Big data hay dữ liệu lớn là xu thế không thể nghịch chuyển khi bước vào kỷ nguyên số hóa toàn cầu. Vậy đâu là ứng dụng của việc phân tích dữ liệu lớn trong từng lĩnh vực và nhà quản lý cần nắm vững những gì để biến Big Data thành động lực tăng trưởng mới? Cùng trường kinh doanh SOM tìm hiểu qua nội dung dưới đây nhé!
Big Data là gì?
Big Data hay dữ liệu lớn là thuật ngữ thông dụng để mô tả về các tập dữ liệu khổng lồ, không thể quản trị, xử lý theo cách truyền thống mà cần đến sự ứng dụng của các hệ thống công nghệ tinh vi để khai thác tối đa những thông tin ‘ẩn sâu’ sau lớp thông tin.
Nói cách khác, big data không chỉ là ‘kho dữ liệu’ mà còn là cách phân loại, cấu trúc, tổ chức thông tin dựa trên mối tương quan để dễ dàng chuyển hóa dữ liệu thành giải pháp giải quyết vấn đề không thể giải quyết bằng sức người. Chẳng hạn như cách cá nhân hóa nội dung đề xuất cho từng đối tượng trên Youtube, Netflix, Spotify, TMĐT…
Và trong thời kỳ bùng nổ về dữ liệu, công nghệ thông tin và những thay đổi liên tục trong hành vi thị trường như hiện nay, nếu cứ quản lý khai thác dữ liệu theo cách truyền thống, doanh nghiệp sẽ luôn ‘chậm một nhịp’ hoặc ‘trượt dài’ trong những cuộc đua cần sự linh động và nhanh chóng điều chỉnh, thích ứng!
Tại sao phải quản trị dữ liệu lớn càng sớm càng tốt?
Ở một góc độ nào đó, dữ liệu lớn có thể coi là tài sản thông tin của doanh nghiệp và có tính tích lũy theo từng năm. Những doanh nghiệp ‘chạm’ được vào tiềm năng của dữ liệu lớn là những doanh nghiệp sở hữu khả năng ‘dự đoán tương lai’ và đi trước thị trường trong ‘đón đầu xu thế mới’, hoặc thậm chí ‘khởi tạo xu thế’.
Vì vậy xây dựng và quản trị dữ liệu lớn càng sớm, doanh nghiệp càng sở hữu nhiều lợi thế cạnh tranh! Những doanh nghiệp chậm thay đổi, có thể vẫn hoạt động bình thường trong ngắn hạn, hoạt động tốt ở tương lai nhưng sẽ ‘đuối’ trong cuộc đua dài và thiếu khả năng bức phá trong cuộc đua mà ‘đối thủ mở đường’.
Chẳng hạn như các hãng taxi truyền thống, tất cả đều biết về tầm quan trọng của chuyển đổi số và ứng dụng phân tích dữ liệu lớn sẽ tái định hình tương lai, nhưng lại chẳng ai làm cho đến khi thị trường quá dư thừa đối thủ!
Đặc biệt big data không phải là ‘công trình’ có thể xây dựng một sớm một chiều. Từ lúc phát triển hệ thống, thu thập dữ liệu đến lúc ‘đủ lớn’ để ứng dụng đòi hỏi thời gian và quá trình không ngừng ưu hóa. Việc mất bao lâu để hoàn thiện, sẽ phụ thuộc vào:
- Độ lớn của dữ liệu
- Nơi lưu trữ dữ liệu – có dễ dàng truy xuất không?
- Mục tiêu ứng dụng của Big data và bài toán cần giải quyết
- Khả năng tự động hóa và machine learning
Nếu big data là một xu thế không thể nghịch chuyển, nhà quản lý nên sớm có kế hoạch định hướng, phát triển và khai thác tiềm năng của dữ liệu lớn để không là người bị thời đại bỏ lại. Vậy đâu là những ứng dụng của phân tích dữ liệu lớn mà doanh nghiệp có thể khai thác để giải quyết các thách thức – cơ hội hiện nay?
Đâu là những ứng dụng của Big Data cho doanh nghiệp?
1. Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong thu hút khách hàng mới và giữ chân khách hàng cũ
Phân tích dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp thấy trước những nhu cầu chưa được định hình của khách hàng và sớm đáp ứng những mong muốn đó thông qua:
- Phát triển sản phẩm mới để đón đầu các nhu cầu tương lai
- Phát hiện thị trường mới – phân khúc mới, khu vực mới hoặc thậm chí lĩnh vực mới
- Điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ hiện tại để khắc phục những thiếu sót và chăm sóc khách hàng tốt hơn
Nhất là khi ‘độ trung thành thương hiệu’ là một khái niệm trở nên xa xỉ trong thời đại có quá nhiều lựa chọn như hiện nay, ‘hơn hay thua’ chung quy nằm ở trải nghiệm khách hàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu hành vi, phân loại nhu cầu, dự đoán những thay đổi mới, đánh giá thái độ khách hàng với thương hiệu, nhà quản lý có thể dễ dàng tìm ra những điểm yếu cần khắc phục và điểm mạnh cần phát huy để ‘chiều lòng’ khách hàng!
Ngoài ra việc dữ liệu lớn cũng hỗ trợ không nhỏ trong việc phân tích phản ứng của thị trường trước các kế hoạch thay đổi – ví dụ như đâu là nguyên nhân dẫn tới thành công, thất bại của sản phẩm mới? Đâu là những bài học đúc kết được sau các thay đổi… Từ đó giảm bớt các quyết định cảm tính trước khi ‘đầu tư quá lớn’ vào các dự án phát triển sản phẩm.
2. Ứng dụng của big data trong marketing
Ứng dụng của big data trong marketing đó là ‘kết nối’ dữ liệu từ nhiều nền tảng riêng rẽ, cả online, cả offline về một nơi, từ đó làm cơ sở để phân tích cơ hội hay tự động hóa các tác vụ. Một trong những ứng dụng điển hình của dữ liệu lớn vào marketing có thể kể đến như:
- Xây dựng chân dung khách hàng từ góc nhìn toàn diện, thông qua đó xác định các điểm chạm, cơ hội mới
- Cá nhân hóa nội dung, thông điệp truyền tải tới từng đối tượng mục tiêu một cách tự động và tối ưu
- Dự đoán tiềm năng của từng đối tượng, tự động hóa các hoạt động từ marketing đến sales để tăng tỷ lệ ‘chốt deal’ thành công.
Với những lĩnh vực sở hữu nguồn dữ liệu khổng lồ và liên tục ‘testing’ nhiều chương trình, thông điệp khác nhau như Thương Mại Điện Tử, phân tích dữ liệu lớn sẽ là cơ sở lý luận để tiết kiệm thời gian, công sức ‘dò sóng’ thị trường.
Chẳng hạn, doanh nghiệp e-commerce có thể phân tích dữ liệu để trả lời các hệ câu hỏi như: giữa voucher giá trị lớn và voucher giá trị nhỏ, đâu là hình thức kích thích mua sắm hơn ở từng ngành hàng/ đối tượng…
3. Ứng dụng dữ liệu lớn trong quản trị rủi ro
Doanh nghiệp càng lớn, càng tồn đọng nhiều ‘điểm mù’ mà nhà quản lý không thế bao quát hết. Trong khi để ‘cỗ máy doanh nghiệp’ vận hành được lâu, đi được dài, nhà quản lý đòi hỏi năng lực thấy trước rủi ro và hạn chế ảnh hưởng về mức thấp nhất.
Khi sức người có hạn, ‘công nghệ sẽ lên ngôi’. Thông qua quá trình tự động thu thập dữ liệu, phân tích đối chiếu với thị trường và lịch sử quá khứ, big data sẽ hỗ trợ nhà quản lý dự đoán:
- Các rủi ro sau mỗi quyết định lớn trong chiến lược dưới tác động từ những thay đổi mang tính vĩ mô, hay từ nhà đầu tư, đối thủ..
- Các rủi ro trong hoạt động doanh nghiệp từ sử dụng nguồn lực đến các quy trình, vận hành hàng ngày.
- Các rủi ro mang tính tài chính như mua bán, sát nhập, đầu tư, nợ xấu hay các hoạt động kinh doanh khác.
Ví dụ: Hệ thống ngân hàng sẽ ứng dụng phân tích dữ liệu lớn để đánh khả năng thanh toán của các hồ sơ trước khi duyệt vay. Hoặc đối với các đơn vị cố vấn, đó là năng lực đề xuất từ góc nhìn toàn cảnh (ví dụ các đơn vị kiểm toán, tài chính…).
4. Ứng dụng thành quả phân tích dữ liệu lớn để ưu hóa chuỗi cung ứng
Một sản phẩm để tới tay người dùng sẽ phải trải qua nhiều quy trình từ nhập nguyên liệu, sản xuất, vận chuyển, lưu kho, phân phối tới đại lý các cấp… Khi một mắt xích gặp vấn đề có thể kéo chậm tốc độ của toàn chuỗi.
Khi áp dụng big data và tối ưu hiệu suất chuỗi cung ứng, doanh nghiệp sản xuất có thể dự báo về nhu cầu, thời điểm xuất – giao hàng, từ đó ứng biến linh hoạt sự ‘tăng giảm’ của thị trường, hạn chế tối đa tình trạng chậm, thiếu hay tồn dư hàng tại từng cấp phân phối.
Đâu là những ngành hưởng lợi từ phân tích dữ liệu lớn (big data analytics)?
Phân tích dữ liệu không chỉ dừng lại ở những ứng dụng trên. Tùy từng ngành hàng, big data lại được sử dụng để giải quyết các bài toán cụ thể khác nhau. Chẳng hạn như:
- Ngành tài chính – ngân hàng: Phát hiện rủi ro và hoạt động gian lận; xác định vị trí mở chi nhánh mới cùng các kế hoạch cụ thể về dòng tiền…
- Ngành y tế, chăm sóc sức khỏe: Đánh giá các triệu chứng, bệnh nhẹ tại nhà; dự đoán các chứng bệnh nguy hiểm, thời điểm cần sự can thiệp của bác sĩ; dự đoán các khu vực/ thời điểm bùng dịch nguy hiểm…
- Ngành thương mại điện tử: phân tích thị hiếu thị trường; tự động hóa và cá nhân hóa đề xuất; cung cấp cơ sở dữ liệu để các kênh thương mại điện tử tìm kiếm cơ hội, tự sản xuất/ nhập khẩu các mặt hàng tiềm năng nhất thay vì chỉ là sàn trung gian.
- Ngành marketing: tự động hóa và cá nhân hóa các hoạt động digital marketing như đã đề cập ở trên.
- Ngành công nghệ: phát triển các ứng dụng mới tinh vi và hiện đại hơn, phục vụ nhu cầu đời sống và các phần mềm hệ thống cho doanh nghiệp
- Ngành giáo dục: xác định nhu cầu nhân sự tương lai và định hướng tuyển sinh, đào tạo cho phù hợp xu thế thị trường; xác định cơ hội tuyển sinh tại các khu vực, trường học để tập trung nguồn lực cho các địa điểm trọng điểm.
- Ngành tư vấn doanh nghiệp: tạo cơ sở dự đoán, phân tích, đối chiếu doanh nghiệp khách hàng với tình hình chung, từ đó đưa ra các gợi ý phù hợp dựa trên số liệu.
- Ngành bán lẻ – chuỗi hệ thống: xác định nhu cầu, phát triển sản phẩm/ dịch vụ mới, lập chiến lược kênh, tối ưu trưng bày sản phẩm…
Nhà quản lý cần làm gì để tận dụng tối đa cơ sở dữ liệu big data?
Nhìn chung big data ở Việt Nam vẫn là phạm trù không quá mới cũng không quá cũ. Từng đơn vị, ngành hàng vẫn đang tự mình khai phá các cách ứng dụng của big data analytics theo đặc thù yêu cầu riêng.
Bởi vậy nếu nhà quản lý chưa biết bắt đầu từ đâu trong việc xây dựng và khai thác Big Data, đừng chờ đối thủ đi trước để rập khuôn theo. Thay vào đó, hãy bắt đầu với 4 bước sau:
- Xác định mục tiêu của việc phát triển và khai thác big data: mục tiêu ngắn hạn, mục tiêu dài hạn
- Xác định những dữ liệu cần phần tích và tập trung khai thác (theo mục tiêu đề ra)
- Xác định các hệ thống, phần mềm, các dự án chuyển đổi số cần thiết
- Xác định KPI và các yếu tố đánh giá hiệu quả, mức độ thành công của việc ứng dụng Big Data
Kế đó là ứng dụng những phân tích để hoạch định chiến lược tương lai hoặc ra các quyết định cấp tốc.
BADT – Khóa học phân tích dữ liệu cho nhà quản lý, điều hành
“Phân tích dữ liệu big data và đưa vào ứng dụng thực tế để giải quyết các bài toán đương thời”, thoạt nghe thì đơn giản nhưng triển khai mới khó! Ở cấp độ điều hành, dù không trực tiếp triển khai nhưng ‘khởi đầu’ và quản lý chất lượng dự án là điều không hề dễ khi phải đồng thời đối mặt với 2 nan đề:
- Chuyển đổi số
- Và phân tích số
Nhiều doanh nghiệp ‘giậm chân’ tại chỗ vì chưa xây dựng được nguồn dữ liệu đủ lớn và đủ tốt. Nhiều đơn vị liên tục gặp trở ngại trong việc tích hợp hệ thống công nghệ phù hợp. Nhiều nhà quản lý ‘ám ảnh’ về phân tích dữ liệu lớn nhưng không biết bắt đầu từ đâu, đặc là với những doanh nghiệp vừa và nhỏ – thiếu nhân sự chuyên môn và cố vấn kinh nghiệm.
PM BADT – Thạc sĩ phân tích kinh doanh & chuyển đổi số là khóa học chuyên đào tạo cho nhân sự cấp cao và nhà điều hành đang hướng tới mục tiêu ‘4.0 hóa’ doanh nghiệp. Thay vì tập trung vào các yếu tố kỹ thuật, lập trình khóa học sẽ cung cấp những nền tảng kiến thức thiết yếu để xác định những ứng dụng và cách ứng dụng công nghệ dữ liệu vào từng đặc thù doanh nghiệp.
Nội dung đào tạo khóa học BADT
Chương trình BADT (thạc sĩ phân tích dữ liệu và chuyển đổi số) tại SOM sẽ hỗ trợ nhà quản lý phát triển 2 trụ cột kiến thức chính: phân tích dữ liệu và chuyển đổi số.
Về phân tích dữ liệu, khóa học gồm 3 học phần chính:
- Phân tích dữ liệu lớn – Big Data: Nắm vững phương pháp phát triển chiến lược dữ liệu lớn, cách diễn giải, quản lý và phân tích dữ liệu. Ứng dụng big data trong việc quản lý và ra quyết định hiệu quả.
- Marketing kỹ thuật số và Phân tích người dùng: Phân tích dữ liệu trong marketing, khoanh vùng các yếu tố thúc đẩy hành vi người dùng và làm chủ các kỹ thuật ứng dụng trong marketing để hỗ trợ kinh doanh.
- Quản trị dữ liệu toàn cầu: Hiểu quản trị dữ liệu và cách ứng dụng trong các quy trình kinh doanh. So sánh, phân tích, đối chiếu các quy trình quản trị dữ liệu
Về chuyển đổi số, nội dung khó học sẽ xoay quanh 3 trọng điểm sau:
- Công nghiệp 4.0: Hiểu rõ sự thay đổi, dịch chuyển trong kinh tế, xã hội, môi trường kinh doanh, hành vi cá nhân dưới tác động của công nghệ 4.0
- Chiến lược kinh doanh và chuyển đổi số: Hiểu được tác động của công nghệ kỹ thuật số đến hành vi khách hàng, môi trường kinh doanh, bộ máy doanh nghiệp, từ đó đưa ra các định hướng thay đổi phù hợp dựa trên những nền tảng và nguồn lực đang có.
- Tư duy nhanh trong chuyển đổi số: Giúp học viên tiếp cận linh hoạt và đưa ra các quyết định kịp thời đối trước các thay đổi trong môi trường kinh doanh công nghệ hiện nay nhằm tối đa hóa năng lực cạnh tranh và lợi ích doanh nghiệp.
Để từ đó, nhà quản lý có thể giải quyết lần lượt các vấn đề thực tế từ ứng dụng phần mềm vào phát triển dữ liệu lớn, đến cách khai thác ‘ứng dụng được ngay’ vào thực tế công việc.
→ Chi tiết chương trình PM BADT – Thạc sĩ phân tích kinh doanh & chuyển đổi số