Xử lý dữ liệu lớn

Số lượng dữ liệu mà các công ty thu thập và lưu trữ ngày nay rất đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, quan trọng không phải khối lượng dữ liệu được thu thập – cách mà các công ty đang làm với dữ liệu mới thực sự quan trọng. Với tốc độ thu nhập nhanh dữ liệu có cấu trúc và cấu trúc trực tuyến từ mọi nơi, việc kết nối và trích xuất thông tin chi tiết là công việc phức tạp có thể nhanh chóng vượt khỏi tầm kiểm soát.

Ảnh internet

Ứng dụng Machine Learning và Bigdata trong thực tế doanh nghiệp

Các doanh nghiệp hiện đại hiểu rõ sức mạnh của Bigdata, nhưng họ bắt đầu nhận ra rằng dữ liệu này không hữu ích khi được kết hợp với tự động hóa thông minh. Với sức mạnh tính toán lớn, các hệ thống Machine Learning giúp các công ty quản lý, phân tích và sử dụng dữ liệu của họ thành công hơn bao giờ hết. Dưới đây là cách các tổ chức trong các ngành đang sử dụng công nghệ dữ liệu lớn để thúc đẩy giá trị kinh doanh lâu dài.

Machine Learning (ML) – một nhánh của trí tuệ nhân tạo. Giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn đánh giá xu hướng phát triển của thị trường, theo dõi hành vi khách hàng để có kết quả nhanh hơn, chính xác hơn. Bằng cách tự động hóa mô hình phân tích, thông tin chi tiết đạt được sâu hơn và bắt nguồn ở tốc độ và quy mô mà con người không thể tự làm được.

Chăm sóc sức khỏe. Khả năng ML đang tác động đến chăm sóc sức khỏe theo những cách sâu sắc, cải thiện chẩn đoán và cá nhân hóa các kế hoạch điều trị. Phân tích dự đoán cho phép các bác sĩ tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt hơn và chăm sóc bệnh nhân, tạo ra một khung chủ động để giải quyết nhu cầu của bệnh nhân trước khi họ bị bệnh.

Công nghệ và các thiết bị đeo có cảm biến được sử dụng dữ liệu để đánh giá sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian thực, phát hiện xu hướng hoặc báo đỏ một sự kiện nguy hiểm có thể thấy trước như ngừng tim. Những tiến bộ trong tự động hóa nhận thức, có thể hỗ trợ chẩn đoán bằng cách nhanh chóng phân tích khối lượng lớn dữ liệu y tế và chăm sóc sức khỏe, xác định các mẫu và kết nối các điểm để tăng cường điều trị và chăm sóc.

Bán lẻ. Trong bán lẻ, xây dựng mối quan hệ là rất quan trọng để thành công. Các công nghệ được hỗ trợ bởi ML nắm bắt, phân tích và sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm theo thời gian thực. Các thuật toán khám phá những điểm tương đồng và khác biệt trong dữ liệu khách hàng để đẩy nhanh và đơn giản hóa phân đoạn để nhắm mục tiêu nâng cao.

Dựa trên sở thích người dùng, phân tích sâu hơn để tiếp cận các cá nhân và thúc đẩy khách truy cập đang phân vân giữa các lựa chọn hướng tới những liên kết được đề xuất. Ví dụ: ML có thể giới thiệu người mua sắm trực tuyến với các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa trong khi điều chỉnh giá, phiếu thưởng và các ưu đãi khác theo thời gian thực.

Dịch vụ tài chính. Trong lĩnh vực tài chính, phân tích dự báo giúp ngăn chặn gian lận bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn và dự báo xây dựng dựa trên dữ liệu trước đó. Các mô hình ML tìm hiểu các mẫu hành vi và sau đó – với ít tương tác của con người – dự đoán các sự kiện để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Các ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng ML để thu thập thông tin chi tiết theo thời gian thực giúp thúc đẩy chiến lược đầu tư và các cơ hội kinh doanh nhạy cảm theo thời gian khác.

Ô tô. Khi đối mặt với cạnh tranh gay gắt, ngành công nghiệp ô tô đang thực hiện các bước để phân biệt chính nó bằng cách tận dụng khả năng ML và phân tích dữ liệu lớn để cải thiện hoạt động, tiếp thị và trải nghiệm khách hàng trước, trong và sau khi mua hàng.

Áp dụng các mô hình thống kê cho dữ liệu lớn giúp các nhà sản xuất ô tô xác định tác động của các nỗ lực tiếp thị trong quá khứ để xác định các chiến lược trong tương lai để cải thiện lợi tức đầu tư. Phân tích dự báo cho phép các nhà sản xuất theo dõi và chia sẻ thông tin quan trọng liên quan đến các hỏng hóc về xe hoặc một phần tiềm năng với các đại lý, giảm chi phí bảo trì khách hàng.

Bằng cách xác định xu hướng và biểu mẫu từ dữ liệu lớn về quyền sở hữu phương tiện, mạng đại lý có thể được tối ưu hóa theo vị trí để kiểm kê chính xác, thời gian thực và cải thiện chăm sóc khách hàng.

Kết

Khi các công nghệ học máy phát triển lên một cấp độ mới vào năm 2018, các doanh nghiệp hiện đại đang chuyển hướng tiếp cận của họ sang dữ liệu lớn. Trên khắp các ngành, các công ty đang định hình lại cơ sở hạ tầng của họ để tối đa hóa tự động hóa thông minh, tích hợp dữ liệu của họ với các công nghệ thông minh để cải thiện không chỉ năng suất mà còn khả năng phục vụ tốt hơn cho khách hàng của họ

The Hoangsoft Team,