Đề cương môn Dữ Liệu Lớn Trong Kinh Tế và Kinh Doanh - BIG DATA

-CÂU HỎI TỰ LUẬN DỮ LIỆU LỚN

1, Phân tích nguồn hình thành dữ liệu lớn. Tại sao lại phải quản trị dữ liệu lớn

* Phân tích nguồn hình thành DLL:

1. Dữ liệu hành chính (phát sinh từ chương trình của một tổ chức, có thể là chính phủ hay phi chính phủ). Ví dụ, hồ sơ y tế điện tử ở bệnh viện, hồ sơ bảo hiểm, hồ sơ ngân hàng.

2. Dữ liệu từ hoạt động thương mại (phát sinh từ các giao dịch giữa hai thực thể). Ví dụ, các giao dịch thẻ tín dụng, giao dịch trên mạng, bao gồm cả các giao dịch từ các thiết bị di động..

3. Dữ liệu từ các thiết bị cảm biến như thiết bị chụp hình ảnh vệ tinh, cảm biến đường, cảm biến khí hậu.

4. Dữ liệu từ các thiết bị theo dõi, ví dụ theo dõi dữ liệu từ điện thoại di động, GPS.

5. Dữ liệu từ các hành vi, ví dụ như tìm kiếm trực tuyến (tìm kiếm sản phẩm, dịch vụ hay thông tin khác), đọc các trang mạng trực tuyến..

6. Dữ liệu từ các thông tin về ý kiến, quan điểm của các cá nhân, tổ chức, trên các phương tiện thông tin xã hội.

Giải thích: Phải quản trị DLL vì:

• Quản trị dữ liệu là cần thiết để bảo đảm tính bảo mật, tính toàn vẹn, khả năng truy cập, tính sẵn có và chất lượng của dữ liệu.

• Quản trị dữ liệu là một nhiệm vụ quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào

• Quản trị dữ liệu giúp bảo đảm thông tin được thu thập, duy trì, sử dụng và phổ biến theo cách bảo vệ quyền riêng tư, bảo mật và an ninh của cá nhân, trong khi tạo ra dữ liệu thống kê kịp thời và chính xác.

• Quản trị dữ liệu là một yếu tố quan trọng để quản lý thành công các hệ thống dữ liệu phức tạp

2, Phân tích đặc trưng 5V của dữ liệu lớn. Nếu giả sử em là chủ sở hưu một nguồn dữ liệu của 1 tỷ người sử dụng mạng xã hội thì e sẽ có giải pháp kinh doanh hợp pháp nào từ kho dữ liệu lớn này

* Kích thước dữ liệu (Volume)

· Là đặc điểm tiêu biểu nhất của dữ liệu lớn: Kích thước dữ liệu rất lớn.

· Kích cỡ của Big Data đang từng ngày tăng lên

· Tính đến năm 2012: Khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu.

· Dữ liệu truyền thống có thể lưu trữ trên các thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng nhưng với dữ liệu lớn phải sử dụng công nghệ "đám mây" mới đáp ứng khả năng lưu trữ được.

*, Tốc độ (Velocity)

· Tốc độ tạo ra dữ liệu gia tăng rất nhanh

· Xử lý dữ liệu nhanh ở mức thời gian thực (real-time), có nghĩa dữ liệu được xử lý ngay tức thời ngay sau khi chúng phát sinh (tính đến bằng mili giây).

· Ví dụ: Có hơn 3, 5 tỷ lượt tìm kiếm mỗi ngày trên Google, người dùng Facebook đang tăng khoảng 22% hàng năm.

· Các ứng dụng phổ biến trên lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng không,

· Quân sự, Y tế – Sức khỏe như hiện nay phần lớn dữ liệu lớn được xử lý real-time.

· Công nghệ xử lý dữ liệu lớn ngày nay đã cho phép chúng ta xử lý tức thì trước khi chúng được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.

*, Đa dạng (Variety)

· Các nguồn dữ liệu là không đồng nhất: Cấu trúc hoặc phi cấu trúc

· Ngày nay hơn 80% dữ liệu được sinh ra là phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, video, bài hát, dữ liệu từ thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khỏe).

· Big data cho phép liên kết và phân tích nhiều dạng dữ liệu khác nhau.

· Ví dụ: Các bình luận của một nhóm người dùng nào đó trên Facebook, comment của người mua hàng trên trang TMĐT, thông tin video được chia sẻ từ Youtube và Twitter..

*, Độ tin cậy/chính xác (Veracity)

· Đề cập đến sự không nhất quán và không chắc chắn trong dữ liệu, tức là dữ liệu có sẵn đôi khi có thể lộn xộn, chất lượng và độ chính xác rất khó kiểm soát.

· Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội và mạng xã hội ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người dùng Mobile làm cho bức tranh xác định về độ tin cậy & chính xác của dữ liệu ngày một khó khăn hơn.

· Bài toán phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác và nhiễu đang là tính chất quan trọng của Big data.

· Là một trong những tính chất phức tạp nhất của dữ liệu lớn là độ tin cậy (tính xác thực) của dữ liệu, nguyên nhân là chất lượng thu được của dữ liệu có thể khác nhau rất nhiều ảnh hưởng đến sự phân tích dữ liệu. Do đó, dữ liệu lớn phải được xử lý bằng các công cụ hiện đại để cho ra các thông tin có ý nghĩa

*, Giá trị (Value)

· Giá trị là đặc điểm quan trọng nhất của dữ liệu lớn,

· Khi bắt đầu triển khai xây dựng dữ liệu lớn thì việc đầu tiên cần phải làm là hoạch định được giá trị của thông tin hữu ích mang lại như thế nào, khi đó mới có quyết định nên triển khai dữ liệu lớn hay không.

· Nếu có dữ liệu lớn mà chỉ nhận được 1% lợi ích từ nó, thì không nên đầu tư phát triển dữ liệu lớn.

· Ví dụ, từ khối dữ liệu phát sinh trong quá trình khám, chữa bệnh sẽ giúp dự báo về sức khỏe được chính xác hơn, sẽ giảm được chi phí điều trị và các chi phí liên quan đến y tế.

3, Phân tích các ứng dụng của DLL trong chính phủ điện tử; giáo dục đào tạo và y tế thông minh. Theo em, khi chính phủ việt nam xây dựng xong hệ thống cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư thì sẽ có lợi ích gì cho sự phất triển kinh tế-xã hội của việt nam

*, Ứng dụng trong chính phủ điện tử

• Tăng cường cung cấp dịch vụ: Chính phủ có thể sử dụng phân tích dll để cải thiện dịch vụ và dựa trên các tập dữ liệu mới để thúc đẩy các dịch vụ công hoàn toàn mới

• Hoạch định chính sách thông minh hơn: Các nhà hoạch định chính sách đang sử dụng dữ liệu điện thoại thông minh.. để tạo ra các chỉ số kinh tế thay thế cho những hiểu biết chính sách mới và theo thời gian thực

• Thu hút sự tham gia của người dân: Bằng cách áp dụng công nghệ máy học vào phương tiện truyền thông xã hội và trực tuyến chính phủ có thể phản ững nhanh hơn với ý kiến quan điểm của người dân, mở ra một khía cạnh mới về sự tham gia của người dân.

*, Ứng dụng trong lĩnh vực Y tế, chăm sóc sức khỏe

· Có thể xác định phương hướng điều trị, cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe, giảm lãng phí tiền bạc và thời gian

· Dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể

· Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng hồ sơ sức khỏe điện tử.

· Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, từ đó, hệ thống Big Data có thể theo dõi tình trạng bệnh nhân, gửi báo cáo cho các bác sĩ.

· Có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.

· Ứng dụng Big Data có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch

· Kết nối bệnh án điện tử giữa các bệnh viện để tạo dựng CSDL hồ sơ sức khỏe điện tử của công dân

*, Ứng dụng trong giáo dục

· Có thể lưu trữ, quản lý, phân tích các bộ dữ liệu lớn hồ sơ của sinh viên.

· Big Data giúp các bộ đề kiểm tra gần như không thể bị lộ

· Big Data cung cấp dữ liệu về các hoạt động trong lớp và giúp đưa ra quyết định cho giáo viên hay người điều hành tổ chức.

· Big Data có thể đánh giá biểu cảm khuôn mặt và di chuyển của học sinh trong lớp từ đó giáo viên có thể đánh giá được chất lượng giảng dạy bằng máy ảnh độ phân giải cao, cảnh quay video và xử lý hình ảnh.

· Dự đoán nhu cầu đào tạo của các ngành nghề, điểm chuẩn các trường..

LỢI ÍCH KTXH

*, Lợi ích:

• Phục vụ quản lý nhà nước và giao dịch của cơ quan, tổ chức, cá nhân, khắc phục được các hạn chế, bất cập cần thiết, có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng thành công Chính phủ điện tử, hướng tới nền kinh tế số.

• Thông qua việc tổ chức thu thập, cập nhật các thông tin cơ bản của công dân sẽ tạo lập nên một hệ cơ sở dữ liệu về dân cư tập trung, thống nhất trên toàn quốc nhằm cung cấp đầy đủ, chính xác, kịp thời thông tin về dân cư phục vụ công tác quản lý nhà nước, hoạch định các chính sách phát triển kinh tế – xã hội, đảm bảo an sinh xã hội.

• Đơn giản hóa thủ tục hành chính, giảm giấy tờ công dân. Mỗi người dân chỉ cần tự quản lý mã số định danh cá nhân duy nhất, khi giải quyết các thủ tục hành chính sẽ thay thế cho việc phải xuất trình hoặc nộp bản sao chứng thực các giấy tờ công dân, giúp rút ngắn thời gian xử lý, giảm chi phí và thời gian đi lại của Nhân dân, nâng cao chất lượng phục vụ Nhân dân.

• Làm tăng khả năng khai thác, cập nhật thông tin về dân cư, hạn chế tối đa sự trùng lặp thông tin, giảm chi phí ngân sách nhà nước trong xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin của các cơ sở dữ liệu chuyên ngành. Đồng thời Cơ sở dữ liệu về dân cư ra đời cũng sẽ góp phần làm giảm khối lượng hồ sơ giấy tờ đang được lưu trữ quản lý tại cơ quan hành chính.

4) trình bày một số ứng dụng tiêu biểu của dữ liệu lớn trong thương mại điện tử. Từ bài học thực tế của amazon về việc phân tích dữ liệu hành vi tiêu dùng của khách hàng để đưa ra các chiến lược kinh doanh mới, em có lời khuyên gì cho các doanh nghiệp thương mại điện tử của việt nam

*, Ứng dụng trong thương mại điện tử:

· Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng

· Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.

· Nhà quản lý có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.

· Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự => tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn.

· Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng khách hàng không mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó.

· Tạo báo cáo theo các tiêu chí: Độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập..

*) Lời khuyên

- phân tích dữ liệu hành vi tiêu dùng của khách hàng dựa trên dữ liệu những gì mà kgachs hàng đã mua rong quá khứ, những mặt hàng khách hàng đã xếp hạng hoặc đánh giá cũng như là những sp nào mà khách hàng đã xem khi truy cập trang web

- Sd các chỉ số tương tác chính như tỉ lệ thấp, tỉ lệ mở và tỉ lệ chọn k tham gia để quyết định những đề xuất nào đến những khách hàng nào

- Dựa vào dữ liệu trên đưa ra các đề xuất hầu hết trên mọi khía cạnh của quy trình mua hàng cho khách hàng

5, Thế nào là hệ quản trị CSDL. TRình bày những nét chính về 2 hệ quản trị cơ sở dữ liệu lớn phổ biến trên thế giới hiện nay mà e biết

*, Hệ quản trị CSDL (Database Management System) có thể hiểu là hệ thống được thiết kế để quản lí một khối lượng dữ liệu nhất định một cách tự động và có trật tự. Các hành động quản lý này bao gồm chỉnh sửa, xóa, lưu thông tin và tìm kiếm (truy xuất thông tin) trong một nhóm dữ liệu nhất định.

*, Một số quan hệ quản trị CSDL lớn phổ biến trên thế giới hiện nay:

· Mysql: MySQL là hệ quản trị cơ sở dữ liệu sử dụng mã nguồn mở phổ biến nhất thế giới và được các chueyen gia lập trình web rất ưa chuộng trong quá trình phát triển web, phát triển ứng dụng. Với tốc độ và tính bảo mật cao, MySQL rất thích hợp cho các ứng dụng có truy cập CSDL trên internet.

· Oracle: Oracle xuất phát từ tên của một hãng phần mềm và cũng là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến trên thế giới. Khởi đầu với phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu cách đây hơn 50 năm, hiện tại ngoài sản phẩm Oracle Database Server, Oracle còn cung cấp nhiều sản phẩm khác phục vụ doanh nghiệp. Một vài tính năng của oracle: Bảo mật, chiếm k gian ít hơn. Hỗ trợ cơ sở dll và giảm thời gian CPU để xử lý dữ liệu

6, Điện toán đám mây là gì. Phân tích các mô hình của điện toán đám mây. Phần mềm dưới dạng dịch vụ SaaS là gì. Nó có những lợi ích gì đối với các tổ chức hoặc doanh nghiệp

-, Điện toán đám mây là mô hình cung cấp các tài nguyên máy tính cho người dùng thông qua Internet.

-, Phân tích mô hình của điện toán đám mây:

+, Public Cloud (Điện toán đám mây công cộng)

· Các dịch vụ, ứng dụng trên Public Cloud đều nằm trên cùng một hệ thống Cloud

· Tất cả người dùng sẽ dùng chung tài nguyên.

· Nhà cung cấp dịch vụ sẽ trực tiếp quản lý và bảo vệ dữ liệu trên đám mây.

· Là mô hình điện toán đám mây sử dụng phổ biến nhất

· Ưu điểm:

1. Phục vụ được nhiều đối tượng người dùng, không bị giới hạn về không gian, thời gian.

2. Chi phí đầu tư thấp, tiết kiệm được hệ thống máy chủ, giảm gánh nặng quản lý, cơ sở hạ tầng.

3. Đám mây công cộng có thể co giãn theo nhu cầu thực tế của người sử dụng.

· Nhược điểm: Mất an toàn và khó kiểm soát được dữ liệu

+, Private Cloud (Điện toán đám mây riêng)

· Là dịch vụ điện toán đám mây riêng thường được cung cấp cho các doanh nghiệp, tổ chức để đảm bảo an toàn dữ liệu.

· Được bảo vệ bên trong tường lửa của công ty và doanh nghiệp trực tiếp quản lý.

· Ưu điểm:

1. Chủ động hơn trong việc sử dụng và quản lý dữ liệu

2. Bảo mật thông tin tốt hơn

· Nhược điểm:

1. Khó khăn trong việc triển khai công nghệ

2. Tốn chi phí để xây dựng, duy trì hệ thống

3. Chỉ phục vụ trong nội bộ doanh nghiệp.

4. Những người dùng khác bên ngoài không thể tiếp cận và sử dụng.

+, Hybrid Cloud (Điện toán đám mây lai)

· Là sự kết hợp giữa Public Cloud và Private Cloud

· Thường do doanh nghiệp tạo ra và việc quản lý thông tin.

· Dữ liệu được phân chia giữa doanh nghiệp và nhà cung cấp Public Cloud

· Ưu điểm:

1. Đảm bảo được an toàn cho các dữ liệu quan trọng

2. Sử dụng được nhiều dịch vụ điện toán đám mây mà không bị giới hạn

· Nhược điểm:

1. Khó khăn khi triển khai và quản lý hệ thống

2. Tốn nhiều chi phí để xây dựng cơ sở hạ tầng

+, Community Cloud (Điện toán đám mây cộng đồng)

· Mục đích chia sẻ hạ tầng, dữ liệu cho nhiều tổ chức, người dùng khác nhau.

· Ví dụ, các doanh nghiệp cùng hoạt động trong ngành giáo dục có thể chia sẻ chung một đám mây để trao đổi dữ liệu cho nhau.

· Ưu điểm:

1. Các tổ chức/doanh nghiệp/cá nhân chung lĩnh vực hoạt động có thể chia sẻ dữ liệu, thông tin dễ dàng để phục vụ cho công việc của chính họ.

2. Đảm bảo sự riêng tư, an ninh và tuân thủ các chính sách tốt hơn.

· Nhược điểm:

1. Việc điều hành, quản lý tương đối khó khăn.

2. Cần tốn nhiều chi phí để xây dựng, triển khai.

Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS)

Phần mềm dưới dạng dịch vụ sẽ cung cấp cho bạn sản phẩm hoàn chỉnh được nhà cung cấp dịch vụ vận hành và quản lý. Trong hầu hết trường hợp, khi nhắc đến "Phần mềm dưới dạng dịch vụ", mọi người thường nghĩ đến ứng dụng dành cho người dùng cuối. Với sản phẩm SaaS, bạn sẽ không phải để tâm đến chuyện bảo trì dịch vụ hay quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản, mà bạn chỉ cần tính xem sẽ sử dụng phần mềm cụ thể đó như thế nào.

§ Lợi ích:

• Tiết kiệm chi phí: Không tốn tiền đầu tư cơ sở hạ tầng ban đầu.

• Tiện lợi: Người dùng có thể nhanh chóng truy cập, sử dụng tài nguyên thông qua internet mà không cần cài đặt phức tạp

• An toàn và liên tục: Mọi dữ liệu được đồng bộ hóa trên đám mây.

• Triển khai nhanh chóng ở bất kỳ đâu

7, Trình bày khái niệm về IOT. Các công nghệ nền tảng cho IoT và phân tích 4 xu hướng của dữ liệu lớn và IoT.

-, Khái niệm: IOT (Internet vạn vật hoặc là Mạng lưới vạn vật kết nối Internet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nối Internet) là một kịch bản của thế giới, khi mà mỗi đồ vật, con người được cung cấp một định danh của riêng mình, và tất cả có khả năng truyền tải, trao đổi thông tin, dữ liệu qua một mạng duy nhất mà không cần đến sự tương tác trực tiếp giữa người với người, hay người với thiết bị.

- các nền tảng công nghệ

RFID: Công nghệ dùng để tự động xác định và theo dõi các thẻ nhận dạng gắn vào vật thể

SENSOR: Thu thập dữ liệu, biến đổi tín hiệu vật thể môi trường thành tín hiệu dòng điện

SMART TECH: Sử dụng AI, học máy và big data để phân tích dữ lieeun thu thập được, giúp cho thiết bị có khả năng xử lý thông minh hơn

NANO TECH: Công nghệ liên quan đến việc chế tạo các thiết bị có kích thước siêu nhỏ, quy mô nanomet

- Xu hướng của dll và iot

■ Nâng cao hiệu quả trong kinh doanh bán lẻ:

❑ Hành vi mua hàng của người tiêu dùng được thu thập dễ dàng

❑ Dữ liệu lớn giúp phân tích, dự đoán hành vi mua hàng

❑ Người mua hàng dễ dàng nhìn thấy mọi sản phẩm, lên kế hoạch mua khi ghé

Thăm cửa hàng (online và tại cửa hàng)

■ Định hình lại hệ thống y tế điện tử trong tương lai

❑ Cho phép sử dụng kết hợp nhiều thiết bị cảm biến theo dõi sức khỏe cùng lúc

❑ Cho phép xây dựng các ứng dụng theo dõi, khám chữa bệnh từ xa

■ Lợi thế cho các công ty sản xuất:

❑ Cài đặt cảm biến IoT trong các thiết bị -> thu thập dữ liệu vận hành trên máy móc

❑ Nắm được cách thức hoạt động của doanh nghiệp và dễ dàng phát hiện sớm

Những thiết bị, máy móc cần sửa chữa -> tránh thời gian chết và thiệt hại kinh tế.

■ Lợi ích trong ngành giao thông vận tải:

❑ Định vị được các phương tiện -> dễ dàng theo dõi và cung cấp dữ liệu liên quan

Đến hiệu quả nhiên liệu, thời gian sử dụng của tài xế

❑ Cung cấp thông tin cho việc tối ưu hóa hoạt động của doanh nghiệp, tổ chức..

8) Cảm biến Sensor là gì. Vai trò của thiết bị cảm biến trong IoT. Hãy kể tên 5 thiết bị cảm biến mà e biết trong cuộc sống

- Khía niệm: Sensor là một thuật ngữ chuyên ngành dùng để chỉ các loại cảm biến, đầu dò, công tắc hoặc một loại thiết bị cảm nhận nào đó. Là các loại thiết bị có các bộ phận cảm nhận, tiếp xúc theo một phương thức nào đó để có thể đo lường các đại lượng hay hiện tượng vật lý nào đó.

- Vai trò của cảm biến trong IoT:

- 5 thiết bị cảm biến trong cuộc sống:

· Cảm biến âm thanh (vỗ tay tắt đèn)

· Cảm biến hồng ngoại (chống trộm)

· Cảm biến nhiệt

· Cảm biến từ trường (ra khỏi phòng đèn tự tắt)

· Cảm biến kim loại

9. Phân tích 5 ứng dụng phổ biến của IoT trong thực tiễn hiện nay. Tại sao các quốc gia phát triển trên thế giới đều hướng tới xây dựng các thành phố thông minh smart city và việt nam cần làm gì để khai thác xây dựng được các thành phố thông minh như vậy

ỨNG DỤNG

Ứng dụng thành phố thông minh (Smart City)

• Cung cấp nước hiệu quả hơn

• Giải pháp cho vấn đề ùn tắc giao thông

• Nâng cao độ tin cậy và chất lượng giao thông công cộng

• Quản lý môi trường và năng lượng

Ứng dụng môi trường: CitiSence

■ Dự án giám sát chất lượng không khí

■ Cảm biến điện hóa, vi điện tử thu thập dữ liệu và truyền tới ứng dụng Android

■ Chỉ số chất lượng không khí được truyền về trung tâm dữ liệu để tiến hành phân tích.

Ứng dụng chăm sóc sức khỏe

■ Sử dụng cảm biến theo dõi chỉ số sinh học của người

■ Quản lý dữ liệu chăm sóc thời gian thực

■ Giảm chi phí chăm sóc sức khỏe, giảm sai sót y khoa

■ Nâng cao hiệu quả chăm sóc sức khỏe và sử dụng thuốc..

Ứng dụng trong nông nghiệp

• Tự động tưới nước khi hàm lượng nước không đủ

• Tự kéo rèm khi quá nắng

• Giám sát điều kiện khí hậu, tự phun sương khi độ ẩm thấp

• Tự hòa trộn và bón phân đúng lượng cây đang cần

• Kiểm soát sự ổn định của cây trồng và gia súc

• Máy bay không người lái trong nông nghiệp

• Giám sát chăn nuôi

• Nhà kính thông minh

Siêu thị tự phục vụ

■ Khi qua cửa, máy quét sẽ xác định các

Thẻ trên người

■ Thông tin sản phẩm được hiển thị qua

Ứng dụng đọc mã vạch trên điện thoại

■ Khi thanh toán, thẻ tín dụng của người

Mua sẽ tự động thanh toán

■ Khi một sản phẩm được lấy ra thì sẽ

Tự động thông báo cho nhân viên đặt

Sản phẩm mới thay thế

5 ứng dụng phổ biến của IOT trong thực tiễn hiện nay:

1. Smart home – ứng dụng Internet of Things phát triển mạnh mẽ nhất

Hiện tại, smart home đang dần phổ biến hơn và được xem là tiêu chuẩn sống mới hiện nay. Mọi thiết bị trong nhà đều có thể điều khiển từ xa chỉ bằng smartphone trên tay:

· Hệ thống chiếu sáng tự động bật tắt khi không cần bật tắt công tắc, khi bạn không có nhà.

· Hay bạn có thể hẹn giờ để bật hệ thống bình nóng lạnh, điều hòa trước khi về nhà. Đặc biệt, với tính năng an ninh có thể bảo vệ ngôi nhà của bạn khỏi sự dòm ngó của trộm.

· Ngoài ra, bạn còn có thể điều khiển các thiết bị bằng giọng nói một cách dễ dàng và tiện lợi.

2, Các thiết bị đeo thông minh

- Các công ty sản xuất điện thoại lớn trên thế giới như Apple, Samsung.. đều đã cho ra mắt các thiết bị đeo thông minh như: Đồng hồ, tai nghe.. hay kính, giày của Xiaomi.

- Những thiết bị này đang phát triển cực kỳ mạnh mẽ và đang bùng nổ trên thị trường thế giới. Các thiết bị đeo ngoài có chức năng truyền thống, hay giúp tăng sự thời trang thì còn có các chức năng theo dõi, thu thập dữ liệu của người dùng như: Theo dõi sức khỏe, hoạt động, giải trí.. Hiện tại trên thị trường có rất nhiều mẫu mã, phân khúc giá cả cho mọi đối tượng ó thể sử dụng.

3. Những chiếc ô tô được kết nối

- Nhu cầu đi lại là không thể thiếu đối với con người, việc ứng dụng công nghệ vào ngành ô tô chắc chắn là điều không thể thiếu.

- Việc phát triển các chế độ tự động trên xe, hay điều khiển từ xa, hay theo dõi lộ trình, tăng tính an toàn, chất lượng.. cho xe đều được ứng dụng và phát triển hơn.

- AI đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập Internet Of Things trong sản xuất xe hơi. Ngoài ra IoT còn giúp ngành công nghiệp ô tô có thể dự đoán các sự kiện trong quá trình sản xuất và cho phép nhà sản xuất lên kế hoạch một cách chủ động hơn nhiều. Các hãng có thể gia tăng sản xuất mà không phải cần nhiều nhân công như trước đây.

4. Internet công nghiệp

- Các loại máy móc sẽ trở nên "thông minh" hơn nhờ gắn những thiết bị cảm biến, có kết nối Internet và kết nối với nhau qua một hệ thống để có thể tự nắm bắt toàn bộ quy trình sản xuất rồi đưa ra quyết định.

- Các thiết bị thông minh làm việc với nhau qua mạng không dây hoặc thông qua đám mây, các cảm biến, cơ cấu chấp hành và điều khiển cho phép máy móc liên kết với nhau, liên kết đến các hệ thống mạng khác và giao tiếp với con người.

- Các mạng lưới thông minh này là nền tảng của các "nhà máy thông minh", "nhà máy số". Việc tự động hóa kết hợp với internet sẽ làm máy móc có tính chính xác và nhất quán hơn con người, chúng giao tiếp thông qua dữ liệu. Ngoài ra chúng có thể thu thập dữ liệu sản xuất => được giúp các công ty, nhà quản lí giải quyết các vấn đề trong sản xuất sớm hơn, đạt năng suất và hiệu quả cao hơn.

5. Smart city

- Cùng với sự phát triển của Smart home, hệ thống Smart city cũng là một ứng dụng hàng đầu của Internet of Things.

- Smart city là thành phố hoặc khu đô thị ứng dụng Internet of Thing với những cảm biến, thiết bị có kết nối internet để thu thập dữ liệu và sử dụng những dữ liệu đó để quản lý, giám sát dịch vụ hiệu quả nhất.

- Các dữ liệu mà smart city thu thập là từ người dân, thiết bị và tài sản được xử lý và phân tích để giám sát và quản lý hệ thống giao thông, nhà máy điện, tiện ích, mạng lưới cấp nước, quản lý chất thải, phát hiện tội phạm, hệ thống thông tin, trường học, thư viện, bệnh viện, và các dịch vụ cộng đồng khác trong "smartcity".

Các quốc gia phát triển trên thế giới đều hướng tới xây dựng các thành phố thông minh (smart city) Vì:

• Nâng cao chất lượng cuộc sống của cư dân thông qua các nền tảng công nghệ cao

• Nâng cao chất lượng và khả năng hoạt động của các dịch vụ đô thị như năng lượng, chiếu sáng, cấp thoát nước, giao thông.. nhằm phục vụ cho mục tiêu giảm thiểu tiêu hao tài nguyên, tránh hao phí và cắt giảm chi phí nói chung

• Hiện nay nâng cao hiệu quả quản trị, vận hành đô thị luôn là bài toán đặt ra có tính thường trực đối với người dân và chính quyền đô thị ở khắp nơi. Việc chuyển đổi mô hình thành phố truyền thống sang thành phố thông minh là một hướng thúc đẩy việc nâng cao hiệu quả quản trị, vận hành đô thị đang được nhiều quốc gia quan tâm thực hiện.

*, Một số kiến nghị cho VN:

• Việt Nam cần dựa vào khung 6 lĩnh vực khi xây dựng smart city: Môi trường thông minh, đời sống thông minh, nền kinh tế thông minh, di chuyển thông minh, chính quyền/quản trị thông minh và cư dân thông minh

• Xây dựng thành phố thông minh đòi hỏi bản thiết kế tổng thể về hạ tầng truyền thống và hạ tầng số

• Việc xây dựng thành phố thông minh sẽ đi kèm với quá trình chuyển đổi số đối với mọi quy trình, thủ tục vận hành của chính quyền, trong đó có việc số hóa và thực hiện trực tuyến hầu hết các thủ tục hành chính (trừ một số thủ tục đặc biệt như: Mua bán bất động sản, thủ tục kết hôn)

• Xây dựng thành phố thông minh cần đặc biệt lưu ý giải quyết các vấn đề pháp lý phát sinh liên quan tới sự cân bằng giữa nhu cầu thu thập, xử lý thông tin, dữ liệu của người dân với yêu cầu bảo đảm quyền riêng tư của người dân.

• Xây dựng thành phố thông minh cũng cần đặc biệt lưu ý tới các biện pháp bảo đảm an ninh, an toàn cho hệ thống thông tin của thành phố, khi các dữ liệu của thành phố được số hóa ở mức cao nhất, việc quản lý, vận hành được thực hiện thông qua các phần mềm trí tuệ nhân tạo.

• Xây dựng smart city đặt ra nhu cầu tăng cường phát hiện, điều tra, xử lý các hành vi vi phạm, nhất là các hành vi tội phạm xâm phạm an ninh, an toàn không gian mạng, xâm phạm quyền và lợi ích hợp pháp của cư dân thành phố được thực hiện thông qua hệ thống thông tin trực tuyến cũng như trên không gian mạng.

• Xây dựng thành phố thông minh cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng, đồng bộ cả về con người, hạ tầng, tài chính, công nghệ và pháp lý, đồng thời cần có sự vào cuộc của cả người dân, khu vực doanh nghiệp, các tổ chức xã hội và các cơ quan trong chính quyền.

10. Trực quan hóa dữ liệu là gì, trình bày 5 nguyên tắc và lợi ích của trực quan hóa dữ liệu

KHÁI NIỆM: Trực quan hóa dữ liệu (data visualisation) là sự trình bày dữ liệu theo định dạng hình ảnh hoặc đồ họa để truyền đạt thông tin rõ ràng và hiệu quả cho người dùng. Nói cách khác, trực quan hóa dữ liệu là yếu tố giao tiếp bằng hình ảnh của phân tích dữ liệu, giúp chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và thông tin thành thông tin hữu ích

- LỢI ÍCH

 Dễ dàng phân tích các dữ liệu lớn của công ty

 Xác định trước các xu hướng trong tương lai

 Xác định các mối tương quan

 Tăng khả năng truyền tải thông điệp tới những đối tượng khác

 Đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu

 Ra quyết định nhanh và chính xác hơn

- NGUYÊN TẮC

Nguyên tắc 1: Xác định mục tiêu, kỳ vọng

Trực quan hóa dữ liệu cần cung cấp một thông điệp rõ ràng và có ý nghĩa cho đối tượng sử dụng. Mục tiêu, ngữ cảnh và đối tượng sử dụng kết quả theo đó cần được xác định rõ ràng trước khi trực quan hóa dữ liệu.

Nguyên tắc 2: Tối giản

Trực quan hóa dữ liệu phải được hiển thị đơn giản đến mức các đối tượng không chuyên có thể hiểu được thông điệp truyền đạt. Việc sử dụng tốt hình ảnh trực quan (biểu đồ, màu sắc) sẽ loại bỏ sự thiếu tập trung, giúp làm rõ thông điệp của hình ảnh trực quan, giúp người đọc dễ dàng lĩnh hội các số liệu, thống kê phức tạp

Nguyên tắc 3. Chuẩn mực cho tiêu đề và bình luận

Tiêu đề và bình luận nên được sử dụng đúng lúc đúng chỗ để giúp người đọc nhanh chóng xác định thông điệp chính của báo cáo phân tích. Ngoài ra, tránh sử dụng các thuật ngữ chuyên ngành hoặc từ viết tắt khi giao tiếp với đối tượng sử dụng đại chúng.

Nguyên tắc 4. Chọn đúng công cụ

Có nhiều yếu tố cần xem xét khi lựa chọn một công cụ, từ công nghệ phù hợp, tốc độ triển khai, đến chi phí sở hữu, tính tích hợp, khả năng mở rộng. Để đảm bảo có lựa chọn đúng đắn và tiết kiệm cả thời gian lẫn chi phí, lãnh đạo các đơn vị hay doanh nghiệp nên cân nhắc sử dụng tư vấn chuyên môn trước khi quyết định triển khai các công cụ và phần mềm cho đơn vị mình.

Nguyên tắc 5. Dữ liệu đầy đủ, trung thực

Việc trực quan hóa dữ liệu cần cung cấp thông điệp và sự kiện chuẩn xác. Thực hiện trực quan hóa dữ liệu phải dựa trên quy chuẩn đo lường phổ biến, bao gồm dữ liệu đầy đủ để tránh các hình ảnh không trung thực gây ra cách hiểu sai lệch về dữ liệu.

11. Thế nào la quyết định dựa trên dữ liệu, Phân tích quy trình 7 bước để ra quyết định dựa trên dữ liệu.

KHÁI NIỆM: Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making) là dựa vào những con số, bảng số liệu, các biểu đồ phân tích để đưa ra quyết định thay vì ra quyết định như cách thông thường là qua quan sát; trực giác hay cảm tính của người ra quyết định.

- Bước 1: Xác định được đối tượng (Define Objective)

· Đây là một bước khá quan trọng, người ra quyết định phải cố gắng xác định một cách rõ ràng bản chất của quyết định mình cần đưa ra, phạm vi ảnh hưởng của quyết định là gì? Xác định được các bằng chứng cụ thể, có thể đo lường được khi thực hiện quyết định, chẳng hạn như:

· Mục tiêu doanh nghiệp sẽ gia tăng được 15% lợi nhuận so với cùng kỳ năm trước nếu thực hiện chiến lượng kinh doanh này.

· Quyết định đưa ra sẽ giúp giảm tỷ lệ hộ nghèo xuống còn 3%.

- Bước 2: Xây dựng các giả thuyết (Establish hypothesis)

· Ở bước này, người ra quyết định cần Xác định phạm vi tác động lớn nhất có thể của quyết định khi có sự nỗ lực của mọi người cho quyết định đó.

· Đưa ra các câu hỏi quan trọng dưới dạng một giả thuyết "Nếu – Thì", các giả thuyết này có thể được chứng minh hoặc bác bỏ.

- Bước 3: Xác đinh dữ liệu cần thiết (Identify the data you need)

· Xác định các nguồn dữ liệu cụ thể mà bạn cần tập trung vào và cần trả lời được các câu hỏi sau:

· Dữ liệu cần thiết là định tính hay định lượng?

· Có bao nhiêu nguồn để thu thập dữ liệu?

· Dữ liệu sẽ đáng tin cậy và có thể so sánh được?

· Mất bao lâu để lấy dữ liệu?

· Những lợi ích từ dữ liệu có xứng đáng với chi phí không?

- Bước 4: Xây dựng quá trình xử lý dữ liệu (Build data process)

- Người ra quyết định cần phải xử lý được các vấn đề sau

- Nơi nào có thể lấy dữ liệu?

- Ngân sách (kinh phí) dành cho việc này.

- Xác định các nhà cung cấp dịch vụ nào có thể trợ giúp cho quá trình

- Xác định việc lưu trữ thế nào

- Bước 5: Thu thập dữ liệu (Collect data)

Người ra quyết định sẽ phải thực hiện các nhiệm vụ sau:

· Chỉ định ai là người quản lý và thu thập dữ liệu

· Xác định quy trình và giao thức để thu thập dữ liệu

· Làm sạch và xử lý sơ bộ dữ liệu.

- Bước 6: Phân tích số liệu (Analyze data)

Người ra quyết định sẽ phải thực hiện các nhiệm vụ sau:

· Sử dụng các phân tích để kiểm định lại các giả thuyết đã đặt ra ở bước 2.

· Lập mô hình các kịch bản khác nhau dựa trên sự thay đổi của cácbiến số trong dữ liệu thu thập được.

- Bước 7: Ra quyết định (Decision making)

· Trong bước cuối cùng này, người ra quyết định có thể sẽ trình bày các phát hiện của mình bằng hình ảnh và đồ họa để từ đó đưa ra quyết định cũng như kế hoạch để triển khai quyết định đó.

12. Trình bày phương pháp để ra quyết định. Trong thực tế cuộc sống em đã đưa ra một quyết định quan trọng nào. Dựa theo phương pháp nào và em có niềm tin vào sự thành công của quyết định đó hay không

*, Phương pháp độc đoán: Là phương pháp ra quyết định mà không cần lấy ý kiến mọi người.

· Ưu điểm: Tiết kiệm thời gian, giải quyết nhanh vấn đề trong trường hợp cấp bách.

· Hạn chế: Khó tìm sự đồng thuận, dễ gặp sai lầm.

· Điều kiện áp dụng: Khi quyết định những vấn đề thông thường, đã có khuôn mẫu; khi bạn là người có nhiều kinh nghiệm liên quan.

*, Phương pháp phát biểu cuối cùng: Là phương pháp ra quyết định trên cơ sở tất cả các ý kiến của mọi người đã đưa ra.

· Ưu điểm: Tận dụng được các ý kiến của tập thể và thể hiện tính dân chủ.

· Hạn chế: Cần nhiều thời gian và đôi khi ý kiến của đám đông chưa hẳn đã tốt.

· Điều kiện áp dụng: Khi vấn đề có tính phức tạp, cần sự ủng hộ của đa số, tính dân chủ được đề cao.

*, Phương pháp cố vấn: Là phương pháp ra quyết định trên cơ sở xin ý kiến của một số chuyên gia.

· Ưu điểm: Tận dụng được các ý kiến của người giỏi và có nhiều kinh nghiệm.

· Hạn chế: Chuyên gia bên ngoài nhiều khi không hiểu rõ được tổ chức/doanh nghiệp mình.

· Điều kiện áp dụng: Khi vấn đề có tính chuyên sâu mà ít người trong tổ chức/doanh nghiệp am hiểu.

*, Phương pháp đa số: Là phương pháp ra quyết định trên cơ sở đa số nhất trí (trên 50% hoặc trên 2/3).

· Ưu điểm: Tạo ra sự đồng thuận tốt, ít có sự chống đối.

· Hạn chế: Lựa chọn của đa số không phải lúc nào cũng đúng.

· Điều kiện áp dụng: Khi vấn đề có liên quan mật thiết đến mỗi người, cần có quyết định mang tính pháp lý cao.

*, Phương pháp dựa vào đánh giá: Là phương pháp ra quyết định trên một đánh giá khoa học.

· Ưu điểm: Có căn cứ khoa học.

· Hạn chế: Mất thời gian và cần xây dựng hệ thống tiêu chí để đánh giá giải pháp.

· Điều kiện áp dụng: Khi có nhiều giải pháp cho một vấn đề hệ trọng cần phải ra quyết định.

 

Bạn nào cần số liệu excel về bài tableau thì để lại mail trong cmt mình gửi nhé

 

[email protected], bạn cho mình xin với ạ. Mình cảm ơn.

 

Kiểm tra mail bạn nhé

 

[email protected], bạn cho mình xin sl excel với ạ, mình cảm ơn!

 

[email protected], mình cảm ơn ạ