Big Data là một khái niệm quan trọng trong kỷ nguyên số hiện nay, mang lại nhiều lợi ích cho các công ty, tổ chức và xã hội. Việc khai thác và sử dụng tốt Big data là rất quan trọng để đem lại lợi ích cho cộng đồng. Vậy Big Data là gì? Nó có ảnh hưởng như thế nào đến với thế giới của chúng ta?
Big Data là gì?
Khái niệm
Big Data (dữ liệu lớn) là thuật ngữ chỉ dành cho các tệp dữ liệu cần thiết và phức tạp đến mức khó có thể xử lý được bằng các phương pháp truyền thống. Doanh nghiệp sử dụng lượng dữ liệu để đạt được bằng các phân tích, chuyển hóa thành thông tin quan trọng để giải quyết các vấn đề liên quan. Nó được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau và có khả năng thay đổi nhanh chóng. Các dữ liệu này có thể được sử dụng để phân tích xu hướng, dự đoán dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh.
Big Data là một trong những công nghệ tiêu biểu của Cách mạng công nghiệp 4.0, cùng với AI, IoT, Cloud Computing, VR/AR…
Đặc điểm của Big Data
Big Data gồm 3 đặc điểm:
- Volume (khối lượng dữ liệu): Doanh nghiệp thu thập dữ liệu cho Big Data từ nhiều nguồn khác nhau, từ các giao dịch, thiết bị thông minh, thiết bị công nghiệp, video, hình ảnh, âm thanh, phương tiện truyền thông xã hội… Trước đây, việc lưu trữ tất cả dữ liệu sẽ rất tốn kém nhưng hiện nay việc lưu trữ đã rẻ hơn nhờ sử dụng các hồ sơ dữ liệu, dữ liệu đám mây để giảm bớt gánh nặng.
- Velocity (vận tốc lý): hiện nay tốc độ truyền dữ liệu vào các doanh nghiệp đã được phát triển với tốc độ rất nhanh.
- Variety (đa dạng dữ liệu): Dữ liệu được thu thập ở nhiều định dạng khác nhau
Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
Điển hình của những doanh nghiệp sử dụng Big Data là Google, Facebook… Google thu thập dữ liệu người dùng thông qua hệ thống tài khoản rộng khắp, thông qua phần mềm Google Maps và các thiết bị sử dụng GPS của người dùng để tạo nên một cơ sở dữ liệu khổng lồ, từ đó phục vụ ngược lại người dùng, đồng thời cung cấp các dịch vụ quảng cáo Google Ads hướng người dùng…
Trong các doanh nghiệp sản xuất lớn, thông qua phần mềm quản lý sản xuất (MES) và các thiết bị IoT, máy tính công nghiệp kết nối với các thiết bị sản xuất, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu lớn phục vụ phân tích, từ đó đặt ra các chỉ số KPI và các biện pháp nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm…
Hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu
Dữ liệu của Big Data được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, từ những nguồn kênh người dùng sử dụng rất thường xuyên. Vì vậy doanh nghiệp phân tích Big Data sẽ hiểu được khách hàng đồng thời phân loại và lựa chọn đúng đối tượng khách hàng phù hợp với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp
Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân
Nhờ các thiết bị thông minh mà thông tin được cung cấp, dữ liệu cá nhân được thu thập một cách dễ dàng. Nhờ đó giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ nét về xu hướng hành vi mới nhất của khách hàng. Từ đó, các nhà quản lý có thể định hướng cho chiến lược, kế hoạch mới trong tương lai gần.
Phòng chống an ninh, giảm thiểu rủi ro
Bigdata được các doanh nghiệp sử dụng để thăm dò, phát hiện và ngăn chặn các nguy cơ, rủi ro về gian lận, xâm nhập hệ thống, đánh cắp thông tin mật
Tối ưu hóa giá cả
Doanh nghiệp cần nghiên cứu rất kỹ về mong muốn khách hàng và đánh giá hiện tại của đối thủ cạnh tranh. Mong có Big Data mà công cuộc nghiên cứu, thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng, nhanh chóng, giúp doanh nghiệp định giá một cách chính xác, hiệu quả hơn.
Nắm bắt các giao dịch tài chính
Thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ trên toàn thế giới. Do đó, các giao dịch tài chính trên web hoặc ứng dụng thương mại điện tử ngày càng nhiều và có thể làm rõ hành vi mua hàng của 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 chốt đơn cho doanh nghiệp.
Ưu, nhược điểm của big data
Ưu điểm
- Phân tích dữ liệu chính xác hơn: Big data cho phép phân tích dữ liệu với lượng lớn và đa dạng, giúp đưa ra các kết luận và dự đoán chính xác hơn.
- Nâng cao hiệu suất và độ chính xác của quyết định: Big data cung cấp thông tin và số liệu cho các quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác của quyết định.
- Tăng tính linh hoạt: Big data cho phép đưa ra các quyết định linh hoạt hơn thông qua phân tích dữ liệu nhanh chóng và định hướng chính xác.
- Giảm chi phí: Big data giúp giảm chi phí cho các công ty và tổ chức trong việc lưu trữ và xử lý dữ liệu, đồng thời cung cấp các giải pháp để tối ưu chi phí và tăng thu nhập.
- Cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ: Big data giúp đưa ra các kết luận và phân tích để cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ, giúp khách hàng hài lòng hơn và tăng doanh thu cho doanh nghiệp.
- Tăng tính cạnh tranh: Big data giúp doanh nghiệp định hướng kịp thời, tăng cường năng lực cạnh tranh và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.
- Tạo ra các cơ hội mới: Big data tạo ra nhiều cơ hội mới trong việc phát triển sản phẩm và dịch vụ, giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa các tiềm năng thị trường.
Nhược điểm
Mặc dù Big data mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nhưng nó cũng có một số nhược điểm, bao gồm:
- Chi phí đầu tư ban đầu: Các hệ thống Big data có thể đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu lớn, bao gồm cả phần mềm và phần cứng, cũng như nhân lực chuyên gia để thiết kế, triển khai và duy trì hệ thống.
- Sự phức tạp và khó khăn trong việc quản lý dữ liệu: Big data đòi hỏi phải quản lý một lượng dữ liệu lớn và đa dạng, có thể dẫn đến sự phức tạp và khó khăn trong việc quản lý và xử lý dữ liệu.
- Nguy cơ bảo mật thông tin: Vì lượng dữ liệu lớn, Big data có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng, đe dọa đến bảo mật thông tin của doanh nghiệp.
- Khả năng phân tích và xử lý dữ liệu còn hạn chế: Mặc dù Big data có thể xử lý lượng dữ liệu lớn, nhưng việc phân tích và đưa ra kết luận từ dữ liệu này vẫn còn hạn chế. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu còn đang phát triển và cần thời gian để hoàn thiện.
- Không phù hợp cho một số loại dữ liệu: Một số loại dữ liệu không phù hợp với Big data, như các loại dữ liệu có tính nhạy cảm hoặc không có sẵn trong lượng lớn để xử lý.
Quy trình hoạt động của Big Data
Xây dựng chiến lược Big Data
Chiến lược Big Data là một kế hoạch được thiết kế để giúp bạn giám sát và cải thiện cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu cho doanh nghiệp. Khi phát triển chiến lược Big Data, điều quan trọng nhất là phải xem xét các mục tiêu và sáng kiến trong hiện tại, tương lai của doanh nghiệp.
Xác định nguồn Big Data
- Dữ liệu truyền trực tiếp: Bạn có thể phân tích dữ liệu Big Data khi nó được truyền đến từ Internet of Things và các thiết bị được kết nối truyền vào hệ thống công nghệ thông tin và có thể quyết định dữ liệu nào nên dùng. giữ nguyên hoặc không giữ nguyên và dữ liệu nào cần phân tích bổ sung.
- Social Media (Facebook, YouTube, Instagram,…): Dữ liệu ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, văn bản và âm thanh rất thường ở dạng phi cấu trúc và bán cấu trúc rất hữu ích cho chức năng tiếp theo thị, bán hàng và hỗ trợ
- Dữ liệu có sẵn được công bố: là các thông tin, dữ liệu được công bố rộng rãi và công khai như các trang web chính thức của Chính phủ các nước.
- Khác: một số nguồn dữ liệu khác đến từ khách hàng, nhà cung cấp hoặc dữ liệu đám mây.
Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data
Các hệ thống máy tính hiện đại cung cấp tốc độ, sức mạnh và tính linh hoạt cần thiết để nhanh chóng truy cập số lượng lớn và các loại dữ liệu lớn. Cùng với khả năng truy cập đáng tin cậy, các công ty cũng cần có các 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 và lưu trữ dữ liệu also as standard data to phan tích.
Tiến hành phân tích dữ liệu
Có rất nhiều cách để phân tích dữ liệu như sử dụng tất cả dữ liệu lớn để phân tích với các công nghệ hiệu suất cao như lưới điện toán hoặc phân tích trong bộ nhớ hoặc xác định dữ liệu nào có liên quan trước khi phân tích . Ngày nay, nguồn dữ liệu lớn cung cấp cho các nỗ lực phân tích nâng cao như trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học.
Dựa vào dữ liệu, đưa ra quyết định
Dựa trên dữ liệu đáng tin cậy, được quán lý tốt dẫn đến các phân tích đáng tin cậy và các quyết định sáng suốt. Để duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp cần nắm bắt toàn bộ giá trị của dữ liệu lớn và hoạt động theo hướng dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đã được chứng minh rõ ràng.
