15 sách hay về phân tích dữ liệu nên đọc

15 sách hay về phân tích dữ liệu. Khuyên đọc quyển Kể chuyện thông qua dữ liệu, Chiến lược dữ liệu và Phân tích dữ liệu tinh gọn.

Storytelling With Data – Kể Chuyện Thông Qua Dữ Liệu (Cuốn Cẩm Nang Hướng Dẫn Trực Quan Hóa Dữ Liệu)

Ắt hẳn ai trong chúng ta cũng đều đã từng là nạn nhân của những bản thuyết trình tra tấn thị giác, hay phải choáng váng với những ma trận phông chữ, màu sắc, những mục đầu dòng và thông tin đáng lưu tâm rồi. Chính chúng ta, dù không cố tình, nhiều lúc cũng có thể khiến người khác bị bội thực dữ liệu đến nỗi không thể chú ý vào các kết quả nghiên cứu quan trọng bên trong.

Có thể đa phần mọi người nhận thức được nhu cầu truyền đạt thông tin hiệu quả thông qua dữ liệu nhưng lại cảm thấy mình không đủ khả năng chuyên môn. Thật hiếm có ai thành thạo nghiệp vụ trực quan hóa dữ liệu.

Dù công nghệ đã giúp nâng tầm khả năng tiếp cận và tính hữu dụng của những công cụ xử lý dữ liệu, vẫn còn đó những hố đen mang tên “áp dụng hiệu quả”. Nền tảng công cụ mặc định và những công đoạn thực hành chung chung có xu hướng khiến cho dữ liệu, cùng những câu chuyện ta muốn truyền đạt qua đó, bị khiếm khuyết đến đáng thương.

Việc có thể trực quan hóa và kể chuyện thông qua dữ liệu chính là chìa khóa giúp ta biến dữ liệu thành thông tin cần thiết, từ đó đưa ra những quyết định chuẩn xác hơn.

Chiến Lược Dữ Liệu

Tầm quan trọng của chiến lược dữ liệu ngày càng được khẳng định qua thành công của các doanh nghiệp hoạt động trên nền tảng dữ liệu như Alphabet, Facebook, Narrative Science, Amazon, Apple… Việc có một chiến lược dữ liệu mạnh và lộ trình khoa học đã trở thành một phần tất yếu trong ADN của mỗi tổ chức. Nó xứng đáng nhận được sự quan tâm ngang với chiến lược marketing, khách hàng, sản phẩm hay thu hút nhân tài của doanh nghiệp.

Chiến Lược Dữ Liệu không chỉ phù hợp cho người bước đầu làm quen với dữ liệu, mà còn cung cấp nhịp điệu bao quát về những thay đổi đang diễn ra trên thị trường và trang bị nền tảng ban đầu cho người đang chịu trách nhiệm về mảng dữ liệu của doanh nghiệp.

Phân Tích Dữ Liệu Tinh Gọn

Phân I tập trung vào các hiểu biết về Khởi nghiệp tinh gọn, phép phân tích cơ bản cũng như tư duy hướng tới thu nhận thông tin từ dữ liệu cần có để thành công. Chúng tôi điểm qua một số các khuôn khổ xây dựng công ty khởi nghiệp hiện tại và giới thiệu khuôn khổ riêng của có tập trung vào phân tích. Đây là bước hướng dẫn cơ bản để tiến vào thế giới Phân tích dữ liệu tinh gọn. Độc giả sẽ hiểu và nắm rõ được phép phân tích cơ bản khi đọc xong phần này.

Phần II chỉ cách áp dụng Phân tích dữ liệu tinh gọn vào công ty khởi nghiệp của bạn. Chúng ta sẽ tham khảo sáu mô hình kinh doanh mẫu và năm giai đoạn mọi công ty khởi nghiệp phải trải qua để khám phá sản phẩm phù hợp với thị trường nhắm tới hiệu quả nhất. Ta cũng sẽ nói về việc tìm ra Một Chỉ Số Quan Trọng Nhất đối với doanh nghiệp của bạn. Độc giả sẽ hiểu được loại hình kinh doanh, giai đoạn hiện tại và những yếu tố cần xem xét điều chỉnh của doanh nghiệp.

Phần III xét yếu tố được cho là chuẩn mực. Bạn không biết liệu mình đang làm tốt hay tệ hại nếu không vạch sẵn đường ranh giới. Phần này giúp bạn nắm được một số nền tảng về các chỉ số chính và học cách đặt ra mục tiêu riêng cho mình.

Phần IV chỉ cách ứng dụng Phân tích dữ liệu tinh gọn vào tổ chức của bạn, thay đổi văn hóa của những công ty khởi nghiệp tập trung vào người tiêu dùng và doanh nghiệp cũng như của các doanh nghiệp bền vững. Sau cùng thì hướng tiếp cận định hướng bởi dữ liệu có thể áp dụng không chỉ cho các công ty mới.

“Đối thủ cạnh tranh sẽ dung cuốn sách này để tăng trưởng vượt mặt bạn.” – Mike Volpe, Giám đốc Marketing của Hubspot “Phân tích dữ liệu tinh gọn là mảnh ghép còn thiếu của Khởi nghiệp tinh gọn, với những nghiên cứu, lời khuyên, hướng dẫn chi tiết và thực tiễn có khả năng giúp bạn thành công nhanh hơn trong một công ty khởi nghiệp hoặc tổ chức lớn.” – Dan Martell, CEO và nhà sáng lập của Clarity

Dữ liệu lớn : phân tích và đo lường dữ liệu thông minh để đưa ra quyết định đúng đắn và cải thiện hiệu suất

Hiện nay, thế giới đang trở nên thông minh hơn. Chúng ta đang theo dõi và lưu trữ dữ liệu về mọi thứ, nên chúng ta có khả năng tiếp cận với nhiều khối dữ liệu lớn. Tuy nhiên, có rất nhiều vấn đề xoay quanh các khối dữ liệu lớn này. Tất cả chúng ta đều cần phải biết nó là gì và hoạt động như thế nào. Nhưng sự hiểu biết cơ bản về lý thuyết liệu có đủ cho bạn để tổ chức một cuộc họp chiến lược không?

Điều khiến bạn trở nên khác với phần còn lại là biết cách sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện hiệu suất và có được kết quả kinh doanh vững chắc. Cuốn sách Big Data – Dữ liệu lớn sẽ cung cấp cho bạn một sự hiểu biết rõ ràng, kế hoạch chi tiết và từng bước tiếp cận thông qua mô hình SMART: Khởi đầu với chiến lược, Đo lường các chỉ số và dữ liệu, Áp dụng các phương pháp phân tích, Báo cáo kết quả, Biến đổi doanh nghiệp.

Cuốn sách sẽ:

• Thảo luận về việc các công ty cần phải xác định rõ ràng những gì họ cần biết.
• Chỉ ra cách thức công ty có thể thu thập dữ liệu liên quan và việc đo lường các số liệu sẽ giúp họ trả lời những câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất.
• Giải thích cách thức các kết quả phân tích dữ liệu lớn có thể được hình dung và truyền đạt để đảm bảo những người ra quyết định chính hiểu được chúng.

Cuốn sách còn bao gồm nhiều nghiên cứu trong các trường hợp nổi tiếng của tác giả đối với một số thương hiệu nổi tiếng nhất thế giới.

Phân Tích Dữ Liệu Với R – Hỏi Và Đáp

Phân tích dữ liệu đã và đang trở thành một bộ môn khoa học được rất nhiều người trong giới nghiên cứu khoa học quan tâm. Trong thời đại Dữ liệu lớn (Big Data) và dữ liệu đa chiều, việc khai thác và chuyển hóa dữ liệu thành thông tin và từ thông tin thành kiến thức là một trong những quy trình cốt yếu của hoạt động khoa học.

Trong quá trình chuyển hóa từ dữ liệu sang thông tin, việc ứng dụng đúng phương pháp phân tích là một sự lựa chọn rất quan trọng. Cuốn sách này sẽ giúp các bạn lựa chọn các phương pháp thích hợp cho phân tích dữ liệu và giúp cho các bạn biến dữ liệu thành thông tin có ích.

Phân tích dữ liệu với R

Cuốn sách bạn đang cầm trên tay là một nổ lực nhằm giới thiệu các phương pháp phân tích mô hình và thống kê phổ biến. các phương pháp gồm mô hình hồi qui tuyết tính, hồi qui logistic, phân tích tổng hợp (meta – anlysis), mô hình phân tích sống còn (survival anlysis), phương pháp phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian (time series data) phương pháp bayes, phương pháp bootstrap, Với một nội dung khá rộng như thế, cuốn sách này sẽ giúp ích cho các nhà nghiên cứu, giảng viên cao đẳng và đại học, sinh viên, hay bất cứ ai muốn học về thống kê và phương pháp phân tích dữ liệu.

Ngôn ngữ được sử dụng trong sách là R. Có nhiều lý do R được chọn làm ngôn ngữ để thực hiên các phương pháp trên, kể cả sự miễn phí và năng lực khoa học. Không giống như các phần miềm thương mại khác đều tốn khá nhiều tiền, R hoàn toàn miễn phí. Bất cứ ai ở bất cứ nơi nào trên thế giới có truy cập mạng internet điều có thể tải R về máy tính, tốn vài phút cài đặt , và bắt đầu sử dụng.

Trước đây, chỉ có một thiểu số nhà nghiên cứu (chủ yếu là các nước tiên tiến) mới có điều kiện sử dụng phần mềm thống kê, nhưng từ ngày có R thì bất cứ ai cũng đều có điều kiện áp dụng những phương pháp phân tích tinh vi nhất và hiện đại nhất cho nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Do đó, sự ra đời của R đã làm cuộc cách mạng thống kê ở qui mô toàn cầu. R còn “dân chủ hóa” việc tiếp cận các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến nhất trên thế giới.

Khoa Học Quản Trị

Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đã và đang thực sự làm thay đổi cuộc chơi trong bối cảnh kinh doanh hiện nay!

Các ứng dụng SQL, Python, AI, Machine Learning tối hưu hóa quá trình phân tích dữ liệu và các chỉ số hoạt động nhằm ra quyết định trong các hoạt động quản trị, bán hàng, marketing, tài chính, …!

Nhưng Excel vẫn đóng vai trò rất hữu ích cho các hoạt động quản trị trong doanh nghiệp!

SG Trading xin giới thiệu quyển sách Khoa Học Quản Trị được dịch từ ấn phẩm Introduction to Management Science: A Modeling anh Case Studies, Approach with Spreadsheet 5th của Frederick S.Hillier, do nhà xuất bản McGraw Hill phát hành. Nội dung của cuốn sách trình bày các mô hình toán và cách thiết lập chúng để giải quyết các vấn đề quản trị một cách logic. Các bạn sẽ làm quen với việc chuyển tình huống cần ra quyết định quản trị thành ngôn ngữ toán học và sử dụng các công cụ toán để tìm lời giải cho các tình huống đó. Rất nhiều ví dụ được đưa ra nhằm giúp các bạn có thể hình dung trực quan các bài toán quản trị. Phần bài tập sẽ cho các bạn thêm chất liệu để rèn luyện năng lực mô hình hóa và tìm lời giải tốt nhất cho các bài toán quản trị.

Khoa học quản trị bắt nguồn từ hoạt động chế tạo hàng loạt. Một tiết kiệm cho dù nhỏ trên mỗi đơn vị sản phẩm có thể mang đến một kết quả kinh tế to lớn cho nhà sản xuất. Người ta nhanh chóng khám phá ra rằng không chỉ kỹ thuật chế tạo tốt mà hàng loạt các biện pháp sắp xếp hợp lý về thời gian, sự dịch chuyển vật lý của các bộ phận, phối hợp các công đoạn hay bố trí dây chuyền tinh gọn có thể tối ưu hóa năng lực chế tạo, làm ra được kết quả lớn lao trên một tài nguyên giới hạn. Ngày nay, khoa học quản trị nhắm vào việc tìm ra các mô hình sao cho có thể sử dụng một cách có năng suất những tài nguyên cho trước nhằm tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Toán học được ứng dụng rộng rãi trong môn khoa học này.

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán

Kỷ nguyên dữ liệu và trí tuệ hiện đang mở ra những tiềm năng vô hạn và thực tế cho thấy công nghệ đang xâm chiếm thế giới, phản ánh ở những ảnh hưởng sâu sắc trên mọi mặt của đời sống kinh tế, xã hội. Trong dòng chảy đó, ngành tài chính cũng hưởng lợi từ những xu thế công nghệ hiện tại, nhiều ứng dụng công nghệ mới được áp dụng và cho thấy hiệu quả đáng kinh ngạc trong ngành kinh tế quan trọng này.

Theo dòng lịch sử, các nhà giao dịch luôn là một trong những đối tượng đầu tiên tìm kiếm và đón đầu đổi mới công nghệ. Từ điện thoại đến máy tính và Internet, ngành giao dịch là mảnh đất màu mỡ cho tăng trưởng và phát triển công nghệ. Một lần nữa, khi công nghệ phát triển lên một tầm cao mới, thế giới bước vào kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo và học máy, ngành tài chính lại tiên phong trong ứng dụng công nghệ tiên tiến nhất vào hoạt động thực tế, đặc biệt là giao dịch. Cụ thể, những kỹ thuật tính toán cấp cao ra đời, dữ liệu được phân tích chuyên sâu, các hoạt động giao dịch được tự động hóa.

Trong cuốn sách “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào phân tích thị trường chứng khoán”, nhà khoa học tính toán hàng đầu Cris Doloc đã xây dựng một mô hình mà qua đó các nhà phân tích định lượng có thể ứng dụng vào giải quyết vấn đề một cách sắc bén và tối ưu. Người đọc sẽ học cách tiếp cận, xử lý và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả, bất kể họ sử dụng công cụ hay kỹ thuật nào. Cuốn sách với nhiều nội dung chuyên môn được giải thích rõ ràng và chi tiết, cụ thể là về các nguyên tắc đằng sau tài chính tính toán – bao gồm phân tích chuỗi thời gian, dự báo, lập trình động và mạng thần kinh (nơ-ron). Từ đó, người đọc hình thành hiểu biết, từ cơ bản đến chuyên sâu, giúp giải quyết các vấn đề tài chính vượt qua những xu hướng mới nhất.

Mọi người đều nói dối – Dữ liệu lớn, Dữ liệu mới và những điều Internet tiết lộ về chính chúng ta

Người ta nói dối số li đã uống trước khi về nhà. Họ nói dối số lần đi tập gym một tuần, về giá đôi giày mới mua, và cả về chuyện có đọc quyển sách mà họ đã nói hay không. Họ gọi điện báo nghỉ bệnh khi vẫn khỏe như vâm. Họ nói sẽ liên lạc nhưng rồi bặt vô âm tín. Họ nói rằng chuyện không liên quan đến bạn mặc dù có liên quan. Họ nói họ yêu bạn dù rằng họ không hề yêu. Họ nói họ vui dù rằng đang buồn chán. Họ nói họ thích phụ nữ dù thực tế họ thích đàn ông.

Người ta nói dối với bạn bè. Họ nói dối với ông chủ. Họ nói dối với trẻ con. Họ nói dối với cha mẹ. Họ nói dối với bác sĩ. Họ nói dối với chồng. Họ nói dối với vợ. Họ nói dối với chính mình.

EVERYBODY LIES là quyển sách ngay từ khi ra mắt đã tạo nên cú chấn động trong cộng đồng yêu thích những sự thật tréo nghoeo nói chung và ham mê tìm tòi phân tích dữ liệu nói riêng. Tận dụng lợi thế cực mạnh của Dữ Liệu Lớn cùng những phương pháp khai thác dữ liệu vô cùng độc đáo và thông minh, tác giả Seth Stephens-Davidowitz đã làm lộ diện điều mà mỗi người thực sự suy nghĩ tận sâu bên trong tâm hồn.

Liệu bạn có đang nói dối chính mình?

Big Data Không Xa – Dữ Liệu Lớn Chi Phối Con Người Trong Thời đại 4.0

Big Data đang bắt kịp con người và những dữ liệu mà chúng ta tạo ra. Thời đại dữ liệu đang bùng nổ và loài người vừa kiến tạo, vừa bị chi phối bởi chúng. Big Data, còn gọi là Dữ liệu Lớn, thực sự rất lớn. Nó chứa đựng toàn bộ thông tin về nhân loại và mỗi cá nhân.

Mọi thông tin về chúng ta đã được lưu trữ và đang lớn dần lên mỗi ngày với tốc độ khủng khiếp. Bắt đầu từ sơ khai với những bảng tính, xác suất thống kê và các báo cáo, giờ đây, Dữ liệu Lớn đã chiếm lĩnh mạng lưới internet toàn cầu và tất cả lưu trữ hằng ngày. Dựa vào dữ liệu thu thập được, chính phủ hay doanh nghiệp hay tin tặc, những người thu lợi bất chính hay hợp pháp đều có thể biết được thông tin về mọi người.

Điều này giúp các chính phủ giữ an ninh hay các doanh nghiệp tiếp cận được khách hàng nhưng cũng khiến từng cá nhân bị lộ thông tin riêng tư. Nhiều thuật toán được áp dụng trong dữ liệu lớn để sàng lọc, theo dõi, kiểm soát, kết hợp thông tin hỗ trợ con người trong rất nhiều công việc như thể thao, kinh tế, khoa học, kết đôi hay công việc. Dữ liệu Lớn đang chuyển đổi mạnh mẽ cuộc sống và cả cuộc sống số của con người. Cùng tìm hiểu hướng và điều khoản sử dụng của thế giới số.

Dữ Liệu Lớn – Cuộc Cách Mạng Thay Đổi Chúng Ta Và Thế Giới

Cuốn sách “Dữ liệu lớn – cuộc cách mạng thay đổi chúng ta và thế giới” do Rob Thomas và Patrick McSharry là đồng tác giả. Dữ liệu lớn – cuộc cách mạng thay đổi chúng ta và thế giới nêu bật sức mạnh, tiềm năng và cả những cạm bẫy của dữ liệu lớn, cung cấp nhãn quan thấu đáo, cần thiết để cải thiện các kết quả kinh doanh bằng việc đổi mới và sử dụng công nghệ hiệu quả. Các công ty đang tạo ra dữ liệu nhanh hơn bao giờ hết, và các dữ liệu này có thể là đòn bẩy để chuyển đổi các ngành nghề. Dữ liệu lớn có thể là công cụ đầy quyền năng để kiến tạo các giải pháp kinh doanh hiệu quả, nhưng để xây dựng và thực thi một chiến lược dữ liệu lớn đúng đắn đòi hỏi phải có sự hiểu biết sâu về lĩnh vực ngày càng trở nên phức tạp này.

Rob Thomas là Phó Chủ tịch phụ trách phát triển sản phẩm phụ vụ quản trị thông tin và dữ liệu lớn của IBM Software Group. Trước đó, ông là người phụ trách việc bán hàng, mua bán và sát nhập toàn cầu.

Patrick McSharry là Nghiên cứu viên cao cấp tại Trường Doanh nghiệp và Môi trường Smith, Giảng viên Viện Tài chính định lượng Oxford Man thuộc Đại học Oxford, Giáo sư thỉnh giảng tại Khoa Kỹ thuật điện và Máy tính, Đại học Carnegie Mellon.

Tuyển tập Dữ liệu lớn (Big Data)

Khi bạn sử dụng sản phẩm của một trong năm đại gia GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) chắc bạn không ngờ rằng mình đã góp phần tạo ra dữ liệu lớn (Big Data). Trong thế giới toàn cầu hóa ngày nay, các hoạt động hằng ngày của chúng ta (tiêu dùng, giao tiếp, di chuyển,) tạo ra các dữ liệu, mà dấu vết là những “mảnh vụn dạng số”. Từ thực tế này, khoa học dữ liệu (Data Science) ra đời để xử lí, trong thời gian kỉ lục, những dữ liệu đa dạng, thường ít được cấu trúc, ngày càng tăng, liên tục thay đổi, với những ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực và tác động đến mọi mặt của cuộc sống.

Nhân dịp bước vào năm hoạt động thứ ba, trang Phân tích Kinh tế chọn giới thiệu 20 bài về chủ đề “nóng” này được tập hợp trong tuyển tập thứ hai của nhóm, gồm ba mục chính. Chín bài đầu của tuyển tập trình bày dễ hiểu thế nào là dữ liệu lớn quamột số minh họa và ứng dụng trong các ngành khác nhau như kinh tế, giáo dục, báo chí, sử học, quản lí đô thị, y khoa, Chín bài tiếp theo đề cập vài vấn đề đang tranh luận, ví dụ như: những công nghệ tin học mới trong việc xử lí những dữ liệu cực lớn có thay đổi triết lí tin học không, sự chuyển đổi kinh tế và xã hội mà các công nghệ này tạo nên đặt ra những vấn đề nào cho sự riêng tư của cá nhân hay liệu có hay không một sự đoạn tuyệt mang tính khoa học luận, với sự chuyển tiếp từ các phương pháp giả thuyết và suy diễn mà dựa trên đó khoa học hiện đại đã được xây dựng đến một logic quy nạp, rất khác biệt với truyền thống. Và hai bài sau cùng giúp bạn đọc dễ hình dung người làm khoa học dữ liệu trong thực tiễn với việc phác họa những kĩ năng cần thiết của những ai phải làm việc hằng ngày với dữ liệu lớn.

Hi vọng là tuyển tập, với các góc nhìn đa chiều, sẽ giúp bạn đọc nhận diện những triển vọng và thách thức của một kĩ thuật mới còn trên đà phát triển mạnh hầu tỉnh táo đối mặt một cách chủ động với nó.

Dữ liệu lớn – Cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và tư duy

Màu sơn nào có thể cho bạn biết một chiếc xe đã qua sử dụng vẫn còn trong tình trạng tốt? Làm thế nào các công chức ở thành phố New York có thể xác định các hố ga nguy hiểm nhất trước khi chúng phát nổ? Và làm thế nào những cuộc tìm kiếm của Google dự đoán được sự lây lan của dịch cúm H1N1?

Chìa khóa để trả lời những câu hỏi này, và nhiều câu hỏi khác, là dữ liệu lớn. “Dữ liệu lớn” đề cập đến khả năng đang phát triển của chúng ta để nắm giữ các bộ sưu tập lớn thông tin, phân tích, và rút ra những kết luận đôi khi sâu sắc đáng ngạc nhiên. Lĩnh vực khoa học đang nổi lên này có thể chuyển vô số hiện tượng – từ giá vé máy bay đến các văn bản của hàng triệu cuốn sách – thành dạng có thể tìm kiếm được, và sử dụng sức mạnh tính toán ngày càng tăng của chúng ta để khám phá những điều chúng ta chưa bao giờ có thể nhìn thấy trước. Trong một cuộc cách mạng ngang tầm với Internet hoặc thậm chí in ấn, dữ liệu lớn sẽ thay đổi cách chúng ta nghĩ về kinh doanh, y tế, chính trị, giáo dục, và sự đổi mới trong những năm tới. Nó cũng đặt ra những mối đe dọa mới, từ sự kết thúc không thể tránh khỏi của sự riêng tư cho đến khả năng bị trừng phạt vì những thứ chúng ta thậm chí còn chưa làm, dựa trên khả năng của dữ liệu lớn có thể dự đoán được hành vi tương lai của chúng ta.

Trong tác phẩm thông tuệ tuyệt vời và gây nhiều ngạc nhiên này, hai chuyên gia hàng đầu giải thích dữ liệu lớn là những gì, nó sẽ làm thay đổi cuộc sống của chúng ta như thế nào, và những gì chúng ta có thể làm để bảo vệ chính mình khỏi các mối nguy hiểm của nó. Dữ liệu lớn là cuốn sách lớn đầu tiên về điều to lớn sắp diễn ra.”

Big Data Cho Nhà Quản Lý

“Bất kỳ vị CEO nào cũng cần có khả năng đặt ra một câu hỏi liên quan đến việc kết nối dữ liệu xuyên suốt tổ chức, có khả năng điều hành hiệu quả một công ty, và đặc biệt cần có khả năng phản ứng tốt trước những sự kiện bất ngờ. Phần lớn các tổ chức đều thiếu năng lực kết nối toàn bộ dữ liệu với nhau,” theo nhận định của Tim Berners-Lee, người phát minh ra World Wide Web.

Trong kỷ nguyên mạng ngày nay, các doanh nghiệp và tổ chức thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ từ rất nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, lưu lượng truy cập web, file lưu trữ trong hệ thống, thông tin phản hồi của khách hàng, hoạt động của nhân viên… Đó chính là dữ liệu lớn (big data), một loại hình dữ liệu có khối lượng lớn, đa dạng, đổ về doanh nghiệp với tốc độ rất cao và vô cùng phức tạp. Dữ liệu lớn bày ra trước mắt cấp quản lý trong các doanh nghiệp và tổ chức cả cơ hội và thách thức. Khi tận dụng triệt để dữ liệu lớn, họ sẽ hiểu khách hàng của mình hơn, cắt giảm chi phí, tối ưu hóa sản phẩm/dịch vụ, xây dựng quy trình thông minh hơn…

Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng mới chỉ có một phần nhỏ của dữ liệu lớn được phân tích nhằm rút ra những thông tin có ý nghĩa. Các doanh nghiệp và tổ chức vẫn còn vô số cơ hội để chinh phục loại dữ liệu này. Nhưng làm thế nào để khai thác dữ liệu lớn?

Chìa khóa cho nan đề này chính là Big data cho nhà quản lý. Đây là một cuốn sách không thiên về kỹ thuật, hướng dẫn các cấp quản lý, lãnh đạo trong doanh nghiệp và tổ chức cách triển khai thực hiện các dự án dữ liệu lớn nhằm tạo ra giá trị bền vững.

Ứng Dụng Big Data Trong Kinh Doanh

Dữ liệu lớn là chủ đề công nghệ đang rất nóng hiện nay. Nhưng cốt lõi của dữ liệu lớn lại không xoay quanh công nghệ quá nhiều, mà nó liên quan tới việc chuyển đổi doanh nghiệp – để một tổ chức hoạt động theo mô hình giám sát kinh doanh sau khi sự việc đã xảy ra, với dữ liệu bị hạn chế, có thể biến đổi sang mô hình tối ưu hóa kinh doanh dựa trên dự đoán theo thời gian thực. Dữ liệu lớn tập trung tận dụng những hiểu biết cụ thể và khả thi về khách hàng, sản phẩm và hoạt động để điều chỉnh lại quy trình tạo giá trị của bạn, tối ưu hóa các sáng kiến ​​kinh doanh then chốt và khám phá các cơ hội kiếm tiền mới. Dữ liệu lớn là về kiếm tiền, và đó cũng là những gì cuốn sách này tập trung thảo luận.

Cuốn sách “Ứng dụng Big Data trong kinh doanh” tiếp cận các cơ hội kinh doanh dựa trên dữ liệu lớn từ quan điểm thực tiễn. Thay vì đưa ra nhiều lý thuyết, sách trình bày hàng loạt kỹ thuật, phương pháp, bảng công việc và nhiều ví dụ thực tế mà tác giả đã có được sau nhiều năm làm việc với một số tổ chức hàng đầu thế giới.