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
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
Chúng tôi tin vào việc đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng, không phải linh cảm.
Chuyên thu thập thông tin về địa chất trên toàn lãnh thổ Việt Nam và các nước lân cận, với mục đích chia sẻ các thông tin về địa tầng khu vực, tính chất cơ lý các lớp đất, mặt cắt địa chất công trình. Cung cấp các tài liệu địa chất và báo cáo khảo sát địa chất, số liệu địa chất tham khảo ... dành cho nghành xây dựng, các giảng viên, sinh viên cần tài liệu để phục vụ cho việc nghiên cứu và học tập trong lĩnh vực địa chất công trình.
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.
Ở các bài viết trước, chúng tôi đã giới thiệu về khái niệm Chatbot và cách thức vận hành cũng như những phương pháp áp dụng cho quá trình phát triển Chatbot. Ở bài viết lần này, chúng tôi sẽ trình bày các lợi ích của Chatbot đem lại cho khách hàng và các công ty hoạt động kinh doanh.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 3): LỢI ÍCH CỦA CHATBOT
Big Data Solutions hoạt động trong lĩnh vực Big Data và Data analytics. Đối tượng khách hàng bao gồm công ty trong và ngoài nước. Một khi đối tác sử dụng dịch vụ của Big Data Solutions, công ty có cơ hội khai thác hiệu quả tài nguyên dữ liệu hiện có hướng đến đo lường được hành vi khách hàng, kiểm soát và chuẩn đoán rủi ro rời dịch vụ (churn risk), phân khúc thị trường, xây dựng chương trình khuyến mãi đúng đối tượng, hạn chế spam khách hàng và phát triển chiến lược cạnh cạnh hiệu quả.
DVMS đã có kinh nghiệm thực tế trong tư vấn, xây dựng, triển khai các giải pháp bigdata... Nếu quý vị có nhu cầu, vui lòng liên hệ theo thông tin phía dưới website ( sale@dvms.vn ) hoặc qua form yêu cầu tư vấn: tại đây >>
Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Bigdata, Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu
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
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
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.
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.
Tất cả chúng ta đang đều sống và làm việc trong thời đại công nghệ hiện đại nó đang làm thay đổi toàn bộ cục diện của tất cả hầu hết các lĩnh vực kinh tế, xã hội, y tế, quốc phòng,..
Xem thêm: BIG DATA – THÀNH QUẢ CỦA CÁCH MẠNG CÔNG NGHỆ HIỆN ĐẠI
Theo Chủ tịch kiêm Nhà sáng lập Alibaba Jack Ma, trung tâm của kỷ nguyên công nghệ đang phát triển như vũ bão chính là dữ liệu (data). Vì vậy, trong tương lai, thị trường việc làm sẽ ưu tiên những kỹ năng liên quan đến dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Xem thêm: Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data analyst) – Nghề hot của tương lai
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!
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)
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
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.
Dữ liệu về xe hơi sản xuất trong các năm gần đây, bao gồm năm sản xuất (year), hãng sản xuất (make), model, trim. Kèm theo tool đọc dữ liệu bằng PHP
Nếu các bạn có theo dõi các bài viết trước của Big Data Uni về Chatbot thì cũng đã biết sự cần thiết và tầm quan trọng của hệ thống trả lời tự động ứng dụng trong mọi lĩnh vực, với mục đích quản lý hiệu quả các hoạt động tạo dựng, duy trì mối quan hệ với khách hàng đồng thời thu hút họ mua sản phẩm và đăng ký sử dụng dịch vụ.
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
Giới thiệu về K – nearest neighbor (KNN)
Ở các bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn một cách tổng quan những chủ đề về Data mining (Khai phá dữ liệu), Predictive analytics (Phân tích dự báo), Statistics (Thống kê) bao gồm các khái niệm quan trọng, kỹ thuật phân tích và ứng dụng, lợi ích trong các lĩnh vực khác nhau.
Xem thêm: THUẬT TOÁN KNN VÀ VÍ DỤ ĐƠN GIẢN TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG
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
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)
Phân tích dữ liệu (tiếng Anh: Data analytics) là quá trình phát hiện, giải thích và truyền đạt các mô hình có ý nghĩa trong dữ liệu. Đặc biệt có giá trị trong các lĩnh vực có nhiều thông tin được ghi lại, phân tích dựa vào sự ứng dụng đồng thời của số liệu thống kê, lập trình máy tính và nghiên cứu hoạt động để định lượng hiệu suất.
1. Big data là gì? Nó khác gì với việc lưu giữ và phân tích data truyền thống ?
Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ.
Dữ liệu thứ cấp rất phức tạp và có nhiều nguồn cung cấp nên người nghiên cứu cần phải sắp xếp các loại dữ liệu này 1 cách có hệ thống để việc nghiên cứu được dễ dàng hơn.
Tiến trình thu thập dữ liệu thứ cấp có hiệu quả được sắp xếp theo hình sau:
- Data Analysis là gì? Cần học những gì?
- LỢI ÍCH CỦA CHATBOT TRONG VIỆC KHAI THÁC BIG DATA
- 5 bất ngờ mà dữ liệu lớn (Big Data) mang lại trong ngành du lịch
- CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 2)
- ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 1)
- Phân tích dữ liệu trong ngành hàng bán lẻ và tiêu dùng
- Big Data và Ứng dụng công nghệ trong thực tiễn
- ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 2)
- TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 1) CHATBOT LÀ GÌ?
- Chọn nghề phân tích dữ liệu?
- LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
- Giải pháp Big data cho lĩnh vực Truyền Thông và Giải Trí
CTY DVMS
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
Giao thông thông minh
- Mua vé xe, đặt vé xe trên smartphone, smart TV
- Phần mềm quản lý xe thường có những tính năng gì?
- Hệ thống điều hành, tìm gọi và quản lý xe sử dụng công nghệ mới
- Phần mềm quản lý cho thuê xe ô tô thường có những tính năng gì?
- Tra cứu thông tin đăng kiểm cơ giới
- Tra cứu tàu biển
- SGO Giải pháp thông minh cho các công ty vận chuyển, logistics thuê ngoài
- Phần mềm CRM (phần mềm quản lý khách hàng) cho lĩnh vực vận tải, hậu cần thường gồm những gì?
- Hệ thống chấm công từ xa thông minh qua vệ tinh STracking
- Lời giải cho xe trống chiều về – vấn đề nan giải của ngành vận tải Việt Nam
- Giao vận, Logistic
- Tính năng cơ bản của một hệ thống giám sát hành trình, hộp đen và ứng dụng điều hành trong vận tải