Tìm hiểu về bigdata và ứng dụng trong kinh doanh học phần dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh

Tìm hiểu về bigdata và ứng dụng trong kinh doanh học phần dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh Tìm hiểu về bigdata và ứng dụng trong kinh doanh học phần dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh Tìm hiểu về bigdata và ứng dụng trong kinh doanh học phần dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh

HỌC VIỆN CHÍNH SÁCH VÀ PHÁT TRIỂN KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH TÌM HIỂU VỀ BIGDATA VÀ ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH HỌC PHẦN: DỮ LIỆU LỚN TRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH GIẢNG VIÊN: TS ĐẶNG XUÂN THỌ Nhóm sinh viên thực hiện: Nguyễn Gia MinhMSV: 7123401126 Vũ Văn HóaMSV: 7123401100 Nguyễn Yến ChiMSV: 7123401089 Lớp: Big Data 03 Hà Nội, năm 2023 MỤC LỤC I Khái niệm Big Data 3 1.1 Big Data là gì? 3 1.2 Đặc điểm của Big Data 3 1.3 Xử lý Big Data 4 II Các bước ứng dụng Big Data trong kinh doanh 5 III Lợi ích mà doanh nghiệp nhận được khi ứng dụng Big Data trong kinh doanh 6 3.1 Tăng tính bảo mật thông tin 7 3.2 Quản lý rủi ro 7 3.3 Tối ưu hóa giá cả .7 3.4 Nắm bắt được các giao dịch tài chính .7 3.5 Cá nhân hóa hoạt động tiếp thị 8 3.6 Xác định xu hướng, tăng khả năng cạnh tranh 8 3.7 Quản lý nguồn nhân lực 8 3.8 Thấu hiểu khách hàng 8 IV Những trở ngại của doanh nghiệp khi ứng dụng Big Data .9 4.1 Thiếu chuyên gia công nghệ .9 4.2 Kiểm soát chất lượng dữ liệu 9 4.3 Đòi hỏi thay đổi văn hóa doanh nghiệp 9 4.4 Rủi ro an ninh mạng 9 4.5 Thay đổi nhanh chóng 10 4.6 Nhu cầu phần cứng 10 4.7 Chi phí đầu tư 10 4.8 Khó tích hợp các hệ thống kế thừa 10 V Ứng dụng của BigData trong kinh doanh 11 1 Ngành bán lẻ: 11 2 Ngân hàng: 11 3 Sàn thương mại điện tử: 12 VI Kết luận 13 I Khái niệm Big Data 1.1 Big Data là gì? Dữ liệu lớn (Big Data) một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được Khái niệm này không chỉ ám chỉ việc có nhiều dữ liệu mà còn liên quan đến khả năng phân tích, xử lý, và trực tiếp tận dụng những lợi ích từ những lượng dữ liệu đó Big Data trở thành một công cụ giúp nhận biết xu hướng, hỗ trợ đưa ra quyết định và hành vi nhanh hơn, hiệu quả hơn, chính xác hơn so với cách làm truyền thống Big data không chỉ nói về việc có rất nhiều thông tin, mà còn về sự đa dạng của nó Thông tin có thể là văn bản, hình ảnh, video, và còn rất nhiều thứ khác nữa 1.2 Đặc điểm của Big Data Đặc điểm chính của big data thường được mô tả thông qua các yếu tố quan trọng được biết đến là "5V" bao gồm: 1 Volume (Lượng): Big data liên quan đến lượng lớn dữ liệu Thông thường, đây là các tập dữ liệu có kích thước từ hàng terabytes đến petabytes hoặc thậm chí là exabytes Sự lớn mạnh của dữ liệu làm tăng khả năng phức tạp của việc lưu trữ, xử lý, và quản lý nó 2 Velocity (Tốc độ): Tốc độ xử lý và sinh ra dữ liệu là một yếu tố quan trọng Dữ liệu big data thường được tạo ra, cập nhật, và xử lý ở tốc độ nhanh chóng, đặc biệt là trong các ngữ cảnh như dữ liệu thời gian thực từ cảm biến, giao dịch tài chính, hoặc mạng xã hội 3 Variety (Đa dạng): Dữ liệu big data không chỉ là về lượng, mà còn về đa dạng Nó bao gồm nhiều định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu địa lý, và nhiều định dạng dữ liệu khác Sự đa dạng này đặt ra thách thức trong việc tích hợp và phân tích thông tin từ nhiều nguồn khác nhau 4 Veracity (Chính xác): Yếu tố này thường được thêm vào để nói về chất lượng và độ chính xác của dữ liệu Với lượng lớn dữ liệu, có thể xuất hiện sự nhiễu loạn và không chắc chắn về độ chính xác, do đó, việc đảm bảo veracity là quan trọng để đảm bảo sự tin tưởng trong quá trình phân tích và đưa ra quyết định 5 Value (Giá trị): Khả năng trích xuất giá trị từ dữ liệu là quan trọng Dữ liệu big data không chỉ là về việc "có nhiều" mà còn về việc tìm ra thông tin quan trọng và kiến thức có giá trị từ trong đó Khả năng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa và ứng dụng thực tế là mục tiêu chính của việc xử lý big data Điều này có thể bao gồm việc phân tích xu hướng, dự đoán, và đưa ra quyết định chiến lược để đạt được lợi ích kinh doanh hoặc xã hội 1.3 Xử lý Big Data Xử lý big data có thể hiểu đơn giản như việc làm thế nào chúng ta quản lý và sử dụng một lượng lớn thông tin 1 Nhận diện và Thu Thập Dữ Liệu Lớn:  Big data bắt đầu bằng việc nhận diện và thu thập rất nhiều thông tin từ nhiều nguồn khác nhau Đó có thể là dữ liệu từ điện thoại di động, máy tính, cảm biến, hoặc thậm chí là từ trang web mà bạn truy cập 2 Lưu Trữ Dữ Liệu:  Sau khi thu thập, chúng ta cần một nơi để lưu trữ tất cả dữ liệu đó Các công nghệ như Hadoop hoặc các dịch vụ đám mây như Google Drive giúp chúng ta tổ chức và giữ gìn dữ liệu lớn này 3 Phân Tích Dữ Liệu:  Bước quan trọng tiếp theo là phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng Điều này có thể bao gồm việc nhìn vào xu hướng, dự đoán sự kiện tương lai, hoặc đơn giản là trả lời những câu hỏi mà chúng ta quan tâm 4 Sử Dụng Dữ Liệu:  Mục tiêu cuối cùng của big data là sử dụng thông tin từ dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn hoặc tạo ra giá trị mới Ví dụ, nếu chúng ta làm kinh doanh online, phân tích dữ liệu có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và cách cải thiện trải nghiệm mua sắm online 5 Bảo Mật và Tuân Thủ Quy Tắc:  Trong quá trình làm việc với dữ liệu lớn, chúng ta cũng cần đảm bảo an toàn và tuân thủ quy tắc về quyền riêng tư và bảo mật để bảo vệ thông tin cá nhân và doanh nghiệp  Tóm lại, xử lý big data là quá trình thu thập, tổ chức, phân tích, và sử dụng thông tin lớn để đưa ra những quyết định thông minh và tạo ra giá trị cho cả cá nhân và doanh nghiệp II Các bước ứng dụng Big Data trong kinh doanh Ứng dụng Big Data trong kinh doanh có thể được thực hiện thông qua một loạt các bước, từ việc thu thập dữ liệu cho đến phân tích và tận dụng thông tin để đưa ra quyết định chiến lược 1 Đặt Mục Tiêu:  Xác định rõ mục tiêu kinh doanh muốn đạt được bằng cách sử dụng dữ liệu lớn Điều này có thể là tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hoặc dự đoán xu hướng thị trường 2 Thu Thập Dữ Liệu:  Thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu nội bộ từ hệ thống doanh nghiệp và dữ liệu từ nguồn bên ngoài như mạng xã hội, trang web, và các nguồn khác 3 Lưu Trữ và Tiền Xử Lý:  Lưu trữ dữ liệu một cách có tổ chức, sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu phù hợp và tiền xử lý dữ liệu để làm sạch và chuẩn hóa nó 4 Phân Tích và Trực Quan Hóa:  Áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu như công nghệ hiệu suất cao và thuật toán kỹ thuật cao, máy học, phân tích thống kê và sử dụng công cụ trực quan hóa để phân tích và biểu diễn thông tin một cách dễ hiểu, hiệu quả 5 Dự Đoán và Thực Hiện:  Dựa trên phân tích dữ liệu, tạo ra mô hình dự đoán để đưa ra chiến lược kinh doanh mới hoặc tối ưu hóa chiến lược hiện tại 6 Theo Dõi và Đánh Giá:  Liên tục theo dõi hiệu suất chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu thu thập được và điều chỉnh nếu cần thiết 7 Bảo Mật và Tuân Thủ:  Đảm bảo an toàn và tuân thủ quy tắc về quyền riêng tư và bảo mật khi làm việc với dữ liệu lớn Bằng cách này, bạn có thể tận dụng sức mạnh của Big Data để đưa ra quyết định thông minh và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp của mình III Lợi ích mà doanh nghiệp nhận được khi ứng dụng Big Data trong kinh doanh Big data đã trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá trong thế giới kinh doanh hiện đại, mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho các doanh nghiệp Việc thu thập và phân tích khối lượng lớn dữ liệu giúp các công ty hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tăng cường trải nghiệm người dùng Big data cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nắm bắt xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp dự đoán và phản ứng nhanh chóng trước những biến động, từ đó đưa ra quyết định chiến lược linh hoạt và đúng đắn Không chỉ dừng lại ở việc phân tích thông tin khách hàng, big data còn mang lại lợi ích vô cùng quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu thị trường Nhờ vào việc xử lý dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể tăng cường hiệu suất hoạt động, giảm thiểu lãng phí và tối đa hóa lợi nhuận Hơn nữa, sức mạnh của big data còn thể hiện qua khả năng tạo ra những chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên dữ liệu số lượng lớn và thông tin chính xác Từ việc phân tích dữ liệu thị trường đến dự đoán xu hướng tiêu dùng, big data giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định có tính chiến lược và định hình sự thành công trong môi trường cạnh tranh khốc liệt ngày nay Hiểu và nhắm đúng mục tiêu của khách hàng Big Data đang được áp dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng và hành vi của họ Các doanh nghiệp đang mở rộng kho dữ liệu truyền thống của họ bằng cách tích hợp dữ liệu từ mạng xã hội Bằng cách sử dụng Big Data, các công ty viễn thông có khả năng dự đoán và hiểu rõ hơn cách khách hàng tương tác và sở thích của họ Ví dụ điển hình là Wal-Mart, họ có khả năng dự đoán được những sản phẩm nào sẽ bán chạy và có khả năng điều chỉnh chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu này Netflix sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu lịch sử xem phim của khách hàng, từ đó đề xuất các bộ phim và chương trình truyền hình phù hợp với sở thích của từng khách hàng Các công ty bảo hiểm xe hơi cũng có thể sử dụng Big Data để đánh giá cách khách hàng lái xe và ước tính mức độ rủi ro Thậm chí các chiến dịch bầu cử của chính phủ cũng có thể tối ưu hóa thông qua phân tích dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn nhu cầu và mong muốn của cử tri III.1 Tăng tính bảo mật thông tin Lợi ích đặc biệt của Big Data đó chính là nó được áp dụng rất nhiều trong việc cải thiện tính bảo mật về thông tin dữ liệu Điều ta có thể dễ dàng nhận thấy nhất là các doanh nghiệp trên thế giới đã sử dụng các kỹ thuật của Big Data để phát hiện đồng thời ngăn chặn các cuộc tấn công trên các hệ thống mạng an ninh Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay thì việc các doanh nghiệp đảm bảo an ninh dữ liệu sẽ giúp bảo vệ quyền lợi thương hiệu cũng như giảm thiểu tối đa các rủi ro từ yếu tố môi trường bên ngoài tác động vào Tầm quan trọng của Big Data về an ninh thông tin doanh nghiệp được thể hiện rõ trong lợi ích này III.2 Quản lý rủi ro Mỗi doanh nghiệp cần một chiến lược quản lý rủi ro, và dữ liệu lớn (Big Data) đóng vai trò quan trọng nhất trong việc này Nó giúp công ty đánh giá và mô hình hóa các rủi ro trong hoạt động kinh doanh của họ thông qua phân tích dữ liệu và số liệu Với việc sử dụng Big Data, các công ty có thể dựa vào phân tích dự đoán để có tầm nhìn xa về rủi ro, giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn, từ đó đưa ra các biện pháp giảm thiểu rủi ro kịp thời Ví dụ, Big Data có thể được sử dụng để phát hiện gian lận tài chính, trộm cắp dữ liệu… III.3 Tối ưu hóa giá cả Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc định giá sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp Điều này không chỉ dựa trên việc doanh nghiệp xác định giá dựa trên mong muốn mà còn đòi hỏi họ nghiên cứu giá của các đối thủ trong ngành và hiểu rõ xu hướng của khách hàng Việc này giúp doanh nghiệp định giá một cách chính xác và tối ưu, tạo điều kiện tăng lợi nhuận trong tương lai III.4 Nắm bắt được các giao dịch tài chính Các giao dịch tài chính hiện nay dựa nhiều vào dữ liệu từ mạng xã hội và trang web tin tức Việc thanh toán và giao dịch điện tử ngày càng phổ biến, đặc biệt tại Việt Nam Rất nhiều thương hiệu đã tập trung vào các giao dịch để phân tích người dùng Đặc biệt là các công ty hoạt động về ngành thương mại điện tử, nó giúp ích khá lớn cho các thương hiệu ở lĩnh vực này III.5 Cá nhân hóa hoạt động tiếp thị Để thành công và tăng tính nhận diện thương hiệu, cá nhân hóa là một yếu tố rất quan trọng Big Data là một công cụ mà doanh nghiệp có thể sử dụng để hiểu rõ khách hàng của họ và tạo ra các chiến dịch tiếp thị đích danh đến thị trường cụ thể Nó cung cấp thông tin chi tiết cho các nhà tiếp thị để tạo ra các chiến dịch có hiệu quả và khả năng chuyển đổi cao III.6 Xác định xu hướng, tăng khả năng cạnh tranh Thông qua dữ liệu lớn, doanh nghiệp cũng có thể xác định được xu hướng, có thể hữu ích trong việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm Từ hành vi của khách hàng đến mô hình mua hàng, Big Data sẽ cung cấp cho ban quản lý thông tin cần thiết để phân tích các xu hướng sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian do đó sẽ cho doanh nghiệp thời gian để chuẩn bị cho những thay đổi này nhằm tăng tính cạnh tranh của doanh nghiệp III.7 Quản lý nguồn nhân lực Việc sử dụng dữ liệu lớn sẽ giúp doanh nghiệp phát triển một cách tiếp cận mạnh mẽ để quản lý nguồn nhân lực Từ quyết định tuyển dụng đến đào tạo và phát triển, Big Data sẽ giúp doanh nghiệp có những nhân viên giỏi nhất Từ sự hài lòng của nhân viên đến dữ liệu năng suất, doanh nghiệp có quyền truy cập vào thông tin mà doanh nghiệp cần để hiểu và cải thiện lực lượng lao động Trong thời đại Cách mạng Công nghiệp 4.0, với sự phát triển đáng kể của IoT (Internet of Things) và trí tuệ nhân tạo (AI), Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc tích hợp sâu rộng các thiết bị thông minh như điện thoại di động và máy móc công nghiệp Điều này dẫn đến sự bùng nổ của các nguồn dữ liệu có thể thu thập được III.8 Thấu hiểu khách hàng Dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp gọi tên nhu cầu của khách hàng ra trước khi họ nhận ra Xã hội ngày càng phát triển, con người cũng theo đó mà thay đổi theo thời gian Thông qua big data, doanh nghiệp xác định được đích xác được những nhu cầu mới được phát sinh trong quá trình phát triển này Nhờ vậy, doanh nghiệp sớm nắm bắt thị hiếu, chuẩn bị sản phẩm/dịch vụ mới và nhanh chóng đáp ứng cho khách hàng IV Những trở ngại của doanh nghiệp khi ứng dụng Big Data Mặc dù là một công nghệ mới và đem lại rất nhiều lợi ích, nhưng trước khi hưởng được những trái ngọt đến từ công nghệ Big Data, doanh nghiệp cũng phải đối mặt với vô số trở ngại Cùng điểm qua những thách thức khi ứng dụng công nghệ Big Data dưới đây: IV.1 Thiếu chuyên gia công nghệ Sự thiếu hụt chuyên gia công nghệ, chuyên gia phân tích dữ liệu lớn là một trong những vấn đề quan trọng trong lĩnh vực Công nghệ thông tin Các khảo sát đã chỉ ra rằng việc thiếu chuyên gia trong lĩnh vực này là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp khi họ áp dụng công nghệ Big Data Thậm chí, việc tạo ra các kho lưu trữ dữ liệu thô (Data lake) cũng gặp khó khăn do sự thiếu hụt nguồn nhân lực Thuê hoặc đào tạo chuyên gia không chỉ tốn kém mà còn mất thời gian đáng kể IV.2 Kiểm soát chất lượng dữ liệu Trong khảo sát của Syncsort, trở ngại hàng đầu khi ứng dụng bigdata là nhu cầu giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu Trước khi có thể sử dụng dữ liệu lớn cho các nỗ lực phân tích, các nhà khoa học và phân tích dữ liệu cần đảm bảo rằng thông tin họ đang sử dụng là chính xác, phù hợp và ở định dạng phù hợp để phân tích Việc ‘làm sạch’ dữ liệu trên thực tế chiếm tới quá nửa thời gian của các chuyên gia phân tích nhưng nếu doanh nghiệp không giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu đầu vào, có thể những kết luận do phân tích từ đó vô giá trị, thậm chí dẫn tới những chiến lược sai lầm sau đó IV.3 Đòi hỏi thay đổi văn hóa doanh nghiệp Nhiều tổ chức không chỉ sử dụng phân tích dữ liệu lớn để cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn để xây dựng một văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu toàn bộ công ty Trong một khảo sát của NewVantage, 98,6% giám đốc điều hành cho biết họ đang nỗ lực tạo ra một loại hình văn hóa mới dựa trên dữ liệu Tuy nhiên, việc thay đổi văn hóa không phải là điều dễ dàng, với chỉ có 32,4% người được hỏi xác nhận rằng họ đã thành công trong việc thực hiện sự thay đổi này IV.4 Rủi ro an ninh mạng Lưu trữ dữ liệu lớn, đặc biệt là những dữ liệu nhạy cảm, có thể làm cho các công ty trở thành mục tiêu hấp dẫn cho các tấn công mạng Trong khảo sát của AtScale, hầu hết người được hỏi đã xác định bảo mật là một trong những thách thức hàng đầu khi xử lý dữ liệu lớn Trong báo cáo của NewVantage dành cho các giám đốc điều hành, việc vi phạm an ninh mạng được đánh giá là mối đe dọa lớn nhất đối với dữ liệu lớn mà các công ty phải đối mặt IV.5 Thay đổi nhanh chóng Sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ trong thời đại Cách mạng công nghệ 4.0 tạo ra mối đe dọa thực tế cho các doanh nghiệp Có khả năng đầu tư vào một công nghệ và nhanh chóng nó trở nên lỗi thời chỉ trong vài tháng Điều này được xem là một trong những khía cạnh yếu của dữ liệu lớn theo nghiên cứu của Syncsort IV.6 Nhu cầu phần cứng Cơ sở hạ tầng CNTT đòi hỏi chi phí lớn cho việc xây dựng và duy trì, bao gồm máy chủ, băng thông mạng, và các hệ thống phân tích Một giải pháp phổ biến là sử dụng đám mây, nhưng vẫn có thể gặp vấn đề về cơ sở hạ tầng và bảo mật dữ liệu IV.7 Chi phí đầu tư Các công cụ dữ liệu lớn ngày nay thường sử dụng công nghệ nguồn mở, giảm chi phí phần mềm, nhưng doanh nghiệp vẫn phải đối mặt với các chi phí đáng kể liên quan đến nhân sự, phần cứng, bảo trì và các dịch vụ liên quan IV.8 Khó tích hợp các hệ thống kế thừa Trước khi vận hành công nghệ big data, doanh nghiệp cần tiến hành tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau lên hệ thống Thế nhưng, trước khi phân tích dữ liệu lớn, đại đa số doanh nghiệp đều ít nhiều lưu trữ dữ liệu trên nhiều ứng dụng và phần mềm khác nhau trong nhiều năm Đây chính là bài toán khó giải quyết, cần nhiều thời gian và bổ sung nhân lực để thực hiện ứng dụng dữ liệu lớn Ngoài ra, trong cuộc khảo sát của Syncsort cũng cho thấy chế tài của chính phủ là rào cản thứ ba đối với việc áp dụng dữ liệu lớn đối với doanh nghiệp Chúng ta có thể thấy rằng việc đi đến con đường ứng dụng công nghệ big data 4.0 hiệu quả, thành công cần trải qua rất nhiều khó khăn, trở ngại Tuy nhiên, khi đặt lên bàn cân, những lợi ích mà dữ liệu lớn mang đến cho doanh nghiệp là vô cùng lớn Big data là cơ hội tuyệt vời, rất đáng để doanh nghiệp thử đầu tư Bên cạnh đó, để triển khai dự án ứng dụng dữ liệu lớn nhanh chóng, hiệu quả, cần xem xét những hạn chế, thiếu hụt của doanh nghiệp, để từ đó tìm ra hướng đi tốt nhất V Ứng dụng của BigData trong kinh doanh 1 Ngành bán lẻ: Hiện nay, dữ liệu lớn đã trở thành một công cụ quan trọng trong ngành bán lẻ, giúp các nhà bán lẻ theo dõi nhu cầu của cửa hàng theo thời gian thực để đảm bảo các sản phẩm phổ biến luôn sẵn có trong kho và quản lý hàng tồn kho Điều này giúp tối ưu hóa quản lý vòng đời sản phẩm và các hoạt động phức tạp hơn, đồng thời cung cấp cái nhìn sâu hơn về chuỗi cung ứng và phân phối sản phẩm để giảm thiểu chi phí Nhờ vào việc thu thập và phân tích dữ liệu về hành vi mua sắm của khách hàng, các cửa hàng bán lẻ có thể cải thiện thiết kế cửa hàng, cách trưng bày sản phẩm và lựa chọn sản phẩm để mang tới trải nghiệm mua sắm tốt hơn cho khách hàng Ví dụ như các chuỗi siêu thị thường thay đổi cách họ trưng bày thức ăn trên các kệ hoặc sắp xếp vị trí sản phẩm trên kệ, những thay đổi này không xảy ra tình cờ mà được dựa trên dữ liệu lớn về hành vi mua sắm của người tiêu dùng, họ cũng xem xét khoảng cách giữa các sản phẩm và cách chúng tương tác với nhau Dữ liệu này giúp họ quyết định cách tốt nhất để sắp xếp, đặt sản phẩm trong cửa hàng nhờ đó có thể tăng doanh số bán hàng Dựa vào các dữ liệu bán hàng và các dữ liệu về khách hàng, nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa việc sử dụng không gian, đảm bảo thu được doanh thu và lợi nhuận cao nhất cho mỗi mét vuông; dễ dàng quản lý danh mục sản phẩm, đảm bảo tối đa hóa lợi nhuận bằng cách đánh giá hiệu suất của từng mặt hàng và tương tác giữa chúng Dữ liệu lớn còn giúp cửa hàng tối ưu hóa các khía cạnh khác như giá cả và khuyến mãi Để tối ưu hóa giá, cửa hàng cần phân tích dữ liệu về mức giá mà người mua địa phương sẵn sàng chi trả, các nhà bán lẻ có thể nghiên cứu về cách định giá của đối thủ để định giá sản phẩm của mình Họ cũng phân tích các chiến dịch khuyến mãi hiệu quả trong quá khứ để lập kế hoạch cho những chiến dịch trong tương lai Tuy nhiên, không phải tất cả các nhà bán lẻ đã có thể khai thác triệt để tác dụng của dữ liệu lớn Một số trong số họ đang phải đối mặt với thách thức của việc hiểu rõ và tận dụng dữ liệu của họ trên quy mô lớn 2 Ngân hàng: Hầu hết các tổ chức ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm hiện nay đều nỗ lực để áp dụng cách tiếp cận mới theo hướng khai thác dữ liệu nhằm phát triển, đổi mới sản phẩm Đặc biệt là các ngân hàng số, dữ liệu chính là xương sống của họ Các tổ chức thu thập một khối lượng dữ liệu khổng lồ, tiến hành phân tích, thực hiện bước đầu tiên trong quy trình khai thác Big Data Ngân hàng có khả năng truy cập trực tiếp nguồn thông tin, dữ liệu lịch sử liên quan đến thói quen, hành vi chi tiêu, chi tiết về nguồn thu của khách hàng trong một năm, dịch vụ ngân hàng mà khách hàng sử dụng,… Điều này cung cấp cơ sở, cơ hội để các ngân hàng tiếp cận, phân tích dữ liệu sâu hơn, nhanh chóng hơn, dễ dàng phân loại được khách hàng hơn, đây là một trong các yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá rủi ro, thẩm định hồ sơ cho vay, mở rộng dịch vụ cung cấp hay bán chéo sản phẩm đến khách hàng Bên cạnh đó, nhờ nắm được thông tin về nguồn tiền nhàn rỗi của khách hàng, ngân hàng có thể tận dụng thu hút tiền gửi để thực hiện các hoạt động đầu tư Hệ thống Big Data còn có khả năng tự động phát hiện những giao dịch bất thường Từ đó, ngân hàng có hướng giải quyết nhanh chóng, đồng thời không tạo ra những lỗ hổng lớn trong ngành Hệ thống ngân hàng sẽ luôn đảm bảo an ninh và bảo mật Các thuật toán của Big Data còn giúp giải quyết các vấn đề về tuân thủ quy định pháp luật về kế toán, kiểm toán và báo cáo tài chính, từ đó giúp giảm được các chi phí quản lý 3 Sàn thương mại điện tử: Trong thời đại 4.0 ngày nay, Đối với ngành thương mại điện tử, doanh nghiệp nào sở hữu và ứng dụng tốt dữ liệu lớn sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn trên thị trường - Big Data giúp nhà quản lý xác định sản phẩm nào được xem nhiều nhất để tối ưu thời gian hiển thị - Big Data có thể phân tích hành vi, sở thích, sự quan tâm của khách hàng, hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó cung cấp các trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và phù hợp hơn, cung cấp các sản phẩm theo đúng xu hướng, nhu cầu thị trường - Các sàn thương mại điện tử có thể sử dụng Big Data để đề xuất các sản phẩm liên quan đến sản phẩm mà khách hàng đã mua trước đó hoặc gửi các thông điệp tiếp thị dựa trên sở thích của khách hàng - Phân tích dữ liệu lớn giúp sàn thương mại điện tử phát hiện và ngăn chặn hành vi gian lận trong bán hàng, cải thiện độ tin cậy của khách hàng bằng cách phát hiện hàng giả và kiểm tra nguồn gốc sản phẩm - Sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu về các đánh giá của khách hàng, từ đó các nhà quản lý có thể cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ của mình - Ứng dụng Big Data có khả năng tạo ra báo cáo tùy chỉnh dựa trên nhiều tiêu chí như độ tuổi, giới tính, và địa điểm của khách truy cập -… Việc ứng dụng Big Data đang ngày càng trở nên phổ biến trong ngành thương mại điện tử Với những lợi ích to lớn mà Big Data mang lại, các sàn thương mại điện tử nào cũng mong muốn ứng dụng Big Data để nâng cao hiệu quả hoạt động và tăng cường khả năng cạnh tranh Ngoài những ngành nêu trên thì Bigdata còn được ứng dụng vào các ngành khác như y tế, giáo dục,… Từ quản lý rủi ro đến quản lý nguồn nhân lực, dữ liệu lớn có thể được sử dụng để cải thiện hoạt động kinh doanh Để ứng dụng Bigdata hiệu quả, doanh nghiệp cần có sự đầu tư về công nghệ, nhân lực và quy trình quản lý VI Kết luận Trong bối cảnh hiện nay, big data đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ kinh doanh, y tế, giáo dục đến chính trị và xã hội Việc sử dụng big data giúp các tổ chức và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa quyết định kinh doanh Tuy nhiên, mặc dù có tiềm năng to lớn nhưng dữ liệu lớn cũng đặt ra một số thách thức cần giải quyết Trong đó thách thức lớn nhất là việc quản lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu Các hệ thống lưu trữ dữ liệu truyền thống có thể không có khả năng xử lý khối lượng lớn và sự đa dạng của dữ liệu Do đó, cần áp dụng các giải pháp lưu trữ dữ liệu hiệu quả và mở rộng Một thách thức khác là quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu Với việc tăng cường thu thập và phân tích dữ liệu, sẽ nảy sinh những lo ngại về việc truy cập trái phép và vi phạm thông tin cá nhân Các tổ chức cần ưu tiên bảo mật dữ liệu và thực hiện các biện pháp mạnh mẽ để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu và đảm bảo thực hành xử lý dữ liệu có trách nhiệm Ngoài ra, sự phức tạp của dữ liệu lớn đòi hỏi các kỹ năng và chuyên môn cao Các tổ chức nên đầu tư vào phát triển nhân tài và đào tạo đầy đủ cho đội ngũ của mình để khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu lớn Tóm lại, dữ liệu lớn có nhiều hứa hẹn trong bối cảnh hiện tại và tương lai Tiềm năng của nó trong việc cung cấp những dữ liệu có giá trị và thúc đẩy sự đổi mới là rất lớn Tuy nhiên, điều quan trọng là các tổ chức phải giải quyết những thách thức mà nó đưa ra Bằng cách đó, các tổ chức có thể khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu lớn để đưa ra quyết định sáng suốt, thúc đẩy thay đổi tích cực và tạo ra các tác động có ý nghĩa trong các lĩnh vực khác nhau