Dữ liệu lớn đang trở nên không thể quản lý...19 Trang 3 TÀI LIỆU THAM KHẢO...23BẢNG PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC Trang 4 LỜI MỞ ĐẦUBí ẩn đằng sau các trang web thông minh này là mọi sự chào mời
Lý thuyết về big data
Big data là gì?
Dữ liệu lớn, hay Big Data, đề cập đến khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, cung cấp thông tin quan trọng cho doanh nghiệp hàng ngày Việc phân tích Big Data giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn và thực hiện các chiến lược kinh doanh hiệu quả Những bộ dữ liệu này quá lớn để phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống có thể quản lý, nhưng chúng có thể được khai thác để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây không thể giải quyết.
Nguồn gốc và sự phát triển của Big Data
Thuyết trình về Big Data có thể còn mới mẻ với nhiều người, nhưng thực tế, khái niệm này đã bắt nguồn từ những năm 1960 và 1970, khi các trung tâm dữ liệu đầu tiên ra đời và cơ sở dữ liệu SQL bắt đầu phát triển.
Năm 1984, Tập đoàn Teradata đã cho ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC
Hệ thống đầu tiên phân tích và lưu trữ tới 1 terabyte dữ liệu ra đời vào năm 1012, và đến năm 2017, đã có hàng chục cơ sở dữ liệu dựa trên hệ thống của Teradata với dung lượng lên đến hàng petabyte, trong đó dữ liệu lớn nhất vượt qua ngưỡng 50 petabyte Năm 2000, Seisint Inc (nay là Tập đoàn LexisNexis) phát triển khung chia sẻ dữ liệu dựa trên cấu trúc C++ để truy vấn và lưu trữ dữ liệu Đến năm 2004, Google công bố bài báo về quá trình MapReduce, sử dụng kiến trúc tương tự, cung cấp mô hình xử lý song song cho phép xử lý nhanh chóng lượng dữ liệu khổng lồ, và triển khai mẫu MapReduce thông qua mã nguồn mở Apache.
Năm 2005, sự bùng nổ người dùng trên các nền tảng như Youtube và Facebook đã dẫn đến nhận thức về khối lượng lớn dữ liệu Cùng năm, Hadoop, một framework mã nguồn mở, đã được phát triển để lưu trữ và phân tích Big Data Thời điểm này cũng chứng kiến sự gia tăng phổ biến của NoSQL Sự phát triển của các framework như Hadoop và Spark là cần thiết cho Big Data, giúp tối ưu hóa hoạt động và giảm chi phí lưu trữ.
Khối lượng Big Data hiện nay đang tăng nhanh chóng, với một lượng lớn dữ liệu được tạo ra hàng ngày không chỉ từ con người mà chủ yếu từ máy móc Sự phát triển của IoT (Internet of Things) đã kết nối nhiều thiết bị và đối tượng với internet, cho phép thu thập dữ liệu về mô hình sử dụng của người dùng và hiệu suất sản phẩm, qua đó tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ hơn.
Đặc trưng của Big Data là gì?
Sau khi hiểu được tổng quan về big data, những đặc trưng của dữ liệu lớn được đặc trưng bởi 3V, trong đó bao gồm:
Khối lượng dữ liệu trong big data đòi hỏi việc xử lý một lượng lớn thông tin có mật độ thấp và không có cấu trúc Dữ liệu này có thể bao gồm các nguồn không xác định như nguồn cấp dữ liệu Twitter, nhấp chuột trên trang web, ứng dụng di động hoặc dữ liệu từ thiết bị cảm biến Đối với một số tổ chức, khối lượng dữ liệu có thể lên tới hàng chục terabyte, trong khi những tổ chức khác có thể phải xử lý hàng trăm petabyte.
Vận tốc dữ liệu đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được thu thập, xử lý và phân tích Tốc độ này thường phản ánh khả năng nhanh chóng mà dữ liệu được nhận và
BÀI-TẬP-LỚN-KẾT- THÚC-HỌC-PHẦN-…
44 ÔN TẬP NGƯỜI LÁI ĐÒ SÔNG ĐÀ
2 Ôn tập kiểm tra II Năng Lực Số Ứng…
Bài tập lớn môn năng lực số và ứng dụng…
Các sản phẩm thông minh hỗ trợ internet yêu cầu xử lý thông tin trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực Điều này có nghĩa là dữ liệu cần được đưa trực tiếp vào bộ nhớ thay vì ghi vào đĩa, nhằm đảm bảo đánh giá và hành động kịp thời.
Đặc điểm nổi bật của Big Data là sự đa dạng của dữ liệu, bao gồm nhiều loại khác nhau như dữ liệu cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc Dữ liệu truyền thống thường được tổ chức gọn gàng trong cơ sở dữ liệu quan hệ, trong khi các dạng dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, âm thanh và video cần được tiền xử lý để trích xuất ý nghĩa và siêu dữ liệu hỗ trợ Big Data thường được mô tả qua ba yếu tố 3V: Volume (khối lượng), Velocity (tốc độ) và Variety (đa dạng).
Các kho dữ liệu lớn được hình thành từ nhiều nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm ứng dụng di động, ứng dụng máy tính để bàn, mạng xã hội, trang web, thí nghiệm khoa học, thiết bị cảm biến và các thiết bị khác trong Internet of Things (IoT).
Big Data, khi kết hợp với các thành phần liên quan, giúp các tổ chức ứng dụng dữ liệu vào thực tiễn và giải quyết nhiều vấn đề trong kinh doanh Những vấn đề này bao gồm việc tối ưu hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu.
Các phân tích áp dụng với các dữ liệu
Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để có thể hỗ trợ cho Big Data
Các công nghệ cần thiết cho những dự án Big Data các bộ kĩ năng có liên quan
Những trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với Big Data.
Phân tích dữ liệu lớn mang lại giá trị thực sự cho các tổ chức, giúp chuyển hóa thông tin thành lợi ích kinh doanh Nếu không có phân tích, dữ liệu chỉ được sử dụng hạn chế Thông qua việc khai thác dữ liệu, các công ty có thể cải thiện dịch vụ khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng doanh thu và củng cố khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra các bộ dữ liệu nhằm thu thập thông tin chi tiết và rút ra kết luận về nội dung mà chúng chứa, bao gồm xu hướng và dự đoán hoạt động tương lai Qua việc phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn, như xác định thời điểm và địa điểm phù hợp để triển khai chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu sản phẩm, dịch vụ mới Phân tích dữ liệu cũng có thể được áp dụng trong các ứng dụng kinh doanh tiên tiến và thông minh hơn, trong khi các tổ chức khoa học thường sử dụng phân tích dự đoán như một công cụ hỗ trợ.
Data mining là phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến, giúp các nhà phân tích khám phá các mối quan hệ, mô hình và xu hướng trong các bộ dữ liệu lớn Phân tích dữ liệu bao gồm hai loại chính: phân tích dữ liệu thăm dò và phân tích dữ liệu xác nhận Ngoài ra, còn có sự phân biệt giữa phân tích dữ liệu định lượng, liên quan đến các biến số có thể so sánh theo thống kê, và phân tích dữ liệu định tính, tập trung vào các dạng dữ liệu không phải số như văn bản, hình ảnh và video.
Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ Big Data và các công nghệ dự liệu đặc biệt dành
1.4.1 Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ Big Data Đối với khái niệm Big Data để có thể làm việc, các tổ chức cần phải xây dựng được cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi chuyển tiếp và lưu trữ Cấp độ cao hơn, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho Big Data, tích hợp dữ liệu và phần mềm quản lý, phần mềm phân tích dữ liệu, thông tin kinh doanh và các ứng dụng Big Data Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung tại một chỗ vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng những khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình Tuy nhiên, ngày càng có nhiều những tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu Big Data của họ Thu thập dữ liệu đòi hỏi bắt buộc là phải có nguồn Một số ứng dụng như các ứng dụng web, ứng dụng di động, các kênh truyền thông xã hội và lưu trữ email đã được cài đặt sẵn Tuy nhiên, khi mà IoT trở nên phổ biến, các công ty có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, sản phẩm và phương tiện để có thể thu thập dữ liệu, cũng như những ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng Tất nhiên, phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có những kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của riêng nó Để lưu giữ được tất cả những dữ liệu trên, các tổ chức bắt buộc phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ Những tùy chọn lưu trữ bao gồm
1.4.2 Các công nghệ dữ liệu đặc biệt dành cho Big data
Dưới đây là một số công nghệ cụ thể được dành cho Big Data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ.
Hadoop là công nghệ quan trọng trong lĩnh vực Big Data, với Apache Hadoop là dự án phần mềm mã nguồn mở nổi bật cho máy tính, cho phép mở rộng và phân tán Thư viện phần mềm Hadoop cung cấp khuôn mẫu để xử lý dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính thông qua các mô hình lập trình đơn giản Hệ thống này được thiết kế để có thể mở rộng từ một máy chủ đơn lẻ đến hàng ngàn máy khác, mỗi máy đều lưu trữ dữ liệu cục bộ và thực hiện tính toán Dự án Hadoop bao gồm nhiều thành phần, trong đó có Hadoop Common, hỗ trợ các phần khác của hệ sinh thái Hadoop.
Cung cấp các khả năng truy cập những dữ liệu ứng dụng cao: Hadoop Distributed File System
Là một khuôn mẫu cho việc lên kế hoạch làm việc và quản lý các tài nguyên cụm: HadoopYARN
Là một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song các tập dữ liệu lớn: Hadoop MapReduce.
Data lakes là kho lưu trữ lớn chứa dữ liệu thô ở định dạng gốc, sẵn sàng phục vụ nhu cầu của người dùng doanh nghiệp Sự phát triển của Internet vạn vật (IoT) và phong trào kỹ thuật số đã thúc đẩy sự gia tăng của data lakes Chúng được thiết kế để người dùng dễ dàng truy cập vào khối lượng dữ liệu khổng lồ bất cứ lúc nào cần thiết.
Apache Spark là một phần quan trọng của hệ sinh thái Hadoop, đóng vai trò là công cụ xử lý Big Data hiệu quả Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Scala, Python (đặc biệt là Anaconda), Java và R, cùng với khả năng xử lý SQL, dữ liệu streaming, machine learning và đồ thị Spark có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau, làm cho nó trở thành một khuôn mẫu linh hoạt và mạnh mẽ trong lĩnh vực Big Data.
IMDB (cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ) là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu sử dụng RAM thay vì HDD để lưu trữ dữ liệu, mang lại tốc độ truy xuất nhanh hơn Việc tối ưu hóa cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ giúp cải thiện khả năng phân tích Big Data và phát triển các kho dữ liệu cùng siêu dữ liệu hiệu quả hơn.
Cơ sở dữ liệu SQL truyền thống thường được thiết kế cho các truy vấn ngẫu nhiên và giao dịch đáng tin cậy, nhưng chúng có những hạn chế như sơ đồ cứng nhắc và không phù hợp với một số loại ứng dụng Ngược lại, cơ sở dữ liệu NoSQL đã khắc phục những hạn chế này, cho phép lưu trữ và quản lý dữ liệu với tốc độ cao và sự linh hoạt tuyệt vời Nhiều doanh nghiệp đã phát triển các cơ sở dữ liệu NoSQL để cải thiện việc lưu trữ nội dung và xử lý dữ liệu cho các trang web lớn Đặc biệt, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có khả năng mở rộng theo chiều ngang trên hàng ngàn máy chủ, mang lại hiệu suất vượt trội.
1.4.3 Các kĩ năng Big data
Big Data và phân tích Big Data đòi hỏi những kỹ năng chuyên biệt, bao gồm cả kiến thức về công nghệ dữ liệu như Hadoop, NoSQL và Spark Các lĩnh vực khác nhau yêu cầu những nguyên tắc riêng, từ phân tích thống kê đến hình dung dữ liệu Kỹ năng quản lý tổng thể cũng cần thiết để theo dõi tiến độ dự án Big Data Với sự gia tăng của các dự án phân tích dữ liệu và tình trạng thiếu hụt nhân lực có kỹ năng, việc tìm kiếm chuyên gia có kinh nghiệm trở thành thách thức lớn đối với nhiều tổ chức.
1.4.4 Các ứng dụng Big data
Báo cáo của Viện nghiên cứu Toàn cầu McKinsey năm 2011 mô tả các thành phần chính và hệ sinh thái của dữ liệu lớn như sau:
Các kỹ thuật để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như kiểm thử A/B, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Công nghệ dữ liệu lớn đang phát triển mạnh mẽ với các ứng dụng như thông tin kinh doanh, điện toán đám mây và cơ sở dữ liệu Các công cụ trực quan như biểu đồ và đồ thị giúp thể hiện dữ liệu một cách rõ ràng Dữ liệu lớn đa chiều có thể được biểu diễn dưới dạng tensor, cho phép xử lý hiệu quả hơn thông qua các phương pháp tính toán dựa trên Tensor, như nghiên cứu không gian đa cấp Ngoài ra, các công nghệ bổ sung như cơ sở dữ liệu MPP, khai thác dữ liệu, và hệ thống phân tán cũng đang được áp dụng Mặc dù nhiều phương thức và công nghệ xử lý đã được phát triển, việc thực hiện học máy với dữ liệu lớn vẫn gặp nhiều thách thức.
Một số cơ sở dữ liệu liên quan đến MPP có khả năng lưu trữ và quản lý hàng petabytes dữ liệu, mang lại khả năng tải về, theo dõi, sao lưu và tối ưu hóa việc sử dụng các bảng dữ liệu lớn trong RDBMS.
Chương trình Phân tích Dữ liệu Topological của DARPA đã phát hiện ra cấu trúc cơ bản trong các bộ dữ liệu khổng lồ Năm 2008, công nghệ này được công bố cùng với sự ra mắt của công ty Ayasdi.
Chuyên viên phân tích dữ liệu lớn thường ưu tiên lưu trữ trực tiếp (DAS) thay vì sử dụng ổ đĩa chia sẻ do tốc độ chậm của chúng Họ ưa chuộng các dạng lưu trữ đa dạng, từ ổ SSD (SATA) đến ổ đĩa SATA dung lượng cao tích hợp trong các nút xử lý song song Các kiến trúc lưu trữ dùng chung như Mạng lưu trữ (SAN) và Lưu trữ trên Mạng (NAS) thường chậm, phức tạp và tốn kém, không phù hợp với yêu cầu về hiệu năng, cơ sở hạ tầng và chi phí thấp của các hệ thống phân tích dữ liệu lớn hiện nay.
Gửi thông tin thời gian thực hoặc gần thời gian thực là đặc điểm quan trọng trong phân tích dữ liệu lớn, vì vậy việc giảm thiểu độ trễ là cần thiết Dữ liệu trong bộ nhớ được lưu trữ trên đĩa quay tròn, kết nối với FC SAN Tuy nhiên, chi phí cho một SAN ở quy mô lớn để phục vụ các ứng dụng phân tích là rất cao so với các phương pháp lưu trữ khác Mặc dù việc sử dụng ổ đĩa chung trong phân tích dữ liệu lớn có nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại những bất lợi mà các chuyên gia phân tích cần cân nhắc.
2011 đã không ủng hộ chuyện này.
Việc áp dụng dữ liệu lớn trong quy trình chính phủ giúp nâng cao hiệu quả chi phí, năng suất và đổi mới, mặc dù vẫn tồn tại những sai sót Phân tích dữ liệu đòi hỏi sự hợp tác giữa các bộ phận chính phủ trung ương và địa phương, đồng thời cần phát triển các quy trình mới để đạt được kết quả tối ưu Dưới đây là một số ví dụ về các sáng kiến của chính phủ liên quan đến dữ liệu lớn.
Vào năm 2012, chính quyền Tổng thống Obama đã công bố Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Dữ liệu lớn nhằm khám phá cách sử dụng dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề quan trọng mà chính phủ đang đối mặt Sáng kiến này bao gồm nhiều hoạt động nghiên cứu và phát triển.
84 chương trình dữ liệu lớn khác nhau trải rộng trên sáu phòng ban.
• Phân tích dữ liệu lớn đã đóng một vai trò lớn trong chiến dịch bầu cử lại thành công của Barack Obama năm 2012.
• Chính phủ liên bang Hoa Kỳ sở hữu sáu trong số mười siêu máy tính mạnh nhất trên thế giới.
Trung tâm Dữ liệu Utah, được xây dựng bởi NSA, sẽ có khả năng xử lý khối lượng lớn thông tin thu thập qua Internet Mặc dù không rõ số lượng chính xác của không gian lưu trữ, các nguồn tin gần đây cho biết nó có thể đạt tới vài exabyte.
• Phân tích số liệu lớn đã được thử nghiệm cho BJP để giành chiến thắng trong Tổng tuyển cử Ấn Độ, 2014.
Ứng dụng của Big Data trong các hoạt động ngân hàng
Thứ nhất, phân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng
Các ngân hàng có quyền truy cập vào nguồn thông tin phong phú về thói quen và hành vi chi tiêu của khách hàng, bao gồm chi tiết về thu nhập, chi tiêu và các dịch vụ ngân hàng mà họ sử dụng Điều này cho phép các ngân hàng phân tích dữ liệu sâu hơn, đặc biệt là trong các thời điểm như dịp lễ hay mùa lễ, kết hợp với các yếu tố vĩ mô như lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp để hiểu rõ nguyên nhân biến động thu nhập và chi tiêu Thông tin này là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá rủi ro, thẩm định hồ sơ vay và mở rộng dịch vụ Hơn nữa, việc nắm bắt thông tin về nguồn tiền nhàn rỗi của khách hàng giúp ngân hàng thu hút tiền gửi để thực hiện các hoạt động đầu tư hiệu quả.
Nhiều ngân hàng tại Việt Nam đã triển khai các chương trình khuyến mãi hấp dẫn nhằm tri ân khách hàng và huy động vốn trong dịp Tết Cụ thể, ngân hàng TMCP Đông Nam Á đã ra mắt chương trình khuyến mãi "Tết Như Ý - Xuân Phú Quý" dành cho khách hàng gửi tiết kiệm tại quầy và gửi tiết kiệm online Chương trình này bao gồm gần 12.000 quà tặng với tổng giá trị lên tới gần 6 tỷ đồng, tạo cơ hội hấp dẫn cho người tiêu dùng trong mùa lễ hội.
Thứ hai, phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ
Phân khúc khách hàng là yếu tố quan trọng trong chiến lược marketing và thiết kế sản phẩm của ngân hàng Sau khi phân tích thói quen chi tiêu và xác định dịch vụ, kênh giao dịch ưu tiên của khách hàng, ngân hàng có thể xây dựng cơ sở dữ liệu để phân loại khách hàng một cách hiệu quả Big Data cung cấp hiểu biết sâu sắc về nhu cầu và thói quen tiêu dùng, giúp ngân hàng xác định các nhóm khách hàng như nhóm chi tiêu dễ dàng, nhóm đầu tư thận trọng, hay nhóm thanh toán nợ nhanh Đồng thời, việc nắm rõ hồ sơ cá nhân của khách hàng cho phép ngân hàng dự đoán chi tiêu và thu nhập trong tháng tới, từ đó lập kế hoạch chi tiết nhằm đảm bảo lợi nhuận và mang lại lợi ích cho khách hàng.
VietinBank vừa ra mắt thẻ E-partner PinkCard dành riêng cho phái đẹp, không chỉ cho phép rút tiền và thanh toán tại hệ thống ATM của ngân hàng, mà còn có thể giao dịch tại gần 2000 ATM và POS trên toàn quốc thông qua Banknetvn Chủ thẻ sẽ được hưởng dịch vụ khám sức khỏe miễn phí tại các trung tâm y tế khi gọi điện hẹn trước E-partner PinkCard không chỉ là một phương tiện thanh toán hiện đại, mà còn là người bạn đồng hành hỗ trợ phụ nữ trong nhịp sống hiện đại, đáp ứng nhu cầu được quan tâm và chia sẻ.
Thẩm định hồ sơ khách hàng hiện nay đã được cải thiện đáng kể nhờ vào sự hỗ trợ của Big Data, giúp các quyết định cho vay và kiểm soát tài khoản vay được thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn so với các mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng đang áp dụng Basel II để thực hiện chấm điểm tín dụng cho khách hàng dựa trên cơ sở dữ liệu lớn với các trường thông tin phong phú.
Sử dụng thông tin dữ liệu từ trung tâm thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam nhằm tìm kiếm thông tin nợ xấu
Dự báo hành vi trả nợ ngân hàng được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu từ một mẫu lớn với hàng nghìn khách hàng Khi khách hàng muốn vay tiền, họ cần điền vào một tờ khai với nhiều câu hỏi khác nhau tùy thuộc vào sản phẩm vay Các thông tin cơ bản như tên, tuổi, ngày sinh và các câu hỏi bổ sung giúp ngân hàng đánh giá hồ sơ tín dụng và sự phù hợp của khách hàng với sản phẩm mong muốn.
Thứ ba, bán chéo thêm các dịch vụ khác
Dựa vào cơ sở dữ liệu ngân hàng, ngân hàng có thể thu hút và giữ chân khách hàng bằng cách giới thiệu các dịch vụ mới Chẳng hạn, ngân hàng có thể cung cấp các khoản đầu tư với lãi suất hấp dẫn cho khách hàng có tiền nhàn rỗi hoặc các nhà đầu tư thận trọng Đồng thời, ngân hàng cũng có thể đề xuất các khoản vay ngắn hạn cho những khách hàng có thói quen chi tiêu dễ dàng, nhằm đáp ứng nhu cầu hàng ngày, hoặc các khoản vay phục vụ nhu cầu thanh khoản ngắn hạn của doanh nghiệp Bằng cách phân tích chính xác hồ sơ cá nhân của khách hàng, ngân hàng có thể bán kèm các dịch vụ khác với ưu đãi phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.
Sacombank vừa phát hành chứng chỉ tiền gửi trên toàn hệ thống dành cho cả khách hàng cá nhân và tổ chức Khách hàng mua chứng chỉ tiền gửi dài hạn với mệnh giá tối thiểu 1.000.000 đồng và thời hạn 7 năm sẽ được hưởng mức lãi suất hấp dẫn lên tới 8,6% mỗi năm.
Thứ tư, nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua xây dựng hệ thống thu thập các phản hồi khách hàng và phân tích chúng
Khách hàng có thể phản hồi sau mỗi giao dịch hoặc tư vấn từ trung tâm hỗ trợ, nhưng thường chia sẻ ý kiến qua mạng xã hội như Facebook, Zalo Công cụ Big Data giúp thu thập thông tin và phản hồi nhanh chóng về thương hiệu ngân hàng, đồng thời ngăn chặn tin đồn thất thiệt ảnh hưởng đến kinh doanh Khi ngân hàng lắng nghe và cải tiến theo ý kiến khách hàng, sự trung thành và hình ảnh thương hiệu sẽ được nâng cao.
Thứ năm, marketing theo hướng cá nhân hóa
Ngân hàng cần tận dụng phân khúc khách hàng để triển khai các chiến lược marketing hiệu quả, dựa trên hiểu biết về thói quen chi tiêu cá nhân Bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử giao dịch với thông tin phi cấu trúc từ mạng xã hội, ngân hàng có thể nắm bắt nhu cầu và tâm lý khách hàng một cách toàn diện Điều này giúp ngân hàng xây dựng các giải pháp marketing phù hợp, từ đó tăng tỷ lệ phản hồi từ khách hàng Chẳng hạn, ngân hàng có thể sử dụng email marketing để thông báo về các dịch vụ cho vay ngắn hạn với lãi suất hợp lý, gửi tiết kiệm với lãi suất hấp dẫn, hoặc các chương trình ưu đãi khác.
Các ngân hàng áp dụng công cụ email marketing để cập nhật thông tin mới nhất về dịch vụ cho vay ngắn hạn với lãi suất hợp lý, gửi tiết kiệm với lãi suất hấp dẫn, và các chương trình ưu đãi khác Việc phát triển sản phẩm và dịch vụ phù hợp cho từng phân khúc khách hàng, thậm chí cho từng cá nhân, giúp ngân hàng xây dựng hình ảnh thương hiệu mạnh mẽ và tạo dựng mối quan hệ tốt đẹp với từng khách hàng.
Thứ sáu, thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ đến khách hàng
Hệ thống Big Data là một công cụ phức tạp kết nối nhiều bộ phận chức năng, giúp đơn giản hóa nhiệm vụ trong tổ chức Khi thông tin khách hàng hoặc số tài khoản được nhập vào, hệ thống sẽ lọc và cung cấp dữ liệu cần thiết cho phân tích, từ đó tối ưu hóa quy trình làm việc và tiết kiệm thời gian, chi phí cho ngân hàng Ngoài ra, Big Data còn giúp tổ chức phát hiện và khắc phục vấn đề trước khi ảnh hưởng đến khách hàng.
Vào năm 2004, Sacombank đã hợp tác với Temenos, trở thành ngân hàng tiên phong trong việc triển khai các dự án công nghệ lớn, bao gồm Quản lý dòng đời dữ liệu cho nền tảng ngân hàng lõi Temenos T24 Hệ thống này tích hợp các phân hệ nghiệp vụ cơ bản như tiền gửi, tiền vay và quản lý khách hàng, giúp ngân hàng phát triển thêm nhiều dịch vụ và sản phẩm, đồng thời nâng cao hiệu quả quản lý nội bộ Chỉ sau vài tuần, ứng dụng đã chứng minh được hiệu quả về chi phí, đồng thời tập trung hóa cơ sở dữ liệu và tối ưu hóa quản lý dữ liệu theo thời gian thực.
Thứ bảy, phát hiện và ngăn chặn hành vi lừa đảo, vi phạm pháp luật
Big Data giúp ngân hàng ngăn chặn giao dịch trái phép, nâng cao tiêu chuẩn bảo mật cho toàn ngành Thông qua dữ liệu lịch sử giao dịch và hồ sơ tín dụng, ngân hàng có thể phát hiện bất thường trong dịch vụ khách hàng, như rút tiền lớn bất thường từ thẻ ATM có thể là dấu hiệu thẻ bị mất cắp Ngân hàng sử dụng Big Data để phân biệt giao dịch hợp pháp và hành vi phạm tội thông qua các thuật toán phân tích dữ liệu và học máy Hệ thống phân tích tự động phát hiện và trích xuất giao dịch bất hợp pháp theo thời gian thực, đồng thời đề xuất hành động ngay lập tức.
Nếu một nhà đầu tư hoặc khách hàng thường xuyên sử dụng tài khoản để thanh toán chi tiêu hàng ngày hoặc gửi tiết kiệm, nhưng bất ngờ rút toàn bộ số tiền qua máy ATM, có thể thẻ của họ đã bị đánh cắp Nhân viên ngân hàng sẽ liên hệ với chủ tài khoản để xác minh tính hợp pháp của giao dịch, xác định xem đó là giao dịch hợp pháp hay trái phép do kẻ gian thực hiện Việc phân tích dữ liệu giao dịch lịch sử giúp kiểm tra tính an toàn và bảo mật của các giao dịch hiện tại, từ đó giảm thiểu nguy cơ vi phạm pháp luật.
Thứ tám, kiểm soát rủi ro, tuân thủ luật pháp và minh bạch trong báo cáo tài chính
Ngân hàng có thể ứng dụng Big Data để phát hiện hành vi phạm tội, bảo vệ lợi ích người tiêu dùng và kiểm soát rủi ro trong giao dịch cổ phiếu, cũng như kiểm tra hồ sơ vay của khách hàng Việc này dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử, giúp giải quyết các vấn đề tuân thủ quy định pháp luật về kế toán và báo cáo tài chính, từ đó giảm chi phí quản lý Trong một khung pháp lý nghiêm ngặt, việc phát hiện sớm hành vi gian lận là rất quan trọng Hệ thống Big Data cho phép ngân hàng thu thập và phân tích dữ liệu nhanh chóng, giúp kiểm soát rủi ro hiệu quả hơn Big Data còn đóng vai trò quan trọng trong việc tích hợp chức năng của các bộ phận ngân hàng vào một hệ thống trung tâm, hỗ trợ kiểm soát và ngăn chặn mất dữ liệu cũng như gian lận.
Thứ chín, tham gia vào việc kiểm soát đánh giá và nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên
Nhiều ngân hàng thường bỏ qua ứng dụng tiềm năng của Big Data trong việc nâng cao năng suất làm việc của nhân viên, mặc dù điều này có thể tác động lớn đến sự phát triển kinh doanh Hệ thống Big Data cho phép thu thập, phân tích và đánh giá dữ liệu về hiệu quả làm việc của nhân viên một cách nhanh chóng và chính xác, thay thế quy trình thủ công trước đây Kết quả phân tích giúp lãnh đạo hiểu rõ tình hình làm việc, xác định nhân viên có thành tích tốt nhất và những người không đạt chỉ tiêu, cũng như đánh giá mức độ hài lòng của nhân viên với môi trường làm việc và phúc lợi Công cụ Big Data hoạt động theo thời gian thực, mang lại giải pháp khả thi và nhanh chóng Ngoài ra, ngân hàng còn có thể đo lường tinh thần đồng đội, sự tương tác giữa các phòng ban và văn hóa công ty Nhân viên sẽ giảm thời gian cho các công việc thủ công phức tạp nhờ vào hệ thống Big Data, từ đó có thể tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn được giao từ cấp trên.
Hạn chế và Giải pháp khi ứng dụng big data ở trong ngân hàng
Dữ liệu càng nhiều thì rủi ro càng lớn
Dữ liệu luôn đi kèm với rủi ro, vì vậy các nhà cung cấp dịch vụ ngân hàng cần đảm bảo bảo mật cho dữ liệu người dùng mà họ thu thập và xử lý Đồng thời, các quy định bảo mật dữ liệu ngày càng trở nên nghiêm ngặt, với GDPR áp dụng các hạn chế mới cho các doanh nghiệp toàn cầu trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu người dùng.
Dữ liệu lớn đang trở nên không thể quản lý
Với sự phong phú của các loại dữ liệu và khối lượng lớn của chúng, các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý và phân tích Thách thức này càng tăng lên khi cần phân biệt giữa dữ liệu có giá trị và dữ liệu không cần thiết.
Mặc dù tỷ lệ dữ liệu hữu ích đang gia tăng, vẫn còn nhiều dữ liệu không liên quan cần được sắp xếp Do đó, các doanh nghiệp cần cải thiện và củng cố phương pháp phân tích để xử lý lượng dữ liệu lớn hơn, đồng thời tìm kiếm ứng dụng mới cho dữ liệu trước đây được xem là không liên quan.
Thay đổi tư duy vè dữ liệu và các phương pháp xử lý các dữ liệu hiện đại của đội ngũ ngân hang
Hiện nay, một số quan điểm vẫn cho rằng quyết định có thể dựa vào kinh nghiệm mà không cần phân tích dữ liệu lớn Tuy nhiên, trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng và nhu cầu khách hàng ngày càng tăng, nhiều khách hàng đã chuyển sang sử dụng dịch vụ của các đối thủ cạnh tranh như Ví Momo và ViettelPay do tính tiện lợi, tốc độ xử lý giao dịch nhanh và chi phí thấp Công nghệ lưu trữ và phân tích dữ liệu giúp ngân hàng nhanh chóng đánh giá tín dụng và giảm thời gian thẩm định từ nhiều ngày xuống chỉ còn vài phút Hệ thống dữ liệu liên kết và công nghệ nhận diện danh tính khách hàng qua mạng xã hội cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc theo dõi và quản lý khách hàng hiệu quả hơn Đồng thời, công nghệ phân tích dữ liệu lớn cũng giúp ngân hàng xác định vị trí mở chi nhánh mới một cách thuận lợi.
Cần xây dựng được quy trình liên quan đến dữ liệu từ khâu thu nhập đến sử dụng kết quả xử lý dữ liệu
Ngân hàng cần thiết lập quy trình thu thập, rà soát, làm sạch, tổng hợp và phân loại dữ liệu để tạo ra một mối tập trung hiệu quả Bước rà soát là rất quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu về tài khoản khách hàng và giao dịch, thường được sử dụng bởi các bộ phận quản lý gian lận Dữ liệu này thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau dưới dạng thô Quá trình sàng lọc và rà soát giúp giảm đáng kể số lượng giao dịch sai, từ đó tiết kiệm thời gian và công sức trong xử lý.
Quá trình xây dựng dữ liệu cho Big Data gồm:
Để bắt đầu, ngân hàng cần xác định nguồn dữ liệu quan trọng như website, ứng dụng, thiết bị thông minh, mạng xã hội, truyền thông và thông tin từ chính phủ Việc hiểu rõ nguồn dữ liệu cần tìm và phương pháp thu thập là rất cần thiết để tối ưu hóa quá trình thu thập thông tin.
Để xây dựng hệ thống thu thập Big Data hiệu quả, cần phát triển phần mềm, ứng dụng và thiết bị kết nối với máy chủ nhằm truyền tải thông tin và dữ liệu Do dữ liệu Big Data có nhiều định dạng khác nhau, hệ thống thu thập cần được cải tiến và tích hợp các công nghệ tiên tiến.
Để phục vụ cho việc phân tích dữ liệu Big Data, bước quan trọng là xây dựng hệ thống lưu trữ và quản lý hiệu quả Hệ thống lưu trữ hiện tại bao gồm hai loại: lưu trữ trên đám mây và lưu trữ tại công ty Ngân hàng cần dự báo khối lượng thông tin cần lưu trữ và áp dụng các biện pháp bảo mật phù hợp để lựa chọn hệ thống lưu trữ tối ưu.
Bước 4 trong quy trình là xây dựng hệ thống sàng lọc, làm sạch và phân tích dữ liệu, cũng như hệ thống phục vụ báo cáo Giai đoạn này yêu cầu đội ngũ nhân sự có chất lượng cao để phát triển các thuật toán khai thác dữ liệu và ứng dụng mô hình định lượng thông minh, nhằm phân tích đa chiều và đưa ra dự báo chính xác.
- Bước 5: Sử dụng kết quả phân tích để đưa ra các quyết định.
Xây dựng một đội ngũ chuyên viên khoa học dữ liệu
Hiện nay, ngành ngân hàng đang đối mặt với sự thiếu hụt về hiểu biết công nghệ thông tin giữa cán bộ ngân hàng và chuyên gia công nghệ Các mô hình phân tích Big Data tại Việt Nam chủ yếu dựa vào các mô hình quốc tế, trong khi năng lực phân tích của các chuyên gia khoa học dữ liệu trong nước còn hạn chế Do đó, nhiều ngân hàng phải thuê nhân lực nước ngoài với chi phí cao để phát triển công nghệ Việc đào tạo và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực công nghệ cao là cần thiết trong toàn hệ thống tài chính - ngân hàng, nhằm đảm bảo khả năng ứng dụng công nghệ thông tin và các phương thức làm việc tiên tiến trong bối cảnh hội nhập quốc tế sâu rộng.