Các ứng dụng phổ biến của big data hiện nay

Nội dung

Có bao giờ bạn thắc mắc mỗi khi cần mua sản phẩm nào thì sẽ có một loạt các trang tin tức, quảng cáo, gợi ý liên quan hoặc tương tự đến sản phẩm đó hay không? Bí ẩn đằng sau mọi sự chào mới ấy đến từ các nghiên cứu về sở thích, thói quen và phân loại mỗi nhóm khách hàng được lưu trữ trong hệ thống dữ liệu khổng lồ hay còn gọi là nguồn big data của các công ty chuyên cung cấp dữ liệu cho các doanh nghiệp bán hàng. Big data đang được ứng dụng ở rất nhiều ngành hàng lĩnh vực, từ ngân hàng, y tế, kinh doanh bán lẻ, quảng cáo, tài chính công nghiệp cho đến cả giáo dục con người.

1. Trong lĩnh vực ngân hàng

Big data được ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng bao gồm:

Phân tích thói quen chi tiêu của các khách hàng: Ngân hàng có khả năng truy cập trực tiếp vào nguồn thông tin và dữ liệu lịch sử dồi dào liên quan đến các thói quen cũng như hành vi chi tiêu của khách hàng. Ngoài ra còn các thông tin liên quan đến thu nhập, các khoản chi tiêu, dịch vụ liên quan mà khách hàng đó đang sử dụng. Đây chính là cơ sở và cơ hội để các ngân hàng tiếp cận và phân tích sâu hơn bằng cách áp dụng các chức năng sàng lọc thông tin. Từ đó đánh giá rủi ro và mở rộng dịch vụ cung cấp tới cho khách hàng, tận dụng tối đa tiền gửi của khách hàng vào các hoạt động đầu tư.

Trong phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ, big data sẽ cung cấp cho ngân hàng những kiến thức chuyên môn sâu hơn về nhu cầu tiềm ẩn bên trong, thói quen và xu hướng chi tiêu của khách hàng, hỗ trợ việc xác định mong muốn của họ. Các thông tin liên quan đến giao dịch sẽ giúp ngân hàng xác định được khách hàng của mình thuộc nhóm nào, chi tiêu dễ dàng hay thận trọng, thanh toán nợ nhanh hay dai dẳng, trung thành hay thích thay đổi… Từ đó, ngân hàng cũng đánh giá được hành vi tiêu dùng cũng như thu nhập trong tương lai của khách hàng, lập ra kế hoạch chi tiết, đảm bảo lợi nhuận cho chính tổ chức và lợi ích cho khách hàng.

Big data trong lĩnh vực ngân hàng số hiện nay

Thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ đến cho khách hàng: Bất cứ khi nào tên một khách hàng/số tài khoản được nhập vào hệ thống thì sẽ được big data phân loại sàng lọc, rồi truyền đi các dữ liệu được yêu cầu để phục vụ quá trình phân tích. Dựa vào nguồn thông tin có được này, ngân hàng có thể đưa ra các cách thức phục vụ khác, có thể là đưa ra chính sách hoặc dịch vụ ưu đãi khác để thu hút thêm, giữ chân khách hàng. Đây thực chất là hình thức bán chéo thêm các dịch vụ khác, làm sao để có thể thỏa mãn đồng thời cả hai phía.

Khi đã phân ra được phân khúc khách hàng, các ngân hàng sẽ tận dụng để marketing theo hướng cá nhân hóa. Kết hợp dữ liệu phi cấu trúc lấy được từ mạng xã hội từ đó vẽ ra được bức tranh đầy đủ hơn về nhu cầu, tâm lý và mong muốn của khách hàng ở mọi thời điểm. Các chiến lược marketing đưa ra sẽ có hiệu quả hơn, tỷ lệ phản hồi của khách hàng cũng cao hơn.

Big data đảm bảo không có giao dịch trái phép nào được thực hiện, hỗ trợ việc phát hiện và phòng ngừa hành vi lừa đảo, vi phạm pháp luật, nâng cao tiêu chuẩn bảo mật an toàn của toàn bộ ngành. Nhờ vào dữ liệu về lịch sử giao dịch và hồ sơ tín dụng, ngân hàng sẽ nhận diện được những bất thường trong quá trình cung cấp dịch vụ. Các thuật toán phân tích dữ liệu và học máy (Machine Learning) giúp hệ thống Big data phân biệt được giao dịch phạm tội và hợp pháp. Từ đó, cũng giúp ngân hàng giải quyết các vấn đề về tuân thủ quy định pháp luật trong kế toán, kiểm toán và báo cáo tài chính, góp phần cắt giảm được chi phí quản lý.

Sau mỗi lần khách hàng giao dịch hoặc nhận được tư vấn từ trung tâm hỗ trợ CSKH rồi phản hồi về cho ngân hàng thông qua các kênh xã hội hoặc trực tiếp theo biểu mẫu của ngân hàng, công cụ Big Data sẽ thu thập hết lại để ngân hàng nắm được thông tin và kịp thời phản hồi để ngăn chặn các tin đồn thất thiệt ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, cũng tạo niềm tin đến cho khách hàng. Qua đó cũng cải tiến, thay đổi theo yêu cầu của họ khiến sự trung thành dành cho thương hiệu gia tăng.

Trong nội bộ ngân hàng, dữ liệu Big data hỗ trợ thu thập, phân tích, đánh giá, kiểm soát hiệu quả làm việc của nhân viên, cho ban lãnh đạo cái nhìn thực tế về tình hình, thực trạng công việc hiện tại của các nhân viên, đánh giá mức độ hài lòng của nhân viên với môi trường làm việc.

2. Trong lĩnh vực y tế

Big data trong y tế bao gồm một khối lượng thông tin khổng lồ về hồ sơ, bệnh án, dữ liệu sức khỏe cụ thể của mọi người, giúp hoạt động quản lý được đơn giản hóa.

Ứng dụng của big data trong lĩnh vực y tế bao gồm:

Dự đoán bệnh nhân để cải thiện nhân sự của ngành: Các nhà khoa học đa thu thập dữ liệu bằng kỹ thuật “phân tích chuỗi thời gian” cho ra kết quả là các mô hình liên quan trong tỷ lệ nhập viện. Tổng hợp sản phẩm của tất cả các kỹ thuật này, nhóm nhà khoa học dữ liệu đã phát triển giao diện người dùng dựa trên web dự báo lượng bệnh nhân. Hỗ trợ bệnh viện đưa ra các kế hoạch phân bổ nguồn lực bằng cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu trực tuyến, hướng tới mục tiêu cải thiện chăm sóc sức khỏe tổng thể cho bệnh nhân.

Hồ sơ sức khỏe điện tử là một ứng dụng rộng rãi nhất của big data trong ngành y học. Mỗi bệnh nhân đều có hồ sơ kỹ thuật cá nhân, gồm nhân khẩu học, lịch sử bệnh, kết quả xét nghiệm… Mọi hồ sơ đều có tệp có thể sửa đổi để có thể thực hiện các thay đổi theo thời gian, không lằng nhằng thủ tục giấy tờ và ngăn chặn hành vi sao chép dữ liệu.

Trong phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe có một chức năng quan trọng là cảnh báo thời gian thực. Đây là cơ sở để các bác sĩ y tế có thể đưa ra lời khuyên và biện pháp kịp thời đối với bệnh nhân của họ cũng tránh việc điều trị tốn kém. Các thiết bị đeo tay được tích hợp tính năng này sẽ liên tục thu thập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân và gửi dữ liệu lên đám mây, cho phép các bác sĩ so sánh dữ liệu và sửa đổi phương thức điều trị sao cho phù hợp.

Tăng cường sự tham gia bệnh nhân vào việc chăm sóc sức khỏe chính bản thân họ: Hiện nay, rất nhiều người quan đến các thiết bị thông minh ghi lại mọi hành động họ thực hiện, từ ăn, ngủ, nhịp tim, thói quen thể dục thể thao… các thông tin này sẽ được kết hợp với dữ liệu khác để theo dõi và xác định nguy cơ bệnh tật tiềm ẩn, giúp họ chủ động hơn với chính sức khỏe của họ.

Ứng dụng công nghệ Big data trong ngành ý tê vô cùng hiệu quả

3. Trong lĩnh vực kinh doanh, bán lẻ

Ứng dụng big data trong kinh doanh bán lẻ thuộc 05 nhóm: vận hành, marketing, chuỗi cung ứng, phân phối hàng hóa các các mô hình kinh doanh mới.

Trong quá trình kinh doanh:

Tăng khả năng thu hút và giữ chân khách hàng: Nguồn dữ liệu lớn này cho phép doanh nghiệp quan sát hành vi và xu hướng của khách hàng. Khi có cơ chế phân tích dữ liệu phù hợp, doanh nghiệp có khả năng thu được những chi tiết đắt giá liên quan tới khách hàng, sau đó chỉ cần hành động theo đó thì sự trung thành của khách hàng sẽ được duy trì rất lâu.

Giải quyết vấn đề của nhà quảng cáo và cung cấp thông tin chi tiết cho marketing bao gồm: khả năng đáp ứng kỳ vọng của khách hàng, thay đổi dòng sản phẩm, chiến dịch tiếp thị hấp dẫn. Việc phân tích big data hỗ trợ doanh nghiệp nhìn thấu hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó có biện pháp tiếp cận cho phù hợp, tránh việc mất tiền vô ích cho quảng cáo nhưng không thu lại được điều gì;

Bất kể lĩnh vực nào cũng tồn tại rủi ro và kế hoạch quản lý rủi ro là rất quan trọng nếu đơn vị muốn duy trì lợi nhuận. Các công cụ có sẵn trong big data cho phép doanh nghiệp định lượng và lập mô hình rủi ro mà họ phải đối mặt hằng ngày;

Ứng dụng big data trong lĩnh vực bán lẻ

Một lợi thế to lớn khác của big data là động lực thúc đẩy các công ty đổi mới và phát triển sản phẩm của họ. Nó là một phương tiện để nguồn doanh thu tăng lên, vì khi có sản phẩm tốt phù hợp với nhu cầu của khách hàng thì chắc chắn việc bán hàng cũng gặp thuận lợi. Các doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng cách chỉnh sửa càng nhiều dữ liệu về mặt kỹ thuật càng tốt, trước khi thiết kế các dòng sản phẩm mới và thiết kế lại các sản phẩm hiện có, làm sao để tiếp cận với khách hàng càng gần càng tốt.

Trong vận hành:

Nhờ hệ thống big data trong kinh doanh sản xuất, doanh nghiệp gần như ngay lập tức có thể phân tích được kết quả kinh doanh của toàn bộ mặt hàng và cửa hàng đại lý… phục vụ việc đưa ra chính sách bán hàng tối ưu trong tương lai. Ngoài ra nó còn giúp doanh nghiệp tối đa hóa yêu cầu lao động đầu vào của đơn vị, tránh tình trạng lãng phí và dư thừa năng suất.

Trong chuỗi cung ứng:

Big data sẽ hỗ trợ doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa hệ thống phân phối và logistics, thông báo đàm phán với nhà cung cấp, so sánh giá với các bên cùng ngành… từ đó tối ưu hóa được chi phí dùng trong sản xuất và bán hàng.

4. Trong lĩnh vực Digital Marketing

Ứng dụng big data trong lĩnh vực marketing ngày nay sẽ:

Tận dụng lợi thế của big data để khai thác thông tin về khách hàng như nhân khẩu học, lịch sử mua sắm, sở thích… để xác định nhu cầu, mong muốn của họ và đưa ra những cách thức để nhà bán lẻ của thể bán chéo sản phẩm;

Big data trong lĩnh vực marketing

Có thể marketing dựa trên địa điểm: hình thức marketing này sinh ra dựa trên sự phát triển của các loại điện thoại thông minh và các thiết bị di động định vụ khác. Từ đó nhà bán lẻ có thể xác định được tập khách hàng tiềm năng trong khu vực đó;

Phân tích hành vi mua sắm: Phân tích các dữ liệu về hành vi mua sắm giúp các cửa hàng cải thiện hình thức bày bố, trang trí kệ hàng, cũng như mô hình mua sắm, thói quen và thời gian sử dụng trong từng gian hàng.

Phân tích quan điểm khách hàng: Hình thức này tận dụng nguồn dữ liệu do khách hàng tạo ra thông qua nhiều hình thức truyền thống xã hội giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác và đo lường được hiệu quả của chiến lược marketing để kịp thời điều chỉnh.

Tối ưu hóa phân loại hàng hóa: Tùy thuộc vào từng đặc điểm địa lý, tiêu dùng của khách hàng và nhiều dữ liệu khác liên quan mà nhà bán lẻ sẽ quyết định bán sản phẩm gì;

Tối ưu hóa giá cả: Nhà bán lẻ có thể đưa ra nhiều quyết định về giá cả sản phẩm chi tiết tới từng đối tượng khách hàng và khu vực… căn cứ vào độ co-giãn của mức cầu gần như ngay lập tức với sự phát triển của nhiều mô hình định giá phức tạp lấy từ nguồn dữ liệu big data.

5. Trong lĩnh vực nông nghiệp

Ứng dụng big data trong nông nghiệp bao gồm:

Theo dõi xu hướng của tự nhiên: Trước khi chưa có big data, mặc dù người nông dân có kinh nghiệm dự đoán được các những yếu tố rủi ro như sâu bệnh, côn trùng, thiên tai… tuy vậy, không thể xác suất dự đoán đúng không phải quá lớn và biện pháp xử lý cũng không thể kịp thời, rủi ro vẫn xảy ra khiến sản lượng nông sản giảm sút.

Nhưng hiện tại bằng nguồn dữ liệu big data, các thông tin liên quan đến mùa vụ trước, các thuật toán dự báo sẽ giúp nông dân đưa ra được những giải pháp trước ngăn chặn rủi ro và cải thiện mùa vụ.

Áp dụng công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp mang lài nhiều thành tựu lớn

Gieo hạt, chờ cây phát triển cho ra năng suất như thế nào là một quá trình dài. Trong những năm gần đây, dữ liệu big data đưa ra được dự đoán và xác định giống cây trồng phù hợp với điều kiện khí hậu, hoàn cảnh địa lý mà không cần gieo hạt giống.

Nhờ sự tiến bộ của công nghệ này, các thiết bị tự động như robot nông trại, máy gieo hạt, máy cắt cỏ dại, máy phun nước, bơm nước, máy bay không người lái phun thuốc trừ sâu… đã ra đời. Chúng thu thập dữ liệu, theo dõi sự phát triển thông qua lắp đặt cảm biến, cảnh báo tới người nông dân khu vực nào cần cải thiện, khu vực nào đã có thể thu hoạch…

Người nông dân có thể sử dụng kỹ thuật phân tích dự đoán của big data để lập kế hoạch và thực thi sao cho phù hợp với điều kiện thời tiết, xu hướng và nhu cầu tiêu dùng ở thời điểm hiện tại. Giúp họ có thông tin để ra quyết định nên trồng cây gì, thời gian thực hiện là bao nhiêu, giá cả nguyên vật liệu như thế nào, lợi nhuận đạt được ra làm sao… Tất cả những điều này tạo ra một ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu, được vận hành trên phương thức cải tiến và sáng tạo với các giải pháp tối ưu.

6. Trong ngành giáo dục

Big data giúp cải tiến nhà trường đánh giá, định hướng nghề nghiệp cho học sinh tốt hơn: Mỗi sinh viên, học sinh đều có năng lực học tập riêng. Nhờ tiến bộ trong phân tích dữ liệu, các giáo viên theo dõi được quá trình học tập của học sinh qua nhiều môn học, sở thích và kỹ năng của các em thiên về hướng nào, từ đó giáo viên có thể xác định được ngành nghề phù hợp với các em, giúp các em định hướng và xây dựng lộ trình học tập tốt hơn.

Bên cạnh đó, big data cũng cho nhà trường một cái nhìn tổng quan về khả năng của toàn trường, để có thể xây dựng phương pháp học và giảng dạy thú vị, thu hút thêm nhiều học viên.

Các hạ tầng của giáo dục số hiện nay nổi trội với những đặc tính: Internet vạn vật, big data, điện toán đám mây… mang lại nhiều cơ hội và khả năng to lớn trong việc tái tạo, sản sinh tri thức, chia sẻ thông tin và loại bỏ rào cản trong việc tiếp cận nguồn kiến thức vô tận.

Big data đưa đến những giới hạn mới trong cách chúng ta giám sát, tìm hiểu và đánh giá các quy trình trong giáo dục, hướng tới việc đổi mới và cải tiến hệ thống giáo dục trong tương lai.

Ngành giáo dục áp dụng hiệu quả mô hình big data

7. Ngăn chặn tín dụng đen

Trên thế giới, một số công ty và ngân hàng đã ứng dụng công nghệ AI và big data trong xếp hạng tín dụng thuật toán, cung cấp máy học, công nghệ chấm điểm tín dụng cho các bên cho vay.

Dữ liệu big data sẽ chứa thông tin truyền thống và phi truyền thống của người dùng giúp doanh nghiệp đánh giá được rủi ro tín dụng trong trường hợp người đi vay chưa có lịch sử tài chính và không có tài sản đảm bảo. Dữ liệu truyền thống bao gồm dữ liệu cứng và dữ liệu mềm với lịch sử tín dụng, thu nhập, lao động, trình độ học vấn, hồ sơ thuế cá nhân, các dữ liệu hành vi, thói quen mua sắm online, các loại phí đã chi trả… và cả ý kiến của người đánh giá cho vay kèm đánh giá nội bộ doanh nghiệp về khả năng trả nợ của họ.

Dựa vào đó, công nghệ AI được lập trình để chấm điểm khách hàng, xem họ có khả năng thực hiện đầy đủ nghĩa vụ tài chính đúng hạn hay không. Việc này được thực hiện một cách nhanh chóng, giúp thúc đẩy tăng trưởng của tín dụng tiêu dùng, người dân dễ dàng và kịp thời tiếp cận với các nguồn vốn chính thức từ chính phủ, góp phần ngăn chặn và đẩy lùi tín dụng đen.

Trong tương lai nếu sử dụng công nghệ big data một cách rộng rãi thì có thể coi đó là một bước tiến mang tính cách mạng trong công nghiệp, giúp các ngành, các lĩnh vực tối ưu hóa quy trình hoạt động, kiểm soát rủi ro hiệu quả hơn, gia tăng trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy tài chính toàn diện, càng ngày sẽ càng nhiều người tiếp cận được với sản phẩm dịch vụ tốt hơn.

Vega Fintech là một trong những công ty công nghệ hàng đầu ứng dụng một cách hiệu quả công nghệ big data nhằm tạo ra những giải pháp tốt nhất đến khách hàng.