BIG DATA TRONG CHUYỂN ĐỔI SỔ VÀ 10 ỨNG DỤNG VƯỢT TRỘI CHO DOANH NGHIỆP

Big Data trong chuyển đổi số chính là chìa khóa then chốt giúp doanh nghiệp khai thác và tận dụng tối đa tài nguyên dữ liệu trong thời đại 4.0. Từ việc thấu hiểu khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường đến tối ưu hóa quy trình vận hành, Big Data mang lại những lợi ích to lớn, giúp doanh nghiệp bứt phá trong cuộc đua cạnh tranh. Bài viết này của AI FIRST sẽ phân tích tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong chuyển đổi số và đặc biệt là 10 ứng dụng nổi bật mà doanh nghiệp không thể bỏ qua.

1. Big Data trong chuyển đổi số là gì?

Big Data hay Dữ liệu lớn bao gồm một lượng dữ liệu cực lớn và phức tạp, đến từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu khách hàng, thị trường, nội bộ doanh nghiệp. Điểm đặc biệt của Big Data không chỉ nằm ở khối lượng lớn, mà còn ở khả năng cung cấp những hiểu biết sâu sắc và giá trị. Big Data đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Dữ liệu lớn cung cấp "nguồn nhiên liệu" để các công nghệ số như trí tuệ nhân tạo (AI),Internet vạn vật (IoT) phát huy tối đa hiệu quả. 

Big Data trong chuyển đổi số có thể được hiểu đơn giản là việc sử dụng một lượng lớn dữ liệu (thường rất lớn và phức tạp) để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh hơn, cải thiện hoạt động và tạo ra những sản phẩm, dịch vụ tốt hơn.

2. Lợi ích của việc ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số

Việc ứng dụng Big Data không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn tạo ra những lợi thế cạnh tranh vượt trội trên thị trường. Dưới đây là những lợi ích mà Big Data mang lại trong quá trình chuyển đổi số:

• Ra quyết định thông minh và hiệu quả hơn: Nhờ khả năng phân tích và xử lý dữ liệu mạnh mẽ, Big Data giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các xu hướng, mô hình và mối quan hệ trong dữ liệu
• Tối ưu hoá quy trình hoạt động kinh doanh: Big Data cho phép doanh nghiệp theo dõi và phân tích hiệu suất của các quy trình kinh doanh, từ sản xuất, bán hàng, marketing đến dịch vụ khách hàng
• Cải thiện trải nghiệm của khách hàng: Big Data giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng để tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng
• Thúc đẩy quá trình đổi mới và sáng tạo: Big Data cung cấp nguồn tài nguyên phong phú cho việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm, dịch vụ mới để đáp ứng đúng nhu cầu của thị trường
• Tăng cường khả năng cạnh tranh: Bằng cách tận dụng Big Data, doanh nghiệp có thể nâng cao vị thế cạnh tranh, thu hút khách hàng và đạt được sự phát triển bền vững

3. 10 ứng dụng Big Data và AI trong chuyển đổi số doanh nghiệp

Sự kết hợp mạnh mẽ của Big Data và AI mang lại những ứng dụng to lớn, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và đạt được lợi thế cạnh tranh vượt trội. Dưới đây là 10 ứng dụng tiêu biểu của Big Data và AI trong chuyển đổi số doanh nghiệp:

3.1. Tối ưu hoá chiến lược Marketing

Big Data thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn để hiểu rõ khách hàng (hành vi, sở thích...). AI sử dụng dữ liệu này để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng (gợi ý sản phẩm, nội dung), tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo (lựa chọn kênh, nội dung), cải thiện nội dung Marketing (dựa trên xu hướng tìm kiếm) và đo lường hiệu quả hoạt động.

Ví dụ như Netflix đã sử dụng Big Data và AI để gợi ý phim cho người dùng dựa trên lịch sử xem phim, đánh giá, sở thích..

3.2. Dự báo nhu cầu thị trường

Việc ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số và kết hợp AI trong dự báo nhu cầu thị trường giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong hoạt động kinh doanh. Doanh nghiệp thu thập dữ liệu đa dạng từ nhiều nguồn (bán hàng, thị trường, kinh tế, xã hội...) bằng Big Data. Sau đó, AI sử dụng các thuật toán học máy để xử lý và phân tích dữ liệu, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thị trường và tìm ra xu hướng tiềm ẩn. Dựa trên kết quả phân tích, AI xây dựng mô hình dự báo nhu cầu thị trường, giúp doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất, quản lý hàng tồn kho, lập kế hoạch marketing và ra quyết định đầu tư hiệu quả.

3.3. Cải thiện quản lý chuỗi cung ứng

Ứng dụng Big Data và AI trong chuyển đổi số để cải thiện quản lý chuỗi cung ứng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa toàn bộ quá trình từ sản xuất đến phân phối, mang lại hiệu quả vượt trội. Big Data thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (nhà cung cấp, kho bãi, vận chuyển, bán hàng...) để có cái nhìn toàn diện về chuỗi cung ứng. AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu, xác định các điểm nghẽn, dự đoán các vấn đề tiềm ẩn (thiếu hàng, chậm giao hàng) và đưa ra các giải pháp tối ưu (tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, quản lý hàng tồn kho).

Ví dụ như Walmart sử dụng Big Data và AI để quản lý chuỗi cung ứng khổng lồ của mình. Họ thu thập dữ liệu từ các cửa hàng, kho bãi, nhà cung cấp và hệ thống vận chuyển. AI phân tích dữ liệu này để dự đoán nhu cầu thị trường, tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, và cải thiện hiệu quả vận chuyển. Nhờ đó, Walmart có thể giảm chi phí, đảm bảo hàng hóa luôn có sẵn và đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của khách hàng.

3.4. Phát hiện và ngăn ngừa gian lận

Ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (giao dịch, hành vi người dùng, nhật ký hệ thống...) để tạo ra bức tranh toàn diện về hoạt động của doanh nghiệp. AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu, xác định các mẫu bất thường, dấu hiệu đáng ngờ và các hành vi gian lận (ví dụ: giả mạo tài khoản, lừa đảo, rửa tiền).

Hiện nay, các ngân hàng sử dụng Big Data và AI để phát hiện các giao dịch gian lận. AI phân tích lịch sử giao dịch, hành vi người dùng và các yếu tố khác để xác định các giao dịch đáng ngờ (ví dụ: chuyển tiền vào tài khoản lạ, rút tiền quá hạn mức). Khi phát hiện giao dịch bất thường, hệ thống sẽ cảnh báo cho nhân viên ngân hàng để kịp thời xử lý, ngăn chặn thiệt hại cho khách hàng và ngân hàng.

3.5. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Big Data thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (hành vi người dùng, lịch sử mua hàng, tương tác trên mạng xã hội...) để có cái nhìn chi tiết về từng khách hàng. AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu, xác định sở thích, nhu cầu và thói quen của khách hàng. Dựa trên thông tin này, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên nhiều kênh khác nhau (website, ứng dụng di động, email...) bằng cách gợi ý sản phẩm phù hợp, cung cấp nội dung hấp dẫn, đưa ra các chương trình khuyến mãi đặc biệt.

3.6. Phân tích cảm xúc khách hàng

Doanh nghiệp ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số và AI để hiểu rõ hơn về thái độ, cảm xúc của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu, từ đó cải thiện chất lượng và trải nghiệm khách hàng. Big Data thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, phản hồi của khách hàng...) để có cái nhìn tổng quan về cảm xúc của khách hàng. AI sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích dữ liệu, xác định cảm xúc của khách hàng (tích cực, tiêu cực, trung lập). 

3.7. Tối ưu hoá quy trình nội bộ

Big Data và AI được ứng dụng trong chuyển đổi số để giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và tăng năng suất. Big Data thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn trong doanh nghiệp (hệ thống quản lý, nhật ký hoạt động, dữ liệu từ các phòng ban...) để có cái nhìn tổng quan về các quy trình.

Trong khi đó, AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu, xác định các điểm nghẽn, lãng phí, các công đoạn thừa và đưa ra các giải pháp tối ưu (tự động hóa quy trình, cải tiến quy trình, phân bổ nguồn lực hiệu quả).

3.8. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Ra quyết định dựa trên dữ liệu giúp ban lãnh đạo đưa ra các quyết định chính xác, hiệu quả và giảm thiểu rủi ro. Với sự trợ giúp của Big Data, doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về hoạt động của doanh nghiệp và thị trường thông qua dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn (bán hàng, marketing, sản xuất, tài chính...) để.

Các phần mềm tích hợp AI sẽ tiến hành phân tích các dữ liệu này, xác định các xu hướng, mô hình và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh. Dựa trên kết quả phân tích, AI có thể đưa ra các dự đoán, đề xuất và hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định.

3.9. Cải tiến nghiên cứu và phát triển (R&D)

Sự hỗ trợ của Big Data và AI có thể tăng cường hoạt động R&D theo nhiều cách, mang lại hiệu quả vượt trội cho doanh nghiệp. Big Data đem lại cái nhìn toàn diện về thị trường và khách hàng cho bộ phận R&D. Trong khi AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu từ các nghiên cứu, thử nghiệm một cách nhanh chóng, giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm thời gian và tập trung vào các vấn đề chuyên sâu hơn. Các công cụ AI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian như thu thập dữ liệu, phân tích cơ bản, giúp các nhà nghiên cứu có thêm thời gian cho việc sáng tạo và thử nghiệm. 

3.10. Hỗ trợ chuyển đổi số toàn diện

Big Data và AI đóng vai trò then chốt trong quá trình chuyển đổi số toàn diện của doanh nghiệp, mang lại những lợi ích to lớn và đa dạng. Sự kết hợp giữa Big Data và AI cho phép doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ, dự đoán xu hướng thị trường, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, từ đó tăng cường khả năng cạnh tranh và đạt được hiệu quả kinh doanh vượt trội.

4. Sự kết hợp của Big Data và các công nghệ tiên tiến khác

Sự kết hợp giữa Big Data và các công nghệ tiên tiến đang mở ra những tiềm năng to lớn, thúc đẩy quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Sau đây AI FIRST sẽ giới thiệu về 7 sự kết hợp vượt trội của Big Data hiện nay:

4.1. Big Data kết hợp với AI và học máy

Sự kết hợp này tạo ra một "cỗ máy" mạnh mẽ cho phép doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu. Ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số cung cấp nguồn dữ liệu khổng lồ, đa dạng cho doanh nghiệp. Trong khi AI và Machine Learning giúp phân tích, xử lý dữ liệu đó để đưa ra các quyết định thông minh. Ví dụ như các công ty thương mại điện tử sử dụng AI và Machine Learning để phân tích lịch sử mua hàng, hành vi người dùng để gợi ý các sản phẩm phù hợp, tăng doanh số bán hàng

4.2. Big Data kết hợp với Internet of Thing - IoT

Sự kết hợp này tạo ra một mạng lưới kết nối rộng khắp, cho phép doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ các thiết bị IoT, từ đó hiểu rõ hơn về hoạt động của mình và đưa ra các quyết định tối ưu. Chẳng hạn như các nhà máy sử dụng cảm biến IoT để theo dõi tình trạng hoạt động của máy móc, từ đó dự đoán hỏng hóc và lên kế hoạch bảo trì.

Một số ứng dụng:

• Quản lý chuỗi cung ứng: Theo dõi vị trí, tình trạng hàng hóa trong thời gian thực, giúp doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa quá trình vận chuyển
• Sản xuất thông minh: Thu thập dữ liệu từ các máy móc, thiết bị trong quá trình sản xuất, giúp doanh nghiệp phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, tối ưu hóa quy trình sản xuất
• Quản lý năng lượng: Theo dõi, phân tích mức tiêu thụ năng lượng, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí

4.3. Big Data kết hợp với Điện toán đám mây

Sự kết hợp này giúp doanh nghiệp lưu trữ, xử lý và truy cập dữ liệu một cách linh hoạt, tiết kiệm chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng. Ví dụ một số doanh nghiệp ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số kết hợp với dịch vụ điện toán đám mây của Amazon (AWS), Google (GCP) để lưu trữ, xử lý dữ liệu và chạy các ứng dụng AI. Một số ứng dụng như lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trên đám mây, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng

4.4. Big Data kết hợp với Blockchain

Sự kết hợp của Big Data và Blockchain giúp tăng cường tính bảo mật, minh bạch và tin cậy cho dữ liệu ở các doanh nghiệp. Hiện nay, các công ty trong ngành thực phẩm sử dụng Blockchain để theo dõi nguồn gốc sản phẩm, từ trang trại đến bàn ăn, giúp người tiêu dùng yên tâm về chất lượng sản phẩm. Ví dụ, theo dõi nguồn gốc, lịch sử sản phẩm, giúp doanh nghiệp đảm bảo chất lượng sản phẩm, ngăn chặn hàng giả, hàng nhái.

4.5. Big Data kết hợp với Tự động hoá và Robotic Automation (RPA)

Big Data kết hợp với Tự động hoá và Robotic Automation đã giúp các doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ, quy trình lặp đi lặp lại, giúp nhân viên tập trung vào các công việc sáng tạo, mang lại giá trị cao hơn. Điển hình như các ngân hàng sử dụng RPA để tự động hóa quá trình xử lý hồ sơ vay, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian chờ đợi.

Một số ứng dụng:

• Xử lý hóa đơn: Tự động hóa quá trình nhập liệu, xử lý hóa đơn, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót
• Chăm sóc khách hàng: Sử dụng chatbot để tự động trả lời các câu hỏi của khách hàng, giải quyết các vấn đề đơn giản
• Quản lý kho bãi: Tự động theo dõi lượng hàng tồn kho, dự báo nhu cầu thị trường, từ đó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá nhiều.

4.6. Big Data kết hợp với phân tích dữ liệu thời gian thực

Ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số kết hợp với phân tích dữ liệu thời gian thực cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu ngay khi nó được tạo ra, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kịp thời, ứng phó nhanh chóng với các thay đổi của thị trường. Các công ty chứng khoán sử dụng phân tích dữ liệu thời gian thực để theo dõi biến động của thị trường, đưa ra các quyết định đầu tư kịp thời.

4.7. Big Data kết hợp công nghệ thực tế ảo và thực tế tăng cường

Sự kết hợp giữa Big Data và công nghệ thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) đang mang lại những trải nghiệm mới mẻ và tiềm năng to lớn cho nhiều lĩnh vực, cho phép doanh nghiệp tận dụng lượng lớn dữ liệu để tạo ra những trải nghiệm trực quan, sinh động và tương tác cao cho người dùng. 

Một số ứng dụng:

• Thiết kế sản phẩm: Sử dụng thực tế ảo để thiết kế sản phẩm, giúp các nhà thiết kế dễ dàng hình dung, đánh giá sản phẩm
• Đào tạo: Sử dụng thực tế ảo để tạo ra các môi trường đào tạo mô phỏng, giúp nhân viên học hỏi, rèn luyện kỹ năng một cách an toàn, hiệu quả
• Xem trước sản phẩm: Khách hàng có thể xem trước sản phẩm 3D trong không gian thực tế của mình thông qua ứng dụng AR

5. Một số xu hướng phát triển của Big Data trong chuyển đổi số

Big Data không ngừng phát triển và thích ứng để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của doanh nghiệp. Dưới đây là một số xu hướng phát triển đáng chú ý của Big Data trong chuyển đổi số:

5.1. Tự động hoá phân tích dữ liệu lớn

Các công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu lớn ngày càng được tự động hóa, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Thay vì phải thực hiện các tác vụ thủ công, các nhà phân tích có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, đòi hỏi sự sáng tạo và chuyên môn cao. Ví dụ, các công cụ AI có thể tự động xác định các mẫu dữ liệu quan trọng, tạo ra các báo cáo phân tích và đưa ra các đề xuất hành động.

5.2. Chuyển đổi từ dữ liệu lớn sang dữ liệu thông minh

Doanh nghiệp ngày càng chú trọng vào việc khai thác giá trị thực sự từ dữ liệu, biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích và có giá trị. Thay vì chỉ tập trung vào khối lượng dữ liệu, các doanh nghiệp quan tâm hơn đến việc chuyển đổi dữ liệu lớn thành dữ liệu thông minh. Điều này đạt được thông qua việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) để phân tích dữ liệu, tìm kiếm insight và đưa ra các quyết định thông minh.

5.3. Mô hình dữ liệu phân tán và Edge Computing

Mô hình dữ liệu phân tán và Edge Computing cho phép xử lý dữ liệu ngay tại nguồn (ví dụ: thiết bị IoT), giảm độ trễ và tăng tốc độ xử lý. Thay vì tập trung xử lý dữ liệu tại các trung tâm dữ liệu lớn, dữ liệu được xử lý ngay tại các thiết bị biên, gần nơi dữ liệu được tạo ra. Việc xử lý dữ liệu gần nguồn giúp giảm tải cho các trung tâm dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm chi phí. 

5.4.  Phân tích dựa trên dữ liệu không cấu trúc

Dữ liệu không cấu trúc (ví dụ: văn bản, hình ảnh, video) chứa đựng nhiều thông tin giá trị, nhưng khó phân tích bằng các phương pháp truyền thống. Các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận diện hình ảnh được ứng dụng để phân tích dữ liệu không cấu trúc, khai thác thông tin chi tiết và sâu sắc.

Việc ứng dụng Big Data trong chuyển đổi số không chỉ là xu hướng hay công cụ, mà còn là động lực thúc đẩy sự đổi mới và sáng tạo, giúp doanh nghiệp vươn tới những tầm cao mới. Để tận dụng tối đa sức mạnh của Big Data, doanh nghiệp cần có chiến lược rõ ràng, đầu tư công nghệ phù hợp và xây dựng đội ngũ chuyên gia am hiểu về dữ liệu. Hy vọng rằng, bài viết này của AI FIRST đã cung cấp cho quý doanh nghiệp cái nhìn tổng quan về vai trò to lớn của dữ liệu lớn trong chuyển đổi số.