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
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
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.

Xem thêm: Công nghệ Big Data và xu hướng ứng dụng
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.

Xem thêm: Câu chuyện Dữ liệu lớn và ngành du lịch
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
Xem thêm: Việt Nam còn thiếu big data?
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
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
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)
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
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
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)
Tìm hiểu về mối quan hệ giữa Big Data và Cloud
Việc tận dụng và khai thác Big Data để phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mỗi công ty ngày càng trở nên quan trọng và đem lại lợi ích cực kỳ to lớn. Big Data được xem là tài sản cực kỳ chủ lực không thuộc tài chính và nhân lực, nên tài nguyên này cũng cần được quản lý và sử dụng đúng cách.

Xem thêm: BIG DATA VÀ CLOUD – SỰ KẾT HỢP HOÀN HẢO
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
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)
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.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Điện Toán Đám Mây
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?
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)
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
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
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
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
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
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)
Big data là gì? Công nghệ dữ liệu lớn là gì? Phân tích dữ liệu lớn là gì? Mang lại lợi ích như thế nào? Ứng dụng của Big Data trong thời đại công nghệ 4.0 là gì?
Các công ty công nghệ lớn hiện nay tại sao lại cần và ứng dụng Big Data nhiều đến vậy? Những cơ hội và thách thức khi ứng dụng Big Data là gì?
Hẳn là bạn đã từng giật mình khi bạn tìm kiếm thông tin nào đó trên Google. Mua sắm ở các trang thương mại trực tuyến và nhận thấy các trang này.

Xem thêm: Big Data công nghệ biến “sắt” thành mỏ “vàng”, Cơ hội và thách thức
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.

Xem thêm: QUẢN LÝ DỮ LIỆU LÀ CƠ HỘI TẠO GIÁ TRỊ KINH DOANH
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.

Xem thêm: BIG DATA LÀ GÌ? – MỘT KHÁI NIỆM CỰC KỲ ĐƠN GIẢN
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
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
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 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
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
Nếu các bạn hoạt động, làm việc trong lĩnh vực thương mại điện tử (E-commerce) hay digital marketing chắc biết đến Data management platform (DMP) còn được gọi là nền tảng quản lý dữ liệu tập trung.

Xem thêm: TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P1)
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)
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
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
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).

Xem thêm: Khoa học dữ liệu – nghề đang hái ra tiền ở Mỹ
Phân tích dữ liệu là một công việc rất quan trọng giúp chúng ta có thể lập báo cáo tốt hơn, tránh được những sai sót, đảm bảo được tính chính xác của báo cáo. Vậy phân tích dữ liệu là phải làm những công việc gì? Sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu về kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel thông qua 1 bài tập sau:
Giả sử rằng bạn làm ở vị trí trưởng bộ phận bán hàng. Cuối tháng bạn nhận được 1 bảng dữ liệu về bán hàng trong tháng của cửa hàng mình như sau:

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
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.

Xem thêm: Giải pháp Big data trong Quản Lý Thiên Tai
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)
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)

Xem thêm: Hiểu về thế giới từ dữ liệu như thế nào?