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. Thông qua cuốn sách này, các nhà quản lý sẽ nắm trong tay:
- Những kiến thức nền tảng về dữ liệu lớn và lịch sử dữ liệu
- Quy trình kiến tạo giá trị thông qua dữ liệu lớn và cách đo lường giá trị
- Các công nghệ dữ liệu lớn cũng như cách phân tích dữ liệu thu thập được nhằm rút ra những kiến giải có ý nghĩa
- Mô hình đặc biệt C-ADAPT giúp các nhà lãnh đạo quản lý thành công những dự án dữ liệu lớn
- Nghiên cứu tình huống từ các doanh nghiệp đã tận dụng thành công dữ liệu lớn, bao gồm những tên tuổi như Walmart, Huffington Post, Intel hay Airbnb
- Chia sẻ của những chuyên gia từng triển khai các dự án dữ liệu lớn
Một khi đã được trang bị đầy đủ, các nhà quản lý sẽ sẵn sàng chinh phục dữ liệu lớn nhằm mang lại giá trị cho doanh nghiệp và tổ chức của mình. Lời khuyên cuối cùng của các chuyên gia là phải đảm bảo giá trị mà dự án dữ liệu lớn tạo ra phải lớn hơn chi phí triển khai. Đó là điều quyết định thành công của nhà quản lý trong việc tận dụng dữ liệu lớn.
Mục lục:
Lời nói đầu
1. GIỚI THIỆU
Đối với nhà quản lý
Một cuốn sách không chuyên sâu về kỹ thuật
Bố cục sách
2. CUỘC CÁCH MẠNG DỮ LIỆU LỚN
Các quyết định và quá trình tạo giá trị dựa trên dữ liệu
Lịch sử dữ liệu và Dữ liệu lớn
Dữ liệu và phân tích
Phân tích dữ liệu và thống kê
Phân tích dữ liệu và điện toán
Tìm kiếm trên mạng với Google
Phân tích Dữ liệu lớn trên đám mây
Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu lớn
Tóm tắt
3. KIẾN TẠO GIÁ TRỊ TỪ DỮ LIỆU LỚN
Các yếu tố thúc đẩy giá trị trong tổ chức thương mại
Giá trị thị trường và các giá trị phi tài chính
Các khoản đầu tư vào nơi Dữ liệu lớn có thể tạo ra giá trị
Tóm tắt
4. CÁC KỸ THUẬT VÀ GIẢI PHÁP DỮ LIỆU LỚN
Phân tích Dữ liệu lớn
Các kỹ thuật phân tích dữ liệu
Tóm tắt
5. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH C-ADAPT
Thiết kế và triển khai mô hình
Mô hình C-ADAPT trong quá trình kiến tạo giá trị
Bảng tính C-ADAPT
Tóm tắt
6. CÁC TRƯỜNG HỢP VÍ DỤ ĐIỂN HÌNH VỀ DỮ LIỆU LỚN
Ooredoo (tên cũ là Qtel)
Domino’s Pizza
Công ty kinh doanh phần mềm chống virus hàng đầu
Gate Gourmet
Tesco
Hãng hàng không Delta Airlines
Intel
TXU Energy
OmedaRx
John Deere
Airbnb
Walmart
Huffington Post
Tóm tắt
7. NHỮNG NGƯỜI THỰC HÀNH NÓI GÌ
Dữ liệu lớn là quan trọng – rất quan trọng!
Giá trị chính từ Dữ liệu lớn
Các thách thức khi triển khai dự án Dữ liệu lớn
Tóm tắt
8. KẾT LUẬN VÀ BÀN LUẬN
Thông tin tác giả:
Atal Malvitya là CEO của vườn ươm khởi nghiệp Spark 10 và là giảng viên thỉnh giảng của chương trình Đào tạo Lãnh đạo Ashridge thuộc Trường Kinh doanh Quốc tế Hult, Anh Quốc. Là một nhà cách tân giàu nhiệt huyết về nhiều đề tài khác nhau, bao gồm tinh thần doanh nhân, đầu tư khởi nghiệp, kiến tạo giá trị, dữ liệu lớn, blockchain, máy học, và trí tuệ nhân tạo.
Đánh giá
Chưa có đánh giá nào.