BIG DATA LÀ GÌ

Một trong các nền tảng hàng đầu cho phép doanh nghiệp tăng tốc chuyển đổi số chính là Big Data. Nó được ví như “mỏ vàng” thông tin bất cứ doanh nghiệp nào cũng không thể bỏ qua.

>>>Đọc thêm: Vnews: Triển vọng ứng dụng nhà máy thông minh ở Việt Nam

Giải mã Big Data – “mỏ vàng” thông tin doanh nghiệp không thể bỏ qua

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp vượt xa khả năng xử lý thông tin của những công cụ, ứng dụng truyền thống. Những tập hợp dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc (structured data), dữ liệu không cấu trúc (unstructured data) và dữ liệu nửa cấu trúc (semistructured data), mỗi tập hợp có chút khác biệt.

Thông thường, Big Data có 3 điểm đặc trưng:

  • Khối lượng dữ liệu cực lớn (Volume);
  • Nhiều loại dữ liệu đa dạng (Variety);
  • Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích (Velocity);

>>>Đọc thêm: Chuyển đổi số trong doanh nghiệp: Thay đổi nhỏ, lợi ích lớn

Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data

Bản chất của dữ liệu lớn đến từ sự đóng góp của từng cá nhân. Hiện nay tại Việt Nam có gần 100 triệu dân, mỗi người Việt đang “sản sinh” ra số lượng dữ liệu không hề nhỏ mỗi ngày. Do đó, để có thể sử dụng Big Data, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.

Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho cho việc thu thập, tìm kiếm, phân tích và sử dụng dữ liệu nhằm tạo ra một mạng lưới Big Data. Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ hoặc được các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ điện toán đám mây để xử lý các yêu cầu Big Data.

Tiếp đến là các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

bigdata là gì

Để sử dụng Big Data, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu

>>>Đọc thêm: Các bước cơ bản để chuyển đổi số trong doanh nghiệp

Ứng dụng của Big Data trong các ngành nghề

Big Data hữu ích trong ở hầu hết các lĩnh vực khác nhau nếu các công ty biết được tầm quan trọng và có được một tầm nhìn chiến lược nghiêm túc trong việc khai thác Big Data. Theo McKinsey, việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing tốt hơn có thể tăng năng suất tiếp thị, thu hút khách hàng thêm 15-20% ngoài các giải pháp marketing thông thường.

  • Ngành công nghệ thông tin:

Một trong những ví dụ điển hình về khai thác dữ liệu hiệu quả phải kể đến là Facebook. Với lượng Big Data thu thập, Facebook biết chính xác người dùng của mình đang quan tâm đến những vấn đề gì, và họ đã cũng cung cấp những thông tin đó cho người bán hàng. Có thể thấy, dữ liệu lớn hỗ trợ người Việt một công cụ rất mạnh đó là quảng cáo..

 Big Data có thể giúp các bệnh viện lập hồ sơ sức khỏe điện tử, dự báo số lượng bệnh nhân, đề xuất phương pháp tối ưu. Với lĩnh vực phân phối, dữ liệu lớn dùng để tối ưu cách thức tiếp thị với từng đối tượng khách hàng, tìm ra phương pháp hiệu quả nhất để xử lý các giao dịch... Còn với bán lẻ, Big Data hỗ trợ dự báo xu hướng tiêu dùng của khách hàng nhằm đưa ra những trải nghiệm tuyệt vời nhất. Dữ liệu lớn chính là nền tảng cho công nghệ 4.0 hay đô thị thông minh.

Big Data cung cấp cái nhìn sâu sắc giúp các nhà sản xuất có thể thay đổi quy trình sản xuất với mục tiêu tăng chất lượng và sản lượng trong khi giảm thiểu chất thải. Ngày càng có nhiều nhà sản xuất phát triển văn hóa doanh nghiệp dựa trên phân tích dữ liệu. Điều này giúp các nhà máy được nâng tầm khi có thể đưa ra quyết định chính xác hơn, và quá trình  giải quyết vấn đề nhanh chóng và linh hoạt hơn.

  • Ngành ngân hàng:

Đối với ngành ngân hàng, ứng dụng của Big Data trong việc xác định nhu cầu của từng khách hàng dựa trên ý kiến, hay feedback của họ hoặc thông qua hồ sơ tín dụng (hồ sơ cá nhân) của khách hàng và xác định thói quen chi tiêu thông qua các lịch sử giao dịch,.. Các thông tin bổ ích đó chính là công cụ để hỗ trợ ngân hàng marketing theo hướng cá nhân hóa đến từng khách hàng.

Sau khi có được phân khúc khách hàng thì các ngân hàng cần tận dụng để personalized marketing để nhắm mục tiêu khách hàng dựa trên hiểu biết về thói quen chi tiêu cá nhân của họ. Ngoài việc thu thập dữ liệu về lịch sử giao dịch của khách hàng, các công ty dịch vụ tài chính hay ngân hàng cũng có thể kết hợp dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) – một dạng dữ liệu Big Data – lấy được từ mạng xã hội hay social media ví dụ như hồ sơ của khách hàng trên Facebook,.. để có được một bức tranh đầy đủ hơn về nhu cầu của khách hàng dựa trên các phân tích về tâm lý, mong muốn khách hàng ở mọi thời điểm. Mặt khác, dữ liệu của khách hàng ở các nền tảng social media hay các ứng dụng xã hội thông minh khác sẽ giúp ngân hàng phân tích được các rủi ro có thể xảy ra mà xem xét có nên cung cấp các khoản vay hay không ngoài việc thẩm định hồ sơ như thông thường.

Sau khi phân tích và nắm được nhu cầu cụ thể và riêng biệt của mỗi khách hàng, các tổ chức nên tiếp tục phân khúc sâu hơn nữa và cung cấp các giải pháp, kế hoạch marketing phù hợp để từ đó có được tỷ lệ phản hồi, tỷ lệ chuyển đổi cao hơn từ mỗi khách hàng. Ví dụ các ngân hàng sử dụng công cụ e-mail marketing để gửi đến khách hàng các thông tin mới nhất về những dịch vụ cho vay ngắn hạn với lãi suất vừa phải, hay gửi tiết kiệm với lãi suất hấp dẫn, hoặc các chương trình ưu đãi khác,…Việc tạo ra các sản phẩm dịch vụ cung cấp cho từng phân khúc khách hàng, hay thậm chí từng khách hàng cụ thể sẽ giúp các ngân hàng xây dựng hình ảnh thương hiệu và tạo dựng một mối quan hệ tốt ở từng khách hàng.

Ứng dụng Big data trong ngành ngân hàng: Hỗ trợ Marketing theo hướng cá nhân hóa

>>>Đọc thêm: Trở ngại khi ứng dụng công nghệ Big data

Cần một chiến lược định vị để doanh nghiệp có thể ứng dụng Big Data hiệu quả

Trong hành trình chuyển đổi số và vươn xa theo xu thế toàn cầu, nhiều đơn vị mới chỉ quan tâm đến phần “số” mà không đặt trọng tâm vào sự “chuyển đổi”. Tuy nhiên, công nghệ chỉ là thành tố trong cả một tiến trình, nhưng để hoàn thiện tiến trình trên, buộc mỗi nhà máy phải hệ thống hóa, tự động hóa và tiến đến thông minh hóa. Ngoài ra,mỗi đơn vị cũng cần tập trung làm sao để thay đổi tư duy và thói quen làm việc của tổ chức, từ phương thức thủ công nặng về mặt giấy tờ chuyển sang môi trường số, từ vận hành rời rạc chuyển sang một nền tảng được hệ thống hóa trên phần mềm, từ việc mọi thứ chưa được rõ ràng thì nay được minh bạch hóa nhờ dữ liệu. 

Để làm được điều đó thì đội ngũ lãnh đạo phải là người tiên phong và quyết liệt trong câu chuyện triển khai cũng như mỗi doanh nghiệp cần tìm kiếm một đơn vị hỗ trợ triển khai có năng lực, chuyên môn và xứng tầm với quy mô doanh nghiệp bạn. 

    ĐĂNG KÝ NHẬN THÊM BÀI VIẾT