07/06/2025
Second party data là loại dữ liệu doanh nghiệp nhận được từ đối tác – những đơn...
Big Data là gì? Đây là khối lượng dữ liệu khổng lồ, liên tục được tạo ra và đa dạng về định dạng. Các công cụ truyền thống không thể xử lý hiệu quả khối lượng này. Big Data không chỉ đơn thuần là “dữ liệu lớn”, mà còn là nền tảng chiến lược giúp doanh nghiệp thấu hiểu hành vi khách hàng, tối ưu vận hành và ra quyết định chính xác hơn.
I. Big Data là gì?
Big Data là gì? Big Data (hay dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để mô tả những tập hợp dữ liệu có khối lượng khổng lồ, tốc độ tạo ra và xử lý nhanh và đa dạng về định dạng đến mức các công cụ xử lý truyền thống như Excel, SQL đơn thuần không thể quản lý hiệu quả.
Dữ liệu này thường đến từ các nguồn phi truyền thống như:
– Cảm biến IoT trong sản xuất, logistics.
– Giao dịch khách hàng trên hệ thống POS, eCommerce.
– Lượt tương tác, hành vi người dùng trên mạng xã hội.
– Lịch sử truy cập web/app, camera AI tại điểm bán.
– Thiết bị di động, wearable và cả hệ thống WiFi tại cửa hàng.
Hãy cùng nhìn vào cách các thương hiệu hàng đầu ứng dụng Big Data để tạo lợi thế cạnh tranh:
– YouTube, Spotify sử dụng Big Data để phân tích lịch sử xem/nghe và hành vi người dùng, từ đó cá nhân hóa đề xuất nội dung theo thời điểm và sở thích.
– Amazon dựa vào dữ liệu hành vi mua sắm để tự động hóa gợi ý sản phẩm, tối ưu chuỗi cung ứng và thậm chí hỗ trợ dynamic pricing theo thời gian thực.
– Starbucks dùng dữ liệu từ ứng dụng khách hàng để dự đoán thói quen tiêu dùng, lựa chọn vị trí mở cửa hàng mới và thiết kế chương trình khách hàng thân thiết phù hợp từng khu vực.
Khi được khai thác đúng cách, Big Data giúp doanh nghiệp không chỉ “biết khách hàng là ai” mà còn “hiểu họ muốn gì – khi nào – và tại đâu”.
II. Đặc trưng cơ bản của Big Data – Mô hình 6V và ví dụ ứng dụng thực tiễn
Sau khi đã hiểu Big Data là gì, bước tiếp theo là xác định: Khi nào một tập dữ liệu được xem là “Big Data” đúng nghĩa? Câu trả lời nằm trong mô hình 5V (với một số tài liệu mở rộng thành 6V) – tập hợp các đặc trưng được dùng để phân biệt dữ liệu lớn với dữ liệu thông thường.
1. Volume - Khối lượng dữ liệu
Big Data liên quan đến khối lượng dữ liệu khổng lồ, thường tính bằng terabyte, petabyte hoặc hơn. Ví dụ:
– YouTube xử lý hơn 500 giờ video được tải lên mỗi phút.
– Một chuỗi FnB có thể ghi nhận hàng triệu lượt truy cập WIFI mỗi tháng từ các điểm bán, tạo ra tập dữ liệu hành vi rất lớn.
2. Velocity - Tốc độ dữ liệu
Dữ liệu lớn không chỉ ‘nhiều’ mà còn được tạo ra và cập nhật liên tục. Nó yêu cầu xử lý gần như theo thời gian thực. Ví dụ:
– Một hệ thống thanh toán trực tuyến cần xử lý dữ liệu giao dịch trong tích tắc để phát hiện gian lận.
– Loyalty engine trong chuỗi nhà hàng có thể cần xác định khách quay lại trong vòng vài giây để kích hoạt ưu đãi qua Zalo OA.
3. Variety - Đa dạng dữ liệu
Big Data bao gồm nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, không chỉ là bảng tính hay text thuần túy. Có thể kể đến:
– Văn bản (bình luận, review).
– Âm thanh (voice note, gọi tổng đài).
– Video (camera an ninh, livestream).
– Log hệ thống, dữ liệu thiết bị di động…
Spotify là ví dụ điển hình: Ngoài lịch sử nghe nhạc, hệ thống còn phân tích thời gian nghe, thiết bị sử dụng, thậm chí cả bài hát bị bỏ dở để gợi ý playlist phù hợp.
4. Veracity - Tính xác thực dữ liệu
Một đặc điểm quan trọng nhưng thường bị xem nhẹ: Dữ liệu lớn không phải lúc nào cũng sạch. Nó có thể chứa nhiễu, thiếu sót, sai lệch và cần được làm sạch, chuẩn hóa trước khi phân tích. Ví dụ:
Khi khách hàng đăng nhập WIFI tại nhiều cửa hàng bằng nhiều thiết bị khác nhau, hệ thống cần phân biệt đúng người, lọc trùng lặp và loại bỏ dữ liệu không hợp lệ để tránh phân tích sai lệch.
5. Value - Giá trị dữ liệu
Không phải dữ liệu lớn nào cũng có ích. Big Data chỉ thực sự có ý nghĩa khi doanh nghiệp có thể khai thác và chuyển hóa nó thành insight hữu dụng để hỗ trợ vận hành, marketing hoặc chiến lược. Amazon là minh chứng mạnh mẽ khi sử dụng hành vi mua sắm và lịch sử duyệt sản phẩm để gợi ý sản phẩm phù hợp nhất tại đúng thời điểm, góp phần tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.
6. Variability - Tính biến động dữ liệu
Dữ liệu và hành vi người dùng thường xuyên thay đổi theo mùa, thời gian trong ngày, hoặc chiến dịch marketing. Big Data phải đủ linh hoạt để thích nghi với sự biến động này.
Ví dụ: Một khách hàng có thể truy cập quán cafe lúc 8h sáng vào ngày thường, nhưng đổi thành 19h cuối tuần. Hệ thống cần phản ánh và học theo xu hướng thay đổi hành vi này để cá nhân hóa tương tác.
Tóm lại, một hệ thống dữ liệu chỉ được xem là Big Data khi nó đáp ứng phần lớn các đặc trưng đã nêu, từ khối lượng, tốc độ cho đến giá trị và tính biến động. Tuy nhiên, để dữ liệu lớn thực sự tạo ra giá trị, doanh nghiệp cần có hệ thống công nghệ phù hợp để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.
Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ cùng khám phá hệ sinh thái công nghệ Big Data – bao gồm những nền tảng, công cụ và kiến trúc đóng vai trò nền móng cho các ứng dụng phân tích và ra quyết định.
III. Công nghệ Big Data là gì? Hệ sinh thái và cách thức hoạt động của dữ liệu lớn
Big Data không chỉ là tập hợp các công nghệ riêng lẻ mà còn là một quy trình xử lý dữ liệu khép kín, liên tục từ khâu thu thập đến ra quyết định dựa trên dữ liệu. Doanh nghiệp cần hiểu rõ quy trình này và hệ sinh thái công nghệ hỗ trợ để khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu lớn.
Ba lớp công nghệ chính trong hệ sinh thái Big Data gồm:
– Lưu trữ dữ liệu lớn.
– Xử lý dữ liệu lớn.
– Phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
1. Lưu trữ dữ liệu lớn - Nền tảng tiếp nhận và tổ chức dữ liệu
Lưu trữ là lớp nền móng đầu tiên trong hệ sinh thái công nghệ Big Data. Đây là nơi tiếp nhận và tổ chức các tập dữ liệu có khối lượng lớn, định dạng đa dạng và không ngừng phát sinh.
Dữ liệu lớn không thể xử lý hiệu quả bằng các hệ quản trị truyền thống như MySQL hay Excel. Vì vậy, cần đến các hệ thống lưu trữ chuyên biệt dưới đây:
– Hadoop Distributed File System (HDFS):
Một công nghệ lưu trữ phân tán, cho phép chia nhỏ dữ liệu và phân phối chúng lên nhiều máy chủ song song. HDFS là nền tảng cốt lõi cho nhiều hệ thống Big Data mã nguồn mở.
– Data Lake:
Đây là dạng “hồ dữ liệu” – nơi lưu trữ dữ liệu thô (raw data) ở mọi định dạng: văn bản, video, log hệ thống, dữ liệu IoT… Data Lake đặc biệt hữu ích với các doanh nghiệp cần lưu trữ để khai thác sau, mà chưa cần xử lý ngay từ đầu.
– NoSQL Databases:
Là nhóm cơ sở dữ liệu phi quan hệ, cho phép lưu trữ linh hoạt dữ liệu bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Các hệ như MongoDB hay Cassandra rất phù hợp để ghi nhận hành vi người dùng từ website, thiết bị di động, ứng dụng, hay hệ thống log.
Quy trình hoạt động:
Dữ liệu mới liên tục được đẩy vào hệ thống lưu trữ này để tổ chức và bảo quản. Đây là bước đầu tiên và quyết định cho khả năng xử lý dữ liệu về sau.
Ví dụ thực tế:
Netflix sử dụng kiến trúc Data Lake kết hợp NoSQL để thu thập hành vi xem phim của hàng triệu người dùng toàn cầu, từ đó gợi ý nội dung và điều phối server theo nhu cầu từng khu vực.
2. Xử lý dữ liệu lớn – Biến dữ liệu thô thành dữ liệu có thể phân tích
Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ, bước tiếp theo trong hệ sinh thái Big Data là xử lý – tức là biến dữ liệu thô thành dạng có thể phân tích. Tùy vào nhu cầu, doanh nghiệp có thể cần xử lý theo lô (batch processing) hoặc xử lý theo thời gian thực (real-time processing). Dưới đây là các công nghệ phổ biến cho từng loại hình:
– Apache Spark:
Nền tảng xử lý dữ liệu phân tán nổi tiếng, hỗ trợ cả batch và real-time. Spark vượt trội so với Hadoop MapReduce nhờ khả năng xử lý nhanh, hỗ trợ in-memory computing và dễ tích hợp với ML/AI.
– Apache Flink / Apache Storm:
Đây là các framework mạnh về xử lý streaming – phù hợp với hệ thống có dữ liệu đến liên tục như thiết bị IoT, camera AI, hay các điểm truy cập WIFI công cộng. Dữ liệu được xử lý “khi nó đến” thay vì chờ gom đủ như batch.
– Kafka:
Kafka là nền tảng truyền tải dữ liệu dạng luồng (streaming platform), đóng vai trò như “đường ống dữ liệu” giữa các hệ thống. Doanh nghiệp thường dùng Kafka để đẩy dữ liệu hành vi người dùng từ WiFi, app, web về CDP hoặc CRM theo thời gian thực.
Quy trình hoạt động:
Dữ liệu thô từ hệ thống lưu trữ được lấy ra và xử lý nhanh, theo thời gian thực hoặc theo lô, để chuẩn bị cho bước phân tích sâu hơn.
Ví dụ thực tế:
Uber sử dụng Kafka kết hợp Apache Flink để xử lý hàng triệu sự kiện người dùng từ ứng dụng trong thời gian thực – từ đó điều phối tài xế, dự báo nhu cầu, và tối ưu giá cước theo khu vực.
3. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu - Kích hoạt insight và hỗ trợ ra quyết định
Phân tích dữ liệu là lớp trên cùng trong hệ sinh thái Big Data – nơi dữ liệu đã xử lý được chuyển thành thông tin hữu ích để hỗ trợ ra quyết định. Đây là lớp mà các phòng ban như Marketing, CRM, CX, Growth… trực tiếp sử dụng mỗi ngày.
– Machine Learning Platforms:
Như TensorFlow, PyTorch, AutoML… giúp doanh nghiệp khai thác các mô hình tiên đoán, phân khúc khách hàng, gợi ý sản phẩm, phát hiện rủi ro sớm… Thường được dùng trong hệ thống recommendation, churn prediction, customer scoring…
– Visualization Tools:
Bao gồm Tableau, Power BI, Google Data Studio, Looker… Các công cụ này giúp trực quan hóa dữ liệu thành dashboard, biểu đồ, heatmap – giúp nhà quản lý nhanh chóng nắm insight mà không cần kỹ thuật.
– BI/AI tích hợp trong CRM hoặc CDP:
Một xu hướng mới là tích hợp công cụ phân tích trực tiếp vào nền tảng CRM/CDP để đo lường hành vi, tần suất quay lại, thời gian tương tác của khách hàng theo thời gian thực. Điều này giúp kích hoạt tự động các chiến dịch chăm sóc, upsell hoặc loyalty.
Quy trình hoạt động:
Dữ liệu đã qua xử lý được đưa vào các công cụ phân tích, AI giúp trích xuất insight, sau đó kết quả được trực quan hóa để hỗ trợ quyết định nhanh.
Ví dụ thực tế:
Salesforce CDP tích hợp Einstein AI để phân tích hành vi người dùng và tự động gợi ý kịch bản chăm sóc phù hợp, giúp nhân viên sale và CSKH phản ứng nhanh mà không cần truy xuất dữ liệu thủ công.
Hệ sinh thái công nghệ Big Data không cố định hay giới hạn ở những công cụ trên, mà có thể được mở rộng tùy vào quy mô, ngân sách và bài toán dữ liệu cụ thể của mỗi doanh nghiệp. Điều quan trọng là hiểu rõ mục đích sử dụng, chọn công nghệ phù hợp và triển khai theo từng giai đoạn.
IV. Phân loại các loại Big Data
Big Data không phải là một loại dữ liệu duy nhất mà bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau, tùy theo đặc điểm cấu trúc và nguồn gốc.
1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)
Là dữ liệu được tổ chức theo định dạng bảng hoặc các trường dữ liệu cụ thể, dễ lưu trữ và truy vấn bằng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS). Ví dụ: Dữ liệu khách hàng, giao dịch bán hàng, bảng điểm.
2. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured Data)
Cuối cùng, khi tất cả mọi thứ đã được kiểm tra và hoạt động tốt, việc nghiệm thu sẽ diễn ra. Trong bước này, cả haa
Là dữ liệu không hoàn toàn cấu trúc theo bảng nhưng có các nhãn hay siêu dữ liệu giúp phân loại và truy xuất dễ dàng. Ví dụ như JSON, XML, dữ liệu log, email.
i bên sẽ cùng nhau đánh giá về quá trình lắp đặt, chất lượng dịch vụ và hiệu suất hoạt động của hệ thống.
3. Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)
Là dữ liệu không có cấu trúc cụ thể, thường dưới dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, khiến việc lưu trữ và phân tích phức tạp hơn nhiều. Ví dụ: Email, bài đăng mạng xã hội, video, hình ảnh, dữ liệu cảm biến.
Việc phân loại dữ liệu giúp doanh nghiệp lựa chọn công nghệ và phương pháp xử lý phù hợp để khai thác tối ưu Big Data.
V. Big Data có thể giúp doanh nghiệp trong việc gì?
Khi doanh nghiệp đã có hệ thống công nghệ xử lý Big Data, câu hỏi quan trọng là: Làm thế nào để khai thác dữ liệu lớn nhằm tạo ra giá trị thực?
Big Data không chỉ là số lượng dữ liệu khổng lồ mà quan trọng hơn là cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu đó để tối ưu vận hành, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và nâng cao hiệu quả Marketing.
Dưới đây là các ứng dụng tiêu biểu mà Big Data đang tạo ra sự khác biệt rõ rệt:
1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Big Data cho phép doanh nghiệp hiểu sâu hơn về hành vi, thói quen và sở thích của từng cá nhân để đưa ra các đề xuất, ưu đãi phù hợp nhất. Ví dụ điển hình như:
– Spotify và YouTube cá nhân hóa đề xuất nội dung dựa trên lịch sử tương tác của người dùng.
– Shopee sử dụng dữ liệu hành vi mua sắm để gửi thông báo ưu đãi đúng thời điểm cho từng nhóm khách hàng.
2. Dự đoán hành vi khách hàng và tối ưu chiến lược Marketing
Big Data giúp dự đoán xu hướng tiêu dùng và hành vi khách hàng, từ đó doanh nghiệp có thể chủ động điều chỉnh chiến lược marketing và vận hành. Ví dụ như:
– Starbucks phân tích dữ liệu mua hàng để dự đoán khung giờ đông khách và điều chỉnh nhân sự.
– Doanh nghiệp logistic dự báo nhu cầu giao hàng theo khu vực để phân bổ tài nguyên hợp lý.
3. Tối ưu vận hành và giảm chi phí
Big Data giúp ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, tối ưu hóa nguồn lực và ngân sách. Ví dụ điển hình như:
– Doanh nghiệp có thể dựa vào dữ liệu truy cập WIFI để xác định giờ cao điểm thực tế, từ đó điều phối nhân sự linh hoạt hơn.
– Phân tích dữ liệu giúp giảm lãng phí và phát hiện điểm nghẽn trong quy trình vận hành.
4. Quản lý khách hàng và xây dựng chương trình loyalty hiệu quả
Big Data là nền tảng để nâng cao hiệu quả CRM và các chương trình loyalty bằng cách theo dõi hành vi toàn diện của khách hàng. Cụ thể, Big Data giúp:
– Phân loại khách hàng theo mức độ trung thành, tần suất mua hàng, nguy cơ rời bỏ.
– Kích hoạt ưu đãi tự động dựa trên hành vi thời gian thực.
5. Hỗ trợ ra quyết định chiến lược
Big Data cung cấp nền tảng phân tích sâu cho các nhà lãnh đạo, giúp đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thực.
– Quyết định mở rộng thị trường dựa trên phân tích hành vi người dùng.
– Chọn sản phẩm chiến lược dựa trên phân tích xu hướng tiêu dùng từng khu vực.
– Dự báo rủi ro kinh doanh và tối ưu chuỗi cung ứng.
Big Data không chỉ là công nghệ mà là nguồn lực chiến lược giúp doanh nghiệp trở nên linh hoạt, thông minh và khách hàng trung thành hơn. Tuy nhiên, để tận dụng hiệu quả, doanh nghiệp cần hiểu rõ đâu là dữ liệu thực sự thuộc Big Data và cách phân biệt chúng.
V. Dữ liệu nào không phải là một phần của Big Data?
Hiểu rõ đâu là dữ liệu thực sự thuộc Big Data giúp doanh nghiệp tránh lãng phí nguồn lực đầu tư và tập trung vào khai thác hiệu quả. Không phải mọi tập dữ liệu lớn đều là Big Data, và không phải dữ liệu nào cũng cần đến công nghệ phức tạp để xử lý.
1. Dữ liệu có khối lượng nhỏ hoặc vừa phải
– Những tập dữ liệu nhỏ gọn, dễ quản lý bằng các công cụ truyền thống như Excel, Access hoặc các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường (SQL Server, MySQL).
– Ví dụ: Báo cáo doanh số bán hàng theo tháng với vài nghìn dòng dữ liệu, hay danh sách khách hàng dưới 10.000 bản ghi.
2. Dữ liệu tĩnh, ít biến động
– Dữ liệu thay đổi chậm, cập nhật định kỳ, không yêu cầu xử lý theo thời gian thực.
– Ví dụ: Danh mục sản phẩm, bảng giá cố định, dữ liệu nhân sự không thay đổi thường xuyên.
3. Dữ liệu không đa dạng
– Dữ liệu chỉ ở một dạng duy nhất, chẳng hạn chỉ là số liệu thuần túy hoặc bảng tính đơn giản, không kết hợp nhiều định dạng như văn bản, hình ảnh, video.
– Ví dụ: Danh sách email khách hàng hoặc dữ liệu đơn thuần từ các form đăng ký.
4. Dữ liệu không yêu cầu phân tích phức tạp
– Dữ liệu được sử dụng chủ yếu để lưu trữ lịch sử hoặc mục đích đơn giản, không phục vụ phân tích nâng cao hay khai thác insight sâu sắc.
– Ví dụ: Nhật ký hệ thống đơn giản, dữ liệu ghi chép nội bộ không dùng cho dự báo hay cá nhân hóa.
Lưu ý: Việc phân biệt dữ liệu không phải Big Data không đồng nghĩa với việc dữ liệu đó không quan trọng. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn đạt hiệu quả cao bằng cách sử dụng dữ liệu truyền thống phù hợp với nhu cầu và nguồn lực của mình.
VI. Thách thức triển khai Big Data
Mặc dù Big Data mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai Big Data vẫn gặp phải các thách thức lớn:
1. Khó khăn trong thu thập và tích hợp dữ liệu
Dữ liệu đến từ nhiều nguồn đa dạng với định dạng khác nhau gây khó khăn trong việc đồng bộ và làm sạch.
2. Chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu
Dữ liệu không sạch, thiếu sót hoặc sai lệch sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng phân tích và kết quả ra quyết định.
3. Thiếu hụt nhân lực chuyên môn
Triển khai Big Data đòi hỏi đội ngũ kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích có trình độ cao và kinh nghiệm thực tiễn.
4. Bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định
Dữ liệu cá nhân và nhạy cảm cần được bảo vệ nghiêm ngặt, đồng thời phải tuân thủ các quy định bảo mật như GDPR. Vấn đề này bao gồm việc truyền dữ liệu an toàn, kiểm soát truy cập và cơ chế mã hóa để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
>>> Bài viết liên quan: Nghị định 13/2023 bảo vệ dữ liệu cá nhân doanh nghiệp cần biết
5. Chi phí đầu tư lớn
Bao gồm chi phí hạ tầng, công nghệ và vận hành, chưa kể chi phí đào tạo và tuyển dụng nhân sự.
6. Khó khăn trong khai thác dữ liệu hiệu quả
Biến dữ liệu thô thành insight hữu ích cần chiến lược phân tích, công cụ và con người phù hợp.
VII. Ứng dụng của Big Data trong các lĩnh vực
Big Data đang tác động sâu sắc đến nhiều ngành công nghiệp, tạo nên sự thay đổi đột phá.
1. Ứng dụng Big Data vào bán lẻ & FnB
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, dự báo nhu cầu, tối ưu chuỗi cung ứng và xây dựng chương trình loyalty. Ví dụ, một chuỗi FnB sử dụng dữ liệu WIFIvà CRM để cá nhân hóa ưu đãi, tăng mức độ trung thành.
2. Ứng dụng Big Data vào tài chính & ngân hàng
Phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, đánh giá tín dụng nhanh và chính xác hơn. Ví dụ: Phân tích hành vi giao dịch để phát hiện giao dịch bất thường, tăng cường an ninh.
3. Ứng dụng Big Data vào y tế
Phân tích hồ sơ bệnh án, dự báo dịch bệnh, tối ưu quản lý bệnh viện và điều trị. Như sử dụng dữ liệu lớn dự báo vùng dịch COVID-19 để hỗ trợ phòng chống hiệu quả.
4. Ứng dụng Big Data vào vận tải & Logistics
Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, dự báo nhu cầu, quản lý đội xe và kho bãi. Ví dụ: Phân tích dữ liệu GPS và thời tiết để điều phối tài xế và giảm chi phí nhiên liệu.
5. Ứng dụng Big Data vào Marketing & CRM
Phân tích hành vi khách hàng để xây dựng chiến dịch cá nhân hóa, tăng hiệu quả tương tác và doanh thu. Ví dụ: Doanh nghiệp tích hợp dữ liệu online và offline để đo lường và tối ưu chiến dịch quảng cáo.
Big Data không chỉ đơn thuần là khối lượng dữ liệu lớn mà còn là nền tảng chiến lược giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng, tối ưu vận hành và ra quyết định chính xác hơn. Việc nắm rõ Big Data là gì cùng với việc triển khai hệ sinh thái công nghệ phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp phát huy tối đa sức mạnh từ dữ liệu.
*** Lưu ý: Dữ liệu/Data khách hàng được đề cập trong bài viết là dữ liệu đã được khách hàng chấp thuận đồng ý cung cấp thông tin.
(Theo Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân)
RECENT UPDATION
Blogs For TrendyNews
01/06/2025
Dữ liệu ngày càng trở thành tài sản chiến lược nhưng không phải loại dữ liệu nào...
24/05/2025
Khách hàng ngày càng kỳ vọng trải nghiệm nhanh chóng và cá nhân hóa trong mọi tương...
20/05/2025
Customer 360 là phương pháp tổng hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều kênh và điểm tiếp...