NETFLIX SỬ DỤNG BIG DATA TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING

Một mặt, nhờ quá trình tìmhiểu, phân tích khách hàng, doanh nghiệp có thể tìm ra các sản phẩm đáp ứng nhu cầucủa khách hàng, cũng như xây dựng chính sách phân phối sản phẩm đến người xem

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC

 

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT

NETFLIX SỬ DỤNG BIG DATA

TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING

Giảng viên hướng dẫn: Cô Võ Thị Ngọc Trinh

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 4

Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ BIG DATA 5

1.1 Định nghĩa 5

1.2 Đặc trưng 5

1.3 Cơ hội và thách thức của Bigdata: 7

Chương 2: QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG BIG DATA 15

2.1 Giới thiệu về Netflix: 15

2.2 Sứ mệnh, tầm nhìn, giá trị cốt lõi 15

2.3 Lịch sử hình thành của Netflix 16

2.4 Mục đích sử dụng Bigdata của Netflix 17

2.5 Quy trình xây dựng Bigdata của Netflix 18

Chương 3: ỨNG DỤNG BIG DATA VÀO NGHIÊN CỨU MARKETING CỦA NETFLIX 23

3.1 Phát triển nội dung phim phù hợp, ưu tiên nội dung, quảng cáo hữu ích cho người dùng 23 3.2 Nâng cao trải nghiệm người dùng 24

3.3 Bắt Trend nhanh chóng 25

3.4 Thay đổi hình ảnh theo thị hiếu khách hàng 25

KẾT LUẬN 26

LỜI MỞ ĐẦU

Trong thời đại ngày nay, để phát triển một doanh nghiệp, ngoài vốn và nhân lựcthì “dữ liệu” (data) được coi là nguồn lực không thể thiếu được Ai cũng đã từng ngạcnhiên nhận thấy khi bộ phim thích được gợi ý trên các trang xem phim online nhưNetflix, HBO MAX, …, các trang này cũng sẽ gợi ý một loạt các bộ phim có liên quan

và phù hợp với nhu cầu của bạn Ví dụ khi xem xong một bộ phim thì các bộ phimkhác cùng thể loại hoặc có các diễn viên tương tự sẽ được giới thiệu cho người xem

Bí ẩn đằng sau các trang web thông minh này là mọi sự chào mời sản phẩm đều dựatrên các nghiên cứu về sở thích, thói quen của khách hàng cũng như phân loại đượccác nhóm khách hàng khác nhau Vậy những thông tin để phân tích này có được từđâu và nó có tác động thế nào đến việc kinh doanh dịch vụ của doanh nghiệp? Thứnhất, dữ liệu khổng lồ về khách hàng có thể có từ các thông tin mà các doanh nghiệpthu thập trong lúc khách hàng ghé thăm, tương tác hay xem phim trên website củamình; dữ liệu này cũng có thể được mua lại từ các công ty chuyên cung cấp dữ liệukhách hàng Các thông tin này không chỉ giúp nhà cung ứng dịch vụ tăng lợi nhuậncho chính họ mà còn tăng trải nghiệm của người dùng Một mặt, nhờ quá trình tìmhiểu, phân tích khách hàng, doanh nghiệp có thể tìm ra các sản phẩm đáp ứng nhu cầucủa khách hàng, cũng như xây dựng chính sách phân phối sản phẩm đến người xemmột các có hiệu quả nhất Mặt khác, bản thân người dùng Netflix có thể tiết kiệm thờigian và yên tâm trong trải nghiệm xem phim của mình Hơn thế nữa, ở tầm ngành và

vĩ mô, ứng dụng dữ liệu lớn (big data) có thể giúp các tổ chức và chính phủ dự đoánđược tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai đểđầu tư cho những hạngmục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v thậm chí là raphương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào đó

Là một tổ chức cung ứng dịch vụ xem phim tại gia cho người tiêu dùng, Netflixkhông thể đứng ngoài xu thế ứng dụng dữ liệu lớn giống như các doanh nghiệp phânphối và bán lẻ phim ảnh khác Đặc thù của hoạt động cung cấp dịch vụ xem phimonline cho phép mỗi nền tảng xây dựng một cơ sở dữ liệu khổng lồ, từ dữ liệu có cấutrúc (như lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng) tới những dữ liệu phi cấu trúc (như hoạtđộng của khách hàng trên website, các bộ phim đã xem, thể loại yêu thích hay trênmạng xã hội) Ứng dụng Big Data nếu được khai thác hiệu quả sẽ đem lại những lợithế cạnh tranh và hiệu quả to lớn trong lĩnh vực cung cấp dịch vụ phim ảnh, đặc biệttrong bối cảnh đại dịch hiện nay Bài viết này nhằm hệ thống những vấn đề cơ bản vềBig Data, trên cơ sở đó phân tích những ứng dụng của Big Data và các điều kiện nhằmứng dụng Big Data của nền tảng Netflix trong bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0 vàđại dịch covid-19 đã bước sang năm thứ 2

Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ BIG DATA

1.1 Định nghĩa

Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn, tốc độ nhanh và dữ liệu định dạngdưới nhiều hình thức khác nhau Chúng phức tạp đến mức các phần mềm xử lý dữ liệutruyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảngthời gian hợp lý Do đó đòi hỏi phải có hình thức xử lý mới để đưa ra quyết định,khám phá và tối ưu hóa quy trình

Những tập Bigdata này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc

và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights

1.2 Đặc trưng

Big Data có 5 đặc trưng cơ bản như sau (đặc trưng 5V):

Mô hình 5V của Big Data

1.2.1 Khối lượng dữ liệu (Volume):

Đây là đặc điểm tiêu biểu nhất của Bigdata, khối lượng dữ liệu rất lớn Kích cỡcủa Big data đang từng ngày tăng lên, và tính đến năm 2012 thì nó có thể nằm trongkhoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ chomột tập hợp dữ liệu Dữ liệu truyền thống có thể lưu trữ trên các thiết bị đĩa mềm, đĩacứng Nhưng với Bigdata chúng ta sẽ sử dụng công nghệ “đám mây” mới đáp ứng khảnăng lưu trữ được Bigdata

1.2.2 Tốc độ (Velocity):

Tốc độ có thể hiểu theo 2 khía cạnh: (a) Khối lượng dữ liệu gia tăng rất nhanh(mỗi giây có tới 72.9 triệu các yêu cầu truy cập tìm kiếm trên web bán hàng củaAmazon); (b) Xử lý dữ liệu nhanh ở mức thời gian thực (real-time), có nghĩa dữ liệuđược xử lý ngay tức thời ngay sau khi chúng phát sinh (tính đến bằng mili giây) Cácứng dụng phổ biến trên lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng không, Quân

sự, Y tế – Sức khỏe như hiện nay phần lớn Bigdata được xử lý real-time Công nghệ

xử lý Bigdata ngày nay đã cho phép chúng ta xử lý tức thì trước khi chúng được lưutrữ vào cơ sở dữ liệu

và Twitter

1.2.4 Độ tin cậy/chính xác (Veracity):

Một trong những tính chất phức tạp nhất của Bigdata là độ tin cậy/chính xác của

dữ liệu Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội (Social Media) và mạng xã hội(Social Network) ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của ngườidùng Mobile làm cho bức tranh xác định về độ tin cậy và chính xác của dữ liệu ngàymột khó khăn hơn Bài toán phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác và nhiễu đang

là tính chất quan trọng của Big Data

1.2.5 Giá trị (Value):

Giá trị là đặc điểm quan trọng nhất của Bigdata, vì khi bắt đầu triển khai xây dựngBigdata thì việc đầu tiên chúng ta cần phải làm đó là xác định được giá trị của thôngtin mang lại như thế nào, khi đó chúng ta mới có quyết định có nên triển khai Bigdatahay không Nếu chúng ta có Bigdata mà chỉ nhận được 1% lợi ích từ nó, thì không nênđầu tư phát triển Bigdata Kết quả dự báo chính xác thể hiện rõ nét nhất về giá trị củaBigdata mang lại Ví dụ, từ khối dữ liệu phát sinh trong quá trình khám, chữa bệnh sẽgiúp dự báo về sức khỏe được chính xác hơn, sẽ giảm được chi phí điều trị và các chiphí liên quan đến y tế

Ngoài ra, hiện tại, các nhà khoa học đã định nghĩa thêm một đặc tính của Big Data

là tính biến thiên (Variability) của dữ liệu phản ánh sự không nhất quán trong dữ liệu,đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cùng một từ vựng nhưng trong các ngữ cảnhkhác nhau nó sẽ mang các ý nghĩa khác nhau Tính biến thiên của dữ liệu cũng cònđược thể hiện qua sự biến thiên về kích thước và tốc độ dữ liệu được sinh ra, do dữliệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau

Theo thời gian, chắc chắn sẽ còn có nhiều đặc tính của Big data được định nghĩathêm, có thể là 7V, 8B hay thậm chí là 10V.

1.3 Cơ hội và thách thức của Bigdata:

1.3.1 Lợi ích và Cơ hội

Hiểu và nhắm mục tiêu người tiêu dùng

Đối với các tổ chức kinh doanh, một lợi thế của Big Data là nó cho phép họ hiểukhách hàng hoặc thị trường mục tiêu, đặc biệt là hành vi và sở thích của họ Làm nhưvậy cho phép họ cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ tốt hơn, phát triển các sản phẩmmới theo xu hướng trên thị trường, dự đoán các mô hình và hành vi tiêu dùng để đưa

ra các phản ứng tiếp thị phù hợp và cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn, chẳnghạn như bao gồm các dịch vụ giá trị gia tăng và sau- các dịch vụ bán hàng

Tối ưu hóa và Cải thiện Quy trình Kinh doanh

Big Data về cơ bản có thể được coi là một nguồn cạnh tranh cho các tổ chức kinhdoanh Ngoài việc có thể hiểu và nhắm mục tiêu khách hàng tốt hơn, việc phân tíchcác tập Big Data có thể dẫn đến việc tối ưu hóa và cải thiện các khía cạnh cụ thể củahoạt động

Ví dụ: các nhà bán lẻ có thể khai thác Big Data để tiết lộ các mô hình trong sảnxuất và tiêu dùng, cũng như để thực hiện đơn hàng nhằm cải thiện chuỗi cung ứng,thúc đẩy quản lý hàng tồn kho tốt hơn và tối ưu hóa các kênh phân phối

Hỗ trợ phát triển trí tuệ nhân tạo

Một lợi thế khác của Big Data liên quan đến ứng dụng quan trọng của nó trongviệc phát triển trí tuệ nhân tạo , đặc biệt là trong việc thúc đẩy các lĩnh vực cụ thể của

AI

Ví dụ: học máy phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo được trích xuất từ Big Data để học

từ kết quả mà không được lập trình rõ ràng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên yêu cầu thu thập

và phân tích dữ liệu âm thanh có cấu trúc và phi cấu trúc như ngôn ngữ và phươngngữ, từ vựng, ngữ pháp và cú pháp cũng như các mẫu giọng nói để cho phép tương tácgiữa người và máy tính bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên thay vì ngôn ngữ máytính

Trao quyền cho các Doanh nghiệp Trực tuyến và Hệ sinh thái Kỹ thuật số

Có thể nói rằng truyền thông kỹ thuật số và Big Data hiện đã trở nên gắn bó vớinhau Google phụ thuộc vào việc phân tích khối lượng lớn dữ liệu người dùng và web

để cung cấp năng lượng cho các dịch vụ Tìm kiếm của Google Điều này cũng đúngđối với Facebook và Twitter sử dụng phân tích dữ liệu trên quy mô lớn để cung cấpnội dung và quảng cáo được nhắm mục tiêu Các công ty như Amazon , cũng nhưNetflix thường xuyên thu thập dữ liệu thu được từ khách hàng của họ để cải thiện việccung cấp dịch vụ, cũng như triển khai trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa Tuy

nhiên, mức độ liên quan của Big Data đối với các doanh nghiệp hỗ trợ trực tuyến bắtnguồn từ thực tế là ngày càng có nhiều người phụ thuộc vào truyền thông kỹ thuật số.

Do đó, các doanh nghiệp này đang sử dụng dữ liệu do những người dùng trực tuyếnnày tạo ra để duy trì lợi thế cạnh tranh của họ

Trang bị cho các tổ chức có năng lực tốt hơn

Hãy nhớ rằng việc áp dụng Big Data không chỉ dừng lại ở các doanh nghiệp Các

cơ quan chính phủ đã và đang sử dụng các phương pháp luận trong việc xử lý các tậpBig Data như một phần của nỗ lực thúc đẩy an toàn và bảo mật, chẳng hạn như trongtrường hợp lập chính sách dự báo , cũng như trong việc duy trì an ninh quốc gia thôngqua các tín hiệu tình báo Trong nghiên cứu khoa học, Big Data xúc tiến quá trình phântích dữ liệu, đặc biệt đối với các thí nghiệm liên tục, chẳng hạn như trong trường hợpthí nghiệm hạt tại CERN Hãy lưu ý rằng các nhà nghiên cứu y tế hiện đang xem xét

dữ liệu bệnh nhân và thông tin di truyền để khám phá và phát triển các liệu pháp mới,cũng như các bệnh tốt hơn

Cắt giảm chi phí

Big Data cung cấp thông tin kinh doanh thông minh có thể cải thiện hiệu quả hoạtđộng và cắt giảm chi phí Các công nghệ Big Data như Hadoop và các phân tích dựatrên điện toán đám mây khác giúp giảm đáng kể chi phí khi lưu trữ một lượng lớn dữliệu Họ cũng có thể tìm ra những cách kinh doanh hiệu quả hơn nhiều

Mặc dù việc thực hiện ban đầu có vẻ tốn kém, nhưng cuối cùng nó sẽ tiết kiệmđược rất nhiều tiền về lâu dài Việc giảm thời gian chờ đợi làm giảm căng thẳng chobối cảnh CNTT của tổ chức và do đó, các nguồn lực trước đây được dành để phản hồicác yêu cầu báo cáo giờ đây đã được giải phóng

Ra quyết định tốt hơn

Các doanh nghiệp hiện có thể phân tích thông tin ngay lập tức nhờ vào việc xử lýnhanh chóng Hadoop và phân tích trong bộ nhớ, được bổ sung thêm khả năng phântích các nguồn thông tin mới Dựa trên những gì họ đã học được từ tất cả những điềunày, các công ty có thể đưa ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn

Big Data có thể phân tích dữ liệu từ quá khứ có thể được sử dụng để đưa ra dựđoán về tương lai Điều này khiến doanh nghiệp có những quyết định đúng đắn hơntrong hiện tại cũng như chuẩn bị cho tương lai Dữ liệu chuyên sâu về chuyển độngcủa khách hàng, các chương trình khuyến mãi và các ưu đãi cạnh tranh cung cấp thôngtin hữu ích liên quan đến xu hướng của khách hàng Với phân tích thời gian thực, cóthể đưa ra các quyết định nhanh hơn phù hợp hơn với khách hàng hiện tại

Sản phẩm và dịch vụ mới

Giờ đây, các công ty sử dụng công cụ Big Data đã hiểu cách thức hoạt động củacác mẫu khách hàng và điều gì hoạt động tốt hơn và điều gì không, điều này giúp công

ty có khả năng ước tính sự hài lòng và nhu cầu của khách hàng, đồng thời có thể đưa

ra các sản phẩm và dịch vụ mà khách hàng mong muốn

Với phân tích Big Data, nhiều công ty hiện có thể tạo ra các sản phẩm và dịch vụmới để đáp ứng nhu cầu của khách hàng Các công ty có thể phân tích dữ liệu từ quákhứ về phản hồi của khách hàng và các lần ra mắt sản phẩm, từ đó giúp họ đưa ra cácsản phẩm tốt hơn Ngoài ra, phân tích thị trường theo thời gian thực giúp tiếp thị theođịnh hướng khách hàng bằng cách cho phép các doanh nghiệp hiểu được những thayđổi trong hành vi của người tiêu dùng và sự thay đổi trong cung và cầu sản phẩm Việchiểu rõ nhu cầu, hành vi mua và sở thích của người tiêu dùng có thể giúp đáp ứng nhucầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ được cá nhân hóa

Phát hiện gian lận

Big Data giúp tự động phát hiện các nỗ lực gian lận nhằm xâm nhập vào tổ chứccủa bạn và bạn sẽ được thông báo ngay lập tức về hệ thống bảo vệ theo thời gian thực.Khi bạn phát hiện ra một nỗ lực gian lận, bạn có thể ngay lập tức thực hiện hành độngthích hợp Bạn có thể lập bản đồ toàn bộ toàn cảnh dữ liệu trong tổ chức của mìnhbằng các công cụ Big Data

Điều này sẽ cho phép bạn phân tích các mối đe dọa nội bộ khác nhau và sử dụng

dữ liệu này để giữ cho thông tin nhạy cảm được bảo mật và an toàn Nó được lưu trữtheo các yêu cầu quy định và được bảo vệ theo cách thích hợp Do đó, nhiều ngànhcông nghiệp đã bắt đầu sử dụng Big Data để bảo vệ và an toàn dữ liệu, đặc biệt làtrong các tổ chức và công ty xử lý thông tin tài chính

Kiểm soát Danh tiếng Trực tuyến

Các công cụ Big Data có thể giúp hiểu được danh tiếng của công ty thông quaphân tích tình cảm Điều này cung cấp cho bạn phản hồi về những gì mọi người nói vềcông ty của bạn, điều này sẽ cho phép bạn cải thiện sự hiện diện trực tuyến và danhtiếng của công ty mình

1.3.2 Thách thức và rủi ro

Mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật

Một trong những nhược điểm đáng chú ý của các trung tâm Big Data về những longại đang nổi lên về quyền riêng tư và bảo mật Ngay cả các tổ chức kinh doanh lớnnhư Yahoo và Facebook cũng đã phát hiện ra nhiều trường hợp vi phạm dữ liệu Vớiviệc luật bảo mật dữ liệu ngày càng trở nên nghiêm ngặt hơn như được minh chứngbằng các chính sách mới như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu hoặc GDPR của Liênminh Châu Âu , các tổ chức đang tìm cách phát triển và duy trì các khả năng của BigData cũng cần đầu tư vào các giao thức, quy trình và cơ sở hạ tầng nhằm bảo vệ dữliệu và giảm thiểu rủi ro bảo mật

Những thách thức và yêu cầu kỹ thuật

Big Data đòi hỏi cả khả năng xử lý và trình độ kỹ thuật Nói cách khác, để một tổchức có khả năng khai thác khối lượng lớn dữ liệu, họ cần đầu tư vào cơ sở hạ tầngcông nghệ thông tin bao gồm cơ sở Big Data, bộ xử lý có khả năng tính toán phù hợp

và các khả năng CNTT khác Hơn nữa, họ cần phải có một mức độ năng lực nhất địnhcho phép họ giải quyết các vấn đề cụ thể hơn như lưu trữ và vận chuyển dữ liệu, quản

lý cơ sở dữ liệu, truy cập và chia sẻ dữ liệu, đảm bảo chất lượng và tính hợp lệ cũngnhư khả năng mở rộng của cơ sở hạ tầng, trong số những vấn đề khác Lưu ý rằngnhững thách thức và yêu cầu này đòi hỏi đầu tư đáng kể

Vấn đề về giá trị của Big Data

Một vấn đề khác với Big Data là sự tồn tại dai dẳng của những lo ngại về giá trịthực tế của nó đối với các tổ chức Như đã đề cập, giải quyết các thách thức và đápứng các yêu cầu của việc thực hiện nó liên quan đến đầu tư Không phải tổ chức nàocũng có thể chi trả được những chi phí này Các tổ chức lớn có thể dễ dàng phát triểncác khả năng của Big Data, do đó đặt các đối tác nhỏ hơn của họ vào thế bất lợi Có vẻnhư do chi phí, cũng như những hạn chế và rủi ro của Big Data, các ứng dụng ưu việtcủa nó chỉ mang lại lợi ích cho các tổ chức lớn, đặc biệt là các doanh nghiệp đã thànhlập, đồng thời mở rộng thêm khoảng cách cạnh tranh giữa họ và các tổ chức nhỏ hơn

Các công cụ không tương thích

Hadoop là công cụ được sử dụng phổ biến nhất để phân tích Big Data Tuy nhiên,phiên bản chuẩn của Hadoop hiện không thể xử lý phân tích dữ liệu thời gian thực.Điều này có nghĩa là các công cụ khác cần được sử dụng trong khi chúng ta chờHadoop bổ sung chức năng cho phương pháp tiếp cận thời gian thực trong tương laigần hoặc xa

Cách tiếp cận mới

Hầu hết các tổ chức quen làm việc theo cách mà thông tin chi tiết và thông tin cậpnhật được nhận khoảng một lần trong một tuần Với việc Big Data mang lại thông tinchi tiết mỗi giây, tổ chức sẽ yêu cầu một cách tiếp cận và phương pháp làm việc khác

để xử lý luồng thông tin này với tốc độ nhanh hơn nhiều so với cách xử lý của công ty.Thông tin chi tiết cần hành động và với Big Data, hành động này hiện là bắt buộctrong thời gian thực Điều này sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến văn hóa làm việc, một

sự thay đổi mà công ty có thể sẵn sàng hoặc không ngay lập tức Đây chắc chắn có thể

là một thách thức lớn đối với một số tổ chức và có thể dẫn đến việc cơ cấu lại các kếhoạch và quyết định

Cơ hội thất bại

Nhiều tổ chức có thể coi các công ty khác sử dụng Big Data và lợi ích của nó đượcquảng cáo trên khắp internet như một công cụ tốt nhất để phát triển doanh nghiệp củamột người Điều này có thể khiến họ đưa ra những quyết định vội vàng và cố gắng

thực hiện nó ngay lập tức mà không hiểu cách sử dụng và liệu nó có phù hợp vớidoanh nghiệp của họ hay không.

Nếu Big Data không được triển khai theo cách thích hợp, nó có thể gây hại nhiềuhơn lợi Các công ty không quen xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh như vậy có thể thựchiện phân tích không chính xác dẫn đến các vấn đề lớn hơn cho tổ chức

Lỗi tương quan

Một kỹ thuật phổ biến được sử dụng để phân tích Big Data là vẽ các mối tươngquan bằng cách liên kết một biến này với một biến khác để tạo thành một mẫu Tuynhiên, mối tương quan của chúng có thể không phải lúc nào cũng đại diện cho bất kỳđiều gì đáng kể hoặc có ý nghĩa Trên thực tế, chỉ vì hai biến được liên kết hoặc tươngquan không có nghĩa là có mối quan hệ công cụ giữa chúng Nói tóm lại, mối tươngquan không phải lúc nào cũng bao hàm quan hệ nhân quả

Phân tích kỹ lưỡng với sự trợ giúp của chuyên gia dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu mốitương quan nào trong số những mối tương quan này có ý nghĩa với doanh nghiệp củabạn và mối tương quan nào hoàn toàn không

Mối quan tâm về Bảo mật và Quyền riêng tư

Mặc dù có vẻ mỉa mai vì chúng tôi đã đề cập đến an toàn và bảo mật như một lợithế của Big Data, nhưng điều quan trọng là phải hiểu rằng mặc dù phân tích Big Datacho phép bạn tìm ra các nỗ lực gian lận, nhưng bản thân khung công tác này dễ bị viphạm dữ liệu như trường hợp của nhiều cam kết công nghệ

Thông tin mà bạn cung cấp cho bên thứ ba có thể bị rò rỉ cho đối thủ cạnh tranh vàkhách hàng Ngoài ra còn có những lo ngại về quyền riêng tư vì nhiều khách hàngkhông thoải mái với ý tưởng rằng Big Data có khả năng thu thập thông tin chi tiết vềdanh tính của họ

Thiếu nhân lực và kiến thức

Các tổ chức thiếu người tài để tận dụng sức mạnh của Big Data

Thiếu kiến thức về thống kê, học máy, khai phá dữ liệu (một phần vì đây là vấn đềvẫn mang nặng tính nghiên cứu khoa học, thế nên nhân lực chủ yếu vẫn là giáo sư, tiến

1.3.3 Các ứng dụng thực tế của Bigdata:

Rất nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau có thể được

áp dụng Big data và phân tích Dữ liệu lớn (Big Data) trên thực tế đang được ứng dụngvào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệuquả và năng suất của doanh nghiệp

1.3.3.1 Ngành Ngân hàng

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả thể hiệnvai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đếnquản lý tài chính

Ngân hàng ứng dụng Big Data:

Sử dụng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra quyết định quan trọng Hệ thống phântích có thể xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của kháchhàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhánh mới

Kết hợp nhiều quy tắc được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoánlượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàngnăm

Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số

Machine learning và AI đang được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạtđộng gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan

Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ cáchoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng

Các ngân hàng nổi bật: ACB, VP Bank, MSB,

1.3.3.2 Ngành y tế

Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò khá quan trọng trong việc cải thiệnsức khỏe con người ngày nay Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phươnghướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe

Ngành y tế ứng dụng Big Data:

Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụthể

Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử

Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, hệ thống Big Data có thể theo dõi bệnhnhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan

Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu

Có thể lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồmột cách hiệu quả

Các ứng dụng Big Data cũng có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịchnhư: sốt xuất huyết hoặc sốt rét

1.3.3.3 Thương mại điện tử

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trựctuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh

Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường nàyđều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh chodoanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích

xu hướng tiêu dùng

Thương mại điện tử ứng dụng Big Data:

Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sựbắt đầu giao dịch

Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao

Nhà quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các sản phẩm được xemnhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này

Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự Điều này làmtăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn

Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không đượckhách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thểđó

Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: độtuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, v.v

Xác định các yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việccung cấp dịch vụ tốt nhất để thực hiện nhu cầu của họ

Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo racác sản phẩm hướng đến khách hàng

Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn

Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối

ưu dành được tùy biến theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng.Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ Từ đó, việc nhắm mụctiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phântích đã có trước đó

1.3.3.4 Ngành bán lẻ

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnhtranh và sự quan tâm của khách hàng Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xuhướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng Từnhững dữ liệu thu thập được có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng

Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data:

Big data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.

Với sự trợ giúp của các phân tích dự đoán, ngành công nghiệp có thể so sánh tỷ lệcung – cầu và có thể tránh tiếp tục tung ra thị trường các sản phẩm không được hầu hếtkhách hàng đón nhận

Ngành bán lẻ có thể xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thóiquen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới

để cải thiện

Kết hợp phân tích cùng lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệutruyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp đểluôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng

1.3.3.5 Digital Marketing

Digital Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệpnào Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếpthị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành côngtrên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ Big Data đã tiếpsức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phầnkhông thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào

Digital Marketing ứng dụng Big Data:

Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh Điều nàygiúp cho doanh nghiệp xác định rõ hơn, đâu là cơ hội tốt để tiếp tục tiến hành các kếhoạch kinh doanh tiếp theo

Có thể xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắmmục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích

Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia củakhán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn

Khoa học dữ liệu được sử dụng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡngchu trình khách hàng

Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ doanh nghiệpthực hiện chúng trên chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp trên caohơn trên google (SEO)

Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có

để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận

1.3.3.6 Ngăn chặn nội dung đen

Ví dụ cụ thể như là Extension (Chrome, Firefox, Safari…) Có nhiều addon phục

vụ cho việc content filtering miễn phí sử dụng Bigdata để thu thập và dự đoán xem nộidung đó có phù hợp không Ví dụ chức năng Ad Block nhanh chóng block các banner,pop ups, video ads gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi Sau đó nó lập tức thu thập và