Khoa học dữ liệu hay Data Science (DS) là cụm từ không còn xa lạ với nhiều bạn trẻ trong giới Công nghệ thông tin hiện nay. Nếu hiểu theo cách thông thường, DS liên quan đến quá trình thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu. Thông qua các phương pháp thống kê hay thuật toán máy tính khác nhau, thông tin chi tiết từ dữ liệu sẽ được trích xuất và phục vụ nhu cầu của các tổ chức, doanh nghiệp. Vậy những ứng dụng của Data Science trong thời đại số 4.0 là gì? Hãy cùng FUNiX tìm hiểu qua bài viết sau đây.
1. Data Science được ứng dụng trong lĩnh vực E - Commerce
Có thể thấy, E - Commerce (lĩnh vực thương mại điện tử) là một trong những ngành chịu ảnh hưởng rất lớn từ Khoa học dữ liệu. E - Commerce là quá trình mua bán sản phẩm/dịch vụ thông qua internet và những phương tiện điện tử khác nhau. Do đó, với việc ứng dụng Data Science trên từng sản phẩm/dịch vụ và dự đoán xu thế thị trường đã giúp doanh nghiệp tối ưu được giá thành sản phẩm cũng như phân khúc khách hàng của mình. Đến đây, các doanh nghiệp sẽ tìm ra phân đoạn thị trường mà mình hướng tới và chọn lọc được khách hàng mục tiêu.
Bên cạnh lợi thế trên, sự phát triển của khoa học dữ liệu còn giúp phát hiện được gian lận trong kinh doanh. Với sự hỗ trợ của hệ thống phần mềm Big data, các nhà cung cấp dịch vụ có thể phát hiện và ngăn chặn các trường hợp gian lận giữa người bán - người mua, tối ưu hóa đóng gói sản phẩm,…
Amazon là một trong những ví dụ rõ nét trong việc ứng dụng Data Science vào thương mại điện tử. Với tiêu chí lấy khách hàng làm trung tâm, Amazon chủ yếu áp dụng khoa học dữ liệu trong phân tích dự đoán để làm tăng hài lòng của khách hàng. Cùng với đó, doanh nghiệp cũng đã đưa ra nhiều giải pháp giới thiệu nhiều sản phẩm phù hợp dựa trên phân tích của những người dùng khác nhau khi sử dụng sản phẩm hoặc thói quen của khách hàng tương tự.
Ngoài ra, bằng cách ứng dụng big data vào việc lưu trữ các thông số khác nhau của người dùng như hoạt động, lịch sử đặt hàng, đặc tính sản phẩm mà họ mua,… Amazon đã tối ưu giá sản phẩm trên web của mình. Thông qua cách này, Amazon đã phần nào giảm giá các mặt hàng phổ biến và kiếm lợi nhuận cho các mặt hàng ít phổ biến hơn.
2. Ứng dụng của Khoa học dữ liệu trong sản xuất
Trong lĩnh vực sản xuất, Data Science có thể cải thiện khả năng tạo ra sản phẩm, đồng thời giúp tối ưu hiệu suất, giảm chi phí và tăng lợi nhuận. Tại sao lại nói như vậy? Đối với mỗi doanh nghiệp, lợi nhuận sản xuất phụ thuộc chủ yếu vào tối đa hóa giá trị và tăng hiệu suất sử dụng tài sản. Từ đó dẫn đến cải thiện năng suất lớn. Chính vì lý do này, các nhà sản xuất luôn chú trọng đến việc bảo trì và liên tục tối ưu hiệu suất tài sản trong doanh nghiệp. Cùng với sự hỗ trợ của IoT (Internet of Things), khoa học dữ liệu cho phép doanh nghiệp dự đoán vấn đề, điều phối hệ thống. Từ đó phân tích được dòng dữ liệu về hiệu suất tài sản của họ.
Ví dụ: Công ty Coca Cola Consolidated (CCBCC) - công ty đóng chai Coca Cola ở Hoa Kỳ đã có những giải pháp về cải thiện chuỗi cung ứng của họ. Với khoảng 800 nhân viên cập nhật dashboard (liên quan đến quy trình và phân tích sản xuất) hằng ngày trên các thiết bị di động đã giúp công ty xác định được nơi giao hàng có lợi và hiệu quả nhất cho các tài xế xe tải. Điều này đồng thời cũng giúp họ tiết kiệm được lượng lớn thời gian trong quá trình cung ứng sản phẩm.
3. Ứng dụng của Data Science trong Tài chính
Trong ngành tài chính, Data Science đóng vai trò rất quan trọng trong việc tự động hóa quy trình, giúp các công việc được thực hiện an toàn và hiệu quả. Bằng cách chọn lọc những dữ liệu khách hàng có sẵn, các thuật toán trong khoa học dữ liệu có thể thúc đẩy năng suất làm việc. Từ đó phát triển công việc theo định hướng bền vững.
Cùng với đó, quá trình nghiên cứu trong tài chính cũng ứng dụng Machine Learning để đưa ra những dự báo dựa trên phân tích. Những phân tích này giúp công ty dự báo được giá trị vòng đời khách hàng và thị phần họ có thể chiếm lĩnh. Đồng thời mang đến trải nghiệm và xây dựng quan hệ khách hàng tốt hơn.
Quá trình nghiên cứu trong tài chính cũng ứng dụng Machine Learning để đưa ra những dự báo dựa trên phân tích
Ví dụ: JPMorgan Chase là công ty cung cấp dịch vụ tài chính lâu đời trên thế giới. Nơi đây có khoảng 150 PB dữ liệu khổng lồ và lưu trữ khoảng 3,5 tỷ người dùng. Với lượng dữ liệu lớn này, JPMorgan đã ứng dụng Data Science để xử lý những dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc thông qua Hadoop. Nền tảng nguồn mở này giúp theo dõi các hoạt động của các đoạn hội thoại và email. JPMorgan Chase dựa vào đó để tiến hành giám sát và tìm ra những giao dịch bất bình thường.
4. Ứng dụng trong lĩnh vực Ngân hàng
Cùng với những gì mà Data Science mang đến trong ngành Tài chính thì Ngân hàng cũng là lĩnh vực sử dụng khoa học dữ liệu phổ biến nhất hiện nay. Với ứng dụng mà Data Science mang đến, các ngân hàng sẽ quản lý nguồn tài nguyên của họ dễ dàng hơn, từ đó giúp nhận biết những rủi ro sớm và quản lý dữ liệu khách hàng của họ hiệu quả hơn.
Một trong những ứng dụng rõ nét nhất mà khoa học dữ liệu mang đến cho các ngân hàng đó chính là việc phát hiện các gian lận trong thanh toán, bảo hiểm, thẻ tín dụng và kế toán. Bên cạnh đó, việc ứng dụng Data Science để phân tích bảo hiểm, các gói vay đầu tư giúp khai thác những lợi thế cho doanh nghiệp và khách hàng sử dụng dịch vụ.
Một ví dụ về ứng dụng này như sau: Bank of America (BoA) - một công ty tài chính lớn vừa cho ra mắt trợ lý ảo tài chính đầu tiên - Erica. Erica được ứng dụng để lấy dữ liệu đầu vào của khách hàng thông qua công nghệ nhận dạng giọng nói. Đây là một trong những tiến bộ nhất của Data Science hiện nay. Với việc thu thập dữ liệu lượng lớn khách hàng, BoA đã định vị khách hàng của mình theo từng phân khúc, từ đó cung cấp những sản phẩm, dịch vụ phù hợp với từng đối tượng.
5. Data Science được ứng dụng trong Giao thông vận tải
Ứng dụng cũng quan trọng không kém mà khoa học dữ liệu mang đến đó chính là giao thông vận tải. Trong thời đại số 4.0, Data Science đang mở ra một nền công nghệ giao thông an toàn và tiện ích cho con người.
Sự phát triển rõ nét nhất trong việc ứng dụng Data Science hiện nay đó chính là tiện ích về xe công nghệ. Với những tính năng nổi bật mà thị trường này mang lại, phương tiện giao thông được cải tiến tối ưu hơn bao giờ hết. Điều này giúp cho nhu cầu đi lại của con người cũng trở nên an toàn và chủ động hơn.
Ví dụ, Uber là một trong những ứng dụng phổ biến hiện nay cho phép người dùng đặt xe taxi. Đơn vị sẽ lưu trữ một lượng lớn cơ sở dữ liệu về tài xế, khách hàng và những hồ sơ liên quan. Những dữ liệu này nhằm thu thập thông tin rõ ràng để cung cấp dịch vụ tốt nhất cho người dùng. Với hệ thống dữ liệu các tài xế có sẵn, bất cứ khi nào bạn gọi taxi, Uber sẽ đối chiếu hồ sơ của bạn với tài xế phù hợp. Uber cũng tính toán thời gian quãng đường đi của người dùng thông qua thuật toán và những dữ liệu về mật độ giao thông, điều kiện thời tiết,…
6. Ứng dụng của Data Science trong ngành Y tế - chăm sóc sức khỏe
Vai trò đặc biệt quan trọng của Data Science trong Y tế đó chính là nâng cao chất lượng và tối ưu các quy trình trong hoạt động thăm khám
Y tế - sức khỏe là lĩnh vực có những bước tiến rõ nét nhất từ khi áp dụng khoa học dữ liệu. Vai trò đặc biệt quan trọng của Data Science trong Y tế đó chính là nâng cao chất lượng và tối ưu các quy trình trong hoạt động thăm khám. Quy trình từ tiếp nhận thông tin bệnh nhân, chẩn đoán hình ảnh, khám chữa bệnh, … đến điều chế thuốc, dược liệu trong các viện nghiên cứu hay trung tâm y tế đều có sự “trợ giúp” của nền khoa học dữ liệu.
Ngoài ra, những phần mềm về trợ lý sức khỏe dựa trên hệ thống ứng dụng của Data Science vào đời sống cũng được phát triển để hỗ trợ con người trong dịch vụ y tế.
Ví dụ: Mayo Clinic (Hoa Kỳ) là một tổ chức sử dụng big data để chẩn đoán một cách chính xác cho những bệnh nhân có bệnh lý phức tạp. Để có thể thực hiện điều này, các bác sĩ/ chuyên gia y tế phải cần một lượng lớn thông tin về bệnh lý, tiền sử bệnh nhân để đưa ra liệu trình phù hợp.
Bên cạnh các ví dụ trên, những “ông lớn” thuộc nhiều lĩnh vực cũng ứng dụng Data Science vào các hoạt động của mình như: Facebook - cách mạng hóa xã hội và quảng cáo; Airbnb giúp cho việc thuê và book phòng tiện lợi hơn; spotify - cách mạng hóa stream âm nhạc;…
Hy vọng với những thông tin hữu ích về ứng dụng của Data Science mà FUNiX mang đến, bạn đọc có thể nắm rõ hơn tầm quan trọng nhóm ngành này. Đừng quên chia sẻ bài viết này đến bạn bè của mình để lan tỏa kiến thức bổ ích trên nhé!
Phạm Thị Thanh Ngọc
