostrình diễn.

238

669240

2096

Tôi sẽ đưa nó ra cho bản thử công nghệ sau

11:23

(LaughterTiếng cười)

239

671360

1216

(Cười)

11:24

Now, the thing is, of coursekhóa học --
so I've madethực hiện some decisionsquyết định in my life

240

672600

3576

Bây giờ, vấn đề là, dĩ nhiên..
tôi từng đưa ra những quyết định trong đời

11:28

where, in hindsighthindsight,
I should have just listenedlắng nghe to the balltrái bóng.

241

676200

2896

mà trong nhận thức đáng lẽ tôi nên
nghe theo quả banh này.

11:31

But, you know, of coursekhóa học,
if you have the datadữ liệu availablecó sẵn,

242

679120

3336

Nhưng, bạn biết đấy, dĩ nhiên nếu bạn
có dữ liệu sẵn đây,

11:34

you want to replacethay thế this with something
much more sophisticatedtinh vi,

243

682480

3056

bạn sẽ muốn thay thế nó cho thứ gì đó
tinh vi hơn,

11:37

like datadữ liệu analysisphân tích
to come to a better decisionphán quyết.

244

685560

3616

như phân tích dữ liệu, để đi đến
quyết định tốt hơn.

11:41

But that does not changethay đổi the basiccăn bản setupthiết lập.

245

689200

2616

nhưng nó không là thay đổi những
thiết lập cơ bản.

11:43

So the balltrái bóng mayTháng Năm get smarterthông minh hơn
and smarterthông minh hơn and smarterthông minh hơn,

246

691840

3176

Và quả banh có lẽ ngày càng thông minh,
thông minh hơn nữa,

11:47

but I believe it's still on us
to make the decisionsquyết định

247

695040

2816

nhưng tôi tin nó vẫn tùy vào chúng
ta để đưa ra quyết định

11:49

if we want to achieveHoàn thành
something extraordinarybất thường,

248

697880

3016

nếu chúng ta muốn đạt được điều gì đó
phi thường,

11:52

on the right endkết thúc of the curveđường cong.

249

700920

1936

ở phía cuối bên phải của đường cong.

11:54

And I find that a very encouragingkhuyến khích
messagethông điệp, in factthực tế,

250

702880

4496

Và tôi thấy nó thật sự là mội thông điệp
đầy khích lệ,

11:59

that even in the faceđối mặt
of hugekhổng lồ amountslượng of datadữ liệu,

251

707400

3976

rằng thậm chí khi đối mặt với một lượng
dữ liệu khổng lồ,

12:03

it still paystrả tiền off to make decisionsquyết định,

252

711400

4096

nó vẫn đáng để đưa ra quyết định

12:07

to be an expertchuyên gia in what you're doing

253

715520

2656

trở thành 1 chuyên gia trong những gì
mình đang làm

12:10

and take risksrủi ro.

254

718200

2096

và chấp nhận rủi ro.

12:12

Because in the endkết thúc, it's not datadữ liệu,

255

720320

2776

Bởi vì cuối cùng, đó không chỉ là dữ liệu,

12:15

it's risksrủi ro that will landđất đai you
on the right endkết thúc of the curveđường cong.

256

723120

3960

Nó là rủi ro sẽ đưa bạn đến phía cuối
bên phải của đường cong.

12:19

Thank you.

257

727840

1216

Cảm ơn

12:21

(ApplauseVỗ tay)

258

729080

3680

(Vỗ tay)

ABOUT THE SPEAKER

Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

Sebastian Wernicke: Làm sao sử dụng dữ liệu để làm ra một chương trình TV xuất sắc | TED Talk | TED.com