Quản lý Big data trong môi trường kinh doanh hiện đại

Chia sẻ: Liễu Yêu Yêu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

13
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Quản lý Big data trong môi trường kinh doanh hiện đại" phân tích việc Big data dẫn đến phân tích mạnh mẽ hơn, các nhà quảng cáo cũng có thể theo dõi tỷ lệ chuyển đổi và các yếu tố khác tinh vi hơn. thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Quản lý Big data trong môi trường kinh doanh hiện đại

QUẢN LÝ BIG DATA TRONG MÔI TRƯỜNG KINH DOANH HIỆN ĐẠI Nguyễn Thị Trần Lộc Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính - Marketing Email: ntt.loc@ufm.edu.vn Tóm tắt: Thế giới đang sống trong thời đại kỷ nguyên mới, chứng kiến sự thay đổi chóng mặt của xu hướng phát triển công nghệ trong công cuộc cách mạng công nghệ 4.0, từ đó Big data, thương mại điện tử là những khái niệm quen thuộc trong tất cả các lĩnh vực. Trong thế giới trực tuyến hiện đang là không gian thị trường lớn nhất cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới, Dữ liệu lớn (Big Data) đang chứng tỏ là bộ công cụ mạnh mẽ nhất để họ sở hữu và sử dụng. Vì vậy việc quản lý BigData và khai thác được BigData hiệu quả là những vấn đề mà hầu như doanh nghiệp nào cũng quan tâm. Từ khóa: bigdata, dữ liệu lớn, công nghệ thông tin Sự tiến bộ vượt bậc của khoa học và công nghệ, đến sự ra đời của các kênh truyền thông đòi hỏi một hệ thống dữ liệu cực lớn mang tính toàn cầu như mạng xã hội và các thiết bị công nghệ tiên tiến đã đặt ra thách thức không hề nhỏ cho các nền công nghiệp khác nhau phải tìm ra cách khác xử lý dữ liệu. 1. KHÁI NIỆM BIG DATA Theo định nghĩa của Gartner: “Big Data là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu” 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 bán cấu trúc (semistructured data), mỗi tập hợp có chút khác biệt. Hiểu theo cách đơn giản, thuật ngữ “Big Data” là một tập hợp dữ liệu rất lớn mà các kỹ thuật điện toán thông thường không thể xử lý được. Thuật ngữ “Big Data” không chỉ đề cập tới dữ liệu mà còn chỉ cơ cấu tổ chức dữ liệu, các công cụ và công nghệ liên quan. Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn bao gồm các trang web, phương tiện truyền thông xã hội, ứng dụng dành cho máy tính để bàn, ứng dụng trên thiết 231
bị di động, các thí nghiệm khoa học, thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong mạng lưới thiết bị kết nối Internet (IoT- internet of things). Big Data gồm 5 đặc trưng sau đây: - Volume: Khối lượng dữ liệu cực lớn. - Variety: Nhiều loại dữ liệu đa dạng. - Velocity: Tốc độ mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích nhanh. - Veracity: Tính xác thực ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác. - Value: Có giá trị. Big data là tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp vượt khả năng của những ứng dụng và công cụ truyền thống so với data bình thường. Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu thô bình thường. Ngoải ra, Big data còn ẩn chứa rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất (data mining) thành công sẽ giúp rất nhiều cho việc nắm bắt xu thế trong kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán trong tương lai. 2. QUẢN LÝ BIG DATA Hiện nay, các lĩnh vực khác nhau từ ngành công nghệ phần mềm đến lập trình và Logistics đều sử dụng ứng dụng của Big Data trong hoạt động của mình. Điển hình là các ông lớn từ Software AG, IBM, Dell đã sẵn sàng chi hàng tỉ USD để đầu tư cho sự phát triển công nghệ "dữ liệu lớn". Để có thể lưu trữ dữ liệu thông tin khổng lồ như Big Data, chúng cần được sử dụng các công nghệ đặc biệt. Từ năm 2011, Big Data đã có thể sử dụng với một số dạng công nghệ như Crowdsourcing, các thuật toán liên quan đến gen và di truyền, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (điển hình như Siri hay Google Voice), mô hình hóa… Ngoài ra, một số công nghệ khác được sử dụng trong Big Data như kỹ thuật điện toán đám mây, công nghệ Internet. Các công nghệ này giúp hoạt động nghiên cứu thông tin và lưu trữ dữ liệu từ “Big Data” dễ dàng hơn. Ở cấp độ cao, cơ sở hạ tầng của tổ chức bao gồm hệ thống lưu trữ và các máy chủ được thiết kế cho Big Data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, phần mềm kinh doanh thông minh (business intelligence) và phân tích dữ liệu, các ứng dụng Big Data. Phần lớn cơ sở hạ tầng này sẽ có mặt tại chỗ vì các công ty muốn tiếp 232
tục tận dụng các khoản đầu tư trung tâm dữ liệu của mình. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu dữ liệu lớn của họ. Tác dụng của đám mây trong quản lý Big Data: - Cloud cung cấp các công cụ để trích xuất dữ liệu. Từ đó, bằng việc phân tích dữ liệu lớn, thì mục tiêu và các quyết định của kinh doanh được xác định. - Ứng dụng Big Data trên nền tảng Cloud giúp các tổ chức quản lý hiệu quả nhiều công cụ phần mềm và phần cứng. - Cloud đã tăng tốc độ quản lý và truy cập cơ sở dữ liệu chứa khối lượng lớn hồ sơ. Thu thập dữ liệu yêu cầu phải có nguồn. Rất nhiều trong số những ứng dụng sau như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn. Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể sẽ cần triển khai cảm biến trên tất cả các thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. (Phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó.) Để lưu trữ tất cả dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lake (kho lưu trữ khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc cho đến khi người dùng doanh nghiệp cần dữ liệu) và lưu trữ trên đám mây. Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật 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. Hiện nay, công nghệ Big Data cũng như công nghệ Blockchain được đầu tư với nguồn tài chính khổng lồ để phát huy và có thêm nhiều ứng dụng công nghệ mới.. 3. CÁC BƯỚC ỨNG DỤNG BIG DATA CHO DOANH NGHIỆP Nhiều doanh nghiệp chưa có chiến lược Big Data rõ ràng thường có xu hướng thu thập được càng nhiều thông tin càng tốt, càng chi tiết, càng chính xác càng tốt. Lượng dữ liệu này được hi vọng sẽ có thể giúp đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu trong tương lai đưa ra những thông tin có giá trị trong điều hành doanh nghiệp. Tuy nhiên, điều này gây áp lực lên hệ thống hạ tầng công nghệ thông tin của doanh nghiệp, và cũng không giúp được nhiều cho các chuyên gia phân tích. Vậy nên chiến lược xây dựng Big Data trong doanh 233
nghiệp nên bắt đầu từ việc đặt câu hỏi, những thông tin nào cần thiết, và có khả năng đem lại giá trị trước khi bàn tới việc thu thập chúng từ đâu và như thế nào. Tầm quan trọng của Big Data không nằm ở việc khối lượng data thu thập được mỗi ngày, mà ở chiến lược sử dụng chúng để đem lại những thông tin có giá trị. Giá trị ở đây thể hiện ở việc, nó giúp giảm chi phí, rút ngắn thời gian, hỗ trợ hoạt động kinh doanh và hỗ trợ nhà quản trị trong công tác ra quyết định. Dưới đây là gợi ý 5 bước cơ bản để triển khai chiến lược ứng dụng Big Data cho doanh nghiệp. Bước 1: Định hình chiến lược dữ liệu lớn: Ở cấp độ cao, chiến lược dữ liệu lớn là một kế hoạch được thiết kế để giúp doanh nghiệp giám sát và cải thiện cách thức thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu trên toàn bộ hệ thống. Với nền kinh tế số, nơi mà các quyết định kinh doanh phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, chiến lược dữ liệu lớn đúng đắn có thể tạo tiền đề cho sự thành công cho bất kì doanh nghiệp nào. Nếu doanh nghiệp nhận thức được đúng mức về tầm quan trọng này, cách thức tiếp cận mọi ứng dụng công nghệ của họ sẽ cần phải thay đổi. Thay vì quan tâm đầu tiên đến việc phần mềm này có thể giúp ích trực tiếp gì cho doanh nghiệp, người ta nên đặt câu hỏi, ứng dụng này mang lại những dữ liệu gì có giá trị cho bức tranh thông tin chung. Bước 2: Xác định các nguồn dữ liệu cần thiết: Việc ra đời của các mạng xã hội đã làm thay đổi toàn bộ hướng tiếp cận dữ liệu của các doanh nghiệp. Hệ thống dữ liệu vận hành trong nội tại doanh nghiệp vẫn chiếm vai trò chủ chốt trong chiến lược Big Data. Tuy nhiên, doanh nghiệp hiện nay ngày càng quan tâm tới những thông tin trên nền tảng mạng xã hội hoặc tự thu thập trên các kênh sở hữu của doanh nghiệp hoặc thông qua các dịch vụ lắng nghe mạng xã hội. Ngoài ra, các dữ liệu được thu thập từ các nguồn dữ liệu công khai 234
hoặc các đơn vị nghiên cứu dữ liệu khác cũng là cơ sở quan trọng đối với các quyết định kinh doanh. Bước 3: Truy cập, quản lý và lưu trữ dữ liệu: Hiện nay, nền tảng công nghệ để đáp ứng nhu cầu nhanh chóng để truy cập, quản lý và lưu trữ dữ liệu lớn của các doanh nghiệp. Và tùy vào quy mô và định hướng chiến lược dữ liệu, mà doanh nghiệp có thể lựa chọn đầu tư vào các hệ thống xử lý với mức độ khác nhau. 3 yếu tố cần cân nhắc khi xây dựng hệ thống cơ sở hạ tầng phục vụ quản trị Big Data là: tính linh hoạt, tốc độ và sức mạnh xử lý. Bước 4: Phân tích dữ liệu: Với các công nghệ hiệu suất cao như điện toán biên, điện toán mạng lưới kết hợp với các thuật toán kỹ thuật cao như AI, hay Machine Learning, doanh nghiệp có thể lựa chọn sử dụng tối đa dữ liệu mà mình thu thập được để phân tích. Một cách tiếp cận khác là chọn lọc thông tin trước khi đưa ra phân tích. Dù bằng cách nào, phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp các công ty đạt được giá trị và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu. Bước 5: Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu: Khi hệ thống quản trị hoạt động hiệu quả, đầu ra của nó là những phân tích đáng tin cậy và các quyết định đáng tin cậy. Để duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp cần nắm bắt toàn bộ giá trị của dữ liệu lớn và đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng xác thực được đưa ra bởi dữ liệu lớn thay vì bản năng hoặc kinh nghiệm. 4. TÌNH HÌNH THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ VIỆT NAM HIỆN NAY1 Theo Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam 2020, tốc độ tăng trưởng trung bình của thương mại điện tử giai đoạn 2016 – 2019 khoảng 30%. Do đó, quy mô thương mại điện tử bán lẻ hàng hoá và dịch vụ tiêu dùng tăng từ 4 tỷ USD năm 2015 lên khoảng 11,5 tỷ USD năm 2019. Báo cáo dự đoán tốc độ tăng trưởng của năm 2020 tiếp tục duy trì ở mức trên 30% và đạt quy mô 15 tỷ USD. Đại dịch Covid-19 đã tác động to lớn và toàn diện tới kinh tế - xã hội của đất nước trong đó có thương mại điện tử. Vượt qua khó khăn nghiêm trọng bởi đại dịch này thương mại điện tử vẫn đứng vững, thậm chí có sự bứt phá trong một số lĩnh vực. Tháng 5 năm 2020 ngay sau giai đoạn một của đại dịch lắng xuống, Hiệp hội thương mại điện tử Việt Nam (VECOM) đã tiến hành khảo sát nhanh tác động của đại dịch và có báo cáo: dịch 1 Theo Báo cáo chỉ số thương mại điện tử Việt Nam năm 2020 của Hiệp hội thương mại điện tử Việt Nam 235
Covid-19 nhanh chóng làm thay đổi thói quen tiêu dùng và mua sắm. Người tiêu dùng tiến hành mua sắm trực tuyến nhiều hơn. Trong giai đoạn cách ly cao điểm từ tháng Hai đến tháng Tư năm 2020, kênh mua sắm này trở thành kênh duy nhất để tiếp cận một số hàng hoá và dịch vụ. Điểm nổi bật là trong khủng hoảng doanh nghiệp trở nên năng động hơn trong việc ứng dụng công nghệ thông tin. Các doanh nghiệp nhanh chóng thay đổi bộ máy tổ chức và hoạt động kinh doanh của mình. Nhiều doanh nghiệp đã đẩy mạnh chuyển đổi số, đào tạo nguồn nhân lực, khai thác tốt các nền tảng trực tuyến trong điều hành nội bộ và kết nối với khách hàng. Kết quả khảo sát nhanh của VECOM vào tháng Năm năm 2020 tiếp tục được củng cố cho cả năm 2020 và đầu năm 2021. Một mặt, các doanh nghiệp đã năng động, thích nghi và quan tâm hơn tới kinh doanh trực tuyến. Mặt khác, cộng đồng người tiêu dùng mua sắm trực tuyến tăng nhanh. Kết hợp cả hai yếu tố này dẫn tới nhiều lĩnh vực kinh doanh trực tuyến duy trì được sự ổn định và tăng trưởng tốt, bao gồm bán lẻ hàng hoá trực tuyến, gọi xe và đồ ăn, giải trí trực tuyến, tiếp thị trực tuyến, thanh toán trực tuyến, đào tạo trực tuyến. Ước tính chung năm 2020 thương mại điện tử nước ta tăng trưởng khoảng 15% và đạt quy mô khoảng 13,2 tỷ USD. Theo Báo cáo Thương mại điện tử Đông Nam Á 2020 của Google, Temasek và Bain&Company, thương mại điện tử Việt Nam năm 2020 tăng 16% và đạt quy mô trên 14 tỷ USD. Trong đó, lĩnh vực bán lẻ hàng hoá trực tuyến tăng 46%, gọi xe và đồ ăn công nghệ tăng 34%, tiếp thị, giải trí và trò chơi trực tuyến tăng 18%, riêng lĩnh vực du lịch trực tuyến giảm 28%. Báo cáo này cũng dự đoán tốc độ tăng trưởng trung bình giai đoạn 2020 – 2025 là 29% và tới năm 2025 quy mô thương mại điện tử nước ta đạt 52 tỷ USD. Liên quan tới bán lẻ hàng hoá trực tuyến, theo khảo sát của VECOM sản lượng bưu gửi qua dịch vụ chuyển phát năm 2020 tăng 47%. Những doanh nghiệp chuyển phát hàng đầu có mức tăng trưởng bưu gửi từ 30% tới 60%. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng doanh thu từ dịch vụ chuyển phát thấp hơn so với tốc độ tăng sản lượng. Trong đại dịch Covid-19 lĩnh vực thanh toán trực tuyến tiếp tục tăng trưởng mạnh. Theo Hội thẻ Ngân hàng Việt Nam, trong 6 tháng đầu năm 2020 các ngân hàng đã phát hành mới là 10,3 triệu thẻ các loại, nâng tổng số thẻ ở Việt Nam lên 103,4 triệu. Trong đó, số thẻ quốc tế là 15 triệu và thẻ nội địa là 88,4 triệu. Doanh số thanh toán chi tiêu theo kênh thương mại điện tử sáu tháng đầu năm 2020 tăng trưởng 17%. Trong đó, doanh số thanh 236
toán chi tiêu thẻ nội địa theo kênh thương mại điện tử tăng tới 81%. Ngược lại, chi tiêu thẻ quốc tế tại kênh thương mại điện tử giảm 16%. Điều này phản ảnh sự suy giảm mạnh mẽ của du khách quốc tế cũng như khó khăn khi mua hàng trực tuyến từ nước ngoài về Việt Nam. Hoạt động kinh doanh của các ví điện tử cũng tăng trưởng mạnh mẽ. Năm 2020 số lượng giao dịch của ví điện tử hàng đầu Việt Nam là MOMO đạt hơn 403 triệu giao dịch, giá trị giao dịch đạt khoảng 14 tỷ USD. Cả số lượng và giá trị giao dịch đều tăng trên 3,5 lần so với năm 2019. Hơn nữa, trong đại dịch nhưng số lượng người dùng đăng ký ví điện tử này đạt 23 triệu, tăng gần 2 lần so với 2019. Trong khi các lĩnh vực kinh doanh trực tuyến khác đều trụ vững và có sự tăng trưởng đáng kể thì lĩnh vực du lịch trực tuyến giảm sâu. Theo Tổng cục Thống kê, lượng khách quốc tế đến Việt Nam năm 2020 ước khoảng 3,8 triệu, giảm 78,7% so với năm trước. 5. ỨNG DỤNG BIG DATA VÀO THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Big data đang ngày càng phố biến và trở nên quan trọng với tất cả các doanh nghiệp thương mại điện tử, là công cụ phân tích, hỗ trợ các doanh nghiệp từ marketing đến bán hàng, chăm sóc khách hàng. 5.1. Ứng dụng phân tích Big Data để thu hút và duy trì khách hàng Khách hàng được xem như nguồn tài sản quan trọng và quý giá nhất của mọi doanh nghiệp. Không có một doanh nghiệp nào có thể khẳng định được sự thành công của họ mà thiếu đi yếu tố khách hàng. Tuy nhiên, trong thời kỳ cạnh tranh như hiện tại, để thu hút và duy trì được khách hàng là điều vô cùng khó khăn. Nếu doanh nghiệp không nhanh chóng tiếp thu những gì khách hàng cần và tìm kiếm, họ sẽ rất dễ dàng đưa ra sản phẩm với chất lượng không tốt, không phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Và điều này sẽ ảnh hưởng đến thành công của doanh nghiệp. 237
Việc sử dụng Big Data cho phép doanh nghiệp quan sát những xu hướng phát triển mới, gắn liền với khách hàng. Theo như lý thuyết, doanh nghiệp càng thu được nhiều dữ liệu hơn, thì càng dễ dàng hơn trong việc xác định thứ khách hàng thực sự cần. Trong thế giới công nghệ hoá hiện đại hoá ngày nay, doanh nghiệp có thể dễ dàng thu nhập dữ liệu của khách hàng nếu có nhu cầu. Điều này có nghĩa là tất cả những gì cần thiết đó chính là có một hệ thống Big Data chuẩn hoá và được mở rộng hoá. Hiểu được nhu cầu của khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tiến xa hơn và phát triển hơn nữa trong tương lai. Cách thức ứng dụng Big Data: - Xác định các yêu cầu của khách hàng, tập trung thực hiện nhu cầu của họ. - Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng. - Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu. - Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ, từ đó, việc nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể chính xác và đạt hiệu quả cao. 5.2. Ứng dụng phân tích Big Data để giải quyết các vấn đề về quảng cáo và cung cấp cái nhìn rõ nét hơn về Marketing Big data sẽ giúp doanh nghiệp tạo ra nhiều trải nghiệm cá nhân tốt hơn cho người dùng, chăm sóc khách hàng cũng như đáp ứng nhu cầu của khách hàng nhanh chóng hơn bao giờ hết. Cụ thể hơn chính là ứng của trí tuệ nhân tạo – chatbots. Tuy nhiên, những người làm marketing cũng không phụ thuộc hoàn toàn vào chatbots mà thay vào đó, họ kỳ vọng ở việc thu thập và tổng hợp dữ liệu khách hàng để có thể tạo ra những trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng. Những lợi ích của việc phân tích Big Data trong Marketing - Đánh giá giá trị của các công cụ và kênh Marketing hiện tại của doanh nghiệp: Khi xem xét kỹ trang web, phương tiện truyền thông xã hội, công cụ tự động hóa, nền tảng phân tích và cơ sở dữ liệu khách hàng của tồ chức, doanh nghiệp có thể tận dụng tốt hơn các nền tảng này? Có những lựa chọn tốt hơn cho nhu cầu của doanh nghiệp? Việc xem xét kỹ lưỡng các công cụ và kênh này sẽ đảm bảo doanh nghiệp được trang bị đầy đủ để đưa công ty đến thành công. 238
- Đảm bảo tính liên kết: Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) có thể hoạt động như một mô liên kết, kết hợp các nền tảng này lại với nhau, cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn toàn diện về toàn bộ cơ sở khách hàng của tồ chức đó. - Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: Phân tích Big Data giúp doanh nghiệp có một vốn dữ liệu được trang bị kỹ càng hơn, sâu sắc hơn, nhờ đó tồ chức có thể dễ dàng xác định các điểm yếu và cơ hội để cải thiện. Doanh nghiệp cũng có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, phù hợp hơn cho những khách hàng tiềm năng. Sau nhiều năm phát triển, ngành công nghệ marketing và quảng cáo đã có thể giữ lấy lượng lớn Big Data cho doanh nghiệp. Điều này liên quan đến việc quan sát các hoạt động trực tuyến, giám sát điểm giao dịch bán hàng và đảm bảo phát hiện nhanh chóng những thay đổi trong xu hướng của khách hàng. Đạt được những hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng sẽ giúp thu thập và phân tích dữ liệu của khách hàng. Một chiến dịch marketing và quảng cáo thành công đó chính là chiến dịch được nhắm sẵn mục tiêu và mang tính cá nhân hoá hơn, thông qua các dữ liệu thu thập được. Điều này giúp cho các doanh nghiệp có thể tiết kiệm được thời gian cũng như chi phí bỏ ra. Phân tích Big Data là một phương pháp tốt cho các nhà quảng cáo vì các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để hiểu hành vi mua bán của khách hàng. Cách thức ứng dụng Big Data: - Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp xác định cơ hội tốt để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh tiếp theo - 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 - Tạo báo cáo cho chiến dịch quảng cáo:hiệu suất, khách hàng và giải pháp để tạo kết quả tốt hơn - Khoa học dữ liệu được sử dụng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng - Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cách để nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp cao hơn trên google (SEO). - Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận. 239
5.3. Sử dụng Big Data để quản lý rủi ro Doanh nghiệp càng lớn càng đòi hỏi quy trình quản lý rủi ro càng cần phải cẩn thận và kỹ lưỡng hơn nữa. Về cơ bản, một kế hoạch quản lý rủi ro là một khoản đầu tư quan trọng cho bất kỳ doanh nghiệp hay lĩnh vực nào. Có thể thấy trước một rủi ro tiềm ẩn và giảm thiểu nó trước khi nó xảy ra là rất quan trọng nếu doanh nghiệp vẫn duy trì được lợi nhuận. Các chuyên gia cho rằng, vượt qua được rủi ro là điều quan trọng hơn việc doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng họ không gặp bất cứ rủi ro nào. Cho đến nay, việc phân tích Big Data đã góp phần rất lớn vào việc phát triển các giải pháp quản lý rủi ro. Các công cụ có sẵn cho phép các doanh nghiệp định lượng và mô hình hóa rủi ro mà họ phải đối mặt hàng ngày. Xem xét tính sẵn có ngày càng cao và tính đa dạng của số liệu thống kê, phân tích dữ liệu lớn có tiềm năng rất lớn để nâng cao chất lượng của các mô hình quản lý rủi ro. Do đó, doanh nghiệp có thể đạt được các chiến lược giảm thiểu rủi ro thông minh hơn và đưa ra các quyết định chiến lược một cách thành công hơn. 5.4. Ứng dụng phân tích Big Data trong quản lý chuỗi cung ứng. Quản lý chuỗi cung ứng là một trong những vấn đề phức tạp nhất của mọi công ty cũng như doanh nghiệp. Ứng dụng Big Data giúp doanh nghiệp đưa ra mạng lưới cung cấp với độ chính xác, rõ ràng và chi tiết hơn. Bất kỳ sản phẩm nào để đến tay của người tiêu dùng cũng đều phải trải qua một hành trình một chu trình – còn gọi là chuỗi cung ứng, cần có sự phối hợp của rất nhiều khâu: từ nhà cung cấp nguyên vật liệu, đến các nhà máy gia công sản phẩm, rồi đến tay các đơn vị vận chuyển, phương tiện vận chuyển, tiếp đến là các trung tâm phân phối, các cửa hiệu bán sỉ, bán lẻ… Mỗi một khâu thông qua đều đi kèm những rủi ro thường gặp: vấn đề thiếu sót hàng hóa, sai sót khi gia công, kho bãi và vận chuyển,…Thông thường, doanh nghiệp rất khó nắm bắt và quản lý những thông tin này. Tuy nhiên, thông qua việc áp dụng các phân tích Big Data, các nhà cung cấp có thể thoát khỏi những hạn chế phải đối mặt trước đó như sai sót trong việc kiểm tra hàng hoá vì không có đủ thông tin khách hàng, thiếu số lượng nhà vận chuyển hay cung ứng vì không có đủ dữ liệu,… Hệ thống chuỗi cung ứng hiện đại dựa trên Big Data cho phép doanh nghiệp có nhiều sự lựa chọn hơn, với mạng lưới nhà cung cấp, nhà phân bố, bán lẻ sản phẩm rộng rãi hơn . Nhờ đó việc quản lý chuỗi cung ứng trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn bao giờ hết. 240
5.5. Theo dõi quản lý giao hàng Dữ liệu lớn đã giúp cải thiện việc theo dõi các lô hàng giao hàng thông qua các phân tích thời gian thực về thời tiết, giao thông và vị trí địa chất. Các cảm biến có thể được đặt trong các gói để giúp xác định các điều kiện và thời gian giao hàng của gói và chuyển thông tin đó trở lại cho khách hàng. Những thống kê này rất quan trọng đối với các khách hàng có hàng hóa giá cao, dễ hỏng hoặc nhạy cảm với thời gian. Phân tích này dễ thực hiện mà không cần thêm bất kỳ thay đổi đáng kể nào vào đường cung hiện tại của tổ chức 6. CÁC BƯỚC KHAI THÁC BIG DATA ĐỂ ĐEM LẠI HIỆU QUẢ TRONG DOANH NGHIỆP Theo chuyên gia tiếp thị chuyên về chiến lược định hướng dữ liệu Marina Erulkar - Giám đốc, nhà sáng lập Công ty Tiếp thị Hampstead Solutions, sau đây là các bước giúp chủ doanh nghiệp khai thác hiệu quả sức mạnh của Big data: 6.1. Đặt mục tiêu rõ ràng trong khai thác Big Data Trong quá trình quản trị doanh nghiệp, các doanh nghiệp cần đặt ra những mục tiêu và mốc thời gian rõ ràng cho việc khai thác Big Data. Bởi các một doanh nghiệp ngoài mục tiêu thu hút khách hàng mục tiêu trong ngắn hạn, thì cũng cần một mục tiêu khác dài hạn hơn để tăng doanh thu từ những khách hàng này. Việc xác định rõ mục tiêu cùng thời gian thực hiện sẽ khiến việc quản trị doanh nghiệp trở nên khoa học và có thể tập trung nguồn lực để hoàn thành mục tiêu đầu tiên. Sau đó các doanh nghiệp có thể thực hiện riêng lẻ hoặc song song mục tiêu thứ hai là tăng trưởng khách hàng. Bên cạnh đó, việc xây dựng mục tiêu sẽ giúp các doanh nghiệp đạt hiệu quả tăng trưởng theo từng giai đoạn như dự kiến và đảm bảo kết quả đo lường thực sự có giá trị và kịp thời. 6.2. Tập trung vào các dữ liệu cần thiết trong Big Data Các doanh nghiệp muốn khai thác tốt nguồn Big Data (dữ liệu lớn) thì phải tập trung tối đa vào dự định và mục tiêu đã đề ra của mình. Điều đó có nghĩa là doanh nghiệp phải tập trung chọn lọc những thông tin cần thiết, phù hợp với yêu cầu và bỏ qua những thông tin khác. 6.3. Big Data – Đo lường thường xuyên Trong quá trình quản trị, các doanh nghiệp nên thường xuyên sử dụng các chỉ số KPI và các số liệu có liên quan đến mục tiêu tiếp thị. Những kết quả được báo cáo liên tục giúp 241
doanh nghiệp dễ dàng nắm bắt những xu hướng và cơ hội mới. Dữ liệu mỗi doanh nghiệp tạo ra đều mang tính độc nhất và trở thành lợi thế cạnh tranh cho chính doanh nghiệp đó. Những thông tin có được từ các chỉ số KPI và nhiều số liệu khác có liên quan đến mục tiêu chính là cơ sở để đưa ra những quyết định tiếp thị quan trọng. Ví dụ, những số liệu về sự phản hồi của khách hàng đối với thông điệp của doanh nghiệp (số lần mở đường dẫn, nhấp chuột), mức độ nhận biết (lượng truy cập website, thời gian ở lại trang), phí chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng thành người mua hàng, kết quả bán hàng… đều góp phần phục vụ cho mục tiêu thu hút khách hàng. Hay thông qua hệ thống xử lý Big Data, Sendo.vn – trang thương mại điện tử đã phân tích dữ liệu khách hàng, lịch sử đơn hàng… giúp nắm bắt xu hướng mua sắm của người tiêu dùng, điều hướng sản phẩm, kết nối người mua và bán nhanh hơn. Hơn nữa, các đánh giá, nhận xét và mức độ tương tác của người dùng đối với sản phẩm được đưa vào hệ thống để xử lý. Sendo.vn sẽ nhận biết sản phẩm nào có chất lượng tốt để ưu tiên hiển thị cho khách hàng. 6.4. Hiểu rõ chất lượng của Big data (dữ liệu lớn) Cá nhân chủ doanh nghiệp trong quá trình quản trị cần phải tự tin khi sử dụng dữ liệu lớn để đưa ra những quyết định mang tính chiến lược. Và để đánh giá chất lượng dữ liệu thì doanh nghiệp phải dựa vào nguồn dữ liệu, thời điểm thu thập cũng như độ chính xác của chúng. Nếu sử dụng dữ liệu chưa được tổng hợp, phân tích đầy đủ và chính xác thì những kết quả hoặc dự báo được đưa ra dựa trên những dữ liệu này đều không đáng tin cậy. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp cần có sự so sánh, kiểm nghiệm với các cơ sở chuyên môn khác để đảm bảo thông tin đáng tin cậy. Google một đại công cụ tìm kiếm có một dịch vụ riêng biệt gọi là Google Flu Trends, vào năm 2009 đã sử dụng dữ liệu Big Data của mình để phân tích và dự đoán xu hướng ảnh hưởng, lan truyền của dịch cúm H1N1. Kết quả này rất sát với kết quả do hai hệ thống cảnh báo cúm độc lập Sentinel GP và HealthStat đưa ra. Thường các dữ liệu được cập nhật gần như theo thời gian thực và sẽ được đối chiếu với số liệu từ những trung tâm dịch bệnh ở nhiều nơi trên thế giới. 6.5. Doanh nghiệp phải có tầm nhìn xa Trong quá trình quản trị, nếu doanh nghiệp dựa vào dữ liệu lớn để thấy khách hàng có nhiều phản ứng tích cực với các chiến lược giá ưu đãi. Vậy doanh nghiệp có nên tiếp tục đưa ra giá ưu đãi để thu hút thêm khách hàng? Đối với doanh nghiệp như doanh nghiệp nhỏ, việc hạ giá liên tục không phải là lựa chọn khôn ngoan. Do đó, việc kiểm tra với các 242
yếu tố khác sẽ góp phần tạo ra kết quả dữ liệu đó có thể dẫn đến những quyết định khác hợp lý và hiệu quả hơn. 6.6. Lặp đi lặp lại quá trình phân tích, tổng hợp Dựa trên những thông tin dữ liệu đã phân tích, tổng hợp, Các doanh nghiệp sẽ có khả năng nắm bắt cơ hội một cách nhanh chóng và dễ dàng. Nhất là các doanh nghiệp có quy mô nhỏ. Việc lặp đi lặp lại quá trình này giúp doanh nghiệp liên tục tiến bộ trong việc định hướng dữ liệu, từ đó tạo ra kết quả kinh doanh ngày càng khả quan. KẾT LUẬN Nói tóm lại Big data là một thách thức đặt ra cho các tổ chức, các doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được BigData sẽ giúp doanh nghiệp triển khai marketing hiệu quả, tiếp cận được các khách hàng tiềm năng, thúc đẩy bán hàng, quản lý rủi ro và quản lý được chuỗi cung ứng… Big data dẫn đến phân tích mạnh mẽ hơn, các nhà quảng cáo cũng có thể theo dõi tỷ lệ chuyển đổi và các yếu tố khác tinh vi hơn. thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Big Data – Làm thế nào doanh nghiệp tận dụng tốt nguồn dữ liệu lớn? (erpviet.vn) [2]. Top 9 ứng dụng thực tế nổi bật của dữ liệu lớn big data (izisolution.vn) [3]. Big data là gì ? Ứng dụng dữ liệu lớn vào sản xuất? (baoanjsc.com.vn) [4]. https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/nghien-cuu-ve-loi-ich-cua-du-lieu-lon-big-data- voi-doanh-nghiep-thuong-mai-dien-tu-trong-nuoc-va-the-gioi-64331.htm [5]. https://subiz.com.vn/blog/big-data-doanh-nghiep-thuong-mai-dien-tu.html 243