Blockchain là công nghệ mới nổi trong những năm qua, được xem là một trong những phát minh tuyệt vời nhất trong lịch sử phát triển toàn cầu.

Các tổ chức chính phủ, phi chính phủ, các ngân hàng, hay các nhà lãnh đạo của các nền kinh tế, nhà phân tích kinh tế,… đều đánh giá cao tiềm năng của Blockchain.

Xem thêm: Blockchain đang thay đổi tiền tệ và kinh doanh như thế nào?

WBF 2019 tổ chức vào ngày 18/8 tại TP HCM quy tụ 1.000 chuyên gia, lãnh đạo doanh nghiệp, tìm hướng mở rộng ứng dụng công nghệ chuỗi khối. 

Ban điều hành WBF thành lập tại Phố Wall, Mỹ vào năm 2018 và hiện có văn phòng tại New York, Singapore, Thượng Hải, Seoul, Tokyo, Dubai, TP HCM và Jakarta. Tại các hội nghị thường niên, WBF khai thác các vấn đề nổi bật trong lĩnh vực blockchain, từ đó góp phần xây dựng nền tảng tài nguyên blockchain lớn nhất thế giới. 

Xem thêm: Hội nghị Công nghệ Việt Nam 2019 bàn hướng phát triển cho blockchain

Thị trường chuỗi cung ứng blockchain toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt hơn 9 tỷ USD vào năm 2025, theo một nghiên cứu được công bố bởi công ty tư vấn và nghiên cứu thị trường Allied Market Research (AMR) vào ngày 8/7.

Xem thêm: Thị trường chuỗi cung ứng Blockchain đạt hơn 9 tỷ đô la vào năm 2025

Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Quốc gia Hoa Kỳ (NASA) đang xem xét tiềm năng của việc sử dụng một Blockchain quản lý để cho phép liên lạc an toàn, riêng tư và ẩn danh với các dịch vụ không lưu.

Hình climate.nasa.gov

Xem thêm: NASA đang xem xét sử dụng Blockchain cho việc quản lý không lưu

Quyển sách mới ra “hiểu số để tăng số – Sexy little number” của Dimitrix Maex & Paul B.Brown đưa ra một góc nhìn tổng hợp trong việc sử dụng số liệu để thực hiện tiếp thị marketing trong thời đại công nghiệp số hoá, dữ liệu lớn. Trong bài này chúng tôi sẽ tóm tắt 1 số ý chính từ quyển sách cho bạn không có thời gian đọc hết quyển sách này.

Xem thêm: Sử dụng số liệu trong kinh doanh thời đại số

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả từ cách đây khá lâu. Big Data thể hiện vai trò không thể thay thế của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính. Các ứng dụng Big Data đã giúp giảm bớt rắc rối của khách hàng và tạo doanh thu cho các ngân hàng.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Ngân hàng

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

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.

Xem thêm: ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG MỌI LĨNH VỰC

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

Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu , đúng nhu cầu cho lĩnh vực Y tế, Dược, Thực phẩm chức năng, Chăm Sóc Sức khỏe...

Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực Y - Dược - Chăm Sóc Sức Khỏe

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.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực y tế

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

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

Ở phần 1 bài viết cùng chủ đề, đã giới thiệu các khái niệm về Data quality, Data quality management; lợi ích; tầm quan trọng; và các tiêu chuẩn, tiêu chí đánh giá chất lượng dữ liệu. Mặc dù nhiều công ty, tổ chức hiện nay đã nhận thức được sự cần thiết của các nhiệm vụ trong Data quality, nhưng họ vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, khó khăn khác nhau dẫn đến việc thiết lập, và triển khai các giải pháp thích hợp càng được quan tâm hơn bao giờ hết.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P2)

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

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

1. Big data là gì? Nó khác gì với việc lưu giữ và phân tích data truyền thống ?

Xem thêm: Hiểu, Học và ứng dụng Big Data như thế nào?

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.

Xem thêm: Big data với những vấn đề, giải pháp & thách thức

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

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.

Xem thêm: Dữ liệu lớn Big data và Tương lai của ngành Dược?

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!

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

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)

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

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)

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

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)

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)

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)

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

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

Trở lại với chủ đề về Data mining, ở phần 1 đã giới thiệu đến các bạn về khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích chính và thách thức của Data mining, tiếp tục với phần 2, sẽ đi vào phân tích các ứng dụng của Data mining trong các lĩnh vực một cách chi tiết hơn. Nhưng trước tiên chúng ta cùng điểm qua các loại thông tin và loại dữ liệu được thu thập và phân tích bằng các công cụ Data mining.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P2): ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC

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

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

Bộ dữ liệu này sẽ có ích cho các bạn xây dựng app và website tra cứu bài hát karaoke, tra cứu tác giả, tra cứu theo đầu hoặc đĩa karaoke...

* Mã số Karaoke Việt Nam Arirang 5 số, California 6 số, MusicCore, Sơn Ca Media và Việt KTV bao gồm cả tiếng Việt và tiếng Anh.
* Đầu karaoke Arirang cập nhật đến vol 64 mới nhất.
* Đầu karaoke MusicCore cập nhật đến vol 93 mới nhất.
* Đầu karaoke Sơn Ca Media (ACNOS) cập nhật đến vol 58 mới nhất.
* Đầu karaoke Việt KTV cập nhật đến vol 95 mới nhất.
* Đầu karaoke California cập nhật đến vol 20 mới nhất.
* Tra cứu theo Album Volume...
* Đặc biệt hỗ trợ đầy đủ lời bài hát.

Xem thêm: Tặng dữ liệu karaoke

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.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Marketing

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)

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

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)

Thị trường E-commerce cùng với sự ra đời của những thành quả Cách mạng công nghiệp 4.0 như Artificial Intelligent (trí tuệ nhân tạo AI), Machine Learning (học máy) và đặc biệt là Big Data đã thay đổi một cách chóng mặt từ cách thức tiếp cận khách hàng cho đến cách thức quản lý, phân phối sản phẩm hàng hóa thông qua các webstie, app thông minh,..

Xem thêm: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)

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?

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.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho Thương Mại Điện Tử

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).

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 1) CHATBOT LÀ GÌ?

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

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

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?

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

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

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