Dữ liệu lớn Big Data trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạ o những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệ p 1,Ngành ng
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
KHOA HỌC QUẢN LÝ
KINH TẾ ĐẦU TƯ
Đề tài:Big data sẽ thay đổi cách thức chúng ta đánh giá kết quả và hiệu quả đầu tư như thế nào?
Sinh viên thực hiện:
Vũ Minh Kiệt (11201995)
Nguyễn Hương Ly(11205978)
Kiều Văn Phát (11203088)
Ma Đức Huy(11201785)
Nguyễn Xuân Anh(11200322)
Trần Thị Tuyết Nhung (11203064)
Lớp :Kinh tế đầu tư_02 NỘI DUNG
Trang 2I Đánh giá kết quả và hiệu quả đầu tư
Đánh giá tính khả thi của dự án
Một dự án dù có hấp dẫn đến đâu nhưng mang tính bất khả thi hoặc với trình độ hiện tại không thể thực hiện nó thì vẫn không mang lại hiệu quả gì cho con người, đồng nghĩa với việc khi đầu tư vào đấy thì hiệu quả đầu tư rất thấp
Đánh giá hiệu suất dự án
Hiệu suất làm việc là yếu tố quyết định cho sự phát triển của dự án Ta có thể dựa vào đó để bám sát tiến độ dự án Qua đó đánh giá được hiệu quả đầu tư
Đánh giá sự phù hợp với thị trường
Khi biết thị trường đang hoạt động như thế nào, có thể biết được cái gì phù hợp với thời đại hiện nay Điều này giúp con người phần nào dự đoán được kết quả đầu tư
Thời gian hoàn vốn
Đầu tư có thời gian hoàn vốn ngắn hơn thường sẽ có hiệu quả đầu tư cao và ít rủi ro hơn Tuy nhiên phần lớn dự án đầu tư tài chính có thời gian hoàn vốn nhanh là những dự án vừa và nhỏ nên sẽ đem lại ít lợi nhuận hơn
Doanh thu, lợi nhuận
Doanh thu, lợi nhuận là yếu tố thể hiện rõ nhất hiệu quả của đầu tư Nó cũng
là 1 trong những yếu tố quyết đinh xem có nên tiếp tục đầu tư hay không
Đánh giá sự hưởng ứng, số lượng khách hàng sử dụng khi dự án
được đưa ra thị trường
Đây là một trong những thước đo quan trọng của sự thành công trong đầu tư Khách hàng sẽ đưa ra những nhận xét của họ , từ đó thể hiện rõ được sự hiệu quả của đầu tư
VD: Khi Vingroup đầu tư vào mảng BĐS , họ đã nhận thấy được nhu cầu của con người về nhà ở của con người đang ngày càng tăng, từ đó họ đầu tư mạnh
mẽ vào BĐS Năm 2020, doanh thu cho thuê BĐS thương mại đạt 6,662 tỷ đồng, doanh thu trong đầu tư BĐS du lịch, giải trí đạt 4,878 tỷ đồng, ngoài ra dịch vụ chuyển nhượng BĐS nhà ở Vinhome đạt doanh thu 72,239 tỷ đồng Ngoài ra, Vingroup còn đầu tư vào lĩnh vực BĐS đại chúng để mở rộng đối tượng khách hàng, Dự án được ra mắt vào năm 2016, cho đến nay đã được triển khai ở các tỉnh Hà Nội, Hưng Yên, Hải Phòng, TP Hồ Chí Minh, Thanh Hóa,
Trang 3Nha Trang, Hà Tĩnh và đang có tiến độ rất khả quan Từ những yếu tố trên có thể nhận xét rằng hiệu quả đầu tư của Vin vào mảng BDS khá cao
Big Data là gì?
-Big
Data là dữ liệu lớn dùng để phân tích những thành phần mà dữ liệu bình thường không thể làm được
-Tính chất của Big Data:
+Volume:Độ lớn và khối lượng của Big Data (xxxGB; 1-2TB)
+Velocity:Tốc độ sản sinh dữ liệu (15GB/day)
+Variety:Đa dạng của Data (text, img, video)
Nguồn trang: https://www.youtube.com/watch?v=MAZGgCJ1r9E
Ứng dụng của big data
Big
data và phân tích có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều tr ường hợp sử dụng khác nhau Dữ liệu lớn (Big
Data) trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạ
o những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệ
p
1,Ngành ngân hàng
-Phân tích thói quen chi tiêu của khách hàng
-Phân tích khách hàng và thẩm định hồ sơ
-Bán chéo thêm các dịch vụ khác
- Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua xây dựng hệ thống thu thập các phản h
ồi khách hàng và phân tích chúng
-Marketing theo hướng cá nhân hóa
-Thay đổi cách cung ứng dịch vụ đến khách hàng
-Phát hiện và ngăn chặn hành vi lừa đảo,vi phạm phát luật
-Kiểm soát rủi ro,tuân thủ luật pháp và minh bạch trong báo cáo tài chính
-Tham gia vào việc kiểm soát đánh giá và nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên
Nguồn trang: http://tapchinganhang.gov.vn/big-data-va-ung-dung-trong-hoat-dong-ngan-hang.htm
2,Ngành y tế
- Dự đoán bệnh nhân để cải thiện nhân sự
- Hồ sơ sức khỏe điện tử
- Cảnh báo thời gian thực
- Tăng cường sự tham gia của bệnh nhân
- Sử dụng dữ liệu sức khỏe để lập kế hoạch chiến lược
Nguồn trang: http://iottuonglai.com/ung-dung-big-data-trong-y-te.html 3,Thương mại điện tử
- Xây dựng trải nghiệm khách hàng tốt hơn là một trong những cách sử dụng q uan trọng nhất của Big
Trang 4Data Khách hàng mong đợi sự đối xử tốt từ hoạt động kinh doanh thương
mại điện tử và dữ liệu này có thể được sử dụng để giúp họ hài lòng
-Phân tích dự đoán được thương mại điện tử sử dụng để dự đoán những gì ngườ
i tiêu dùng sẽ mua Amazon sử dụng điều này tốt hơn bất kỳ ai và không chỉ
dựa vào khả năng tiếp thị của họ
-Cá nhân hóa liên quan đến việc sử dụng Dữ liệu lớn để cá nhân hóa email và
tăng tỷ lệ chuyển đổi
-Giá có thể được thay đổi liên tục để theo kịp sự cạnh tranh bằng cách sử dụng
phân tích thời gian thực
Nguồn trang: http://iottuonglai.com/ung-dung-big-data-trong-thuong-mai-dien-tu.html
4,Ngành bán lẻ
-Không gian sàn
- Chủng loại mặt hàng
-Sắp xếp hàng hoá
-Các yếu tố khác
- Thiết kế cửa hàng, giá, khuyến mãi
Nguồn trang: https://www.cask.vn/tin-chi-tiet/big-data-cach-mang-hoa-nganh-ban-le-ra-sao
5,Digital marketing
II.Tổng quan về Digital Marketing
1.Khái niệm Digital Marketing là gì?
Theo Philips Kotler: “Digital marketing, hay
marketing điện tử, là quá trình lập kế hoạch về sản phẩm, giá, phân phối và xúc tiến đối với s
ản phẩm, dịch vụ và ý tưởng để đáp ứng nhu cầu của tổ chức và cá nhân dựa trên các phương tiện điện tử và Internet”
Theo Joel Reedy: “Marketing điện tử (Digital Marketing):
bao gồm tất cả các hoạt động để thoả mãn nhu cầu và mong muốn của khách hàng thông qua internet và các phương tiện điện tử”
2.Lợi ích của việc ứng dụng Digital Marketing
-Tính thuận tiện
- Chi phí khởi điểm thấp
- Tiếp cận rộng, sâu và nhanh chóng hơn
- Dễ dàng kiểm soát và đo lường
- Xây dựng mối quan hệ với khách hàng
- Nhắm chọn khách hàng mục tiêu
3.Môi trường hoạt động Digital Marketing
Các yếu tố của môi trường hoạt động Digital Marketing
- Môi trường vi mô
- Môi trường vĩ mô
- Nội bộ doanh nghiệp
Hành trình khách hàng trong Digital Marketing
Quy trình và các công cụ nghiên cứu Digital Marketing
Trang 54.Các công cụ truyền thông tương tác trên Digital Marketing
Khái quát chung về truyền thông tương tác
Các công cụ truyền thông trên Internet trong Digital Marketing
-Search Engine Marketing & SEO (Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm)
- Quảng cáo tương tác
- Social Media
- Viral Marketing
- Online PR
- Email Marketing
- Các công cụ truyền thông số khác trong Digital Marketing
- Mobile Marketing
- Telemarketing
- SMS & Brand Name Marketing
5.Đo lường và đánh giá hoạt động Digital Marketing
-Khái quát chung về đo lường và đánh giá hoạt động Digital
Marketing
-Một số chỉ số cần quan tâm khi đo lường và đánh giá hiệu quả Digital Marketing
1 ROI
2 CPW
3 CPL
4 Conversion Rate
5 Incremental Sales
III Ảnh hưởng của Big Data tới đánh giá kết quả và hiệu quả đầu tư
1.LỢI ÍCH BIGDATA ĐEM LẠI CHO DOANH NGHIỆP
1 Định hướng đúng khách hàng và muc tiêu
Đây là lợi ích đầu tiên của Big Data mà doanh nghiệp có thể nhận thấy rõ ràng Tập
hợp dữ liệu của Big Data có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như hành vi sở thích của họ Đặc biệt, doanh nghiệp có thể mở rộng thêm cơ sở dữ liệu truyền thống và nắm bắt xu hướng tiêu dùng một cách dễ dàng hơn Kể cả các chiến dịch bầu cử của chính phủ cũng có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng phân tích nhờ vào Big Data Doanh nghiệp càng hiểu rõ về Big Data sẽ giúp đem lại lợi ích rất lớn trong việc định hình đúng đối tượng khách hàng mục tiêu
2 Đảm bảo bảo mật thông tin và giảm thiểu rủi ro
Lợi ích đặc biệt của Big Data đó chính là nó được áp dụng rất nhiều trong việc cải thiện tính bảo mật về thông tin dữ liệu Điều ta có thể dễ dàng nhận thấy nhất là các doanh nghiệp trên thế giới đã sử dụng các kỹ thuật của Big Data để phát hiện đồng thời ngăn chặn các cuộc tấn công trên các hệ thống mạng an ninh Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay thì việc các doanh nghiệp đảm bảo an ninh dữ liệu sẽ
Trang 6giúp bảo vệ quyền lợi thương hiệu cũng như giảm thiểu tối đa các rủi ro từ yếu tố môi
trường bên ngoài tác động vào Tầm quan trọng của Big Data về an ninh thông tin
doanh nghiệp được thể hiện rõ trong lợi ích này
3 Định giá sản phẩm
Big Data cũng tham gia vào hoạt động định giá sản phẩm, dịch vụ của một doanh nghiệp Trong môi trường kinh doanh, doanh nghiệp không thể định giá sản phẩm tuỳ
ý cần phải nghiên cứu, phân tích các đối thủ cạnh tranh cũng như xu hướng tiêu dùng
của khách hàng, thị trường Nếu các doanh nghiệp nắm bắt được lợi ích này của Big
Data thì nó sẽ là công cụ hỗ trợ không hề nhỏ trong các hoạt động kinh doanh sản
phẩm cũng như giảm thiểu chi phí không cần thiết nhằm tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp sau này
4.Kiểm soát chặt chẽ các giao dịch tài chính
Nếu nói tầm quan trọng và lợi ích của Big Data thì không thể bỏ qua kiểm soát các
giao dịch tài chính Có thể dễ dàng nhận thấy chính là ngày nay hầu hết các giao dịch tài chính, cổ phiếu hiện đều được diễn ra thông qua các thuật toán dữ liệu đến từ các tín hiệu mạng và các trang web tin tức Rất nhiều thương hiệu, doanh nghiệp đã tập trung vào các giao dịch tài chính để thu thập thông tin phân tích hành vi người dùng
2.NHỮNG HẠN CHẾ CỦA BIGDATA ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP
1 Thách thức trong việc kiểm soát chất lượng dữ liệu
Trong một cuộc khảo sát do Syncsort tiến hành, kết quả đã chỉ ra rằng thách thức hàng đầu đối với doanh nghiệp trong việc ứng dụng dữ liệu lớn vào hệ thống chính là khả năng giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu
Trước khi tiến hành phân tích dữ liệu, doanh nghiệp cần đảm bảo nguồn dữ liệu mình cung cấp là chính xác, có định dạng phù hợp cho việc phân tích Để có nguồn dữ liệu
“sạch” đòi hỏi doanh nghiệp cần đầu tư một khoảng thời gian lớn Nhưng nếu không giải quyết triệt để chất lượng đầu vào thì những kết quả, báo cáo có được sau phân tích sẽ không đạt được giá trị cao, thậm chí có những sai sót lớn
2 Đòi hỏi thay đổi văn hóa doanh nghiệp
Văn hóa doanh nghiệp được xây dựng và phát triển sau một thời gian dài cố gắng Để một doanh nghiệp thay đổi văn hóa làm việc của mình không phải là điều đơn giản, đặc biệt là việc chuyển đổi từ truyền thống sang công nghệ hiện đại Thực tế đã được chỉ ra trong cuộc khảo sát của NewVantage, chỉ có 32,4% doanh nghiệp thành công trong việc thay đổi văn hóa doanh nghiệp theo hướng hiện đại mới
3 Thiếu chuyên gia công nghệ gây cản trở trong việc ứng dụng big data industry 4.0
Dù thời đại công nghệ 4.0 phát triển, hoạt động bằng máy móc, thiết bị thông minh chiếm ưu thế Nhưng chúng ta cũng không thể phủ nhận rằng con người vẫn làm chủ
Trang 7máy móc Nếu không có con người vận hành, quản lý, máy móc có hiện đại đến đâu cũng khó có thể mang đến hiệu quả tốt nhất Và đối với công nghệ big data cũng vậy Trong doanh nghiệp, để có hướng áp dụng dữ liệu lớn hiệu quả nhất thì cần có chuyên gia công nghệ Thế nhưng, việc thuê và đào tạo chuyên viên không hề rẻ, không phải doanh nghiệp nào cũng đủ khả năng đầu tư lớn cho điều này Chính sự thiếu hụt nhân lực chuyên môn đã tạo ra thách thức trong việc ứng dụng big data
4 Rủi ro an ninh mạng
Song hành cùng sự phát triển của industrial panel PC, công nghệ big data là vấn đề an ninh mạng Việc lưu trữ những dữ liệu mới, những thông tin mật có thể là một trong những mục tiêu lớn thu hút những kẻ tấn công mạng Có thể thấy, bảo mật hiện đang
là vấn đề nhức nhối đối với cấp lãnh đạo của doanh nghiệp trong việc xử lý dữ liệu lớn
5 Big data 4.0 liên tục thay đổi
Một ưu điểm đồng thời cũng là nhược điểm của công nghệ dữ liệu lớn trong nền công nghệ industry 4.0 chính là sự thay đổi nhanh chóng Việc thay đổi liên tục có thể đáp ứng nhu cầu của thị trường nhưng nó cũng gây ra thách thức đối với doanh nghiệp ứng dụng big data Thực tế mà các doanh nghiệp cần đối mặt chính là việc mình đầu
tư chi phí, thời gian vào một công nghệ mới nhưng nó có thể trở nên lỗi thời chỉ sau vài tháng
6 Doanh nghiệp thiếu hụt chi phí để ứng dụng Big Data industry 4.0
Bên cạnh những vấn đề kể trên, chi phí cũng là một trong những thách thức lớn đối với doanh nghiệp Đầu tư vào một công nghệ mở giúp doanh nghiệp giảm thời gian, giảm chi phí phần mềm nhưng đồng thời nó cũng đòi hỏi nguồn phí đầu tư lớn Đó là các nguồn phí liên quan đến nhân sự, phần cứng, bảo trì và các dịch vụ liên quan
IV.Tìm hiểu về spotify
Chúng ta đang tồn tại trong một thế giới mà việc mua nhạc đã trở thành dĩ vãng và phát trực tuyến các bản nhạc là xu hướng phổ biến mới, dường như vẫn tồn tại ở đây Điều này đã khiến các nền tảng phát trực tuyến mọc lên như chim phượng
hoàng, từ Apple Music đến Pandora, Songza và tất nhiên là Spotify nổi tiếng
Tất cả các nền tảng phát trực tuyến âm nhạc này đã và đang sử dụng dữ liệu thu được thông qua các tương tác của người dùng như một nỗ lực để nâng cao thuật toán của họ, nâng cao trải nghiệm người dùng, nhắm mục tiêu đến khán giả tiềm
Trang 8năng thông qua quảng cáo và để cải thiện các phương pháp tiếp cận và quyết định
kinh doanh của họ Một yếu tố giúp Spotify trở thành người chuyên nghiệp là có
kiến thức về khách hàng của mình Nền tảng này kết hợp các thuật toán độc quyền
để hiểu được sở thích âm nhạc của người dùng và hướng họ đến các thể loại, bài hát và nghệ sĩ mới
Khoảng thời gian mà chúng ta trả tiền để tải nhạc đã qua lâu rồi Từ Songza , công
ty đã kết hợp một nhóm “chuyên gia âm nhạc”, những người sẽ biên soạn danh
sách phát theo sở thích của họ sang Pandora Công ty này đã gắn nhãn các đặc
điểm của bài hát theo cách thủ công cho phép người dùng chọn các thẻ và thu hẹp chúng để tạo danh sách phát mà họ ưa thích Và sau đó là Spotify, một nền tảng phát nhạc tích hợp trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật máy học cũng như dữ liệu lớn nhằm mục đích phục vụ trải nghiệm nghe tùy chỉnh và độc quyền
Điều này chứng minh rằng Spotify phần lớn là một công ty được thúc đẩy bởi dữ liệu và nó sử dụng dữ liệu trong từng chức năng của mình để xác định các quyết định Bằng cách thu thập các điểm dữ liệu, nền tảng đang tận dụng thông tin đó
để chuẩn bị các thuật toán và máy móc để nghe nhạc và tạo ra thông tin chi tiết có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của họ và đóng vai trò trong việc
nâng cao trải nghiệm của khách hàng
Tại sao Spotify sử dụng Dữ liệu lớn
1 Phát triển nội dung được cá nhân hóa
Một cách tiếp cận quan trọng mà Spotify áp dụng để sử dụng dữ liệu do người dùng của họ tạo ra là sử dụng dữ liệu đó để phát triển nội dung mà mọi người dùng
sẽ coi là độc quyền theo sở thích riêng của họ Mục tiêu là đảm bảo cung cấp trải
Trang 9nghiệm hài lòng cho người dùng để họ trở thành khách hàng lâu dài Điều này đã đạt được bằng cách áp dụng các thuật toán Trí tuệ nhân tạo và học máy khác nhau
Ví dụ: một vai trò không thể thiếu trong việc thu thập dữ liệu của Spotify được
đóng bởi tính năng “Khám phá” của nền tảng, tính năng này lần đầu tiên được
giới thiệu vào năm 2012 Tính năng này nổi lên như một danh sách các bài hát được phát hành bởi các nghệ sĩ yêu quý của người dùng nhưng dần dần phát triển thành một loại công cụ đề xuất, đề xuất một bộ sưu tập các bản nhạc khi danh sách phát của người dùng hoàn thành, được căn chỉnh theo dòng của các bài hát trong danh sách đó
Hiện tại, "Discover Weekly" đã nổi lên như một trong những con át chủ bài lớn
nhất của Spotify, được biên soạn đầy đủ thông qua một thuật toán máy học, nó tạo
ra một danh sách phát được cá nhân hóa dành riêng cho hoạt động nghe của người dùng Thuật toán kiểm tra danh sách phát của những người dùng khác để xác định điểm tương đồng giữa các bản nhạc và sau đó sử dụng dữ liệu đó để phát triển danh sách phát mới phù hợp với sở thích bản nhạc hiện hành của người
dùng Ngoài ra, mọi người dùng đều có một “hồ sơ sở thích” cá nhân được tạo từ các microgenres đóng vai trò cá nhân hóa các danh sách phát này
Với mục đích có thể cá nhân hóa các danh sách phát này, nền tảng đã phải chú ý rất nhiều đến cả các bản nhạc mà người dùng phát trực tuyến cũng như cách họ tương tác chung với mọi bản nhạc
Ví dụ: nếu một bản nhạc đã được người đăng ký phát nhưng bị bỏ qua trong vòng chưa đầy 30 giây đầu tiên, thì Spotify coi đó là phản ứng thiếu nhiệt tình và thông tin của bài hát không được đưa vào khi tính toán danh sách phát Tuy nhiên, khi một bài hát đã được người dùng thêm vào thư viện hoặc danh sách phát của họ và
đã được nghe đầy đủ, điều này được nền tảng coi là một phản ứng tích cực, giúp họ
Trang 10xác nhận rằng bài hát đó đã phù hợp với sở thích của người dùng lần lượt hỗ trợ thuật toán trong việc phát triển hơn nữa hồ sơ sở thích tổng thể của người dùng
2 Số hóa khẩu vị của người dùng
Hồ sơ sở thích hàng ngày của người nghe cũng được kết hợp trong danh sách phát
của Spotify có tên “Bản trộn hàng ngày” Các danh sách phát này khác với các
thể loại nhạc mà người dùng thường hướng tới và thường bao gồm các bài hát mà người dùng đã thêm vào danh sách phát của họ hoặc đã lưu hoặc được tạo bởi các nghệ sĩ mà người dùng đã đưa vào danh sách phát hiện tại của họ hoặc bất kỳ nghệ
sĩ hoặc album mới mà người dùng không quen thuộc
Các danh sách phát này rất rộng lớn và năng động, mặc dù chúng có thể có nhiều bản nhạc quen thuộc hơn so với danh sách phát “Khám phá hàng tuần”, Spotify vẫn có thể thêm một vài bài hát hấp dẫn mà người dùng chưa quen với nỗ lực làm cho danh sách phát sinh động hơn
Một ví dụ khác là danh sách phát "Phát hành Radar" Đó là một danh sách phát
hàng tuần bao gồm nhiều bản phát hành mới khác nhau của các nghệ sĩ mà mọi người dùng đều theo dõi, danh sách này cũng có định dạng tương tự như danh sách
phát “Khám phá” chính Nếu người nghe theo dõi các nghệ sĩ yêu quý của họ
trên Spotify, thuật toán có thể tạo danh sách phát chính xác với các đề xuất bài hát mới của nghệ sĩ đó Thuật toán cũng có thể đính kèm một số bài hát mới bổ sung, làm cho danh sách phát trở nên hấp dẫn
3 Đối với Tiếp thị Nâng cao thông qua các quảng cáo được nhắm mục tiêu