MỤC LỤC
I. GIỚI THIỆU VỀ YOTTADATA PLATFORM..........................................................3
1.1. Sức mạnh của dữ liệu trong quản lý và điều hành doanh nghiệp.................................3
1.2. Yottadata Platform– giải pháp khai phá dữ liệu cho doanh nghiệp..............................3
II. TÍNH NĂNG CHÍNH VÀ HIỆU QUẢ ỨNG DỤNG CỦA YOTTADATA
PLATFORM.....................................................................................................................5
2.1. Các chức năng chính của hệ thống Yottadata Platform................................................5
2.1.1. Phân hệ chức năng hạ tầng dữ liệu...........................................................................................5
2.1.2. Phân hệ chức năng mô hình/Use Case....................................................................................7
2.2. Chức năng xây dựng mô hình/use case giải quyết bài toán cho doanh nghiệp...........15
2.2.1. Đưa ra các chỉ số thống kê phục vụ điều hành, kinh doanh, quản lý doanh nghiệp 15
III.

CÔNG NGHỆ, TÍNH BẢO MẬT CỦA SẢN PHẨM........................................16

3.1. Kiến trúc tổng thể của nền tảng xử lý dữ liệu lớn Yottadata......................................16
3.2. Công nghệ sử dụng trong nền tảng xử lý dữ liệu lớn YottaData................................17
3.3. Công nghệ bảo mật....................................................................................................20
3.4. Chất lượng sản phẩm.................................................................................................21
IV.

ĐIỂM NỔI TRỘI VÀ TÍNH ƯU VIỆT SÁNG TẠO.........................................22

4.1. Sản phẩm ứng dụng công nghệ tiên tiến, cập nhật.....................................................22
4.2. Sản phẩm riêng biệt dành cho các doanh nghiệp Việt Nam.......................................22
4.3. Dễ sử dụng nhưng vẫn đảm bảo tính bảo mật dữ liệu................................................22
V. HOẠT ĐỘNG HỖ TRỢ, CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG.....................................23


I. GIỚI THIỆU VỀ YOTTADATA PLATFORM

I.1. Sức mạnh của dữ liệu trong quản lý và điều hành doanh nghiệp
Trong quá trình phát triển của kỷ nguyên số, chuyển đổi số là điều tất yếu mà các
quốc gia trên thế giới đang hướng tới. Theo báo cáo của các tổ chức uy tín, quyết tâm
chuyển đổi số mạnh mẽ sẽ giúp các nước đang phát triển, đặc biệt là Việt Nam tăng năng
suất lao động lên từ 30 đến 40%, góp 20 đến 30% trong tăng trưởng GDP và tránh được
bẫy thu nhập trung bình.
Chuyển đổi số không chỉ là công nghệ kỹ thuật số, mà còn là bước chuyển đổi mà ở
đó công nghệ số giúp các doanh nghiệp giải quyết những vấn đề mà phương thức truyền
thống không còn phù hợp trong cuộc cách mạng 4.0. Khi đó mọi người sẽ ưu tiên giải
pháp số thay vì giải pháp thủ công truyền thống.
Có thể nói, cuộc cách mạng 4.0 với nền tảng IOT, công nghệ tự động hoá và trí tuệ
nhân tạo đã đưa dữ liệu lớn (Big Data) lên làm vai trò trung tâm.
Chúng ta hiện đang sống trong một thế giới nơi mọi thứ chúng ta làm đều tạo ra dữ
liệu. Mỗi ngày với mỗi lần truy cập trang web hoặc tương tác điện thoại thông minh của
khách hàng trên website, ứng dụng đều để lại bản ghi dữ liệu về hành vi người dùng.
Sự lưu trữ dữ liệu này, từ tất cả các nguồn và dưới mọi hình thức, sẽ mang lại những
hiểu biết có giá trị; những hiểu biết có thể làm nổi bật các cách để tăng trưởng, tạo cơ hội
bán hàng mới hoặc cung cấp các tùy chọn chưa được khai thác trước đây để mở rộng
phạm vi thị trường. Đối với doanh nghiệp, điều này có thể có nghĩa là ngày càng nhiều cơ
hội.
Tuy nhiên, dữ liệu nếu chỉ lưu trữ thì vẫn chưa hình thành nên được phương án thực
hiện bài táon. Phần khó là biết cách truy cập và tương tác với dữ liệu, đánh thức dữ liệu
và để dữ liệu đưa ra lời giản cho chính các vấn đề của doanh nghiệp.
I.2. Yottadata Platform– giải pháp khai phá dữ liệu cho doanh nghiệp
Hệ thống Yottadata Platform (giải pháp Yottadata) là giải pháp nền tảng dữ liệu
dành cho doanh nghiệp. Hệ thống cho phép lưu trữ, quản lý và khai thác dữ liệu dành cho
doanh nghiệp, giúp hỗ trợ doanh nghiệp giải quyết các bài toán kinh doanh, điều hành,
quản trị tác nghiệp, thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp.



Hình 1: Tổng quan hệ thống Yottadata Platform
Hệ thống Yottadata Platform bao gồm 2 phân hệ chức năng chính sau:
-

Phân hệ chức năng hạ tầng dữ liệu: Phân hệ giúp giải quyết các vấn đề liên quan
đến lưu trữ và xử lý dữ liệu, bao gồm các chức năng:
o Lưu trữ dữ liệu tập trung;
o Xử lý dữ liệu theo lô và thời gian thực;
o Quản lý dữ liệu tập trung;
o Khai thác, phân tích dữ liệu.

-

Phân hệ chức năng mô hình/use case:
o Nhóm cho các chỉ số thống kê phục vụ điều hành, kinh doanh và quản lý
doanh nghiệp.
o Use case dự đoán ra quyết định.


Thông qua các phân hệ chức năng chính trên hệ thống Yottadata Platform mang lại
cho doanh nghiệp những lợi ích thiết thực:
Đối thoại với khách hàng
Trong thời đại hiện nay, khách hàng thường rất khó tính. Họ tìm hiểu kỹ càng trước
khi mua, sau đó kể toàn bộ “câu chuyện mua hàng” của mình trên mạng xã hội, rồi lại đòi
hỏi được đối xử thật đặc biệt và phải được cảm ơn thật chân thành vì đã chọn sản phẩm.
thông qua các phân tích và báo cáo của Yottadata Platform doanh nghiệp xác định những
yêu cầu khó nhằn này, đồng thời tác động đến những ‘thượng đế’ một cách thông minh.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đối thoại trực tiếp với từng khách hàng.
Tái cơ cấu sản phẩm
Yottadata Platform còn giúp nhìn nhận sản phẩm của mình trên nhiều phương diệu

khác nhau, từ đó điều chỉnh sản phẩm hoặc chiến lược marketing của doanh nghiệp cho
phù hợp. Các dữ liệu phân tích nội dung chia sẻ trên mạng xã hội cũng giúp nhà quản lý
nắm được tâm tư, tình cảm của khách hàng, và có thể phân loại theo vị trí địa lý hoặc
theo các nhóm nhân khẩu học khác nhau.
Phân tích rủi ro
Thành công không chỉ phụ thuộc vào phương thức điều hành công ty. Các yếu tố xã
hội và kinh tế cũng là những ảnh hưởng quan trọng. Những phân tích mang tính dự đoán,
được thực hiện thông qua các mô hình, cho phép nhà quản lý điểm qua và phân tính
những bản báo cáo tin tức hoặc bảng tin mạng xã hội, giúp họ cập nhật liên tục những
diễn biến mới trong ngành và môi trường xung quanh.
Lưu trữ dữ liệu an toàn
Nhà quản lý có thể yêu cầu một bản đồ dữ liệu toàn diện cho cả công ty với các
công cụ của Yottadata Platform, từ đó đánh giá những mối đe dọa ngay trong nội bộ, phát
hiện những thông tin nhạy cảm đang được bảo vệ một cách sơ sài, và tinh chỉnh lại để lưu
trữ chúng đúng quy định.
Cải thiện phương thức bán hàng
Bằng việc phân tích hàng vi tìm hiểu cũng như mua hàng của khách hàng. Các nhà
quản trị có thể cải thiện phương thức bán hàng của mình, đưa ra những giải pháp nhằm
gợi ý và khuyến khích người mua xem thêm những mặt hàng “có thể thích” từ đó kích
thích nhu cầu của khách hàng, thúc đẩy doanh số bán hàng.
II.TÍNH NĂNG CHÍNH VÀ HIỆU QUẢ ỨNG DỤNG CỦA YOTTADATA
PLATFORM


II.1. Các chức năng chính của hệ thống Yottadata Platform
II.1.1. Phân hệ chức năng hạ tầng dữ liệu
II.1.1.1.

Chức năng Lưu trữ tập trung


Các hệ thống thông tin trong Yottadata sẽ được lưu trữ tập trung thành một kho dữ
liệu, các hệ thống điều hành có thể tích hợp lấy dữ liệu và thực hiện chia sẻ dễ dàng.
Khác với mô hình dữ liệu truyền thống, Yottadata cho phép lưu trữ không giới hạn các
loại dữ liệu số từ nhiều nguồn khác nhau về một trung tâm dữ liệu và cho phép truy
nhập , xử lý, trích xuất ra các thông tin quan trọng từ kho dữ liệu này. Khả năng xử lý dữ
liệu lớn bằng các thuật toán trí tuệ nhân tạo hỗ trợ đặc lực cho người dùng trong công
việc một cách chủ động
Giải pháp Yottadata có nhiều ưu điểm so với lưu trữ dữ liệu truyền thống:
Dữ liệu đa dạng hơn
Dữ liệu truyền thống là những dữ liệu có cấu trúc. Giải pháp Yottadata hỗ trợ
nhiều loại hình dữ liệu. Bao gồm: Cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc. Khi khai thác phân
tích dữ liệu lớn, chúng ta không cần quan tâm đến định dạng và kiểu dữ liệu của chúng.
Lưu trữ dữ liệu lớn hơn
Lưu trữ dữ liệu truyền thống vô cùng phức tạp, luôn đặt ra những câu hỏi: Dung
lượng lưu trữ bao nhiêu là đủ? Chi phí đầu tư tương ứng. Công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn
đã giải quyết được vấn đề đó nhờ quy mô dữ liệu lớn, phân phối dữ liệu phân tán và có
thể kết hợp các dữ liệu phân tán lại với nhau một cách chính xác và xử lý nhanh trong
thời gian thực.
Truy vấn dữ liệu nhanh hơn
Dữ liệu truyền thống là dữ liệu chết hoặc trong một thời gian dài mới được cập
nhật vì vậy gây ra tình trạng lỗi cấu trúc truy vấn, dẫn đến việc tìm kiếm thông tin không
đáp ứng được yêu cầu, Dữ liệu lớn khắc phục được điều đó, được cập nhật liên tục theo
thời gian thực, từ đó đáp ứng được khả năng truy vấn dữ liệu nhanh hơn.
Độ chính xác cao hơn
Dữ liệu lớn khi đưa vào sử dụng thường được kiểm định lại với những điều kiện
chặt chẽ, số lượng thông tin được kiểm tra thông thường rất lớn và đảm bảo nguồn dữ
liệu không có sự tác động của con người vào đổi số liệu thu thập
II.1.1.2.

Chức năng Xử lý tập trung theo lô, theo thời gian thực



Việc thực hiện xử lý tập trung theo lô giúp Yottadata thực hiện một loạt các xử lý
dữ liệu một cách tự động với nhiều nguồn dữ liệu đầu vào có sẵn và tạo ra thông tin theo
định kỳ, hơn nữa với chức năng xử lý theo thời gian thực, Yottadata còn đưa ra kết quả
chính xác trong thời gian nhanh nhất.
Việc xử lý khối lượng dữ liệu là rất lớn và dữ liệu được cập nhật thường xuyên theo
thời gian và việc phân tích lượng dữ liệu là định kỳ vì vậy Yottadata giúp cho người dùng
truy vấn dữ liệu được nhanh hơn, tính kịp thời của dữ liệu cao hơn phù hợp trong việc ra
các quyết định xử lý khủng hoảng truyền thông, hay các chiến lược tiếp thị, quảng cáo.
3. Quản lý tập trung
Hệ thống CSDL Yottadata đảm bảo tính liên kết, tích hợp các đơn vị riêng lẻ thành
một thể thống nhất giúp đảm bảo tính đồng bộ, hạn chế trùng lặp, tiếc kiệm chi phí, thời
gian triển khai; Kế thừa và sử dụng lại hệ thống thông tin, tăng cường khả năng giám sát.
Yottadata được chạy trên nhiều máy chủ vì vậy việc backup dữ liệu cũng khá dễ
dàng.
II.1.1.3.

Khai thác, phân tích, chia sẻ dễ dàng.

Yottadata ngoài việc được sử dụng để hỗ trợ việc tích hợp và trao đổi thông tin giữa
các ứng dụng, phần mềm trong hệ thống tổng thể còn giúp người dùng khai thác thông tin
và chia sẻ với nhau một cách dễ dàng, nhanh chóng.
II.1.2. Phân hệ chức năng mô hình/Use Case
II.1.2.1.
Đưa ra các chỉ số thống kê phục vụ điều hành, kinh doanh, quản lý doanh
nghiệp
a. Yottadata cung cấp hệ chỉ số bao quát và đa dạng
Hệ thống Yottadata đưa ra các chỉ số thống kê phục vụ cho việc điều hành, kinh
doanh, quản lý doanh nghiệp. Hỗ trợ đa trong nhiều lĩnh vực như: Thống kê, thương mại,

tài chính, thể thao, y tế, bán lẻ, giao thông,…
Các chỉ số BI này được được xây dựng và nghiên cứu dựa trên nhu cầu thực tế của
các nhà điều hành doanh nghiệp: hỗ trợ quản trị và ra quyết định.
Yottadata hiện đã xây dựng trên 100 chỉ số thông dụng và quan trọng dành cho
doanh nghiệp trong điều hành và quản lý, có thể kể đến các chỉ số sau:
Chỉ số phân tích hiệu quả kinh doanh


Chỉ số Customer Count % Change LY (% thay đổi số lượng khách hàng theo tháng
so với cùng kỳ năm ngoái): Chỉ số cho biết sự thay đổi của số lượng khách hàng biến
động (tăng hoặc giảm) bao nhiêu % so với cùng kỳ năm ngoái.
Chỉ số Retention Rate (Tỷ lệ duy trì): Chỉ số này cho biết số lượng khách hàng duy
trì dịch vụ theo tháng
Chỉ số Transaction rate (Sự thay đổi tỉ lệ hài lòng của khách hàng theo tháng
(%)):Theo dõi sự thay đổi tỉ lệ hài lòng của khách hàng theo tháng giúp doanh nghiệp
đánh giá được chất lượng sản phẩm, dịch vụ
Chỉ số DAU/MAU (Tỷ lệ thành viên hoạt động trong ngày trên tháng): Chỉ số này
đánh giá độ hữu dụng của sản phẩm với người dùng, giúp đánh giá khả năng giữ chân
người dùng và doanh thu tiềm năng. Từ đó có cách nhìn tổng quan về mức độ sử dụng
sản phẩm của người dùng.
Chỉ số Conversion Rate (Tỷ lệ chuyển đổi từ khi xem hàng tới khi đặt hàng thành
công): Chỉ số này đánh giá quy trình bán hàng, từ đó xác định được giai đoạn nào trong
quy trình chưa hiệu quả.
Chỉ số Total Order (Tổng số đơn hàng đã đặt), Total Order Per Product Class (Tổng
số đơn hàng trên phân khúc sản phẩm (thấp, trung bình, cao), Total Order Per Product
(Tổng số đơn hàng đối với một loại sản phẩm cụ thể): Các chỉ số này giúp người bán
hàng biết được phân khúc sản phẩm nào đang được bán nhiều nhất, tối ưu các giai đoạn
đặt hàng, định hướng khách hàng đưa ra chiến lược trong kinh doanh.
Chỉ số Sales Revenue Per Customer Group (Tổng doanh thu tháng của từng nhóm
khách hàng): Chỉ số này thể hiện tốc độ tăng trưởng doanh thu theo từng nhóm khách

hàng, Net Revenue Per Customer Group (Tổng doanh thu thuần tháng của từng nhóm
khách hàng): Thể hiện doanh thu sau giảm giá, trả hàng,... Thể hiện doanh số thực tế theo
nhóm khách hàng.
Chỉ số Sale Amount (Tổng giá trị sản phẩm bán được theo tháng), Expired Amount
(Tổng giá trị của sản phẩm hết hạn): 2 chỉ số này sẽ cho thấy sự tương quan giữa giá trị
hàng hết hạn với giá trị bán được của một loại sản phẩm.
Tuỷ từng lĩnh vực, ngành hàng và nhu cầu cụ thể của từng doanh nghiệp Yottadata
hỗ trợ xây dựng các chỉ BI đặc thù riêng với hoạt động kinh doanh.
Chỉ số tài chính


Chỉ số thanh toán: Các chỉ số trong loại này được tính toán và sử dụng để quyết
định xem liệu một doanh nghiệp nào đó có khả năng thanh toán các nghĩa vụ phải trả
ngắn hạn hay không?
Chỉ số hoạt động: Các chỉ số hoạt động cho thấy doanh nghiệp hoạt động tốt như
thế nào. Trong các chỉ số của loại này lại được chia ra các chỉ số “lợi nhuận hoạt động”
và ”hiệu quả hoạt động”. Các chỉ số về lợi nhuận hoạt động cho biết tổng thể khả năng
sinh lợi của công ty, còn chỉ số về hiệu quả hoạt động cho thấy doanh nghiệp đã sử dụng
tài sản hiệu quả đến mức nào
Chỉ số rủi ro: Bao gồm chỉ số rủi ro kinh doanh và rủi ro tài chính. Rủi ro kinh
doanh liên quan đến sự thay đổi trong thu nhập ví dụ như rủi ro của dòng tiền không ổn
định qua các thời gian khác nhau. Rủi ro tài chính là rủi ro liên quan đến cấu trúc tài
chính của công ty, ví dụ như việc sử dụng nợ.
Chỉ số tăng trưởng tiềm năng: Đây là các chỉ số cực kỳ có ý nghĩa với các cổ đông
và nhà đầu tư để xem xét xem công ty đáng giá đến đâu và cho phép các chủ nợ dự đoán
được khả năng trả nợ của các khoản nợ hiện hành và đánh giá các khoản nợ tăng thêm
nếu có.
b. Các chỉ số của Yottadata được trình bày khoa học
Các chỉ số trên sẽ được thể hiện cho nhà quản trị dưới dạng các biểu đổ, report,
dashboard cập nhật liên tục theo thời gian.

Các biểu đồ, report sinh động và trực quan giúp dễ dàng so sánh và đưa ra bức tranh
tổng quan cho nhà quản trị qua đó có các quyết định dễ dàng.


Hình 2: Biểu đồ, báo cáo thực hiện bởi Yotatadata

II.1.2.2.

Giải quyết các mô hình dự đoán ra quyết định

Các mô hình/use case của giải pháp Yottadata được xây dựng nhằm hỗ trợ đa lĩnh
vực và ngành hàn, giải quyết nhiều bài toán khác nhau cho doanh nghiệp. Các bài toán
phổ biến như:
STT

Bài toán
Lĩnh vực ứng dụng
Dự đoán khách hàng có
- Viễn thông
khả năng rời dịch vụ (churn
- Ngân hàng
predition)
- Thương mại điện tử
(TMĐT)
Phân tích mối quan hệ
- Viễn thông
mạng lưới (Social network
- Ngân hàng
analysis)
Phân nhóm và định danh

- Viễn thông
khách hàng (customer
- Ngân hàng
segmentation)
- TMĐT
- Dầu khí
- Điện lực
- Hàng không
Dự đoán giá trị khách hàng
- Viễn thông
mang lại (Customer
- Ngân hàng
lifetime value)
- TMĐT
- Hàng không
Tiếp thị khách hàng mục
- Viễn thông


tiêu ( Targeted Marketing)
Nhận dạng rủi ro (Fraud
Detection)
Phân tích hàng vi di chuyển
của khách hàng
Cá nhân hoá trải nghiệm

-

Ngân hàng
TMĐT

Hàng không
Viễn thông
Ngân hàng
TMĐT
Viễn thông
Hàng không
Viễn thông
Ngân hàng
TMĐT
Hàng không

a. Lĩnh vực Viễn thông
Mô hình dự đoán thuê bao dời dịch vụ: Là mô hình xác định các đặc điểm của
một khách hàng trả trước có khả năng rời dịch vụ. Khi áp dụng mô hình, nhà mạng có
được một dự đoán về khả năng một khách hàng cụ thể nào muốn rời đi trong bốn tháng
tới. Với Mô hình này, giải pháp Yottadata Platform giúp các nhà mạng hạn chế được các
thuê bao rời dịch vụ bằng cách đưa ra các chiến dịch khuyến mãi đến các khách hàng có
giá trị cao đồng thời tăng doanh thu tiêu dùng gốc.
Mô hình định danh, phân định thuê bao: Là Mô hình quan trọng giúp các đơn vị
kinh doanh có thể phân tích vào từng phân khúc để hiểu thêm để đưa ra các chiến lược
theo từng nhóm khách hàng.
Giải pháp cho Mô hình này sẽ tự động phân nhóm và đưa ra các thông tin đặc trưng
của từng nhóm, từ đó xây dựng các kịch bản kinh doanh cho từng nhóm khách hàng, làm
Mô hình nền cho các Mô hình về phân tích khách hàng.
Mô hình khuyến mại, mục tiêu: Là Mô hình xác định các sản phẩm/dịch vụ/gói
cước được mua cùng nhau, hoặc mua tuần tự trong một khoảng thời gian của thuê bao.
Dựa trên những thông tin được phân tích đưa ra các gói bán chéo hoặc gợi ý sản phẩm
mà khách hàng có thể có nhu cầu.
Giải pháp Yottadata Platform là đưa ra các campaign quảng cáo (sms, telesales,..)
đến tập khách hàng có nhu cầu giúp tăng doanh thu bán chéo, doanh thu bán them các

dịch vụ khác, tiết kiệm
Mô hình phân tích hành vi khách hàng: Là Mô hình dựa trên những thông tin
hành vi của thuê bao phân loại, xác định và dự đoán các hành vi vào từng nhóm định
danh cụ thể.


Giải pháp giúp doanh nghiệp tiếp thị trúng mục tiêu, cung cấp các dịch vụ quảng
cáo phù hợp, hỗ trợ xây dựng các trigger thời gian thực, phát triển các dịch vụ gia tăng.
Kết quả mục tiêu của giải pháp có độ chính xác dự đoán hành vi đạt 70%, tăng 20%
tỷ lệ chuyển đổi.
Mô hình dự đoán giá trị thuê bao mang lại cho dịch vụ: Là Mô hình khi nhà
mạng muốn biết khách hàng có giá trị như thế nào đối với dịch vụ trong N năm tới (3-5
năm). Dựa trên giá trị dự đoán có thể biết được mức độ tiêu dùng dịch vụ viễn thông của
khách hàng là bao nhiêu, qua đấy đưa đến cho khách hàng những dịch vụ phù hợp với
nhu cầu tại thời điểm đấy
Giải pháp giúp doanh nghiệp xác định giá trị của một khách hàng để bán thêm các
dịch vụ khác, xác định xem có nên giữ chân khách hàng hay không đồng thời tăng doanh
thu tiêu dùng gốc. Độ chính xác của dự đoán đạt 70%.
b. Trong lĩnh vực bán lẻ
Mô hình ngăn ngừa khách hàng rời dịch vụ, sản phẩm: Là mô hình xác định các
đặc điểm của một khách hàng có khả năng không tiếp tục sử dụng dịch vụ hoặc sản
phẩm. Khi áp dụng mô hình này, doanh nghiệp có được một dự đoán về khả năng một
khách hàng cụ thể nào muốn rời đi trong bốn tháng tới.
Với Mô hình này, giải pháp Yottadata Platform giúp các doanh nghiệp hạn chế được
các khách hàng muốn rời sản phẩm, dịch vụ thông qua việc tìm hiểu nguyên nhân khách
hàng rời bỏ doanh nghiệp từ đó tìm ra phương án cải thiện dịch vụ, chăm sóc khách hàng,
nâng cao chất lượng sản phẩm.
Mô hình dự đoán giá trị khách hàng: Là Mô hình khi doanh nghiệp muốn biết
khách hàng có giá trị như thế nào đối với sản phẩm, dịch vụ trong N năm tới (3-5 năm).
Dựa trên giá trị dự đoán có thể biết được mức độ tiêu dùng sản phẩm, dịch vụ của khách

hàng là bao nhiêu, qua đấy đưa đến cho khách hàng những sản phẩm, dịch vụ phù hợp
với nhu cầu tại thời điểm đó.
Giải pháp giúp doanh nghiệp xác định giá trị của một khách hàng để bán thêm các
dịch vụ hoặc sản phẩm phù hợp, xác định xem có nên giữ chân khách hàng hay không
đồng thời tăng doanh thu tiêu dùng. Độ chính xác của dự đoán đạt 70%.
Mô hình phân loại khách hàng: Là Mô hình dựa trên những thông tin hành vi mua
hàng của khách hàng từ đó phân loại, xác định và dự đoán các hành vi vào từng nhóm
khách hàng định danh cụ thể. Ví dụ như: Phân loại theo vị trí địa lý: Miền Bắc, Miền
Trung, Miền Nam. Phân theo nhóm tuổi: < 18 tuổi, 18 – 25, 25 – 30,…


Giải pháp giúp doanh nghiệp tiếp thị trúng mục tiêu, cung cấp các dịch vụ quảng
cáo phù hợp, từ đó tăng trưởng doanh thu, dịch vụ.
Kết quả mục tiêu của giải pháp có độ chính xác dự đoán hành vi đạt 70%, tăng 20%
tỷ lệ chuyển đổi.
c. Trong lĩnh vực hàng không Airlines
Mô hình Phân tích quan điểm khách hàng: Phát hiện các quan điểm tích cực và
tiêu cực về hãng và dịch vụ hàng không. Từ đó xây dựng các kênh và các chiến lược
chăm sóc khách hàng tố hơn.
Mô hình Xác định chân dung khách hàng: Là mô hình dựa trên các thông tin về
khách hàng như: Tuổi, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập, quê quán…Qua đó đưa ra những
dịch vụ phù hợp cho từng nhóm khách hàng.
Mô hình Phân tích thói quen di chuyển của khách hàng: Là mô hình dựa trên
thông tin khách hàng và thông tin di chuyển tương ứng phân tích thói quen di chuyển (Về
quê, du lịch định kỳ,…) từ đó thực hiện các campaign tăng khả năng tiếp thị.
Mô hình dự đoán dịch vụ mà khách hàng thích: Là mô hình dựa trên việc phân
tích lịch sử mua dịch vụ, hàng hóa của khách hàng từ đó dự đoán nhóm dịch vụ Khách
hàng có nhu cầu, xây dựng các gói bán chéo, combo chuyên biệt cho khách hàng.
Sau khi thực hiện các mô hình, Yottadata sẽ đưa ra cho nhà quản trị kết quả được
thể hiện như ví dụ phân tích dữ liệu viễn thông sau:

Chỉ số thống kê đường bay Nhật Bản:


Chỉ số BSK bay Nhật Bản

Chỉ số Khách hàng tiềm năng bay Nhật Bản


III.

CÔNG NGHỆ, TÍNH BẢO MẬT CỦA SẢN PHẨM.

III.1.Kiến trúc tổng thể của nền tảng xử lý dữ liệu lớn Yottadata
Kiến trúc của Yottadata được xây dựng dựa trên sự tham khảo những hệ thống xử lý
dữ liệu lớn của IBM, Saleforce, Oracle, … những hệ thống đã chứng minh được tính hiệu
quả cho nhiều lĩnh vực cũng như nhiều bài toán thực tế. Yottadata có khả năng hỗ trợ lưu
trữ, xử lý, tích hợp nhiều loại hình dữ liệu khác nhau như dữ liệu cơ sở dữ liệu quan hệ,
dữ liệu log, dữ liệu tệp có cấu trúc/phi cấu trúc, dữ liệu streaming ....


Hình 3: Kiến trúc tổng thế của nền tảng xử lý dữ liệu lớn Yottadata

Yottadata được bao gồm 5 thành phần chính:
- Thành phần thu thập, tiền xử lý dữ liệu (COLLECT): Có nhiệm vụ trích xuất,
biến đổi từ dữ liệu thô thành dữ liệu tinh hơn và lưu trữ vào các bảng dữ liệu.
- Thành phần lưu trữ (STORE): Có nhiệm vụ lưu trữ cả dữ liệu thô và dữ liệu tinh
đã xử lý cho việc phân tích, khai phá dữ liệu ở mức sâu kế tiếp.
- Thành phần phân tích (ANALYZE): Có nhiệm vụ phân tích, khai phá dữ liệu ở
mức sâu nhằm phục vụ cho các bài toán use-cases.
- Thành phần ứng dụng (CONSUME): Có nhiệm vụ sinh các báo cáo nghiệp vụ,

báo cáo kinh doanh; tìm kiếm, khai thác những hiểu biết về dữ liệu để hỗ trợ đưa
ra quyết định phù hợp trong các vấn đề kinh doanh.
- Thành phần quản lý bao gồm Data Catalog (Quản lý, lưu trữ dữ thiệu theo các
nhóm có đặc trưng tương tự), Security (Bảo mật dữ liệu), Monitoring (Giám sát
các thành phần, luồng xử lý dữ liệu).
III.2.Công nghệ sử dụng trong nền tảng xử lý dữ liệu lớn YottaData
- Công nghệ trong thành phần lưu trữ:
o Apache Kaka: Là hệ thống truyền thông điệp phân tán, tốc độ nhanh, độ tin
cậy cao, dễ dàng mở rộng và có thương lượng cao. Kafka cung cấp cơ chế
offset để lấy thông điệp một cách linh hoạt, cho phép các ứng dụng xử lý có


thể xử lý lại dữ liệu nếu việc xử lý trước đó bị lỗi. Ngoài ra, cơ chế “đăng kí”
theo dõi cho phép việc lấy thông điệp ra gần như tức thời ngay khi dữ liệu đi
vào hàng đợi. Kafka được thiết kế hỗ trợ tốt cho việc thu thập dữ liệu thời gian
thực, dữ liệu streaming. Apache Kafka là hệ thống lưu trữ thông điệp được
phát triển tại LinkedIn.
o Apache Hive: Là một kho dữ liệu (data warehouse) hỗ trợ việc quản lý và truy
vấn các tập dữ liệu lớn được lưu trữ trên các hệ thống lưu trữ phân tán. Hive
được xây dựng dựa trên cơ sở của Apache Hadoop bao gồm các tính năng:
Thực hiện các tác vụ trích xuất, biến đổi và lưu trữ dữ liệu; Xử lý cho nhiều
định dạng dữ liệu; Tương thích với với Apache HDFS hoặc Apache Hbase;
Thực hiện truy vấn thông qua MapReduce.
o ArrangoDB: Là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL, hỗ trợ ba mô hình dữ
liệu gồm từ khoá/giá trị (key/value), tài liệu (documents), đồ thị (graphs) với
một cơ sở dữ liệu lõi và ngôn ngữ truy vấn thống nhất AQL (ArrangoDB
Query Language). Ngôn ngữ truy vấn này tương tự như SQL, cho phép kết
hợp nhiều truy vấn trong một truy vấn duy nhất.
- Công nghệ trong thành phân tích:
o Apache Spark: Là một khung tinh toán cụm nguồn mở, cho phép xây dựng các

mô hình dự đoán nhanh chóng với việc tính toán thực hiện trên một nhóm các
máy tính, có thể tính toàn cùng lúc trên toàn bộ tập dữ liệu mà không cần phải
trích xuất mẫu tính toán thử nghiệm. . Tốc độ xử lý của Spark có được do việc
tính toán được thực hiện cùng lúc trên nhiều máy khác nhau. Đồng thời việc
tính toán được thực hiện ở bộ nhớ trong (in-memories) hay thực hiện hoàn
toàn trên RAM nên việc đáp ứng được các truy vấn trong thời gian thực.
o Apache ZooKeeper: Là một dịch vụ tập trung cho các hệ thống phân tán để
lưu trữ dữ liệu khoá-giá trị (key-value) phân cấp, nhằm cung cấp dịch vụ cấu
hình phân tán, dịch vụ đồng bộ hoá và đặt tên cho các hệ thống phân tán lớn.
Ưu điểm của ZooKeeper là tính tin cậy (hoạt động ổn định ngay cả khi một
nút bị lỗi), kiến trúc đơn giản (bởi một không gian định danh phân cấp), tốc độ
nhanh, có thể mở rộng (dễ dàng thêm các nút mới).
-

Công nghệ trong thành phần ứng dụng:
o ElasticSearch: Là một máy tìm kiếm (search engine), hỗ trợ tìm kiếm theo thời
gian thực, là phần mềm mã nguồn mở được phát hành theo giấy phép của


Apache License. Elasticsearch sử dụng tiêu chuẩn RESTful APIs và JSON, có
thể tích hợp với khá nhiều ứng dụng sử dụng các ngôn ngữ như Java,
Python, .NET và Groovy. Máy tìm kiếm Elasticsearch được xây dựng theo
kiến trúc cluster-node-shard, ưu điểm lớn nhất của phần mềm này là tốc độ
truy xuất và tìm kiếm dữ liệu nhanh do được thiết kế các truy vấn được song
song trên tập chỉ mục được phân tích chi tiết bằng thư viện Lucene. Tương tự
như MongoDB, Elasticsearch cũng được thiết kế hỗ trợ dữ liệu dạng hướng tài
liệu Json, cho phép đưa tài liệu vào CSDL mà không cần định dạng trước cấu
trúc (schema-less).
o Tableau: Là công cụ thực hiện các nghiệp vụ phân tích dữ liệu một cách nhanh
chóng, đơn giản và trực quan dành cho tất cả mọi người. Đối với các phòng

ban nghiệp vụ, để sử dụng dữ liệu để định hướng các hoạt động kinh doanh
phải cần một môi trường có thể phân tích và xử lý dữ liệu dưới dạng đồ họa,
tuy nhiên nhiều trường hợp, để làm được điều đó thì cần phải có kỹ năng và
kiến thức lập trình, nên có rất nhiều yêu cầu phân tích, report gửi đến phòng IT
hoặc phòng ban chuyên môn . Các yêu cầu đó dù có được gửi sớm đi chăng
nữa cũng không thể thực hiện phân tích được dữ liệu ngay vì còn liên quan
đến vấn đề nhân lực và thời gian, do vậy có thể dẫn đến sự chậm trễ của các
hoạt động ( quyết định) kinh doanh. Mặt khác, Nếu chỉ report bằng excel dựa
trên các ký tự và con số thì sẽ rất khó để phân tích dữ liệu một cách trực quan
và thiếu năng lực thuyết phục.


III.3.Công nghệ bảo mật

Hình 4: Kiến trúc hạ tầng bảo mật của Yottadata

Tầng bảo mật là một thành phần quan trọng, không thể thiếu của nền tảng xử lý dữ
liệu lớn Yottadata, thực hiện việc hỗ trợ xác thực, phân quyền người dùng tương tác vào
hệ thống. Ngoài ra, các thông tin truy cập và hoạt động của người dùng cũng sẽ được lưu
trữ và giám sát nhằm phát hiện bất thường. Dữ liệu luân chuyển trong toàn bộ hệ thống sẽ
được mã hóa ở mức độ cao nhất đảm bảo tình bảo mật cho cả hệ thống. Một số công nghệ
được sử dụng trong thành phần bảo mật và giám sát như sau:
- Apache Knox: Là một ứng dụng gateway cho phép người dùng tương tác với các
REST API và UI của các dịch vụ/thành phần Apache Hadoop. Knox hỗ trợ 3
nhóm dịch vụ tương tác với người dùng bao gồm: Dịch vụ proxy (cung cấp
quyền truy cập tới Apache Hadoop); Dịch vụ xác thực (Hỗ trợ REST API,
WebSSO, LDAP/AD, Kerberos, SAML, Oauth); Dịch vụ khách hàng (Thực hiện
bằng cách tạo kịch bản thông qua DSL hoặc sử dụng các lớp Knox Shell trực tiếp
dưới dạng SDK).
- OpenLDAP: Là một cài đặt nguồn mở miễn phí của giao thức ứng dụng truy cập

các cấu trúc thư mục (LDAP – Lightweight Directory Access Protocol).
OpenLDAP hoạt động theo mô hình client-server. Một hoặc nhiều LDAP server
chứa thông tin về cây thư mục (Directory Information Tree – DIT). Client kết nối
đến server và gửi yêu cầu. Server phản hồi bằng chính nó hoặc trỏ tới LDAP
server khác để client lấy thông tin. Các thành phần khi có kết nối với LDAP:


Connect (Client mở kết nối tới LDAP Server), Bind (client gửi thông tin xác
thực), Search (Client gửi yêu cầu tìm kiếm), Interpret search (Server thực hiện xử
lý tìm kiếm), Result (Server trả lại kết quả cho Client), Unbind (Client gửi yêu
cầu đóng kết nối tới server), Close (Đóng kết nối từ server).
- Apache Ranger: Là một khung làm việc nhằm cho phép, giám sát và quản lý bảo
mật dữ liệu toàn diện trên nền tảng Hadoop. Tính năng của Apache Ranger bao
gồm: Quản trị bảo mật tập trung để quản lý toàn bộ các tác vụ liên quan đến bảo
mật trong giao diện người dùng hoặc REST API; Xác thực quyền để thực hiện
một hành động hoặc một hoạt động cụ thể với dịch vụ/thành phần Hadoop và
được quản lý thông qua một công cụ quản trị trung tâm; Chuẩn hoá phương thức
xác thực quyền trên tất cả các thành phần Hadoop; Hỗ trợ nâng cao các phương
thức xác thực quyền khác nhau – Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, kiểm soát
truy cập dựa trên thuộc tính; Tập trung kiểm soát quyền truy cập của người dùng
và hành động quản trị trong tất cả các thành phần của Hadoop.
- Apache Atlas: Là một tập hợp các dịch vụ quản trị nền tảng cốt lõi có thể mở
rộng cho phép doanh nghiệp đáp ứng hiệu quả và phù hợp với các yêu cầu bắt
buộc trong Hadoop; cho phép tích hợp với toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu doanh
nghiệp. Atlas cung cấp khả năng quản trị và quản lý siêu dữ liệu mở cho các tổ
chức để xây dựng một danh mục tài sản dữ liệu của họ; phân loại, quản lý các tài
sản này và cung cấp khả năng khai thác những dữ liệu này cho các khoa học dữ
liệu, nhà phân tích và nhóm quản trị dữ liệu.
III.4.Chất lượng sản phẩm
Nền tảng xử lý dữ liệu lớn Yottadata được xây dựng và đánh giá theo những quy

trình chuẩn quốc tế. Vì vậy, chất lượng của Yottadata được đảm bảo, chứng minh, xác
thực thông qua những tiêu chí như sau:
 Hiệu năng (Performance): Đáp ứng được hiệu năng và thông lượng khi tải dữ liệu;
tốc độc xử lý dữ liệu nhanh; Hiệu năng từng thành phần được đảm bảo tránh gây
tắc nghẽn cục bộ;
 Khả năng mở rộng (Scalable): Cho phép mở rộng một cách dễ dàng, đáp ứng được
nhu cầu về xử lý lượng dữ liệu lớn hơn.
 Tin cậy (Reliable): Cho phép hoạt động hiệu quả, ổn định ngay trong trường hợp
phần cứng bị lỗi hoặc một thành phần không hoạt động.


 Linh hoạt (Flexible): Cho phép đáp ứng được nhiều loại hình dữ liệu từ có cấu
trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
 Chính xác (Accuracy): Các mô hình phân tích và học máy đạt độ chính xác tốt trên
một quy mô dữ liệu nhất định.
IV.

ĐIỂM NỔI TRỘI VÀ TÍNH ƯU VIỆT SÁNG TẠO

IV.1. Sản phẩm ứng dụng công nghệ tiên tiến, cập nhật.
Sản phẩm Yottadata Platform được thực hiện dựa trên các công nghệ tiên tiến nhất,
giúp lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh chóng, hiệu năng xử lý lớn.
- Công nghệ trong thành phần lưu trữ: Apache Kaka, Apache Hive, ArrangoDB;
- Công nghệ trong thành phân tích: Apache Spark, Apache ZooKeeper,
- Công nghệ trong thành phần ứng dụng:ElasticSearch, Tableau
IV.2. Sản phẩm riêng biệt dành cho các doanh nghiệp Việt Nam
Khác với các sản phẩm hiện có trên thị trường, Yottadata Platform là sản phẩm
“Made by Vietnam” được xây dựng dành riêng biệt cho các doanh nghiệp Việt Nam.
Được nghiên cứu và xây dựng bởi đội ngũ chuyên gia am hiểu điều kiện, đặc tính, đặc
thù của thị trường Việt Nam chính bởi vậy Yottadata Platform tương thích và phù hợp với

điều kiện kinh doanh của các doanh nghiệp đang hoạt động tại Việt Nam.
Mỗi lĩnh vực, ngành hàng khác nhau lại có những đặc điểm, đặc thù khác nhau
Thấu hiểu quy trình, phân tích kỹ lưỡng nhu cầu, am hiểu khách hàng và đặc tính thị
trường giúp Yottadata Platform đưa ra các mô hình, use case thích hợp giải quyết đúng
trọng tâm, đúng các bài toán kinh doanh cũng như điều hành của doanh nghiệp.
Việc tối ưu hoá hệ thống hạ tầng và mô hình đã mang lại chi phí hợp lý cho doanh
nghiệp. Giúp doanh nghiệp triển khai dễ dàng hơn, chi phí thấp hơn nhiều so với các sản
phẩm cùng loại nhưng được cung cấp bởi các đơn vị nước ngoài nhưng vẫn đảm bảo hiệu
nặng, hiệu suất hoạt động của hệ thống.
IV.3. Dễ sử dụng nhưng vẫn đảm bảo tính bảo mật dữ liệu
Giao diện thiết kế dành cho các nhà quản trị, điều hành doanh nghiệp được thiết kế
giúp sử dụng dễ dàng, tổng quan, thực tế. Bao gồm các biểu đồ trực quan, các bảng biểu
được cập nhật liên tục. Hệ thống cho phép nhà quản trị thực hiện quản lý luồng dữ liệu
trực quan bằng công nghệ Apache NIFI: Dễ dàng cấu hình luồng đi của dữ liệu bằng đồ
thị có hướng, Giám sát luồng đi của dữ liệu theo thời gian thực và các trạng thái, Có thể
phát triển thêm các thành phần phục vụ việc quản lý dữ liệu bằng các công cụ lập trình.


Hình 5: Công cụ phân luồng dữ liệu

Chỉ bẳng các công cụ kéo, thả nhà quản trị có thể xây dựng luồng đi dữ liệu dễ dàng
giúp tăng hiệu quả khai thác dữ liệu, cho phép chia sẻ linh hoạt đảm bảo dữ liệu được
chia sẻ tới đúng người, đúng vai trò và nhiệm vụ cần thực hiện. nhưng vẫn đảm bảo tính
bảo mật cần thiếu của dữ liệu.
V. HOẠT ĐỘNG HỖ TRỢ, CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG
Hướng đến giải pháp toàn diện, ưu việt cho doanh nghiệp, các hoạt động hỗ trợ và
chăm sóc khách hàng luôn luôn được duy trì, đảm bảo chất lượng nhằm hỗ trợ dành cho
người dùng trong suốt quá trình triển khai cũng như vận hành hệ thống Yottadatta
Platform.
Hoạt động hỗ trợ triển khai hệ thống bao gồm 5 giai đoạn sau:

1. Triển khai tích hợp dữ liệu của khách hàng vào hệ thống:
2. Ứng dụng kết quả của hệ thống
3. Triển khai các mô hình xử lý dữ liệu
4. Hỗ trợ phân tích các bài toán và xây dựng các mô hình
5. Phân tích dữ liệu trong hệ thống và chuyển giao tri thức


Sản phẩm giải pháp YottaData Platform được xây dựng bởi công ty CP công nghệ
phần mềm và nội dung số OSP. Hiện sản phẩm đang trong quá trình thực hiện đăng ký
bản quyền. Chúng tôi xin cam đoan về tính pháp lý liên quan đến bản quyền của sản
phẩm.
CÔNG TY CP CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM
VÀ NỘI DUNG SỐ OSP
CHỦ TỊCH HĐQT

LÊ QUANG DŨNG