Ví dụ về các công ty và cách thành lập | Exams Data Mining

Tìm hiểu 3 Công ty

+Walmart: một trong những tập đoàn bán lẻ lớn nhất thế giới, đã xây dựng được

một mô hình kinh doanh vô cùng thành công dựa trên nền tảng giá cả cạnh tranh,

đa dạng sản phẩm và tiện ích mua sắm. Đặc biệt, việc tận dụng dữ liệu lớn để đưa

ra quyết định kinh doanh đã đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của họ.

mô hình kinh doanh của Walmart là một sự kết hợp hoàn hảo giữa giá cả cạnh

tranh, đa dạng sản phẩm, tiện ích mua sắm và việc tận dụng dữ liệu một cách hiệu

quả. Chính sự kết hợp này đã giúp Walmart trở thành một trong những nhà bán lẻ

thành công nhất thế giới.

-Walmart đã xây dựng một hệ thống phân tích dữ liệu cực kỳ hiệu quả, tập trung

tại Data Cafe. Hệ thống này cho phép Walmart khai thác tối đa giá trị từ lượng dữ

liệu khổng lồ mà họ thu thập được, từ đó đưa ra những quyết định kinh doanh sáng

suốt và cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

-Nguồn dữ liệu đa dạng: Walmart thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao

gồm:Giao dịch bán hàng: Mọi giao dịch tại các cửa hàng, trực tuyến đều được ghi

lại,Hành vi của khách hàng: Dữ liệu về lượt truy cập website, sử dụng ứng dụng,

tương tác trên mạng xã hội,Dữ liệu từ nhà cung cấp: Thông tin về sản phẩm, giá

cả, tồn kho,Dữ liệu bên ngoài: Xu hướng thị trường, thông tin về đối thủ cạnh

tranh.

-Phân tích dữ liệu thời gian thực:Công cụ phân tích hiện đại: Walmart sử dụng các

công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách

nhanh chóng và hiệu quả,Bảng điều khiển trực quan: Các nhà phân tích có thể theo

dõi các chỉ số quan trọng và phát hiện các xu hướng mới nổi thông qua các bảng

điều khiển trực quan,Cảnh báo tự động: Hệ thống sẽ tự động gửi cảnh báo khi phát

hiện các bất thường hoặc các cơ hội kinh doanh mới.

-Dự báo nhu cầu: Walmart sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu của khách hàng, từ

đó tối ưu hóa việc nhập hàng, giảm thiểu tồn kho và tránh tình trạng thiếu hàng.Cá

nhân hóa trải nghiệm mua sắm: Walmart sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách

hàng, từ đó đưa ra các khuyến mãi, gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách

hàng.Tối ưu hóa giá cả: Walmart sử dụng dữ liệu để xác định mức giá tối ưu cho

từng sản phẩm, đảm bảo cạnh tranh và tối đa hóa lợi nhuận.Cải thiện hiệu quả hoạt

động: Walmart sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các quy trình hoạt động, từ quản lý

chuỗi cung ứng đến quản lý nhân sự.

 Việc vận hành dữ liệu lớn một cách hiệu quả đã giúp Walmart trở thành một

trong những nhà bán lẻ thành công nhất thế giới. Bằng cách thu thập, phân tích và

ứng dụng dữ liệu vào kinh doanh, Walmart đã có thể đưa ra những quyết định sáng

suốt, cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tăng cường lợi nhuận.

+Facebook: Mô hình kinh doanh của Facebook chủ yếu dựa vào quảng cáo. Mặc dù

người dùng có thể truy cập và sử dụng Facebook hoàn toàn miễn phí, nhưng chính

Partial preview of the text

Download Ví dụ về các công ty và cách thành lập and more Exams Data Mining in PDF only on Docsity!

 Tìm hiểu 3 Công ty

Walmart: một trong những tập đoàn bán lẻ lớn nhất thế giới, đã xây dựng được một mô hình kinh doanh vô cùng thành công dựa trên nền tảng giá cả cạnh tranh, đa dạng sản phẩm và tiện ích mua sắm. Đặc biệt, việc tận dụng dữ liệu lớn để đưa ra quyết định kinh doanh đã đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của họ. mô hình kinh doanh của Walmart là một sự kết hợp hoàn hảo giữa giá cả cạnh tranh, đa dạng sản phẩm, tiện ích mua sắm và việc tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Chính sự kết hợp này đã giúp Walmart trở thành một trong những nhà bán lẻ thành công nhất thế giới. -Walmart đã xây dựng một hệ thống phân tích dữ liệu cực kỳ hiệu quả, tập trung tại Data Cafe. Hệ thống này cho phép Walmart khai thác tối đa giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ mà họ thu thập được, từ đó đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt và cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng. -Nguồn dữ liệu đa dạng: Walmart thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:Giao dịch bán hàng: Mọi giao dịch tại các cửa hàng, trực tuyến đều được ghi lại,Hành vi của khách hàng: Dữ liệu về lượt truy cập website, sử dụng ứng dụng, tương tác trên mạng xã hội,Dữ liệu từ nhà cung cấp: Thông tin về sản phẩm, giá cả, tồn kho,Dữ liệu bên ngoài: Xu hướng thị trường, thông tin về đối thủ cạnh tranh. -Phân tích dữ liệu thời gian thực:Công cụ phân tích hiện đại: Walmart sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả,Bảng điều khiển trực quan: Các nhà phân tích có thể theo dõi các chỉ số quan trọng và phát hiện các xu hướng mới nổi thông qua các bảng điều khiển trực quan,Cảnh báo tự động: Hệ thống sẽ tự động gửi cảnh báo khi phát hiện các bất thường hoặc các cơ hội kinh doanh mới. -Dự báo nhu cầu: Walmart sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu của khách hàng, từ đó tối ưu hóa việc nhập hàng, giảm thiểu tồn kho và tránh tình trạng thiếu hàng.Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm: Walmart sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó đưa ra các khuyến mãi, gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng.Tối ưu hóa giá cả: Walmart sử dụng dữ liệu để xác định mức giá tối ưu cho từng sản phẩm, đảm bảo cạnh tranh và tối đa hóa lợi nhuận.Cải thiện hiệu quả hoạt động: Walmart sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các quy trình hoạt động, từ quản lý chuỗi cung ứng đến quản lý nhân sự.  Việc vận hành dữ liệu lớn một cách hiệu quả đã giúp Walmart trở thành một trong những nhà bán lẻ thành công nhất thế giới. Bằng cách thu thập, phân tích và ứng dụng dữ liệu vào kinh doanh, Walmart đã có thể đưa ra những quyết định sáng suốt, cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tăng cường lợi nhuận.
Facebook: Mô hình kinh doanh của Facebook chủ yếu dựa vào quảng cáo. Mặc dù người dùng có thể truy cập và sử dụng Facebook hoàn toàn miễn phí, nhưng chính

lượng dữ liệu khổng lồ mà Facebook thu thập được từ hàng tỷ người dùng đã trở thành tài sản giá trị để bán cho các doanh nghiệp. -Facebook sẽ phân tích hành vi của khách hàng bao gồm sở thích, hành vi, mối quan hệ, và nhiều hơn nữa. Dựa trên dữ liệu này, Facebook có thể hiển thị quảng cáo cực kỳ phù hợp với từng người dùng. Ví dụ, nếu bạn thường xuyên tìm kiếm thông tin về du lịch, bạn sẽ thấy nhiều quảng cáo về các tour du lịch, khách sạn. Hiệu quả cao: Vì quảng cáo được nhắm mục tiêu chính xác nên tỷ lệ người dùng click vào quảng cáo và thực hiện hành động mua hàng sẽ cao hơn. -Mô hình này thành công vì Lượng người dùng khổng lồ: Facebook có hàng tỷ người dùng trên toàn thế giới, tạo ra một thị trường quảng cáo khổng lồ.Dữ liệu chính xác: Dữ liệu mà Facebook thu thập được rất chi tiết và chính xác, giúp các doanh nghiệp nhắm mục tiêu đến đúng đối tượng khách hàng.Công cụ quảng cáo đa dạng: Facebook cung cấp nhiều định dạng quảng cáo khác nhau, giúp các doanh nghiệp có nhiều lựa chọn để phù hợp với mục tiêu của mình.Nền tảng ổn định và dễ sử dụng: Giao diện của Facebook thân thiện với người dùng, giúp các doanh nghiệp dễ dàng tạo và quản lý chiến dịch quảng cáo Mô hình kinh doanh của Facebook dựa trên việc thu thập dữ liệu người dùng và sử dụng dữ liệu đó để cung cấp các dịch vụ quảng cáo nhắm mục tiêu hiệu quả. Nhờ đó, Facebook đã trở thành một trong những công ty công nghệ lớn nhất và có ảnh hưởng nhất thế giới. -Về Thu thập dữ liệu: Nguồn dữ liệu đa dạng: Facebook thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm: Tương tác của người dùng: Like, comment, share, gửi tin nhắn, tạo bài đăng......Thông tin cá nhân: Ngày sinh, giới tính, sở thích, mối quan hệ......Dữ liệu vị trí: Thông qua thiết bị di động.Dữ liệu hành vi: Thời gian online, các trang web truy cập, video xem... Công cụ thu thập dữ liệu: Facebook sử dụng các công cụ và hệ thống chuyên dụng để thu thập dữ liệu một cách tự động và liên tục. -Về lưu trữ dữ liệu: Hệ thống lưu trữ phân tán: Facebook sử dụng các hệ thống lưu trữ phân tán để lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ. Các hệ thống này có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng dữ liệu.Cơ sở dữ liệu NoSQL: Facebook sử dụng các cơ sở dữ liệu NoSQL để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc không cố định, linh hoạt hơn trong việc xử lý các loại dữ liệu khác nhau. -Về xử lí và phân tích dữ liệu: Hệ thống phân tích lớn: Facebook sử dụng các hệ thống phân tích lớn để xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả.Trí tuệ nhân tạo và máy học: Facebook áp dụng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm các mẫu dữ liệu, dự đoán hành vi người dùng và cá nhân hóa trải nghiệm.Đám mây: Facebook sử dụng dịch vụ đám mây để tăng cường khả năng xử lý và phân tích dữ liệu. -Bảo mật và riêng tư: Mã hóa dữ liệu: Facebook mã hóa dữ liệu để bảo vệ thông tin người dùng khỏi sự truy cập trái phép.Quy định về quyền riêng tư: Facebook

 5V

Volume(Khối lượng): Lượng dữ liệu khổng lồ, vượt quá khả năng xử lý của các hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Chỉ số lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi ngày.Vd như 1 nền tảng mxh 1 ngày có thể xử lí hàng triệu dữ liệu mỗi ngày.
Velocity(Tốc độ): Dữ liệu được tạo ra và xử lý với tốc độ cực nhanh, gần như tức thời, đòi hỏi phải xử lý ngay lập tức để đưa ra quyết định kịp thời, có khả năng phân tích dữ liệu trong thời gian thực.
Variety (Đa dạng): Dữ liệu có rất nhiều dạng khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc (số liệu trong bảng tính) đến dữ liệu không cấu trúc (văn bản, hình ảnh, video) và bán cấu trúc (JSON, XML).
Veracity (Độ tin cậy): Chất lượng của dữ liệu, bao gồm độ tin cậy, độ chính xác và tính nhất quán. Dữ liệu lớn thường chứa nhiều lỗi, thiếu sót hoặc không đầy đủ, chất lượng của dữ liệu, bao gồm độ tin cậy, độ chính xác và tính nhất quán.
Value (Giá trị): Tiềm năng của dữ liệu trong việc tạo ra giá trị cho doanh nghiệp. Dữ liệu lớn chỉ thực sự có ý nghĩa khi nó được khai thác và phân tích để đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt.

 Các nguồn dữ liệu của doanh nghiệp đến từ đâu,cơ hội và

thách thức khi khai thác nguồn dữ liệu đó.

Nội bộ: Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Thông tin khách hàng, lịch sử giao dịch, phản hồi. Hệ thống quản lý kho: Thông tin về hàng tồn kho, đơn hàng, vận chuyển. Hệ thống quản lý sản xuất: Dữ liệu về sản xuất, chất lượng sản phẩm. Hệ thống tài chính: Dữ liệu về doanh thu, chi phí, lợi nhuận. Email, tin nhắn nội bộ, cuộc họp.
Bên ngoài: Mạng xã hội thông qua việc trao đổi với khách hàng. Đối tác kinh doanh : Dữ liệu về chuỗi cung ứng, đối thủ cạnh tranh. Dữ liệu thị trường: Dữ liệu về xu hướng thị trường, hành vi người tiêu dùng. Dữ liệu công khai: Báo cáo tài chính, thông tin về ngành.
Cơ hội: Hiểu rõ khách hàng hơn: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, phát triển sản phẩm mới phù hợp với nhu cầu thị trường. Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh: Giảm chi phí, tăng năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm. Đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt: Dự báo xu hướng, giảm thiểu rủi ro, tăng lợi nhuận. Cải tiến sản phẩm và dịch vụ: Phát triển sản phẩm mới, cải thiện chất lượng sản phẩm. Tạo ra các mô hình kinh doanh mới: Tận dụng dữ liệu để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới.
Thách thức : Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu có thể không đầy đủ, không chính xác, không nhất quán. Khối lượng dữ liệu lớn: Khó khăn trong việc lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu. Độ phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu có thể có cấu trúc khác nhau, khó khăn trong việc tích hợp và phân tích. Bảo mật dữ liệu: Bảo vệ dữ liệu cá

nhân và thông tin nhạy cảm là một vấn đề quan trọng. Chi phí: Đầu tư vào hệ thống phần cứng, phần mềm và nhân lực để xử lý dữ liệu là khá tốn kém.

Làm rõ 3 khía cạnh :lưu trữ,về mặt xử lí,khai thác use nó
Sever :máy phục vụ,chịu trách nhiệm cho toàn bộ,hay có vấn đề về traffic,
Các nguồn dữ liệu của doanh nghiệp :cơ hội và thách thức khi khai thác,
Cài tableau

 Big Data quan trọng vì: Có lẽ trong thời đại hiện nay chúng ta không còn

quá xa lạ với Big Data ,nó mang lại một giá rị vô cùng to lớn cho doanh nghiệp và xã hội , đặc biệt trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ như hiện nay.

Giúp ta hiểu rõ về khách hàng hơn:Có thể dựa vào lượt mua và lượt truy cập sản phẩm của khách hàng mà từ đó ta có thể đưa ra những đề xuất phù hợp cho khách hàng cả về chất lượng lẫn giá cả ,từ đó giúp ta có được nhiều khách hàng và khả năng khách hàng quay lại là khá cao.
Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh:

Ví dụ về các công ty và cách thành lập, Exams of Data Mining

Related documents