Bernard Marr là một tác giả sở hữu sách bán chạy nhất trên thế giới, diễn giả nổi tiếng, người theo chủ nghĩa vị lai, nhà tư vấn về công nghệ và chiến lược cho các chính phủ và công ty. Ông giúp các tổ chức và đội ngũ quản lý của họ chuẩn bị cho một cuộc cách mạng công nghiệp mới được thúc đẩy bởi các công nghệ mang tính đột phá như trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, blockchain và Internet vạn vật.
Bernard đóng góp nội dung thường xuyên cho Diễn đàn Kinh tế Thế giới, đảm nhận một chuyên mục hàng tuần cho tạp chí Forbes, và là một người có tầm ảnh hưởng trên truyền thông xã hội, theo xếp hạng của LinkedIn, ông nằm trong top 5 của thế giới và đứng đầu ở Vương quốc Anh. Ống có 1,5 triệu người theo dõi trên LinkedIn, và có sự hiện diện mạnh mẽ trên Facebook, Twitter, YouTube và Instagram, điều này mang đến cho Bernard một nền tảng cho phép ông tương tác một cách tích cực với hàng triệu người mỗi ngày.
Bernard đã viết hơn 15 cuốn sách và hàng trăm báo cáo và bài báo chuyên sâu, bao gồm các cuốn sách như Data Strategy, Big Data, Big Data in Practice, Big Data for Small Business, Key Business Analytics và The Intelligent Company.
Bernard đã làm việc hoặc tư vấn cho nhiều trong số các tổ chức nổi tiếng nhất thế giới, bao gồm IBM, Microsoft, Google, Walmart, Shell, Cisco, HSBC, Toyota, Vodafone, T-Mobile, NHS, Walgreen Boots Alliance, Home Office, Bộ Quốc phòng, NATO, Liên Hợp Quốc,… và còn nhiều tổ chức khác.
Ở Việt Nam, đã có 4 cuốn sách của Bernard Marr được dịch sang tiếng Việt.
Đây là cuốn sách được Huỳnh Hữu Tài và nhóm WeTransform dịch.
“Ứng dụng Trí tuệ Nhân Tạo để dẫn đầu” là một góc nhìn hấp dẫn về cách các công ty ứng dụng AI và Học Máy (Machine Learning) để giải quyết vấn đề trong kinh doanh. Giới thiệu 50 câu chuyện thực tế với những tình huống thực tế, cuốn sách này mô tả cách thức AI được ứng dụng vào thực tế nhằm giải quyết những vấn đề mà các doanh nghiệp trên toàn cầu phải đối mặt. Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã phát triển vượt ra ngoài khuôn khổ phòng thí nghiệm cũng như các khoa khoa học máy tính và thâm nhập vào môi trường kinh doanh chính thống. Trí tuệ nhân tạo và Học Máy được đề cập tới như là xu hướng kinh doanh hiện đại quan trọng nhất để thúc đẩy thành công. Nó được sử dụng trong các lĩnh vực từ ngân hàng, tài chính đến truyền thông xã hội và marketing. Công nghệ này tiếp tục cung cấp các giải pháp đổi mới cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô, mọi lĩnh vực và mọi ngành công nghiệp. Cuốn sách chuyên đề hấp dẫn này khám phá rất nhiều trường hợp minh họa về cách thức các doanh nghiệp sử dụng AI để đẩy mạnh hiệu suất và tính hiệu quả, phân tích sở thích thị trường và nhiều trường hợp khác.
Chuyên gia AI nổi tiếng, đồng thời cũng là tác giả có sách bán chạy nhất – Bernard Marr hé mở cách thức công nghệ Machine Learning đang thay đổi cách thức kinh doanh của các doanh nghiệp. Những ví dụ được kiểm chứng một cách chi tiết này cung cấp cho chúng ta một cái nhìn tổng quan về từng công ty, mô tả vấn đề cụ thể và giải thích cách AI đơn giản hóa các quyết định. Mỗi câu chuyện thực tế sẽ cho ta biết góc nhìn toàn diện, bao gồm một số chi tiết kỹ thuật cũng như tóm tắt những điều mà ta có thể học hỏi được:
• Hiểu cách các vấn đề kinh doanh được giải quyết cụ thể bằng các phương pháp Machine Learning mang tính đổi mới và sáng tạo.
• Khám phá cách thức các ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện tại cải thiện hiệu suất và tăng cường hiệu quả trong các tình huống khác nhau.
• Mở rộng kiến thức của bạn về những tiến bộ AI mới trong công nghệ.
• Hiểu rõ hơn về tương lai của AI và vai trò ngày càng quan trọng của nó trong kinh doanh và công nghiệp.
Cuốn sách “Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo để dẫn đầu: 50 câu chuyện thành công của các doanh nghiệp hàng đầu thế giới” là một khám phá sâu sắc và bổ ích về sức mạnh biến đổi của công nghệ trong thương mại thế kỷ 21.
2. Chiến lược dữ liệu (Data Strategy)
Cuốn sách này được Huỳnh Hữu Tài dịch.
Dữ liệu đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc với tốc độ chưa từng có. Nó là tất cả dấu vết ta để lại khi lướt web, mua hàng qua thẻ tín dụng, gửi e-mail, chụp ảnh, đọc báo trực tuyến, thậm chí dạo phố khi mang theo điện thoại di động hoặc đi trong khu vực có hệ thống .
Nhờ vào dữ liệu, nhà bán lẻ Target tại Mỹ đã dự đoán đúng một thiếu nữ đang mang thai dựa trên thói quen mua hàng của cô ấy; Google có thể hiển thị chính xác quảng cáo phù hợp với bạn; Facebook biết bạn của bạn là ai, bạn đang trong mối quan hệ với người nào, dự đoán được mối quan hệ này kéo dài trong bao lâu, khi nào bạn sẽ có một mối quan hệ tình cảm, thậm chí cho biết mức độ thông minh của bạn…
Tuy nhiên, hiện có chưa đến 0,5% dữ liệu được phân tích và sử dụng. Nhận thấy mảnh đất màu mỡ này, Bernard Marr đã cho ra đời Chiến Lược Dữ Liệu – nơi hội tụ những kiến thức về dữ liệu được đơn giản hóa với nhiều ví dụ dễ hiểu – cung cấp cho bạn cách thức tối đa hóa sức mạnh của dữ liệu bên cạnh việc tránh những rắc rối liên quan đến pháp lý, danh tiếng và tài chính.
Tầm quan trọng của chiến lược dữ liệu ngày càng được khẳng định qua thành công của các doanh nghiệp hoạt động trên nền tảng dữ liệu như Alphabet, Facebook, Narrative Science, Amazon, Apple… Việc có một chiến lược dữ liệu mạnh và lộ trình khoa học đã trở thành một phần tất yếu trong ADN của mỗi tổ chức. Nó xứng đáng nhận được sự quan tâm ngang với chiến lược marketing, khách hàng, sản phẩm hay thu hút nhân tài của doanh nghiệp.
Chiến Lược Dữ Liệu không chỉ phù hợp cho người bước đầu làm quen với dữ liệu, mà còn cung cấp nhịp điệu bao quát về những thay đổi đang diễn ra trên thị trường và trang bị nền tảng ban đầu cho người đang chịu trách nhiệm về mảng dữ liệu của doanh nghiệp.
Hiện nay, thế giới đang trở nên thông minh hơn. Chúng ta đang theo dõi và lưu trữ dữ liệu về mọi thứ, nên chúng ta có khả năng tiếp cận với nhiều khối dữ liệu lớn. Tuy nhiên, có rất nhiều vấn đề xoay quanh các khối dữ liệu lớn này. Tất cả chúng ta đều cần phải biết nó là gì và hoạt động như thế nào. Nhưng sự hiểu biết cơ bản về lý thuyết liệu có đủ cho bạn để tổ chức một cuộc họp chiến lược không? Điều khiến bạn trở nên khác với phần còn lại là biết cách sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện hiệu suất và có được kết quả kinh doanh vững chắc. Cuốn sách Big Data – Dữ liệu lớn sẽ cung cấp cho bạn một sự hiểu biết rõ ràng, kế hoạch chi tiết và từng bước tiếp cận thông qua mô hình SMART: Khởi đầu với chiến lược, Đo lường các chỉ số và dữ liệu, Áp dụng các phương pháp phân tích, Báo cáo kết quả, Biến đổi doanh nghiệp.
Cuốn sách sẽ:
- Thảo luận về việc các công ty cần phải xác định rõ ràng những gì họ cần biết.
- Chỉ ra cách thức công ty có thể thu thập dữ liệu liên quan và việc đo lường các số liệu sẽ giúp họ trả lời những câu hỏi kinh doanh quan trọng nhật.
- Giải thích cách thức các kết quả phân tích dữ liệu lớn có thể được hình dung và truyền đạt để đảm bảo những người ra quyết định chính hiểu được chúng.
Cuốn sách còn bao gồm nhiều nghiên cứu trong các trường hợp nổi tiếng của tác giả đối với một số thương hiệu nổi tiếng nhất thế giới.
4. Quản Trị Nhân Sự Thông Minh Bằng Dữ Liệu (Data Driven HR)
Bộ công cụ phân tích và đo lường hiệu quả công việc trong thời đại số
Quản trị nhân sự từ trước đến nay vẫn được coi là ngành gắn với con người hơn là các con số và dữ liệu. Tuy nhiên, trong thời đại số hiện nay, vai trò của đội ngũ quản trị nhân sự đang thay đổi; và khi khả năng thu thập, phân tích dữ liệu của họ không ngừng gia tăng, cơ hội để đội ngũ quản trị nhân sự mang lại giá trị gia tăng cho tổ chức và góp phần đạt được các mục tiêu chiến lược cũng sẽ tăng theo. Quản trị nhân sự thông minh bằng dữ liệu là một hướng dẫn thực tế cho phép các chuyên gia nhân sự tận dụng giá trị của lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn trong tầm tay.
Đề cập tất cả các yếu tố chính của quản trị nhân sự như tuyển dụng, gắn kết nhân viên, quản lý hiệu suất, phúc lợi và đào tạo, cuốn sách nghiên cứu cách dữ liệu có thể đóng góp cho thành công của tổ chức, từ việc tối ưu hóa quy trình, thúc đẩy hiệu suất cho đến ra quyết định nhân sự. Thông qua việc cung cấp cách xác định các nguồn dữ liệu hữu ích nhất, thu thập thông tin minh bạch phù hợp với yêu cầu bảo vệ dữ liệu và biến chúng thành thông tin chi tiết hữu hình, cuốn sách đánh dấu một bước ngoặt mới cho nghề nhân sự.
