1. Cơ sở lý luận 1.1 Công nghệ Big data 1.1.1 Khái niệm big data Big data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý. Hay nói một cách khác, theo Gartner Research: “Big data là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu”. Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập dữ liệu có thể được khai thác để tìm hiểu insight. Các giải pháp Big data cung cấp các công cụ, phương pháp và công nghệ được sử dụng để nắm bắt, lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu trong vài giây để tìm mối liên hệ và hiểu biết về cải tiến và lợi ích cạnh tranh mà trước đây không có. 1.1.2 Nguồn hình thành Big data Dữ liệu hành chính: bao gồm dữ liệu từ Chính phủ và các tổ chức, cơ quan phi Chính phủ, có thể kể đến như báo cáo, thống kê của Chính phủ từ các hoạt động, nhiệm vụ; hồ sơ y tế tại các bệnh viện; hồ sơ từ các ngân hàng trung ương, ngân hàng thương mại, từ các đơn vị bảo hiểm,... Dữ liệu hoạt động thương mại: hình thành từ các giao dịch xuất phát từ 2 phía, kể đến như giao dịch online, giao dịch qua thẻ ngân hàng, giao tiếp qua các trang mạng xã hội, thiết bị di động, máy tính,... Dữ liệu từ thiết bị cảm biến: thiết bị chụp hình vệ tinh, thiết bị cảm biến khí hậu, thiết bị cảm biến đường. Dữ liệu từ thiết bị theo dõi: thiết bị định vị GPS, thiết bị cài trong điện thoại di động. Dữ liệu hành vi: đọc tin tức trên các trang mạng trực tuyến, tìm kiếm thông tin trực tuyến (sản phẩm, dịch vụ, thông tin khác), đặt hàng trên các trang trực tuyến. Dữ liệu từ các cuộc khảo sát: các thông tin về ý kiến, quan điểm của cá nhân, tổ chức trên các phương tiện thông tin, các cuộc khảo sát trực tiếp hoặc trực tuyến. 1.1.3 Đặc điểm của big data 1.1.3.1 Khối lượng Là sự tăng trưởng về mặt khối lượng. Dữ liệu trong các hệ thống thông tin luôn luôn không ngừng tăng lên về mặt kích thước (khối lượng). Chúng ta có thể tìm
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN _ ĐỀ ÁN CHUYÊN NGÀNH THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Đề tài: “ Big data ứng dụng Big data bán lẻ đại” Họ tên MSV Lớp GVHD : : : : Đặng Thị Hằng 11201288 Thương mại điện tử 62 Ths Dương Thị Ngân Hà Nội - 2023 Lời mở đầu Cơ sở lý luận 1.1 Công nghệ Big data 1.1.1 Khái niệm big data 1.1.2 Nguồn hình thành Big data 1.1.3 Đặc điểm big data 1.1.3.1 Khối lượng 1.1.3.2 Vận tốc 1.1.3.3 Đa dạng 1.1.3.4 Tính xác thực 1.1.3.5 Giá trị 1.1.4 Thành phần big data 1.1.4.1 Xử lý liệu 1.1.4.2 Phân tích liệu 1.1.4.3 Trực quan hóa liệu 1.1.5 Tầm quan trọng big data 1.1.6 Các thách thức big data 1.2 Bán lẻ đại 1.2.1 Khái niệm 1.2.2 Các hình thức bán lẻ đại 1.2.3 Đặc điểm kênh bán lẻ đại 1.3 Ứng dụng Big data bán lẻ đại 1.3.1 Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng 1.3.2 Dự đốn nhu cầu 1.3.3 Xây dựng mơ hình chi tiêu cho khách hàng 1.3.4 Hiệu hoạt động 1.3.5 Tối ưu hóa cửa hàng 1.3.6 Dữ liệu cho phần mềm chăm sóc lưu trữ thơng tin khách hàng 24/7 (chatbot) 1.3.7 Hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng 1.3.8 Phân tích hành trình khách hàng thơng qua đồ hành trình khách hàng 1.3.9 Cải thiện an tồn giao dịch internet Thực trạng ứng dụng big data bán lẻ đại 2.1 Big data Amazon 2.2 Big data Coca cola 2.3 Big data Việt Nam 2.3.1 Nhóm doanh nghiệp ứng dụng Big data 4 4 4 5 5 6 6 9 10 11 11 11 11 12 12 12 13 13 13 14 14 17 19 19 2.3.2 Nhóm nhà cung cấp dịch vụ Big Data 2.4 Đánh giá 2.4.1 Điểm tích cực 2.4.2 Điểm hạn chế Giải pháp nâng cao hiệu sử dụng công nghệ Big data 3.1 Về phía doanh nghiệp 3.2 Về phía nhà nước Kết luận 25 Tài liệu tham khảo 34 27 27 28 30 30 32 33 Danh mục hình ảnh Hình 2.1 Mô tả cách Amazon ứng dụng Big Data để giới thiệu từ khóa Kindle Book…………………………………………………………………… …16 Hình 2.2 Đặt hàng One-Click Ordering………………………………………17 Hình 2.3 Lazada nghiên cứu 90 triệu người dùng để tìm sản phẩm mua nhiều nhất………………………………………………………………….23 Hình 2.4 Lazada thu thập liệu người dùng để tạo video quảng cáo ……… 24 Hình 2.5 Yêu cầu phát triển điện toán đám mây Việt Nam đến năm 2025… 27 Hình 2.6 Hệ sinh thái sản phẩm VinBigdata…………………………… ……28 Lời mở đầu Trong thời đại công nghệ 4.0 nay, cần phải nắm bắt công nghệ đại thông tin liệu Với kỷ nguyên bùng nổ thông tin nay, tận dụng nguồn liệu khổng lồ đó, khai thác kho liệu đó, bước chân vào cánh cửa thành cơng Dữ liệu có khắp nơi, nơi nào, nơi đâu có liệu Từ thơng tin vị trí địa lý điện thoại cung cấp trang web mà ghé thăm mà trình duyệt web ghi lại Một báo cáo gần cho thấy “Chúng ta tạo 2.5 triệu byte liệu ngày Trên thực tế, tạo nhiều liệu nhanh đến mức 90% liệu giới tạo năm qua” Sự bùng nổ liệu thu hút nhiều ý tạo quan tâm mạnh mẽ doanh nghiệp, học giả cơng chúng nói chung Big data Dữ liệu ngày tạo ra, lưu trữ, phân tích ứng dụng Big data trở thành cụm từ hàng ngày xuất phương tiện truyền thơng trị chuyện người Với mục đích người hiểu rõ công nghệ Big data, ứng dụng lĩnh vực cụ thể (bán lẻ), viết nghiên cứu chủ đề: “Big data ứng dụng Big data bán lẻ đại” Bài viết sâu tìm hiểu khía cạnh Big data, lợi ích, ứng dụng sống nói chung ngành bán lẻ nói riêng Bên cạnh đó, tìm hiểu việc ứng dụng Big data số doanh nghiệp cụ thể, ứng dụng ngành bán lẻ Việt Nam Cơ sở lý luận 1.1 Công nghệ Big data 1.1.1 Khái niệm big data Big data tập liệu có khối lượng lớn phức tạp Độ lớn đến mức phần mềm xử lý liệu truyền thống khơng có khả thu thập, quản lý xử lý liệu khoảng thời gian hợp lý Hay nói cách khác, theo Gartner Research: “Big data tài sản thông tin, mà thơng tin có khối lượng liệu lớn, tốc độ cao liệu đa dạng, đòi hỏi phải có cơng nghệ để xử lý hiệu nhằm đưa định hiệu quả, khám phá yếu tố ẩn sâu liệu tối ưu hóa q trình xử lý liệu” Những tập liệu lớn bao gồm liệu có cấu trúc, khơng cấu trúc bán cấu trúc, tập liệu khai thác để tìm hiểu insight Các giải pháp Big data cung cấp công cụ, phương pháp công nghệ sử dụng để nắm bắt, lưu trữ, tìm kiếm phân tích liệu vài giây để tìm mối liên hệ hiểu biết cải tiến lợi ích cạnh tranh mà trước khơng có 1.1.2 Nguồn hình thành Big data Dữ liệu hành chính: bao gồm liệu từ Chính phủ tổ chức, quan phi Chính phủ, kể đến báo cáo, thống kê Chính phủ từ hoạt động, nhiệm vụ; hồ sơ y tế bệnh viện; hồ sơ từ ngân hàng trung ương, ngân hàng thương mại, từ đơn vị bảo hiểm, Dữ liệu hoạt động thương mại: hình thành từ giao dịch xuất phát từ phía, kể đến giao dịch online, giao dịch qua thẻ ngân hàng, giao tiếp qua trang mạng xã hội, thiết bị di động, máy tính, Dữ liệu từ thiết bị cảm biến: thiết bị chụp hình vệ tinh, thiết bị cảm biến khí hậu, thiết bị cảm biến đường Dữ liệu từ thiết bị theo dõi: thiết bị định vị GPS, thiết bị cài điện thoại di động Dữ liệu hành vi: đọc tin tức trang mạng trực tuyến, tìm kiếm thơng tin trực tuyến (sản phẩm, dịch vụ, thông tin khác), đặt hàng trang trực tuyến Dữ liệu từ khảo sát: thông tin ý kiến, quan điểm cá nhân, tổ chức phương tiện thông tin, khảo sát trực tiếp trực tuyến 1.1.3 Đặc điểm big data 1.1.3.1 Khối lượng Là tăng trưởng mặt khối lượng Dữ liệu hệ thống thông tin ln ln khơng ngừng tăng lên mặt kích thước (khối lượng) Chúng ta tìm thấy liệu định dạng video, âm nhạc, ảnh, … kênh truyền thông xã hội Khối lượng liệu hệ thống thơng tin lên đến hàng Terabyte Petabyte Đây đặc trưng tiêu biểu Big data 1.1.3.2 Vận tốc Là tăng trưởng mặt tốc độ Tốc độ hiểu theo khía cạnh: Khối lượng liệu gia tăng nhanh Ví dụ đơn giản trang mạng xã hội, thông báo cách vài giây cũ khơng người dùng quan tâm Người dùng thường loại bỏ tin nhắn cũ ý đến cập nhật gần Xử lý liệu nhanh mức thời gian thực: liệu xử lý tức thời sau chúng phát sinh (tính mili giây) 1.1.3.3 Đa dạng Là tăng lên tính đa dạng liệu Ngày 80% liệu sinh phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, video, hát, liệu từ thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khỏe, …) Big data cho phép liên kết phân tích nhiều dạng liệu khác bên bên ngồi doanh nghiệp, có cấu trúc, bán cấu trúc phi cấu trúc 1.1.3.4 Tính xác thực Một tính chất phức tạp Big data độ tin cậy/chính xác liệu Đó khơng qn không chắn liệu, tức liệu có sẵn đơi lộn xộn, chất lượng độ xác khó kiểm sốt Ví dụ liệu hàng loạt tạo nhầm lẫn lượng liệu truyền tải nửa thông tin không đầy đủ Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội mạng xã hội ngày khiến việc xác định độ tin cậy xác liệu ngày khó khăn Bài tốn phân tích loại bỏ liệu thiếu xác nhiễu tính chất quan trọng Big data 1.1.3.5 Giá trị Giá trị đặc điểm quan trọng Big data, bắt đầu triển khai xây dựng Big data việc cần phải làm xác định giá trị thơng tin mang lại nào, có định nên triển khai liệu lớn hay khơng Nếu có Big data mà nhận 2% lợi ích từ nó, khơng nên đầu tư phát triển Big data Ví dụ, từ khối liệu phát sinh trình khám, chữa bệnh giúp dự báo sức khỏe xác hơn, giảm chi phí điều trị chi phí liên quan đến y tế 1.1.4 Thành phần big data 1.1.4.1 Xử lý liệu Xử lý liệu thành phần thành phần Big data Nó liên quan đến việc lưu trữ truy xuất liệu ngày tăng số lượng loại liệu Lưu trữ liệu phát triển cách đáng kể từ thập niên 2000 Hơn nữa, năm 2007, liệu số hóa chiếm 94% liệu, so với phần lại liệu dạng truyền thống Dữ liệu phi cấu trúc phát triển nhanh so với liệu có cấu trúc Đặc biệt, tăng lên liệu phi cấu trúc video, hình ảnh, đăng Twitter Facebook phương tiện truyền thông khác Một ông lớn lĩnh vực xử lý liệu Hadoop, đời từ sau Yahoo, khung phần mềm nguồn mở liệu phi quan hệ, cho phép mở rộng quy mô từ máy chủ tới hàng nghìn thiết thị rẻ khác Một ông lớn khác việc xử lý lượng lớn liệu hệ thống Google MapReduce Nói cách đơn giản, việc xuất công nghệ xử lý liệu Hadoop hay MapReduce có vai trị tảng cho đời Big data, q khứ, tập liệu khơng tồn nơi, mà có xu hướng chia cắt nhiều ổ cứng máy tính khác 1.1.4.2 Phân tích liệu Phân tích liệu thành phần thứ Big data, gọi data mining Data mining trình khám phá giải thích mẫu liệu để giải vấn đề kinh doanh Có loại phân tích liệu Đầu tiên mơ hình dự đốn, bao gồm hồi quy bội, hồi quy logistic mơ hình định Tiếp theo mơ hình mơ tả, bao gồm phân tích nhân tố, phân tích cụm phân tích liên kết Và có giai đoạn phân tích liệu: hiểu kinh doanh, hiểu liệu, chuẩn bị liệu, mơ hình hóa, đánh giá triển khai Một số kĩ thuật để phân tích liệu kiểm tra tỷ số A/B, nghiên cứu quy tắc liên kết, phân loại, tìm xu hướng, hợp tích hợp liệu, nghiên cứu thiết bị phân tích, phân tích khơng gian, thời gian, mơ hóa, … 1.1.4.3 Trực quan hóa liệu Trực quan hóa liệu thành phần cuối Big data quan trọng so với hai thành phần kể Trực quan hóa liệu liên quan đến khả hiển thị phân tích đồ họa số lượng lớn liệu Về chất, giao tiếp liệu Có vấn đề để lập kế hoạch giao tiếp liệu thành công: kiến thức thống kê, định hướng mục tiêu định cách tổ chức nội dung, loại hình tổ chức 1.1.5 Tầm quan trọng big data Với bùng nổ thông tin nay, việc sử dụng Big data giúp cho có lợi ích nhiều mặt, nhiều lĩnh vực Hiện Big data ứng dụng hiệu nhiều lĩnh vực kinh tế Thương mại điện tử Big data giúp cho doanh nghiệp biết khách hàng quan tâm tới sản phẩm mà đưa quảng cáo phù hợp Ngồi ra, doanh nghiệp dự báo trước nhu cầu hàng hóa tương lai gần, nắm thị hiếu thị trường dựa vào để phân bổ dự trữ hàng hóa Ngân hàng Big data bước tiến lớn ứng dụng ngành ngân hàng với nhiều ứng dụng nhằm tăng doanh thu cho ngân hàng, đồng thời giảm bớt khó khăn cho khách hàng Big data tham gia vào nhiều công đoạn ngân hàng, từ thu tiền mặt, giao dịch điện tử hay quản lý tài Có thể kể đến hệ thống phân tích Big data giúp ngân hàng đưa định quan trọng cần đề xuất thành lập chi nhánh nhờ kĩ thuật phân cụm, hay Big data giúp ngân hàng phát hoạt động gian lận báo cáo cho chuyên viên liên quan, … Ngành dịch vụ khách hàng Nền kinh tế đại xác định khách hàng tài sản lớn doanh nghiệp, nắm bắt nhu cầu làm hài lịng khách hàng doanh nghiệp cạnh tranh với đối thủ Ngành bán lẻ Việc thu thập liệu đa dạng khách hàng, Big data phân tích thị trường cạnh tranh, quan tâm khách hàng, giúp doanh nghiệp xác định hành trình trải nghiệm khách hàng, xu hướng mua sắm hài lịng khách hàng Từ đó, cải thiện hiệu suất hiệu bán hàng doanh nghiệp Digital Marketing Digital marketing ngày góp phần tạo nên thành cơng cho doanh nghiệp, đặc biệt tảng truyền thông xã hội mạng xã hội trở thành phần thiếu sống, người ngày “nghiện” mua sắm trực tuyến Big data giúp cho Digital marketing ngày quan trọng, trở thành phần thiếu bùng nổ mạnh mẽ Big data giúp dự báo hành vi, thiết kế chiến lược, bố trí tận dụng biến động giá, chương trình khách hàng thân thiết Ngành y tế Việc ứng dụng Big data y tế đem lại nhiều kết tích cực cứu sống nhiều bệnh nhân Mỗi bệnh nhân có sổ điện tử ghi lại lịch sử khám, chữa bệnh, …Hồ sơ sức khỏe điện tử kích hoạt cảnh cáo nhắc nhở bệnh nhân làm xét nghiệm theo dõi đơn thuốc trình điều trị, … Với doanh nghiệp Giúp doanh nghiệp thu thập liệu yêu cầu khách hàng khách hàng chưa bắt đầu thực giao dịch với doanh nghiệp Nhờ đó, doanh nghiệp có số lượng lớn khách hàng tiềm Tăng khả năng, tăng doanh thu bán hàng thông qua đánh giá hành vi mua hàng, thói quen, sở thích mua hàng khách hàng để đề xuất sản phẩm tương tự giá tương tự Tạo mơ hình tiếp thị đại, có hiệu suất cao Đánh giá xác định tối ưu thời gian sản phẩm khách hàng quan tâm, ý nhất, mua nhiều Có báo cáo theo nhiều tiêu chí khác cách nhanh chóng: theo giới tính, theo độ tuổi, theo mức thu nhập, theo khu vực dân cư sinh sống Hỗ trợ giao vận hiệu Bên cạnh đó, ứng dụng Big data giúp doanh nghiệp dự đốn tỷ lệ hàng hóa bán ra, xu hướng nhu cầu mua sắm để tăng cường đầu tư cắt giảm chi phí kịp thời Tạo điều kiện cho doanh nghiệp ứng phó với áp lực để tối ưu hóa việc sử dụng tài sản, ngân sách, hiệu suất chất lượng dịch vụ 1.1.6 Các thách thức big data Ngồi tiềm mà Big data mang lại Big data tồn thách thức cần phải ghi nhận tìm cách hạn chế Sự đa dạng thơng tin Trên thực tế, tồn liệu đồng có cấu trúc tốt với kích thước cấu trúc cần thiết Chính vậy, việc làm xử lý lỗi từ nguồn liệu không đầy đủ hay nguồn liệu gây nhiễu tối quan trọng thiếu Quy mô Thực tế cho thấy khối lượng liệu gia tăng lớn gần vượt qua khả sức mạnh xử lý lưu trữ máy tính Yếu tố thời gian Những kết phân tích cần phải đưa cách tức thì, hay nói cách khác thời gian thực, nên cần phải có phát triển quy trình xử lý dựa vào gia tăng cấu trúc liệu, nhằm đạt mục đích cuối đáp ứng yêu cầu thông tin cách tức người sử dụng Tính cá nhân Các yếu tố luật pháp liên quan đến quyền cá nhân trở thành vấn đề đe dọa hạn chế lợi ích tiềm Do nên sách an ninh mạng hay an ninh thơng tin chia sẻ liệu liên quan đến người dùng cá nhân cần phải xem xét cẩn thận nghiêm túc.\ Sự kết hợp người Các đánh giá chuyên gia cần thiết để hiểu nguồn liệu để khai thác tối đa tiềm nó, cần đòi hỏi phối hợp nhịp nhàng nhuần nhuyễn máy móc người 1.2 Bán lẻ đại 1.2.1 Khái niệm Theo Philip Kotler: “Bán lẻ hoạt động nhằm bán hàng hóa hay dịch vụ trực tiếp cho người tiêu dùng cuối để họ sử dụng cho cá nhân, khơng mang tính thương mại” Theo Michael Levy: “Bán lẻ nhóm hoạt động kinh doanh làm gia tăng giá trị cho sản phẩm dịch vụ, bán cho người tiêu dùng cuối mục đích sử dụng cho cá nhân gia đình” Vậy nên, ta hiểu bán lẻ đại việc áp dụng công nghệ bán lẻ tiến kết hợp với yếu tố hàng hóa, dịch vụ làm thỏa mãn nhu cầu khách hàng, lấy khách hàng làm trung tâm Bán lẻ đại xu hướng tất yếu nay, đẩy nhanh bối cảnh Covid-19 Ở Việt Nam lĩnh vực cịn nhiều tiềm tăng trưởng, mà tỷ lệ bao phủ bán lẻ đại Việt Nam thấp nhiều so với nước khu vực, đạt 25% tổng mức bán lẻ, Philippine 33%, Thái Lan 34%, Singapore 90%,… 1.2.2 Các hình thức bán lẻ đại Ở Việt Nam, doanh nghiệp bán lẻ thường triển khai kiểu cửa hàng bán lẻ dạng sau: Bán lẻ qua cửa hàng Cửa hàng bách hóa: bán hàng hóa xếp theo danh mục loại hàng đồ gia dụng, quần áo, mỹ phẩm, Siêu thị, đại siêu thị, trung tâm thương mại: bán loại thực phẩm, nước uống, sản phẩm gia dụng đơn giản, quần áo, thiết bị điện tử, … Các nhà bán lẻ loại sản phẩm cụ thể Các nhà bán lẻ dạng kho Bán hàng trực tuyến 10 Nguồn: Advertising Vietnam Lazada nghiên cứu liệu thu thập từ người dùng để tạo nên video quảng cáo Sau đó, cơng ty ghép tất tên sản phẩm thu thập vào phần lời cho hát quảng cáo Phần âm nghệ sĩ trình diễn ca khúc Hãng lựa chọn từ hát gương mặt thịnh hành từ Big data Hơn nữa, công ty sử dụng Big data để lựa chọn loại âm thu hút người xem cho video quảng cáo Kết quả, video thu hút 20 triệu lượt xem youtube, chia sẻ rộng rãi Facebook Twitter, giúp hãng tăng 3% doanh số bán hàng so với năm trước, 40 triệu lượt tương tác khắp tảng mạng xã hội, khẳng định độ hiệu việc sử dụng Big data hoạt động truyền thơng kinh doanh Hình 2.4 Lazada thu thập liệu người dùng để tạo video quảng cáo Nguồn: Advertising Vietnam Lazada triển khai dự án Apollo - tảng ứng dụng công nghệ Big data để tập trung, tích hợp tồn việc quản trị mạng lưới liệu; phân bổ tối ưu tuyến đường, đồng thời quản lý chi phí hiệu Thông qua Apollo, việc kết nối tảng thương mại điện tử sở hạ tầng Logistics nâng cao để tạo giá trị gia tăng nâng cao trải nghiệm cho khách hàng, thương hiệu nhà bán hàng Lazada Shopee Shopee sàn thương mại điện tử lớn Việt Nam, thành lập vào năm 2015 Tại đây, người bán người mua dễ dàng thực hoạt động mua bán cách dễ dàng thuận tiện Hiện nay, Shopee tăng cường sử 24 dụng ứng dụng Big data việc tổ chức q trình mang tính cá nhân hóa người dùng Shopee liên tục đổi kho trị chơi giải trí ứng dụng mua sắm shopee mang đến cho người dùng khơng gian giải trí đầy vui nhộn Cụ thể, thị trường Việt Nam, mắt trò chơi Shopee Tiên trì, Lì xì Shopee chào năm Người tham gia nhận lời chúc tốt đẹp tiền may mắn thời khắc đón chào năm Ngồi ra, Shopee cịn có số trị chơi khác thú cưng, nơng trại, bắn bong bóng, đập kẹo, gắp thú… Shopee giữ vị trí dẫn đầu thị trường nhờ thành công từ chiến lược trải nghiệm mua sắm trực tuyến gắn liền với yếu tố xã hội tính tương tác cao Vui vẻ yếu tố trọng tâm trải nghiệm mà Shopee mang đến người dùng Với kho trị chơi giải trí khổng lồ tính độc đáo tích hợp ứng dụng mua sắm thu hút lượng lớn người dùng Năm 2019, có đến tỷ lượt tham gia trị chơi, ghi nhận 10.000h phát sóng trực tiếp, nhiều thương hiệu nhà bán lẻ hợp tác Shopee nhằm mở rộng đối tượng khách hàng, làm cho tổng số lượng mặt hàng Shopee mall tăng gấp đôi Năm 2020, với kiện 11/11 siêu sale, Shopee bán 200 triệu sản phẩm, ghi nhận 20 triệu xem Live, 2.5 tỷ lượt tham gia trò chơi ứng dụng từ người dùng, cho thấy người dùng ngày yêu thích chương trình giải trí độc đáo sàn Với Shopee Games này, người dùng cịn chơi trò chơi để đổi lấy phần thưởng Shopee coin-loại tiền ảo tảng áp dụng toán để giảm giá cho sản phẩm thương hiệu tài trợ Shopee sử dụng Big data để nhận diện khách hàng, từ giới thiệu sản phẩm phù hợp Với Big data, Shopee hiểu liệu cục xây dựng mơ hình thực chức định banner tùy chỉnh tài sản tiếp thị hiển thị cho nhóm người cụ thể thị trường Đi sâu vào trải nghiệm khách hàng, phân tích Big data góp phần xây dựng mơ hình người mua sắm cho thị trường Bà Wang Chen có nói “Ví dụ Indonesia, chúng tơi nhận thấy từ liệu người dùng nhóm thành hồ sơ khác dựa nhãn hiệu mà danh mục mà họ ưa thích…Người Singapore có ưu tiên mạnh mẽ với Flash sale chương trình khuyến thời gian giới hạn…” Shopee Feed - Với chức người dùng chia sẻ nội dung giao dịch mua với cộng đồng Shopee lớn Tương tự tảng truyền thơng khác, Shopee Feed cho phép người dùng theo dõi, nhận cập nhật theo thời gian thực từ bạn bè, người bán thương hiệu Hay Shopee Live Chat - cho phép trò chuyện trực tiếp người mua người bán 25 Như vậy, với việc sử dụng Big data, Shopee biến việc mua sắm khách hàng trở thành trải nghiệm toàn diện Với tinh thần đổi không ngừng nghỉ, công nghệ Big data giúp cho thị trường bán lẻ nói chung thị trường bán lẻ trực tuyến nói riêng nhiều kết ấn tượng Theo báo cáo Bộ Công Thương, dự báo giai đoạn 2022-2025, thị trường tăng trung bình 25%/năm, đạt 35 tỷ USD vào năm 2025, chiếm 10% tổng mức bán lẻ hàng hóa doanh thu dịch vụ tiêu dùng nước 2.3.2 Nhóm nhà cung cấp dịch vụ Big Data Cùng với xu hướng Big data doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam, có nhiều doanh nghiệp triển khai cung cấp tảng ứng dụng Big data để giúp nhà bán hàng tận dụng lợi nguồn liệu Big data Năm 2020, thị trường liệu Việt Nam định giá 858 triệu USD dự kiến đạt 1.82 tỷ USD vào năm 2023 Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) thị trường dực kiến 5.32% giai đoạn 2023 - 2027 Thị trường liệu Việt Nam chủ yếu doanh nghiệp nước nắm giữ, chiếm khoảng 70-80% thị phần, doanh nghiệp nội địa lớn Viettel, VNPT, FPT số doanh nghiệp nhỏ chiếm 20% cịn lại Cụ thể gần đây, cơng ty cổ phần VNG vận hành trung tâm liệu lớn cung cấp 410 tủ rack (tủ lắp đặt máy chủ), có kế hoạch mở rộng lên tới 1.600 tủ rack đáp ứng tăng trưởng thị trường Việt Nam Tháng 10/2022, Viettel cho mắt hệ sinh thái Viettel Cloud, sở hữu hạ tầng trung tâm liệu lớn Việt Nam với 13 trung tâm 9.000 tủ rack Và Viettel cho biết tới năm 2025, tập đoàn đầu tư thêm 10.000 tỷ đồng để mở rộng quy mô tới năm 2030 nâng mức đầu tư lên 40.000 tỷ đồng Hay vào tháng 8/2022, CMC Telecom mở trung tâm đa ta với hệ thống 1.200 tủ rack với cịn sở hữu trung tâm liệu kahcs Hà Nội TP Hồ Chí Minh 26 Hình 2.5 u cầu phát triển điện tốn đám mây Việt Nam đến năm 2025 Nguồn: Dự thảo quy hoạch hạ tầng thông tin truyền thông thời kỳ 2021-2030, tầm nhìn đến năm 2050 Theo nghiên cứu thị trường Vietnamworks, có khoảng 50 đến 100 doanh nghiệp hoạt động lĩnh vực Big Data có khoảng 50% số doanh nghiệp hoạt động hai thành phố lớn Hà Nội thành phố Hồ Chí Minh VinBigData Cơng ty cổ phần VinBigData cung cấp giải pháp công nghệ tảng sản phẩm tiên tiến dựa Big data Trí tuệ nhân tạo Ngày 26/12/2022, VinBigData thức mắt tảng Trí tuệ nhân tạo đa nhận thức Vinbase, hỗ trợ doanh nghiệp Việt ứng dụng giải pháp AI Big data vào hoạt động sản xuất kinh doanh, nâng cao chất lượng sống người Việt Nền tảng giúp tối ưu hoạt động kinh doanh, tăng trải nghiệm người dùng, ứng dụng đa dạng bán lẻ số lĩnh vực khác VinBase Chatbot - Giải pháp hoàn chỉnh cung cấp tảng tạo lập quản lý chatbot cho doanh nghiệp Tự động hóa quy trình chăm sóc thu hút khách hàng Doanh nghiệp dễ dàng tạo lập, cấu hình, huấn luyện quản lý chatbox theo kịch nghiệp vụ doanh nghiệp mà không cần am hiểu lập trình Nó tích hợp đa kênh tự động hóa quy trình hội thoại doanh nghiệp với khách hàng nội doanh nghiệp VinBase Callbox - Giải pháp cung cấp tảng tạo lập quản lý tổng đài ảo cho doanh nghiệp Khách hàng cần mô tả vấn đề họ gặp phải, tổng đài chuyển gọi đến tổng đài viên, trả lời trực tiếp câu hỏi đơn giản 27 ViZone Insight - tảng phân tích hành vi khách hàng thơng minh Nền tảng tích hợp hệ thống camera thơng minh với tính hỗ trợ theo dõi, thống kê, phân tích xử lý liệu khách hàng; giúp đại lý bán lẻ doanh nghiệp thấu hiểu nhu cầu hành vi khách hàng, từ tối ưu hoạt động kinh doanh Giải pháp tùy chỉnh linh hoạt để phù hợp tối đa với nhóm khách hàng ngành bán lẻ ViVi - trợ lý ảo toàn diện cho người Việt, ứng dụng cơng nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích liệu Big data xử lý ngơn ngữ tự nhiên Trợ lý ảo có khả phản hồi tự nhiên, nhanh chóng xác câu lệnh khách hàng, hỗ trợ tra cứu thông tin, tư vấn sản phẩm, dịch vụ phù hợp thực số tác vụ có liên quan thơng qua giọng nói Hình 2.6 Hệ sinh thái sản phẩm VinBigdata Nguồn: Vinbigdata FSI Với 15 năm kinh nghiệm, FSI công ty công nghệ hàng đầu lĩnh vực chuyển đổi số Việt Nam Công ty đưa tảng VLAKE - tảng lưu trữ xử lý liệu lớn tồn diện, phát triển dựa cơng nghệ mở Hadoop, ứng dụng nhiều công nghệ lõi AI, Machine Learning, Deep Learning, VLAKE giúp quản lý, khai thác hiệu nguồn tài nguyên liệu tổ chức Nhờ vào khả tùy chỉnh dễ dàng xử lý mạnh mẽ, VLAKE giải pháp giúp doanh nghiệp xây dựng kho lưu trữ liệu số, kết nối đa nguồn liệu, chuẩn hóa trực quan hóa liệu với tốc độ cao, chi phí tối ưu an toàn liệu tuyệt đối, tảng giúp nhà bán lẻ ứng dụng Big data vào hoạt động 28 Một số tảng ứng dụng Big data khác Việt Nam kể đến PowerSell, Bee Cost Market, Social listening, ứng dụng rộng rãi 2.4 Đánh giá 2.4.1 Điểm tích cực Việt Nam nước có dân số đơng, trẻ có mức độ sử dụng internet mạng xã hội ngày tăng, Việt Nam đánh giá thị trường rộng để Big data ứng dụng Big data phát triển Mỗi ngày có số lượng Big data lớn lại sinh từ người dùng internet đa dạng nhiều lĩnh vực Những liệu ln phân tích để tận dụng lợi thế, tác dụng mà đem lại Vậy nên cần có biện pháp khai thác hiệu để tận dụng nguồn tài nguyên với số lượng khủng Các doanh nghiệp bán lẻ trọng việc ứng dụng cơng nghệ nói chung Big data nói riêng hoạt động kinh doanh Big data tận dụng cách linh hoạt, đa dạng tùy thuộc vào góc nhìn doanh nghiệp Điều đó, giúp cho doanh nghiệp tăng trưởng doanh thu tiềm phát triển Trong việc phát triển hạ tầng lưu trữ máy chủ, thị trường Việt Nam tiếp tục bùng nổ nhờ chu kỳ phát triển doanh nghiệp, nhu cầu gia tăng dịch vụ đám mây, big data vào giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ Nhiều doanh nghiệp cung cấp giải pháp phần mềm cung ứng thiết bị công nghệ viễn thông việc quản lý, tích hợp phân tích liệu Một số doanh nghiệp kể đến FPT, VNPT, CMC, TS, MISA, HIPT… Bên cạnh đó, việc thơng quan đề án “Phát triển hệ tri thức Việt số hóa”, việc quản lý, phân tích, nhận thức doanh nghiệp nói chung doanh nghiệp bán lẻ nói riêng có hiệu định 2.4.2 Điểm hạn chế Đối với nhóm doanh nghiệp ứng dụng Bigdata Big data Việt Nam chưa khai thác cách triệt để Hằng ngày có số lượng lớn Data bị bỏ dở, bỏ qua, khơng phân tích tài ngun phân tích liệu cịn hạn chế Hơn nữa, việc khai thác dừng lại cơng ty lớn, có quy mơ rộng, tiềm lực tài chính, cịn cơng ty nhỏ hơn, phân tích khiêm tốn Một số doanh nghiệp cịn chưa trọng đến việc phân tích Big data khai thác hết tiềm Tâm lý hành vi người tiêu dùng Việt Nam Theo vài nghiên cứu cho thấy rằng, người Việt hay thay đổi thường có sở thích, xu hướng ngắn hạn, nên việc phân tích nhu cầu khách hàng để từ đưa vào áp dụng trở nên khó khăn doanh nghiệp Bởi nhận định sai 29 xu hướng tiêu thụ hay nhu cầu thị trường Big data nguyên nhân dẫn đến thất bại doanh nghiệp Hạ tầng công nghệ thông tin Các doanh nghiệp Việt Nam chưa đủ mạnh để khai thác cách tối ưu hết tiện ích Big data Hiện hầu hết doanh nghiệp Việt Nam muốn sử dụng liệu lớn phải thông qua công ty cung cấp dịch vụ nước điều dẫn đến chi phí cao, từ doanh nghiệp cịn nhiều dự việc sử dụng Big data Pháp luật liên quan đến bán lẻ trực tuyến số bất cập Một số bất cập khung khổ pháp lý quy phạm pháp luật liên quan tới bán hàng trực tuyến tạo nên khơng khó khăn, vướng mắc Một địi hỏi đặt cần có sách mang tính khuyến khích hạn chế quy định văn luật thiếu tính đồng nhất, rườm rà để bán lẻ trực tuyến phát triển nữa, thích ứng với tảng cơng nghệ, mang lại giá trị cho kinh tế Bên cạnh đó, có thực trạng doanh nghiệp Việt Nam ln có độ trễ định việc ứng dụng Big data Dữ liệu nằm yên chỗ khơng có ý nghĩa mà phải biến thành liệu biết nói sử dụng cách Bên cạnh số doanh nghiệp triển khai có thành cơng việc ứng dụng Big data, cịn nhiều doanh nghiệp bán lẻ chưa thực tiếp cận với công nghệ Big data Bởi địi hỏi tảng cơng nghệ thông tin mạnh, kho lưu trữ khổng lồ Đối với nhóm doanh nghiệp cung cấp giải pháp Bigdata Chi phí Chi phí để đầu tư nghiên cứu giải pháp ứng dụng Bigdata cao, rào cản chủ yếu doanh nghiệp cung cấp dịch vụ Chi phí hạ tầng để triển khai giải pháp Big data Việt Nam chi phí phần mềm đắt đỏ, vớ kỹ thuật phức tạp Thêm vào chi phí nhân lực, chi phí đào tạo nguồn nhân lực cho công ty chất lượng nhân lực cơng nghệ thơng tin Việt Nam cịn Thiếu chuyên gia công nghệ Theo Đề án chuyển đổi số quốc giá, nhân lực ICT không hạn chế số lượng, thiếu hụt nhân lực có chun mơn cao kiến thức bắt kịp xu hướng thay đổi thị trường công nghệ, nguyên nhân dẫn đến nhân ICT ngày khan hiếm, dẫn tới cạnh tranh để thu hút nhân tài Theo số liệu khảo sát Viện Chiến lược Thông tin Truyền thông cho thấy, 70% sinh viên tốt nghiệp ngành CNTT cần phải đào tạo lại để đáp ứng yêu cầu công việc, đa số sinh viên không nắm bắt lĩnh vực cơng việc 30 Bên cạnh đó, nước ta khan chuyên gia nghiên cứu phân tích Big data thị trường Nên cần có kế hoạch đào tạo sát với nhu cầu thị trường để thúc đẩy phát triển Big data tận dụng lợi ích thị trường Môi trường pháp lý cho phát triển CNTT Việc xây dựng môi trường pháp lý chậm, chưa theo kịp nhu cầu xã hội, đặc biệt lĩnh vực chuyển đổi số nói chung ứng dụng liệu lớn nói riêng Cụ thiếu hành lang pháp lý cho vấn đề bảo vệ liệu cá nhân, vấn đề quyền đạo đức thu thập liệu, vấn đề quyền sở hữu trí tuệ, gây khó khăn cho doanh nghiệp cung cấp giải pháp công nghệ Giải pháp nâng cao hiệu sử dụng công nghệ Big data 3.1 Về phía doanh nghiệp Đặt mục tiêu rõ ràng khai thác Big data Trong quản trị doanh nghiệp, doanh nghiệp nhỏ thành lập, cần phải đặt rõ mục tiêu thời gian rõ ràng cho việc khai thác Big data Việc xác định rõ mục tiêu thời gian thực khiến cho việc quản trị doanh nghiệp trở nên khoa học tập trung nguồn lực để hồn thành mục tiêu Hơn ,nó giúp doanh nghiệp đạt hiệu tăng trưởng theo thời kỳ dự kiến đảm bảo kết đo lường thực có kết kịp thời Thu thập thông tin từ tất nguồn Doanh nghiệp phải thu thập tồn thơng tin từ nguồn liên quan đến khách hàng khách hàng tiềm Các nguồn thơng tin đến từ phương tiện truyền thông xã hội, thơng tin quảng cáo báo, tạp chí, truyền hình, … Tập trung vào liệu doanh nghiệp cần thiết Big data Doanh nghiệp muốn khai thác tốt nguồn Big data phải tập trung tối đa vào dự định mục tiêu đề Có nghĩa là, cần phải chọn lọc thơng tin cần thiết, phù hợp với yêu cầu bỏ qua thông tin khác Nếu không làm tốt điều này, doanh nghiệp bị tải choáng ngợp trước muôn vàn số liệu tạo từ việc đo lường thông tin không cần thiết Big data cần đo lường thường xuyên Các doanh nghiệp nên thường xuyên sử dụng số số liệu liên quan đến mục tiêu tiếp thị cập nhật thông tin Những kết báo cáo liên tục giúp doanh nghiệp dễ dàng nắm bắt xu hướng hội Mỗi liệu mà doanh nghiệp tạo mang tính độc trở thành lợi cạnh tranh cho doanh nghiệp 31 Hiểu rõ chất lượng liệu doanh nghiệp Big data Doanh nghiệp phải dựa vào nguồn liệu, thời điểm thu thập xác chúng để đánh giá chất lượng liệu Nếu sử dụng liệu chưa tổng hợp, phân tích đầy đủ xác, kết dự báo đưa dựa liệu không đáng tin cậy Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần có so sánh, kiểm nghiệm với sở chuyên môn khác để đảm bảo thông tin đáng tin cậy Doanh nghiệp phải có tầm nhìn xa Như doanh nghiệp dựa vào Big data biết khách hàng có phản ứng tích cực với chiến lược giá ưu đãi Tuy nhiên việc hạ giá liên tiếp lựa chọn khơn ngoan Thay vào đó, doanh nghiệp cần kiểm tra thêm yếu tố khác, góp phần tạo kết liệu định khác hợp lý hiệu Lặp lặp lại q trình phân tích, tổng hợp Việc lặp lặp lại trình phân tích, tổng hợp giúp doanh nghiệp liên tục tiến việc định hướng liệu, có khả nắm bắt hội cách nhanh chóng dễ dàng, từ tạo kết kinh doanh ngày tốt Giúp nhân viên hiểu xác Big data Doanh nghiệp cần phải tổ chức lớp đào tạo cho nhân viên, ban điều hành để hiểu rõ lợi ích Big data đem lại, để hạn chế hiểu lầm xóa bỏ rào cản q trình kinh doanh, hiểu rõ mục đích việc ứng dụng Big data từ có ứng dụng triển khai phù hợp hiệu Bắt kịp xu hướng công nghệ tích hợp cơng nghệ Doanh nghiệp nên cân nhắc lợi ích cơng nghệ hoạt động kinh doanh mình, để bắt kịp xu hướng với đối thủ cạnh tranh Việc tích hợp cơng nghệ nhu cầu tất yếu, đòi hỏi đê doanh nghiệp đứng vững thương trường, vừa giúp nâng cao chất lượng dịch vụ, dễ dàng, vừa thuận tiện thu thập liệu giúp cho q trình phân tích, tổng hợp đưa định Ứng dụng Big data điều đương nhiên Hiện nay, trải nghiệm khách hàng trở thành lợi cạnh tranh sống Các doanh nghiệp bán lẻ cần đầu tư việc tạo hành trình mua sắm lý tưởng cho khách hàng Mỗi điểm chạm cần thiết kế cách cá nhân hóa, tạo khoảnh khắc ấn tượng chạm đến cảm xúc, đủ để thuyết phục giữ chân khách hàng thay chương trình giảm giá thơng thường 32 Bên cạnh kinh doanh đa kênh từ online đến offline xu tất yếu Các doanh nghiệp nên tập trung vào việc nâng cao chất lượng tiếp cận thông tin kênh online, phân bổ không gian cửa hàng để nâng cao trải nghiệm người dùng Các doanh nghiệp hợp tác với đơn vị thuê mặt ứng dụng giao hàng để cải thiện hành trình đưa sản phẩm đến tay người tiêu dùng Thiết lập quầy dịch vụ để khách hàng nhận đồ chỗ hay dịch vụ giao tận nhà theo yêu cầu từ trung tâm thương mại điều cần ý Vậy nên, việc ứng dụng Big data bối cảnh vô cần thiết, doanh nghiệp muốn bứt phá kinh doanh đủ vị để cạnh tranh với doanh nghiệp khác, đặc biệt ngành bán lẻ - ngành mà doanh nghiệp nước ta phải cạnh tranh gay gắt với doanh nghiệp nước ngồi 3.2 Về phía nhà nước Thứ nhất, xây dựng trung tâm Big data (data center), dịch vụ điện toán đám mây Trung tâm liệu nơi tập trung nhiều thành phần tài nguyên mật độ cao làm chức lưu trữ, xử lý toàn liệu hệ thống với khả sẵn sàng độ ổn định cao Xây dựng trung tâm Big data, cần ý việc lựa chọn địa điểm đặt trung tâm liệu quan trọng, định mức độ an tồn vật lý, giảm thiểu rủi ro yếu tố khách quan mạng lại, tăng mức độ an toàn sẵn sàng trung tâm liệu Ngoài ra, cần lựa chọn kiến trúc kết cấu tòa nhà, lựa chọn không gian lắp đặt thiết bị phụ trợ cho trung tâm liệu Thứ hai, hỗ trợ, tạo động lực để doanh nghiệp, đơn vị nghiên cứu cung cấp giải pháp phần mềm công cụ hỗ trợ việc lưu trữ, quản lý, tích hợp phân tích liệu Thứ ba, Chính phủ cần đầu tư vào chương trình nghiên cứu bản, chương trình đổi cơng nghệ đặc biệt chương trình cách mạng cơng nghệ 4.0 Việc tổ chức nhiều hội thảo Big data, ứng dụng công nghệ thông tin 4.0… sở để tiếp thu nhiều giải pháp tạo lập sở liệu Thứ tư, trọng đầu tư công tác đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao lĩnh vực cơng nghệ thơng tin, phân tích liệu Các sở đào tạo Việt Nam cần mở khóa học ngắn hạn, ngành học, chuyên ngành nghiên cứu Big data, phân tích liệu, góp phần vào phát triển Big data thời gian tới 33 Kết luận Trong nghiên cứu trình bày hiểu biết rõ công nghệ Big data ứng dụng sống nói chung ngành bán lẻ nói riêng Big data ứng dụng cơng nghệ vơ hữu ích doanh nghiệp, giúp cho doanh nghiệp hoạt động hiệu giúp cho khách hàng doanh nghiệp cảm thấy hài lòng với trải nghiệm với dịch vụ doanh nghiệp Một khía cạnh đó, thấy số ứng dụng cụ thể Big data vài doanh nghiệp, để có cách nhìn khách quan tính ứng dụng Các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam tương đối trọng vào công nghệ Big data, doanh nghiệp lớn, cho thấy hội nhập, thích ứng, động doanh nghiệp nước Sự hội nhập cơng nghệ đại nói chung Big data nói riêng đặt hội thách thức cho quan nhà nước việc tạo lập kế hoạch triển khai, hướng dẫn doanh nghiệp xây dựng sở hạ tầng, làm tảng cho việc ứng dụng công nghệ doanh nghiệp 34 Tài liệu tham khảo (2021), Tất tần tật Big data, NIIT https://niithanoi.edu.vn/tat-tan-tat-ve-big-data-phan-1.html ICT Hà Nội, Bích Thu (2022), Bán lẻ chuyển đón đầu xu hướng tiêu dùng sau đại dịch, Vietnambiz, https://vietnambiz.vn/ban-le-hien-dai-chuyen-minh-don-dau-xu-huong-tieu-dun g-sau-dai-dich-20220303093858761.htm (2022), Khái niệm đặc điểm hệ thống bán lẻ đại, Tài liệu tham khảo, https://tailieuthamkhao.com/giai-phap-phat-trien-he-thong-ban-le-hien-dai-taiviet-nam-3-5355 Marnik G Dekimpe (2020), Retailing and retailing research in the age of Big data analytics, ScienceDirect, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016781161930062X Shitong Cao & Ajay K.Manrai (2014), Big data in marketing & retailing, https://scholars.fhsu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1012&context=jiibr Abhay Kumar Bhadani & Dhanya Jothimani, Big Data: Challenges, Opportunities, and Realities, https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1705/1705.04928.pdf Nguyễn Anh Duy & Nguyễn Phúc Quỳnh Như (2019), Dữ liệu lớn: Cách thức khai thác hội từ liệu? Trường hợp Amazon, Tạp chí phát triển hội nhập, https://user-cdn.uef.edu.vn/newsimg/tap-chi-uef/2019-05-06-46/9.pdf (2022), Tình hình cơng nghệ Big data Việt Nam 2022, Lifeweb, https://lifeweb.vn/thiet-ke-website/cong-nghe-big-data-o-viet-nam-2022/ (2020), Ứng dụng Big data doanh nghiệp hàng đầu giới, iFACTORY, https://ifactory.com.vn/ung-dung-big-data-trong-cac-doanh-nghiep-hang-dau-th e-gioi/ 35 10 Hà Anh (2022), Cách khai thác hiệu tối đa hóa Big data, MarketingTrips, https://marketingtrips.com/digital/cach-khai-thac-hieu-qua-va-toi-da-hoa-big-d ata/ 11 Ths Vũ Thị Thanh Hương (2020), Vai trò ứng dụng liệu lớn kinh doanh bán lẻ, Công Thương industry and trade magazine, https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/vai-tro-va-ung-dung-du-lieu-lon-trong-kin h-doanh-ban-le-75541.htm 12 Ths Ngô Kim Thanh (2020), Ứng dụng liệu lớn kinh tế số, Công Thương industry and trade magazine, https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/ung-dung-du-lieu-lon-trong-nen-kinh-te-s o-72702.htm 13 Thanh Minh (2021), Coca Cola sử dụng Big data nghiên cứu thị trường, IFU, https://ifu.vn/coca-cola-su-dung-big-data-nghien-cuu-thi-truong/ 14 Phạm Hoài Nhân (2020), Dữ liệu lớn: Nguồn tài nguyên có giá trị giới, Đồng Nai online, http://www.baodongnai.com.vn/bao-xuan/202001/du-lieu-lon-nguon-tai-nguye n-co-gia-tri-nhat-the-gioi-2983774/index.htm 15 Trịnh Thu Trang (2019), Nghiên cứu lợi ích Dữ liệu lớn - Big Data với doanh nghiệp thương mại điện tử nước giới, Công nghiệp công nghệ cao, https://congnghiepcongnghecao.com.vn/tin-tuc/t21979/nghien-cuu-ve-loi-ich-c ua-du-lieu-lon big-data-voi-doanh-nghiep-thuong-mai-dien-tu-trong-nuoc-va-t he-gioi.html 16 Dr Mark van Rijmenam (2013), How Coca-Cola Takes A Refreshing Approach On Big Data, DATA FLOP: Data & Technology insights, https://datafloq.com/read/coca-cola-takes-refreshing-approach-big-data/ 17 Ulunma (2020), COCA COLA LEVERAGES DATA ANALYTICS TO DRIVE INNOVATION, Digital innovation and transformation, 36 https://d3.harvard.edu/platform-digit/submission/coca-cola-leverages-data-anal ytics-to-drive-innovation/ 18 TS Phạm Anh Tuấn (2019), Coca Cola thách thức tiếp thị dựa liệu, Tri thức quản trị, https://trithucquantri.com/marketing-4-0/coca-cola-va-thach-thuc-khi-tiep-thi-d ua-tren-du-lieu.html 19 PGS.TS Nguyễn Minh Quang & Ths Văn Công Vũ (2021), Phát triển hạ tầng big data (dữ liệu lớn) Việt Nam nay, Tạp chí quản lý nhà nước, https://www.quanlynhanuoc.vn/2021/03/18/phat-trien-ha-tang-big-data-du-lieulon-o-viet-nam-hien-nay/ 20 Thế Trung (2018), Sen Đỏ ứng dụng Big data thương mại điện tử, Tuổi trẻ online, https://tuoitre.vn/sen-do-ung-dung-big-data-trong-thuong-mai-dien-tu-2018011 81613596.htm 21 (2020), Shopee: Xu hướng mua sắm trực tuyến 2020 xoay quanh yếu tố, Danh nhân Sài Gòn, https://doanhnhansaigon.vn/thoi-su-trong-nuoc/shopee-xu-huong-mua-sam-truc -tuyen-2020-se-xoay-quanh-3-yeu-to-1096696.html 22 Trần Thị Hương & Vũ Ngọc Thành & Phạm Mai Chi (2021), Thực trạng ứng dụng phân tích liệu liệu lớn hoạt động thương mại điện tử Hà Nội, Tạp chí cơng thương, https://sti.vista.gov.vn/tw/Lists/TaiLieuKHCN/Attachments/332117/CVv146S1 22021228.pdf 23 Nguyễn Trang (2020), Cách Shopee sử dụng khoa học liệu để biến việc mua sắm thành trải nghiệm toàn diện, Tạp chí thương gia, https://thuonggiathitruong.vn/cach-shopee-su-dung-khoa-hoc-du-lieu-de-bien-v iec-mua-sam-thanh-mot-trai-nghiem-toan-dien/ 24 Ánh Dương (2020), yếu tố công nghệ trọng yếu giúp “ông lớn” giữ vững phong độ thị trường thương mại điện tử Việt Nam, Cafebiz, 37 https://cafebiz.vn/5-cong-nghe-trong-yeu-giup-ong-lon-giu-vung-phong-do-tre n-thi-truong-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-20200315185745781.chn 25 Thomas Truong (2021), Lazada Philippines tung quảng cáo âm nhạc đầy màu sắc với hỗ trợ big data, Advertising Việt Nam, https://advertisingvietnam.com/lazada-philippines-tung-quang-cao-am-nhac-da y-mau-sac-voi-su-ho-tro-cua-big-data-p17130 26 (2022), ‘Đế chế’ bán lẻ vua tiêu dùng, Tạp chí thương gia, https://thuonggiathitruong.vn/de-che-ban-le-cua-vua-tieu-dung/ 27 An Mai (2023), Tiềm tăng trưởng thị trường liệu Việt Nam, Tạp chí doanh nghiệp tiếp thị, https://doanhnghieptiepthi.vn/tiem-nang-tang-truong-cua-thi-truong-du-lieu-vie t-nam-16123031716232471.htm 28 Bộ Thông tin Truyền thông (2019), Dự thảo đề án chuyển đổi số quốc gia 38