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.

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)
Khái niệm dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã có sẵn, không phải do mình thu thập, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập nhưng là loại tài liệu quan trọng trong việc nghiên cứu tiếp thị cũng như các ngành khoa học xã hội khác.

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
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
Trong quá khứ, khi bắt đầu nghiên cứu một vấn đề nào đó, ta thường phải tìm kiếm hay thu thập dữ liệu tương ứng với bài toán mà ta đề ra. Nhờ có tiến bộ của internet mà ngày nay ta được tiếp cận với nhiều thông tin hơn, đến nỗi quá nhiều, quá Big khiến cho vấn đề không còn nằm ở chỗ thiếu thông tin nữa mà là làm sao rút trích được những thông tin hữu ích và súc tích nhất cho câu hỏi ban đầu.

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)
Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó 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.

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
CÁC PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING
NỘI DUNG CHÍNH

Xem thêm: Các phương pháp thu thập dữ liệu trong nghiên cứu marketing
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.

Ở các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, Big Data Uni đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.

Xem thêm: LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu[1]. Khi áp dụng thống trong khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu.

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
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
Chắc bạn đã một lần từng nghe, hoặc biết đến Chatbot khi đã vô tình bắt gặp nó được thể hiện ở các trang mạng xã hội (social media platform) hay trên các ứng dụng mua sắm trực tuyến (online shopping application). Chatbot hiện đang là công cụ hỗ trợ đắc lực dành cho các công ty, tổ chức trong việc phát triển, duy trì và cải thiện mối quan hệ với khách hàng (customer relationship management).

Phân tích dữ liệu dự đoán đang nhanh chóng trở thành động lực thúc đẩy tiếp thị hiện đại. Phân tích dữ liệu dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại kết hợp với học máy để dự báo một số kết quả nhất định.

Xem thêm: 6 cách phân tích dữ liệu dự đoán đang định hình lại marketing
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).

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:

Thu thập dữ liệu là một giai đoạn có ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với quá trình nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội. Tuy nhiên việc thu thập dữ liệu lại thường tốn nhiều thời gian, công sức và chi phí; do đó cần phải nắm chắc các phương pháp thu thập dữ liệu để từ đó chọn ra các phương pháp thích hợp với hiện tượng, làm cơ sở để lập kế hoạch thu thập dữ liệu một cách khoa học, nhằm để đạt được hiệu quả cao nhất của giai đoạn quan trọng này.

Xem thêm: Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội
Nói chung, dữ liệu bao gồm những mệnh đề phản ánh thực tại. Một phân loại lớn của các mệnh đề quan trọng trong thực tiễn là các đo đạc hay quan sát về một đại lượng biến đổi. Các mệnh đề đó có thể bao gồm các số, từ hoặc hình ảnh.

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
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)
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.

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
Hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định trong thời gian thực với các phân tích nâng cao.
Mang lại các kết quả có thể đưa vào thực hiện bằng cái nhìn 360° về khách hàng

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.

- Data hàng trăm ngàn record về địa điểm, bệnh viện, trường học, công viên, sân bay, bến xe buýt,...
- TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P1)
- Công nghệ Big Data và xu hướng ứng dụng
- THÁCH THỨC TRONG QUÁ TRÌNH KHAI THÁC DỮ LIỆU BIG DATA
- Giải pháp Big data trong Quản Lý Thiên Tai
- CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 2)
- Big Data công nghệ biến “sắt” thành mỏ “vàng”, Cơ hội và thách thức
- Giải pháp Big data cho lĩnh vực Truyền Thông và Giải Trí
- Dịch vụ khảo sát và cung cấp dữ liệu nghiên cứu
- Tặng dữ liệu karaoke
- LỢI ÍCH CỦA CHATBOT TRONG VIỆC KHAI THÁC BIG DATA
- SỰ “BÙNG NỔ” CỦA SOCIAL MEDIA VÀ XU HƯỚNG MARKETING MỚI
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
- Quản lý giao vận thông minh
- Lời giải cho xe trống chiều về – vấn đề nan giải của ngành vận tải Việt Nam
- Điều hành hãng xe công nghệ, ứng dụng đặt xe trên smartphone tương tự Uber, Grab,...
- Tính năng cơ bản của một hệ thống giám sát hành trình, hộp đen và ứng dụng điều hành trong vận tải
- Tra cứu tàu biển
- Giao vận, Logistic
- Phần mềm CRM (phần mềm quản lý khách hàng) cho lĩnh vực vận tải, hậu cần thường gồm những gì?
- Bán vé máy bay thông qua smartphone và tablet, smart TV
- Phần mềm quản lý xe thường có những tính năng gì?
- Phân hệ Quản lý Đội xe (Fleet Management) trong một hệ thống ERP thường có gì?
- Mua vé xe, đặt vé xe trên smartphone, smart TV
- Quản lý phương tiện cá nhân trên smartphone
