Big data là gì? là một trong những xu hướng tất yếu của thị trường hiện nay, được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhất là trong thời đại 4.0. Cùng tìm hiểu về khái niệm, vai trò, đặc điểm và ứng dụng của big data trong bài viết dưới đây của mayruaxemini.vn
Big data là gì?
Big data là gì?
Big data có nghĩa là dữ liệu lớn, là thuật ngữ được sử dụng để chỉ về các tập dữ liệu khổng lồ, phức tạp đến mức không thể xử lý bằng phương pháp truyền thống. Doanh nghiệp sẽ sử dụng dữ liệu khổng lồ này để phân tích, chuyển hóa thành các thông tin quan trọng để giải quyết vấn đề liên quan.
Những tập dữ liệu lớn này sẽ bao gồm các dữ liệu có cấu trúc (structured), dữ liệu không cấu trúc (unstructured) và dữ liệu nửa cấu trúc (semistructured data). Trên thực tế, việc có bao nhiêu dữ liệu đủ để gọi là “big” vẫn còn khá nhiều tranh luận, nó có thể là các bội số của petabyte và với các dự án lớn trong phạm vi exabyte (bội số của byte).
Big data là công nghệ tiên tiến trong việc quản lý dữ liệu, cho phép công ty dễ dàng thao tác, kiểm soát lượng thông tin nội bộ của công ty, doanh nghiệp. Công cụ này có thể ghi nhớ, lưu trữ một cách chi tiết về tất cả thời điểm, sự kiện, thông tin khách hàng.
Big data analytics là gì?
Là quá trình phức tạp, kiểm tra dữ liệu lớn để khám phá thông tin ví dụ như các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng,….giúp các doanh nghiệp, tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh tốt nhất. Big data analytics là một dạng phân tích nâng cao, liên quan tới các ứng dụng phức tạp với các yếu tố như thuật toán thống kê, phân tích giả, mô hình dự đoán,…
Quá trình hình thành big data
Quá trình hình thành big data
Big data được hình thành từ khoảng thập kỷ 80 – 90 của thế kỷ XX. Năm 1984, tập đoàn Teradata đã đưa ra thị trường hệ thống xử lý, phân tích dữ liệu song song DBC 1012. Hệ thống xử lý dữ liệu của Teradata là một trong những hệ thống đầu tiên để lưu trữ, phân tích cho tới 1 terabyte dữ liệu vào năm 1992. Năm 1991, ổ đĩa cứng cũng đã đạt mức dung lượng 2,5GB.
Năm 2000, Seisint Inc (nay là Tập đoàn LexisNexis) đã phát triển khung chia sẻ tệp dựa trên cấu trúc C++ để lưu trữ và truy vấn dữ liệu. Hệ thống này lưu trữ, phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc trên nhiều máy chủ. Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về quá trình MapReduce, cung cấp mô hình xử lý song song, phát hành những ứng dụng liên quan để xử lý dữ liệu khổng lồ.
Năm 2005, nhiều doanh nghiệp bắt đầu nhận ra số lượng người dùng được tạo ra qua Youtube, Facebook và các dịch vụ trực tuyến khác rất lớn. Cùng năm đó, Hadoop đã được phát triển và NoSQL dần trở nên phổ biến.
Hiện nay, nhờ có internet of things mà khối lượng big data càng lớn, tốc độ nạp vô cùng nhanh chóng. Bởi dữ liệu này không chỉ do con người tạo ra mà còn do máy móc tự động. Big data trở thành nguồn tài nguyên quý giá của các doanh nghiệp nhất là các doanh nghiệp thương mại điện tử, giúp tăng lợi thế và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Vai trò của big data đối với doanh nghiệp
Hiểu và nhắm đúng được khách hàng mục tiêu: Dữ liệu big data được thu nhập từ nhiều nguồn khác nhau kể cả trên mạng xã hội – kênh có người dùng thường xuyên. Bởi vậy, khi phân tích big data sẽ giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi, nhu cầu, sở thích của khách hàng. Từ đó, phân loại và lựa chọn đúng đối tượng khách hàng phù hợp với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.
Hiểu và nhắm đúng được khách hàng mục tiêu
Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: Thông qua các thiết bị di động như smartphone, smartwatch mà thông tin, dữ liệu cá nhân của khách hàng được thu thập nhanh chóng. Những dữ liệu cá nhân của mỗi người sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ nét hơn về hành vi khách hàng, giúp định hướng, xác định mục tiêu chiến lược và có kế hoạch mới trong tương lai.
Giảm thiểu rủi ro: Big data được các doanh nghiệp thăm dò, phát hiện, ngăn chặn các nguy cơ, rủi ro về gian lận, xâm nhập hệ thống, đánh cắp thông tin doanh nghiệp. Ví dụ như các ngân hàng, công ty thẻ tín dụng sử dụng big data để ngăn chặn các giao dịch gian lận.
Tối ưu hóa giá cả: Việc định giá sản phẩm, dịch vụ giữ vai trò quan trọng với doanh nghiệp nhưng lại vô cùng khó khăn. Bởi vì doanh nghiệp cần phải nghiên cứu mong muốn của khách hàng, mức giá của đối thủ cạnh tranh. Thông qua big data sẽ giúp việc nghiên cứu, thu thập dữ liệu dễ dàng nhanh chóng; doanh nghiệp định giá sản phẩm chính xác, hiệu quả hơn.
Nắm bắt được các giao dịch tài chính: Thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ, các giao dịch tài chính trên website hay app thương mại điện tử tăng lên nhanh chóng, thể hiện rõ được hành vi khách hàng. Các thuật toán big data được doanh nghiệp sử dụng để gợi ý, đưa ra quyết định giao dịch cho khách hàng; tăng tỷ lệ chốt đơn cho doanh nghiệp.
Đặc trưng của big data
- Volume (khối lượng dữ liệu): Với big data bạn sẽ phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu có mật độ thấp, không có cấu trúc. Đây được coi là dữ liệu không xác định. Khối lượng dữ liệu big data không ngừng được mở rộng có thể lên tới giới hạn phải dùng đơn vị petabyte để đo lường. Bởi vậy, các phương tiện lưu trữ truyền thống không còn thích hợp với big data, phải sử dụng tới điện toán đám mây.
-
- Velocity (Tốc độ): Bao gồm cả tốc độ gia tăng kích thước của big data và khả năng xử lý tức thời các dữ liệu được cập nhật.
- Veracity (Độ tin cậy/chính xác): Vì khối lượng dữ liệu lớn nên việc chia sẻ trên mạng xã hội gây khó khăn cho việc xác định tính xác thực của big data.
- Đa dạng (Variety): Sự đa dạng của big data cho phép lưu trữ, phân tích và xử lý dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau.
- Value (Giá trị): Việc thu thập, xử lý, phân tích big data rất khó khăn nên trước khi thực hiện, người ta thường đánh giá mức độ quan trọng, tiềm lực mà nó mang lại.
Ứng dụng của big data
Big data được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, phải kể đến như:
Y tế, chăm sóc sức khỏe
Big data trong y tế không chỉ được sử dụng để xác định phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big data giúp dự đoán được chính xác thời điểm cần có mặt của bác sĩ, theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng hồ sơ sức khỏe điện tử, theo dõi bệnh nhân và gửi thông báo cho bác sĩ liên quan.
Tài chính – ngân hàng
Big data trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng
Big data được sử dụng để phân tích, xác định các địa điểm tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng với mục đích để đề xuất lập chi nhánh mới. Mặt khác, dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhanh; nâng cao hệ thống ngân hàng kỹ thuật số, phát hiện hoạt động gian lận, báo cáo cho chuyên viên liên quan,…đảm bảo an minh ngân hàng.
Thương mại điện tử
Doanh nghiệp sử hữu và ứng dụng bigdata trong lĩnh vực thương mại điện tử sẽ tạo được lợi thế cạnh tranh lớn. Big data trong thương mại điện tử giúp các nhà quản lý xác định được sản phẩm nào phù hợp để tối ưu thời gian hiển thị. Big data còn phân tích hành vi khách hàng, sở thích,… giúp doanh nghiệp cung cấp đúng sản phẩm theo xu hướng, nhu cầu của thị trường.
Digital marketing
Là công cụ quan trọng của doanh nghiệp hiện nay. Khi ứng dụng big data, doanh nghiệp sử dụng digital marketing sẽ giúp xác định mục tiêu trên trạng mạng xã hội, dựa theo thông tin về nhân khẩu, tuổi tác. Mặt khác, cá nhân hóa các hoạt động tìm kiếm trên Google, email marketing,….tạo ra các báo cáo cần thiết sau các chiến dịch quảng cáo.
Giáo dục – đào tạo
Để ước tính được số lượng học sinh, sinh viên tuyển sinh hàng năm, việc quản lý hồ sơ học sinh, truy xuất nhanh thông tin nhanh chóng thì việc sử dụng big data là cách tốt nhất. Big data trong giáo dục còn ước tính được nhu cầu tuyển dụng, thông tin ngành nghề, đưa ra phương án đào tạo để đáp ứng được nguồn nhân lực cho xã hội.
Ngành công nghiệp
- Phát triển phần mềm sản phẩm: Các công ty sử dụng big data để xây dựng mô hình dự đoán sản phẩm, dịch vụ mới. Họ sẽ phân loại thuộc tính của sản phẩm, dịch vụ sau đó mô hình hóa mối quan hệ giữa thuộc tính và sự phát triển thành phần mềm hoàn chỉnh.
Phát triển phần mềm sản phẩm
- Tăng trải nghiệm khách hàng: Big data thu thập dữ liệu từ các phương tiện truyền thông xã hội, lịch sử web, nhật ký cuộc gọi,….giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng của mình thông qua hành vi thực tế.
- Thúc đẩy sự cải tiến mới: Big data cung cấp dữ liệu về thông tin sản phẩm, sự phát triển của ngành nghề,….giúp nhà quản lý xác định được những điểm cần cải tiến, phát triển công nghệ đem lại sự hữu ích, mới mẻ cho ngành công nghiệp.
5 Công nghệ tiên tiến hỗ trợ big data
Bên cạnh việc trang bị đầy đủ công nghệ IT dành cho cơ sở hữu liệu chung thì bạn cũng cần phải chuẩn bị thêm một số công nghệ khác dành cho big data đó là:
- Hệ sinh thái Hadoop: Là một Apache framework cho phép xử lý, phân tán các dữ liệu lớn trên cụm máy tính thông qua mô hình lập trình đơn giản. Hadoop được thiết kế để mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang nhiều máy tính khác có tính toán, lưu trữ cục bộ.
- Apache Spark: Là công cụ tính toán nhanh, có mục đích chung để xử lý quy mô lớn dữ liệu. Nó có thể xử lý dữ liệu nhanh gấp 100 lần so với MapReduce.
- Apache Kafka: Là hệ thống nhắn tin phân tán thông tin cao được sử dụng với Hadoop, bổ sung cho hệ sinh thái big data.
- Data lakes: Là kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô lớn ở dạng gốc, được thiết kế để người dùng dễ dàng truy cập vào lượng dữ liệu lớn khi có nhu cầu.
- NoSQL Databases: Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra được những hạn chế, lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ cao hoạt động, sự linh hoạt. Khác với SQL, NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm, hàng ngàn máy chủ.
Quy trình hoạt động của big data
Quá trình hoạt động của big data
Xây dựng chiến lược big data
Chiến lược big data là kế hoạch được thiết kế với mục đích giám sát, cải thiện cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ, sử dụng dữ liệu cho doanh nghiệp. Khi phát triển chiến lược big data cần phải xem xét các mục tiêu, sáng kiến trong hiện tại và tương lai của doanh nghiệp. Bởi vậy, đòi hỏi doanh nghiệp phải coi big data là một tài sản kinh doanh có giá trị thay vì công cụ thông thường.
Xác định nguồn big data là gì
Dữ liệu truyền trực tiếp: Dữ liệu từ internet of things và các thiết bị được kết nối truyền vào hệ thống công nghệ từ các thiết bị như điện thoại thông minh, ô tô thông minh. Bạn có thể phân tích big data khi nó được truyền đến, quyết định dữ liệu nào nên giữ và không giữ, dữ liệu nào cần phải phân tích thêm.
Social Media: Big data ở dạng video, hình ảnh, giọng nói, văn bản,….rất hữu ích cho chức năng tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ. Dữ liệu này thường ở dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Vậy nó đặt ra một cách thức riêng cho việc tiêu thụ, phân tích.
Dữ liệu có sẵn được công bố: Là các thông tin, dữ liệu được công bố rộng rãi và công khai trên các website chính thức của chính phủ các nước.
Khác: Một số nguồn dữ liệu khác đến từ khách hàng, nhà cung cấp hay dữ liệu đám mây.
Truy cập, quản lý và lưu trữ big data
Hệ thống máy tính hiện đại cung cấp tốc độ, sức mạnh và tính linh hoạt để nhanh chóng truy cập số lượng lớn và các loại dữ liệu. Cùng với đó là khả năng truy cập đáng tin cậy. Các công ty cần có phương pháp tích hợp dữ liệu, xây dựng đường ống dẫn dữ liệu, đảm bảo chất lượng dữ liệu, cung cấp khả năng quản lý, lưu trữ dữ liệu cũng như chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Một số dữ liệu có thể được lưu trữ trong kho dữ liệu truyền thống một số khác thì có trên kho dữ liệu đám mây, Hadoop,…
Phân tích dữ liệu
Với các công nghệ hiệu suất cao như điện toán lưới, phân tích trong bộ nhớ, các tổ chức, doanh nghiệp thì có thể sử dụng tất cả dữ liệu lớn của họ để phân tích. Một cách tiếp cận khác đó là xác định trước dữ liệu nào liên quan trước khi phân tích. Dù bằng cách nào thì phân tích dữ liệu là cách mà các công ty, doanh nghiệp thu về giá trị và các thông tin, dữ liệu liên quan.
Dựa trên dữ liệu, đưa ra phân tích
Để tạo lợi thế cạnh tranh, các doanh nghiệp cần nắm được toàn bộ giá trị dữ liệu lớn, hoạt động theo hướng dữ liệu để phân tích, đưa ra quyết định dựa trên số liệu đã phân tích trước đó. Các tổ chức, doanh nghiệp sẽ dựa trên dữ liệu đó để có giải pháp để giúp doanh nghiệp hoạt động tốt hơn, sinh nhiều lợi nhuận.
Một số thông tin quan trọng khác liên quan tới big data là gì ?
Big data là gì? có mặt ở đâu?
- Dữ liệu trong hộp đen: Hộp đen là thiết bị không thể thiếu của máy bay, ghi lại tất các số liệu về chuyến bay, ghi âm tất cả các cuộc hội thoại của phi hành đoàn.
Big data có trong hộp đen của máy bay
- Dữ liệu trên mạng xã hội: Cụ thể như trên facebook, khi bạn đăng các dòng trạng thái, hình ảnh, video hay lượt like, lượt share,…thì đều được ghi lại. Và nó cũng đủ điều kiện để trở thành big data
- Dữ liệu từ các máy tìm kiếm: Điển hình nhất là google, các kết quả hiện ra sau khi nhấn nút “tìm kiếm” đều được trích xuất từ cơ sở dữ liệu khổng lồ, kết quả trả về cũng có nhiều thể loại như danh sách các web, video.
- Dữ liệu từ camera quan sát: Camera lắp ở các ngã tư thành phố, ghi lại hoạt động của người dân cả ngày cả đêm.
Big data cần học gì?
Để hiểu, sử dụng và phân tích big data bạn cần phải có kiến thức, kỹ năng. Cụ thể:
- Kỹ năng liên quan đến thành phần công nghệ dữ liệu: Bao gồm các kỹ năng về Hadoop, Spark, NoSQL, phần mềm phân tích và cơ sở dữ liệu có trong bộ nhớ.
- Kỹ năng quản lý tổng thể: Kỹ năng này cần thiết cho việc quản lý tiến độ của các dự án big data
- Phân tích thống kê và định lượng: Đối với một số lĩnh vực đặc biệt như khoa học dữ liệu, thu thập dữ liệu.
- Khả năng lập trình: Học ít nhất một ngôn ngữ lập trình sẽ giúp bạn xử lý các bài toán big data dễ dàng, tiêu biểu nhất là 2 ngôn ngữ Python và Java
Các công ty sử dụng big data như thế nào?
Vai trò chính của big data trong các công ty là đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn, khuyến khích các công ty tích lũy thị trường tốt hơn. Mặt khác, nâng cao hiệu quả nội bộ, hoạt động cho gần như bất kỳ loại hình kinh doanh nào. Các hoạt động và phân tích dữ liệu giúp dự đoán xu hướng của người tiêu dùng.
Với các nội dung thông tin có trong bài viết “Big Data là gì? Những điều bạn cần biết về Big Data” hy vọng sẽ giúp ích với bạn. Để có thêm nhiều thông tin hữu ích khác, quý bạn đọc hãy truy cập website mayruaxemini.vn, chắc chắn sẽ giúp ích bạn rất nhiều đó!
Xem thêm:
