Big Data đang thay đổi các doanh nghiệp như thế nào

Ngày nay, các công ty có thể tiếp nhận nguồn thông tin bao la, hơn rất nhiều những gì họ cần, từ nhiều nguồn khác nhau và gần như ngay lập tức sau khi nó được tạo ra.

Big Data thường được liên kết với các công ty buôn bán thông tin như Google, Facebook, Amazon. Tuy nhiên, các doanh nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp khác cũng đang ngày càng có xu hướng đặt nó vào trọng tâm của các hoạt động kinh doanh. Họ đang thu thập một lượng thông tin khổng lồ và thường kết hợp tiêu chuẩn đánh giá truyền thống với việc lấy ý kiến phản hồi từ các trang mạng xã hội hay những thông tin mang tính chất địa phương có được từ thiết bị di động. Và từ đó, họ sẽ tìm ra giải pháp để cải thiện sản phẩm, cắt giảm chi phí cũng như giữ chân khách hàng.

Các chủ hàng cũng đã sử dụng những thiết bị cảm biến trên xe tải để tìm ra biện pháp rút ngắn thời gian giao hàng. Các nhà sản xuất có thể rà soát qua những diễn đàn để xem xét phản ứng của khách hàng về một tính năng mới trên sản phẩm của họ.

Tờ Wall Street Journal liệt kê một số cách mà các công ty đang khai thác sức mạnh của Big Data để chuyển đổi doanh nghiệp.

Nguồn nhân lực

Phúc lợi dành cho nhân viên như chăm sóc sức khỏe, y tế, có thể rất tốn kém. Một số công ty đang sử dụng Big Data để xử lý tốt hơn vấn đề này.

Caesars Entertainment Corp. là một công ty đã phân tích dữ liệu về tình hình sử dụng thẻ bảo hiểm y tế của 65.000 nhân viên cùng với các thành viên trong gia đình của họ. Từ đó, những nhà quản lý có thể biết được cách mà nhân viên của mình sử dụng dịch vụ y tế như số lần nhập viện cấp cứu, và liệu họ lựa chọn thuốc theo tên khoa học hay tên thương mại.

UPS, công ty chuyển phát hàng lớn nhất thế giới, từ lâu đã dựa vào dữ liệu để cải thiện hoạt động. Ảnh: Internet.

Chẳng hạn, trong năm 2010, kết quả cho thấy cơ sở của Ceasars ở Philadelphia chỉ có 11% trường hợp cấp cứu được điều trị tại các cơ sở y tế ít tốn kém, so với con số 34% của toàn tập đoàn. Công ty đã mở một chiến dịch nhắc nhở nhân viên của mình hạn chế đến những trung tâm chăm sóc y tế có chi phí cao và cung cấp một danh sách các trung tâm thay thế. Chỉ trong vòng hai năm, công ty đã tiết kiệm được 4,5 triệu USD cho chăm sóc sức khỏe và y tế.

Big Data cũng đang làm thay đổi quy trình tuyển dụng. Hãy lấy Catalys, một công ty gia công phần mềm có trụ sở tại Baltimore làm ví dụ. Năm nay, công ty dự định tuyển thêm 10.000 lao động. Quy trình tuyển dụng truyền thống không chỉ quá cồng kềnh và chậm chạp, mà sự chọn lựa chủ quan của nhà quản lý có thể dẫn đến việc người được tuyển dụng không thực sự là lựa chọn phù hợp nhất.

Từ những lý do trên, Catalys đã yêu cầu các ứng viên điền vào bảng đánh giá trực tuyến và sử dụng chúng để thu thập thêm hàng nghìn thông tin về mỗi ứng viên. Và thực tế cho thấy, công ty đã thu thập được nhiều thông tin qua cách họ trả lời câu hỏi hơn so với cách truyền thống. Ví dụ, bảng đánh giá đưa ra một vấn đề đòi hỏi sự tính toán dành cho các ứng viên không yêu cầu buộc phải biết những kỹ năng đó. Cách ứng viên phản ứng với câu hỏi như: Trả lời thật nhanh các câu hỏi dễ và quay trở lại với câu hỏi sau đó hay bỏ qua chúng cung cấp rất nhiều thông tin về cách người đó sẽ ứng phó với những thách thức.

Điểm mạnh của phương pháp này là phát hiện ra những người có thể áp dụng các cách khác nhau trong công việc, và không có một quy chuẩn cứng nhắc nào cho một vị trí công việc. Việc phân tích hàng triệu điểm dữ liệu có thể tìm ra các ứng viên phù hợp cho những vị trí khác nhau. Đây là điểm mạnh nhằm hạn chế sự thiên vị đôi khi khiến chúng ta không thể làm được.

Phát triển sản phẩm

Bid Data có thể giúp các công ty nắm bắt sở thích của khách hàng và đưa những thông tin phục vụ cho việc thiết kế các sản phẩm mới. Các công ty trực tuyến đang dẫn đầu lĩnh vực này.

Zynga Inc, nhà sản xuất game FarmVille có trụ sở tại San Francisco, đã sử dụng dữ liệu phục vụ cho việc chăm sóc khách hàng, đảm bảo chất lượng và phát triển tính năng mới cho những thế hệ tiếp theo của các loại game.

Zynga Inc, nhà sản xuất game FarmVille có trụ sở tại San Francisco, đã sử dụng dữ liệu phục vụ cho việc chăm sóc khách hàng. Ảnh: Internet.

Chẳng hạn, trong phiên bản đầu tiên của FarmVille, các con vật có tác dụng chủ yếu là để trang trí. Tuy nhiên, các nhà phân tích nhận thấy người chơi tương tác với các loài động vật nhiều hơn so với thiết kế dự kiến, di chuyển chúng xung quanh trang trại và sử dụng tiền tệ trong game để mua chúng. Phát hiện ra điều này, trong phiên bản 2, các con vật đã có vị trí trọng tâm hơn. Ví dụ, nếu bạn muốn làm và bán bánh, bạn có thể cần một con bò cho sữa và một con gà để lấy trứng.

Và tất nhiên, các nhà sản xuất thực tế cũng sử dụng Big Data để đánh giá sự quan tâm của khách hàng. Như Ford Motor đã sử dụng các thuật toán khai thác văn bản để chọn lọc ra từ 10.000 vấn đề được đề cập đến và chọn ra những ý kiến có liên quan nhất.

"Việc sử dụng các thuật toán khai thác văn bản rất quan trọng trong lĩnh vực này, nó giúp đảm bảo một bức tranh hoàn chỉnh không thể có được bằng cách sử dụng nghiên cứu thị trường truyền thống", ông Michael Cavaretta, lãnh đạo kỹ thuật của Ford, chia sẻ về phân tích và khai thác dữ liệu.

Công tác điều hành

Trong nhiều năm qua, các công ty đã ứng dụng công nghệ và kỹ thuật số để công tác điều hành được hiệu quả hơn. Với sự gia tăng của Big Data, họ có thể nắm bắt thông tin nhiều hơn nữa từ vô số nguồn mới ngay khi nó vừa xảy ra.

UPS, công ty chuyển phát hàng lớn nhất thế giới, từ lâu đã dựa vào dữ liệu để cải thiện hoạt động. Trong năm 2009, công ty đã bắt đầu cài đặt các thiết bị cảm biến trong các xe giao hàng để chụp tốc độ của xe hay kiểm tra xem người lái xe có thắt dây an toàn đúng cách. Phần lớn thông tin được tải lên một trung tâm dữ liệu của UPS vào cuối ngày và chúng sẽ được phân tích ngay trong đêm.

Bằng cách kết hợp thông tin GPS và dữ liệu từ các thiết bị cảm biến trên hơn 46.000 xe, trong năm 2011, UPS giảm tiêu thụ nhiên liệu đến 8,4 triệu gallon và cắt giảm 85 triệu dặm trên các tuyến đường.

Marketing

Tiếp thị từ lâu đã sử dụng dữ liệu để tìm hiểu khách hàng và nhắm đến các mối quan tâm của họ. Hiên nay, với lượng thông tin to lớn, các nhà tiếp thị có thể nhắm đến các thông điệp cá nhân nhiều hơn nữa.

InterContinental là khách sạn dùng Big Data để phân tích nhu cầu của khách hàng. Ảnh: Internet.

Như nhiều khách sạn khác, InterContinental trong nhiều năm qua đã thu thập thông tin chi tiết về 71 triệu thành viên tham gia chương trình Câu lạc bộ ưu đãi như mức thu nhập, họ thích kiểu phòng gia đình hay kiểu phòng tiêu chuẩn dành cho doanh nhân.

Một vài năm trước, công ty đã hợp nhất tất cả thông tin tiếp thị dành cho khách hàng thành một kho dữ liệu duy nhất có thể tìm thấy trên các trang mạng truyền thông xã hội và quy trình xử lý thông tin đã diễn ra nhanh hơn bao giờ hết.

Các thông điệp sẽ được phân loại dựa trên 12 nhóm khách hàng, mỗi nhóm trong số đó được xác định dựa trên 4.000 thuộc tính như xu hướng ở lại cuối tuần, đổi điểm thưởng, đăng ký thông qua các đối tác để từ đó nhận được những thông điệp phù hợp nhất.

Nghệ Nguyễn (theo WSJ)