Big Data là gì? 6 điều bạn cần biết về Big Data 

201 lượt xem
Chia sẻ:
Big Data - xu hướng phát triển trong kỷ nguyên số

Ngày nay, Big Data, hay dữ liệu lớn, đã trở thành yếu tố then chốt, mang lại chuyển biến mạnh mẽ cho nhiều ngành công nghiệp. Sự bùng nổ của dữ liệu từ các thiết bị kết nối Internet, mạng xã hội,… đã mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp trong việc khai thác, phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu hơn về Big Data là gì, cùng với những khía cạnh quan trọng của nó. 

Big Data là gì? 

Big Data là một thuật ngữ mà chắc chắn các bạn đã từng được nghe ít nhất một lần. Vậy Big Data là gì? Hãy cùng Luci tìm hiểu ngay dưới đây nhé!

Big Data, hay Dữ liệu lớn được ứng dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực
Big Data, hay Dữ liệu lớn được ứng dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực

Big Data là tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý được. Dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau và được đặc trưng bởi ba đặc điểm chính thường được gọi là 3Vs: Volume (Khối lượng), Variety (Đa dạng) và Velocity (Tốc độ).

Tầm quan trọng của Big Data trong doanh nghiệp 

Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh

Với khả năng thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực từ chuỗi cung ứng, Big Data giúp doanh nghiệp có thể dự đoán và điều chỉnh nhu cầu mua hàng, tối ưu hóa quá trình vận chuyển, giúp giảm chi phí và đảm bảo doanh nghiệp hoạt động hiệu quả. 

Big Data giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả
Big Data giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả

Tăng cường quan hệ khách hàng 

Việc sử dụng Big Data trong thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn như lịch sử mua hàng, phản hồi từ khách hàng,… sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể dự đoán xu hướng mua sắm và điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ để đáp ứng nhu cầu một cách tốt nhất. 

Big Data giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng của mình hơn
Big Data giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng của mình hơn

Phát hiện và ngăn chặn gian lận 

Các hệ thống giám sát dựa trên Big Data có khả năng theo dõi và phân tích dữ liệu thời gian thực, giúp phát hiện gian lận ngay khi nó xảy ra, đặc biệt trong các ngành như ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử. 

Big Data giúp doanh nghiệp giảm thiểu gian lận trong vấn đề tài chính 
Big Data giúp doanh nghiệp giảm thiểu gian lận trong vấn đề tài chính

Ngoài ra, Big Data còn giúp tăng cường an ninh mạng bằng cách theo dõi và phân tích lưu lượng mạng, phát hiện các cuộc tấn công và vi phạm bảo mật, áp dụng các biện pháp phòng ngừa một cách hiệu quả.

Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới

Big Data cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn sâu sắc về thị trường, giúp họ nghiên cứu và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Doanh nghiệp sẽ hiểu rõ hơn về xu hướng và mong muốn của khách hàng, bằng cách phân tích dữ liệu thị trường từ các cuộc khảo sát, phản hồi khách hàng và dữ liệu xã hội. 

Hơn nữa, Big Data thúc đẩy sự đổi mới và sáng tạo bằng cách cung cấp thông tin về các khoảng trống và cơ hội trong thị trường, giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh.

Các loại dữ liệu trong Big Data

Sau khi hiểu hơn về Big Data là gì, hẳn nhiều người tò mò không biết có các loại dữ liệu nào trong Big Data. Thực tế, dữ liệu trong Big Data được chia thành 3 loại chính:

Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu được tổ chức rõ ràng theo một mô hình hoặc định dạng cụ thể, thường được lưu trữ trong các bảng dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ. Mỗi mục dữ liệu có một trường hoặc thuộc tính xác định, giúp dễ dàng tìm kiếm và phân tích.

Một số ví dụ của dữ liệu có cấu trúc
Một số ví dụ của dữ liệu có cấu trúc

Ví dụ: Dữ liệu trong bảng tính Excel, cơ sở dữ liệu SQL với các bảng chứa các hàng và cột, như thông tin khách hàng (tên, địa chỉ, số điện thoại) hoặc giao dịch tài chính (ngày, số tiền, tài khoản).

Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu không tuân theo mô hình hoặc định dạng cố định, thường rất khó để tổ chức và phân tích bằng các công cụ truyền thống. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và thường yêu cầu các công cụ hoặc kỹ thuật phân tích đặc biệt để xử lý.

Ví dụ: Văn bản tự do (email, tài liệu, bài viết), hình ảnh, video, âm thanh, bài đăng trên mạng xã hội, tin nhắn từ ứng dụng chat.

Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured Data)

Dữ liệu bán cấu trúc nằm ở giữa hai loại trên, không tuân theo một cấu trúc nghiêm ngặt như dữ liệu có cấu trúc nhưng vẫn chứa các yếu tố có thể được tổ chức thành các trường dữ liệu. Dữ liệu này thường có các thẻ hoặc nhãn định nghĩa các phần khác nhau của dữ liệu, giúp dễ dàng truy xuất thông tin cụ thể.

Một số loại dữ liệu bán cấu trúc phổ biến 
Một số loại dữ liệu bán cấu trúc phổ biến

Ví dụ: Dữ liệu XML, JSON, nhật ký máy chủ (server logs), email với định dạng nhất định (tiêu đề, người gửi, nội dung) và các tệp CSV.

Cách thức hoạt động của Big Data

Big Data là công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, tối ưu hóa quy trình và đưa ra chiến lược. Nhưng để thực sự đạt được hiệu quả trong việc áp dụng Big Data, chúng ta cần hiểu rõ nguyên lý vận hành của nó. Vậy, nguyên lý cơ bản của Big Data là gì để đảm bảo rằng nó mang lại lợi ích tối đa cho doanh nghiệp. Hãy cùng Luci đến với câu trả lời nhé!

Thu thập dữ liệu 

Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên và quan trọng trong quy trình Big Data, nơi dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu có thể đến từ các hệ thống giao dịch, cảm biến, thiết bị IoT, mạng xã hội, ứng dụng Web và di động,…

Big Data thu thập dữ liệu từ cảm biến và thiết bị IoT
Big Data thu thập dữ liệu từ cảm biến và thiết bị IoT

Lưu trữ dữ liệu 

Sau khi thu thập, dữ liệu cần được lưu trữ hiệu quả để có thể truy cập và phân tích sau này. Lưu trữ dữ liệu Big Data đòi hỏi phải có các hệ thống lưu trữ phân tán và có khả năng mở rộng để xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

Xử lý và phân tích dữ liệu 

Dữ liệu sau khi lưu trữ cần được xử lý và phân tích để trích xuất thông tin và giá trị. Quá trình này bao gồm việc làm sạch dữ liệu, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu, và sử dụng các công cụ phân tích để khám phá các mẫu và xu hướng.

Diễn giải và trình bày dữ liệu 

Sau khi dữ liệu được xử lý và phân tích, kết quả cần được diễn giải và trình bày dưới dạng dễ hiểu để hỗ trợ việc ra quyết định. Đây là bước quan trọng giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.

Dữ liệu Big Data giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất hoạt động
Dữ liệu Big Data giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất hoạt động

Các công nghệ đặc biệt trong Big Data

Trong lĩnh vực Big Data, có nhiều công nghệ và công cụ đặc biệt giúp thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu khổng lồ. Dưới đây là một số công nghệ quan trọng:

Hadoop và hệ thống quản lý dữ liệu phân tán

Apache Hadoop là một framework mã nguồn mở cho phép xử lý dữ liệu lớn trên các cụm máy tính phân tán. Hadoop được thiết kế để mở rộng từ một vài máy tính đơn lẻ đến hàng ngàn máy tính, mỗi máy cung cấp bộ nhớ và khả năng xử lý.

Hadoop là một trong những công nghệ quan trọng của Big Data
Hadoop là một trong những công nghệ quan trọng của Big Data
  • Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS là hệ thống tệp phân tán của Hadoop, cho phép lưu trữ dữ liệu lớn trên nhiều máy tính khác nhau. HDFS cung cấp khả năng chịu lỗi cao và có thể quản lý hàng petabyte dữ liệu.
  • MapReduce: Đây là mô hình lập trình cho phép xử lý và tạo ra các dữ liệu lớn với một thuật toán song song, phân tán trên nhiều máy tính. MapReduce chia sẻ quá trình xử lý thành hai giai đoạn chính: Map (ánh xạ) và Reduce (giảm). 
  • YARN (Yet Another Resource Negotiator): YARN là hệ thống quản lý tài nguyên của Hadoop, cho phép phân bổ tài nguyên hệ thống cho những ứng dụng chạy trên cụm Hadoop. 
  • HBase: Đây là cơ sở dữ liệu phân tán, không quan hệ (NoSQL), chạy trên HDFS. HBase được thiết kế để cung cấp truy cập ngẫu nhiên, thời gian thực vào các tập dữ liệu lớn. 

NoSQL Databases

NoSQL là các cơ sở dữ liệu không quan hệ, được thiết kế để xử lý dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, cung cấp khả năng mở rộng và hiệu suất cao hơn so với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.

NoSQL Databases
NoSQL Databases
  • MongoDB: MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở, sử dụng các tài liệu tương tự JSON để lưu trữ dữ liệu. Nó linh hoạt và dễ dàng mở rộng, phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu nhanh chóng và linh hoạt.
  • Cassandra: Apache Cassandra là một cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán, được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu trên nhiều máy chủ mà không có điểm yếu duy nhất. Cassandra cung cấp khả năng mở rộng tuyến tính và hiệu suất cao.
  • Redis: Redis là một cơ sở dữ liệu NoSQL dạng khóa – giá trị, hoạt động trong bộ nhớ (in-memory) và cung cấp thời gian phản hồi nhanh chóng cho các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao như caching, hệ thống xếp hàng (queuing) và phiên làm việc (session).

Các công cụ phân tích và xử lý Big Data khác

Ngoài Hadoop và NoSQL, có nhiều công cụ và framework khác hỗ trợ xử lý và phân tích Big Data.

  • Apache Spark: Spark là một framework xử lý dữ liệu lớn, nhanh chóng, linh hoạt, hỗ trợ cả xử lý batch và xử lý streaming. Spark cung cấp các thư viện tích hợp cho SQL, machine learning, xử lý đồ thị và phân tích dữ liệu.
  • Apache Flink: Flink là một framework xử lý dữ liệu phân tán, được thiết kế để xử lý các luồng dữ liệu (streaming) và dữ liệu batch với độ trễ thấp và hiệu suất cao.
  • Kafka: Apache Kafka là một nền tảng stream processing, cho phép xuất bản và đăng ký luồng dữ liệu theo thời gian thực. Kafka được sử dụng để xây dựng các ứng dụng streaming và hệ thống xử lý dữ liệu real – time. 
  • Elasticsearch: Elasticsearch là công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu phân tán, cho phép lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu phi cấu trúc với tốc độ và quy mô lớn. Elasticsearch thường được sử dụng kết hợp với Kibana để tạo ra các dashboard trực quan hóa dữ liệu.

Ứng dụng thực tiễn của Big Data

Trong đời sống hiện đại thì những ứng dụng thực tiễn của Big Data là gì? Thực tế, Big Data đã trở thành một trong những công cụ quan trọng nhất của thế kỷ 21, đóng vai trò không thể phủ nhận trong nhiều lĩnh vực: 

Kinh doanh và Marketing   

Big Data đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và marketing. Thông qua việc phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như mạng xã hội, website và lịch sử mua hàng, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng. Điều này cho phép họ:

Big Data giúp hoạt động Marketing của doanh nghiệp hiệu quả hơn 
Big Data giúp hoạt động Marketing của doanh nghiệp hiệu quả hơn
  • Phân khúc khách hàng: Xác định và phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi, sở thích, lịch sử mua hàng, giúp tạo ra các chiến dịch marketing được cá nhân hóa và hiệu quả hơn.
  • Dự báo xu hướng: Phân tích dữ liệu để dự đoán các xu hướng thị trường và nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược.
  • Tối ưu hóa giá cả: Sử dụng các mô hình phân tích để xác định giá cả tối ưu, giúp tăng doanh thu và lợi nhuận.
  • Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Thu thập và phân tích phản hồi từ khách hàng để cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

Ngành y tế

Trong lĩnh vực y tế, Big Data mang lại nhiều cơ hội trong quản lý y tế. Các ứng dụng chính của Big Data trong y tế bao gồm:

Big Data giúp quản lý hệ thống y tế hiệu quả 
Big Data giúp quản lý hệ thống y tế hiệu quả
  • Dự đoán và phòng ngừa dịch bệnh: Phân tích dữ liệu từ các nguồn như bệnh viện, phòng khám, tổ chức y tế,… để dự đoán và phòng ngừa sự bùng phát của các dịch bệnh.
  • Chẩn đoán và điều trị cá nhân hóa: Sử dụng dữ liệu từ hồ sơ y tế điện tử và các thiết bị y tế để đưa ra các phương pháp chẩn đoán và điều trị được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân.
  • Nghiên cứu y học: Phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu khoa học để phát hiện ra các mô hình và mối quan hệ mới, giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc và liệu pháp mới.
  • Quản lý hệ thống y tế: Tối ưu hóa hoạt động của các bệnh viện và cơ sở y tế thông qua việc phân tích dữ liệu quản lý và vận hành.

Ngành ngân hàng

Ngành ngân hàng sử dụng Big Data để nâng cao hiệu quả hoạt động và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng. Một số ứng dụng cụ thể bao gồm:

Big Data giúp các giao dịch ngân hàng trở nên nhanh chóng
Big Data giúp các giao dịch ngân hàng trở nên nhanh chóng
  • Phát hiện gian lận: Phân tích dữ liệu giao dịch để phát hiện các hành vi gian lận và giảm thiểu rủi ro.
  • Quản lý rủi ro: Sử dụng các mô hình phân tích để đánh giá rủi ro tín dụng và quản lý rủi ro tài chính.
  • Tùy chỉnh sản phẩm và dịch vụ: Phân tích dữ liệu khách hàng để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa, từ đó tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
  • Tối ưu hóa quy trình vận hành: Sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các quy trình nội bộ và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Giao thông và Logistics

Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả và an toàn của các hệ thống giao thông và logistics. Một số ứng dụng chính bao gồm:

Big Data giúp tối ưu hóa quá trình vận chuyển hàng nhờ công nghệ hiện đại 
Big Data giúp tối ưu hóa quá trình vận chuyển hàng nhờ công nghệ hiện đại
  • Quản lý giao thông: Phân tích dữ liệu giao thông từ các cảm biến và camera để dự báo tình trạng giao thông và điều chỉnh luồng giao thông, giảm thiểu tắc nghẽn và tai nạn.
  • Tối ưu hóa vận chuyển: Sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển và lịch trình giao hàng, giảm chi phí và thời gian vận chuyển.
  • Quản lý kho bãi: Phân tích dữ liệu để tối ưu hóa không gian và hoạt động của kho bãi, cải thiện hiệu quả lưu trữ và vận hành.
  • Dự báo nhu cầu: Sử dụng các mô hình dự báo để dự đoán nhu cầu vận chuyển và logistics, từ đó lập kế hoạch và điều chỉnh hoạt động một cách hiệu quả.

Một số Case Study nổi bật ứng dụng thành công Big Data

Để giúp bạn hiểu hơn về sức mạnh của Big Data là gì, hãy cùng Luci tìm hiểu một số Case Study nổi bật về cách các công ty hàng đầu đã thành công trong việc áp dụng Big Data để đạt được sự cải thiện đáng kể trong hoạt động của họ. 

Walmart 

Walmart là nhà bán lẻ lớn nhất thế giới và có doanh thu lớn nhất toàn cầu, với hơn 2 triệu nhân viên và 20.000 cửa hàng tại 28 quốc gia. Walmart đã bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu lớn từ rất sớm, trước khi thuật ngữ Big Data trở nên phổ biến.

Walmart sử dụng Data Mining (Khai phá dữ liệu) để khám phá các mô hình có thể được sử dụng nhằm cung cấp các khuyến nghị sản phẩm cho người dùng, dựa trên những sản phẩm được mua cùng nhau.

Walmart - nhà bán lẻ lớn nhất thế giới
Walmart – nhà bán lẻ lớn nhất thế giới

Mục tiêu chính của việc sử dụng Big Data tại Walmart là tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng khi họ đến cửa hàng Walmart.

Các giải pháp Big Data tại Walmart được phát triển để thiết kế lại các trang web toàn cầu. Đồng thời, xây dựng các ứng dụng sáng tạo nhằm cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho khách hàng đồng thời tăng hiệu quả logistic.

Công nghệ Hadoop và NoSQL được sử dụng để cung cấp cho khách hàng nội bộ quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. 

Uber

Uber là lựa chọn hàng đầu của mọi người trên toàn thế giới khi họ nghĩ đến việc di chuyển và giao hàng. Uber sử dụng dữ liệu cá nhân của người dùng để giám sát chặt chẽ những tính năng nào của dịch vụ được sử dụng nhiều nhất, phân tích các mô hình sử dụng và xác định nơi cần tập trung các dịch vụ nhiều hơn.

Uber tập trung vào cung và cầu của các dịch vụ, do đó giá của các dịch vụ cung cấp thay đổi. Vì vậy, một trong những ứng dụng lớn nhất của Big Data tại Uber là giá cước linh hoạt (surge pricing). 

Ứng dụng lớn nhất của Big Data tại Uber là giá cước linh hoạt 
Ứng dụng lớn nhất của Big Data tại Uber là giá cước linh hoạt

Ví dụ, vào đêm Giao thừa, giá cho một dặm đường có thể tăng từ 200 lên 1000. Trong ngắn hạn, giá cước linh hoạt ảnh hưởng đến tỷ lệ nhu cầu, trong khi việc sử dụng dài hạn có thể là yếu tố then chốt để giữ hoặc mất khách hàng. Các thuật toán học máy được sử dụng để xác định nơi có nhu cầu mạnh.

Netflix

Netflix là công ty giải trí Mỹ được yêu thích nhất, chuyên cung cấp dịch vụ phát trực tuyến video theo yêu cầu cho khách hàng của mình.

Big Data được sử dụng nhằm dự đoán nhu cầu xem của khách hàng trên Netflix
Big Data được sử dụng nhằm dự đoán nhu cầu xem của khách hàng trên Netflix

Netflix đã dự đoán chính xác những gì khách hàng của họ sẽ thích xem bằng cách sử dụng Big Data. Các công cụ đề xuất và quyết định nội dung mới của Netflix được cung cấp bởi các điểm dữ liệu như những tiêu đề khách hàng xem, tần suất dừng phát lại, xếp hạng được đưa ra,… Cấu trúc dữ liệu của công ty bao gồm Hadoop, Hive và Pig cùng với nhiều công cụ kinh doanh truyền thống khác.

Luci – Đơn vị cung cấp giải pháp IoT tổng thể hàng đầu tại Việt Nam 

Tại Việt Nam, Công ty Cổ phần Luci là một trong những đơn vị tiên phong nghiên cứu và phát triển giải pháp IoT ứng dụng cho đô thị thông minh. Với sứ mệnh “Khơi nguồn cảm hứng cho cuộc sống từ công nghệ”, Luci luôn nỗ lực mang đến những giải pháp công nghệ hiện đại, tiên tiến, góp phần xây dựng những đô thị thông minh, bền vững, mang lại cuộc sống tốt đẹp hơn cho người dân.

Giải pháp IoT tổng thể của Luci đã và đang được triển khai ở nhiều thành phố 
Giải pháp IoT tổng thể của Luci đã và đang được triển khai ở nhiều thành phố

Với kinh nghiệm, sự chuyên nghiệp và tận tâm trong mỗi công trình, Luci đem đến những giải pháp tối ưu cho nhiều dự án lớn trên khắp cả nước như: Giải pháp quản lý đô thị thông minh (Luci RMS); Giải pháp quản lý tòa nhà thông minh (Luci iBMS); Giải pháp đèn đường thông minh (Luci Lighting); Trung tâm điều hành thông minh (Luci IOC); Giải pháp quản lý tài sản thông minh (Luci AM). Luci không chỉ giúp ban quản lý đô thị quản lý dễ dàng với các giải pháp thông minh mà còn mang đến trải nghiệm sống thoải mái, tiện nghi cho cư dân đô thị. 

Với những đóng góp xuất sắc đó, Luci tự hào, vinh dự nhận khi nhận giải thưởng Sao Khuê cho hạng mục các sản phẩm, giải pháp phần mềm mới năm 2023. Điều này là minh chứng cho uy tín và vị thế của Luci, cũng như cam kết của công ty đối với sự phát triển bền vững của các đô thị. 

Luci vinh dự nhận giải thưởng Sao Khuê năm 2023
Luci vinh dự nhận giải thưởng Sao Khuê năm 2023

Các giải pháp của Luci đã được triển khai thành công tại nhiều đô thị lớn trên cả nước, mang lại những hiệu quả tích cực. Để tìm hiểu và được tư vấn chi tiết về các giải pháp của Luci, vui lòng liên hệ với chúng tôi theo thông tin sau:

  • Điện thoại: 0902 239 589
  • Email: info@luci.vn 
  • Website: www.luci.vn 
  • Địa chỉ trụ sở chính: Tầng 2, Tòa nhà New Skyline, Đường Nguyễn Khuyến, P. Văn Quán, Q. Hà Đông, Tp. Hà Nội 
  • Văn phòng tại TP Hồ Chí Minh: Tầng 8, Tòa nhà Pearl Plaza, Số 561A Điện Biên Phủ, P. 25, Q. Bình Thạnh, TP Hồ Chí Minh
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Góp ý
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
Mục lục