Trong thời đại số hóa ngày nay, việc tạo ra và sử dụng dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hàng ngày. Big data, hay dữ liệu lớn, không chỉ là một khái niệm mơ hồ mà còn là một lực lượng thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và thậm chí là cách chúng ta suy nghĩ. Từ giao thông, nông nghiệp đến mua sắm trực tuyến, dữ liệu lớn mở ra nhiều cơ hội thị trường và giải pháp kinh doanh mới mẻ. Cùng đi sâu vào tìm hiểu các ứng dụng của big data và khám phá giá trị thật sự của nó trong đời sống chúng ta nhé!
1. Xu hướng big data tại Việt Nam
Ngành big data Việt Nam đang chứng kiến sự tăng trưởng đáng chú ý. Theo báo cáo gần đây, tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) của ngành big data ở Việt Nam dự kiến là 5.32% trong giai đoạn năm 2023 – 2027, cho thấy sự quan tâm đặc biệt từ phía các doanh nghiệp Việt lẫn nhà phát triển dữ liệu. Với tốc độ tăng trưởng này, thị trường dự kiến sẽ đạt giá trị lên tới 2 tỷ USD vào năm 2025.
Đặc biệt, khoảng 65% doanh nghiệp lớn tại Việt Nam đã tích hợp big data vào quy trình kinh doanh của mình, một sự tăng vọt so với chỉ 40% cách đây hai năm. Sự thay đổi này không chỉ phản ánh nhận thức tăng cao về giá trị của dữ liệu mà còn minh chứng cho sự đầu tư mạnh mẽ từ các doanh nghiệp.
Ngoài ra, trong hai năm qua, Việt Nam đã chứng kiến sự gia tăng 20% về số lượng trung tâm dữ liệu mới được xây dựng. Những trung tâm này không chỉ đáp ứng nhu cầu lưu trữ mà còn cung cấp các giải pháp phân tích dữ liệu tiên tiến, giúp doanh nghiệp tối ưu hoá quyết định kinh doanh. Một số trung tâm dữ liệu quy mô cực lớn đến từ các tập đoàn danh tiếng như: FPT, VNPT, Viettel,…
Trước xu thế đang lên của công nghệ dữ liệu lớn, các ứng dụng của big data cũng được thể hiện hết sức phong phú và hữu ích trong khắp các hoạt động kinh tế – văn hóa – xã hội hàng ngày.
Các ứng dụng của big data được hiện diện hết sức phong phú trong mọi mặt của xã hội 4.0
2. Các ứng dụng của big data tại Việt Nam:
2.1. Ứng dụng của big data trong Ngân Hàng
Big data và những ứng dụng của nó đã tạo ra tác động tích cực và mạnh mẽ đến quá trình phát triển của lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng tại Việt Nam. Cụ thể, các ứng dụng của big data trong ngân hàng là:
Tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng
Các ngân hàng sử dụng big data để hiểu rõ hơn về người dùng, từ đó tìm ra những phương pháp mới để phục vụ họ, kết nối một cách có ý nghĩa hơn và mang lại nhiều giá trị hơn.
Dữ liệu của công ty có thể cung cấp những thông insight quý giá về hành vi của người dùng và giúp tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng. Ví dụ, bằng cách có một hồ sơ khách hàng đầy đủ và dữ liệu chi tiết về sự tương tác với sản phẩm, các ngân hàng có thể dự đoán thói quen người dùng và đề ra những chiến lược thích hợp để giảm thiểu sự rời bỏ thương hiệu.
Phân đoạn và nhắm đúng người dùng mục tiêu
McKinsey – Tập đoàn thu thập và phân tích dữ liệu nổi tiếng đã công bố kết quả cuộc khảo sát mới nhất về thị trường, họ khẳng định: Dựa vào big data để đưa ra những nhận định đúng đắn hơn, có cơ sở hơn về khách hàng mục tiêu có thể tiết kiệm từ 15% – 20% ngân sách tiếp thị của doanh nghiệp.
Big data tạo ra những cải tiến mạnh mẽ trong ngành ngân hàng
Cải thiện vấn đề an ninh mạng & quản lý rủi ro
Ngoài việc tối ưu hóa quy trình nội bộ, như đã đề cập ở trên, các ứng dụng của big data trong ngân hàng còn được dùng để xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận trong hệ thống nhân sự bằng cách thu thập một lượng lớn dữ liệu nhân sự để xác định mẫu hành vi cá nhân và dự đoán những rủi ro có thể xảy ra.
Tối ưu quy trình xét duyệt khoản vay tín dụng
Theo phương pháp truyền thống, ngân hàng sẽ hợp tác với các tổ chức tài chính khác để lưu trữ và phân tích lịch sử tín dụng của một khách hàng cụ thể và đánh giá xem họ có khả năng trả nợ hay không.
Tuy nhiên, hiện nay, các ngân hàng có quyền truy cập vào tất cả thông tin liên quan đến khả năng tín dụng. Từ dữ liệu của các giao dịch cụ thể đến thói quen chi tiêu tổng thể, big data trong lĩnh vực ngân hàng có thể đánh giá hành vi tài chính của khách hàng và đưa ra quyết định về việc cho vay một cách độc lập mà không cần con người can thiệp quá nhiều.
2.2. Các ứng dụng của big data trong Marketing
Nếu như trước đây, Mass Marketing là phương pháp tiếp thị phổ biến nhất, thì bây giờ, khi có sự xuất hiện của big data và công nghệ phân tích dữ liệu, Digital Marketing dần được ưa chuộng hơn. Cùng điểm qua các ứng dụng big data trong Marketing nhé!
Đọc thêm: Ứng dụng big data trong Marketing
Tiếp thị mục tiêu
Các ứng dụng của big data trong Marketing cho phép người tiếp thị nhắm đúng đối tượng mục tiêu bằng cách phân tích các bộ dữ liệu lớn. Ví dụ, Galaxy Play sử dụng dữ liệu người xem để đề xuất nội dung cá nhân hóa. Bằng cách theo dõi hành vi trực tuyến, các doanh nghiệp có thể cung cấp quảng cáo tùy chỉnh cho người dùng có khả năng chuyển đổi cao hơn, giảm chi phí quảng cáo và cải thiện ROI.
Phân tích thị trường:
Big data giúp các công ty có cái nhìn sâu rộng về xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng và chiến lược của đối thủ. Younet Media, ví dụ, phân tích dữ liệu tìm kiếm để xác định các chủ đề và từ khóa đang thịnh hành, hỗ trợ doanh nghiệp tạo nội dung và sản phẩm phù hợp.
Đo lường và đánh giá kết quả:
Big data giúp các nhà tiếp thị đo lường và đánh giá hiệu suất chiến dịch của họ trong thời gian thực. Từ đó, họ có thể thực hiện những thay đổi cần thiết, tối ưu chiến dịch kịp thời. Ngoài ra, ứng dụng big data trong Marketing còn giúp người làm quảng cáo có thể thu thập thông tin, khảo sát trên diện rộng và nhanh chóng hơn, phục vụ cho việc cải thiện chiến dịch, kế hoạch phát triển trong tương lai.
2.3. Các ứng dụng của big data trong Thương Mại Điện Tử
Tại thế giới 4.0 bị chi phối bởi thông tin và dữ liệu, ngành big data đóng một vai trò quan trọng trong việc cách mạng hóa ngành thương mại điện tử. Các ứng dụng big data trong thương mại điện tử có thể kể đến như:
Hệ thống đề xuất tìm kiếm
Hệ thống đề xuất sử dụng các thuật toán khoa học dữ liệu để đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử duyệt web và mua sắm của họ. Các doanh nghiệp thương mại điện tử phụ thuộc vào điều này để quảng cáo những sản phẩm phù hợp với khách hàng và tăng doanh số bán hàng. Từ đó nâng cao trải nghiệm mua sắm bằng cách làm cho việc tìm kiếm sản phẩm dễ dàng hơn.
Quản trị và tối ưu kiểm hàng hóa
Doanh nghiệp ứng dụng big data trong thương mại điện tử để phân tích dữ liệu lịch sử về doanh số bán hàng, tình trạng tồn kho hiện tại và các dữ liệu liên quan khác để dự đoán nhu cầu tương lai và tối ưu hóa tồn kho một cách hiệu quả. Công nghệ này chấm dứt phương pháp quản lý tồn kho truyền thống, giúp các cửa hàng thương mại điện tử giảm chi phí, tăng hiệu quả vận hành.
Các ứng dụng big data trong thương mại điện tử đem đến nhiều tiện ích
Định giá sản phẩm
Big data trong thương mại điện tử cho phép các sàn sử dụng dữ liệu có ý nghĩa về hành vi của khách hàng, xu hướng thị trường và giá cả của đối thủ để xác định giá tối ưu cho một sản phẩm hoặc dịch vụ, xem xét các yếu tố như khả năng trả giá của khách hàng, chi phí sản xuất và mức độ cạnh tranh trên thị trường. Bằng cách này, doanh nghiệp có thể tối đa hóa tiềm năng doanh thu của họ và duy trì sự cạnh tranh.
2.4. Các ứng dụng của big data trong Logistics
Các ứng dụng của big data đã tạo nên một làn sóng đổi mới trong quy trình Logistics truyền thống tại Việt Nam, cụ thể như:
Tối ưu hóa hành trình
Tối ưu hóa tuyến đường là một trong những vấn đề khó nhằn nhất trong lĩnh vực Logistics. Tuy nhiên, hiện nay, các công cụ big data và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực Logistics sử dụng dữ liệu thời tiết, dữ liệu giao hàng, tình hình giao thông và thứ tự giao hàng để giúp doanh nghiệp xác định thời điểm phù hợp để xuất phát, đồng thời chỉ định tuyến đường ngắn nhất có thể cho việc giao hàng, tiết kiệm một lượng tiền lớn cho nhiên liệu, nhân sự và các chi phí khác.
Ứng dụng big data trong Logistics để tối ưu hóa quá trình vận chuyển
Theo dõi quá trình vận chuyển
Áp dụng big data trong Logistics giúp hệ thống theo dõi hàng hóa vượt xa những phương pháp thông thường. Khách hàng và các công ty vận chuyển hiện có thể theo dõi đơn hàng của họ từ lúc chuẩn bị hàng, xuất kho và nhận thông báo qua email mỗi khi phương tiện vận chuyển thực hiện các điểm dừng trên đường đi, cho đến khi khách hàng trực tiếp nhận hàng đến tay.
Có thể bạn quan tâm
