Ứng Dụng Phương Pháp AHP Đánh Giá Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Dữ Liệu Lớn Trong Doanh Nghiệp

Khóa luận tốt nghiệp phân tích ứng dụng phương pháp AHP trong đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến doanh nghiệp vừa và nhỏ, cụ thể là công ty cổ phần Chọn Lọc Thông Tin Infore.

Trường đại học

Trường Đại Học Kinh Tế

Chuyên ngành

Kinh Tế Phát Triển

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2022

87
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI ÁP DỤNG DỮ LIỆU LỚN TRONG DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ

1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới áp dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp vừa và nhỏ

1.2. Cơ sở lý luận về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới việc sử dụng dữ liệu lớn

1.2.1. Khái quát về Dữ liệu lớn

1.2.2. Khái quát về doanh nghiệp vừa và nhỏ

1.2.3. Các nhân tố ảnh hưởng tới việc sử dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Thiết kế nghiên cứu

2.2. Phương pháp thu thập thông tin

2.3. Phương pháp tổng hợp kết quả

2.4. Phương pháp điều tra khảo sát

2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu

3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP AHP ĐÁNH GIÁ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI ÁP DỤNG DỮ LIỆU LỚN TRONG DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ: TRƯỜNG HỢP CÔNG TY CỔ PHẦN CHỌN LỌC THÔNG TIN (INFORE)

3.1. Giới thiệu về Công ty Cổ phần Chọn lọc thông tin (INFORE)

3.2. Thông tin chung về doanh nghiệp

3.3. Đặc điểm sản xuất kinh doanh

3.4. Thực trạng đặc điểm sử dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

3.5. Ứng dụng phương pháp AHP trong đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến áp dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp vừa và nhỏ: Trường hợp Công ty Cổ phần Chọn lọc thông tin (INFORE)

4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ

4.1. Một số kiến nghị

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 1

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng phương pháp AHP trong doanh nghiệp

Phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process) là một công cụ mạnh mẽ trong việc đánh giá và ra quyết định. Đặc biệt, trong bối cảnh doanh nghiệp hiện đại, việc áp dụng phương pháp này giúp xác định các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dữ liệu lớn. AHP cho phép doanh nghiệp phân tích các yếu tố phức tạp một cách có hệ thống, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng AHP không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình ra quyết định mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

1.1. Khái niệm và nguyên lý hoạt động của phương pháp AHP

Phương pháp AHP được phát triển bởi Saaty vào những năm 1970. Nguyên lý hoạt động của AHP dựa trên việc phân chia vấn đề thành các cấp độ khác nhau, từ đó đánh giá và so sánh các yếu tố. Điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan và chi tiết về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của mình.

1.2. Lợi ích của việc áp dụng AHP trong doanh nghiệp

Việc áp dụng AHP mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm khả năng phân tích sâu sắc các yếu tố ảnh hưởng, cải thiện quy trình ra quyết định và tăng cường sự đồng thuận trong nhóm. AHP cũng giúp doanh nghiệp xác định được các ưu tiên trong việc sử dụng dữ liệu lớn, từ đó tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

II. Thách thức trong việc áp dụng dữ liệu lớn tại doanh nghiệp

Mặc dù dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng nó trong doanh nghiệp cũng gặp phải nhiều thách thức. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường thiếu nguồn lực và kinh nghiệm trong việc quản lý và phân tích dữ liệu. Hơn nữa, sự phức tạp của dữ liệu lớn đòi hỏi doanh nghiệp phải có hệ thống công nghệ thông tin hiện đại và đội ngũ nhân lực có kỹ năng cao.

2.1. Thiếu hụt nguồn lực và kỹ năng

Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và đào tạo nhân viên có kỹ năng phân tích dữ liệu. Điều này dẫn đến việc không tận dụng được hết tiềm năng của dữ liệu lớn.

2.2. Khó khăn trong việc tích hợp công nghệ

Việc tích hợp các công nghệ mới vào hệ thống hiện tại là một thách thức lớn. Doanh nghiệp cần phải đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên để có thể sử dụng hiệu quả dữ liệu lớn.

III. Phương pháp AHP trong đánh giá nhân tố ảnh hưởng đến dữ liệu lớn

Phương pháp AHP được sử dụng để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp. Bằng cách phân tích các yếu tố như công nghệ, tổ chức và môi trường, AHP giúp doanh nghiệp xác định được các ưu tiên trong việc sử dụng dữ liệu. Nghiên cứu cho thấy rằng AHP là một công cụ hiệu quả trong việc ra quyết định chiến lược.

3.1. Các bước thực hiện phương pháp AHP

Quá trình thực hiện AHP bao gồm việc xác định mục tiêu, xây dựng cấu trúc phân cấp, thu thập dữ liệu và phân tích kết quả. Mỗi bước đều quan trọng để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của quá trình đánh giá.

3.2. Ứng dụng AHP trong doanh nghiệp vừa và nhỏ

Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ đã áp dụng AHP để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dữ liệu lớn. Kết quả cho thấy rằng AHP giúp họ đưa ra quyết định chính xác hơn và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.

IV. Kết quả nghiên cứu ứng dụng AHP tại Công ty INFORE

Công ty Cổ phần Chọn lọc thông tin (INFORE) đã áp dụng phương pháp AHP để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dữ liệu lớn. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố công nghệ và tổ chức có ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định áp dụng dữ liệu. Điều này giúp công ty xây dựng chiến lược phù hợp để tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu.

4.1. Phân tích kết quả từ ứng dụng AHP

Kết quả từ ứng dụng AHP cho thấy rằng yếu tố công nghệ có trọng số cao nhất, cho thấy rằng doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ để tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu lớn.

4.2. Đề xuất giải pháp cho doanh nghiệp

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các giải pháp được đề xuất bao gồm việc nâng cao năng lực công nghệ, đào tạo nhân viên và cải thiện quy trình quản lý dữ liệu. Những giải pháp này sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng tốt hơn dữ liệu lớn.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

Việc áp dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp là một xu hướng tất yếu trong thời đại công nghệ 4.0. Phương pháp AHP đã chứng minh được hiệu quả trong việc đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dữ liệu. Tương lai, doanh nghiệp cần tiếp tục đầu tư vào công nghệ và nguồn nhân lực để tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu lớn.

5.1. Tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

Dữ liệu lớn không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Doanh nghiệp cần nhận thức rõ tầm quan trọng này để có những quyết định đúng đắn.

5.2. Hướng đi tương lai cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Doanh nghiệp vừa và nhỏ cần xây dựng chiến lược rõ ràng trong việc áp dụng dữ liệu lớn. Việc đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân lực sẽ là chìa khóa để thành công trong tương lai.

09/07/2025
Khoa luan tot nghiep kinh te phat trien ung dung phuong phap ahp danh gia cac nhan to anh huong toi ap dung du lieu lon trong doanh nghiep vua va nho truong hop cong ty co phan chon loc thong tin infore

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TONG QUAN TINH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN VE CÁC NHÂN TO ANH HUONG TỚI ÁP DUNG DU LIEU LON TRONG DOANH NGHIỆP VỪA VA NHỎ Chương | trình bày các nội dung liên quan tới: mô hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và các yếu tô ảnh hưởng được sử dụng dé đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới áp dụng đữ liệu lớn trong doanh nghiệp vừa và nhỏ; và cơ sở lý luận về dữ liệu lớn, doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tổng quan tình hình nghiên cứu về đánh giá các nhân tố ảnh hướng tới áp dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp vừa và nhỏ. Hiện nay, van đề về đánh giá các nhân tô ảnh hưởng tới áp dung đữ liệu lớn trong các doanh nghiệp nói chung và các doanh nghiệp vừa và nhỏ nói riêng đã được nhiều công trình trong và ngoài nước nghiên cứu đề cập nhiều khía cạnh khác nhau. Nhiều nghiên cứu đã đưa ra nhiều nhân tổ ảnh hưởng tới áp dụng dtr liệu lớn trong doanh nghiệp vừa và nhỏ khác nhau, được tích hợp trong các khung đánh giá khác nhau.

Trong đó, mô hình nghiên cứu TOE được sử dụng đa dạng, rộng rãi và phô biến hơn những mô hình nghiên cứu khác. Cụ thể, dưới đây là một số mô hình nghiên cứu đã được đề xuất trong các nghiên cứu trước đây. Một số mô hình nghiên cứu được sử dụng dé đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới việc sử dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp vừa và nhỏ Mô hình nghiên cứu Tác giả sử dụng Công nghệ - Tổ chức | Sun va các cộng sự (2016); Nam và các cộng - Môi trường sự (2015); Mahesh và các cộng sự (2018); Park 12 Lý thuyết thống nhất | Sanchez va Ramos (2020); Silva va các cộng ve việc châp nhận và sự (2019) sử dụng công nghệ Dẫn đầu các mô hình nghiên cứu được ứng dụng nhiều nhất chính là mô hình TOE. Khung công nghệ, tổ chức và môi trường (TOE) là một trong những khung nghiên cứu phổ biến về hành vi chấp nhận công nghệ mới của doanh nghiệp.

Ý tưởng của mô hình này là sự chấp nhận một công nghệ mới (trong nghiên cứu này là dữ liệu lớn) của doanh nghiệp chịu sự chi phối của 3 nhóm nhân tố chính: công nghệ, tổ chức và môi trường bên ngoài. Mô hình nay đã cho thấy nhiều ứng dụng trong thực tế, đặc biệt được ứng dụng rộng rãi dé giải quyết các vấn đề quan trọng trong lựa chọn công nghệ mới của doanh nghiệp, hay cụ thê hơn là dữ liệu lớn. 13 Môi trường Tổ chức Đặc trưng ngành và cấu trúc thị Các cấu trúc kết nối chính thức và trường phi chính thức Quy định của chính phủ Quy mô doanh nghiệp Ra quyết định đổi mới công nghệ "m.Công nghệ Sự sẵn sàng Đặc điểm Hình 1. Lý thuyết TOE về hành vi chấp nhận công nghệ mới (nguồn: Tornatzky và cộng sự, 1990) Nghiên cứu của Sun và các cộng sự (2016) là bài nghiên cứu nổi bật sử dụng khung TOE, lý thuyết khuếch tán đổi mới (DOD), lý thuyết thé chế dé xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng Dữ liệu lớn của các tổ chức.

Các tác giả đã khám phá ra 26 yếu tố và tích hợp vào khung TOE, cụ thể là: Đặc điểm công nghệ (Lợi ích, Chi phí, Sự phức tạp, Khả năng tương thích, Khả năng thử nghiệm, Khả năng quan sát), Đặc điểm tổ chức (Nguồn nhân lực, Sự hỗ trợ từ nhà quản lý, Tài nguyên công nghệ, Sự sẵn sàng về công nghệ, Văn hóa ra quyết định, Mức độ thay đổi hiệu quả, Định hướng chiến lược doanh nghiệp, Cơ cau tô chức công nghệ thông tin, Nguồn lực doanh nghiệp, Dinh hướng chiến lược hệ thống thông tin, Quy mô doanh nghiệp, Sự phù hợp), Đặc điểm môi trường (Bảo mật và quyền riêng tư, Mối quan tâm trong việc thu thập dữ liệu, Sự sẵn sàng của đối tác, Đặc điểm hệ thống thông tin, Thị trường, Thé chế). Trong đó, 3 nhân tổ lợi ích, nguồn nhân lực, tài nguyên công nghệ lần lượt là 3 nhân tổ được các nhà nghiên cứu quan tâm nhất khi thực hiện nghiên cứu về các nhân tô ảnh hưởng tới việc ứng dụng Dữ liệu lớn. 14 Tương tự, Nam và các cộng sự (2015) cũng đã phát triển một mô hình dựa trên khung TOE dé kiểm tra các yêu tố ảnh hưởng đến quy trình áp dụng phân tích dit liệu lớn, khung đánh giá bao gồm 5 nhân tố phụ: Công nghệ (Lợi ích trực tiếp, Lợi ích gián tiếp), Tổ chức (Năng lực tài chính, Năng lực hệ thống thông tin), Môi trường (Ap lực công nghiệp). Các tác giả kiểm tra 5 nhân tố bằng cách sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), cuối cùng, kết luận rằng yếu tố Năng lực hệ thống thông tin là yếu tố quan trọng nhất trong quy trình áp dụng phân tích dữ liệu lớn, đồng thời, tác giả đưa ra một số hàm ý quản lý dành cho các nha quản ly và hoạch định chính sách của công ty.

Nghiên cứu của Mahesh và các cộng sự (2018) cũng áp dụng khung TOE khi nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ Big Data trong ngành dịch vụ tài chính ở Sri Lanka. Dựa trên tổng quan tai liệu, các tác giả phát triển khung nghiên cứu bao gồm 3 nhân tố ảnh hưởng chính, mỗi nhân tố này lại bao gồm 3 nhân tố phụ. cụ thé là: Đặc điểm công nghệ (Tính phức tạp, Tính tương thích, Lợi thế tương đối), Đặc điểm tổ chức (Năng lực nguồn lực công nghệ, Quy mô tô chức, Khả năng tiếp nhận), Đặc điểm môi trường (Môi trường không chắc chắn, Cường độ cạnh tranh, Hỗ trợ theo quy định). Nghiên cứu khảo sát 30 công ty tài chính được cấp phép tại Sri Lanka, phân tích dữ liệu thu thập được bằng cách sử dụng các kỹ thuật định lượng đa biến thông qua mô tả và phương pháp thống kê suy luận.

Cuối cùng, nghiên cứu chỉ ra rằng Tính phức tạp và Môi trường không chắc chắn có ảnh hưởng tiêu cực đáng ké tới ý định sử dụng Big Data, trong khi các nhân tố còn lại đều có ảnh hưởng tích cực. Qua một số nghiên cứu trên, ta thấy rằng khung TOE mạnh mẽ trong việc giải thích việc áp dụng công nghệ từ quan điểm của doanh nghiệp. Nghiên cứu cua Lutfi và các cộng sự (2022) đã thành công khi sử dụng mô hình TOE trong xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng Big Data trong các 15 doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Jordan. Các nhân tố được xem xét được chia làm 3 nhóm, cu thé là: Nhân tố công nghệ (Lợi thế tương đối, Sự phức tạp, Khả năng tương thích, Bảo mật), Nhân tố tô chức (Sự hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao, Sự sẵn sàng của tô chức), Nhân tố môi trường (Áp lực cạnh tranh, Quy định của chính phủ).

Nghiên cứu đa khảo sát 37 lãnh đạo cấp cao tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đồng thời sử dụng mô hình phương trình cấu trúc dựa trên bình phương tối thiêu từng phần (PLS-SEM) dé phân tích dit liệu thu thập được. Kết quả thực nghiệm cho thay Lợi thế tương đối, Sự phức tạp, Bao mật, Sự hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao, Sự sẵn sảng của tô chức và Quy định của chính phủ ảnh hưởng đến việc áp dụng Big Data, trong khi Áp lực cạnh tranh và Khả năng tương thích đường như có ảnh hưởng không đáng kẻ. Tương tự, trong lĩnh vực viễn thông, Walker và Brown (2019) đã dựa trên khung nghiên cứu TOE dé nghiên cứu các yếu tô ánh hưởng đến việc sử dụng Big Data trong các công ty viễn thông tại Nam Phi. Cuối cùng, nghiên cứu đã xác định được 14 nhân tố, cu thé là: Yếu tố công nghệ (Lợi ích nhận được từ Big Data, Độ phức tạp, Khả năng tương thích, Tính dễ thử nghiệm, Chất lượng dữ liệu), Yếu tố tô chức (Hỗ trợ quản ly, N guén nhân lực, Sự liên kết kinh doanh và công nghệ thông tin, Quy mô tổ chức), Yếu tố môi trường (Áp lực cạnh tranh, Dữ liệu riêng tư, Sự hỗ trợ của nhà cung cấp, Bối cảnh công nghệ thông tin, Chính sách và quy định).

Có thê thấy rằng, dữ liệu lớn mang lại nhiều tiềm năng cho các doanh nghiệp trong thời đại kinh tế số, do đó, ngày càng nhiều doanh nghiệp ở khắp nơi trên thế giới đều chú trọng đến việc đánh giá các nhân tô ảnh hưởng tới việc áp dụng dữ liệu lớn. Nghiên cứu của Park và Kim (2021) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng dữ liệu lớn của các doanh nghiệp Hàn Quốc dựa trên khung TOE bao gồm: Bối cảnh Công nghệ (Lợi ích nhận được từ dữ liệu lớn, Tính đơn giản trong việc sử dụng hệ thống, Khả năng tương thích với các 16 hệ thống hiện có, Bảo mật và quyên riêng tư, Chất lượng đữ liệu), Bối cảnh Tổ chức (H6 trợ quản lý đối với dữ liệu lớn, Kha năng công nghệ, Năng lực đầu tư tài chính), Bối cảnh môi trường (Việc ứng dụng dữ liệu lớn của đối thủ cạnh tranh, Việc ứng dụng dữ liệu lớn của đối tác, Chính sách và hỗ trợ của Chính phủ). Kết qua từ mô hình AHP và phân tích hồi quy với dữ liệu được thu thập từ 50 công ty và 226 công ty cho thay Lợi ích nhận được từ dit liệu lớn, Khả năng công nghệ và Năng lực đầu tư tài chính lần lượt là 3 yếu tố quyết định mạnh nhất đến việc ứng dụng dữ liệu lớn của doanh nghiệp. Tương tự, cũng tại Hàn Quốc, Paik và các cộng sự (2015) dựa trên khung TOE dé nghiên cứu về các nhân tô ảnh hưởng tới việc áp dụng Big Data của các công ty tại đâyvà xác định mức độ ưu tiên của từng nhân tố.

Khung nghiên cứu bao gồm 3 nhân tố cấp 1 và 10 nhân tố cấp 2, cụ thé là: Công nghệ (Lợi ích, Độ phức tạp, Khả năng tương thích, Bảo mật), Tổ chức (Hỗ trợ quản lý, Năng lực công nghệ, Ngân sách doanh nghiệp), Môi trường (Sự ứng dụng Big Data của đối thủ cạnh tranh, Sự ứng dụng Big Data của đối tác, Chính sách và quy định của chính phủ). Nhóm tác giả đã ứng dụng phương pháp AHP và tính toán dựa trên ý kiến của 50 chuyên gia tại các công ty công nghệ hàng đầu Hàn Quốc, cuối cùng kết luận rằng Chính sách và quy định của chính phủ, Sự ứng dụng Big Data của đối thủ cạnh tranh và Khả năng công nghệ lần lượt là 3 nhân tô được đánh giá cao trong toàn bộ các nhân tố ảnh hưởng tới việc áp dụng Big Data của các công ty tại Hàn Quốc.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu có tiêu đề "Ứng Dụng Phương Pháp AHP Đánh Giá Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Dữ Liệu Lớn Trong Doanh Nghiệp" cung cấp một cái nhìn sâu sắc về cách mà phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) có thể được áp dụng để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn trong môi trường doanh nghiệp. Tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định và phân tích các yếu tố này để tối ưu hóa quy trình ra quyết định và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Độc giả sẽ tìm thấy nhiều lợi ích từ việc áp dụng phương pháp AHP, bao gồm khả năng đưa ra quyết định chính xác hơn, cải thiện khả năng phân tích dữ liệu và tăng cường sự hiểu biết về các yếu tố tác động đến doanh nghiệp. Để mở rộng thêm kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo tài liệu Luận văn phát triển cho vay tín chấp doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng việt nam thịnh vượng chi nhánh trung hòa nhân chính, nơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp tài chính hỗ trợ cho doanh nghiệp nhỏ và vừa. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về cách thức quản lý và phát triển doanh nghiệp trong bối cảnh dữ liệu lớn ngày nay.