Ứng dụng Big data vào thương mại điện tử

        Theo định nghĩa của Gartner: “Big data là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu”.
Những tập hợp dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc (structured data), dữ liệu không cấu trúc (unstructured data) và dữ liệu bán cấu trúc (semistructured data), mỗi tập hợp có chút khác biệt.
        Hiểu theo cách đơn giản, thuật ngữ “Big data” là một tập hợp dữ liệu rất lớn mà các kỹ thuật điện toán thông thường không thể xử lý được. Thuật ngữ “Big data” không chỉ đề cập tới dữ liệu mà còn chỉ cơ cấu tổ chức dữ liệu, các công cụ và công nghệ liên quan.
Big data gồm 5 đặc trưng sau đây:

        Big data là tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp vượt khả năng của những ứng dụng và công cụ truyền thống so với data bình thường. Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu thô bình thường. Ngoải ra, Big data còn ẩn chứa rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất (data mining) thành công sẽ giúp rất nhiều cho việc nắm bắt xu thế trong kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán trong tương lai.

        Hiện nay, các lĩnh vực khác nhau từ ngành công nghệ phần mềm đến lập trình và Logistics đều sử dụng ứng dụng của Big data trong hoạt động của mình. Để có thể lưu trữ dữ liệu thông tin khổng lồ như Big data, chúng cần được sử dụng các công nghệ đặc biệt như: Crowdsourcing, các thuật toán liên quan đến gen và di truyền, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (điển hình như Siri hay Google Voice), mô hình hóa,… Ngoài ra, một số công nghệ khác được sử dụng trong Big data như kỹ thuật điện toán đám mây, công nghệ Internet. Các công nghệ này giúp hoạt động nghiên cứu thông tin và lưu trữ dữ liệu từ “Big data” dễ dàng hơn.
        Ở cấp độ cao, cơ sở hạ tầng của tổ chức bao gồm hệ thống lưu trữ và các máy chủ được thiết kế cho Big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, phần mềm kinh doanh thông minh (business intelligence) và phân tích dữ liệu, các ứng dụng Big data. Phần lớn cơ sở hạ tầng này sẽ có mặt tại chỗ vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư trung tâm dữ liệu của mình. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu dữ liệu lớn của họ.
        Tác dụng của đám mây trong quản lý Big data: Cloud cung cấp các công cụ để trích xuất dữ liệu. Từ đó, bằng việc phân tích dữ liệu lớn, thì mục tiêu và các quyết định của kinh doanh được xác định; Ứng dụng Big data trên nền tảng Cloud giúp các tổ chức quản lý hiệu quả nhiều công cụ phần mềm và phần cứng; Cloud đã tăng tốc độ quản lý và truy cập cơ sở dữ liệu chứa khối lượng lớn hồ sơ.
        Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu. Hiện nay, công nghệ Big data cũng như công nghệ Blockchain được đầu tư với nguồn tài chính khổng lồ để phát huy và có thêm nhiều ứng dụng công nghệ mới.

        Tầm quan trọng của Big data không nằm ở việc khối lượng data thu thập được mỗi ngày, mà ở chiến lược sử dụng chúng để đem lại những thông tin có giá trị. Giá trị ở đây thể hiện ở việc, nó giúp giảm chi phí, rút ngắn thời gian, hỗ trợ hoạt động kinh doanh và hỗ trợ nhà quản trị trong công tác ra quyết định. Dưới đây là gợi ý 5 bước cơ bản để triển khai chiến lược ứng dụng Big data cho doanh nghiệp.
        Bước 1: Định hình chiến lược dữ liệu lớn: Chiến lược dữ liệu lớn là một kế hoạch được thiết kế để giúp doanh nghiệp giám sát và cải thiện cách thức thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu trên toàn bộ hệ thống. Với nền kinh tế số, nơi mà các quyết định kinh doanh phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, chiến lược dữ liệu lớn đúng đắn có thể tạo tiền đề cho sự thành công cho bất kì doanh nghiệp nào.
        Bước 2: Xác định các nguồn dữ liệu cần thiết: Các mạng xã hội ra đời đã làm thay đổi toàn bộ hướng tiếp cận dữ liệu của các doanh nghiệp. Hệ thống dữ liệu vận hành trong nội tại doanh nghiệp vẫn chiếm vai trò chủ chốt trong chiến lược Big data. Tuy nhiên, doanh nghiệp hiện nay ngày càng quan tâm tới những thông tin trên nền tảng mạng xã hội hoặc tự thu thập trên các kênh sở hữu của doanh nghiệp hoặc thông qua các dịch vụ lắng nghe mạng xã hội. Ngoài ra, các dữ liệu được thu thập từ các nguồn dữ liệu công khai hoặc các đơn vị nghiên cứu dữ liệu khác cũng là cơ sở quan trọng đối với các quyết định kinh doanh.
        Bước 3: Truy cập, quản lý và lưu trữ dữ liệu: Tùy vào quy mô và định hướng chiến lược dữ liệu, mà doanh nghiệp có thể lựa chọn đầu tư vào các hệ thống xử lý với mức độ khác nhau. Ba yếu tố cần cân nhắc khi xây dựng hệ thống cơ sở hạ tầng phục vụ quản trị Big data là: tính linh hoạt, tốc độ và sức mạnh xử lý.
        Bước 4: Phân tích dữ liệu: Với các công nghệ hiệu suất cao như điện toán biên, điện toán mạng lưới kết hợp với các thuật toán kỹ thuật cao như AI, hay Machine Learning, doanh nghiệp có thể lựa chọn sử dụng tối đa dữ liệu mà mình thu thập được để phân tích. Một cách tiếp cận khác là chọn lọc thông tin trước khi đưa ra phân tích. Dù bằng cách nào, phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp các công ty đạt được giá trị và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.
        Bước 5: Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu: Các doanh nghiệp cần nắm bắt toàn bộ giá trị của dữ liệu lớn và đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng xác thực được đưa ra bởi dữ liệu lớn thay vì bản năng hoặc kinh nghiệm để duy trì tính cạnh tranh.

        Big data đang ngày càng phố biến và trở nên quan trọng với tất cả các doanh nghiệp thương mại điện tử, là công cụ phân tích, hỗ trợ các doanh nghiệp từ marketing đến bán hàng, chăm sóc khách hàng. Các ứng dụng phân tích Big data để áp dụng trong thương mại điện tử có thể đến:
        Một là, thu hút và duy trì khách hàng. Khách hàng được xem như nguồn tài sản quan trọng và quý giá nhất của mọi doanh nghiệp. Không có một doanh nghiệp nào có thể khẳng định được sự thành công của họ mà thiếu đi yếu tố khách hàng. Việc sử dụng Big data cho phép doanh nghiệp quan sát những xu hướng phát triển mới, gắn liền với khách hàng. Hiểu được nhu cầu của khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tiến xa hơn và phát triển hơn nữa trong tương lai.
        Hai là, giải quyết các vấn đề về quảng cáo và cung cấp cái nhìn rõ nét hơn về Marketing. Big data sẽ giúp doanh nghiệp tạo ra nhiều trải nghiệm cá nhân tốt hơn cho người dùng, chăm sóc khách hàng cũng như đáp ứng nhu cầu của khách hàng nhanh chóng hơn bao giờ hết. Cụ thể hơn chính là ứng của trí tuệ nhân tạo – chatbots. Tuy nhiên, những người làm marketing cũng không phụ thuộc hoàn toàn vào chatbots mà thay vào đó, họ kỳ vọng ở việc thu thập và tổng hợp dữ liệu khách hàng để có thể tạo ra những trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng. Những lợi ích của việc phân tích Big data trong Marketing: Đánh giá giá trị của các công cụ và kênh Marketing hiện tại của doanh nghiệp; Đảm bảo tính liên kết; Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.
        Ba là, sử dụng Big data để quản lý rủi ro. Doanh nghiệp càng lớn càng đòi hỏi quy trình quản lý rủi ro càng cần phải cẩn thận và kỹ lưỡng hơn nữa. Về cơ bản, một kế hoạch quản lý rủi ro là một khoản đầu tư quan trọng cho bất kỳ doanh nghiệp hay lĩnh vực nào. Có thể thấy trước một rủi ro tiềm ẩn và giảm thiểu nó trước khi nó xảy ra là rất quan trọng nếu doanh nghiệp vẫn duy trì được lợi nhuận. Việc phân tích Big data đã góp phần rất lớn vào việc phát triển các giải pháp quản lý rủi ro. Xem xét tính sẵn có ngày càng cao và tính đa dạng của số liệu thống kê, phân tích dữ liệu lớn có tiềm năng rất lớn để nâng cao chất lượng của các mô hình quản lý rủi ro. Do đó, doanh nghiệp có thể đạt được các chiến lược giảm thiểu rủi ro thông minh hơn và đưa ra các quyết định chiến lược một cách thành công hơn.
        Bốn là, quản lý chuỗi cung ứng. Quản lý chuỗi cung ứng là một trong những vấn đề phức tạp nhất của mọi công ty cũng như doanh nghiệp. Ứng dụng Big data giúp doanh nghiệp đưa ra mạng lưới cung cấp với độ chính xác, rõ ràng và chi tiết hơn. Hệ thống chuỗi cung ứng hiện đại dựa trên Big data cho phép doanh nghiệp có nhiều sự lựa chọn hơn, với mạng lưới nhà cung cấp, nhà phân bố, bán lẻ sản phẩm rộng rãi hơn. Nhờ đó việc quản lý chuỗi cung ứng trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn bao giờ hết.
        Năm là, theo dõi quản lý giao hàng. Dữ liệu lớn đã giúp cải thiện việc theo dõi các lô hàng giao hàng thông qua các phân tích thời gian thực về thời tiết, giao thông và vị trí địa chất. Các cảm biến có thể được đặt trong các gói để giúp xác định các điều kiện và thời gian giao hàng của gói và chuyển thông tin đó trở lại cho khách hàng. Những thống kê này rất quan trọng đối với các khách hàng có hàng hóa giá cao, dễ hỏng hoặc nhạy cảm với thời gian. Phân tích này dễ thực hiện mà không cần thêm bất kỳ thay đổi đáng kể nào từ đó tạo ra kết quả kinh doanh ngày càng khả quan.
        Nói tóm lại Big data là một thách thức đặt ra cho các tổ chức, các doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được Big data sẽ giúp doanh nghiệp triển khai marketing hiệu quả, tiếp cận được các khách hàng tiềm năng, thúc đẩy bán hàng, quản lý rủi ro và quản lý được chuỗi cung ứng… Big data dẫn đến phân tích mạnh mẽ hơn, các nhà quảng cáo cũng có thể theo dõi tỷ lệ chuyển đổi và các yếu tố khác tinh vi hơn. Từ đó, hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn.