Công nghệ blockchain trong viễn thông sẽ bùng nổ từ một ngành công nghiệp 46,6 triệu USD năm 2018 thành một ngành công nghiệp trị giá 993,8 triệu USD vào năm 2023.
Xem thêm: Blockchain trong viễn thông sẽ trở thành ngành công nghiệp trị giá 1 tỷ USD vào năm 2023
Gần đây, công ty Juniper Research tại Anh đã cho ra mắt một nghiên cứu, khẳng định việc sử dụng công nghệ Blockchain của các công ty đa quốc gia chỉ còn là vấn đề thời gian.
Công ty tiến hành phân tích 6 trong số 10 tập đoàn đang xem xét việc áp dụng công nghệ này hoặc đã có áp dụng một số dịch vụ bằng công nghệ Blockchain:
Xem thêm: Google, Facebook và Uber: Khi nào họ sẽ ứng dụng công nghệ Blockchain?
Chuyên gia kinh tế Cấn Văn Lực chia sẻ thông tin về blockchain và kiến nghị giải pháp phát triển công nghệ số. Ảnh Đ.Doãn
Ngày nay, Blockchain đã không còn là công nghệ của riêng những đồng tiền kỹ thuật số mà nó đang dần hòa nhập với mọi lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta. Tuy nhiên ở Việt Nam, sử dụng blockchain như một công cụ chuyển đổi nông nghiệp theo hướng hiện đại vẫn là một điều khá xa xỉ.
Mô hình “Trang trại thông minh” ứng dụng công nghệ blockchain GCA 3.0
Xem thêm: Ứng dụng Blockchain vào sản xuất nông nghiệp tại Việt Nam
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?
Chuối khối (blockchain) là một chuỗi các khối thông tin dưới dạng số được liên kết với nhau. Các khối thông tin số này được lưu trữ một cách phân tán tại các máy tính trên toàn cầu...
Xem thêm: Ứng dụng công nghệ chuỗi khối Blockchain trong ngành giáo dục – đào tạo
Công nghệ giúp bảo mật dữ liệu, thanh toán an toàn, có thể truy xuất nguồn gốc sản phẩm, tự động tích lũy điểm cho người dùng.
Nhiều hãng bán lẻ trên thế giới đang thử nghiệm và ứng dụng blockchain vào hoạt động kinh doanh như Walmart, Amazon, Unilever hay Nestle. Bằng việc tích hợp blockchain vào quy trình vận hành hàng ngày, các công ty có thể tạo cơ hội mới cho chính doanh nghiệp, khách hàng, nhờ những lợi ích sau:
Xem thêm: Bốn lý do nên sử dụng blockchain trong ngành bán lẻ
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
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)
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
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
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
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.
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)
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 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
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.
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)
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
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.
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).
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)
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
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.
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)
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:
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.
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.
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
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
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
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)
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.
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
Trở lại với chủ đề về các thuật toán cây quyết định Decision trees, như vậy qua các bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu về tổng quan thuật toán cây quyết định là gì, làm quen với các dạng thuật toán CART (phân 2 nhánh) sử dụng công thức Goodness of Split, Gini Index và C4.5 (phân nhiều hơn 2 nhánh) sử dụng công thức Entropy kết hợp với Information gain.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.4): ƯU & KHUYẾT ĐIỂM, STOPPING & PRUNING METHOD
Tầm quan trọng của Big Data (Dữ liệu lớn) và sự nhận thức về giá trị của nó giảm dần, nhiều công ty đầu tư vào lĩnh vực này nhưng không đem lại kỳ vọng, và kết quả tốt lợi. Nguyên nhân do nhu cầu và tính chất phức tạp của hệ thống công nghệ kỹ thuật phải xây dựng, bảo trì, chi phí lại cao, thiếu nguồn nhân lực có chuyên môn sâu, và kỹ năng về lĩnh vực Data Science hay Data Analytics,…
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.
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.
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)
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
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
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)
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
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).
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.
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)
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.
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
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
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
Mời quý vị tham khảo hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>
Head Office: 95/2/26 Bình Lợi, P.Bình Lợi Trung, 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