DVMS Co., Ltd

Ứng dụng Bigdata

Bigdata Solutions | Tư vấn, xây dựng, chuyển giao Bigdata , xây dựng phần mềm Bigdata, xây dựng app Bigdata, xây dựng website Bigdata, giải pháp và dịch vụ liên quan tới Bigdata
  1. Từ khi có ứng dụng data science, ngành y tế và chăm sóc sức khỏe cũng có những bước nhảy vọt quan trọng. 5 nhóm lĩnh vực data science đã áp dụng thành công những ứng dụng của data science có thể kể đến như Phân tích hình ảnh y khoa, gien và bộ gien, Điều chế thuốc, phân tích và chẩn đoán, ứng dụng phần mềm sức khỏe hay trợ lý sức khỏe tâm lý.

    Ứng dụng Data Science vào lĩnh vực Y tế mang tính đột phá

  2. Trở lại với chủ đề Data security, bảo mật dữ liệu, ở phần 1 bài viết trước chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về thực trạng Data security trên toàn cầu thông qua bàn luận những số liệu từ các báo cáo, nghiên cứu của Verizon và IBM về Data breach (xâm phạm, đánh cắp, rò rỉ dữ liệu) tại những công ty, tổ chức đến từ nhiều quốc gia khác nhau; cũng như tìm hiểu tổng quan về Data security như khái niệm, lợi ích, thách thức.

    GIẢI PHÁP CẢI THIỆN BẢO MẬT DỮ LIỆU – DATA SECURITY

  3. Ở phần trước chúng tôi đã giới thiệu cho các bạn sơ lược về tầm quan trọng của khai thác Big Data trong lĩnh vực ngân hàng (Banking industry) và các ứng dụng đầu tiên như: phân tích thói quen chi tiêu khách hàng, phân khúc khách hàng,...

    ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 2)

  4. TTCT - College Board, tổ chức phi lợi nhuận đang phụ trách kỳ thi SAT, đã bán mỗi cái tên thí sinh kèm theo các thông tin liên quan với giá 47 cent (khoảng 11.000 đồng), gây ra những tranh cãi dữ dội về tuyển sinh đại học ở Mỹ.

    47 xu bán dữ liệu mỗi thí sinh thi SAT: Áp lực khoa cử kiểu Mỹ
    Ảnh: Chronicle.com
  5. Sự phát triển của ngành ngân hàng (Banking) đi đôi với sự ra đời của Big Data

    Ngành ngân hàng đã phát triển theo bước nhảy vọt trong thập kỷ qua từ hoạt động vận hành kinh doanh đến cung cấp dịch vụ. Điều đáng ngạc nhiên chính là, hầu hết các ngân hàng đều gặp khó khăn hay thất bại trong việc sử dụng, khai thác thông tin, dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (database) mà họ có được từ khách hàng và từ các chi nhánh, bộ phận của tổ chức.

    ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 1)

  6. Trở lại với chủ đề về thống kê, ở phần trước chúng tôi đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm về thống kê cũng như lợi ích và ứng dụng của nó, tiếp theo ở phần này, chúng tôi sẽ đề cập đến một mảng kiến thức quan trọng khác đó chính Descriptive statistics (thống kê mô tả)

    TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: DESCRIPTIVE STATISTICS (THỐNG KÊ MÔ TẢ)

  7. Trước tình hình biến động của nền kinh tế và sự phát triển của khoa học công nghệ, để người quản lý có thể đưa ra những quyết định khả thi, hiệu quả thì nguồn dữ liệu đóng vai trò khá quan trọng.

    DỮ LIỆU SƠ CẤP TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING

  8. Dữ liệu khách hàng hay Customer data được coi là tài sản, nguồn thông tin vô giá đối với mọi công ty thuộc nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Việc triển khai các quy trình khai thác, dự án nghiên cứu, phân tích Customer data với mục đích tìm hiểu, nắm bắt mong muốn, nhu cầu thầm kín của khách hàng, và chuyển nó thành những giá trị cụ thể thông qua từng chiến lược, kế hoạch hoạt động chính là chìa khóa cạnh tranh của mỗi tổ chức ngày nay.

    TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.1) – DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG LÀ GÌ?

  9. Ở phần 1 bài viết cùng chủ đề, đã giới thiệu các khái niệm về Data quality, Data quality management; lợi ích; tầm quan trọng; và các tiêu chuẩn, tiêu chí đánh giá chất lượng dữ liệu. Mặc dù nhiều công ty, tổ chức hiện nay đã nhận thức được sự cần thiết của các nhiệm vụ trong Data quality, nhưng họ vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, khó khăn khác nhau dẫn đến việc thiết lập, và triển khai các giải pháp thích hợp càng được quan tâm hơn bao giờ hết.

    TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P2)

  10. Ở bài viết trước, phần 1 về ứng dụng Big Data trong lĩnh vực E-commerce, đã giới thiệu đến các bạn tổng quan về thị trường E-commerce, các định nghĩa, khái niệm về kinh doanh trực tuyến, đồng thời mô tả nguồn dữ liệu E-commerce có những đặc tính được coi là Big Data và nói lên nhu cầu khai thác.

    ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 2)

  11. Hội thảo Quốc tế về Thống kê Du lịch do Liên Hợp Quốc (UN) tổ chức vào cuối tháng 6, 2017 tại Manilla, Phillippines đã nhấn mạnh tới cách các thành phố sử dụng công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) để quản lý du lịch tốt hơn.

    Câu chuyện Dữ liệu lớn và ngành du lịch

  12. Thị trường E-commerce cùng với sự ra đời của những thành quả Cách mạng công nghiệp 4.0 như Artificial Intelligent (trí tuệ nhân tạo AI), Machine Learning (học máy) và đặc biệt là Big Data đã thay đổi một cách chóng mặt từ cách thức tiếp cận khách hàng cho đến cách thức quản lý, phân phối sản phẩm hàng hóa thông qua các webstie, app thông minh,..

    ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)

  13. Nếu các bạn có theo dõi các bài viết trước của Big Data Uni về Chatbot thì cũng đã biết sự cần thiết và tầm quan trọng của hệ thống trả lời tự động ứng dụng trong mọi lĩnh vực, với mục đích quản lý hiệu quả các hoạt động tạo dựng, duy trì mối quan hệ với khách hàng đồng thời thu hút họ mua sản phẩm và đăng ký sử dụng dịch vụ.

    CÁC CHỈ SỐ KPI ĐÁNH GIÁ CHATBOT

  14. Bối cảnh, nguyên nhân tại sao các công ty ngày nay cần định hướng dữ liệu (Data – driven)

    Nếu các bạn có theo dõi những các bài viết trước đây của thì chúng tôi đã đề cập nhiều về tầm quan trọng của dữ liệu –  được coi là nguồn sống của mọi tổ chức trong thời đại 4.0 – cũng như các xu hướng của Big Data, Data Analytics, và nhu cầu khai thác dữ liệu để đạt được giá trị, lợi ích trong kinh doanh ngày càng được quan tâm hơn.

    CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 1)

  15. Đa số các bạn nhảy vào phân tích dữ liệu ngay, trước khi bạn lên kế hoạch và mục tiêu của dự án phân tích dữ liệu. Và cũng tương tự như vậy, bạn có thể nhảy vào làm slide cho một buổi thuyết trình trong môi trường kinh doanh trước khi bạn lên kế hoạch cho thuyết trình đó. Và tất nhiên bạn sẽ kết quả là tốn rất nhiều thời gian cho slide mà không đạt được kết quả tốt nhất.

    mo-hinh-dong-ho-cat
  16. Để thu thập các thông tin bệnh nhân các nhà nghiên cứu phải sử dụng đến đơn vị petabyte. Mỗi petabyte dữ liệu tương đương với 1 triệu gigabyte. Công ty Express Scripts, có trụ sở tại St Louis, Missouri, Mỹ, đã thu thập được 22 petabyte dữ liệu y tế từ 83 triệu bệnh nhân, với số lượng dữ liệu này được chuyển đổi thành định dạng MP3, sẽ mất khoảng 44.000 năm để lắng nghe hết số lượng tệp nhạc này.

    Sự ảnh hưởng của “Big data” tới ngành Dược trong tương lai

  17. Khoa học phân tích dữ liệu là một nhánh rẽ quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nó sớm bộc lộ những tiềm lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế giới. Với sự phát triển nhanh chóng và lan rộng của mình, ngành Khoa học Dữ liệu đặc biệt thu hút sự quan tâm của các chuyên gia Việt Nam và cả trên khắp thế giới.

    Khoa học phân tích dữ liệu – Góc nhìn từ Việt Nam và Thế Giới

  18. Dữ liệu thứ cấp rất phức tạp và có nhiều nguồn cung cấp nên người nghiên cứu cần phải sắp xếp các loại dữ liệu này 1 cách có hệ thống để việc nghiên cứu được dễ dàng hơn.

    Tiến trình thu thập dữ liệu thứ cấp có hiệu quả được sắp xếp theo hình sau:

    Các bước thu thập dữ liệu thứ cấp

  19. Một câu nói nổi tiếng của William Glasser, chuyên gia tâm thân học Mỹ:

    Chúng ta học….

    10% của những gì ta đọc được

    20% của những gì ta nghe thấy

    30% của những gì ta nhìn thấy

    50% của những gì ta nghe và nhìn thấy

    70% của những gì ta thảo luận

    80% của những gì ta trải nghiệm

    95% của những điều ta dạy người khác

    Phần mềm hiện thị dữ liệu, phân tích dữ liệu

  20. Ở các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, Big Data Uni đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.

    LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

  21. Trở lại với chủ đề về các thuật toán cây quyết định Decision trees, như vậy qua các bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu về tổng quan thuật toán cây quyết định là gì, làm quen với các dạng thuật toán CART (phân 2 nhánh) sử dụng công thức Goodness of Split, Gini Index và C4.5 (phân nhiều hơn 2 nhánh) sử dụng công thức Entropy kết hợp với Information gain.

    THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.4): ƯU & KHUYẾT ĐIỂM, STOPPING & PRUNING METHOD

  22. Tìm hiểu về mối quan hệ giữa Big Data và Cloud

    Việc tận dụng và khai thác Big Data để phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mỗi công ty ngày càng trở nên quan trọng và đem lại lợi ích cực kỳ to lớn. Big Data được xem là tài sản cực kỳ chủ lực không thuộc tài chính và nhân lực, nên tài nguyên này cũng cần được quản lý và sử dụng đúng cách.

    BIG DATA VÀ CLOUD – SỰ KẾT HỢP HOÀN HẢO

  23. Giới thiệu về K – nearest neighbor (KNN)

    Ở các bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn một cách tổng quan những chủ đề về Data mining (Khai phá dữ liệu), Predictive analytics (Phân tích dự báo), Statistics (Thống kê) bao gồm các khái niệm quan trọng, kỹ thuật phân tích và ứng dụng, lợi ích trong các lĩnh vực khác nhau.

    THUẬT TOÁN KNN VÀ VÍ DỤ ĐƠN GIẢN TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG

  24. Nếu các bạn đã theo dõi các bài viết của Big Data Uni thì chắc cũng đã nắm được tổng quan về Big Data bao gồm khái niệm, lợi ích và ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong chủ đề bài viết lần này và sắp tới, chúng tôi sẽ không đề cập về những giá trị mà Big Data đem lại mà đi vào trọng tâm một trong những công cụ, quá trình quan trọng nhất đối với mỗi dự án Big Data đó chính là Data mining (hay còn gọi là khai phá dữ liệu).

    TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P1): KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?

  25. Trở lại với chủ đề về các xu hướng Big Data sẽ đi đầu trong năm 2019, ở phần 1, Big Data Uni đã đề cập về sự phát triển và thay đổi của Internet of Things (IOT), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning (ML) tác động như thế nào đến lĩnh vực Big Data, và một số dự báo về thị trường Big Data. Phần 2 bài viết, chúng tôi sẽ đề cập chi tiết về các xu hướng của những công cụ, cách thức hỗ trợ cho việc khai thác, tiếp cận Big Data, cùng với các vấn đề, thách thức mới trong lĩnh vực Big Data.

    TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 2)

ứng dụng quản lý vận tải thông minh

ứng dụng quản lý đội xe, điều tài thông minh

Phần mềm, ứng dụng thông minh dành cho quản lý xe doanh nghiệp, điều xe đi công tác,...

SGO Giải pháp thông minh cho các công ty vận chuyển, logistics thuê ngoài

fintech

banking mobile apps

insurtech

medical tech, health care mobile apps

Chuyển đổi số, Kinh tế số