Chia sẻ bài báo qua Email TỔNG QUAN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 09/03/20 Ngày hoàn thiện: 31/05/20 Ngày đăng: 31/05/20Các tác giả
1. Lê Triệu Tuấn, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông - ĐH Thái Nguyên2. Lý Thu Trang
, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông - ĐH Thái Nguyên
Tóm tắt
Phân tích dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp thương mại điện tử. Nó không chỉ cho phép họ hiểu sâu hơn về hành vi khách hàng của họ và xu hướng phát triển lĩnh vực kinh doanh mà còn cho phép họ đưa ra những quyết định chính xác hơn để cải thiện việc bán hàng, tiếp thị, giữ chân khách hàng và mọi khía cạnh khác trong kinh doanh. Tuy nhiên, phân tích dữ liệu lớn có thể gặp nhiều khó khăn và đặc biệt là khi cơ sở hạ tầng phục vụ cho nó không hoạt động tối ưu dẫn đến các thông tin quan trọng không khả dụng hoặc bị chậm trễ. Bài báo nghiên cứu một cách tổng quan về lợi ích của việc phân tích dữ liệu lớn và đề xuất một mô hình phân tích dùng cho các doanh nghiệp thương mại điện tử, giúp các doanh nghiệp này có thêm cái nhìn về việc sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện hiệu suất kinh doanh. Mô hình này có thể làm tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu tiếp theo về dữ liệu lớn.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1]. N. Couldry, and J. Turow, “Advertising, big data and the clearance of the public realm: marketers' new approaches to the content subsidy,” International Journal of Communication, vol. 8, pp. 1710-1726, 2014.
[2]. M. Graham, “Big data and the end of theory?,” 2012. [Online]. Available: https://www.theguardian.com/news/datablog/2012/mar/09/big-data-theory. [Accessed March, 2020].
[3]. H. Hu, Y. Nen, T. S. Chua, and X. Li, “Towards Scalable System for Big Data Analytics: A Technology Tutorial,” IEEE Access, vol. 2, pp. 652-687, June 2014.
[4]. H. V. Jagadish, J. Gehrke, A. Labrinidis, Y. Papakonstantinou, J. M. Patel, R. Ramakrisshnan, and C. Shahabi “Bigdata and íts technical challenges,” Communications of the ACM, vol. 57, no. 7, pp. 86-94, July, 2014.
[5]. Danziger, “How Amazon used big data to rule e-commerce”, 2019. [Online]. Available: https://insidebigdata.com/2019/11/30/how-amazon-used-big-data-to-rule-e-commerce/ [Accessed November 30, 2019].
[6]. Weiland, “Big data as an information source in the decision making-processes of the e-commerce companies,” Research journal of the university of Gdansk, vol. 71, pp. 179-190, 2017, doi: 10.5604/01.3001.0010.5734.
[7]. O. P. Rud, Data mining cookbook: modeling data for marketing, risk, and customer relationship management. New York: John Wiley & Sons, 2011.
[8]. J. Manyika, M. Chui, B. Brown, J. Bhuhin, R. Dobbs, C. Roxburgh, and A. H. Byers, “Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity,” June 2011. [Online]. Available: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Big%20data%20The%20next%20frontier%20for%20innovation/MGI_big_data_full_report.ashx [Accessed May 2020]
[9]. Chun-Wei Tsai, Chin-Feng Lai, Han-Chieh, and A. V. Vasilakos, “Big Data Analytics: A Survey,” 2015. [Online]. Available: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-015-0030-3 [Accessed March, 2020]
[10]. N. N. Phung, “About the Spark”, 2020. [Online]. Available: https://viblo.asia/p/tim-hieu-ve-apache-spark-ByEZkQQW5Q0, [Accessed May 2020].Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu