Top 10 Reasons Why People Fail In Life

10. NEGATIVE THINKING
9. NOT BEING AWARE OF ONE'S WEAKNESS AND STRENGTHS
8. UNCLEAR GOALS
7. DISORGANIZED LIFESTYLE
6. FIXED MINDSET
5. GIVING UP
4. NO DAILY ROUTINE
3. STRESS
2. RUNNING BEHIND MONEY
1. LACK OF ENERGY

Tạo plan marketing 9 bước đơn giản trong 1 trang giấy

Mình vừa đọc nhanh cuốn sách trên, tóm tắt lại như sau:

1. Chọn thị trường phù hợp sản phẩm bạn muốn bán
2. Tạo thông điệp thu hút
3. Chọn kênh truyền thông phù hợp
4. Thu thập dữ liệu về các khách hàng thật sự quan tâm 
5. Nuôi dưỡng mối quan hệ
6. Đưa ra phương cách chuyển từ mối quan hệ thành đơn hàng (deal)
7. Chuyển tải trải nghiệm tuyệt vời để khách hàng cảm thấy hạnh phúc
8. Gia tăng Life Timetime Value ( khả năng một khách hàng sẽ chi bao nhiêu tiền để mua sản phẩm trong suốt mối quan hệ của người đó với nhà sản xuất )
9. Xây dựng branding, chăm sóc khách hàng tuyệt vời để khách hàng đi giới thiệu cho bạn bè 

Download template:
https://dl.dropboxusercontent.com/u/4074962/prints/1PMP-Template.pdf

Big Data Ecosystem Mindmap

Download here: https://dl.dropboxusercontent.com/u/4074962/rfxlab/Big-Data-Ecosystem.pdf

1. http://www.bigdatavietnam.org ( blog Big Data cho mọi người )
2. http://fastdata.media ( Market Insights Knowledge )

Ứng dụng RFX framework trong hệ thống Big Data ở 1 công ty start-up e-commerce như thế nào?

RFX framework là 1 Java framework được dùng để giải quyết các vấn đề thường gặp ở lớp bài toán Real-time Big Data.
Được xây dựng trên kinh nghiệm phát triển các ứng dụng dạng data-intensive processing như quảng cáo online, analytics ở các dự án đã tham gia ở FPT như VnExpress, eClick, iTVad .

Phía trên là hình vẽ minh họa cho RFX khi ứng dụng vào lĩnh vực e-commerce (chỉ là VD minh hoạ cho các case study tưởng tượng nếu mình làm ở Lazada hay Tiki thì cần giải quyết các bài toán gì )
VD:

1. CRM là module giúp quản lý khách hàng, họ cần xem thông tin các mặt hàng thường được xem nhiều, mua nhiều hay được chia sẻ, bình luận nhiều)
2. Marketing Automation cần biết loại mặt hàng nào cần thiết để ưu tiên chạy marketing để tối ưu ngân sách marketing)
3. Search API trả về kết quả tìm kiếm , xếp hàng theo xu hướng độ hot theo mùa, click, giá, ...
4. Recommendation API sẽ tối ưu trải nghiệm mua sắm theo từng gu (cá nhân hóa) của user.

RFX framework gồm 5 phần chính:

1. RFX-track: Event tracking logs server  với core là Netty ( http://netty.io  )
2. RFX-stream: Data Stream processing jobs, core là Akka ( http://akka.io )
3. RFX-jobs: Data job synchronized jobs : extends tư Quartz framework ( http://www.quartz-scheduler.org )
4. RFX-query:  Data Query service ( http://vertx.io )
5. RFX-report: base reporting UI được viết bằng NodeJS, dùng WebSocket cho real-time view và reactive ad-hoc query.

Áp dụng mô hình pattern Lambda Architecture

• Real-time view có thể dùng Kafka + Redis ( http://redis.io ) để tính real-time vì Redis vốn là 1 in-memory NoSQL database
• Batch view có thể dùng HBase với Phoenix SQL , vừa lưu trữ toàn bộ data và sử dụng SQL cho việc xây dựng 1 Data Warehouse , viết các ad-hoc query (SQL) cũng dễ dàng. 

Về cách sử dụng framework, sẽ nằm trong 1 bài post kế tiếp. Bạn có thể điền thông tin để nhận email

Free book cho các bạn thích lập trình network với Java

Netty là Java framework được dùng khá phổ biến, dẫn chứng là

1. Apple ( https://www.infoq.com/presentations/apple-netty ) 
2. FPT Online ( http://www.slideshare.net/tantrieuf31/real-time-analytics-with-netty-storm-kafka )
3. Twitter ( https://blog.twitter.com/2013/netty-4-at-twitter-reduced-gc-overhead )

Danh sách ở đây nhé http://netty.io/wiki/adopters.html

Vì vậy mình quyết định viết 1 cuốn sách nhỏ về Netty để phổ biến kiến thức lập trinh Netty cho các bạn Java Developer . Sách free nhé, ko cần mua :)

http://www.slideshare.net/tantrieuf31/netty-cookbook-chapter-1
http://www.slideshare.net/tantrieuf31/netty-cookbook-chapter-2

Code ở đây : https://github.com/trieu/netty-cookbook

Nên đầu tư thời gian (và tiền) vào công nghệ gì trong 2 năm tới ?

Source: http://www.gartner.com/newsroom/id/3114217

Có 3 thứ công nghệ đang hot từ Gartner

1. Machine Learning: máy tính sẽ ngày càng thông minh ( đã ứng dụng phổ biến từ 2016 )
2. Natural Language Process Question Answering: trợ lý thông minh (sẽ ứng dụng phổ biến vào 2017 )
3. Autonomous vehicles: xe tự lái (sẽ ứng dụng phổ biến vào 2019 )

3 topic này đều thuộc lĩnh vực con (sub-domain) của Big Data.

Ứng dụng và dự án khả thi có tính Startup cao ở Vietnam:

1. Trợ lý Digital Marketing ( từ số 1 và 2) cho các anh chị bán hàng online và nhà bán lẻ  (dùng Machine Learning ) VD về project đang thử ở AdsPlay: http://engineering.adsplay.net/2015/10/08/iris-big-data-query-for-human/
2. Trợ lý gợi ý "Xem gì đây" từ các nội dung video ( từ số 1 và 2) khi user không biết nên xem gì trên Internet (YouTube, Facebook , Twitter , FptPlay, ...) VD về dự án cá nhân dạng side project: http://xemgiday.com
3. Hệ thống trợ giúp ra quyết định và phòng tránh rủi ro cho các tài xế (bước đệm cho để xây dựng 1 Android cho xe hơi, xe gắn máy theo kiểu tự động hoàn toàn) . Nói chung để có động lực R&D về Deep Learning https://github.com/rfxlab/athena

UX and Analytics

Đo đạt trải nghiệm UX là 1 việc phức tạp, vì vậy mình thiết kế 1 công cụ đơn giản hóa việc này,
Data-driven UX 

UX Analytics for Data-driven Product Development from Triều Nguyễn

Test case with Lazada.vn

Simple demo with Lazada and visualizing user's heat-map data

The architecture of Real-time Reactive Marketing platform

Using User Behavior for Real-time Advertising

#apachespark pic.twitter.com/KZsiNeBpSf

— Trieu Nguyen (@tantrieuf31) November 11, 2015

Using User Behavior for Real-time Advertising from Triều Nguyễn