10 Cách Công Nghệ Big Data Thay Đổi Vận Hành Doanh Nghiệp

Công nghệ Big Data có lẽ đã không còn là một khái niệm xa lạ đối với các doanh nghiệp trong thời đại 4.0. Với Big Data, các công ty có thể tận dụng khối dữ liệu khổng lồ này để hiểu sâu hơn về nhu cầu của khách hàng, tìm ra những điểm chưa tối ưu trong sản xuất hay hoạt động kinh doanh, từ đó đưa ra các phương án thay đổi và đạt được những kết quả mong đợi. 

Nhằm tận dụng tối đa lợi ích của Big Data, trước tiên bạn cần biết về những khía cạnh nào trong kinh doanh có thể được cải thiện thông qua phân tích dữ liệu. Hãy cùng Savvycom tìm hiểu 10 khía cạnh mà công nghệ Big Data có thể hỗ trợ doanh nghiệp tốt nhất.

I. Những con số ấn tượng về big data

Các tổ chức sử dụng big data để tìm ra các xu hướng từ khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc do khách hàng tạo ra. Các công ty tận dụng Big Data và phân tích kinh doanh để đưa ra quyết định, chương trình phù hợp với từng đối tượng khác hàng mà họ hướng đến. Điều này giúp cải thiện doanh số bán hàng, cải thiện dịch vụ khách hàng, cung cấp sản phẩm đúng mục tiêu và cuối cùng là gia tăng lợi nhuận.

Dưới đây là một số thống kê cho thấy tầm quan trọng của Big data đối với xã hội và doanh nghiệp.

• Đến năm 2029, giá trị của thị trường phân tích Big Data dự kiến ​​sẽ đạt hơn 655 tỷ đô la Mỹ, tăng từ khoảng 241 tỷ vào năm 2021. (Statista)
• Một người dùng internet tạo ra khoảng 1,7 megabyte (MB) dữ liệu mỗi giây.
• 82% tổ chức có kế hoạch tăng đầu tư vào hiện đại hóa dữ liệu vào năm 2023, tăng từ mức 41% vào năm 2022.
• 82% tổ chức có mức độ trưởng thành cao về dữ liệu và phân tích đã có mức tăng trưởng doanh thu tích cực hàng năm (YOY) trong ba năm qua.
• Hơn 50% giám đốc điều hành nói rằng họ đang thúc đẩy đổi mới kinh doanh bằng cách tận dụng dữ liệu.
• 92% các nhà lãnh đạo dữ liệu cho biết công ty của họ có được giá trị kinh doanh có thể đo lường được từ các khoản đầu tư vào dữ liệu và phân tích.
• 4 trong số 10 công ty đã nhận thấy những lợi ích có thể đo lường được và tiết kiệm chi phí từ các sáng kiến ​​​​phân tích và dữ liệu.
• Theo McKinsey, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, công nghệ Big Data có thể giúp tiết kiệm lên đến 100 tỷ USD mỗi năm.

II. 10 Cách Công Nghệ Big Data Thay Đổi Vận Hành Doanh Nghiệp

1. Đẩy mạnh hiệu quả trí tuệ doanh nghiệp (BI)

Trí tuệ doanh nghiệp (BI- Business Intelligence) là quá trình sử dụng dữ liệu, thông tin và kiến thức để hiểu rõ hơn về hoạt động của doanh nghiệp và đưa ra quyết định thông minh. Việc sử dụng hiệu quả công nghệ Big Data và trí tuệ doanh nghiệp giúp doanh nghiệp có thể nắm bắt cơ hội kinh doanh, giảm thiểu rủi ro, tăng cường hiệu suất và tạo ra giá trị đáng kể trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp và cạnh tranh.

Trước khi Big Data trở nên phổ biến như hiện tại, số lượng và chức năng của các công cụ BI khá hạn chế. Nói cách khác, Big Data đã thúc đẩy sự phát triển của BI. Trong khi công nghệ Big Data tập trung vào việc xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, BI tập trung vào việc biến dữ liệu này thành thông tin hữu ích cho quyết định kinh doanh.

2. Tiếp thị với mục tiêu cụ thể

Dấu ấn lớn đầu tiên của công nghệ Big Data đối với các doanh nghiệp là những hiểu biết sâu sắc về hành vi mua sắm của khách hàng. Trước Big Data, các công ty chỉ có dữ liệu từ doanh số bán hàng thực tế. Ngược lại, Big Data giúp nắm bắt các hành động nhỏ của khách hàng, cho phép doanh nghiệp tạo các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu nhiều hơn. Phân tích Big Data có thể không phải lúc nào cũng hoàn hảo, nhưng nó có độ chính xác cao, cho phép các công ty nhắm mục tiêu tiếp thị đến nhu cầu của khách hàng.

Big Data có thể cung cấp thông tin rất cụ thể dựa trên lịch sử mua hàng và duyệt web, cho phép các công ty tạo các ưu đãi được cá nhân hóa cao cho khách hàng hiện tại. Những ưu đãi này có thể được trình bày qua email, trang web của công ty, dịch vụ phát trực tuyến và quảng cáo trực tuyến.

Big Data cũng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu văn bản, video, hình ảnh và âm thanh trên các trang web đánh giá, phương tiện truyền thông xã hội và các trang web khác để xác định thái độ của khách hàng, phát hiện các mẫu và cung cấp nội dung phù hợp.

3. Chủ động trong chăm sóc khách hàng

Big Data có thể thay đổi hoàn toàn việc chăm sóc khách hàng, vì nó cho phép các doanh nghiệp biết chính xác những gì khách hàng của họ cần trước khi họ bày tỏ mối quan tâm của mình. Loại dịch vụ khách hàng chủ động này sẽ cách mạng hóa các doanh nghiệp muốn tạo sự khác biệt bằng dịch vụ khách hàng vượt trội.

Hãy tưởng tượng một khách hàng gặp sự cố sau khi mua hàng và họ gọi cho doanh nghiệp. Phân tích công nghệ Big Data theo thời gian thực về tài khoản của khách hàng và lượt truy cập trang web công ty của họ có thể dự đoán một hoặc hai vấn đề có thể cần hỗ trợ. Lời nhắc bằng giọng nói thậm chí có thể hỏi khách hàng xem họ có đang gặp sự cố cụ thể nào không và cung cấp trợ giúp tự động.

Dù bằng cách nào, đại diện bộ phận hỗ trợ khách hàng sẽ biết rõ nội dung cuộc gọi và cung cấp dịch vụ khách hàng am hiểu. Phân tích Big Data sâu hơn có thể cho phép các đại diện chủ động liên hệ với khách hàng trên các tài khoản mà phân tích dự đoán xác định rằng khách hàng có thể gặp sự cố trong tương lai.

4. Sản phẩm đáp ứng nhu cầu khách hàng

Big Data không chỉ hứa hẹn cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách làm cho nó trở nên chủ động hơn mà còn cho phép các công ty tạo ra các sản phẩm đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Thiết kế sản phẩm có thể tập trung vào việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng theo những cách chưa từng có.

Thay vì dựa vào khách hàng để nói với doanh nghiệp của bạn những gì họ đang tìm kiếm trong một sản phẩm, bạn có thể sử dụng phân tích dữ liệu để dự đoán thông tin đó. Dữ liệu có thể được thu thập từ những khách hàng chia sẻ sở thích của họ thông qua khảo sát và thói quen mua hàng. Bạn thậm chí có thể sử dụng các kịch bản trường hợp để tạo ra một bức tranh tốt hơn về sản phẩm trong tương lai sẽ trông như thế nào.

5. Vai trò của CDO và bộ phận quản lý dữ liệu

Big Data không chỉ thay đổi cách các doanh nghiệp giao dịch với khách hàng mà còn cả cách họ vận hành nội bộ. Trong những năm 80 và 90, bộ phận CNTT đã đi đầu vì là động lực thúc đẩy tăng năng suất và tăng trưởng kinh doanh nói chung. Cùng với bộ phận CNTT là sự trỗi dậy của giám đốc thông tin. Giờ đây, các doanh nghiệp đang phát triển các bộ phận dữ liệu tách biệt với bộ phận CNTT, cũng như bổ nhiệm các giám đốc dữ liệu (CDO), người báo cáo trực tiếp với Giám đốc điều hành.

6. Cải thiện hiệu quả hoạt động

Các kỹ sư công nghiệp tập trung vào hiệu quả và họ biết rằng bạn cần dữ liệu để làm cho quy trình hiệu quả hơn. Big Data đang cung cấp vô số thông tin về mọi sản phẩm và quy trình.

Các kỹ sư đang phân tích Big Data để tìm cách làm cho các quy trình chạy hiệu quả hơn. Phân tích Big Data hoạt động tốt với lý thuyết về các ràng buộc: Dữ liệu làm cho các ràng buộc dễ nhận ra hơn và một khi đã nhận ra thì sẽ dễ xác định hơn. Khi hạn chế ràng buộc nhất được phát hiện và sau đó được loại bỏ, doanh nghiệp có thể thấy hiệu suất và thông lượng tăng lên rất nhiều. Big Data giúp cung cấp những câu trả lời này.

7. Giảm thiểu chi phí

Công nghệ Big Data có khả năng giảm chi phí kinh doanh. Cụ thể, các công ty hiện đang sử dụng thông tin này để tìm xu hướng và dự đoán chính xác các sự kiện trong tương lai trong các ngành tương ứng của họ. Biết khi nào điều gì đó có thể xảy ra sẽ cải thiện dự báo và lập kế hoạch. Các nhà hoạch định có thể xác định khi nào nên sản xuất, sản xuất bao nhiêu và giữ bao nhiêu hàng tồn kho.

Một ví dụ điển hình là chi phí hàng tồn kho. Việc vận chuyển hàng tồn kho rất tốn kém; không chỉ có chi phí vận chuyển hàng tồn kho mà còn có chi phí cơ hội của việc đầu tư vốn vào hàng tồn kho không cần thiết. Phân tích Big Data có thể giúp dự đoán khi nào việc bán hàng sẽ diễn ra và do đó, khi nào cần sản xuất. Phân tích sâu hơn có thể tiết lộ thời gian tối ưu để mua hàng tồn kho và thậm chí bao nhiêu hàng tồn kho để giữ trong tay.

8. Phát hiện gian lận

Các công ty trong ngành dịch vụ tài chính và bảo hiểm sử dụng Big Data để phát hiện các giao dịch gian lận và gian lận bảo hiểm bằng cách tìm ra các điểm bất thường. Các ngân hàng và bộ xử lý thẻ tín dụng cũng có thể sử dụng công nghệ Big Data để phát hiện các khoản thanh toán gian lận, đôi khi ngay cả trước khi chủ thẻ biết rằng thẻ của họ đã bị xâm phạm.

Phân tích Big Data cũng có thể làm giảm tỷ lệ dương tính giả trong phát hiện gian lận, trong khi trước đây, tổ chức tài chính sẽ đóng băng tài khoản của người bán và đó có thể là một báo động giả.

9. Nâng cao an ninh mạng

Các chuyên gia CNTT và an ninh mạng có thể sử dụng Big Data để dự đoán trước các mối đe dọa và lỗ hổng nhằm ngăn chặn vi phạm dữ liệu. Ngoài thông tin thu thập được từ máy tính và thiết bị di động, Big Data bao gồm dữ liệu từ mạng, cảm biến, hệ thống đám mây và thiết bị thông minh để phát hiện các sự cố tiềm ẩn.

Các khả năng bao gồm biểu diễn dữ liệu thống nhất, phát hiện cuộc tấn công zero-day, chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống phát hiện mối đe dọa, phân tích thời gian thực, lấy mẫu và giảm kích thước, xử lý dữ liệu bị hạn chế về tài nguyên và phân tích chuỗi thời gian để phát hiện sự bất thường.

10. Giảm thiểu rủi ro chuỗi cung ứng

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể phát hiện ra các vấn đề tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng của công ty để bạn có thể chủ động chuyển đổi nhà cung cấp, định tuyến lại hàng hóa hoặc sử dụng các chủ hàng khác nhau? Big Data cho phép bạn làm như vậy.

Amazon đã thay đổi trò chơi giao hàng với các tùy chọn giao hàng trong một, hai và cùng ngày. Để theo kịp, các doanh nghiệp khác có thể sử dụng Big Data để quản lý đội giao hàng bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường, điều phối lịch trình giao hàng và cung cấp vị trí chính xác của các mặt hàng.

Hiệu quả bổ sung này dẫn đến tiết kiệm nhiên liệu, vì các phương tiện giao hàng có thể đi theo các tuyến đường hiệu quả nhất. Theo Crayon Data, khi UPS triển khai Big Data theo cách này, nó đã tăng chỉ số giao hàng đúng hạn và tiết kiệm được 1,6 triệu gallon xăng mỗi năm.