Báo cáo cuối kì ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong quản lý chủ đề nghiên cứu big data áp dụng tại fitbit

Các sản phẩm của họ bao gồm các thiết bị theo dõi hoạt động, đồng hồ thông minh, thiết bị không dây có hỗ trợ công nghệ đeo được để đo dữ liệu, chẳng hạn như số bước đã đi bộ, nhịp tim,

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNGKHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

BÁO CÁO CUỐI KÌỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN TRONG QUẢN LÝCHỦ ĐỀ: NGHIÊN CỨU BIG DATA ÁP DỤNG TẠI FITBIT

02 Nguyễn Thị Thùy Trang Viết mục V 90% Trễ deadline

04 Trần Đình Duy Phân công, sửa

cáo, sửa bài 110% Hỗ trợ NT sửa bài

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN

BẢNG ĐÁNH GIÁ 2

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN 3

I GIỚI THIỆU CASE STUDY 5

1 Giới thiệu về FitBit 5

2 Ứng dụng Big Data của FITBIT qua Case Study 5

II TỔNG QUAN VỀ THỰC TRẠNG CASE STUDY 5

1 Bối cảnh Case Study 6

2 Những vấn đề đặt ra trong Case Study 6

III.PHÂN TÍCH CHI TIẾT CÁC THÔNG TIN TRONG CASE STUDY 7

1 Trong thực tế, FITBIT đã áp dụng Big Data như thế nào? 7

1.2 Áp dụng thông qua việc chia sẻ dữ liệu với các công ty thứ ba 8

2 Các chính sách bảo mật dữ liệu và thông tin khách hàng 17

3 Database mà FitBit thu thập 19

4 Sự kết hợp giữa FitBit và Machine Learning của Google 20

1 Giới thiệu về FitBit

Fitbit là một công ty điện tử tiêu dùng và thể dục của Mỹ có trụ sở chính tại San Francisco, California Các sản phẩm của họ bao gồm các thiết bị theo dõi hoạt động, đồng hồ thông minh, thiết bị không dây có hỗ trợ công nghệ đeo được để đo dữ liệu, chẳng hạn như số bước đã đi bộ, nhịp tim, chất lượng giấc ngủ, số bước đã leo và các chỉ số cá nhân khác liên quan đến thể dục giúp người dùng có một cuộc sống khỏe mạnh hơn.

Vào năm 2019, Google đã công bố ý định mua lại Fitbit với giá 2,1 tỷ đô la Mỹ và giao dịch này đã kết thúc vào cuối năm 2020 Theo một báo cáo của IDC được công bố vào ngày 10 tháng 3 năm 2020, Fitbit được coi là công ty thiết bị đeo lớn thứ năm về lượng hàng xuất xưởng tính đến năm 2019 với mức tăng trưởng 14,8% so với năm 2018 sau Xiaomi và Apple Fitbit báo cáo đã bán được hơn 100 triệu thiết bị và có 28 triệu người dùng.

Thành công của Fitbit dựa trên quan điểm rằng những người có hiểu biết sẽ đưa ra những lựa chọn lối sống thông minh hơn Do đó, các thiết bị của Fitbit khuyến khích mọi người ăn uống lành mạnh và tập thể dục nhiều hơn bằng cách giúp họ theo dõi và cải thiện thói quen của mình.

2 Ứng dụng Big Data của FITBIT qua Case Study

Bằng việc thông qua các thiết bị, Fitbit theo dõi các hoạt động thường ngày của người dùng Chỉ với một thiết bị thông minh được kết nối với điện thoại hoặc máy tính của người dùng, họ có quyền truy cập thông tin thời gian về thói quen và các số liệu thống kê được đồng bộ hóa với nhau, giúp người dùng có thể theo dõi được tình trạng sức khỏe hiện tại của mình

Bên cạnh đó, với sự cho phép của người dùng Fitbit tổng hợp dữ liệu về thống kê thói quen và sức khỏe để chia sẻ với các đối tác chiến lược nhằm tạo ra những lợi ích chung cho người dùng.

II.TỔNG QUAN VỀ THỰC TRẠNG CASE STUDY 1.Bối cảnh Case Study

Qua Case Study, ta có thể thấy được bối cảnh thế giới với sự bùng nổ của Internet of Things vào 2009 và sự khởi đầu của cuộc cách mạng công nghiệp thứ tư Big Data và sự phát triển của công nghệ thông tin đã chứng minh sức mạnh của nó trong lĩnh vực theo dõi và chăm sóc sức khoẻ.

Fitbit cũng không nằm ngoài cuộc chơi trên, những thiết bị đeo họ cung cấp đều nằm trong hệ sinh thái IOT Đó là những thiết bị có thể kết nối với nhau và có khả năng đồng bộ hóa cũng như chia sẻ dữ liệu cho những mục đích cụ thể Chỉ trong vòng một thập kỉ kể từ khi xây dựng và phát triển, thương hiệu Fitbit có mặt ở nhiều quốc gia trên thế giới và được rất nhiều người dùng tin tưởng lựa chọn Có thể xem đây là một trong những thương hiệu hàng đầu trong lĩnh vực thiết bị đeo tay theo dõi sức khỏe.

2 Những vấn đề đặt ra trong Case Study Dữ liệu người dùng tự thu thập không đáng tin cậy:

Việc khuyến khích các chuyên gia y khoa sử dụng dữ liệu do người dùng của FitBit tự thu thập Những dữ liệu như vậy có độ tin cậy khá thấp khi chúng không được thu thập hoặc xác minh trực tiếp bởi các chuyên gia y tế, không được thu thập theo một phương pháp khoa học được kiểm chứng hoặc đơn giản là bản thân người dùng cũng không ý thức được họ đang cung cấp thông tin cho ngành y tế Tuy nhiên khi chuyển hướng việc sử dụng những dữ liệu tự thu thập bởi người dùng sang hành động ngăn ngừa bệnh tật thay vì điều trị khi chúng phát sinh có thể sẽ là phương án khả thi hơn cho những dữ liệu như trên.

 Thông tin về sức khoẻ rất nhạy cảm

Vào tháng 2 năm 2015, vụ đánh cắp dữ liệu liên quan đến chăm sóc sức khỏe lớn nhất từ trước đến nay đã diễn ra khi tin tặc đánh cắp hồ sơ liên quan đến 80 triệu bệnh nhân từ Anthem, công ty bảo hiểm y tế lớn thứ hai của Mỹ Tuy rằng chúng chỉ lấy thông tin nhận dạng như tên và địa chỉ còn thông tin chi tiết về tình trạng bệnh và phương pháp điều trị không bị lộ ra ngoài nhưng thái độ cuẩ nước Mỹ với sự kiện này nói chung đã chứng minh rằng không có dữ liệu nào mang tính cá nhân hơn dữ liệu y tế và sức khỏe.

Vì vậy, các biện pháp bảo vệ an toàn tuyệt đối phải được thực hiện để đảm bảo thông tin chỉ đến được với những người được xem chúng

 Thị trường ngày càng đông đúc

Fitbit phải đối mặt với một thách thức khác cho tương lai: sự cạnh tranh gay gắt từ Apple, Garmin, Huawei và rất nhiều thương hiệu công nghệ lớn khác đang lăm le tham gia thị trường màu mỡ này Fitbit đang có được lợi thế của người dẫn đầu nhưng họ sẽ cần phải tiếp tục phát triển và tìm kiếm các thị trường mới nếu vẫn muốn giữ vững thị phần.

III.PHÂN TÍCH CHI TIẾT CÁC THÔNG TIN TRONG CASESTUDY

1.Trong thực tế, FITBIT đã áp dụng Big Data như thế nào? 1.1.Áp dụng thông qua việc thu thập dữ liệu trên các thiết bị của Fibit.

Fitbit theo dõi thời gian hoạt động hằng ngày, việc tập luyện thể dục, lượng calo nạp vào và kể cả thời lượng giấc ngủ của người sử dụng Ngoài ra, người dùng còn có quyền truy cập thông tin thời gian thực về những thói quen của họ và các số liệu thống kê này được đồng bộ hóa từ các thiết bị của Fitbit với điện thoại thông minh hoặc máy tính cá nhân của người dùng Tất cả những số liệu thống kê này sẽ được thể hiện ở mục Dashboard trên màn hình chính của ứng dụng Fitbit, cho phép người dùng kiểm tra cũng như theo dõi tiến trình của họ Tất cả các thiết bị Fitbit sẽ tự động đồng bộ hóa với Fitbit's online Dashboard và ứng dụng Fitbit, từ đó cung cấp cho người dùng nhiều loại thông tin và các phân tích chẳng hạn như biểu đồ và đồ thị về tiến trình luyện tập của họ Nền tảng này sẽ giúp người dùng duy trì động lực tập thể dục, giữ gìn sức khỏe thông qua các tính năng xã hội, những thử thách và các huy hiệu ảo Ngoài ra Fitbit cũng cung cấp các dịch vụ cao cấp trên cơ sở đăng ký bao gồm huấn luyện ảo thông qua các kế hoạch tập thể dục tùy chỉnh và trải nghiệm tập thể dục dựa trên các video tương tác trên điện thoại thông minh và máy tính

Một thiết bị góp phần lớn cho việc thu thập thông tin sức khỏe người dùng chính là cân thông minh Aria của Fitbit, nó có thể theo dõi được cân nặng, chỉ số thể trọng

(BMI), khối lượng nạc và tỷ lệ phần trăm mỡ cơ thể của người dùng Aria có thể nhận dạng tối đa đến 8 người dùng cá nhân (vì vậy cả gia đình có thể sử dụng chung cân thông minh Aria) và giữ kết quả của từng thành viên một cách tách biệt, riêng tư Các số liệu thống kê cũng sẽ được đồng bộ hóa với mạng không dây (Wi-Fi) tại nhà của người dùng và cũng có thể được đồng bộ hóa với các thiết bị đeo tay (tracker, smartwatch, etc) của Fitbit Các số liệu này cũng sẽ được thể hiện ở mục Dashboard của ứng dụng Fitbit giúp người dùng đặt ra mục tiêu và theo dõi, kiểm tra tiến trình của họ.

Fitbit cũng đã và đang bán các thiết bị theo dõi sức khỏe và phần mềm theo dõi đặc biệt của họ cho người dùng của các công ty như BP America, để họ có thể theo dõi mức độ làm việc cũng như sức khỏe của nhân viên ( với sự cho phép của các nhân viên).

1.2.Áp dụng thông qua việc chia sẻ dữ liệu với các công ty thứ ba.

Chúng ta cũng thấy, rõ ràng dữ liệu sức khỏe như thế này mang lại rất nhiều thông tin và cực kỳ có giá trị, ngay cả đối với người dùng cá nhân Fitbit còn tổng hợp dữ liệu về thói quen luyện tập thể dục và các chỉ số sức khỏe để chia sẻ với các đối tác chiến lược của họ Các dữ liệu cá nhân cũng có thể được chia sẻ với sự cho phép của người dùng Ví dụ như Dịch vụ HealthVault của Microsoft cho phép người dùng đăng tải và chia sẻ dữ liệu từ thiết bị theo dõi sức khỏe của họ với các chuyên gia y tế, từ đó có thể cung cấp cho các bác sĩ một cách tổng thể hơn về sức khỏe và thói quen của bệnh nhân trước đây so với những thông tin chỉ thu thập được thông qua việc tư vấn sức khỏe và khám bệnh Việc thu thập và chia sẻ các dữ liệu này là tương đối phức tạp do liên quan đến các thông tin cá nhân của người dùng, tuy nhiên một vài công ty bảo hiểm như John Hancock đã có chương trình giảm giá cho những khách hàng mua bảo hiểm đeo thiết bị Fitbit Các chủ hợp đồng có thể chia sẻ dữ liệu Fitbit của họ để đổi lấy các phần thưởng liên quan đến các hoạt động thể chất và chế độ ăn uống của họ Điều này cho thấy khách hàng có xu hướng sẽ sẵn sàng “giao dịch” dữ liệu cá nhân của họ để đổi lấy các sản phẩm, dịch vụ hoặc các đãi ngộ, phần thưởng của Fitbit.

Fitbit đã rất thành công trong việc tận dụng xu hướng ngày càng tăng của người dùng để theo dõi các hoạt động hằng ngày của họ trong thời đại công nghệ này Những người dùng ngày càng hiểu rõ hơn về công nghệ và họ muốn theo dõi quá trình tập luyện,

thói quen ngủ, dinh dưỡng và sức khỏe của họ, và một điều không thể thiếu đó chính là chia sẻ những thông tin, hiệu suất, các thử thách mà họ đạt được lên các trang phương tiện truyền thông xã hội.

2 Kết quả đạt được

Kể từ khi thành lập vào năm 2007, Fitbit đã thống trị thị trường các thiết bị theo dõi sức khỏe Họ đã đạt ký lục cao nhất khi bán được hơn 22 triệu thiết bị vào năm 2016 Sự tăng trưởng của Fitbit vẫn còn ổn định khi giữ được doanh số hơn 10 triệu sản phẩm suốt 3 năm COVID hoành hành (2019, 2020, 2021).

Các dịch vụ giám sát phân tích của họ được người đeo thiết bị Fitbit sử dụng rất nhiều với nhiều đánh giá tốt Số lượng người dùng đã đăng ký trả phí trên nền tảng của Fitbit là 26 triệu người vào năm 2021, điều này cho thấy rằng Fitbit không chỉ là một xu hướng thể dục nhất thời mà đó còn là một công cụ thực sự hữu ích giúp hàng triệu người có được thông tin về cơ thể tốt hơn và duy trì được sức khỏe của họ Việc Fitbit tiến vào thị trường dành riêng cho các doanh nghiệp cho thấy công ty có hiểu biết sâu sắc về sức mạnh của dữ liệu liên quan đến sức khỏe ngoài người dùng cá nhân mà còn quan trọng cho các lao động trong doanh nghiệp.

3 Dữ liệu được sử dụng

Khi sử dụng FitBit: Họ sẽ thu thập các chỉ số bao gồm: đếm số bước, đoạn đường đạt được khi chạy, lượng calo đã nạp vào cơ thể, lượng calo đã đốt, người dùng đã hoạt động bao nhiêu phút mỗi ngày, nhịp tim, chu kỳ ngủ, lượng oxy trong máu để có thể đưa ra kế hoạch, lộ trình phù hợp với mỗi người dùng.

 Khi truy cập trang web, FitBit sẽ thu thập dữ liệu về định vị vị trí của người dùng để đảm bảo người dùng có được những thông tin phù hợp với họ và nơi họ cứ trú

 Khi cài đặt ứng dụng, nếu người dùng cho phép họ kết nối với vị trí, nó sẽ có tính năng thể hiện hoặc lập bản đồ chạy, hoạt động cho người dùng thông qua sử dụng dữ liệu về vị trí Đồng nghĩa FitBit sẽ sử dụng một lượng lớn dữ liệu về tín hiệu GPS, thông tin các điểm truy cập Wifi, các ID của tháp sóng di động, các thiết bị có cảm biến xung quanh đó.

Ngoài những dữ liệu phức tạp như trên thì FitBit cũng thu thập các dữ liệu bán cấu trúc như thông tin về nhân khẩu học (chiều cao, cân nặng, giới tính, tuổi, ) nhằm cá nhân hóa và tăng độ chính xác cho mỗi người dùng hơn Bên cạnh đó, Fitbit cũng sẽ lưu trữ các dữ liệu liên quan đến thông tin liên lạc với người dùng như địa chỉ để giao hàng hoặc email, số điện thoại để có thể thông báo hoặc liên lạc khi cần thiết.

Một số tính năng như có thể lưu trữ và phát nhạc của FitBit cho thấy FitBit có thể các dữ liệu nhạc số đủ lớn để thúc đẩy người dùng sử dụng cho mục đích vận động.

4 Kỹ thuật được sử dụng

Fitbit không công khai chi tiết kho dữ liệu về Big Data của họ, nhưng khi nhìn vào giấy tờ, ta có thể biết được họ có lẽ đã làm việc với công nghệ dữ liệu là các ngôn ngữ lập trình như SQL, Hadoop, Python và Java.

5 Liên hệ với thực tiễn áp dụng vào Big data vào thiết bị FitBit Mô tả:

Nghiên cứu được thực hiện tại một trường đại học Yuan Ze, các nhà nghiên cứu thu thập và theo dõi các chỉ số về sức khỏe để dùng Hệ thống trực vi hóa hành vi (BVS) đã phát triển để minh họa lối sống và hành vi của sinh viên.

 Phương pháp:

o Thiết bị theo dõi đeo được sử dụng trong nghiên cứu này là Fitbit Charge HR, được sản xuất bởi Fitbit,Inc.

o Máy theo dõi có thể ghi lại thông tin hàng ngày trong 24 giờ liên quan đến hoạt động thể chất và lối sống, bao gồm nhịp tim, lượng calo đã đốt cháy, số bước đã thực hiện, khoảng cách di chuyển, tầng leo lên, độ cao, thời gian ít vận động, thời gian hoạt động nhẹ, thời gian hoạt động vừa phải, thời gian hoạt động nhiều, thời gian ngủ, thời gian thức, số lần thức giấc, thời gian nằm trên giường, hiệu quả giấc ngủ, thời gian bắt đầu giấc ngủ và độ sâu của giấc ngủ.

o Dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống đám mây của FitBit ,sau đó được sao chép dữ liệu chuyển sang ứng dụng Hadoop.

Hình 1 Cho thấy 19 yếu tố được đo, tần suất lấy mẫu và tổng số lượngdữ liệu được ghi nhận từ 30 sinh viên.

 Theo dõi thu thập dữ liệu

Ngôn ngữ lập trình Java được sử dụng để thiết kế chương trình và truy cập dữ liệu thông qua thiết bị đeo được API đám mây (Giao diện lập trình ứng dụng) cho truy cập dữ liệu an toàn Đầu tiên, dữ liệu từ thiết bị đeo được đã được cập nhật bằng điện thoại di động sử dụng phiên bản Bluetooth 4.0 Tiếp theo, ứng dụng khách được chuyển hướng đến trang ủy quyền trình theo dõi để xác thực thu thập dữ liệu Một người mã thông báo được lấy từ URL gọi lại và được áp dụng để đồng bộ hóa dữ liệu đám mây Khi ở trên các bước đã hoàn thành, một chương trình truy xuất dữ liệu bắt đầu thu thập dữ liệu qua định dạng trao đổi JSON và lưu trữ nó trong nền tảng kho dữ liệu.

 Xử lí dữ liệu

Trong nghiên cứu này, dữ liệu liên quan đến các hoạt động hàng ngày của học sinh được hiển thị bằng cách sử dụng BVS theo dữ liệu quy trình xử lý được hiển thị trong Hình 1.

Quy trình truyền dữ liệu từ tracker đến BVS như sau:

Bước 1: Dữ liệu về các hoạt động hàng ngày của sinh viên được thu thập bởi bộ theo dõi

và được đồng bộ hóa với đám mây

Bước 2: BVS cung cấp quyền và thu thập dữ liệu từ đám mây cho sao chép vào kho dữ

liệu

Bước 3: Các công cụ trực quan hóa được triển khai bằng kỹ thuật JavaFX đã được áp

dụng trong BVS để minh họa dữ liệu về hoạt động và phong cách sống trong các biểu đồ (đường, thanh, phân tán) theo chuỗi thời gian và chuỗi người dùng BVS cũng cung cấp số liệu thống kê mô tả để phân tích cá nhân hoặc nhóm Đối với phân tích nâng cao quảng cáo, BVS cho phép lọc dữ liệu bằng cài đặt tiêu chí, sau đó xuất thành tệp văn bản cho phân tích sâu hơn.

 Hồ sơ hoạt động

BVS cung cấp các tùy chọn hiển thị và lập hồ sơ khác nhau, bao gồm trình bày dữ liệu hàng giờ, trực quan hóa các hoạt động hàng ngày và thống kê hàng tuần

Hình 2 cho thấy một biểu đồ đường thể hiện các hoạt động hàng giờ từ 0 đến 23 giờ cho mỗi người dùng và cho tất cả người dùng trên một ngày Hệ thống cũng cho phép lựa chọn người dùng, hoạt động và ngày tháng; một biểu đồ đường sau đó được tạo ra và so sánh giữa hai hoạt động là có thể.

Hình 3 cho thấy cách các hoạt động hàng ngày có thể được hình dung dưới dạng dữ liệu hoạt động thu được trong khoảng thời gian đo lường khi học sinh tham gia lớp học; BVS