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)
Các công ty truyền thông và người hoạt động trong lĩnh vực giải trí cần thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số để phân phối sản phẩm và nội dung của họ nhanh nhất có thể tại thị trường hiện tại.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Truyền Thông và Giải Trí
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)
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)
Murray Webb, 33 tuổi, tốt nghiệp thạc sĩ về thống kê ứng dụng (applied statistics) tại Trường Đại học Kennesaw (Atlanta, Mỹ), hiện kiếm được 160.000 đô la một năm với công việc chủ yếu là theo dõi phần thông tin về dữ liệu chăm sóc sức khỏe khách hàng cho các bệnh viện. Webb cho biết hằng tuần đều có người đại diện của các công ty cũng như các công ty chuyên cung cấp nguồn nhân lực tìm đến anh và đưa ra các lời mời làm việc như một nhà khoa học dữ liệu (data scientist).
TTCT - College Board, tổ chức phi lợi nhuận đang phụ trách kỳ thi SAT, đã bán mỗi cái tên thí sinh kèm theo các thông tin liên quan với giá 47 cent (khoảng 11.000 đồng), gây ra những tranh cãi dữ dội về tuyển sinh đại học ở Mỹ.
 |
| Ảnh: Chronicle.com |
Xem thêm: Bán 47 cent /01 tên thí sinh thi SAT: Áp lực khoa cử kiểu Mỹ
Đây là một trong những lĩnh vực sử dụng Big data công khai và lớn nhất hiện nay. Big data được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như hành vi và sở thích của họ. Các công ty rất muốn mở rộng bộ dữ liệu truyền thông của họ, dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt cũng như phân tích văn bản, dữ liệu cảm biến. Để có được bức tranh đầy đủ hơn về khách hàng của họ. Mục tiêu lớn hơn, trong nhiều trường hợp, là tạo ra các mô hình dự đoán.
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)
Khoa học phân tích dữ liệu là một nhánh rẽ quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nó sớm bộc lộ những tiềm lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế giới. Với sự phát triển nhanh chóng và lan rộng của mình, ngành Khoa học Dữ liệu đặc biệt thu hút sự quan tâm của các chuyên gia Việt Nam và cả trên khắp thế giới.
Xem thêm: Khoa học phân tích dữ liệu – Góc nhìn từ Việt Nam và Thế Giới
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
Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ.
Giá trị khách hàng suốt vòng đời – Customer lifetime value
Một trong những khái niệm mà bất kể chuyên gia tiếp thị marketing hay chủ doanh nghiệp cần để ý là giá trị của khách hàng trong suốt vòng đời của họ. Điều này đặc biệt quan trọng khi đề ra chiến lượt tiếp thị marketing, định vị thương hiệu của mỗi nhãn hàng ( brand).Cụ thể hơn là khi đưa ra quyết định, tính toán về chi phí quảng cáo marketing cho mỗi khách hàng và ngân sách cho các chiến dịch tiếp thị marketing.
Xem thêm: Giá trị suốt vòng đời của khách hàng – Customer lifetime value
Như vậy chúng ta đã cùng nhau đi qua 4 phần của series bài viết về thuật toán Decision trees hay còn gọi là thuật toán cây quyết định. Chúng ta đã làm quen với định nghĩa tổng quát, các dạng cây quyết định bao gồm phân 2 nhánh – CART, và nhiều nhánh C4.5 sử dụng các công thức Goodness of Split, Gini Index, Entropy kết hợp với Information Gain, hay Gain Ratio để xây dựng mô hình áp dụng cho biến mục tiêu là biến định tính, và chúng ta cũng tiếp cận qua một số cách thức để tăng độ hiệu quả của mô hình, tránh trường hợp Overfitting hay Underfitting như Stopping rule và Pruning method, và nhìn lại những ưu điểm, khuyết điểm một cách tổng thể về Decision Trees.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.5) REGRESSION TREE VÀ DECISION RULES
Big data trong ngành du lịch đang bùng nổ trong những năm gần đây. Nhiều người cho rằng Big Data sẽ lấy đi sự cá nhân hóa của các doanh nghiệp du lịch, nhưng điều này không hề đúng bởi công nghệ du lịch đã phát triển và Big Data đang được sử dụng để đưa thêm nhiều sự liên hệ cá nhân vào trải nghiệm khách hàng. Vậy Big Data là gì và nó được sử dụng như thế nào trong ngành du lịch? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Xem thêm: Từ BIG DATA đến cá nhân hóa trong lĩnh vực du lịch
Nguồn tài nguyên giá trị nhất của thế giới hiện nay không còn là dầu mỏ, mà là kho dữ liệu số đang tăng lên với cấp độ lũy thừa mỗi ngày. Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, Big Data là một yếu tố đóng vai trò then chốt. Vậy Big Data thực chất là gì, và nó đang được ứng dụng như thế nào? Đối với nhiều người, đó là một thuật ngữ mơ hồ về hình ảnh của những hệ thống máy chủ khổng lồ, hoặc sẽ liên hệ đến việc nhận được các loại quảng cáo từ một nhà bán lẻ.
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.
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
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.
Trong ngành công nghiệp du lịch, dữ liệu lớn (hay còn gọi là Big data) là một trong những khái niệm quan trọng nhất để nắm bắt bởi hầu hết các doanh nghiệp khác đã sử dụng nó và gặt hái những phần thưởng.
Xem thêm: 5 bất ngờ mà dữ liệu lớn (Big Data) mang lại trong ngành du lịch
Bối cảnh, nguyên nhân tại sao các công ty ngày nay cần định hướng dữ liệu (Data – driven)
Nếu các bạn có theo dõi những các bài viết trước đây của thì chúng tôi đã đề cập nhiều về tầm quan trọng của dữ liệu – được coi là nguồn sống của mọi tổ chức trong thời đại 4.0 – cũng như các xu hướng của Big Data, Data Analytics, và nhu cầu khai thác dữ liệu để đạt được giá trị, lợi ích trong kinh doanh ngày càng được quan tâm hơn.
Xem thêm: CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 1)
Mỗi năm thiên tai như bão, lũ lụt, động đất gây ra thiệt hại rất lớn và nhiều sinh mạng. Các nhà khoa học không thể dự đoán khả năng xảy ra thảm họa và đề xuất đủ biện pháp phòng ngừa cho chính phủ nếu không có sự giúp đỡ của Big Data.
Như ta đã biết, hệ thống phân tích kinh doanh thông minh (BI) không chỉ là phần mềm. Để triển khai thành công hệ thống BI, doanh nghiệp cần phải có quy trình và cơ sở hạ tầng tốt bên cạnh việc lựa chọn đúng úng dụng phân tích kinh doanh thông minh (BI tools).
Xem thêm: Cách tốt nhất để thành công với hệ thống phân tích kinh doanh – BI (Business Intelligence)
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.
Sự phát triển của ngành ngân hàng (Banking) đi đôi với sự ra đời của Big Data
Ngành ngân hàng đã phát triển theo bước nhảy vọt trong thập kỷ qua từ hoạt động vận hành kinh doanh đến cung cấp dịch vụ. Điều đáng ngạc nhiên chính là, hầu hết các ngân hàng đều gặp khó khăn hay thất bại trong việc sử dụng, khai thác thông tin, dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (database) mà họ có được từ khách hàng và từ các chi nhánh, bộ phận của tổ chức.
Xem thêm: ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 1)
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
Phân tích dự báo hay còn gọi Predictive analytics là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay. Đây là công cụ hữu ích để những nhà khoa học, chuyên gia hoạt động ở lĩnh vực Data science có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, khám phá các mối liên hệ, đưa ra những phán đoán về đối tượng nghiên cứu ở tương lai chứ không chỉ dừng lại tại quá trình mô tả.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 1)
Không có gì phải nghi ngờ, khi tất cả các doanh nghiệp hiện tại đều bị thôi thúc bởi lợi ích của việc khai thác dữ liệu (data) – thu thập, quản lý, xử lý, phân tích và diễn giải. Điều đó đòi hỏi mỗi tổ chức cần có một cơ sở dữ liệu (database) mới, tiên tiến để đáp ứng với môi trường kinh doanh hiện đại do các database cũ không thể bắt kịp tốc độ thay đổi về hình thức và khối lượng dữ liệu.
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
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
Ở bài viết trước, đã giới thiệu đến các bạn khái niệm về Data management – quản lý dữ liệu – lịch sử ra đời, cũng như các thành phần, quy trình, chức năng có trong Data management. Trở lại với phần 2 “Tầm quan trọng của quản lý dữ liệu” , sẽ đi vào phân tích chi tiết các lợi ích chính, các thách thức mỗi tổ chức phải đối mặt khi triển khai, và liệt kê một số giải pháp thực tiễn sẽ hỗ trợ hiệu quả.
Xem thêm: TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P2)
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.
Các thông tin bị rò rỉ bao gồm tên đầy đủ, số chứng minh thư, số điện thoại, địa chỉ nhà, ngày tháng năm sinh, giới tính, email và nghề nghiệp.
Ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn thuật toán Classification đầu tiên là KNN (K – nearest neighbor) và một số phương pháp đánh giá mô hình phân loại như Hold out, Cross validation, hay Confusion matrix, Lift, Gain chart, ROC/ AUC. Trở lại với chủ đề về những thuật toán phân loại trong Data mining, lần này chúng tôi và các bạn sẽ tìm hiểu về Decision Tree, thuật toán có thể nói là “nổi tiếng”, “phổ biến” mà bất kỳ ai hoạt động và làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, hoặc phân tích dữ liệu đều phải biết đến.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.1) : CLASSIFICATION & REGRESSION TREE (CART)
Bạn có biết là những vị trí liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và phân tích dữ liệu (data analysis) là khó tuyển nhất với một công ty không? Sự bùng nổ nhu cầu tìm kiếm các chuyên gia trong những lĩnh vực này mở ra hàng loạt nhu cầu và đồng thời, đẩy thị trường tuyển dụng vào tình trạng cung không đủ đáp ứng cầu.
Như đã giới thiệu ở bài viết trước “Big Data – thành quả của cách mạng công nghệ 4.0” về nguồn gốc của Big Data, ở bài viết này chúng ta sẽ bàn luận sâu hơn về khái niệm Big Data.
Hội thảo Quốc tế về Thống kê Du lịch do Liên Hợp Quốc (UN) tổ chức vào cuối tháng 6, 2017 tại Manilla, Phillippines đã nhấn mạnh tới cách các thành phố sử dụng công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) để quản lý du lịch tốt hơn.
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)
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)
Tại Việt Nam, kho dữ liệu còn rất hạn chế, muốn nghiên cứu phải đòi hỏi nền tảng công nghệ rất lớn. Tuy nhiên, để phục vụ người dân tốt hơn thì việc xây dựng dữ liệu lớn (big data) là việc cần thiết, phải đẩy mạnh triển khai trong thời gian tới.
Nhiều doanh nghiệp Việt Nam chưa xây dựng big data trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp
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
Xem thêm: SỰ “BÙNG NỔ” CỦA SOCIAL MEDIA VÀ XU HƯỚNG MARKETING MỚI
1. Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai
Hiện tại, chúng ta đang sống trong giai đoạn đầu của thời kỳ cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Triết lý của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là chúng ta phải sử dụng công nghệ thông tin để tăng được năng suất lao động, từ đó tiết kiệm được chi phí, mang lại lợi ích cho người tiêu dùng.
Xem thêm: CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI
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
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
Big Data được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như đã giới thiệu ở bài viết “Big Data – Tên gọi gợi lên khái niệm”. Bài viết tiếp theo dưới đây sẽ nói chi tiết hơn về các ứng dụng của Big data trong từng trường hợp cụ thể, và trong từng lĩnh vực đặc thù. Qua đó chúng ta sẽ thấy được tầm quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu Big data.
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)
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
Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí là cả một nghệ thuật. Khoa học và nghệ thuật là hai lĩnh vực trái ngược. Nhưng Big Data và nghệ thuật lại bổ sung cho nhau khá tốt. Ngành truyền thông và giải trí đã chứng kiến một sự thay đổi lớn thông qua liên kết với phân tích Big Data.
Xem thêm: Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí
Dữ liệu (Data) được coi là biểu tượng hoặc dấu hiệu, đại diện cho các kích thích hoặc tín hiệu, sự kiện đã xảy ra được ghi nhận bởi tác nhân quan sát (sensor, người hay thiết bị thu thập data chuyên dụng)
Dữ liệu khách hàng hay Customer data được coi là tài sản, nguồn thông tin vô giá đối với mọi công ty thuộc nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Việc triển khai các quy trình khai thác, dự án nghiên cứu, phân tích Customer data với mục đích tìm hiểu, nắm bắt mong muốn, nhu cầu thầm kín của khách hàng, và chuyển nó thành những giá trị cụ thể thông qua từng chiến lược, kế hoạch hoạt động chính là chìa khóa cạnh tranh của mỗi tổ chức ngày nay.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.1) – DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG LÀ GÌ?
Một dự án lớn đang được tiến hành ở cả Anh và Mỹ nhằm thu thập thông tin thông qua một khối lượng lớn dữ liệu bệnh nhân. Đây là một dự án đầy hứa hẹn nhằm tối ưu hóa giá trị sử dụng thuốc, từ việc xác định sự kém tuân thủ trong điều trị để nâng cao chất lượng kê đơn.
Trở lại với chủ đề bài viết về Data mining, ở 2 phần trước đã giới thiệu dến các bạn khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích, thách thức và đặc biệt là ứng dụng của Data mining trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Phần cuối của chủ đề Data mining lần này, sẽ phân tích về các quy trình, kỹ thuật và thuật toán của Data mining, hay tìm hiểu làm cách Data mining khai thác giá trị, những thông tin hữu ích từ dữ liệu?
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P3): QUÁ TRÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP
Thông thường, khi khối lượng của một tập dữ liệu rất lớn và không thể quản lý được như các cơ sở dữ liệu truyền thống, thì chúng ta có thể gọi nó là Big Data. Đến lúc này, đám mây cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc tính toán dữ liệu lớn. Trong cuộc sống thực, nhiều tổ chức đang kết hợp hai công nghệ này để cải thiện hoạt động điều phối kinh doanh của mình.
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
Mời quý vị tham khảo hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>
Head Office: 95/2/26 Bình Lợi, Phường 13, Q. Bình Thạnh, TP.HCM, Việt Nam.
Tel: 02836028937
Email: sale@dvms.vn
BạnCầnGìCứHỏiDVMS: Chuyển đổi số giao thông, vận tải, giao nhận thông minh ; Giải pháp Blockchain ; Tư vấn, xây dựng, chuyển giao mạng xã hội ; Dịch vụ dữ liệu, Big data ; Uber Giúp việc, uber dịch vụ tại nhà ; Chuyển đổi số cho bệnh viện, y tế ; Chuyển đổi số Bác sĩ gia đình, y tế tại nhà ; Chuyển đổi số cho công ty tín dụng, ngân hàng, Fintech ; Chuyển đổi số cho công ty bảo hiểm ; Chuyển đổi số bán hàng, quản lý hệ thống phân phối ; Chuyển đổi số lĩnh vực du lịch; Chuyển đổi số lĩnh xăng dầu, gas; Giải pháp OTT; Chuyển đổi số nhà thuốc và công ty dược; Chuyển đổi số doanh nghiệp taxi; Chuyển đổi số doanh nghiệp vận tải; Chuyển đổi số dịch vụ tại nhà; Chuyển đổi số nông nghiệp; Giải pháp QRCODE ; Đào tạo chuyển đổi số, xây dựng đội ngũ CNTT cho doanh nghiệp và start-up; Giải pháp chăm sóc sức khỏe tại nhà ; ứng dụng định vị vệ tinh vào cuộc sống;Giải pháp truyền hình; thực tế ảo; mobile game; và giải pháp cho nhiều lĩnh vực khác