SANDBOX là khái niệm được nhiều chuyên gia công nghệ kiến nghị để giám sát hoạt động ứng dụng công nghệ blockchain tại Việt Nam.

Công nghệ blockchain (chuỗi khối) được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, nông nghiệp, viễn thông, y tế, quản lý nhà nước... tại nhiều quốc gia mang lại hiệu quả, song ở Việt Nam chưa phổ biến, hành lang pháp lý còn thiếu khiến việc giao dịch gặp khó khăn.

Các chuyên gia công nghệ, doanh nghiệp blockchain thảo luận sáng 18/9 tại Hà Nội. Ảnh: DA

Xem thêm: Tạo khung thử nghiệm chính sách cho công nghệ blockchain

Tôi là sinh viên năm nhất chuyên ngành Khoa học Máy của Đại học Howard tại Washington, DC, thủ đô của Hoa Kỳ. Bạn có thể tạo một bài đăng cộng đồng giống như Gerald ở đây.

Xem thêm: Xây dựng 1 Blockchain đơn giản chỉ với 50 dòng code

Từ đầu tháng 11/2019, giao dịch chuyển tiền quốc tế qua TPBank sẽ nhanh chóng, thuận tiện và an toàn hơn rất nhiều so với trước đây, nhờ việc TPBank đã ứng dụng thành công công nghệ blockchain thông qua RippleNet, một nền tảng được phát triển bởi SBI Ripple Asia, liên doanh giữa Ripple Labs, Inc (USA) và SBI Holdings.

Xem thêm: TPBank đi đầu trong ứng dụng công nghệ blockchain cho chuyển tiền quốc tế?

Biến động về giá quá lớn của bitcoin và các đồng tiền ảo đã tạo ra tâm lý dè dặt của thị trường đối với sản phầm công nghệ này. Tuy vậy, blockchain – công nghệ nền tảng của bitcoin hứa hẹn nhiều tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực khác, trong đó có ngành bất động sản.

Xem thêm: Ứng dụng công nghệ Blockchain vào mình bạch hóa thị trường Bất động sản

Trở lại với chủ đề bài viết về thuật toán cây quyết định, ở bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn tổng quan thế nào là Decision Tree, các công thức quan trọng để xác định cách phân nhánh tối ưu hay nói cách khác là đem lại kết quả phân loại (classification) chính xác dựa trên các thuộc tính dữ liệu và đặc biệt là thuật toán CART (classification and regression tree) sử dụng công thức “Goodness of Split”.

Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.2): CART (GINI INDEX)

Data visualization tạm được dịch là trực quan hóa dữ liệu, đây là phương pháp không chỉ là bước quan trọng của bất kỳ quy trình phân tích, hay khai phá dữ liệu mà nó còn là công cụ được sử dụng phổ biến và rộng rãi ở mọi tổ chức thuộc mọi lĩnh vực, hay bởi mỗi một ai trong chúng ta, với mục đích đơn giản là truyền đạt, trình bày một cách hiệu quả, đơn giản, thu hút những thông tin, dữ liệu đến người đọc, người xem.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA VISUALIZATION (TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU)

Nếu các bạn có theo dõi những bài viết của chúng tôi về Data management (quản lý dữ liệu) và Data quality (chất lượng dữ liệu), thì chắc cũng biết tầm quan trọng của quá trình Data security; sự ra đời của những bộ luật, điều luật về bảo mật thông tin, dữ liệu như GDPR tại châu Âu, luật An ninh Mạng ở nước ta; đặc biệt là xu hướng khách hàng đang ngày càng quan tâm hơn về tính minh bạch trong việc sử dụng, và khả năng bảo vệ nguồn dữ liệu, thông tin cá nhân của họ tại các công ty.

Xem thêm: THỰC TRẠNG DATA SECURITY TRÊN TOÀN CẦU

Trở lại với chủ đề bài viết về phân tích dự báo – Predictive analytics, ở phần 1, đã giới thiệu đến các bạn thế nào là phân tích dự báo, phân biệt nó với Data analytics, Descriptive analytics (phân tích mô tả) và Prescriptive analytics (phân tích đề xuất), còn phần 2 lần này chúng tôi sẽ đi vào trình bày một cách tổng quan về bản chất, cách thức vận hành, quy trình, và các thuật toán hay kỹ thuật phân tích được sử dụng trong Predictive analytics.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 2)

Việc quyết định phương pháp đầu tư kinh doanh của công ty là một vấn đề khá phức tạp, đặc biệt khi bạn không chắc chắn những yếu tố nào cần dựa vào chỉ tiêu doanh thu, đánh giá của khách hàng, phản hồi nhóm hoặc thậm chí là cảm nhận từ chính bạn. 

Xem thêm: Những điều cần biết về phân tích dữ liệu đối với kinh doanh

Vấn đề là Bộ y tế, cơ quan Bảo hiểm xã hội nên sử dụng quyền hạn của mình như thế nào để yêu cầu các bệnh viện cùng tham gia vào chiến lược xây dựng hệ thống Big Data một cách đồng bộ.

Xem thêm: Dữ liệu lớn góp phần tăng giá trị lớn cho ngành chăm sóc sức khỏe

Hàn Quốc tự hào là nước có ngân hàng dữ liệu quốc gia về sức khoẻ của toàn bộ người dân. Hiện nay, Hàn Quốc đã bắt đầu nghiên cứu ứng dụng “Y học chính xác” hay “Y học cá thể” từ kho dữ liệu lớn về sức khoẻ của quốc gia. Tại quốc gia này, dữ liệu sức khoẻ của người dân được chia làm 6 nhóm dữ liệu.

Dữ liệu gen và SDOH là đầu vào của tình trạng sức khỏe, dữ liệu lâm sàng và PGHD là đầu ra của tình trạng sức khỏe

Xem thêm: Tìm hiểu các loại dữ liệu sức khoẻ của “Big data” tại Hàn Quốc

Dữ liệu lớn (big data) là một trong những công nghệ mới quan trọng nhất mà ngành du lịch khách sạn cần nắm bắt.
Các ngành công nghiệp khác đã sử dụng dữ liệu lớn và gặt hái được một số thành công đáng kể. Bao gồm khả năng đưa ra quyết định chính xác, nhờ tìm hiểu về khách hàng, đối thủ cạnh tranh, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về dữ liệu lớn và cách nó có thể đem lại lợi ích cho các công ty du lịch và khách sạn.

Xem thêm: 5 lợi ích dữ liệu lớn (Big data) đem lại cho ngành du lịch khách sạn

Big Data có thể tạo ra các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu sáng tạo để dạy học sinh. Ở nhiều nước, việc ứng dụng Big Data trong trường học và cao đẳng đã dần trở nên phổ biến. Nhưng các nước đang phát triển cũng bắt đầu nghiên cứu để ứng dụng trong các hoạt động giảng dạy.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Giáo Dục

Thị trường E-commerce cùng với sự ra đời của những thành quả Cách mạng công nghiệp 4.0 như Artificial Intelligent (trí tuệ nhân tạo AI), Machine Learning (học máy) và đặc biệt là Big Data đã thay đổi một cách chóng mặt từ cách thức tiếp cận khách hàng cho đến cách thức quản lý, phân phối sản phẩm hàng hóa thông qua các webstie, app thông minh,..

Xem thêm: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)

Bài chia sẻ của Ths.Bs Nguyễn Thành Danh (Danh Nguyen) - chuyên gia trong lĩnh vực quản lý y tế sau khi tham dự Hội thảo “Big Data trong cải tiến chất lượng y tế” được tổ chức tại Bệnh viện Việt Đức:

Xem thêm: Bùng nỗ digital healthcare, big data trong lĩnh vực y tế đang đến rất gần

Trở lại với chủ đề về các xu hướng Big Data sẽ đi đầu trong năm 2019, ở phần 1, Big Data Uni đã đề cập về sự phát triển và thay đổi của Internet of Things (IOT), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning (ML) tác động như thế nào đến lĩnh vực Big Data, và một số dự báo về thị trường Big Data. Phần 2 bài viết, chúng tôi sẽ đề cập chi tiết về các xu hướng của những công cụ, cách thức hỗ trợ cho việc khai thác, tiếp cận Big Data, cùng với các vấn đề, thách thức mới trong lĩnh vực Big Data.

Xem thêm: TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 2)

Ở phần 1 “Sự bùng nổ của social media và xu hướng marketing mới”, chúng ta đã tìm hiểu về social media và xu hướng marketing tập trung vào social media trong thời đại công nghệ phát triển. Tiếp theo của chủ đề bài viết, chúng ta sẽ tìm hiểu về tác động của Big data và lợi ích của nó đến social media marketing.

Xem thêm: TÁC ĐỘNG BIG DATA ĐẾN XU HƯỚNG SOCIAL MEDIA MARKETING

KHI MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHẬN ĐƯỢC YÊU CẦU TỪ CÁC PHÒNG BAN, BỘ PHẬN HAY LÃNH ĐẠO CÔNG TY, CHUYÊN GIA ẤY CÓ THỂ NHẢY VÀO PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU NGAY VẤN ĐỀ. NGƯỜI LÀM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SẼ MONG MUỐN TỪ YÊU CẦU ĐƠN GIẢN BAN ĐẦU SẼ TÌM RA PHÁT HIỆN TUYỆT VỜI, ĐƯA RA ĐƯỢC CÁC ĐỀ XUẤT HAY NHẤT ĐỂ ÁP DỤNG CHO CÔNG TY. NHƯNG THỰC TẾ THƯỜNG KHÔNG THUẬN LỢI NHƯ VẬY.

Xem thêm: Các bước chuẩn bị cho một dự án phân tích dữ liệu thành công!

Hiện nay dữ liệu lớn (big data) và khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rất sôi nỗi và phát triễn nhanh trong thời gian gần đây. Như đánh giá của Trường Đại Học Harvard, Hoa Kỳ thì nhà khoa học dữ liệu (data scientist) sẽ là công việc hấp dẫn nhất thế kỹ 21.

Xem thêm: Lời khuyên để trở thành nhà khoa học dữ liệu tốt!

Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò của mình trong việc cải thiện sức khỏe ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Từ khi Big Data được ứng dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nó đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc giảm lãng phí tiền bạc và thời gian.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực y tế

Ở bài viết trước, phần 1 về ứng dụng Big Data trong lĩnh vực E-commerce, đã giới thiệu đến các bạn tổng quan về thị trường E-commerce, các định nghĩa, khái niệm về kinh doanh trực tuyến, đồng thời mô tả nguồn dữ liệu E-commerce có những đặc tính được coi là Big Data và nói lên nhu cầu khai thác.

Xem thêm: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 2)

Một trong những xu hướng phát triển cùng với thời đại đó chính là việc áp dụng phân tích dữ liệu Big data trong doanh nghiệp. Dưới đây là một số ứng dụng của Big data được nhiều doanh nghiệp lớn áp dụng. Từ đó rút ra bài học kinh nghiệm cho các doanh nghiệp Việt Nam, khi có thể còn đang chật vật với việc phân tích dữ liệu.

Xem thêm: Ứng dụng của Big Data và bài học cho những doanh nghiệp Việt Nam hiện nay

Trở lại với chủ đề Data security, bảo mật dữ liệu, ở phần 1 bài viết trước chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về thực trạng Data security trên toàn cầu thông qua bàn luận những số liệu từ các báo cáo, nghiên cứu của Verizon và IBM về Data breach (xâm phạm, đánh cắp, rò rỉ dữ liệu) tại những công ty, tổ chức đến từ nhiều quốc gia khác nhau; cũng như tìm hiểu tổng quan về Data security như khái niệm, lợi ích, thách thức.

Xem thêm: GIẢI PHÁP CẢI THIỆN BẢO MẬT DỮ LIỆU – DATA SECURITY

Ở bài viết trước, đã giới thiệu đến các bạn thuật toán đầu tiên của mô hình Classification – mô hình phân loại – là thuật toán K nearest neighbor (KNN) với công thức cơ bản, và ví dụ đơn giản về ứng dụng của KNN trong ngành ngân hàng để hiểu hơn cách vận hành thuật toán.

Xem thêm: PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI (CLASSIFICATION MODEL EVALUTATION)

Đa số các bạn nhảy vào phân tích dữ liệu ngay, trước khi bạn lên kế hoạch và mục tiêu của dự án phân tích dữ liệu. Và cũng tương tự như vậy, bạn có thể nhảy vào làm slide cho một buổi thuyết trình trong môi trường kinh doanh trước khi bạn lên kế hoạch cho thuyết trình đó. Và tất nhiên bạn sẽ kết quả là tốn rất nhiều thời gian cho slide mà không đạt được kết quả tốt nhất.

Xem thêm: Phương pháp thuyết trình đạt hiệu quả trong môi trường kinh doanh!

Business Intelligenc (BI) hay Data Analytics – phân tích dữ liệu từ lâu đã trở thành các công cụ hữu ích hỗ trợ các tổ chức, công ty trong quá trình hoạt động và phát triển. Ở bài viết lần này, sẽ giới thiệu đến các bạn các lợi ích của phân tích dữ liệu trong kinh doanh, nhưng trước tiên ta cùng phân biệt rõ 2 khái niệm được nêu ở trên mà nhiều người thường nhầm lẫn.

Xem thêm: LỢI ÍCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH

Theo một báo cáo mới được công bố tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, những thay đổi về nhân khẩu học và tiến bộ kỹ thuật có thể dẫn đến việc 5 triệu việc làm sẽ biến mất vào năm 2020. Tuy nhiên, ngược lại có một số công việc lại được dự đoán sẽ có sự tăng trưởng đáng kể, trong đó có nghề phân tích dữ liệu.

Xem thêm: Chọn nghề phân tích dữ liệu?

Ngày nay, khi nhiều tổ chức đẩy mạnh tiếp cận dữ liệu, và cho rằng dữ liệu là nguồn lực quan trọng để phát triển, thì Data quality – chất lượng dữ liệu – càng được quan tâm và chú ý hơn. Theo Gartner (công ty hàng đầu thế giới chuyên về tư vấn và nghiên cứu), dữ liệu có chất lượng thấp sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến năng suất, lợi nhuận của mỗi tổ chức đặc biệt khi mọi hành động, quyết định, chiến lược đều dựa vào dữ liệu.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P1)

Quay trở lại với chủ đề về dữ liệu khách hàng, ở bài viết phần 1 và phần 2, đã giới thiệu đến các bạn những khái niệm về phân tích dữ liệu khách hàng, loại dữ liệu khách hàng có thể thu thập, và lợi ích, cũng như mục đích của quá trình Customer data analytics. Trong phần 3 lần này, chúng tôi sẽ cung cấp những giải pháp hỗ trợ các công ty khai thác nguồn dữ liệu khách hàng của họ sao cho hiệu quả nhất.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.3) GIẢI PHÁP KHAI THÁC CUSTOMER DATA HIỆU QUẢ

Sự xuất hiện ngày càng nhiều các sản phẩm công nghệ, kỹ thuật số thông minh tiên tiến gia tăng tối đa trải nghiệm khách hàng cho thấy mức độ phổ biến và ứng dụng rộng rãi của Machine Learning để phát triển các sản phẩm AI (Artificial Intelligence – trí tuệ nhân tạo). Cũng chính các thay đổi cực kỳ lớn và thịnh hành của môi trường công nghệ đã tạo cơ hội, mở ra cánh cửa để Big Data thúc đẩy kinh tế, hỗ trợ các công ty cải thiện hiệu quả kinh doanh của mình thông qua khai thác giá trị tiềm ẩn, thông tin hữu ích từ dữ liệu.

Xem thêm: TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 1)

Để thành công và phát triển, một công ty cần phải có khả năng đạt được, giữ chân, thỏa mãn và thu hút càng nhiều khách hàng càng tốt. Hiểu rõ hơn về khách hàng thông qua phân tích dữ liệu khách hàng vừa là công việc, nhiệm vụ rất quan trọng vừa là cơ sở để đánh giá công ty hoạt động hiệu quả như thế nào.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.2) LỢI ÍCH CỦA DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG

Một câu nói nổi tiếng của William Glasser, chuyên gia tâm thân học Mỹ:

Chúng ta học….

10% của những gì ta đọc được

20% của những gì ta nghe thấy

30% của những gì ta nhìn thấy

50% của những gì ta nghe và nhìn thấy

70% của những gì ta thảo luận

80% của những gì ta trải nghiệm

95% của những điều ta dạy người khác

Xem thêm: Phần mềm hiện thị dữ liệu, phân tích dữ liệu

Hàng ngày, chúng ta thường xuyên kết nối thông qua điện thoại, máy tính bảng, bảng điều khiển trò chơi và hầu hết các ứng dụng, các kênh kết nối đều được thực hiện qua các thiết bị này.Khi di chuyển giữa các thiết bị và kênh, họ đang tạo ra nhiều điểm tiếp xúc, kết nối giữa các thiết bị khác nhau mà không hề hay biết.

Xem thêm: BIG DATA Là Chìa Khóa Thành Công Của Marketing Thời Đại Số

Dữ liệu lớn có ở rất nhiều tổ chức, nhiều hoạt động xã hội, kinh doanh, khoa học và tiềm ẩn nhiều giá trị to lớn. Việc đó đồng nghĩa với các nhà khoa học phải đau đầu khi đối phó với việc lưu trữ, xử lý khối lượng số liệu khổng lồ và đa dạng về chủng loại dữ liệu.

Xem thêm: Big data với những vấn đề, giải pháp & thách thức

Những doanh nghiệp đầu ngành có khả năng tiếp cận nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết.
Nhưng dữ liệu tự thân không tạo ra hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp, khách hàng hay hoạt động kinh doanh.

Xem thêm: Hướng dẫn tổng quan về Kinh Doanh Thông Minh – Business Intelligence – BI

Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu , đúng nhu cầu cho lĩnh vực du lịch, lữ hành, team-building,...

Ngoài ra chúng tôi còn có sẵn data địa điểm rất hữu ích cho các dự án khởi nghiệp về du lịch, địa điểm, mạng xã hội du lịch, ...

Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực du lịch

Trở lại với chủ đề về Data mining, ở phần 1 đã giới thiệu đến các bạn về khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích chính và thách thức của Data mining, tiếp tục với phần 2, sẽ đi vào phân tích các ứng dụng của Data mining trong các lĩnh vực một cách chi tiết hơn. Nhưng trước tiên chúng ta cùng điểm qua các loại thông tin và loại dữ liệu được thu thập và phân tích bằng các công cụ Data mining.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P2): ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC

Big Data ngày càng được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa cổ phiếu của họ dựa trên dự đoán. Từ dữ liệu truyền thông xã hội, xu hướng tìm kiếm trên web và dự báo thời tiết.

Xem thêm: Giải Pháp Big Data Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Từ khi có ứng dụng data science, ngành y tế và chăm sóc sức khỏe cũng có những bước nhảy vọt quan trọng. 5 nhóm lĩnh vực data science đã áp dụng thành công những ứng dụng của data science có thể kể đến như Phân tích hình ảnh y khoa, gien và bộ gien, Điều chế thuốc, phân tích và chẩn đoán, ứng dụng phần mềm sức khỏe hay trợ lý sức khỏe tâm lý.

Xem thêm: Ứng dụng Data Science vào lĩnh vực Y tế mang tính đột phá

Chủ đề về Big Data tác động đến social media marketing (tiếp thị qua mạng xã hội), mà cung cấp đến các bạn sẽ được chia thành 2 phần

• Phần 1: Sự “bùng nổ” của social media và xu hướng marketing mới
• Phần 2: Tác động của Big data đến xu hướng social media marketing

Xem thêm: SỰ “BÙNG NỔ” CỦA SOCIAL MEDIA VÀ XU HƯỚNG MARKETING MỚI

Nếu các bạn đã theo dõi các bài viết của Big Data Uni thì chắc cũng đã nắm được tổng quan về Big Data bao gồm khái niệm, lợi ích và ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong chủ đề bài viết lần này và sắp tới, chúng tôi sẽ không đề cập về những giá trị mà Big Data đem lại mà đi vào trọng tâm một trong những công cụ, quá trình quan trọng nhất đối với mỗi dự án Big Data đó chính là Data mining (hay còn gọi là khai phá dữ liệu).

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P1): KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?

Ở các phần trước trong chủ đề về Statistics (thống kê) đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm, lợi ích, ứng dụng của thống kê, đặc biệt Descriptive statistics (thống kê mô tả), một trong 2 dạng cơ bản của Statistics. Trở lại với bài viết lần này chúng tôi sẽ trình bày tóm tắt về dạng còn lại, chính là một số kiến thức của Inferential Statistics hay còn gọi là thống kê suy luận.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: INFERENTIAL STATISTICS (THỐNG KÊ SUY LUẬN)

với khát vọng là công ty đi đầu trong lĩnh vực khai phá dữ liệu Big Data, và tư vấn chiến lược trong tương lai, sẵn sàng hỗ trợ, đồng hành cùng bạn – dù bạn là ai – trên con đường khai phá Big Data. Nhưng trước hết công ty giới thiệu các bước khai thác Big Data. Theo SAS, các bước khai phá Big Data bao gồm:

Xem thêm: THÁCH THỨC TRONG QUÁ TRÌNH KHAI THÁC DỮ LIỆU BIG DATA

Ứng dụng Big Data trong quản lý doanh thu

Ngành công nghiệp du lịch và lữ hành đang đối mặt với thách thức bán đúng sản phẩm đến đúng đối tượng khách hàng vào thời điểm chính xác và giữ đúng giá ở đúng kênh. Tất cả điều này đòi hỏi dữ liệu nội bộ lẫn bên ngoài. Dữ liệu nội bộ như kỳ vọng của khách hàng trong quá khứ, tỷ lệ hết vé, doanh thu phòng và tình trạng đặt vé hiện tại. Dữ liệu bên ngoài gồm sự kiện, thời tiết, những chuyến bay và những kỳ nghỉ.

Xem thêm: Ứng dụng Big Data trong ngành du lịch

Để thu thập các thông tin bệnh nhân các nhà nghiên cứu phải sử dụng đến đơn vị petabyte. Mỗi petabyte dữ liệu tương đương với 1 triệu gigabyte. Công ty Express Scripts, có trụ sở tại St Louis, Missouri, Mỹ, đã thu thập được 22 petabyte dữ liệu y tế từ 83 triệu bệnh nhân, với số lượng dữ liệu này được chuyển đổi thành định dạng MP3, sẽ mất khoảng 44.000 năm để lắng nghe hết số lượng tệp nhạc này.

Xem thêm: Sự ảnh hưởng của “Big data” tới ngành Dược trong tương lai

Quay trở lại với chủ đề về Decision trees, thì ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn khái quát thế nào là thuật toán cây quyết định, bao gồm các thành phần, và một số công thức tính toán để lựa chọn các biến phân nhánh hay cách phân nhánh tối ưu, mục đích dự báo, phân loại, phân nhóm các đối tượng dữ liệu vào các nhóm, các lớp của biến mục tiêu sao cho chính xác nhất.

Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.3): C4.5 (ENTROPY)

Ở thời điểm nay, không phải tài sản vật chất, thiết bị máy móc hay cơ sở hạ tầng sản phẩm là tài sản lớn nhất của một doanh nghiệp, mà chính là khách hàng. Nếu bạn không thể làm hài lòng khách hàng và hiểu nhu cầu của họ, thì bạn sẽ không bao giờ trở thành chủ sở hữu của một doanh nghiệp thành công.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Dịch Vụ Khách Hàng

Hacker tối qua đã tung thông tin nghi là của hai triệu khách hàng từ một ngân hàng Việt Nam lên Raidforums, một website chuyên mua bán dữ liệu.