Mặc dù Dữ liệu lớn^{(Big Data)} được sử dụng cho hầu hết mọi loại ngành, bao gồm cả các ngành công nghiệp quy mô nhỏ và thậm chí là tiểu thủ công nghiệp, nhưng có một số ngành đã phụ thuộc vào Dữ liệu lớn^{(Big Data)} . Từ lâu, họ đã triển khai hay nói đúng hơn là kết hợp Dữ liệu lớn -^{(Big Data –)} thu thập và phân tích - vào hệ thống của họ để tạo ra các loại báo cáo khác nhau cho các mục đích sử dụng cuối cùng khác nhau. Bài viết này tập trung vào việc sử dụng Dữ liệu lớn^{(Big Data)} của các ngành này và Dữ liệu lớn^{(Big Data)} được sử dụng như thế nào. Tôi đã đăng một bài viết về kiến thức cơ bản về Dữ liệu lớn^{(Big Data)} , vì vậy bài viết này không nhắc lại Dữ liệu lớn là gì^{(what is Big Data)} .

Công dụng của Dữ liệu lớn là gì

Các nhà kinh doanh từ lâu đã phụ thuộc vào bất kỳ dữ liệu nào họ có để phân tích xu hướng, hành vi (của hàng hóa và / hoặc người dùng), tác động và lợi nhuận tổng thể, v.v. Với loại dữ liệu mà họ sở hữu - nhờ Internet - máy tính còn vượt xa bảng tính đơn giản để cung cấp cho họ nhiều kết quả chính xác. Hơn nữa^{(Furthermore)} , Dữ liệu lớn^{(Big Data)} cho phép họ thực hiện nhiều loại phân tích hơn để duy trì hoạt động kinh doanh lành mạnh và có lợi nhuận luôn trên con đường phát triển.

Tiêu thụ dữ liệu lớn

Các ngành đã sử dụng dữ liệu lớn^(Big) : Bắt đầu sớm^(Early)

A] Các tổ chức tài chính:^{(A] Financial Institutions:)} Chủ yếu xử lý tiền của bạn, các ngành này dựa vào Dữ liệu lớn^{(Big Data)} để kiểm tra các xu hướng trước đó và đưa ra dự đoán. Dữ liệu ban đầu ít hơn nên các dự đoán đi kèm với biên độ rủi ro lớn hơn. Rủi ro đó hiện đã được giảm bớt do truy cập vào nhiều dữ liệu hơn. Thị trường chứng khoán, ngân hàng và các tổ chức tài chính khác cũng có thể đang kiểm tra phương pháp chi tiêu của bạn để rút ra một số loại phương trình giúp bạn giữ lại lợi nhuận tối đa. Biểu đồ sau sẽ giúp bạn hiểu cách các tổ chức tài chính sử dụng Dữ liệu lớn^{(Big Data)} . Nó cũng sẽ cung cấp cho bạn ý tưởng về cách Dữ liệu lớn^{(Big Data)} có thể được sử dụng.

Hình 1 - Phân tích dữ liệu lớn trong lĩnh vực tài chính

B] Tiếp thị bán lẻ^{(B] Retail Marketing)} : Điều đầu tiên gây chú ý khi nói về bán lẻ là mức tiêu thụ hàng hóa - theo khu vực hoặc theo độ tuổi. Có, bạn có thể sử dụng Dữ liệu lớn^{(Big Data)} để cho biết cách thức và ai đang sử dụng hàng hóa của bạn và loại hàng hóa nào. Hơn thế nữa, bạn cũng có thể tập trung vào việc cải tiến sản phẩm và thậm chí giới thiệu sản phẩm mới dựa trên những sản phẩm đang thành công. Mặt khác của việc sử dụng Dữ liệu lớn^{(Big Data)} trong Tiếp thị Bán lẻ^{(Retail Marketing)} là tìm ra triển vọng (đừng quên những người mua sắm trực tuyến), tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng và khả năng hoặc kỹ thuật, giữ chân khách hàng và các lĩnh vực tương tự.

C] Chính phủ và Khu vực công^{(C] Government and Public Sector)} : Làm thế nào chúng ta có thể quên chính phủ khi nói đến dữ liệu? Chính phủ^(Govt) . và các đơn vị khu vực công là những đơn vị thu thập dữ liệu nhiều hơn bất kỳ khu vực nào khác. Bạn có thể nói rằng họ đang chìm đắm trong dữ liệu ngay cả khi họ số hóa và lưu trữ dữ liệu trên máy chủ hoặc đám mây của họ trên toàn thế giới. Theo whitepaper của IDC

“Khi các nhà lãnh đạo chính phủ trên toàn quốc phấn đấu trở thành một tổ chức dựa trên dữ liệu để hoàn thành thành công sứ mệnh của mình, họ đang đặt nền tảng để tương quan các mối quan hệ phụ thuộc giữa các sự kiện và theo dõi sự phụ thuộc giữa mọi người, quy trình và thông tin.”^{(“As government leaders across the spectrum strive to become a data-driven organization to successfully accomplish their missions, they are laying the groundwork to correlate dependencies across events and track dependencies across people, processes, and information.”)}

Nhìn chung, lĩnh vực này đạt được lợi ích về mặt năng suất vì nó có thể theo dõi tốc độ + độ chính xác của các dự án khác nhau do họ điều hành. Sau đó, nó có thể phân tích dữ liệu để tìm ra các phương pháp cải thiện hiệu suất tốt hơn. Ngoài ra còn có một số lợi ích khác như theo dõi mọi người để phục vụ họ chăm sóc sức khỏe tốt hơn, việc làm, v.v.

D] Lĩnh vực truyền thông^{(D] Communications Sector)} : Một lĩnh vực khác mà Dữ liệu lớn^{(Big Data)} đóng một vai trò quan trọng, từ việc thu hút khách hàng đến nâng cao hoặc ít nhất, duy trì chất lượng dịch vụ được cung cấp cho họ, thu hồi và cả các khoản nợ khó đòi!

Vì họ muốn các dịch vụ của mình luôn hoạt động tốt, họ có thể sử dụng Dữ liệu^{(Big Data)} lớn cho cả những điều trên và vào cơ sở hạ tầng của riêng họ để dự báo tăng trưởng tiềm năng trong những năm qua. Họ biết các yêu cầu của băng thông, họ sẽ biết về những khách hàng giả mạo và những khách hàng không còn sử dụng dịch vụ của họ nữa (giúp đưa họ trở lại), giảm thiểu rủi ro trong trường hợp nhu cầu tăng đột ngột và hơn thế nữa - hầu như bất kỳ bộ phận nào của doanh nghiệp bạn có thể nghĩ ra.

E] Doanh nghiệp Truyền thông và Giải trí:^{(E] Media and Entertainment Businesses: )} Trọng tâm chính ở đây là giữ chân khách hàng - đôi khi quan trọng hơn so với việc mua lại khách hàng. Dữ liệu lớn^{(Big Data)} giúp kiểm tra xem những người dùng khác nhau thích loại phương tiện nào và dựa vào đó, các nhà truyền thông phát triển nội dung loại đó tốt hơn.

Họ tập trung vào các nhóm tuổi và phân chia sản xuất hiện vật theo kết quả phân tích. Đồng thời, họ phải tìm ra loại quảng cáo mà các nhóm tuổi khác nhau tham gia - thay vì chỉ xem. Trước đó, không thể có được nhiều dữ liệu như vậy nhưng do các Cơ quan ^(Agencies)Tiếp thị Internet^{(Internet Marketing)} và tổng hợp dữ liệu qua nhiều năm thay vì chỉ tuôn ra, họ có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực, thực hiện các hành động phù hợp cho cả khách hàng và nhân viên. Nó chỉ là sự khởi đầu. Không có giới hạn cho tất cả những gì bạn muốn biết. Với loại dữ liệu phù hợp trong tay, bạn luôn có thể nhận được kết quả chính xác.

Phần trên cố gắng cung cấp cho bạn cái nhìn sơ lược về công dụng của Dữ liệu lớn^{(Big Data)} là gì với các ví dụ về các lĩnh vực công nghiệp khác nhau. Đọc tiếp về Dữ liệu lớn 3 Vs. Nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ hoặc cần thêm bất cứ điều gì, vui lòng bình luận bên dưới.

Big Data Consumption. What are the Uses of Big Data.

Though Big Data is of use to almost every type of іndustry, including small-scаle and even cottage іndustries, there are some sectоrs that are already dеpendent on Big Data. They have long implemеnted or rather, іncorporated the Big Data – collection and analysis – into their systems to gеnerate different types of rеports for dіfferent end uses. Thіs article focuses on these industries’ usage of Big Data and hоw is Big Datа used. I already рosted an article on Big Data basiсѕ, ѕo this article does not repeat what is Big Data.

What are the Uses of Big Data

Business houses have long been dependent on whatever data they had to analyze trends, behavior (of goods and/or users), impacts and overall profits, etc. With the kind of data they now possess – thanks to the Internet – the computing goes beyond simple spreadsheets to provide them with many accurate results. Furthermore, Big Data enables them to perform more kinds of analysis to keep it a healthy and profitable business that is always on a path to growth.

Big Data Consumption

Industries Already Using Big Data: They Started Early

A] Financial Institutions: Mainly dealing with your money, these industries rely on Big Data to check previous trends and make predictions. Early data was less so predictions came with a bigger margin of risk. That risk is now reduced due to access to more data. Share markets, banks and other financial institutions may also be checking your spending methods to derive some sort of equation that helps you retain maximum profits. The following chart will assist you in understanding how financial institutions use Big Data. It will also give you an idea of how Big Data can be used.

Fig 1 - Analysis of Big Data in Financial Sector

B] Retail Marketing: The first thing that strikes mind talking about retail is the consumption of goods – area-wise or age-wise. Yes, you can use Big Data to tell how and who are using your goods and what types of goods. More than that, you can also focus on improving products and even introducing new products based on the ones that are succeeding. The other side of using Big Data in Retail Marketing is figuring out prospects (don’t forget the online window shoppers), prospect-to-client conversion rate and abilities or techniques, client retention, and similar areas.

C] Government and Public Sector: How can we forget the government when it comes to data? Govt. and public sector units are ones that collect data more than any other sector. You can say they are drowning in data even as they digitize and store the data onto their servers or clouds worldwide. According to a whitepaper by IDC

“As government leaders across the spectrum strive to become a data-driven organization to successfully accomplish their missions, they are laying the groundwork to correlate dependencies across events and track dependencies across people, processes, and information.”

Overall, this sector gains in terms of productivity as it can track the speed + accuracy of different projects being run by them. It can then analyze the data to find better methods of improving performance. There are quite a few other benefits too such as tracking people for serving them better healthcare, employment, etc.

D] Communications Sector: Another area where Big Data plays an important role from the acquisition of customers to enhancing or at the least, maintaining the class of service being provided to them, recovery, and bad debts too!

Since they would want their services always up and running, they can use Big Data both for the above and into their own infrastructure to project potential growth as years go by. They come to know the requirements of bandwidth, they would know about fake customers and customers no longer using their services (helps in bringing them back), risk mitigation in case of a sudden increase in demand and much more – virtually any part of the business you can think of.

E] Media and Entertainment Businesses: The main focus here is customer retention – sometimes more important compared to customer acquisition. Big Data at hand helps in checking out what kind of media different users enjoy and based on that, the media houses develop better content of that type.

They focus on age groups and dividing the production of artifacts according to the analysis results. At the same time, they have to find out what kind of advertising do the different age groups engage with – instead of simply watching. Earlier, it was not possible to get that much data but due to Internet Marketing Agencies and compilation of data over years instead of just flushing it, they can make real-time decisions, take appropriate actions for both customers and staff. It is just the beginning. There are no limits on what all you wish to know. With the right kind of data in hand, you can always get accurate results.

The above tries to give you a glimpse into what are the uses of Big Data with examples of different industrial sectors. Read about Big Data 3 Vs next. If you have any doubts or with to add anything, please do comment below.

Thủy Linh

About the author

Tôi có kiến thức nền tảng về kỹ thuật máy tính và công nghệ thông tin, điều này đã cho tôi một góc nhìn độc đáo về nền tảng Windows 10 và 11. Đặc biệt, tôi được trải nghiệm với cả "Trải nghiệm máy tính để bàn" của Windows 10 và trình duyệt Microsoft Edge. Kinh nghiệm của tôi với hai nền tảng này giúp tôi hiểu sâu sắc về cách chúng hoạt động và kiến thức chuyên môn của tôi trong các lĩnh vực này cho phép tôi đưa ra lời khuyên đáng tin cậy về cách cải thiện chúng.

Tiêu thụ dữ liệu lớn. Công dụng của Dữ liệu lớn là gì.

Công dụng của Dữ liệu lớn là gì

Tiêu thụ dữ liệu lớn

Các ngành đã sử dụng dữ liệu lớn^(Big) : Bắt đầu sớm^(Early)

Big Data Consumption. What are the Uses of Big Data.

What are the Uses of Big Data