Thuật ngữ Big data (dữ liệu lớn) được sử dụng từ những năm 1990 và thực sự bùng nổ trong khoảng 10 năm trở lại đây. Bài viết sau giới thiệu một số ứng dụng của Big data.Theo Gartner, Big data có thể được dùng trong nhiều lĩnh vực như: Bán lẻ, ngân hàng, dịch vụ chăm sóc sức khỏe, viễn thông, giải trí, bảo hiểm, giao thông, giáo dục… theo 4 tiêu chí là: tối ưu hóa hoạt động, tăng trải nghiệm với khách hàng, tạo ra dịch vụ mới và quản trị rủi ro.

Lĩnh vực bán lẻ

Các bài toán

Dynamic Pricing (điều chỉnh giá linh hoạt): Thay vì chỉ áp dụng theo phương thức truyền thống là dựa vào cung cầu và hạn sử dụng của sản phẩm. Big data cho phép thay đổi giá dựa vào các yếu tố như thời tiết, địa điểm, lịch sử mua sắm của khách hàng. Amazon dùng Big data và thay đổi giá sản phẩm sau mỗi 10 phút, Walmart thay đổi giá 50.000 lần trong 1 tháng và giúp tăng doanh thu khoảng 26%.

Phân tích giỏ hàng (basket analysis): Trước đây thường dựa trên lịch sử các đơn hàng. Ví dụ: người dùng mua bỉm Merries hay mua kèm sữa Glico, từ đó các hãng bán lẻ có thể thiết kế gian hàng để bỉm Merries và sữa Glico gần nhau, hoặc khi khách hàng mua bỉm Merries sẽ khuyến nghị mua sữa. Với Big data, có thể thêm nhiều điều kiện khác để phân tích như thời gian mua hàng trong ngày, thời gian khách hàng mua sắm, thời tiết, thậm chí là loại nhạc được bật trong siêu thị hay thời gian chờ đợi để thanh toán.

Phân tích bỏ giỏ hàng (shopping cart defection): Có một số tính toán là khi người dùng vào website thì chỉ có 57% sẽ click chọn sản phẩm, và chỉ khoảng 5% là thêm vào giỏ hàng, tuy nhiên một nửa trong số này không tiến hành thanh toán. Big data dựa trên việc kết hợp các sản phẩm mà người dùng xem hoặc thêm vào giỏ hàng rồi từ đó dự đoán khả năng bỏ giỏ hàng, trong trường hợp đó việc khuyến mai giảm giá hoặc thêm voucher có thể giúp giảm khả năng bỏ giỏ hàng.

Tăng trải nghiệm khách hàng

Hệ thống khuyến nghị: dựa trên lịch sử mua hoặc xem sản phẩm để đưa ra khuyến nghị sản phẩm tiếp theo mà khách hàng quan tâm. Những framework như Spark MLLib hoặc cơ sở dữ liệu dạng đồ thì như Titan, Neo4j cho phép triển khai những thuật toán khuyến nghị theo cả hướng phân tán lẫn phân tích dạng đồ thị để nhận ra mối liên hệ ẩn giữa các nhóm khách hàng.

Duy trì khách hàng trung thành: Với sự phát triển của mạng xã hội, các diễn đàn, các website đánh giá, có thể tri ân (tích điểm, giảm giá) cho khách hàng nếu như họ có những nhận xét tích cực về sản phẩm, thương hiệu.

Tạo ra dịch vụ mới

Điều chỉnh giá linh hoạt: Big data có thể tạo ra counter – dynamic pricing cho phép khách hàng quyết định thời điểm để mua hàng với giá tốt nhất. Ví dụ như startup Farecast (tích hợp trong Bing search) phân tích khoảng 200 tỷ vé máy bay để tìm ra thời điểm mua giá vé rẻ nhất cho khách hàng.

Kiếm tiền từ dữ liệu bán lẻ: Các hãng bán lẻ có thể bán thông tin ngược trở lại cho nhà cung cấp để nhà cung cấp có thể thay đổi chiến lược marketing hoặc sản xuất.

Quản trị rủi ro

Phát hiện gian lận: Công cụ Big data có thể phát hiện những gian lận như dùng thẻ tín dụng ăn cắp để mua hàng trong thời gian thực.

Lĩnh vực giáo dục

Tối ưu hóa hoạt động bằng việc thu thập, phân tích thông tin về sự nghiệp, mức lương, địa vị xã hội cũng những người đã tốt nghiệp các ngành học để đưa ra những cải tiến cho các ngành phù hợp hơn.

Tăng trải nghiệm khách hàng

Cá nhân hóa giáo dục trực tuyến: dựa trên thông tin về lịch sử học, các môn học yêu thích, thời gian học… của học viên để cá nhân hóa bài giảng giúp cải thiện kết quả học tập. Tạo ra framework để làm các báo cáo phân tích dự đoán: tìm ra các biến chung dự đoán tình trạng bỏ học của học viên bằng việc kết hợp các cơ sở dữ liệu.

Tạo dịch vụ mới

Đào tạo các nhà khoa học dữ liệu: với sự bùng nổ của dữ liệu, tất cả các ngành nghề đều cần đến các nhà khoa học dữ liệu để phân tích dự đoán trên các lĩnh vực đó, vì vậy đào tạo các nhà khoa học dữ liệu là lĩnh vực mới cần thiết trong giáo dục.

Quản trị rủi ro

Phát hiện gian lận báo cáo khoa học: Với sự phát triển của phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các trang mạng xã hội, diễn đàn có thể giúp việc phát hiện những gian lận trong báo cáo khoa học.

Trên đây là một vài ví dụ áp dụng Big data trong hai ngành giáo dục và bán lẻ. Tương tự, trong bất cứ lĩnh vực nào cũng có thể đi theo 4 tiêu chí như trên để tìm ra các ứng dụng của Big data phù hợp nhằm tăng chất lượng dịch vụ, năng suất lao động.

Nguyễn Việt Cường

Cán bộ công nghệ cấp 3 – Ban Công nghệ FPT

Anh tốt nghiệp trường Đại học Công nghệ – Đại học quốc gia Hà Nội. Anh có nhiều kinh nghiệm chuyên môn về Big Data. Hiện tại anh đang là trưởng dự án DMP triển khai cho các khách hàng nội bộ như Sendo, FPTShop, ANTS, FU và một số khách hàng bên ngoài nhất định. Anh đã từng nhận giải Nhân viên có thành tích xuất sắc nhất của FSU1.

 

Vũ Quang Chiến

Cán bộ công nghệ cấp 3 – Ban công nghệ FPT

Anh thường được các đồng nghiệp ca tụng là một tài năng trẻ tuổi. Anh có phổ kiến thức sâu rộng về Big Data, điện toán đám mây, phát triển và thống kê Website. Anh sở hữu những chứng chỉ như AWS Cloud (AWS Certified Solutions Architect – Associate) và Big Data Cloudera (Cloudera Certified Developer cho Apache Hadoop – CCDH). Hiện tại anh đang quản lý dự án DMP, triển khai cho các khách hàng nội bộ như Sendo, FPTShop, ANTS, FU và một số khách hàng bên ngoài nhất định.

 

(Bài viết được đăng trên ấn phẩm Đặc san công nghệ FPT, FPT TechInsight No.1)

Tin liên quan:
  • 1
    Share