« Home « Kết quả tìm kiếm

Tổng quan về dữ liệu lớn (big data) và hiệu quả ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh thương mại điện tử


Tóm tắt Xem thử

- TỔNG QUAN VỀ DỮ LIỆU LỚN (BIG DATA) VÀ HIỆU QUẢ ỨNG DỤNG TRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ.
- Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, dữ liệu lớn (big data) đóng vai trò cốt lõi, là chìa khóa dẫn tới thành công của các doanh nghiệp và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học, công nghệ, kinh tế và xã hội.
- Trên thế giới cũng như ở Việt Nam, đã có nhiều công ty, tổ chức ứng dụng thành công big data với hiệu quả rất cao.
- Vậy dữ liệu lớn là gì, công nghệ gì xử lý dữ liệu lớn hiện nay và hiệu quả ứng dụng dữ liệu lớn trên thế giới, ở Việt Nam như thế nào.
- Bài báo trình bày nội dung nghiên cứu tổng quan về dữ liệu lớn, ứng dụng và hiệu quả ứng dụng của nó, đặc biệt vai trò định hướng của dữ liệu lớn trong nền kinh tế nói chung và đối với bài toán thương mại điện tử cũng như phát triển khách hàng nói riêng..
- Từ khóa: Dữ liệu lớn, Xử lý dữ liệu lớn, Dữ liệu khách hàng, Kinh tế số..
- Trong thời đại nền kinh tế số hiện nay, dữ liệu đang được sinh ra theo cấp số nhân, có khoảng 40 zettabytes tức 43 nghìn tỉ gigabytes dữ liệu sẽ được tạo ra vào năm 2020..
- Dữ liệu được sinh ra từ các nguồn như: sự phổ biến của điện thoại thông minh, mạng xã hội, mạng kết nối vạn vật (Internet Of Things.
- nói cách khác chúng là dữ liệu được sản sinh qua quá trình chia sẻ thông tin liên tục của các thiết bị, người sử dụng hay còn gọi là dữ liệu lớn (big data).
- Tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp cũng đã nghiên cứu và ứng dụng big data vào kinh doanh, quản lý để nâng cao năng suất hoạt động của công ty mình.
- Lazada đã sử dụng dữ liệu thu thập được để xác định sản phẩm phù hợp với từng phân khúc khách hàng.
- Lazada dự định sử dụng khoa học dữ liệu để giúp các nhà cung ứng của mình tùy chỉnh các dịch vụ cung cấp cho các nhóm khách hàng cụ thể dựa trên tuổi, giới tính và các sở thích khác.
- Hay như trang bán lẻ Sendo.Vn trực thuộc Tập đoàn FPT, Sendo.Vn đã vận dụng phân tích dữ liệu lớn trên 5 triệu sản phẩm được bán bởi 80.000 shop đòi hỏi sự chuyên nghiệp trong quá trình xử lý, nhằm đảm bảo loại trừ chính xác hàng giả, hàng nhái.
- KHÁI NIỆM, ĐẶC TRƯNG CỦA DỮ LIỆU LỚN.
- Big data được định nghĩa là dữ liệu vượt quá khả năng xử lý của hệ thống xử lý dữ liệu thông thường do khối lượng, vận tốc và tính biến đổi của nó (Dumbill, 2012)..
- Theo Gartner, big data có 5 đặc trưng (5V) như sau:.
- Khối lượng dữ liệu (Volume): Đây là đặc trưng cơ bản nhất của big data, khối lượng của big data đang tăng lên từng ngày, năm 2013 cứ mỗi 11 giây trôi qua 1 petabyte dữ liệu được tạo ra trên toàn thế giới, tương đương với một đoạn video HD dài 13 năm (Stephen, 2012).
- Dữ liệu truyền thống có thể lưu trữ trên các thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng.
- Tốc độ (Velocity): Tốc độ có thể được hiểu theo 2 khía cạnh: thứ nhất, khối lượng dữ liệu ra tăng rất nhanh (mỗi giây có tới 72.9 triệu các yêu cầu truy cập tìm kiếm trên web bán hàng của Amazon).
- thứ hai, xử lý dữ liệu nhanh ở mức thời gian thực (real-time), có nghĩa dữ liệu được xử lý ngay tức thời ngay sau khi chúng phát sinh (tính bằng mili giây)..
- Các ứng dụng phổ biến trên lĩnh vực Internet, tài chính, ngân hàng, hàng không, quân sự, y tế… như hiện nay phần lớn dữ liệu được xử lý real-time..
- Đa dạng (Variety): Các dữ liệu được sinh ra là phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, video, bài hát, dữ liệu từ thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khỏe.
- big data cho phép liên kết và phân tích nhiều dạng dữ liệu khác nhau..
- Độ chính xác (Veracity): Bài toán phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác và nhiễu đang là tính chất quan trọng của big data.
- Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội (Social Media) và mạng xã hội (Social Network) ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người dùng mobile làm cho bức tranh xác định về độ tin cậy và chính xác của dữ liệu ngày càng khó khăn hơn..
- CÔNG NGHỆ XỬ LÝ DỮ LIỆU LỚN.
- Công nghệ cho dữ liệu lớn được chia thành 3 giai đoạn chính như hình dưới:.
- Mô hình công nghệ xử lý dữ liệu lớn..
- Công nghệ lưu trữ: Công nghệ lưu trữ giải quyết bài toán dữ liệu khổng lồ và tốc độ xử lý cao bằng cách phân tán dữ liệu trên nhiều máy trạm.
- Khi truy xuất dữ liệu thì cho phép truy xuất đồng thời cùng lúc.
- Để giải quyết bài toán này, dữ liệu của các tập tin lớn sẽ được chia nhỏ thành các khối lớn (ví dụ 64MB) và phân tán trên các nút lưu trữ.
- Cơ sở dữ liệu phi quan hệ, NoSQL, đáp ứng lưu trữ dữ liệu với lược đồ mô hình dữ liệu linh hoạt, đa dạng định dạng dữ liệu, tính mở cao, loại bỏ các tính chất không thực sự cần thiết của cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.
- Mô hình cở dữ liệu phi quan hệ NoSQL được sử dụng rộng rãi tại các công ty Internet lớn, như Google, Yahoo, Facebook, Amazon (Trần Việt Trung, 2015)..
- Công nghệ xử lý: Phương pháp xử lý dữ liệu lớn là kết tập, phối hợp năng lực xử lý của nhiều máy tính vào giải quyết một bài toán chung.
- Công nghệ xử lý dữ liệu lớn phổ biến là mô hình tính toán MapReduce, được Google đưa ra vào năm 2004 (Jimmy, 2010)..
- Với mô hình tính toán này, các máy tính này sẽ hoạt động song song nhưng độc lập với nhau, mục đích là làm rút ngẵn thời gian xử lý toàn bộ dữ liệu.
- So với các mô hình tính toán khác mà dữ liệu được sao chép đến các nút tính toán và thực hiện trên các nút đó, mô hình tính toán MapReduce khác biệt ở chỗ mã chương trình được sao chép tới các nút lưu trữ để thực thi.
- Đây là một trong những điểm mấu chốt tiên tiến của MapReduce vì quan điểm di chuyển mã chương trình thì tiết kiệm và hiệu quả hơn di chuyển dữ liệu (Jeffrey và Ghemawat, 2008)..
- Công nghệ hiển thị: Hiển thị trực quan lượng dữ liệu khổng lồ và các tri thức khai thác được từ dữ liệu là đòi hỏi cần thiết khi làm việc với dữ liệu lớn.
- Việc hiển thị dữ liệu dưới dạng trực quan giúp người khai thác có cái nhìn toàn cảnh về dữ liệu và tri thức mang lại từ dữ liệu.
- Các công cụ cho phép hiển thị và tương tác trực quan với dữ liệu lớn hiện nay phổ biến là các công cụ như Tableau, Pentahoo, SAS (Trần Việt Trung, 2015)..
- NHỮNG ỨNG DỤNG PHỔ BIẾN CỦA BIG DATA.
- Các công ty mở rộng bộ dữ liệu truyền thống của họ, kết.
- hợp với dữ liệu truyền thông, xã hội và phân tích văn bản.
- Ví dụ bác sĩ sẽ biết những gì sẽ xảy ra khi tất cả dữ liệu cá nhân từ đồng hồ và thiết bị đeo thông minh được sử dụng để theo dõi sức khỏe từ xa cho hàng triệu người, giúp sớm phát hiện ra các bệnh họ mắc phải.
- lực lượng cảnh sát sử dụng các công cụ big data để bắt tội phạm và dự đoán hoạt động của các tổ chức tội phạm.
- các công ty tín dụng sử dụng big data để phát hiện các giao dịch gian lận.
- Xây dựng thành phố thông minh: Big data được sử dụng để cải thiện nhiều khía cạnh của các thành phố và quốc gia.
- Trong tương lai, big data sẽ giữ vai trò chủ đạo đối với các thành phố, hướng tới xử lý dữ liệu ở những phạm vi, cấp độ siêu nhỏ và truyền tải thông tin tới cả chính phủ lẫn người dân trong khung thời gian giới hạn.
- Nó cho phép các thành phố tối ưu hóa những hoạt động dựa trên lưu lượng truy cập thông tin giao thông theo thời gian thực, cũng như phân tích dữ liệu truyền thông để đánh giá các vấn đề về xã hội.
- Los Angeles sử dụng dữ liệu từ cảm biến và 4.500 camera lắp đặt trên các đường phố để kiểm soát đèn giao thông, giúp giảm tắc nghẽn giao thông lên đến 16% (Puneet và Sanchita, 2013)..
- Hoạt động tài chính, ngân hàng: Đặc thù của hoạt động trong lĩnh vực tài chính là tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ đến từ cả bên trong và bên ngoài.
- tạo ra tri thức mới… Từ những dữ liệu có cấu trúc như lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng tới những dữ liệu phi cấu trúc như hoạt động của khách hàng trên website, ứng dụng mobile banking hay trên mạng xã hội…, Big Data sẽ đem lại những lợi thế cạnh tranh và hiệu quả to lớn cho lĩnh vực này (Hồ Thị Hạnh, 2019)..
- VAI TRÒ CỦA BIG DATA TRONG NỀN KINH TẾ VÀ BÀI TOÁN PHỤC VỤ KHÁCH HÀNG.
- Giá trị thị trường của big data.
- Ứng dụng big data trong nhiều lĩnh vực cụ thể là rất rõ ràng và sức ảnh hưởng của big data thể hiện rõ nhất là trong lĩnh vực kinh tế.
- Và hiện nay, big data đang có tốc độ phát triển rất nhanh.
- Big data có thể thay đổi cách vận hành nền kinh tế.
- Các ứng dụng của big data đã giúp giảm bớt rắc rối của khách hàng và tạo doanh thu cho các ngân hàng.
- Trong lĩnh vực y tế, big data đang dần khẳng định vai trò của mình trong việc cải thiện sức khỏe ngày nay.
- Lĩnh vực thương mại điện tử, việc ứng dụng big data có thể tạo ra lợi ích cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng (Jelinek và Bergey, 2013).
- Lĩnh vực giáo dục, big data có thể tạo ra các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu sáng tạo để dạy học sinh.
- Big data có thể lưu trữ, quản lý, phân tích các bộ dữ liệu lớn bao gồm hồ sơ của sinh viên.
- Duy trì bảo mật bằng cách sử dụng hệ thống quản lý big data có khả năng trích xuất phân cấp (Davenport và Barth, 2012).
- Ngành bán lẻ, big data có thể giúp phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng.
- 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.
- Ở thời đại số, kỹ thuật khai thác dữ liệu và xử lý hình ảnh đang giúp big data trở nên hữu ích hơn bao giờ hết.
- Big data ảnh hưởng tới sự phát triển của xã hội.
- Big data đã được nhiều nước trên thế giới, đặc biệt tại các nước phát triển ứng dụng thành công trong vấn đề nâng cao chất lượng quản lý và các vấn đề xã hội.
- Tại Mỹ ứng dụng big data để cải thiện tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh.
- Chính quyền bang Indiana đã thiết lập một nền tảng văn hóa mạnh mẽ về quyết định dựa trên dựa trên dữ liệu trong các cơ quan của bang và các nhà nghiên cứu đã tìm ra được gốc rễ của tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh và đã phát triên lộ trình giải quyết vấn đề.
- Big data ảnh hưởng lớn đến định hướng mục tiêu của thị trường.
- Big data có thể thay đổi cách thức xác định thị hiếu khách hàng của các công ty, đẩy mạnh và thay đổi cách thức tiếp thị khách hàng có hiệu quả hơn so với cách thức truyền thống.
- Chiến lược thâm nhập thị trường có thể tận dụng dữ liệu lớn để tạo ra các thông tin quảng bá giúp giữ chân khách hàng hiện có và nâng cao doanh số.
- Dữ liệu lớn không những làm thay đổi cách chúng ta tiếp cận thị trường với một sản phẩm hoặc dịch vụ, mà còn thay đổi cách chúng ta thết kế và sáng tạo ra các sản phẩm, dịch vụ.
- Dựa vào dữ liệu lớn, người ta có thể dự đoán xu hướng của khách hàng và sáng tạo ra các sản phẩm theo sở thích, yêu cầu riêng của họ..
- Big data tác động tới sự hiểu biết và mong muốn của khách hàng.
- Đây là một trong những lĩnh vực lớn nhất và được công bố công khai nhất cách dữ liệu lớn được sử dụng ngày nay.
- Dữ liệu lớn được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng và hành vi cũng như sở thích của họ.
- Các công ty đều mong muốn mở rộng tập dữ liệu truyền thống với các dữ liệu truyền thông xã hội, trình duyệt web để có được một bức tranh hoàn chỉnh hơn về khách hàng của họ.
- Sử dụng dữ liệu lớn, các công ty viễn thông.
- Interactions Marketing, một công ty tiếp thị theo hình thức tận dụng ngay chính khách hàng của mình, đã tiến hành kiểm soát dữ liệu lớn bằng cách sử dụng dữ liệu giao dịch điểm bán hàng và dữ liệu thông tin thời tiết khu vực từ nhiều nguồn khác nhau để có được những hiểu biết nhanh nhất về hành vi mua sắm của khách hàng.
- Phương pháp này, sử dụng một dịch vụ web để phân tích sự tương tác của các bộ dữ liệu cực lớn và công cụ phân tích hình ảnh Tableau để nhanh chóng kiểm tra số lượng lớn thông tin cho phép Interactions cắt giảm thời gian phân tích từ một vài tuần xuống còn một vài giờ hay thậm chí vài phút.
- Như vậy, không thể phủ nhận vai trò của big data đối với nền kinh tế nói chung và hiệu quả trong kinh doanh thương mại điện tử.
- Trong thời đại thông tin hiện nay thì dữ liệu lớn đang ngày càng trở thành công cụ quan trọng và hữu hiệu thúc đẩy phát triển các lĩnh vực của nền kinh tế và thực hiện các chiến dịch quảng cáo, phát triển cũng như giữ chân khách hàng giao dịch thương mại điện tử..
- sự suy giảm chi phí thu thập, truyền tải, lưu trữ và phân tích dữ liệu… dẫn đến việc tạo ra những khối lượng dữ liệu khổng lồ - big data.
- Quan trọng hơn, big data đang mở ra những cơ hội lớn trong yêu cầu chuyển dịch sang mô hình phát triển kinh tế dựa trên dữ liệu.
- H., Barth, P., and Bean, R., 2012, “How „Big Data‟ is Different,” MIT Sloan Management Review .
- Drucker (2012), “Interaction with big data analytics”, Volume 19, No.3..
- Dumbill, E (2015), What is big data? An introduction to the big data landscape.
- Graham, M (2012), Big data and the end of theory? The Guardian..
- Hồ Thị Hạnh (2019), Công nghệ big data và xu hướng ứng dụng, xem trên https://.
- McKinsey (2011), Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, Global..
- Puneet Singh Duggal, Sanchita Paul (2013), “Big Data Analysis: Challenges and Solutions”, International Conference On Cloud..
- Ueda, N Communication science for the big data era,” NTT Technical.
- Tổng quan về big data trên toàn cầu trong năm 2018, xem trên https://bigdatauni.com/..
- Trịnh Thu Trang (2019), Nghiên cứu về lợi ích của dữ liệu lớn – big data với doanh nghiệp thương mại điện tử trong nước và trên thế giới, xem trên http://www.tapchicongthuong.vn/..
- Trần Việt Trung (2015), Dữ liệu lớn và làm chủ công nghệ dữ liệu lớn tại Việt Nam, ĐHBK – HN..
- Tuấn Anh (2017), Xử dụng hiệu quả Big Data để phát triển xã hội thông tin, xem trên https://vietnamnet.vn/

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt