Trường doanh nhân HBR ×

BIG DATA LÀ GÌ? ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG THỜI ĐẠI SỐ

Mục lục [Ẩn]

  • 1. Big Data là gì? Phân loại và Đặc trưng của Big Data
    • 1.1. Big Data là gì?
    • 1.2. Phân loại dữ liệu Big Data
    • 1.3. Đặc trưng của Dữ liệu lớn
  • 2. Cách thức hoạt động của Big Data là gì?
    • 2.1. Thu thập
    • 2.2. Lưu trữ
    • 2.3. Xử lý và phân tích
    • 2.4. Trực quan hóa và sử dụng
  • 3. Vai trò, cách triển khai và thách thức sử dụng Big Data là gì?
    • 3.1. Vai trò của việc ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp
    • 3.2. Doanh nghiệp ứng dụng Big Data như thế nào cho hiệu quả?
    • 3.3. Những thách thức doanh nghiệp đối mặt khi sử dụng Big Data
  • 4. Các lĩnh vực ứng dụng hiệu quả Big Data là gì?
    • 4.1. Lĩnh vực Giáo dục - Đào tạo
    • 4.2. Lĩnh vực Digital Marketing
    • 4.3. Lĩnh vực Tài chính - Ngân hàng
    • 4.4. Lĩnh vực Y tế - Chăm sóc sức khỏe
    • 4.5. Lĩnh vực Bán lẻ và Thương mại trực tuyến

Trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin, dữ liệu liên tục được tạo ra và lưu trữ trên quy mô toàn cầu. Sự hiểu biết về dữ liệu đem lại nhiều tiềm năng phát triển cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc quản lý dữ liệu lớn - Big Data là không hề dễ dàng với nhiều chủ doanh nghiệp. Hãy cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu Big Data là gì? Ứng dụng của Big Data trong các lĩnh vực cụ thể ra sao? 

1. Big Data là gì? Phân loại và Đặc trưng của Big Data

Tìm hiểu về khái niệm, phân loại và đặc trưng của Big Data

1.1. Big Data là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để mô tả những tập dữ liệu có kích thước khổng lồ, cấu trúc phức tạp, tốc độ sinh trưởng nhanh và đa dạng về nguồn gốc. Chính vì thế, Big Data đặt ra thách thức trong việc thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích cho các phương pháp xử lý dữ liệu thông thường hiện nay.

Big Data là gì?
Big Data là gì?

Ví dụ: MoMo ứng dụng Big Data trong việc thu thập dữ liệu giao dịch, hành vi khách hàng để cung cấp dịch vụ thanh toán phù hợp với nhu cầu của từng người dùng.

Dữ liệu luôn ẩn chứa những tiềm năng to lớn trong việc tìm kiếm thông tin, tìm ra tri thức và hỗ trợ quá trình ra quyết định. Big Data cũng như vậy và thậm chí còn vượt trội hơn bởi quy mô dữ liệu khổng lồ. Hiểu biết và ứng dụng Big Data sẽ mở ra cánh cửa cho những đổi mới đột phá trong mọi lĩnh vực: từ giải trí, kinh doanh, y tế, giáo dục đến nghiên cứu các lĩnh vực trong khoa học.

1.2. Phân loại dữ liệu Big Data

Phân loại dựa trên cấu trúc của dữ liệu là cách phổ biến nhất, Big Data được phân thành 3 loại chính:

Dựa theo cấu trúc Big Data chia thành 3 loại
Dựa theo cấu trúc Big Data chia thành 3 loại
  • Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu được tổ chức theo định dạng cụ thể, dễ dàng lưu trữ và truy xuất bằng các công cụ truyền thống. Ví dụ: bảng tính Excel, cơ sở dữ liệu SQL.
  • Dữ liệu không cấu trúc: Dữ liệu không có định dạng cụ thể, khó xử lý bằng các phương pháp truyền thống. Ví dụ: văn bản tự nhiên, hình ảnh, video, âm thanh.
  • Dữ liệu bán cấu trúc: Dữ liệu có một số định dạng nhất định nhưng không hoàn toàn tuân theo quy tắc cấu trúc chặt chẽ. Ví dụ: Email vừa chứa dạng thông tin theo cấu trúc vừa có nội dung văn bản tự nhiên.

Ngoài ra, Big Data còn có thể được phân loại theo nguồn gốc (nội bộ, bên ngoài), theo thời gian, tính xác thực… Ví dụ như: Dữ liệu click chuột của người dùng trên một trang web là dữ liệu có cấu trúc, nội bộ và thời gian thực; Bài đăng trên mạng xã hội là dữ liệu bán cấu trúc, bên ngoài và không theo thời gian thực.

Vậy các đặc trưng của Big Data là gì?  Hãy cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu trong phần tiếp theo.

1.3. Đặc trưng của Dữ liệu lớn

Có 5 yếu tố đặc trưng - 5V, viết tắt của 5 từ tiếng Anh gồm có: Volume (Khối lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Đa dạng), Veracity (Tính xác thực) và Value (Giá trị). Cụ thể như sau:

5V - 5 đặc trưng của Big Data là gì?
5V - 5 đặc trưng của Big Data là gì?
  • Volume: Khối lượng dữ liệu khổng lồ, đo bằng đơn vị petabyte (PB), exabyte (EB) hoặc zettabyte (ZB); vượt xa khả năng xử lý của các công cụ truyền thống. Ví dụ hệ thống cảm biến IoT (Internet of Things) có khả năng thu thập hàng Exabyte dữ liệu từ các thiết bị được kết nối trên toàn cầu.
  • Velocity: Tốc độ tạo ra và thay đổi dữ liệu cực kỳ nhanh chóng, đòi hỏi xử lý và phân tích theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực. Ví dụ như dữ liệu của các giao dịch trên một sàn chứng khoán quốc tế như NYSE - Hoa Kỳ, SSE - Trung Quốc thay đổi liên tục trong mỗi mili giây.
  • Variety: Bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc (số, văn bản) đến dữ liệu không cấu trúc (hình ảnh, video, âm thanh) và bán cấu trúc (email, XML). Ví dụ như dữ liệu bán hàng bao gồm thông tin khách hàng, sản phẩm, giá cả và số lượng, đánh giá và bình luận của khách hàng trên mạng xã hội…
  • Veracity: Đảm bảo tính chính xác, đầy đủ, nhất quán và tin cậy của dữ liệu để đưa ra quyết định đúng đắn. Dữ liệu khổng lồ đặt ra câu hỏi cho doanh nghiệp làm thể nào để sử dụng thông tin một cách hiệu quả, tránh sai lệch và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
  • Value: Dữ liệu chỉ có giá trị khi được phân tích và khai thác đúng cách để tạo ra lợi ích cho doanh nghiệp và tổ chức. Ví dụ phân tích dữ liệu bán hàng để xác định xu hướng thị trường, nhu cầu khách hàng và cải tiến sản phẩm; phân tích dữ liệu mạng xã hội để theo dõi mức độ nhận biết và thảo luận về thương hiệu của khách hàng.

Trong thực tế, tuỳ thuộc vào từng lĩnh vực kinh doanh và mục đích sử dụng dữ liệu của mỗi doanh nghiệp mà mức độ quan trọng của từng đặc trưng V sẽ khác nhau. Ví dụ, có nhiều doanh nghiệp chỉ ưu tiên 3 đặc trưng V đầu tiên gồm: Volume (Khối lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Đa dạng).

2. Cách thức hoạt động của Big Data là gì?

Big Data hoạt động theo quy trình cơ bản 4 bước gồm có:

Quy trình 4 bước hoạt động của Big Data
Quy trình 4 bước hoạt động của Big Data

2.1. Thu thập

Ở bước này, doanh nghiệp cần xác định các nguồn dữ liệu phù hợp với mục tiêu phân tích và tiến hành thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu nội bộ, dữ liệu bên ngoài và dữ liệu theo thời gian thực. Để tối ưu quá trình thu thập, doanh nghiệp nên sử dụng các công cụ và kỹ thuật để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu.

Ví dụ: Walmart, nhà bán lẻ lớn nhất thế giới đã ứng dụng Big Data để cải thiện trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy doanh số bán hàng. Thương hiệu này đã tiến hành thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm: dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng, dữ liệu mạng xã hội…

2.2. Lưu trữ

Sau khi thu thập, dữ liệu cần được lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả. Hiện nay các doanh nghiệp sử dụng các hệ thống lưu trữ Big Data chuyên dụng như Hadoop, HDFS, Cassandra,... Dữ liệu lưu trữ cần đảm bảo tính sẵn sàng và truy cập dữ liệu nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu phân tích. Nhằm bảo vệ dữ liệu khỏi các mối đe dọa an ninh mạng, doanh nghiệp nên lưu ý triển khai các biện pháp bảo mật.

Ví dụ: Thương hiệu Walmart đã sử dụng hệ thống lưu trữ dữ liệu Big Data Hadoop để lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách an toàn và hiệu quả. Hệ thống này cho phép Walmart truy cập và phân tích dữ liệu nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh và tiếp thị.

2.3. Xử lý và phân tích

Bao gồm các bước như:

  • Xử lý dữ liệu thô, loại bỏ các lỗi, thiếu sót và dữ liệu trùng lặp
  • Chuyển đổi định dạng dữ liệu để phù hợp cho việc phân tích.
  • Truy xuất và tích hợp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một tập dữ liệu thống nhất.
  • Phân tích dữ liệu bằng các công cụ và kỹ thuật Big Data như Apache Spark, MapReduce, Machine Learning, SQL, Python…

Ví dụ: Walmart sử dụng các công cụ và kỹ thuật Big Data như Apache Spark, MapReduce, Machine Learning để phân tích dữ liệu thu thập được.

2.4. Trực quan hóa và sử dụng

Sau khi phân tích, dữ liệu nên được trực quan hóa. Vậy mục đích trực quan hoá dữ liệu Big Data là gì? Đó là để dữ liệu trở nên dễ hiểu và diễn giải kết quả phân tích một cách sinh động hơn. Một số công cụ trực quan hoá dữ liệu là như Power BI, Tableau, Google Data Studio… Doanh nghiệp sẽ sử dụng kết quả phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt trong kinh doanh. Từ đó, doanh nghiệp cải thiện được hiệu quả hoạt động kinh doanh, nâng cao vị thế cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp.

Ví dụ: Walmart sử dụng kết quả phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định trong kinh doanh, bao gồm Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho từng khách hàng; Tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và chuỗi cung ứng; Triển khai các chương trình khuyến mãi và tiếp thị hiệu quả.

Case study về Walmart triển khai Big Data
Case study về Walmart triển khai Big Data

3. Vai trò, cách triển khai và thách thức sử dụng Big Data là gì?

Trong phần tiếp theo, mời quý doanh nghiệp cùng đi sâu vào tìm hiểu cách ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp Việt Nam:

3.1. Vai trò của việc ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp

Theo báo cáo mới nhất từ IDC (International Data Corporation), công ty nghiên cứu thị trường và tư vấn công nghệ thông tin toàn cầu từ Hoa Kỳ:

  • Thị trường chi tiêu cho Big Data và Analytics toàn cầu dự kiến sẽ đạt 315,9 tỷ USD vào năm 2024, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 12,5% trong giai đoạn từ năm 2023 đến 2028.
  • Thị trường chi tiêu cho Big Data và Analytics tại Việt Nam dự kiến đạt 1,5 tỷ USD vào năm 2024, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 18,1% trong giai đoạn từ năm 2023 đến 2028.

Có thể thấy rằng, thị trường Big Data tại Việt Nam còn rất nhỏ so với thế giới, tuy nhiên tốc độ tăng trưởng kép rất ấn tượng lên đến 18.1%. Điều này đã cho thấy tiềm năng to lớn của thị trường Big Data tại Việt Nam trong thời gian tới.

Ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp sẽ đem lại những lợi ích sau đây:

Vai trò của việc ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp
Vai trò của việc ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp
  • Nâng cao hiệu quả vận hành kinh doanh: Big Data giúp phân tích các quy trình kinh doanh, xác định điểm yếu trong vận hành và đưa ra giải pháp cải tiến hiệu quả.

Ví dụ: Walmart sử dụng Big Data để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giảm thời gian vận chuyển hàng hóa từ 7 ngày xuống còn 3 ngày, tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm.

  • Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: ứng dụng Dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp thấu hiểu hành vi và nhu cầu khách hàng, từ đó cung cấp dịch vụ và sản phẩm phù hợp, tối ưu trải nghiệm mua sắm, tăng mức độ yêu thích và lòng trung thành của khách hàng.

Ví dụ: Amazon sử dụng Big Data để đề xuất sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng giúp tỷ lệ chuyển đổi mua hàng tăng 35%. Ứng dụng của big data tại Việt Nam, FPT Shop đã tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng online lên 15% trong năm 2021 nhờ sử dụng Big Data để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho khách hàng.

  • Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới: Những phân tích chuyên sâu về Dữ liệu lớn mang lại khả năng thu thập ý kiến khách hàng, phân tích thị trường và xu hướng tiêu dùng toàn diện hơn, doanh nghiệp từ đó phát triển sản phẩm và dịch vụ mới đáp ứng nhu cầu thị trường.

Ví dụ: Netflix sử dụng Big Data để phân tích sở thích xem phim của người dùng, từ đó sản xuất những nội dung độc quyền thu hút khách hàng như seri phim truyện, phóng sự… Vinamilk đã sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu về xu hướng tiêu dùng mới và kịp thời cho ra mắt các dòng sữa tươi thuần thiên nhiên dành cho người ăn chay.

Ví dụ ứng dụng Big Data để phát triển sản phẩm và dịch vụ mới
Ví dụ ứng dụng Big Data để phát triển sản phẩm và dịch vụ mới
  • Hỗ trợ quá trình ra quyết định hiệu quả, sáng suốt, nhanh chóng và kịp thời: Big Data cung cấp cho doanh nghiệp lượng thông tin khổng lồ và chính xác về thị trường, khách hàng và hoạt động kinh doanh, giúp đưa ra quyết định sáng suốt, hiệu quả hơn. Trong một số trường hợp thị trường biến đổi khôn lường, dữ liệu lớn đã hỗ trợ các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh chóng, kịp thời để thích ứng.

Ví dụ như Tập đoàn P&G sử dụng Big Data để tối ưu chiến dịch quảng cáo, giảm chi phí quảng cáo 20%. Trong khi Uber sử dụng Dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu đi xe và điều phối tài xế hiệu quả, giúp khách hàng dễ dàng đặt xe và di chuyển nhanh chóng.

  • Quản trị rủi ro và phòng tránh gian lận: Nguồn dữ liệu khổng lồ của Big Data đã giúp nhiều doanh nghiệp dự đoán và quản lý rủi ro trong kinh doanh, phát hiện các hoạt động gian lận trong giao dịch, thanh toán từ đó giảm thiểu tổn thất tài chính và đảm bảo hoạt động kinh doanh bền vững.

Ví dụ như ứng dụng của big data trong dịch vụ tài chính là Mỹ American Express, thương hiệu này sử dụng Big Data để phát hiện gian lận thẻ tín dụng, giảm thiểu tổn thất 70%. Trong khi đó, Viettel đã giảm tỷ lệ mất khách hàng xuống 2% trong năm 2021 nhờ sử dụng Big Data để phát hiện và khắc phục các vấn đề về chất lượng mạng lưới.

  • Sáng tạo, đổi mới và nâng cao lợi thế cạnh tranh: Ứng dụng Big Data trong nhiều hoạt động của doanh nghiệp, từ quản lý sản xuất, vận hành cho đến tiếp thị, nghiên cứu sản phẩm mới mở ra cơ hội đổi mới và sáng tạo cho doanh nghiệp. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ tốt hơn, sản phẩm phù hợp hơn, gia tăng thị phần và khẳng định vị thế trên thị trường.

Ví dụ như Tesla - thương hiệu xe ô tô điện thông minh, dẫn đầu thị trường xe điện thế giới nhờ ứng dụng hệ thống Big Data trong nghiên cứu, phát triển, cải tiến sản phẩm, marketing và chăm sóc khách hàng. Tại Việt Nam, MoMo là thương hiệu cung cấp dịch vụ tài chính.

Một case study ứng dụng của Big Data tại Việt Nam chính là MoMo. Theo báo cáo của Decision Lab quý I/2023, MoMo nắm giữ 68% thị phần ví điện tử, bỏ xa các đối thủ cạnh tranh như ZaloPay (53%), ViettelPay (27%), ShopeePay (25%) và VNPay (16%). Thành công này có sự đóng góp bởi các hoạt động ứng dụng Big Data trong phát triển dịch vụ như MoMo Pay Later, MoMo Transfer International, Chatbot 24/7…

Ví dụ ứng dụng Big Data để nâng cao vị thế cạnh tranh
Ví dụ ứng dụng Big Data để nâng cao vị thế cạnh tranh

3.2. Doanh nghiệp ứng dụng Big Data như thế nào cho hiệu quả?

Sự phát triển mạnh mẽ của Big Data gắn liền với xu hướng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trong nước. Các doanh nghiệp và tổ chức ngày càng nhận thức được tầm quan trọng của việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu để nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Vậy cách hiệu quả để ứng dụng Big Data là gì? Hãy cùng tham khảo quy trình 5 bước sau đây:

Quy trình 5 bước ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp
Quy trình 5 bước ứng dụng Big Data trong doanh nghiệp

Bước 1: Xác định mục tiêu và phạm vi

Trước khi bắt đầu bất kỳ một chiến dịch nào, doanh nghiệp cũng cần quá trình nghiên cứu kỹ lưỡng để đặt mục tiêu hành động. Đối với việc đưa Big Data vào trong hoạt động kinh doanh, chủ doanh nghiệp cần lưu ý 3 vấn đề sau:

  • Xác định rõ mục tiêu: Làm rõ mục tiêu ứng dụng Big Data là gì? Ví dụ như nâng cao hiệu quả hoạt động chung, tăng doanh thu bán hàng trong năm, giảm thiểu rủi ro tài chính…
  • Lựa chọn lĩnh vực ứng dụng: Lựa chọn lĩnh vực cụ thể mà Big Data sẽ được ứng dụng. Ví dụ như nghiên cứu sản phẩm, marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng…. hay ứng dụng trên quy mô toàn diện.
  • Xác định nguồn dữ liệu: Nguồn dữ liệu mà Big Data sẽ thu thập và sử dụng là từ đâu. Ví dụ như dữ liệu khách hàng, dữ liệu lịch sử giao dịch, dữ liệu nghiên cứu thị trường…

Bước 2: Đánh giá nguồn lực hiện tại và lựa chọn giải pháp

  • Đánh giá hệ thống cơ sở hạ tầng IT hiện tại có đáp ứng được nhu cầu ứng dụng Big Data hay chưa, nếu chưa thì dự kiến cần đầu tư như thế nào.
  • Xác định nhu cầu về phần cứng và phần mềm cần thiết cho việc ứng dụng Big Data.
  • Đánh giá nguồn lực tài chính và nhân lực hiện tại đáp ứng được nhu cầu ứng dụng Big Data như thế nào, cần có kế hoạch gọi vốn đầu tư hoặc tuyển dụng và đào tạo nhân sự ra sao.

Từ kết quả đánh giá và mục tiêu, doanh nghiệp sẽ tiến hành chọn lựa các giải pháp Big Data cùng như các đối tác cung cấp dịch vụ sao cho phù hợp nhất.

Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập, làm sạch, chuyển đổi dữ liệu.

Đây là bước đầu của việc triển khai, ban lãnh đạo nên yêu cầu các trưởng bổ phần lập kế hoạch hành động chi tiết đối với từng giai đoạn trong quá trình triển khai ứng dụng Big Data, bao gồm: thu thập dữ liệu, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu để chuẩn bị cho bước phân tích. Sau đó tiến hành bước kiểm tra lại toàn bộ dữ liệu trước khi đưa vào bước 4.

Bước 4: Triển khai, vận hành và phân tích Dữ liệu lớn

  • Cài đặt phần mềm và phần cứng, cấu hình hệ thống Big Data theo yêu cầu và tiến hành kiểm tra và thử nghiệm hệ thống Big Data để đảm bảo hoạt động ổn định.
  • Tiến hành sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, biến đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích cho việc ra quyết định và trực quan hoá để cung cấp các báo cáo dễ hiểu, dễ ra quyết định cho ban lãnh đạo.
  • Ban lãnh đạo sử dụng các báo cáo để tối ưu các hoạt động kinh doanh và yêu cầu bộ phần triển khai Big Data cung cấp các loại báo cáo khác theo yêu cầu cụ thể.
  • Trong quá trình triển khai, doanh nghiệp cần giám sát hệ thống để đảm bảo hoạt động ổn định, bảo trì hệ thống định kỳ và liên tục cập nhật dữ liệu mới.

Bước 5: Đánh giá và điều chỉnh kế hoạch triển khai Big Data:

  • Đánh giá hiệu quả ứng dụng Big Data sau một thời gian triển khai, xác định những lợi ích triển khai Big Data là gì, những điểm cần cải thiện.
  • Điều chỉnh giải pháp Big Data cho phù hợp với nhu cầu và mục tiêu kinh doanh theo thời gian, theo xu hướng hoặc theo định hướng phát triển của doanh nghiệp.

3.3. Những thách thức doanh nghiệp đối mặt khi sử dụng Big Data

Một số thách thức mà các doanh nghiệp đang đối mặt khi triển khai Big Data là gì? Trường Doanh nhân HBR chia sẻ 4 thách thức phổ biến như sau:

Một số thách thức khi ứng dụng Big Data
Một số thách thức khi ứng dụng Big Data
  • Nguồn dữ liệu: gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chưa đảm bảo được chất lượng của dữ liệu cũng như vấn đề bảo mật dữ liệu còn nhiều lỗ hổng.
  • Nguồn lực tài chính: đầu tư vào hệ thống Big Data, phần mềm và cơ sở hạ tầng khá tốn kém.
  • Khả năng tích hợp: các doanh nghiệp mới triển khai Big Data có thể gặp nhiều khó khăn trong việc tích hợp Big Data và các phần mềm công nghệ hiện có vốn còn nhiều hạn chế, không có khả năng mở rộng và tích hợp.
  • Thiếu hụt nhân lực: đội ngũ nhân viên có trình độ chuyên môn cao về Big Data, bao gồm kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia khoa học dữ liệu còn tương đối ít ỏi ở Việt Nam.

Ứng dụng Big Data mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp Việt Nam nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức cần được giải quyết. Doanh nghiệp vì thế cần có chiến lược bài bản, đầu tư khôn ngoan để ứng dụng Big Data hiệu quả và phát triển bền vững.

🔥[HOT] ĐẠI SỰ KIỆN MARKETING LỚN NHẤT NĂM 2024 SẮP DIỄN RA - CẬP NHẬT XU THẾ MARKETING TRONG BỐI CẢNH AI & BIG DATA

💥Siêu sự kiện Marketing - Một chương trình ĐẶC BIỆT - DUY NHẤT 01 LẦN trong năm tại TP. Hà Nội (20-21/07/2024) và TP. Hồ Chí Minh (07-08/09/2024). Đây là cơ hội hiếm có để cập nhật xu thế kinh doanh toàn cầu, giúp doanh nghiệp Việt “vượt cạnh tranh” để bứt phá doanh thu trong thời kỳ kinh tế suy thoái.

02 ngày Offline tại sự kiện MARKETING SUMMIT 2024 - XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING ĐA NỀN TẢNG sẽ mang đến bức tranh toàn cảnh từ chiến lược đến thực thi:

  • Cập nhật xu thế làm Marketing trong bối cảnh Big Data & AI
  • Chiến lược Marketing thương hiệu tổng thể cho mọi sản phẩm/dịch vụ
  • Cập nhật & định hướng tầm nhìn Marketing dài hạn cho doanh nghiệp trong thời kỳ công nghệ số 6.0
  • Thấu hiểu khách hàng mục tiêu - Biến khách hàng trở thành “fan” trung thành của doanh nghiệp
  • Chìa khóa thu hút - Tuyển dụng - Đào tạo nhân tài Marketing chất lượng
  • Bí kíp tạo ra content bán hàng chuyển đổi vạn đơn trên Facebook, TikTok, Youtube...
  • Công thức xây dựng thương hiệu cá nhân - Xây dựng kho Content xây dựng thương hiệu cá nhân tuyệt đỉnh trên mạng xã hội

👉Thông tin chi tiết sự kiện: MARKETING SUMMIT 2024: XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING ĐA NỀN TẢNG

MARKETING SUMMIT 2024 - XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING ĐA NỀN TẢNG
MARKETING SUMMIT 2024 - XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING ĐA NỀN TẢNG

4. Các lĩnh vực ứng dụng hiệu quả Big Data là gì?

Tại Việt Nam và trên thế giới, có rất nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng Big Data vào nhiều khía cạnh trong hoạt động kinh doanh và nhận được nhiều thành công đột phá. Sau đây Trường Doanh nhân HBR sẽ chia sẻ đến quý doanh nghiệp top 5 lĩnh vực đã và đang ứng dụng Dữ liệu lớn:

4.1. Lĩnh vực Giáo dục - Đào tạo

Trong hoạt động giáo dục và đào tạo, các tổ chức thường đối mặt với vấn đề lưu trữ hồ sơ của hàng nghìn, hàng trăm nghìn học viên mới hàng năm. Bên cạnh đó là tổ chức quản lý đội ngũ giảng viên, công nhân viên trong đơn vị sao cho hiệu quả, khoa học và đơn giản hoá quy trình. Quan trọng hơn cả là tìm ra các giải pháp để cải thiện chất lượng giáo dục đào tạo cho sinh viên, học viên để góp phần nâng cao vị thế trong ngành.

Big Data được áp dụng trong các tổ chức về giáo dục đào tạo sẽ đem lại những hiệu quả cụ thể như:

  • Thu thập và phân tích dữ liệu về lịch sử tuyển sinh các khóa trước để tối ưu công tác tuyển sinh hàng năm
  • Theo dõi tình hình học tập như điểm số, bài thi, bài tập, sự tham gia của học sinh/sinh viên để đánh giá hiệu quả học tập một cách chính xác và chi tiết.
  • Phân tích dữ liệu về hành vi học tập, sở thích cá nhân để cá nhân hóa chương trình học tập phù hợp với các khoá học sinh/sinh viên khác nhau
  • Dự đoán nguy cơ rớt môn, bỏ học để có biện pháp can thiệp kịp thời.
  • Quản lý đội ngũ nhân viên, quản lý giảng viên và tìm ra các giải pháp cải thiện chất lượng giảng dạy.
  • Hỗ trợ công tác phát triển sinh viên, nghiên cứu khoa học và nhiều chương trình khác.

Một ví dụ doanh nghiệp tại Việt Nam hoạt động trong lĩnh vực Giáo dục đã ứng dụng Big Data và đạt được nhiều thành quả chính là Trường Đại học FPT (FPTU). Big Data đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều khía cạnh khác nhau, bao gồm: hoạt động tuyển sinh, quản lý sinh viên và giảng viên, hỗ trợ hoạt động nghiên cứu khoa học… Kết quả trường FPTU đạt được trong giai đoạn 2020 - 2024 là:

  • Số lượng thí sinh đăng ký xét tuyển tăng 20%.
  • Tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp đúng hạn tăng 2%, đạt mức 98%.
  • Số lượng bài báo khoa học của FPTU được công bố trên ISI Web of Science đã tăng 15%.
  • Lọt vào top 10 trường đại học tư thục tốt nhất Việt Nam năm 2024 theo xếp hạng của QS World University Rankings.
Case study ứng dụng Big Data của Trường đại học FPT
Case study ứng dụng Big Data của Trường đại học FPT

4.2. Lĩnh vực Digital Marketing

Lĩnh vực Digital Marketing tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, nhưng trong bối cảnh chuyển đổi số, các doanh nghiệp cũng đang gặp phải một số vấn đề chung như: chưa xác định đối tượng khách hàng mục tiêu một cách chính xác, thiếu dữ liệu về hành vi và sở thích của khách hàng tiềm năng, chưa thể đo lường hiệu quả của các chiến dịch marketing một cách chuẩn xác…

Ứng dụng của Big Data trong Digital Marketing sẽ đem lại những lợi ích gồm:

  • Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu rõ hành vi khách hàng. Ví dụ: website, tương tác mạng xã hội, lịch sử mua hàng của khách hàng…
  • Cá nhân hóa nội dung quảng cáo, cung cấp các chương trình ưu đãi, đề xuất các sản phẩm và dịch vụ dựa trên sở thích và nhu cầu của từng khách hàng.
  • Theo dõi và đo lường hiệu quả của các chiến dịch marketing khác nhau như tối ưu hoá công cụ tìm kiếm, quảng cáo trả trí, tiếp thị email… bằng cách phân tích tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu thu được.

Ví dụ như Vingroup đã ứng dụng Big Data thành công trong lĩnh vực Agency Digital Marketing để tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và tăng ROI (Tỷ suất sinh lời trên đầu tư) bằng cách:

  • Thu thập dữ liệu về hành vi của khách hàng tiềm năng và khách hàng hiện hữu thông qua nhiều kênh khác nhau, gồm có Website, Mạng xã hội, CRM, Ứng dụng di động…
  • Phân tích bằng các công nghệ Big Data như Hadoop, Spark, Machine Learning.
  • Dựa trên dữ liệu phân tích, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo: nhắm mục tiêu đến đúng đối tượng, cá nhân hóa nội dung và điều chỉnh ngân sách quảng cáo kịp thời.

4.3. Lĩnh vực Tài chính - Ngân hàng

Ứng dụng Big Data trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam sẽ giúp các doanh nghiệp:

  • Đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu về lịch sử tín dụng, giao dịch tài chính, thông tin cá nhân của khách hàng.
  • Phát hiện gian lận trong giao dịch thanh toán từ các dấu hiệu bất thường và ngăn chặn kịp thời
  • Cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng bằng cách cá nhân hóa các sản phẩm và dịch vụ tài chính phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.

VPBank chính là một trong những ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam đã áp dụng Big Data để phát triển mô hình chấm điểm tín dụng tự động. Nhờ vậy, VPBank có thể đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và đưa ra quyết định cho vay hiệu quả hơn. Cụ thể bao gồm:

  • Phân tích các điểm dữ liệu về khách hàng, bao gồm lịch sử tín dụng, thu nhập, nghề nghiệp… để hiểu biết về các phân khúc khách hàng khác nhau và đề xuất những dịch vụ tài chính phù hợp.
  • Sử dụng thuật toán học máy để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng một cách chính xác, cung cấp cho ngân hàng thông tin cần thiết để đưa ra quyết định cho vay.

Nhờ ứng dụng Big Data hiệu quả, VPBank đã đạt được những thành tựu ấn tượng như: Tỷ lệ nợ xấu giảm 50%; Tỷ lệ phê duyệt hồ sơ vay vốn tăng 20%; Doanh thu từ hoạt động cho vay tăng 30%.

Case study ứng dụng Big Data trong lĩnh vực Ngân hàng
Case study ứng dụng Big Data trong lĩnh vực Ngân hàng

4.4. Lĩnh vực Y tế - Chăm sóc sức khỏe

Nhiều bệnh viện, trung tâm chăm sóc sức khoẻ và cơ sở y tế đang triển khai áp dụng Big Data trong hoạt động để nâng cao hiệu quả hoạt động cải thiện chất lượng dịch vụ. Bao gồm:

  • Phân tích dữ liệu phi cấu trúc về hồ sơ bệnh án, hình ảnh y tế, kết quả xét nghiệm,... để chẩn đoán bệnh một cách chính xác và hiệu quả hơn.
  • Quản lý chi phí y tế hiệu quả hơn bằng cách phân tích dữ liệu về chi phí điều trị, sử dụng thuốc...
  • Cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe cho từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu về tình trạng sức khỏe, lối sống, sở thích cá nhân…
  • Phát triển các phương pháp điều trị mới dựa trên dữ liệu về hiệu quả của các phương pháp điều trị hiện có.
  • Quản lý hoạt động của đội ngũ bác sĩ, nhân viên y tế và nhân viên vận hàng trong tốt chức.

Một ví dụ nổi bật trong lĩnh vực Y tế là VinBrain, công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu Việt Nam, đã áp dụng Big Data và AI thành công trong việc phát triển hệ thống hỗ trợ chẩn đoán ung thư bằng hình ảnh. Nhờ vậy, các bệnh viện đã có thể chẩn đoán ung thư một cách chính xác và hiệu quả hơn so với phương pháp chẩn đoán truyền thống. 

4.5. Lĩnh vực Bán lẻ và Thương mại trực tuyến

Hiện nay, lĩnh vực Bán lẻ và Thương mại trực tuyến đang ứng dụng Bid Data rất hiệu quả. Ví dụ như chuỗi Điện máy Xanh, sàn thương mại điện tử Shopee, Lazada… Big Data có thể giúp các doanh nghiệp tối ưu hiệu quả kinh doanh  bằng cách:

  • Phân tích dữ liệu về lịch sử mua sắm, hành vi truy cập website, tương tác mạng xã hội,... của khách hàng để hiểu rõ hành vi mua sắm của họ.
  • Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho từng khách hàng bằng cách đề xuất các sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ.
  • Quản lý kho hàng hiệu quả bằng cách dự đoán nhu cầu mua sắm của khách hàng và tối ưu hóa lượng hàng tồn kho.
  • Chống gian lận trong thanh toán bằng cách phát hiện các giao dịch bất thường và ngăn chặn kịp thời.
  • Tối ưu quy trình vận hàng, giao hàng và chăm sóc khách hàng hiệu quả.

Ví dụ cụ thể về sàn thương mại điện tử Shopee sử dụng Big Data để:

  • Đề xuất các sản phẩm phù hợp: Dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi truy cập website của khách hàng, Shopee sẽ đề xuất các sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ.
  • Gửi thông báo và khuyến mãi: Shopee sẽ gửi thông báo và khuyến mãi cho khách hàng vào thời điểm thích hợp, từ đó tăng khả năng thu hút khách hàng và thúc đẩy doanh thu.
  • Cải thiện trải nghiệm tìm kiếm: Shopee sử dụng Big Data để cải thiện trải nghiệm tìm kiếm của khách hàng, giúp họ dễ dàng tìm thấy sản phẩm mà họ mong muốn.
Ứng dụng Big Data để tối ưu trải nghiệm khách hàng của Shopee
Ứng dụng Big Data để tối ưu trải nghiệm khách hàng của Shopee

Trong bài viết này, Trường Doanh nhân HBR đã cung cấp đến quý doanh nghiệp những thông tin quan trọng về Big Data là gì, cách thức hoạt động của Big Data và cách triển khai trong doanh nghiệp. Hy vọng nội dung bài viết đã hỗ trợ quý doanh nghiệp có thêm nhiều thông tin hữu ích để ra quyết định ứng dụng Bid Data hiệu quả và phù hợp trong tương lai.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHÓA HỌC CỦA HBR

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHÓA HỌC CỦA HBR
Đăng ký ngay
Hotline
Zalo
Facebook messenger