Tiểu luận về Khái niệm và ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data) môn Kinh tế số | Trường Đại học Kinh Doanh và Công Nghệ Hà Nội

lOMoAR cPSD| 59114765
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH DOANH VÀ CÔNG NGHỆ HÀ NỘI TIỂU LUẬN MÔN: Kinh tế số
ĐỀ TÀI: Khái niệm về dữ liệu lớn(big data)
và các ứng dụng của nó trong nền kinh tế số.
Giáo viên hướng dẫn: Vũ Thu Trang
Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Xuân
Mã sinh viên:2823231218 Lớp : QK28.07 lOMoAR cPSD| 59114765 MỤC LỤC Trang
Mở đầu 1 Nội dung 2
I.Khái niệm của dữ liệu lớn(big data) : 2 1.Khái niệm 2
2. Đặc trưng của Dữ liệu lớn 2-3
II. Ứng dụng của big data trong nền kinh tế số 3- 6
1:Thương mại điện tử 3
2.Tài chính – ngân hàng 4
3. Y tế – chăm sóc sức khỏe 4-5
4. Nông nghiệp thông minh 5
5.Giáo dục và Đào tạo 5-6
6. Giao thông thông minh 6
7. Quản lý nhà nước 6 lOMoAR cPSD| 59114765 Kết luận 7 Mở đầu
Trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay, dữ liệu đang
trở thành tài sản quý giá của mọi tổ chức và doanh
nghiệp. Cùng với sự bùng nổ của Internet, điện thoại
thông minh, mạng xã hội và các thiết bị IoT (Internet of
Things), lượng dữ liệu được tạo ra tăng lên với tốc độ
chóng mặt. Đây chính là cơ sở cho sự hình thành của khái
niệm Dữ liệu lớn (Big Data) – một trong những yếu tố
nền tảng của nền kinh tế số. Big Data không chỉ là khối
lượng dữ liệu khổng lồ, mà còn là khả năng xử lý, phân
tích và khai thác thông tin từ dữ liệu đó để tạo ra giá trị
thực tiễn. Bài tiểu luận này em sẽ làm rõ khái niệm Big
Data và phân tích các ứng dụng tiêu biểu của nó trong nền kinh tế số 1 lOMoAR cPSD| 59114765
I.Khái niệm của dữ liệu lớn(big data) :
1. Khái niệm: Big Data (Dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để
mô tả một lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp đến mức các
công cụ quản lý dữ liệu truyền thống không có khả năng
thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời
gian hợp lý. Big Data không chỉ đề cập đến kích thước của
dữ liệu mà còn bao gồm tốc độ, sự đa dạng và tính xác thực của dữ liệu.
2. Đặc trưng của Dữ liệu lớn:
2.1: Volume (Khối lượng): Lượng dữ liệu khổng lồ được
tạo ra mỗi giây từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội,
cảm biến IoT, giao dịch thương mại, video, hình ảnh, v.v.
2.2: Velocity (Tốc độ): Dữ liệu được tạo ra, thu thập và xử
lý với tốc độ rất cao – theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực.
2.3: Variety (Đa dạng): Dữ liệu có nhiều dạng khác nhau:
có cấu trúc (structured), bán cấu trúc (semi-structured), và
không cấu trúc (unstructured) như văn bản, âm thanh, hình ảnh, video... 2 lOMoAR cPSD| 59114765
2.4: Veracity (Tính xác thực): Chất lượng và độ tin cậy của
dữ liệu. Dữ liệu có thể bị nhiễu, không đầy đủ hoặc sai lệch.
2.5: Value (Giá trị): Mục tiêu cuối cùng của Big Data là
khai thác giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn, dự
đoán xu hướng, hoặc cải thiện hiệu suất hoạt động.
II. Ứng dụng của big data trong nền kinh tế số :
Big Data đóng vai trò then chốt trong nền kinh tế số, góp
phần nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra giá trị mới trong nhiều lĩnh vực:
1:Thương mại điện tử:
• Phân tích hành vi người tiêu dùng: Nhận diện sản phẩm ưa
thích, tần suất mua sắm, thời gian truy cập để cá nhân hóa trải nghiệm.
• Dự đoán xu hướng tiêu dùng: Phân tích dữ liệu mua sắm,
tìm kiếm, đánh giá để dự báo nhu cầu thị trường.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dùng dữ liệu lớn để
phân tích hành vi, sở thích và lịch sử mua sắm, từ đó đề
xuất sản phẩm phù hợp
Ví dụ: Shopee, Lazada, Tiki sử dụng Big Data để cá nhân
hóa trang chủ, đề xuất sản phẩm phù hợp 3 lOMoAR cPSD| 59114765
2.Tài chính – ngân hàng:
Hệ thống Big data được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài
chính- ngân hàng từ khá lâu, tất cả các hoạt động của ngân hàng
phần lớn đều do Big data hỗ trợ, Big data đã giúp giảm bớt rắc
rối của khách hàng và tạo doanh thu cho các ngân hàng, mang lại nhiều lợi ích:
• Phát hiện gian lận: Sử dụng dữ liệu lớn để phát hiện các
giao dịch bất thường hoặc khả nghi.
• Phân tích rủi ro tín dụng: Xét duyệt khoản vay dựa trên
phân tích hành vi chi tiêu, lịch sử tín dụng, mạng xã hội…
• Định giá sản phẩm tài chính dựa trên hành vi khách hàng.
• Giám sát giao dịch thời gian thực để phát hiện hành vi bất thường.
Ví dụ: MoMo, ZaloPay dùng dữ liệu để gợi ý dịch vụ, phát hiện giao dịch bất thường.
3. Y tế – chăm sóc sức khỏe:
• Dự đoán dịch bệnh: Phân tích dữ liệu về dịch tễ, di chuyển
dân cư, mạng xã hội để phát hiện nguy cơ bùng phát dịch. 4 lOMoAR cPSD| 59114765
• Hồ sơ sức khỏe điện tử: Lưu trữ và phân tích dữ liệu bệnh
nhân để đưa ra phác đồ điều trị cá nhân hóa.
• Nghiên cứu dược phẩm: Phân tích dữ liệu y tế toàn cầu để
rút ngắn quá trình nghiên cứu và thử nghiệm thuốc.
• Chẩn đoán chính xác: Phân tích hình ảnh y tế như X-quang,
MRI để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh.
• Theo dõi sức khỏe cá nhân qua thiết bị đeo tay (wearable) như đồng hồ thông minh
4. Nông nghiệp thông minh:
• Phân tích dữ liệu từ cảm biến thời tiết, đất đai để tối ưu hóa mùa vụ.
• Dự báo năng suất cây trồng
• Theo dõi sức khỏe vật nuôi bằng cảm biến và hình ảnh.
Ví dụ: Nhiều startup ở Việt Nam như MimosaTEK đang
cung cấp giải pháp nông nghiệp chính xác nhờ Big Data.
5.Giáo dục và Đào tạo
• Phân tích năng lực học viên: Dùng dữ liệu điểm số, hành vi
học tập để thiết kế lộ trình học phù hợp. 5 lOMoAR cPSD| 59114765
• Dự đoán xu hướng nghề nghiệp: Phân tích dữ liệu thị
trường lao động để tư vấn nghề nghiệp cho học sinh, sinh viên
6. Giao thông thông minh
• Dự báo và quản lý lưu lượng giao thông Tối ưu hóa tuyến đường giao hàng.
• Hỗ trợ phát triển phương tiện tự lái: phân tích môi trường
xung quanh từ dữ liệu camera và cảm biến.
Ví dụ: Grab và Gojek dùng Big Data để phân bổ tài xế, đề xuất giá linh hoạt.
7. Quản lý nhà nước
• Phân tích dữ liệu dân cư để hoạch định chính sách.
• Phát triển chính phủ điện tử: xử lý phản ánh, dịch vụ công
dựa trên dữ liệu lớn.
• Cải thiện dịch vụ công nhờ phản hồi thời gian thực.
• Dự báo và quản lý thiên tai, dịch bệnh bằng dữ liệu vệ tinh và cảm biến.
Ví dụ: Cổng dịch vụ công quốc gia tại Việt Nam đang tiến tới sử
dụng phân tích dữ liệu lớn để cải thiện hiệu suất hành chính. 6 lOMoAR cPSD| 59114765 Kết luận
Dữ liệu lớn (Big Data) không chỉ là bước tiến công
nghệ, mà còn là yếu tố cốt lõi trong quá trình chuyển đổi sang
nền kinh tế số. Việc thu thập và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn
đã mở ra nhiều cơ hội đổi mới trong các lĩnh vực như thương
mại điện tử, tài chính, y tế, nông nghiệp và quản lý đô thị.
Doanh nghiệp và chính phủ có thể đưa ra quyết định hiệu quả
hơn, dựa trên bằng chứng rõ ràng từ dữ liệu thực tiễn.
Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của Big Data,
cần giải quyết những thách thức lớn về bảo mật, quyền riêng tư,
khoảng cách công nghệ và chất lượng nhân lực. Một chiến lược
dài hạn kết hợp giữa đầu tư hạ tầng, phát triển nguồn nhân lực
và hoàn thiện pháp lý là điều kiện thiết yếu.
Tóm lại, Big Data không chỉ là công nghệ hỗ trợ, mà là
động lực chính thúc đẩy đổi mới sáng tạo, nâng cao năng suất và
xây dựng nền kinh tế số bền vững trong thời đại 4.0. Việc làm
chủ và khai thác hiệu quả dữ liệu sẽ là chìa khóa thành công cho
mọi quốc gia và doanh nghiệp trong tương lai.
Em cảm ơn cô đã đọc bài và nhận xét bài tiểu luận của em ạ! 7