Tính chung trong 6 tháng đầu năm 2021, có 70.200 doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh có thời hạn, ngừng hoạt động chờ làm thủ tục giải thể và hoàn tất thủ tục giải thể, tăng 24,9% so với cùng kỳ năm 2020 (Báo cáo tình hình kinh tế - xã hội mới công bố của Tổng cục Thống kê).

Đứng trước diễn biến phức tạp đó, các doanh nghiệp đã không còn đủ nguồn lực và kiên nhẫn để chờ dịch bệnh qua đi, rất nhiều biện pháp đã được đưa ra để có thể “sống chung với covid19”. Và một trong những giải pháp đem lại hiệu quả dài hạn nhất chính là chuyển đổi sang mô hình kinh doanh online.

Thời điểm mà mọi người đều chuyển hướng sang kinh doanh online cũng chính là lúc dữ liệu lớn - Big Data khẳng định được sức mạnh và vị thế trong nền công nghiệp 4.0.

Vậy Big Data là gì? tại sao nó lại là yếu tố quan trọng quyết định đến thành bại của hoạt động kinh doanh online? Cùng MCI tìm hiểu nhé.

Big Data là tập hợp dữ liệu lớn (cấu trúc và phi cấu trúc), đa dạng, thay đổi nhanh và phức tạp đến nỗi những công nghệ hay phần mềm truyền thống không có khả năng xử lý trong một khoảng thời gian nhất định. 

Với sự phát triển của các sàn thương mại điện tử và các hình thức kinh doanh online nở rộ, Big Data trở thành “xương sống" giúp người bán hàng thu hút và duy trì khách hàng, đưa ra trải nghiệm mua sắm phù hợp và tăng tỉ lệ mua hàng của khách hàng nhờ việc phân tích được các dữ liệu thu thập từ hành vi mua sắm của khách hàng.

Hiểu đơn giản, càng nhiều dữ liệu được thu thập và phân tích, bạn càng có thể xác định được chính xác những gì khách hàng mong muốn nhất và đưa ra các gợi ý phù hợp nhất cho họ.

Nếu bạn đã từng mua sắm tại Shopee, Lazada, Tiki hay bất cứ 1 trang bán hàng online nào, bạn đã được trải nghiệm các ứng dụng của Big Data rồi đấy!

Các trang thương mại điện tử sẽ thu thập tất cả các dữ liệu mà bạn để lại trên nền tảng (thông tin, hành vi) để gợi ý/đề xuất về các sản phẩm mà bạn đang quan tâm hoặc có khả năng sẽ quan tâm vào đúng thời điểm thích hợp.

Trong bài viết này, MCI giới thiệu tới bạn công cụ phân tích Big Data phổ biến và chuyên dụng nhất hiện nay: R Programming

• R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và là một trong những ngôn ngữ phân tích thống kê toàn diện nhất. Nó là một ngôn ngữ lập trình đa mô hình cung cấp một môi trường phát triển năng động.
• Ngôn ngữ R là mã nguồn mở nên ai trong chúng ta cũng có thể phân tích source code để hiểu được chính xác cách R vận hành. Bất kỳ ai cũng có thể thêm tính năng và fix bug mà không cần chờ nhà phát hành ra bản vá. Đồng thời, R có thể tích hợp được với ngôn ngữ khác (C,C++). Nó cũng cho phép chúng ta tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và các gói thống kê (SAS, SPSS).

Khi đã hiểu và ứng dụng phân tích được Big Data, bạn hoàn toàn có đủ năng lực để ứng tuyển vào các vị trí đang rất HOT trên thị trường:

• Data Engineer là cầu nối giữa Data Scientist và nhân viên kinh doanh. Họ chịu trách nhiệm truyền đạt cho Data Scientist về các mục tiêu kinh doanh để họ có thể làm việc nhằm đạt được các mục tiêu đề ra. Data Engineer cũng xử lý một lượng lớn dữ liệu thô và đánh giá các nguồn dữ liệu mới.
• Data Analyst là người phân tích hệ thống dữ liệu, tạo ra hệ thống tự động để lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu và biên dịch báo cáo.
• Data Scientist là phân tích dữ liệu thô có cấu trúc hoặc không cấu trúc để lấy thông tin và thông tin đó được sử dụng để đưa ra các quyết định quan trọng ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh doanh.
• Data Architect: trong những thành viên của nhóm Big Data, những người hiểu tất cả các khía cạnh của thiết kế cơ sở dữ liệu là Data Architect. Họ hợp tác với Big Data Engineers để tạo ra các luồng công việc dữ liệu và chịu trách nhiệm thiết kế và thử nghiệm các mẫu cơ sở dữ liệu mới.

Tìm hiểu ngay chương trình đào tạo BIG DATA IN BUSINESS - đầy đủ lộ trình tại MCI giúp bạn tiếp cận và phân tích được các dữ liệu từ cơ bản tới nâng cao bao gồm 06 khoá học:

1. R programming for Data Analytics
2. Applied R in Risk Analytics, Business Analytics & Portfolio management
3. SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners
4. Database and SQL for Data Science
5. Powerful Dashboard in Excel
6. Analyzing and visualizing data on Power BI