Chia sẻ tri thức

Big Data là gì? Đặc điểm, vai trò và ứng dụng của Big Data

Rate this post

Trong thời đại công nghệ hiện đại ngày nay, các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực luôn chú trọng cách ứng dụng Big Data (Dữ liệu lớn) để phát triển kinh doanh của doanh nghiệp. Vậy Big Data là gì và ứng dụng của nó như thế nào?

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. 

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 là gì

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 là gì 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.

Khó khăn khi làm việc với Big Data

Thách thức của Big Data là gì

Công thức lớn nhất khi sử dụng Big Data là khối lượng quá lớn và tăng tốc. Các doanh nghiệp, tổ chức vẫn luôn cố gắng bắt kịp sự tăng trưởng nhanh của dữ liệu và tìm cách lưu trữ đủ Dữ liệu lớn cần thiết. Một thức thức khác là về thời gian xử lý Dữ liệu lớn. Lượng dữ liệu quá lớn sẽ khiến cho chất lượng dữ liệu không được đảm bảo, có thể gây ra lỗi khó khăn trong quá trình xử lý và lọc dữ liệu.

Chỉ trích về cách sử dụng Big Data là gì

Big Data trả lại lợi ích cho doanh nghiệp rất lớn những chi phí đầu tư cho nó cũng rất cao và không có nhiều người biết tận dụng nó dẫn đến việc lãng phí tài nguyên. Ngoài ra, việc sử dụng Big Data cũng chỉ bị trích dẫn vì có trường hợp xâm phạm đến quyền riêng tư của người dùng.

Chỉ trích dẫn về việc lấy thông tin từ Big Data

Một số nhà nghiên cứu như Danah Boyd đã thể hiện sự kinh ngạc khi các nhà quản lý doanh nghiệp phụ thuộc vào dữ liệu từ Big Data để chọn mẫu thống kê. Họ cho rằng việc này có thể gây ra sự chủ quan, trong một số trường hợp có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng của chiến lược khi thực thi trong tương lai.

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.

Các ứng dụng phổ biến của Big Data là gì

Ngành tài chính – Ngân hàng

Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, Dữ liệu lớn được sử dụng để phân tích và xác định các địa điểm tập tin trung tâm theo nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm ẩn khả năng phát triển chi nhánh mới, dự đoán lượng tiền mặt cần có sẵn để cung cấp ứng dụng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể, nâng cao hệ thống ngân hàng kỹ thuật số, phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên gia liên quan giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.

Y tế, chăm sóc sức khỏe

Trong ngành y tế, Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big Data giúp dự đoán thời điểm cần có sự hiện diện của bác sĩ, giúp theo dõi tình hình bệnh nhân bằng cách theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử, theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan. Ngoài ra, Big Data còn có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều căn bệnh ở giai đoạn đầu, lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ dữ liệu theo một cách hiệu quả. Đặc biệt, nó cũng có thể dự báo trước các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh nguy hiểm.

Thương mại điện tử

Đối với ngành thương mại điện tử, doanh nghiệp nào sở hữu và ứng dụng tốt Dữ liệu lớn sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn trên thị trường. Big Data giúp nhà quản lý xác định sản phẩm nào được xem nhiều nhất để tối ưu thời gian hiển thị, tự động gửi mã ưu đãi cho những sản phẩm khách hàng bỏ sọt vào hàng nhưng không mua. Đặc biệt, Big Data có thể phân tích hành vi, sở thích, sự quan tâm của khách hàng, giúp nhà quản lý lý trí hơn về khách hàng để cung cấp các sản phẩm theo đúng xu hướng, nhu cầu thị trường.

Ngành bán lẻ

Ngành bán lẻ ứng dụng Dữ liệu lớn trong việc xây dựng mô hình chi tiêu của khách hàng, giúp dự đoán cung – cầu cho các sản phẩm. Kết hợp với dữ liệu về thời điểm giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác sản phẩm phù hợp nhất để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng. Các nhà quản lý có thể dựa vào dữ liệu về thói quen mua hàng, sở thích của khách hàng để xác định vị trí, cách bố trí sản phẩm trên kệ hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.

Tiếp thị kỹ thuật số

Digital Marketing ngày càng trở thành một công cụ quan trọng đối với các doanh nghiệp hiện nay. Khi ứng dụng Big Data, doanh nghiệp sử dụng Digital Marketing có thể xác định các đối tượng mục tiêu trên các trang mạng xã hội dựa trên thông tin nhân khẩu học, giới tính, tuổi tác, sở thích. Bên cạnh đó, có thể cá nhân hóa các hoạt động tìm kiếm trên Google, Email Marketing, hiển thị quảng cáo phù hợp và tạo báo cáo chi tiết sau mỗi chiến dịch quảng cáo.

Ngành công nghiệp

Phát triển phần mềm sản phẩm

Các công ty sử dụng Dữ liệu lớn để xây dựng các mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ mới. Họ phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm/dịch vụ trong quá khứ và hiện tại, sau đó mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính và phát triển thành phần mềm hoàn chỉnh. 

Tăng trải nghiệm khách hàng

Big Data cho phép bạn thu thập dữ liệu từ các phương tiện truyền thông xã hội, lịch sử web, nhật ký cuộc gọi và các nguồn khác. Nhờ đó, doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng của mình hơn qua chính hành vi thực tế của khách hàng.

Máy học (Machine Learning)

Máy học là một bước tiến của công nghệ hiện đại và Dữ liệu lớn đóng góp phần lớn trong sự phát triển của máy học. Hiện máy móc này có thể tự học từ dữ liệu lịch sử thay vì con người phải thiết lập chương trình, lịch sử dữ liệu này được thu thập đầy đủ vào Dữ liệu lớn.

Thúc đẩy sự tiến bộ mới

Dữ liệu lớn cung cấp dữ liệu về thông tin sản phẩm, lịch sử phát triển của mọi lĩnh vực, ngành nghề. Qua đó, nhà quản lý có thể xác định được những điểm cần cải tiến, phát triển để công nghệ mới lại sự sáng tạo, mới mẻ, hữu ích cho các ngành công nghiệp.

Lĩnh vực giáo dục đào tạo

Ngành giáo dục sử dụng Dữ liệu lớn để ước tính số lượng học sinh, tuyển sinh viên hàng năm, quản lý hồ sơ học sinh, sinh viên, truy xuất thông tin nhanh cần thiết khi gặp các vấn đề phát sinh. Ngoài ra, Big Data còn giúp ước tính được nhu cầu tuyển dụng cho các ngành nghề hàng năm để đề ra các phương án đào tạo nhằm đáp ứng các nguồn nhân lực cho xã hội.

Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data là gì

Điểm đặc biệt của Big Data là lượng dữ liệu lớn và tăng cao qua nhiều năm, do đó cần có hệ thống lưu trữ lưu trữ và máy chủ được thiết kế đặc biệt cho Big Data. Ngoài ra còn có phần mềm thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp nếu sử dụng Big Data lâu dài thì nên đầu tư cơ sở hạ tầng IT vàng, chất lượng để đảm bảo nguồn dữ liệu không bị mất đi hoặc không cập nhật.

Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung vào một vị trí, bởi vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa trên các dịch vụ điện toán đám mây đám mây để xử lý nhiều yêu cầu dữ liệu lớn của họ.

Nguồn: vieclam.thegioididong.com

Author

Vũ Thành

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Phone
Zalo
Messenger
Messenger
Phone
Zalo