Ưu điểm, nhược điểm

Một phần của tài liệu bÀI tập NHÓM THƯƠNG mại điện tử căn bản IOTS, BIG DATA ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH THƯƠNG mại (Trang 38 - 43)

II. Ứng dụng trong kinh doanh thương mại

2.3Ưu điểm, nhược điểm

1. IoTs

2.3Ưu điểm, nhược điểm

2.3.1 Ưu điểm

a. Trong thương mại điện tử

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghê –. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiê –p bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

Thương mại điện tử ứng dụng Big Data:

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

 Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.

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

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

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

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

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

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

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

 Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu dành được tùy biến theo đối tượng hoă –c nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng.

 Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, viê –c nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.

b. Ngành bán lẻ

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiê –m, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Từ những dữ liê –u thu thâ –p được có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.

Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data:

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

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

 Ngành bán lẻ có thể xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kê – hàng tùy thuô –c vào thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.

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

Big Data có thể sinh ra giá trị tài chính ở nhiều lĩnh vực:

 Chăm sóc sức khỏe

 Quản lý công

 Dữ liệu cá nhân toàn cầu

 Bán lẻ

 Sản xuất

 Dữ liệu xã hội (Facebook, Twitter...)

Khi được kết hợp với một hệ thống phân tích dữ liệu mạnh mẽ, Big Data có thể giúp doanh nghiệp thực hiện các tác vụ như: tìm hiểu về Big Data

 Xác định và cảnh báo về điểm nút có thể dẫn tới phát sinh gián đoạn sản xuất hay lỗi sản phẩm gần với thời gian thực. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

 Xây dựng các chương trình khuyến mãi tại điểm bán dựa trên thói quen của khách hàng.

 Tính toán và tổng hợp nhanh chóng danh mục rủi ro.

 Phát hiện hành vi gian lận trước khi nó có thể tác động xấu tới hoạt động của doanh nghiệp.

2.3.2 Nhược điểm

Thiếu chuyên gia công nghệ

Chuyên gia phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu lớn là một trong số những vị trí được trả lương cao nhất trong lĩnh vực CNTT. Một khảo sát của AtScale chỉ ra rằng việc thiếu chuyên gia chuyên nghiên cứu và phân tích dữ liệu lớn là thách thức lớn nhất đối với các doanh nghiệp khi ứng dụng công nghệ Big Data. Trong khi đó, một khảo sát của Syncsort cho biết, những tổ chức được phỏng vấn xếp hạng Khả năng ứng dụng dữ liệu lớn và Sự thiếu hụt nguồn nhân lực

là thách thức lớn thứ hai khi tạo ra kho lưu trữ dữ liệu thô (Data lake). Thuê hoặc đào tạo chuyên viên là không hề rẻ và kể cả khi doanh nghiệp chấp nhận đầu tư, quá trình để có được các kỹ năng dữ liệu lớn có thể mất thời gian đáng kể.

Kiểm soát chất lượng dữ liệu

Trong khảo sát của Syncsort, trở ngại hàng đầu khi ứng dụng công nghệ Big Data 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. Điều này, cũng giống như việc người ta “dùng dao mổ trâu đi giết gà”, 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.

Đòi hỏi thay đổi văn hóa doanh nghiệp

Nhiều tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu lớn không chỉ với mục đích nâng cao hiệu quả hoạt động, họ còn muốn sử dụng phân tích để tạo văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu trong toàn công ty. Trên thực tế, trong cuộc khảo sát của New Vantage, có tới 98,6% giám đốc điều hành chia sẻ rằng công ty của họ đang trong quá trình tạo ra loại hình văn hóa doanh nghiệp mới theo hướng này. Tuy nhiên, thay đổi văn hóa không phải là câu chuyện dễ dàng, bằng chứng là cho đến nay, chỉ có 32,4% người được hỏi xác nhận đã dịch chuyển văn hóa thành công.

Chế tài của chính phủ

Một vấn đề nhức nhối khác cho những nỗ lực ứng dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp là tuân thủ các quy định của chính phủ. Phần lớn thông tin có trong các ngân hàng dữ liệu lớn của các công ty là nhạy cảm hoặc cá nhân, và điều đó có nghĩa là công ty có thể cần đảm bảo rằng họ đáp ứng các tiêu chuẩn ngành hoặc yêu cầu của chính phủ khi xử lý và lưu trữ dữ liệu. Trong khảo sát của Syncsort, quản trị dữ liệu, bao gồm cả tuân thủ quy định pháp luật về lưu trữ và xử lý dữ liệu, là rào cản quan trọng thứ ba trong việc làm việc với dữ liệu lớn.

Lưu trữ dữ liệu lớn, dữ liệu đặc biệt nhạy cảm, có thể khiến các công ty trở thành mục tiêu hấp dẫn đối với những kẻ tấn công mạng. Trong khảo sát của AtScale, những người được hỏi phần lớn cho rằng, bảo mật là một trong những thách thức hàng đầu của xử lý dữ liệu lớn và trong báo cáo của New Vantage dành cho các giám đốc điều hành, các vi phạm an ninh mạng được đánh giá là mối đe dọa dữ liệu lớn nhất mà các công ty phải đối mặt.

Thay đổi nhanh chóng

Một nhược điểm tiềm năng khác đối với ứng dụng công nghệ Big Data là sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ trong thời đại Cách mạng công nghệ 4.0. Các doanh nghiệp phải đối mặt với khả năng rất thực tế là mình sẽ đầu tư vào một công nghệ mà rất có khả năng sẽ lỗi thời chỉ một vài tháng sau đó. Những người trả lời phỏng vấn nghiên cứu của Syncsort xếp hạng nhược điểm này của dữ liệu thứ tư trong số tất cả các thách thức tiềm năng mà họ gặp phải.

Nhu cầu phần cứng

Một vấn đề quan trọng khác đối với các tổ chức là cơ sở hạ tầng CNTT cần thiết để hỗ trợ các hoạt động trong phạm vi ứng dụng công nghệ Big Data. Chi phí để xây dựng và bảo trì một hệ thống server vật lý để lưu trữ dữ liệu, băng thông mạng để chuyển dữ liệu và các hệ thống phân tích và tính toán tài nguyên là tương đối lớn. Một giải pháp thường được các doanh nghiệp sử dụng để giải quyết vấn đề là sử dụng các phân tích dựa trên điện toán đám mây, tuy nhiên điều đó thường không loại bỏ hoàn toàn các vấn đề về cơ sở hạ tầng, không những vậy còn tiềm ẩn nhiều nguy cơ liên quan tới bảo mật dữ liệu.

Chi phí

Nhiều công cụ dữ liệu lớn ngày nay dựa vào công nghệ nguồn mở, giúp giảm đáng kể chi phí phần mềm, nhưng các 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. Vì lý do này mà không có gì lạ khi các sáng kiến ứng dụng công nghệ Big Data chạy vượt quá ngân sách và mất nhiều thời gian hơn để triển khai so với các nhà quản lý CNTT đã dự đoán ban đầu.

Hầu hết các doanh nghiệp đều đã ít nhiều lưu trữ dữ liệu trong nhiều ứng dụng và hệ thống khác nhau trên khắp môi trường của họ trong nhiều năm hoạt động và phát triển. Một trong những bài toán đầu tiên mà doanh nghiệp cần giải trước khi tiến hành phân tích dựa trên dữ liệu lớn là tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau vào hệ thống. Điều này cũng là một yếu tố dẫn tới việc kéo dài thời gian và yêu cầu bổ sung nhân lực cho dự án ứng dụng công nghệ big data cho doanh nghiệp.

Về điểm cuối, khi đặt lên bàn cân những trở ngại đối với lợi ích to lớn mà công nghệ Big Data mang lại như: Đem lại những quyết định chính xác hơn, giảm chi phí vận hành, tăng chất lượng phục vụ khách hàng, phát hiện gian lận,…. thì đây thực sự là một cơ hội đáng để thử. Tuy nhiên, cần phải nhắc lại rằng, những hạn chế và lợi ích tương đối của dữ liệu lớn luôn đáng được xem xét cẩn thận trước khi khởi động một dự án Big Data mới.

Một phần của tài liệu bÀI tập NHÓM THƯƠNG mại điện tử căn bản IOTS, BIG DATA ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH THƯƠNG mại (Trang 38 - 43)