Với sự phát triển thần tốc của công nghệ, con người sản sinh ra một lượng thông tin số khủng lồ, có giá trị to lớn đối với khoa học dữ liệu. Theo Fortune Business Insight, quy mô thị trường nền tảng khoa học dữ liệu toàn cầu được định giá 103,93 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng từ 133,12 tỷ USD vào năm 2024 lên 776,86 tỷ USD vào năm 2032.
Tuy nhiên, ứng dụng khoa học dữ liệu như thế nào để hiệu quả, lợi ích của việc ứng dụng khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh ra sao? Bài viết dưới đây sẽ phân tích những điều trên, đồng thời phân tích một số những công nghệ phổ biến thường được sử dụng trong lĩnh vực này để giúp các doanh nghiệp linh hoạt sử dụng, góp phần phát triển hoạt động chung của doanh nghiệp.
1. Khoa học dữ liệu là gì?
Là lĩnh vực nghiên cứu nhằm khai thác thông tin ẩn sâu sau những con số, khoa học dữ liệu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong xã hội số hiện nay, trong đó có kinh doanh. Kết hợp những nguyên tắc và phương pháp thực hành của các lĩnh vực như toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính, khoa học dữ liệu có khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu.
Từ nội dung phân tích này, các nhà khoa học dữ liệu có thể trả lời những câu hỏi như sự kiện gì đã và đang xảy ra, tại sao nó xảy ra, sự kiện gì sẽ xảy ra và cần làm những gì đển chuẩn bị đón đầu những sự kiện kinh tế đó?
Một chu trình phân tích dữ liệu luôn bắt đầu từ một vấn đề kinh doanh cụ thể. Nhà phân tích dữ liệu sẽ phối hợp cùng các bên liên quan để hiểu rõ nhu cầu của doanh nghiệp. Sau đó, nhà phân tích dữ liệu sẽ áp dụng quy trình OSEMN như sau:
- O – Thu thập dữ liệu (Obtain data): Dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu nội bộ, mạng xã hội, hoặc từ các nguồn bên thứ ba đáng tin cậy.
- S – Làm sạch dữ liệu (Scrub data): Quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm chuẩn hóa dữ liệu theo một định dạng cụ thể, xử lý dữ liệu thiếu sót, sửa lỗi và loại bỏ dữ liệu ngoại lai.
- E – Khám phá dữ liệu (Explore data): Trong giai đoạn này, nhà phân tích dữ liệu thực hiện các phân tích sơ bộ để hiểu sâu hơn về dữ liệu thông qua thống kê mô tả và các công cụ trực quan hóa.
- M – Mô hình hóa dữ liệu (Model data): Sử dụng các phần mềm và thuật toán máy học để dự đoán kết quả và đề xuất các hành động tốt nhất. Mô hình dữ liệu sau đó được đánh giá và tinh chỉnh để cải thiện hiệu suất.
- N – Diễn giải kết quả (Interpret results): Cuối cùng, nhà phân tích dữ liệu hợp tác với các chuyên gia kinh tế và doanh nghiệp để chuyển đổi số liệu chi tiết thành hành động cụ thể thông qua sơ đồ và biểu đồ để đưa ra quyết định kinh doanh.
2. Lợi ích của việc áp dụng khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh
2.1. Tối ưu hóa quy trình kinh doanh
Nhờ có khoa học dữ liệu, các doanh nghiệp có thể dễ dàng phân tích được ý định của khách hàng mục tiêu, từ đó, cùng với công nghệ trí tuệ nhân tạo đưa ra các phản hồi phù hợp trong thời gian sớm nhất. Tại Việt Nam, thị trường taxi hiện tại mang lại nhiều trải nghiệm mới mẻ hơn cho hành khách thông qua ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn trong vận hành, kinh doanh, nhằm gia tăng trải nghiệm khách hàng.
Cụ thể, hãng taxi Lado từ năm 2023 đã tích hợp tổng đài Trí tuệ nhân tạo (AI Callbot) được phát triển trên nền tảng giải pháp ViVoice của VinBigdata trong dịch vụ chăm sóc khách hàng. Với giải pháp này, hãng xe có thể tự động tiếp nhận các cuộc gọi đặt xe, phân tích dữ liệu khách hàng cung cấp nhờ vào hệ cơ sở dữ liệu lớn và dữ liệu nội bộ, sau đó truy xuất những thông tin cần thiết để phản hồi khách hàng một cách tự nhiên.
→ Khám phá giải pháp ViVoice tại đây!
2.2. Dự báo xu hướng thị trường và phân tích đối thủ
Đối với nền kinh tế vĩ mô, khoa học dữ liệu đóng vai trò to lớn để các tổ chức tài chính quốc tế như Word Bank hay Quỹ Tiền tệ Quốc tế đưa ra những chỉ báo kinh tế quan trọng, đóng góp vào quá trình bình ổn và tăng trưởng kinh tế thế giới. Với dữ liệu lớn từ hàng triệu doanh nghiệp, hàng trăm quốc gia, nếu không có khoa học dữ liệu, sẽ rất khó khăn để các chuyên gia đưa ra các nhận định mang tính quyết định.
Ngay cả đối với các doanh nghiệp lớn, hàng chục chi nhánh cùng hoạt động đòi hỏi hệ thống dữ liệu của các doanh nghiệp này phải đủ lớn, cùng quy trình phân tích dữ liệu theo tháng, theo quý, theo năm bài bản. Từ đó, họ không chỉ có khả năng đưa ra các quyết định ngắn hạn, mà còn chuẩn bị được kế hoạch dài hạn, đóng góp cho sự ổn định của doanh nghiệp dù trong những điều kiện tài chính, kinh tế khó khăn nhất.
2.3. Tăng cường sự hiểu khách hàng và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị
Dữ liệu trong thời đại số được coi là tài sản vô giá đối với mỗi doanh nghiệp. Nếu vận dụng được khoa học dữ liệu trong hoạt động kinh doanh một cách linh hoạt, với chiến lược tiếp thị phù hợp, doanh nghiệp có thể gia tăng doanh thu của mình một cách nhanh chóng, tốn ít chi phí và nhân sự nhất có thể.
Hiện nay, tại Việt Nam, các doanh nghiệp đã nhanh chóng ứng dụng khoa học dữ liệu nhằm phân tích dữ liệu, kết hợp cùng trí tuệ nhân tạo và các công nghệ giọng nói nhằm phát triển các callbot, chatbot có khả năng tự động chăm sóc khách hàng 24/7. Tiêu biểu phải kể đến ACB Bot của ngân hàng ACB. Được phát triển từ giải pháp ViChat của VinBigdata, tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và thuật toán máy học nhằm phân tích và xử lý dữ liệu, cùng các công nghệ như Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên, Phân tích quan điểm,…, ACB Bot có khả năng trả lời tin nhắn khách hàng chỉ trong vòng 0,1s, hỗ trợ lên đến hơn 100 ngôn ngữ.
3. Thách thức và cơ hội khi sử dụng khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh
3.1. Thách thức
Trong hoạt động kinh doanh và quản lý kinh tế vĩ mô, để có thể sử dụng khoa học dữ liệu một cách hiệu quả, các doanh nghiệp và nhà quản lý phải đầu tư không chỉ vào công nghệ và hạ tầng, mà còn vào nhân lực có kiến thức vững. Ví dụ, theo báo cáo của JLL, trung tâm dữ liệu ở Việt Nam có chi phí xây dựng từ 6 triệu USD (hơn 150 tỷ đồng) tới 13 triệu USD (hơn 300 tỷ đồng) mỗi MW.
Một thách thức khác là bảo mật thông tin. Khi thu thập và xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau, việc đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin trở thành một vấn đề lớn đối với doanh nghiệp nếu chẳng may xảy ra rò rỉ. Những vụ việc như thế này có thể tạo ra khủng hoảng truyền thông, làm ảnh hưởng nghiêm trọng uy tín doanh nghiệp, tổ chức.
3.2. Cơ hội
Tuy nhiên, sử dụng khoa học dữ liệu cũng mang lại nhiều cơ hội lớn cho các doanh nghiệp. Việc phân tích dữ liệu thu thập được giúp họ hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược marketing và dịch vụ khách hàng. Ngoài ra, thông qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể dự đoán xu hướng thị trường và đưa ra các quyết định kinh doanh có tính chiến lược hơn.
Thêm vào đó, khoa học dữ liệu còn giúp tối ưu hóa hiệu suất vận hành của doanh nghiệp. Bằng cách phân tích dữ liệu về quá trình sản xuất, quản lý kho, và chuỗi cung ứng, các doanh nghiệp có thể tìm ra những điểm yếu và cải thiện chúng, từ đó tiết kiệm chi phí và tăng cường hiệu suất.
4. Các công nghệ phổ biến trong khoa học dữ liệu cho kinh tế và kinh doanh
4.1. Trí tuệ nhân tạo
Các thuật toán AI có thể tự động thu thập, phân tích và tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu không cấu trúc như văn bản và hình ảnh. Điều này giúp tăng cường khả năng tận dụng thông tin từ các nguồn dữ liệu đa dạng và phong phú, từ đó cải thiện chất lượng và độ tin cậy của quyết định dựa trên dữ liệu.
Bên cạnh đó, AI còn có khả năng tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu. Các thuật toán học máy và học sâu có khả năng tự động học và tinh chỉnh từ dữ liệu, giúp tạo ra các mô hình dự đoán và phân loại chính xác. Điều này giúp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho quy trình phân tích, đồng thời tăng cường độ chính xác và độ tin cậy của kết quả.
Tại Việt Nam, Công ty Cổ phân VinBigdata cũng đã ứng dụng hệ thống dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo vào sản phẩm callbot và chatbot và trợ lý ảo của công ty. Nhờ hơn 30,000 giờ dữ liệu giọng nói chất lượng cao, cùng công nghệ trí tuệ nhân toạ, trợ lý ảo ViVi trên xe điện VinFast có thể hiểu chính xác tiếng Việt đến 98%, hỗ trợ 4 giọng đàm thoại (Nam/nữ miền Bắc/Nam).
Khám phá trợ lý ảo ViVi tại đây!
4.2. Điện toán đám mây
Thay vì phải đầu tư vào hạ tầng máy chủ và phần cứng đắt đỏ, các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp có thể sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Phương pháp này giúp tiết kiệm chi phí và tăng tính linh hoạt trong quá trình phân tích dữ liệu.
Bên cạnh đó, các dịch vụ điện toán đám mây cung cấp các công cụ và nguồn lực mạnh mẽ để xây dựng và triển khai các mô hình học máy và học sâu. Nhờ vào sự mở rộng linh hoạt của điện toán đám mây, các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp có thể dễ dàng mở rộng hạ tầng tính toán của họ để đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng tăng.
4.3. Internet vạn vật
Internet vạn vật đã mở ra một cánh cửa mới đầy tiềm năng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh. Việc kết nối mọi thứ, từ các thiết bị cá nhân đến các hệ thống công nghiệp, tạo ra một lượng lớn dữ liệu được gọi là “dữ liệu vạn vật”. Điều này cung cấp một nguồn thông tin phong phú để phân tích và tạo ra những thông tin hữu ích cho các doanh nghiệp và chính phủ.
Ví dụ, trong các đại đô thị, hàng triệu cảm biến được lắp đặt trên các đường phố, đèn giao thông, và các phương tiện di chuyển như ô tô và xe buýt có kết nối Internet. Các cảm biến này liên tục gửi dữ liệu về tình trạng giao thông, mật độ xe cộ, tốc độ di chuyển, và các thông tin liên quan khác lên dự liệu đám mây. Dữ liệu này sau đó được phân tích bởi các hệ thống dữ liệu lớn để dự đoán và ứng phó với các tình huống giao thông khác nhau.
4.5. Big data
Big data là thuật ngữ nói về khối lượng dữ liệu lớn. Sở hữu càng nhiều data, doanh nghiệp càng có nhiều thông tin về khách hàng, về tình hình kinh doanh, về tình hình kinh tế vĩ mô, có vai trò quan trọng giúp các nhà lãnh đạo có thể đưa ra quyết định mang tính sống còn cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, để xử lý big data hiệu quả, doanh nghiệp và các tổ chức cần ứng dụng linh hoạt các phương pháp trong khoa học kĩ thuật với quy trình chính xác, nền tảng công nghệ tiên tiến, và đội ngũ nhân sự chất lượng cao,…
Nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp, tổ chức tận dụng tốt nguồn dữ liệu vàng bằng ngôn ngữ tiếng Việt, VinBigdata đã phát triển thành công ViGPT, là “ChatGPT phiên bản Việt” đầu tiên dành cho người dùng cuối được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt (LLM). ViGPT sở hữu những tính năng vượt trội và thiết kế phù hợp nhất với nhu cầu sử dụng của nhiều doanh nghiệp Việt. Với hơn 600 GB dữ liệu tiếng Việt tinh chỉnh, ViGPT có khả năng sáng tạo nội dung, tìm kiếm thông tin, giải đáp các câu hỏi thường thức mang đặc trưng của Việt Nam.
Kết luận
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và viễn thông, người dân Việt Nam đang tạo ra lượng lớn dữ liệu từ các hoạt động trực tuyến như mạng xã hội, thương mại điện tử và ứng dụng di động. Điều này tạo ra một cơ sở dữ liệu lớn và đa dạng để doanh nghiệp và các tổ chức có thể khai thác và phân tích, từ đó đưa ra các quyết định hiệu quả, tạo đà phát triển trong.
Nhằm giúp các doanh nghiệp có thể thu thập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó tận dụng kết quả phân tích để tối ưu quy trình vận hành doanh nghiệp, VinBigdata đã phát triển thành công Nền tảng trí tuệ nhân tạo đa nhận thức toàn diện VinBase.
Nền tảng bao gồm các sản phẩm về giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: VinBase Chatbot, VinBase Callbot, VinBase Virtual Assistant, VinBase APIs. Ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sản phẩm từ nền tảng VinBase có thể tạo ra các cuộc hội thoại với tốc độ phản hồi nhanh chóng và giọng điệu tự nhiên, tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh, marketing của doanh nghiệp.
Liên hệ với VinBigdata để được tư vấn triển khai nền tảng VinBase nhằm ứng dụng khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh:
|