Big Data – hay còn được gọi là Dữ liệu lớn, là một trong những đặc trưng của kỷ nguyên số hóa. Nó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Sau đây là 10 khu vực chính mà dữ liệu lớn đang được sử dụng để đem lại những lợi ích thực tế tuyệt vời.
1. Tìm hiểu và nhắm tới khách hàng
Dữ liệu lớn cung cấp cho các doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc hơn về khách hàng cũng như các hành vi và sở thích của họ. Các công ty đang mở rộng bộ dữ liệu truyền thống của mình một cách hiệu quả nhờ dữ liệu truyền thông xã hội, đăng nhập trình duyệt cũng như các phân tích văn bản và dữ liệu cảm biến để có một bức tranh hoàn thiện hơn về khách hàng.
Ví dụ, nhờ sử dụng dữ liệu lớn, Wal-Mart có thể dự đoán được các sản phẩm sẽ bán, còn Target có thể dự đoán rất chính xác khi nào thì một trong số các khách hàng của họ chờ đợi sự ra đời của một em bé.
2. Tìm hiểu và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh
Với sự phát triển của IoT, dữ liệu lớn được sử dụng ngày càng nhiều để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh như quản lý nhân sự, quản lý hàng tồn kho, hoạt động chuỗi cung ứng. Ví dụ, các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa lượng tồn kho của mình dựa trên các dự đoán sinh ra từ các dữ liệu mạng xã hội, xu hướng tìm kiếm trên web và dự báo thời tiết.
Một quy trình kinh doanh có sự tham gia của rất nhiều phân tích dữ liệu lớn là chuỗi cung ứng hay tối ưu hóa hành trình giao hàng. Cảm biến định vị địa lý và xác định tần số vô tuyến được sử dụng để theo dõi hàng hóa hoặc các phương tiện giao hàng và tối ưu hóa các lộ trình bằng cách tích hợp các dữ liệu giao thông thời gian thực.
3. Định lượng cá nhân và tối ưu hóa hiệu suất
Ngày nay, chúng ta có thể hưởng lợi từ các dữ liệu được phát sinh từ các thiết bị đeo trên người như đồng hồ thông minh hay vòng tay thông minh. Ví dụ, băng đeo tay của Jawbone sẽ thu thập dữ liệu về lượng calo chúng ta tiêu thụ mỗi ngày, mức độ hoạt động và thời gian ngủ. Việc phân tích các thông tin này sẽ đưa ra cho chúng ta những lời khuyên về sức khỏe hữu ích.
Một ví dụ khác là ứng dụng hẹn hò trực tuyến. Ứng dụng này sẽ sử dụng phân tích dữ liệu lớn và các thuật toán để ghép cặp phù hợp nhất cho người dùng.
4. Cải thiện y tế và sức khỏe cộng đồng
Ngày nay, các nhà nghiên cứu y học có thể thu thập dữ liệu một cách dễ dàng nhờ ứng dụng y tế mới của Apple, và ứng dụng này cũng được hi vọng sẽ hỗ trợ người dùng trong việc theo dõi sức khỏe, tình trạng cơ thể của mình.
Khả năng tính toán của các phân tích dữ liệu lớn cũng cho phép chúng ta giải mã toàn bộ chuỗi DNA trong vài phút, tìm ra phương pháp chữa trị mới cũng như hiểu rõ hơn và dự đoán tốt hơn các mẫu bệnh.
Hơn thế, các phân tích dữ liệu lớn cũng cho phép chúng ta giám sát và dự đoán sự phát triển của các dịch bệnh. Bằng cách kết hợp các hồ sơ y tế với các phân tích mạng xã hội, chúng ta đã có thể giám sát dịch cúm ở thời gian thực.
5. Cải thiện hoạt động thể thao
Hầu hết các môn thể thao phổ biến đều áp dụng phân tích dữ liệu lớn. Chúng ta đã có công cụ SlamTracker của IBM cho các giải đấu tennis, các phân tích video theo dõi hoạt động của tất cả các cầu thủ bóng đá hoặc bóng chày trên sân, và công nghệ cảm biến trong các môn thể thao như golf hay bóng rổ giúp chúng ta có những phản hồi của khán giả về trận đấu, từ đó có thể cải thiện phần trình diễn của mình. Các phân tích dữ liệu lớn cũng được áp dụng để phân tích các điều kiện thi đấu để tránh chấn thương cho các vận động viên.
6. Cải thiện khoa học và nghiên cứu
Khoa học và nghiên cứu đang được chuyển đổi nhờ những khả năng mới mà dữ liệu lớn đem lại. Ví dụ, trung tâm dữ liệu của phòng nghiên cứu vật lý hạt nhân CERN có 65,000 bộ xử lý để phân tích 30 petabytes dữ liệu của nó. Tuy nhiên, nó sử dụng khả năng tính toán của hàng nghìn máy tính trên 150 trung tâm dữ liệu toàn cầu để xử lý dữ liệu. Khả năng tính toán như vậy có thể được tận dụng để chuyển đổi nhiều lĩnh vực khoa học và nghiên cứu khác.
Khả năng tính toán của dữ liệu lớn cũng được sử dụng cho bất cứ bộ dữ liệu nào, mở ra những nguồn mới cho các nhà khoa học. Các nhà khoa học cũng dễ dàng tiếp cận và phân tích các dữ liệu dân số và các dữ liệu do chính phủ thu thập khác để xây dựng một bức tranh toàn cảnh về khoa học y tế và xã hội.
7. Tối ưu hóa hiệu suất máy móc thiết bị
Phân tích dữ liệu lớn giúp máy móc thiết bị trở nên thông minh hơn và tự chủ hơn. Ví dụ các công cụ dữ liệu lớn được sử dụng để vận hành xe tự lái của Google, hay Toyota Prius được trang bị camera, GPS và các máy tính và cảm biến mạnh mẽ để lái xe an toàn mà không cần sự can thiệp của con người. Chúng ta cũng có thể sử dụng các công cụ dữ liệu lớn để tối đa hóa hiệu suất máy tính và các kho dữ liệu.
8. Nâng cao an ninh và hiệu lực thi hành của luật pháp
Dữ liệu lớn được ứng dụng rộng rãi trong việc cải thiện an ninh và kích hoạt hiệu lực của luật pháp. Ví dụ, Cục an ninh quốc gia của Mỹ đang sử dụng phân tích dữ liệu lớn để phát hiện các âm mưu khủng bố. Công nghệ dữ liệu lớn cũng được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng. Ngoài ra nó cũng góp phần không nhỏ vào việc xây dựng hồ sơ tội phạm, phân tích hành vi tội phạm hoặc bắt tội phạm.
9. Cải thiện và tối ưu hóa các thành phố và các quốc gia
Dữ liệu lớn được sử dụng để cải thiện nhiều phương diện của các thành phố và các quốc gia. Nhiều thành phố đang triển khai thí điểm các phân tích dữ liệu lớn nhằm chuyển đổi thành thành phố thông minh, nơi mà các hạ tầng giao thông và các quy trình tiện ích đều được tích hợp. Các yếu tố của thành phố thông minh như tòa nhà thông minh, nguồn nước thông minh, giao thông thông minh,… đều có sự tham gia không nhỏ của công nghệ IoT và dữ liệu lớn.
10. Thương mại tài chính
Các thuật toán dữ liệu lớn được sử dụng trong việc ra các quyết định thương mại. Ngày nay, phần lớn các giao dịch cổ phiếu đều được diễn ra thông qua các thuật toán dữ liệu đang ngày càng tận dụng các tín hiệu từ mạng xã hội và các website tin tức để ra các quyết định mua bán chỉ trong vài giây.
Máy tính được lập trình với những thuật toán phức tạp cho phép quét thị trường để có một bộ điều kiện tùy biến và tìm kiếm các cơ hội thị trường. Các chương trình này được thiết kế để hoạt động cần hoặc không cần tương tác của con người, tùy vào nhu cầu và mong muốn của khách hàng.
Theo Ap-institute
Nâng cao vị thế chuỗi cung ứng gắn liền với chiến lược tài chính doanh nghiệp với Hội thảo SCSS_No.05/23 – Cost Management In Supply Chain: Strategies For Reducing Expenses And Maximizing Profitability
Hội thảo: “Enhanced Efficiency Distribution Cost Optimization With Genai Application
