[Data-Science] Tổng quan

Digital Transformation

Đối với các doanh nghiệp, ngày nay, khách hàng của họ, sản phẩm của họ, hoạt động kinh doanh của họ, và đối thủ cạnh tranh của họ về cơ bản được số hóa. Doanh nghiệp cần làm chủ được dữ liệu của khách hàng, sản phẩm, đổi thủ để tối ưu hóa bài marketing và cực tiểu hóa bài toán khủng hoảng dẫn đến sự phát triển của ngành khoa học dữ liệu (data science), và các nhà khoa học dữ liệu (data scientist) là những chuyên gia về khoa học máy tính, toán, thống kê, lý thuyết xác suất, học máy, biểu diễn dữ liệu.

Data science

Data science (khoa học dữ liệu) bắt nguồn từ mục đích sử dụng trong công nghiệp thông qua những nghiên cứu hàn lâm, do vậy, những nhà khoa học dữ liệu phải có kiến thức rất sâu rộng về toán học, khoa học máy tính, biểu diễn và phân tích dữ liệu

Khoa học dữ liệu trong công nghiệp hướng đến việc thu thập, phân tích và áp dụng những thông tin về khách hang, người tiêu dung, mong muốn, nhu cầu, bối cảnh, hành vi. Nguồn dữ liệu có thể được thu thập bởi rất nhiều cách khác nhau như thông qua mạng xã hội, khảo sát, quan sát hành vi khách hàng trên internet.
“Mọi thứ đều phải dựa vào dữ liệu”. Từ rất sớm, các hãng công nghệ lớn như google, facebook… đã bắt đầu theo dõi hành vi, dữ liệu người dùng, và người ta có thể cho rằng facebook có thể biết bạn yêu ai, quan tâm ai còn hơn chính bản thân bạn. Cuộc chiến của doanh nghiệp bây giờ không chỉ còn là cuộc cạnh tranh về kỹ thuật mà còn là về dữ liệu người dùng, từ đó sinh ra một khái niệm mới là data-driven.

Data driven- re-inventioning of everything

Nhu cầu làm chủ dữ liệu dẫn đến một cuộc cách mạng mới về phương thức tiếp cận giữa doanh nghiệp và người dùng.
1.re-invention of retail
Câu chuyện đầu tiên là của loreal paris

loreal đã tạo ra một cách tiếp cận mới với người dùng thông qua ứng dụng của hãng. Hơn 50 triệu lượt tải về và hơn 50 tỷ lượt thử mỗi năm đem lại cho loreal nguồn data lớn trong việc phân tích nhu cầu, xu hướng của người dùng để phát triển mùa sản phầm tiếp theo phù hợp nhất.

2.re-invention of TV

75% người dùng lựa chọn xem phim dựa vào hệ thống gợi ý, và ở Mỹ đã xuất hiện nhiều dịch vụ truyền hình internet áp dụng hệ thống recommendation. Đây là một cuộc cách mạng lớn trong cách con người thưởng thức chương trình TV. 27 triệu người dùng, 30 triệu lượt xem, 40 tỷ sự kiện click, 3 triệu lượt search mỗi ngày, cách mà các doanh nghiêp sử dụng dữ liệu người dùng trong việc đưa ra hệ thống recommendation đã thay đổi cuộc chơi về tổ chức chương trình ruyền hình.

3.re-invention of advertising optimization
Mình cũng phân vân không biết có nên cho bài toán ads optimization là re-invention hay không vì thực tế nó đã được re-invention cách đây khá lâu rồi 😀
Và việc thay vì đặt quảng cáo ở bất kì đâu, bất kì thời gian nào, bất kì cái gì là điều thực sự tốn kém và gây khó chịu cho người dùng. Sử dụng data-driven trong bài toán quảng cáo có nghĩa là sử dụng dữ liệu người dùng để đưa ra quảng cáo phù hợp nhất cho từng người dùng. Bài toán tối ưu quảng cáo là bài toán sống còn với bất kì một công ty nào cung cấp dịch vụ quảng cáo. Hãy nhìn vào google và facebook, đừng ngạc nhiên khi bạn vừa tìm chuyến du lịch Hà Nội-Đà Nẵng, facebook đã đưa cho bạn vài gợi ý về các tour du lịch hoặc google mail spam cho bạn hàng tá deal hấp dẫn Hà Nội-Đà Nẵng.

4.[Other] Re-invention of Education
Một câu chuyện cực kì cảm động: