TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN *** BÀI TẬP NHÓM THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ CĂN BẢN ĐỀ BÀI IoTs, Big Data Ứng dụng trong kinh doanh thương mại NHÓM 1 Nguyễn Thị Kim Ngân 11193699 Nguyễn Thị Linh Chi 11190853[.]
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
-*** -BÀI TẬP NHÓM THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ CĂN BẢN
ĐỀ BÀI: IoTs, Big Data Ứng dụng trong kinh doanh thương mại
NHÓM 1
Nguyễn Thị Kim Ngân : 11193699
Nguyễn Thị Linh Chi : 11190853
Nguyễn Thị Phương Thảo : 11194829
Nguyễn Thị Hương Ly : 11193228
Trần Khánh Linh : 11193053
Muon Channa : 11197524
Hà Nội, 2021
Trang 2MỤC LỤC
I Tìm hiểu về Internet of things ( IoTs)……… 3
1 Khái niệm……… 3
2 Cấu trúc……….4
3 Đặc trưng……… 4
4 Các yêu cầu của hệ thống IoTs……… 5
5 Lợi ích của IoTs……….5
II Tìm hiểu về Big Data……… 6
1 Khái niệm……… 6
2 Đặc trưng………6
3 Cơ sở hạ tầng tiếp cận hệ thống Big Data……… 7
4 Lợi ích của Big Data……… 8
III So sánh khái quát về Iots và Big Data………9
IV Ứng dụng của Internet of Things ( IoTs) và Big Data trong KDTM… 10
1 Ứng dụng của IoTs trong thương kinh doanh thương mại……… 10
1.1 Các ứng dụng của Iots……… 10
1.2 Một số ứng dụng nổi bật của IoTs trên thế giới………11
1.3 Ứng dụng IoTs tại Việt Nam……….13
2 Ứng dụng của Big Data trong thương mại điện tử………13
2.1 Các ứng dụng của Big Data……… 13
2.2 Một số ứng dụng trên thế giới……… 15
2.3 Ứng dụng của Big Data tại Việt Nam……… 16
V Tài liệu tham khảo……… 17
Trang 3PHẦN MỞ ĐẦU
Như chúng ta điều biết cuộc cách mạng 4.0 là xu hướng phát triển mới của thế giới trong
đó có Việt Nam.Nền công nghiệp 4.0 có rất nhiều ứng dụng quan trọng khác nhau Theonhiều nghiên cứu cứu và nhiều chuyên gia dự báo: Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 sẽlàm thay đổi nền kinh tế Tái cấu trúc nền kinh tế bằng 10 xu hướng ứng dụng công nghệthông tin cơ bản và quan trọng dưới đây
Đây là tổ hợp của các ứng dụng cơ bản này là cấu thành nền tảng của nền công nghiệp 4.0 Giúp chúng ta có cái nhìn đúng đắn, đầy đủ và hiểu biết hơn về nền công nghiệp 4.0
Và trong bài tập nhóm lần này bọn em xin được giới thiệu 2 ứng dụng nổi bật trong số đó
là IoTs và Big Data
Trang 4I.Tìm hiểu về IoTs ( Internet of Things)
1 Khái niệm
Internet vạn vật (IoT) là mạng kết nối các đồ vật và thiết bị thông qua cảm biến,phần mềm và các công nghệ khác, cho phép các đồ vật và thiết bị thu thập và traođổi dữ liệu với nhau
2 Cấu trúc
Cấu trúc IoT được đại diện cơ bản bởi 4 phần: Vạn vật (Things), trạm kết nối(Gateways), hạ tầng mạng và điện toán đám mây (Network and Cloud) và các lớptạo và cung cấp dịch vụ (Services-creation and Solutions Layers)
● Vạn vật (Things): Ngày nay có hàng tỷ vật dụng đang hiện hữu trên thị
trường gia dụng và công nghệ, ở trong nhà hoặc trên tay của người dùng.Chẳng hạn như xe hơi, thiết bị cảm biến, thiết bị đeo và điện thoại di độngđang được kết nối trực tiếp thông qua băng tầng mạng không dây và truycập vào Internet Giải pháp IoT giúp các thiết bị thông minh được sàng lọc,kết nối và quản lý dữ liệu một cách cục bộ, còn các thiết bị chưa thôngminh thì có thể kết nối được thông qua các trạm kết nối
● Trạm kết nối (Gateways): Một rào cản chính khi triển khai IoT đó là gần
85% các vật dụng đã không được thiết kế để có thể kết nối với Internet vàkhông thể chia sẻ dữ liệu với điện toán đám mây Để khắc phục vấn đề này,các trạm kết nối sẽ đóng vai trò là một trung gian trực tiếp, cho phép cácvật dụng có sẵn này kết nối với điện toán đám mây một cách bảo mật và dễdàng quản lý
● Hạ tầng mạng và điện toán đám mây (Network and Cloud):
- Cơ sở hạ tầng kết nối: Internet là một hệ thống toàn cầu của
nhiều mạng IP được kết nối với nhau và liên kết với hệ thống máytính Cơ sở hạ tầng mạng này bao gồm thiết bị định tuyến, trạm kếtnối, thiết bị tổng hợp, thiết bị lặp và nhiều thiết bị khác có thể kiểmsoát lưu lượng dữ liệu lưu thông và cũng được kết nối đến mạng lướiviễn thông và cáp được triển khai bởi các nhà cung cấp dịch vụ
- Trung tâm dữ liệu/ hạ tầng điện toán đám mây: Các trung tâm dữ
liệu và hạ tầng điện toán đám mây bao gồm một hệ thống lớn cácmáy chủ, hệ thống lưu trữ và mạng ảo hóa được kết nối
● Các lớp tạo và cung cấp dịch vụ (Services-Creation and Solutions Layers): Intel đã kết hợp những phần mềm quản lý API hàng đầu
Trang 5(Application Programming Interface) là Mashery* và Aepona* để giúp đưacác sản phẩm và giải pháp IoT ra thị trường một cách chóng và tận dụngđược hết giá trị của việc phân tích các dữ liệu từ hệ thống và tài sản đang cósẵn.
1 Đặc trưng
Hệ thống IoT sẽ bao gồm các đặc trưng như sau:
● Không đồng nhất: Các thiết bị trong IoT thường không đồng nhất vì sở
hữu phần cứng, cũng như hệ thống khác nhau và có thể tương tác với nhaunhờ vào sự liên kết của các hệ thống
● Kết nối liên thông (Interconnectivity): Đối với hệ thống IoT, các vật
dụng, thiết bị đa dạng đều có thể kết nối với nhau thông qua mạng lướithông tin và cơ sở hạ tầng liên lạc tổng thể
● Dịch vụ liên quan đến “Things”: Hệ thống IoT có khả năng cung cấp các
dịch vụ liên quan đến “Things” chẳng hạn như bảo vệ sự riêng tư và nhấtquán giữa thiết bị vật lý (Physical Thing) và phần mềm (Virtual Thing)
● Có quy mô lớn: Số lượng rất lớn các thiết bị, máy móc sẽ được quản lý và
giao tiếp với nhau với quy mô lớn hơn nhiều so với số lượng máy tính kếtnối Internet hiện nay Số lượng thông tin được truyền bởi các thiết bị sẽ lớnhơn nhiều so với con người thực hiện
● Có thể thay đổi linh hoạt: Các trạng thái của các thiết bị điện tử, máy móc
có thể tự động thay đổi như tắt và bật, kết nối hoặc ngắt, truy xuất vị trí,…
1 Các yêu cầu của một hệ thống IoT
● Có kết nối dựa trên sự nhận diện: Các đồ vật, máy móc, thiết bị thường
gọi chung là “Things” phải có tên hay địa chỉ IP riêng biệt Hệ thống IoTcần hỗ trợ các kết nối giữa các “Things” và kết nối được thiết lập dựa trênđịnh danh IP của Things
● Khả năng quản lý: Hệ thống IoT làm việc tự động mà không cần sự tham
gia người, vì thế chúng cần phải hỗ trợ tính năng quản lý các “Things” đểđảm bảo mạng lưới hoạt động bình thường
● Khả năng bảo mật: Vì trong IoT có rất nhiều “Things” sẽ được kết nối với
nhau, làm tăng mối nguy trong bảo mật như lộ thông tin, xác thực sai, sailệch dữ liệu, Bên cạnh đó, các “Things” trong hệ thống có thể thuộc nhiềuchủ sở hữu khác nhau và chứa thông tin cá nhân của họ Vì thế, các hệ
Trang 6thống IoT cần bảo vệ sự riêng tư trong quá trình truyền dữ liệu, tập hợp, lưutrữ, khai thác và xử lý.
● Dịch vụ thỏa thuận: Dịch vụ này để có thể được cung cấp bằng cách thu
thập, giao tiếp và xử lý tự động các dữ liệu giữa các “Things” dựa trên cácquy tắc được thiết lập bởi người vận hành hoặc tùy chỉnh bởi người dùng
● Khả năng cộng tác: Khả năng này cho phép hệ thống IoT có khả năng
tương tác qua lại giữa các mạng lưới và Things một cách dễ dàng
● Khả năng tự quản của mạng lưới: Bao gồm tự quản lý, tự cấu hình, tự
khắc phục lỗi, tự tối ưu hóa, tự có cơ chế bảo vệ, để mạng lưới có thểthích ứng với các tên miền ứng dụng, môi trường truyền thông và nhiều loạithiết bị khác nhau,…
● Các khả năng dựa vào vị trí (location – based capabilities): Hệ thống
IoT có thể biết và theo dõi vị trí một cách tự động Các dịch vụ dựa trên vịtrí này có thể bị hạn chế bởi luật pháp hay quy định, và phải tuân thủ cácyêu cầu an ninh
● Khởi động và sử dụng: Hệ thống IoT bắt buộc các “Things” phải được
khởi động và sử dụng một cách dễ dàng và tiện dụng
1 Lợi ích của Iots
Không khó để nhận thấy bốn lợi ích quan trọng khi triển khai một giải pháp dịch
- Dữ liệu được sử dụng có thể áp dụng một cách chủ động và tựđộng bởi các máy móc nhằm cải thiện hiệu suất dòng sản phẩm, lập
kế hoạch, tránh gián đoạn hoặc cho phép các nhà cung cấp đẩy mạnhviệc cập nhật phần mềm để trực tiếp trang bị cho các thiết bị thôngqua Internet
● Cung cấp dịch vụ:
Trang 7Các nhà sản xuất có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới kết hợp các sảnphẩm của họ với các dịch vụ đi kèm như bảo trì dự trù và phân tích dữ liệuđược cung cấp thông qua Internet.
● Tối ưu hóa sản phẩm:
Bằng cách tận dụng dữ liệu vận hành thế giới thực, các doanh nghiệp có thểtận dụng những thông tin này để bố trí và thiết kế những thế hệ sản phẩm
kế tiếp đạt chất lượng và hiệu suất cao
II Tìm hiểu về Big Data ( Dữ liệu lớn)
● Khối lượng dữ liệu (Volume) : Đây là đặc điểm tiêu biểu nhất của dữ liệu
lớn, khối lượng dữ liệu rất lớn Kích cỡ của Big data đang từng ngày tănglên.Dữ liệu truyền thống có thể lưu trữ trên các thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng.Nhưng với dữ liệu lớn chúng ta sẽ sử dụng công nghệ “đám mây” mới đápứng khả năng lưu trữ được dữ liệu lớn
● Tốc độ (Velocity): Tốc độ có thể hiểu theo 2 khía cạnh:
(a) Khối lượng dữ liệu gia tăng rất nhanh (mỗi giây có tới 72.9 triệu các yêucầu truy cập tìm kiếm trên web bán hàng của Amazon);
(b) Xử lý dữ liệu nhanh ở mức thời gian thực (real-time), có nghĩa dữ liệuđược xử lý ngay tức thời ngay sau khi chúng phát sinh (tính đến bằng miligiây)
● Đa dạng (Variety): Đa dạng về các dạng và kiểu của dữ liệu Dữ liệu
được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rấtnhiều cấu trúc khác nhau Nó có thể bao gồm tất cả các loại dữ liệu như:hình ảnh, text, video, âm thanh,… bất kể dữ liệu đó là có cấu trúc, bán cấutrúc, hay không có cấu trúc
● Độ tin cậy/chính xác (Veracity): Một trong những tính chất phức tạp nhất
của Dữ liệu lớn là độ tin cậy/chính xác của dữ liệu Với xu hướng phươngtiện truyền thông xã hội (Social Media) và mạng xã hội (Social Network)
Trang 8ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người dùngMobile làm cho bức tranh xác định về độ tin cậy & chính xác của dữ liệungày một khó khăn hơn Bài toán phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chínhxác và nhiễu đang là tính chất quan trọng của Big dat
● Giá trị (Value): Giá trị là đặc trưng quan trọng nhất của dữ liệu lớn, vì khi
bắt đầu triển khai xây dựng dữ liệu lớn thì việc đầu tiên chúng ta cần phảilàm đó là xác định được giá trị của thông tin mang lại như thế nào, khi đóchúng ta mới có quyết định có nên triển khai dữ liệu lớn hay không Nếuchúng ta có dữ liệu lớn mà chỉ nhận được 1% lợi ích từ nó, thì không nênđầu tư phát triển dữ liệu lớn Kết quả dự báo chính xác thể hiện rõ nét nhất
về giá trị của dữ liệu lớn mang lại
3 Nguồn hình thành Big data:
Mỗi giây, một khối lượng dữ liệu lớn được thu thập bởi hàng loạt những thiết bị diđộng, anten, các thiết bị thu hình, thu thanh, mạng cảm biến không dây, đầu kếtnối tầm gần (RFID)… Cụ thể là:
Dữ liệu trong hộp đen; Dữ liệu trên mạng xã hội; Dữ liệu của các máy tìm kiếm;
Dữ liệu từ các camera quan sát hoặc các nguồn bao gồm các trang web, phươngtiện truyền thông xã hội, ứng dụng dành cho máy tính để bàn, ứng dụng trên thiết
bị di động, các thí nghiệm khoa học, thiết bị cảm biến và các thiết bị khác trongmạng lưới thiết bị kết nối Internet (IoT- internet of things)
4 Cơ sở hạ tầng để tiếp cận với Big Data
- Muốn sử dụng và khai thác Big Data một cách hiệu quả đối với doanh nghiệp thươngmại điện tử thì điều cần thiết là phải xây dựng cơ sở hạ tầng đủ để thu thập và lưu trữ dữliệu, cung cấp quyền truy cập và bảo mật thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp, baogồm các hệ thống lưu trữ và máy chủ, phần mềm quản lý, tích hợp dữ liệu, phần mềmphân tích dữ liệu và một số thành phần khác Điều này có thể được hiện thực hóa bởi cácdata center lớn, các dịch vụ điện toán đám mây cũng góp phần giải quyết bài toán này
- Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như các ứng dụng web, kênh truyền thông
xã hội, ứng dụng dành cho thiết bị di động và lưu trữ email, ngoài ra khi IoT trở nên bùng
nổ, các cảm biến trong sản phẩm cũng góp phần tạo dựng và chuyển hóa dữ liệu Để lưutrữ tất cả dữ liệu đến, có một số lựa chọn phổ biến là kho dữ liệu truyền thống, xây dựng
hồ dữ liệu hoặc tận dụng lưu trữ trên đám mây
- Ngoài ra, còn cần xây dựng cơ sở hạ tầng bảo mật, bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xácthực người dùng và các quyền truy cập, giám sát hệ thống, xây dựng tường lửa, quản lýdoanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu
Sử dụng phần mềm và công cụ hỗ trợ
Trang 9Để có thể khai thác hiệu quả Big Data, cần có những công nghệ và công cụ hỗ trợ cần thiết, bao gồm:
- Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop được coi là xương sống trong các dự án Big Data Thư viện phần mềm Hadoop
là một nền tảng cho phép các tập dữ liệu lớn được xử lý phân tán thông qua các cụm máytính sử dụng mô hình lập trình đơn giản Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ lênhàng nghìn máy, mỗi máy chủ có khả năng cung cấp năng lực tính toán và lưu trữ cục bộ
- Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ và quản lý dữ liệu theo cách linh hoạt và xử lý tốc độ cao.Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được thu nhỏtheo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng nghìn máy chủ
- Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong
Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựavào bộ nhớ chính, thay vì đĩa, để lưu trữ dữ liệu Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong nhanh hơn
so với cơ sở dữ liệu trên đĩa được tối ưu hóa, một lựa chọn quan trọng cho việc sử dụngphân tích Big Data tạo kho dữ liệu
Hiện tại, nhiều doanh nghiệp thương mại điện tử Việt Nam vẫn chưa thực sự tiếp cậnđược với công nghệ Big Data bởi nó đòi hỏi một nền tảng công nghệ thông tin mạnh, kholưu trữ khổng lồ và các hỗ trợ của Chính phủ trong việc khai thác kho dữ liệu vì thế màBig Data vẫn chưa được tiếp cận mạnh mẽ với các doanh nghiệp thương mại điện tử ởViệt Nam
5 Lợi ích của Big Data
a Phân tích dự đoán
Lợi ích đầu tiên mà Big Data mang lại cho chúng ta là cái gọi là phân tích dự đoán Đây
là tính năng cho phép các công cụ phân tích dự đoán kết quả theo cách chính xác nhất.Phân tích dự đoán cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn Và hơn thế, còngiảm thiểu rủi ro bằng cách tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của họ
b Khai thác dữ liệu
Một lợi ích nổi bật khác mà Big Data đem lại là khả năng khai thác dữ liệu từ các nềntảng truyền thông khác nhau trên thị trường Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích,các doanh nghiệp trên khắp thế giới có thể dễ dàng hợp lý hóa các chiến lược Marketing
kỹ thuật số của họ Nhờ đó, cải thiện trải nghiệm của người tiêu dùng
Trang 10Sau tất cả, sự đổi mới công nghệ này cho phép doanh nghiệp xác định những “điểm đaucủa khách hàng” (pain point) Đây là một trong những chiến lược tiếp thị quan trọng nhất
mà ai cũng có thể sử dụng ngày nay
c Tổng hợp thông tin hiệu quả
Big Data kết hợp thông tin liên quan từ nhiều nguồn để tạo ra thông tin chi tiết hữu ích.Đây là một lợi ích tuyệt vời của Big Data Nó cho phép tất cả các công ty và tổ chức lọc
ra cái gọi là “thông tin rác”, nhờ vậy cuối cùng giúp họ tiết kiệm được rất nhiều tiền
d Tăng trưởng doanh số/doanh thu
Lợi ích lớn nhất mà Big Data mang lại đơn giản là giúp các công ty và tổ chức tăngtrưởng doanh số bán hàng của họ Từ đó giúp tăng doanh thu và lợi nhuận đáng kể Lý do
là vì công cụ phân tích của công nghệ này có thể xác định cách một số sản phẩm và dịch
vụ nhất định đang hoạt động trên thị trường Và hơn thế là cách khách hàng trên khắp thếgiới phản ứng với những điều này
e Đánh giá thị trường và đối thủ
Big Data cho phép doanh nghiệp kiểm tra không chỉ thị trường mà cả cách thức đối thủ hoạt động Bằng cách hiển thị các chương trình khuyến mãi khác nhau đang được cungcấp cho khách hàng Lý do khiến điều này trở nên kinh ngạc, đó là Big Data sẽ cho bạnbiết liệu khách hàng có cảm thấy bị thu hút bởi các chương trình khuyến mãi này haykhông
III So sánh IoT và Big Data
Đặc
Khái
niệm
IoT là một hệ thống toàn cầu bao gồm
các thiết bị điện toán có liên quan với
nhau có khả năng cảm nhận, thu thập
và trao đổi dữ liệu qua Internet
Dữ liệu lớn là những tập hợp dữ liệu lớn được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau, quá lớn để xử lý bằng các kỹ thuật truyền thống
Mục
đích cung cấp kết nối giữa các thiết bị để tạo ra một môi trường thông minh để tìm ra những hiểu biết sâu sắc về các loại dữ liệu và nội dung mới và
đang nổi lên dẫn đến các quyết định tốt hơn và các động thái kinh doanh chiến lược
Tốc
độ IoT thu thập, phân tích và xử lý các luồng dữ liệu trong thời gian thực mà Các luồng dữ liệu không được xử lý theo thời gian thực và có độ trễ giữa