Dữ liệu: 'Kho vàng' của các hãng tin tức

Tin tức không còn là sản phẩm kiếm tiền duy nhất

Trong hơn một thập kỷ qua, doanh thu từ quảng cáo truyền thống và thuê bao đọc tin tức liên tục suy giảm. Theo báo cáo PwC Global Entertainment & Media Outlook, dự kiến doanh thu từ phân khúc newspapers (bao gồm báo in và báo điện tử) sẽ có xu hướng giảm nhẹ với mức tỷ lệ tăng trưởng kép (CAGR) khoảng –1% đến –2% hàng năm theo giai đoạn 2022–2027. Các nền tảng công nghệ lớn như Google, Facebook và TikTok chiếm phần lớn thị phần quảng cáo số khiến báo chí dần đánh mất nguồn thu chủ lực.

Sự cạnh tranh khốc liệt của tin tức miễn phí, tin giả, và sự “mất giá” của thông tin thời sự khiến người dùng không còn sẵn sàng trả tiền chỉ để đọc những gì “đã xảy ra”. Thay vào đó, thị trường đòi hỏi những sản phẩm có giá trị hơn: dữ liệu độc quyền, công cụ phân tích sâu và khả năng hỗ trợ ra quyết định, đặc biệt trong các lĩnh vực tài chính, luật, kinh tế vĩ mô.

Trong bối cảnh như vậy, nhiều hãng tin lớn như Bloomberg, Reuters, Dow Jones hay Nikkei đã chuyển hướng hoạt động sang cung cấp dữ liệu, API, nền tảng phân tích thị trường theo thời gian thực... Và họ đã thành công một cách đáng ngạc nhiên.

Những “người chơi lớn” trong hệ thống dữ liệu

Có thể nói, Bloomberg L.P. là một trong những công ty đầu tiên và thành công nhất trong việc thương mại hoá mô hình DaaS. Không đi theo con đường truyền thông truyền thống, Bloomberg tạo ra một hệ sinh thái nơi dữ liệu, tin tức và công cụ giao dịch tích hợp, tạo ra giá trị cao và gần như không phụ thuộc vào quảng cáo. Từ đó, mô hình DaaS của họ đã trở thành chuẩn mực cho các hãng tin tức hướng dữ liệu toàn cầu.

Để hiểu điều rõ hơn về chiến lược này, cần quay ngược bánh xe thời gian về năm 1981, thời điểm Michael Bloomberg rời Salomon Brothers. Khi đó, chưa có công cụ nào giúp nhà giao dịch (trader) theo dõi giá, lợi suất, tin tức và thực hiện giao dịch tích hợp, ông Michael Bloomberg đã thành lập công ty, với ý tưởng ban đầu là xây dựng một hệ thống giúp ngân hàng và nhà đầu tư tiếp cận dữ liệu thị trường một cách nhanh, chính xác, theo thời gian thực, gọi là Market Master Terminal, sau này đổi tên thành Bloomberg Terminal.

Để làm điều này, Bloomberg đã xây dựng mạng lưới máy chủ riêng, không phụ thuộc vào bên thứ ba. Họ cũng kết nối trực tiếp với sàn giao dịch, ngân hàng, tổ chức dữ liệu tài chính để thu thập dữ liệu trực tiếp, nhanh chóng theo thời gian thực. Như vậy, Bloomberg thậm chí đã triển khai mô hình DaaS ngay từ lúc thành lập, trước cả khi phát triển mảng báo chí (Bloomberg News ra đời năm 1990).

Năm 1982, tập đoàn tài chính Merrill Lynch đã trở thành khách hàng đầu tiên của Bloomberg khi đặt hàng 22 chương trình MarketMaster, mở đường cho mô hình Data-as-a-Service đầu tiên trong tài chính toàn cầu. Đến năm 2023, khoảng 85% - 90% doanh thu của Bloomberg (ước tính tổng doanh thu lên tới 12,5 tỷ USD) đến từ bán sản phẩm Bloomberg Terminal, nền tảng tích hợp dữ liệu tài chính theo thời gian thực, biểu đồ thị trường, công cụ giao dịch, phân tích ESG và hàng loạt công cụ dành cho giới đầu tư chuyên nghiệp.

Theo Financial Times (FT), tính đến năm 2024, Bloomberg Terminal có hơn 325.000 người dùng toàn cầu, với giá thuê khoảng 25.000 - 30.000 USD/năm cho mỗi tài khoản, tương đương con số đắt đỏ là 2.000 - 2.500 USD/tháng. Con số này đưa Bloomberg trở thành một trong những công ty dữ liệu tài chính có doanh thu lớn nhất thế giới.

Tương tự, Reuters đã bước vào lĩnh vực dữ liệu từ những năm 1980, nhưng chỉ thực sự chuyển hướng mạnh sang mô hình DaaS từ năm 2000 trở đi, đặc biệt sau khi Thomson mua lại Reuters năm 2008, tạo thành Thomson Reuters.

Theo đó, trong bối cảnh doanh thu tin tức giảm mạnh, Reuters đã phát triển nền tảng Eikon, được coi là đối thủ trực tiếp của Bloomberg Terminal, nhằm cung cấp dữ liệu tài chính thời gian thực. Công ty cũng đầu tư mạnh vào mảng Risk & Compliance data, tức dữ liệu đánh giá rủi ro, chống rửa tiền, biết khách hàng (KYC). Với hướng đi mới, Thomson Reuters tập trung vào khách hàng tổ chức (B2B), bỏ dần khách hàng cá nhân.

Đến năm 2018, công ty bán 55% mảng dịch vụ tài chính (Thomson Reuters Financial & Risk) cho Blackstone, cùng tạo thành công ty Refinitiv. Nền tảng này sau đó được London Stock Exchange Group (LSEG) mua lại với giá gần 27 tỷ USD vào năm 2021. Năm 2023, chỉ riêng Refinitiv có doanh thu ước tính gần 6,5 tỷ USD. Trong khi đó, Reuters News vẫn tồn tại nhưng chỉ chiếm dưới 10% doanh thu toàn tập đoàn, chủ yếu phục vụ nội dung cho sản phẩm dữ liệu.

Nikkei, tập đoàn báo chí tài chính lớn nhất Nhật Bản, đã bắt đầu định hình mô hình DaaS từ đầu thập niên 2010, nhưng chỉ thực sự đẩy mạnh sau thương vụ mua lại tờ Financial Times (FT) từ Pearson vào năm 2015. Từ việc mua FT, họ học hỏi cách làm dữ liệu tại Anh và châu Âu, từ đó chuyển hướng tăng đầu tư vào mảng dịch vụ dữ liệu (data services), thu thập và phân tích thông tin thị trường để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh (market intelligence) và phân tích tài chính.

Bên cạnh đó, Nikkei cũng bắt đầu xây dựng hệ sinh thái nội dung - dữ liệu - công cụ phân tích phục vụ nhà đầu tư và doanh nghiệp tại châu Á. Tính đến năm 2023, Nikkei hiện có hơn 3,5 triệu thuê bao trả phí (gồm online và in ấn). Trong đó, mảng dữ liệu và nghiên cứu tài chính chiếm hơn 50% doanh thu của Nikkei Inc., theo báo cáo tài chính nội bộ của công ty.

Tin tức miễn phí, dữ liệu tính tiền: Mô hình “Freemium đảo chiều”

Một mô hình “freemium ngược” đang xuất hiện: thay vì dùng tin tức trả phí để nuôi toàn bộ hệ thống, các hãng tin giờ cung cấp tin tức miễn phí (hoặc rất rẻ), nhằm thu hút độc giả chất lượng cao. Những người này sau đó có thể chuyển đổi thành khách hàng trả tiền cho dữ liệu chuyên sâu.

Ví dụ, Bloomberg cung cấp nội dung tài chính miễn phí ở mức cơ bản, nhưng tính phí rất cao với các dịch vụ dữ liệu tùy chỉnh: từ API dữ liệu cổ phiếu, dữ liệu phái sinh, dữ liệu ESG, đến các bộ dữ liệu phục vụ AI học máy. Do đó, phần lõi doanh thu lại đến từ những sản phẩm như Bloomberg Terminal, Bloomberg Data Feed, Data License hay Enterprise Access Point.

Reuters hay Nikkei cũng áp dụng mô hình kết hợp: bản tin công khai chỉ là phần nổi của tảng băng chìm dữ liệu. Nikkei ở Nhật cung cấp tin tức doanh nghiệp miễn phí cho người đọc đại chúng, nhưng tính phí cao với các bộ dữ liệu phân tích thị trường, số liệu tài chính đã chuẩn hóa và chuỗi dữ liệu lịch sử dành cho nhà đầu tư tổ chức.

Tin tức dần trở thành công cụ marketing, là “phễu” dẫn dắt người dùng vào hệ sinh thái dữ liệu, nơi lợi nhuận thực sự được tạo ra. Mô hình “freemium đảo chiều” đang cho thấy một chân lý mới trong ngành báo chí hiện đại: thông tin phổ thông thì miễn phí, nhưng dữ liệu độc quyền khi được xử lý và “đóng gói” đúng cách lại là thứ có thể bán với giá cao nhất.

“Đảo chiều” ngành báo, thay đổi người làm báo

Cuộc chuyển đổi này kéo theo thay đổi sâu sắc trong cách làm báo. Tại các hãng như Bloomberg hay Reuters, nhà báo không chỉ còn là người viết tin, mà còn là “analyst–journalist”.

Họ phải biết cách làm việc với hàng loạt bảng dữ liệu phức tạp: từ dữ liệu giao dịch thị trường, dữ liệu chuỗi cung ứng, đến dữ liệu lịch sử khí hậu và phát thải của doanh nghiệp. Họ phải biết cách dùng SQL, Excel nâng cao, thậm chí là ngôn ngữ lập trình Python, để xử lý dữ liệu và phát hiện câu chuyện từ những con số. Báo chí dữ liệu (data journalism) không còn là một chuyên ngành phụ trợ, mà dần trở thành năng lực cốt lõi trong một số mảng nội dung có giá trị cao

Với mô hình mới, nhà báo không chỉ “đưa tin” mà còn là người “tìm tín hiệu” từ dòng dữ liệu khổng lồ. Họ luôn phải tự đặt câu hỏi: Dữ liệu nào là bất thường? Tại sao con số này lại vọt lên? Có yếu tố nào bị che khuất trong báo cáo tài chính?

Bởi vậy, trong tương lai gần, kỹ năng đọc dữ liệu và viết từ dữ liệu sẽ quan trọng không kém kỹ năng viết theo cách truyền thống. Đây là bước chuyển tự nhiên trong bối cảnh báo chí không còn chỉ phục vụ công chúng đại chúng, mà còn hướng đến các đối tượng “ra quyết định”, từ nhà đầu tư, nhà quản lý cho đến các hệ thống AI và thuật toán học máy.