Tổng quan nghiên cứu

Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT) là một trong những nhà cung cấp dịch vụ viễn thông và công nghệ hàng đầu tại Việt Nam với hơn 34 triệu thuê bao di động Vinaphone, chiếm khoảng 24% thị phần quốc gia. Trong bối cảnh chuyển đổi số quốc gia, VNPT đặt mục tiêu trở thành doanh nghiệp số chủ đạo, thúc đẩy phát triển các dịch vụ số và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, với sự đa dạng và phát triển nhanh chóng của các dịch vụ viễn thông, việc quản lý thông tin cước thuê bao di động trở nên phức tạp và thiếu tính minh bạch, gây khó khăn cho cả khách hàng và nhà quản lý.

Luận văn tập trung nghiên cứu giải pháp cung cấp thông tin tích hợp cước cho thuê bao di động Vinaphone, nhằm xây dựng một hệ thống ứng dụng trên nền tảng di động Android giúp người dùng dễ dàng quản lý toàn bộ thông tin cước sử dụng các dịch vụ của VNPT như di động, internet cáp quang, truyền hình MyTV. Mục tiêu cụ thể là phát triển một ứng dụng tiện ích, minh bạch, hỗ trợ tra cứu, thanh toán và quản lý cước hiệu quả, đáp ứng nhu cầu thực tế của khách hàng.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hệ thống MyVNPT – nền tảng quản lý dịch vụ của VNPT, với dữ liệu và giao dịch thực tế từ năm 2019 đến 2020. Hệ thống hiện có hơn 47.200 người dùng hoạt động hàng ngày trên nền tảng Android, dự kiến tăng lên 4 triệu thuê bao trong năm 2020. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ, tăng cường tương tác khách hàng và hỗ trợ chuyển đổi số trong lĩnh vực viễn thông tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết quản lý dữ liệu tích hợp (Data Integration Theory): Giúp hiểu cách thức tổng hợp và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra thông tin thống nhất, chính xác cho người dùng.
  • Mô hình kiến trúc phần mềm phân tầng (Layered Software Architecture): Áp dụng trong thiết kế hệ thống MyVNPT, phân chia thành các tầng như giao diện người dùng, API, xử lý nghiệp vụ và cơ sở dữ liệu, đảm bảo tính mở rộng và bảo trì.
  • Khái niệm về hệ thống thông tin di động (Mobile Information Systems): Tập trung vào các đặc điểm kỹ thuật và giới hạn của thiết bị di động, như kiến trúc Android, máy ảo Dalvik, và các công nghệ lập trình Java, giúp phát triển ứng dụng hiệu quả trên nền tảng di động.
  • Lý thuyết về xử lý dữ liệu lớn (Big Data Processing): Sử dụng các công cụ như Apache NiFi và Splunk để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn trong thời gian thực, đảm bảo hiệu suất và độ chính xác của hệ thống.
  • Khái niệm về bảo mật và xác thực đa yếu tố (Multi-factor Authentication): Được áp dụng trong hệ thống để bảo vệ thông tin khách hàng, bao gồm cơ chế OTP qua SMS/Voice và xác thực qua tài khoản Google, Facebook.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp giữa khảo sát thực trạng, phân tích hệ thống hiện tại và phát triển ứng dụng thử nghiệm:

  • Nguồn dữ liệu: Bao gồm dữ liệu thực tế từ hệ thống MyVNPT, dữ liệu cước di động, dữ liệu khách hàng từ các cơ sở dữ liệu Oracle, MongoDB, Redis của VNPT, cùng các file dữ liệu CDR (Call Detail Record) và dữ liệu từ các hệ thống liên quan như VNPT Pay, MyTV.
  • Phương pháp chọn mẫu: Lấy mẫu dữ liệu từ khoảng 400 người dùng thử nghiệm ban đầu, mở rộng đến 30-40 triệu người dùng tiềm năng trên toàn quốc.
  • Phương pháp phân tích: Sử dụng phân tích định lượng dựa trên số liệu giao dịch hàng ngày (4-5 triệu giao dịch/ngày), phân tích luồng dữ liệu qua Apache NiFi, kiểm tra tính chính xác và bất thường dữ liệu qua Splunk, đồng thời đánh giá hiệu năng ứng dụng trên nền tảng Android.
  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu và phát triển ứng dụng trong năm 2020, bao gồm khảo sát hệ thống MyVNPT (quý 1), thiết kế và triển khai giải pháp tích hợp (quý 2-3), thử nghiệm và đánh giá (quý 4).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả tích hợp dữ liệu cước: Hệ thống MyVNPT đã xử lý thành công khoảng 4-5 triệu giao dịch cước mỗi ngày, với hơn 47.200 người dùng hoạt động hàng ngày trên nền tảng Android. Tỷ lệ cập nhật ứng dụng đạt 97% trong 9 ngày sau khi phát hành phiên bản mới, cho thấy mức độ chấp nhận cao của người dùng.

  2. Tính minh bạch và tiện ích cho khách hàng: Ứng dụng cho phép người dùng tra cứu chi tiết các loại cước như thoại, SMS, data, dịch vụ giá trị gia tăng (GTGT), và các gói cước bổ sung. Trung bình mỗi người dùng truy cập 3 lượt/tháng, với 4.55 màn hình/lượt và thời gian sử dụng trung bình 4.05 giây/lần, phản ánh sự tiện lợi và thân thiện của giao diện.

  3. Khả năng mở rộng và tích hợp đa dịch vụ: Hệ thống hỗ trợ trao đổi dữ liệu qua API với nhiều hệ thống khác nhau như VNPT Pay, MyTV, hệ thống đăng ký dịch vụ 18001166, và các cơ sở dữ liệu Oracle, đảm bảo tính liên kết và đồng bộ thông tin trong thời gian thực.

  4. Độ chính xác và kiểm soát lỗi: Quy trình tổng hợp cước bao gồm nhiều bước kiểm tra dữ liệu đầu vào, phát hiện và xử lý lỗi, kiểm soát biến động bất thường, giúp giảm thiểu sai sót trong tính cước và nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả trên đến từ việc ứng dụng các công nghệ hiện đại như Big Data (Splunk, Apache NiFi), cơ sở dữ liệu Oracle và NoSQL (Redis), cùng kiến trúc phần mềm phân tầng giúp tối ưu hóa xử lý dữ liệu và giao tiếp giữa các hệ thống. So với các nghiên cứu trong ngành viễn thông, giải pháp tích hợp thông tin cước của VNPT thể hiện sự đồng bộ và linh hoạt cao, đáp ứng tốt nhu cầu quản lý đa dịch vụ trong môi trường chuyển đổi số.

Việc phát triển ứng dụng trên nền tảng Android với máy ảo Dalvik và hỗ trợ JIT compiler giúp tăng tốc độ xử lý và giảm tải cho thiết bị di động, đồng thời tích hợp các cơ chế bảo mật đa yếu tố đảm bảo an toàn thông tin khách hàng. Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ thống kê số lượng người dùng, biểu đồ response time, và bảng tổng hợp các loại cước, giúp nhà quản lý dễ dàng theo dõi và phân tích.

Tuy nhiên, hệ thống vẫn cần tiếp tục hoàn thiện để đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng, đặc biệt là mở rộng hỗ trợ cho các dịch vụ cố định, internet cáp quang và truyền hình, cũng như tích hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo để nâng cao trải nghiệm người dùng.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Phát triển tính năng tự quản lý đa dịch vụ: Mở rộng ứng dụng MyVNPT để khách hàng có thể quản lý đồng thời các dịch vụ di động, cố định, internet cáp quang và truyền hình MyTV trên cùng một nền tảng, nhằm tăng tiện ích và sự hài lòng khách hàng. Thời gian thực hiện dự kiến trong 12 tháng, do bộ phận phát triển sản phẩm VNPT IT chủ trì.

  2. Tăng cường bảo mật và xác thực đa yếu tố: Áp dụng các phương pháp xác thực nâng cao như OTP qua SMS/Voice, xác thực sinh trắc học để bảo vệ thông tin cá nhân và giao dịch của khách hàng, giảm thiểu rủi ro gian lận. Triển khai trong 6 tháng, phối hợp giữa VNPT IT và bộ phận an ninh mạng.

  3. Tối ưu hóa xử lý dữ liệu lớn: Nâng cấp hệ thống xử lý dữ liệu bằng việc mở rộng cụm Apache NiFi và sử dụng các công cụ phân tích Big Data mới nhằm đảm bảo khả năng xử lý 5 triệu giao dịch/ngày và tăng trưởng người dùng lên 40 triệu thuê bao trong 3 năm tới.

  4. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy: Nghiên cứu và tích hợp các giải pháp AI, Machine Learning để phân tích hành vi khách hàng, dự đoán nhu cầu sử dụng dịch vụ và đề xuất các gói cước phù hợp, nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa. Thời gian nghiên cứu và thử nghiệm 18 tháng, do phòng R&D VNPT Media thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà quản lý và phát triển sản phẩm viễn thông: Giúp hiểu rõ quy trình tích hợp dữ liệu cước, kiến trúc hệ thống và các công nghệ hiện đại áp dụng trong quản lý dịch vụ đa kênh.

  2. Chuyên gia công nghệ thông tin và phát triển ứng dụng di động: Cung cấp kiến thức về phát triển ứng dụng trên nền tảng Android, xử lý dữ liệu lớn và tích hợp API đa hệ thống.

  3. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực chuyển đổi số và quản lý dữ liệu: Tham khảo mô hình tích hợp dữ liệu, xử lý dữ liệu thời gian thực và ứng dụng Big Data trong ngành viễn thông.

  4. Các đơn vị cung cấp dịch vụ viễn thông và công nghệ: Học hỏi kinh nghiệm triển khai hệ thống quản lý cước tập trung, nâng cao chất lượng dịch vụ và tương tác khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống MyVNPT có thể xử lý bao nhiêu giao dịch mỗi ngày?
    Hệ thống hiện xử lý khoảng 4-5 triệu giao dịch/ngày, đảm bảo tính ổn định và chính xác trong việc tổng hợp cước cho hàng triệu thuê bao.

  2. Ứng dụng MyVNPT hỗ trợ những dịch vụ nào của VNPT?
    Ứng dụng hỗ trợ quản lý các dịch vụ di động Vinaphone, điện thoại cố định, internet cáp quang FiberVNN và truyền hình MyTV, giúp khách hàng tra cứu và thanh toán cước dễ dàng.

  3. Công nghệ nào được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn trong hệ thống?
    Hệ thống sử dụng Apache NiFi để xử lý luồng dữ liệu thời gian thực và Splunk để phân tích, giám sát dữ liệu lớn, đảm bảo hiệu quả và độ tin cậy cao.

  4. Làm thế nào để bảo mật thông tin khách hàng trong ứng dụng?
    Ứng dụng áp dụng xác thực đa yếu tố, bao gồm OTP qua SMS/Voice và đăng nhập qua tài khoản Google, Facebook, cùng các biện pháp bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt.

  5. Khách hàng có thể tự quản lý các gói cước và dịch vụ qua ứng dụng không?
    Có, khách hàng có thể đăng ký, hủy gói cước, nạp tiền, thanh toán hóa đơn và theo dõi lịch sử sử dụng dịch vụ trực tiếp trên ứng dụng MyVNPT.

Kết luận

  • Luận văn đã nghiên cứu và phát triển thành công giải pháp tích hợp thông tin cước cho thuê bao di động Vinaphone trên nền tảng MyVNPT và Android, đáp ứng nhu cầu quản lý đa dịch vụ của khách hàng.
  • Hệ thống xử lý hiệu quả khoảng 4-5 triệu giao dịch/ngày với hơn 47.200 người dùng hoạt động hàng ngày, dự kiến mở rộng lên 4 triệu thuê bao trong năm 2020.
  • Ứng dụng cung cấp tính năng tra cứu, thanh toán, quản lý cước minh bạch, tiện lợi, góp phần nâng cao trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ chuyển đổi số của VNPT.
  • Công nghệ Big Data, cơ sở dữ liệu Oracle và NoSQL, cùng kiến trúc phần mềm phân tầng được áp dụng hiệu quả trong thiết kế và triển khai hệ thống.
  • Đề xuất các giải pháp phát triển tiếp theo bao gồm mở rộng quản lý đa dịch vụ, tăng cường bảo mật, tối ưu xử lý dữ liệu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ trong giai đoạn 2020-2025.

Khuyến khích các nhà quản lý, chuyên gia công nghệ và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực viễn thông tham khảo và ứng dụng các kết quả nghiên cứu để thúc đẩy phát triển dịch vụ số và chuyển đổi số tại Việt Nam.