Big Data (Dữ liệu lớn) là một thuật ngữ chỉ 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. Big Data bao gồm các nội dung như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Việc sử dụng hiệu quả các công nghệ thông tin và truyền thông cho mục đích phát triển cho thấy công nghệ Big Data có thể đem lại nhiều đóng góp quan trọng đối với sự phát triển của một quốc gia; giúp giảm chi phí cho việc ra quyết định trong nhiều lĩnh vực quan trọng của đời sống xã hội.
Ảnh: nguồn internet
Trong thực tế hiện nay Big Data đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo ra những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất công việc…; có thể kể đến một số ngành, lĩnh vực, như:
- 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 nghệ; Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp 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 ở các nội dung như: (1) Thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch. (2) Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao. (3) 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. (4) 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. (5) 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. (6) 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,... (7) 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. (8) 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. (9) Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn. (10) 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 hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng. (11) Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ; từ đó, việc nhắm đến mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.
- Ngành Ngân hàng: Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả thể hiện vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính. Những ứng dụng của Big Data trong ngành ngân hàng có thể kể đến như: (1) Sử dụng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra quyết định quan trọng; hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhánh mới. (2) Kết hợp nhiều quy tắc được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần thiết để sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm. (3) Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số. (4) Machine learning và AI (trí tuệ nhân tạo) đang được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận trong giao dịch và báo cáo cho các chuyên viên liên quan. (5) Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.
- Ngành y tế: Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực y tế chủ yếu là: (1) Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể. (2) Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng hồ sơ sức khỏe điện tử. (3) Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số (đeo trên người bệnh) để theo dõi tình trạng người bệnh và gửi báo cáo cho các bác sĩ điều trị. (4) Có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu. (5) Lưu giữ và bảo mật lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.
- 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 nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Từ những dữ liệu thu thập được có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng. Ứng dụng Big Data trong ngành bán lẻ thực hiện ở một số nội dung: (1) Giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng. (2) Dựa trên các phân tích dự đoán, 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. (3) Có thể xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới hiệu quả hơn. (4) Kết hợp phân tích cùng lúc các dữ liệu 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.
- Digital Marketing (Tiếp thị trực tuyến trên nền tảng kỹ thuật số): Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thực hiện các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã tiếp sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào. Digital Marketing ứng dụng Big Data ở một số nội dung như: (1) Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp cho doanh nghiệp xác định rõ hơn, đâu là cơ hội tốt để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh tiếp theo. (2) Có thể xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích. (3) Đánh giá hiệu quả sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm: hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn. (4) Khoa học dữ liệu được sử dụng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng. (5) Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ doanh nghiệp thực hiện chúng trên chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp cao hơn trên google. (6) Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm đến các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận cho doanh nghiệp./.
Văn phòng tổng hợp
(Sưu tầm, biên soạn)