Big data là gì? Big data được ứng dụng ở đâu?

Tháng 8 năm 2015, Big data chính thức không còn là một công nghệ mới nổi. Nó đã và đang đạt đến đỉnh cao về mặt giá trị. Vậy Big data là gì? Big data được ứng dụng như thế nào? Hãy cùng Vietnix tìm hiểu qua bài viết dưới đây!

Big Data là gì?

Hầu hết chúng ta đều biết về data và bây giờ chúng ta có khái niệm Big data. Vậy cụ thể Big data là gì? Khái niệm, đặc trưng, và lịch sử hình thành như thế nào?

Định nghĩa Big Data là gì?

Big data (dữ liệu lớn) là các tập dữ liệu có khối lượng lớn (cấu trúc và phi cấu trúc), đa dạng, thay đổi nhanh và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được trong một khoảng thời gian nhất định.

Để thật sự hiểu rõ về Dữ liệu lớn – Big data, hãy cùng quay ngược về quá khứ để biết về lịch sử của nó. Theo định nghĩa của Gartner (được đưa ra vào khoảng năm 2001) và đến nay vẫn còn được sử dụng rộng rãi: Big data là dữ liệu đa dạng, với dung lượng lớn và tốc độ ngày càng cao.

3 đặc trưng của Big data là gì

Đặc trưng của Big data được thể hiện bởi “Ba chữ V” Variety – Volume – Velocity.

• Variety: Tức là sự đa dạng, Big data là những dữ liệu không giới hạn sự đa dạng. Nó bao gồm tất cả các loại dữ liệu trên đời như: hình ảnh, text, video, âm thanh,… bất kể dữ liệu đó là có cấu trúc, bán cấu trúc, hay không có cấu trúc
• Volume: Tức là Khối lượng – Dung lượng, Big data phải là một tập dữ liệu đủ lớn, nhưng cũng như đề cập ở trên – chưa có một cột mốc nào đánh dấu cho cái sự lớn cả.
• Velocity: Tức là độ gia tăng của dữ liệu, dữ liệu của big data được tăng lên theo thời gian, và sự tăng lên này là cực kỳ lớn. Và cũng như tiêu chí về Volume, không có một tiêu chuẩn nào để đánh giá sự gia tăng thế nào là lớn.

Bạn có thể tìm thấy ở đâu đó một vài cái V khác nữa như Veracity (độ chính xác) và Value (giá trị). Nhưng Vietnix cho rằng độ chính xác và giá trị của dữ liệu thì còn phải phụ thuộc vào yêu cầu của bài toán cần giải nữa, nó không nên là tiêu chí đánh giá dữ liệu có phải là big data hay không. Tuy nhiên tất cả mọi người đều đồng ý tối thiểu big data nên có cả 3V trên.

Lịch sử hình thành của Big Data

Mặc dù khái niệm Big Data còn tương đối mới, nguồn gốc của tập dữ liệu lớn đã bắt nguồn từ thập niên 1960 và 70. Khi đó, thế giới dữ liệu chỉ mới bắt đầu, sự ra đời của trung tâm dữ liệu và cơ sở dữ liệu quan hệ cũng bắt nguồn từ thời điểm đó.

Khoảng năm 2005, mọi người bắt đầu nhận ra lượng dữ liệu khổng lồ mà người dùng tạo ra qua Facebook, YouTube hay các dịch vụ trực tuyến khác. Hadoop (2005) là một framework open-source đã được tạo ra để lưu trữ, phân tích các tập dữ liệu lớn. Ngoài ra, NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến từ khoảng thời gian này.

Sự phát triển của các framework open-source như Hadoop, Spark rất cần thiết cho sự phát triển của Big Data. Bởi vì chúng đơn giản hóa việc sử dụng dữ liệu và việc lưu trữ cũng rẻ hơn. Trong những năm kể từ đó, khối lượng Big Data đã tăng vọt.

Khoa học công nghệ phát triển đã đánh dấu sự ra đời của Internet vạn vật (Internet of Things – IoT). Từ đó, ngày càng nhiều đối tượng, thiết bị được kết nối với internet hơn. Chúng thu thập dữ liệu về cách sử dụng của khách hàng và hiệu suất sản phẩm. Cùng với đó, sự xuất hiện của học máy (machine learning) cũng tạo ra nhiều dữ liệu hơn.

Big data giúp gì cho doanh nghiệp

Big data mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp: 

1. Thấu hiểu và nắm bắt đúng khách hàng mục tiêu

Với lượng dữ liệu khổng lồ mà big data thu được qua các hoạt động trên internet như truy cập website, dùng mạnh xã hội,… Những nơi mà người sử dụng internet hay truy cập các công ty có thể phân tích để hiểu biết sâu sắc về quan điểm, sở thích và yêu cầu của người tiêu dùng. Bằng cách này, họ có thể xác định chính xác khách hàng mục tiêu phù hợp với sản phẩm hay dịch vụ của mình.

2. Cải thiện và tối ưu hóa kết quả cá nhân 

Các thiết bị thông minh như điện thoại thông minh hay đồng hồ thông minh giúp thu thập thông tin cá nhân một cách dễ dàng. Những dữ liệu này cho phép các doanh nghiệp nhận diện rõ các xu hướng hành vi mới nhất của khách hàng, giúp quản lý điều chỉnh chiến lược và kế hoạch cho tương lai.

3. Bảo vệ an ninh, giảm thiểu nguy cơ 

Big data giúp cho doanh nghiệp khám phá, phát hiện và ngăn chặn các nguy cơ, rủi ro liên quan đến các gian lận, vi phạm hệ thống, đánh cắp dữ liệu. Chẳng hạn như các ngân hàng và công ty làm thẻ tín dụng dùng Big data để chống lại gian lận trong các giao dịch.

4. Điều chỉnh giá cả tối ưu

Định giá cho sản phẩm và dịch vụ luôn là một trong những thách thức lớn với doanh nghiệp, vì cần phải hiểu rõ được mong muốn của khách hàng cũng như giá của đối thủ cạnh tranh. Với Big Data làm cho quá trình này trở nên thuận tiện và nhanh chóng hơn, giúp doanh nghiệp xác định mức giá chính xác và hiệu quả.

5. Theo dõi sát sao các giao dịch tài chính

Với sự bùng nổ của thương mại điện tử khắp nơi trên thế giới, kể cả ở Việt Nam, số lượng giao dịch tài chính trực tuyến trên các website và ứng dụng mua sắm ngày càng tăng, phản ánh xu hướng mua sắm của người tiêu dùng. Các công ty sử dụng thuật toán Big Data để đề xuất và tạo ra các quyết định giao dịch cho khách hàng, từ đó nâng cao tỷ lệ thành công trong việc đặt hàng.

3 khó khăn khi làm việc cùng với Big Data

Khi làm việc với Big Data bạn sẽ đối mặt với 3 khó khăn:

1. Khối lượng dữ liệu khổng lồ

• Thách thức lớn khi phải xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ.
• Cần phải có cơ sở hạ tầng và công nghệ phù hợp để đáp ứng nhu cầu.
• Để đầu tư cho công nghệ sẽ tốn nhiều chi phí.

2. Kỹ năng chuyên môn

• Đội ngũ nhân viên phải đảm bảo yêu cầu về kỹ năng chuyên môn về Big Data, bao gồm (kỹ năng phân tích dữ liệu, kỹ năng lập trình, kiến thức về thống kê và học máy).
• Có thể gặp một số khó khăn khi tuyển dụng và đào tạo nhân viên.

3. Bảo mật dữ liệu

• Điều quan trọng cần phải quan tâm nhất là bảo mật dữ liệu của khách hàng.
• Phải có các biện pháp kỹ thuật và chính sách để bảo vệ dữ liệu của khách hàng khỏi các rủi ro bảo mật (lỗ hổng bảo mật, truy cập trái phép, sử dụng dữ liệu trái phép).

Phân loại dữ liệu Big Data

Thông thường Big Data được chia thành 3 kiểu dữ liệu được dựa trên đặc điểm tổ chức dữ liệu: “Dữ liệu có cấu trúc”, “Dữ liệu phi cấu trúc” và “Dữ liệu bán cấu trúc”

Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu mà chúng ta có thể quản lý và tìm kiếm một cách cực dễ dàng. Đây là loại dữ liệu được sắp xếp trong một định dạng cố định, nên việc tìm kiếm và truy xuất, lưu trữ và xử lý dữ liệu trở nên thuận tiện hơn. Vì được được phân loại dễ dàng, nên người làm việc có thể áp dụng các phương pháp đơn giản để phân tích và tìm kiếm thông tin.

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu ngược lại với dữ liệu có cấu trúc, một loại dữ liệu không theo một trật tự hay cấu trúc xác định nào. Đây là loại dữ liệu luôn thường xuyên thay đổi và khó để được tổ chức một cách có hệ thống. Loại dữ liệu này thường sẽ là các thứ như bình luận, tweet, lượt share trên mạng xã hội hoặc video trên nền tảng youtube. Dữ liệu này là một thách thức lớn trong việc xử lý và hiểu được loại dữ liệu này.

Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc là dữ liệu được pha trộn từ hai dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Ví dụ điển hình ở đây là Email, bởi vì dữ liệu này kết hợp nội dung không có cấu trúc với các thuộc tính được tổ chức như người gửi, người nhận, chủ đề và ngày gửi. Ngoài ra các thông tin như vị trí địa lý và thời gian cũng được tích hợp, tạo ra một loại dữ liệu đặc biệt vừa có phần cấu trúc và không có cấu trúc.

Big Data có mặt ở đâu?

Big data hiện nay đã xuất hiện ở rất nhiều nơi, bạn có thể bắt gặp bất kỳ đâu. Dưới đây là một số ví dụ của Vietnix.

• Mạng xã hội: Cụ thể như Facebook, tất cả những gì người dùng đăng lên như các dòng trạng thái, hình ảnh, video, lượt like, lượt share, lượt comment,… đều được ghi lại. Đương nhiên nó đủ điều kiện để trở thành big data.
• Hộp đen: Chính là cái “hộp đen” đặt trong máy bay ghi lại tất cả số liệu về chuyến bay, ghi âm tất cả cuộc hội thoại của phi hành đoàn.
• Công cụ tìm kiếm: Cụ thể là Google, các kết quả hiện ra sau khi bận nhấn nút “tìm kiếm” đều được trích xuất từ các cơ sở dữ liệu khổng lồ của Google, kết quả trả về cũng nhiều thể loại như danh sách các trang web, video, hình ảnh.
• Camera quan sát: Các camera quan sát ở thành phố, ghi lại hoạt động của đường phố suốt ngày đêm.

Giá trị của Big Data là gì?

Trong những năm gần đây, đặc trưng của Big Data đã xuất hiện thêm hai chữ V: Value (giá trị) và Veracity (tính xác thực của dữ liệu).

Bản thân dữ liệu có giá trị tiềm ẩn trong nó. Nhưng nó sẽ không hữu dụng cho đến khi được phát hiện. Một số điều nữa quan trọng không kém: Dữ liệu của bạn đáng tin đến đâu? Và bạn có thể dựa vào nó ở mức độ nào?

Hiện nay, giá trị của nhiều công ty hàng đầu không chỉ đến từ sản phẩm của họ mà còn từ việc sử dụng và phân tích dữ liệu. Sự tiến bộ công nghệ đã làm giảm chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu, giúp việc quản lý lượng dữ liệu lớn trở nên dễ dàng và tiết kiệm chi phí hơn. Với khả năng tiếp cận dữ liệu rộng rãi và chi phí thấp, các doanh nghiệp giờ đây có thể đưa ra quyết định chính xác hơn, nhanh chóng hơn.

Tìm kiếm giá trị trong Big Data không chỉ gồm việc phân tích nó. Thực tế, nó là cả một quá trình khám phá không ngừng. Nó yêu cầu các phân tích sâu sắc, các người dùng doanh nghiệp, giám đốc điều hành, những người nhận ra được các mẫu, đưa ra những quyết định sáng suốt, dự đoán được các hành vi.

Ý nghĩa của Big Data và Big Data Analytics là gì?

Big Data Analytics là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu khổng lồ của Big Data, từ đó xuất các thông tin hữu ích có giá trị cho doanh nghiệp hay tổ chức.

Big Data có ý nghĩa thiết yếu trong cuộc sống và công việc:

1. Trong kinh doanh:

• Hỗ trợ doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh thông minh hơn.
• Cải thiện hiệu suất cùng với hiệu quả của các hoạt động trong ngày, đồng thời phát triển các kế hoạch dài hạn chắc chắn.
• Xây dựng lợi thế cạnh tranh, mở rộng thị phần và đột phá doanh thu.

2. Trong khoa học:

• Khám phá nhiều cái mới trong nhiều lĩnh vực y học đến khám phá vũ trụ, tiến bộ trong việc nghiên cứu và phát triển.
• Hỗ trợ việc tìm ra giải pháp cho những thách thức trong khoa học, đẩy nhanh tốc độ đổi mới và sáng tạo

3. Trong chính phủ:

• Cải thiện chất lượng, hiệu suất và hiệu quả của các dịch vụ công, từ đó đưa ra các chính sách hợp lý và kịp thời
• Tăng khả năng giám sát, phòng ngừa và xử lý với các vấn đề an ninh tới tội phạm khủng bố.

4. Trong xã hội:

• Góp phần nâng cao chất lượng của cuộc sống, qua việc cải thiện các dịch vụ công cộng như giao thông, giáo dục và ý tế.
• Thúc đẩy sự phát triển của các cộng đồng thông minh, bền vững và tích cực hơn.

Cơ sở hạ tầng về IT hỗ trợ cho Big Data

Thường các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và lưu trữ dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo được thông tin. Bao gồm các hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, các phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu và các ứng dụng big data.

Đối với hiện nay, phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ. Nhưng hiện giờ cũng có nhiều công ty/ doanh nghiệp sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.

Để thu thập dữ liệu quan trọng là phải có nguồn. Có thể kể đến các nguồn có sẵn như web application, các kênh social media, mobile app hay các email lưu trữ,…

Nhưng với sự phổ biến của IoT ngày nay đòi hỏi các công ty cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các thiết bị và các phương tiện khác nhau để thu thập dữ liệu. Ngoài ra, cần chú ý đến các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. Việc phân tích dữ liệu theo định hướng IoT cũng cần có các công cụ và kỹ thuật chuyên biệt.

Để lưu trữ dữ liệu, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ đám mây. Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và điều khiển các truy cập khác, hệ thống giám sát và các sản phẩm để bảo vệ hệ thống dữ liệu.

Cơ sở hạ tầng về công nghệ hỗ trợ Big Data

Ngoài việc đáp ứng cơ sở hạ tầng về IT thì nhưng hạ tầng đặc trưng về công nghệ cũng không thể thiếu trong việc hỗ trợ Big data. Các hạ tầng vê công nghệ hỗ trợ Big data liên quan mật thiết đến cơ sở hạ tầng về IT.

1. Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một hệ sinh thái sử dụng mã nguồn mở bao gồm các dự án và công cụ hỗ trợ lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Hệ sinh thái Hadoop sẽ cung cấp một giải pháp toàn diện cho các vấn đề liên quan đến Big Data, từ việc thu thập dữ liệu cho đến việc phân tích dữ liệu.

Dự án bao gồm rất nhiều phần:

• Hadoop Common, các tiện ích phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác
• Hadoop Distributed File System, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao
• Hadoop YARN, một khuôn mẫu cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên cụm
• Hadoop MapReduce, một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song bộ dữ liệu lớn.

2. Apache Spark

Một phần của hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark là một khung xử lý dữ liệu thống nhất bằng mã nguồn mở để xử lý các dữ liệu khổng lồ. Spark có giao diện cho các cụm lập trình với tính song song dữ liệu ngầm định và khả năng chịu lỗi.

Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý big data quan trọng, và có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro ), và ngôn ngữ lập trình R ( R đặc biệt phù hợp với big data ) và hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.

>> Xem thêm bài viết về Top 12 các loại ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay

3. Data lakes

Data lakes là là một hệ thống lưu trữ mà ở đó, các dữ liệu được giữ nguyên trong định dạng gốc của nó, bao gồm dữ liệu cấu trúc và dữ liệu không cấu trúc.

Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT. Các data lakes được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu.

4. NoSQL Databases

NoSQL Databases là một cơ sở dữ liệu không sử dụng mô hình quan hệ truyền thống. NoSQL sẽ sử dụng các mô hình dữ liệu khác nhau thay vì lưu trữ dữ liệu vào trong bảng với các hàng và cột cố định

Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên. Nhưng chúng có những hạn chế như giản đồ cứng nhắc làm cho chúng không phù hợp với một số loại ứng dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt vời.

Nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các công ty để tìm cách tốt hơn để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.

5. In-memory databases

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì HDD, để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một điểm quan trọng để sử dụng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu.

Những trường hợp sử dụng Big Data

Big Data giúp giải quyết hàng loạt các hoạt động kinh doanh, từ trải nghiệm khách hàng đến phân tích kinh doanh. Sau đây là một vài trường hợp để mọi người tìm đến Big Data:

Phát triển sản phẩm

Các công ty, doanh nghiệp sử dụng Big Data để dự đoán nhu cầu của khách hàng. Họ xây dựng các mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ mới bằng cách phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm hoặc dịch vụ trong quá khứ lẫn hiện tại. Đồng thời mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính đó. Từ đó góp phần vào thành công thương mại của dịch vụ. Hoặc có thể sử dụng dữ liệu và phân tích từ các nhóm tập trung, phương tiện truyền thông xã hội, thị trường thử nghiệm. Từ đó lên kế hoạch, sản xuất và ra mắt các sản phẩm mới với thị trường.

Dự đoán bảo trì

Các yếu tố có thể dự đoán được những lỗi cơ học có thể bị vùi sâu trong vô số dữ liệu khác nhau. Các tổ chức có thể phân tích những dấu hiệu về các vấn đề tiềm ẩn. Từ đó thực hiện việc bảo trì hiệu quả. Đồng thời đạt hiệu quả cao hơn về chi phí, tối đa hóa thời gian hoạt động của các thiết bị.

Trải nghiệm khách hàng

Như người ta vẫn nói, thương trường là chiến trường. Giờ đây, một cái nhìn rõ hơn về trải nghiệm khách hàng trở nên khả thi hơn bao giờ hết. Big Data cho phép bạn thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, lượt truy cập, nhật ký cuộc gọi,… Từ đó cải thiện trải nghiệm tương tác và tối đa hóa giá trị được cung cấp cho người dùng.

Bảo mật

Việc đánh cắp thông tin được thực hiện không chỉ bởi những cá nhân, mà còn cả những đội ngũ chuyên nghiệp. Big Data giúp bạn xác định các mẫu trong dữ liệu, chỉ ra gian lận, tổng hợp thông tin. Từ đó thực hiện các báo cáo nhanh chóng hơn.

Máy học (Machine learning)

Máy học là một trong những lĩnh vực “nóng” trong những năm gần đây. Và dữ liệu cụ thể là Big Data – là một trong những lý do cho việc này. Ngày nay, chúng ta có thể dạy máy móc thay vì lập trình cho chúng nhờ vào Big Data.

Hiệu quả hoạt động

Đây là lĩnh vực mà Big Data có tầm ảnh hưởng lớn nhất. Với Big Data, bạn có thể phân tích, đánh giá hoạt động sản xuất, phản hồi khách hàng. Cùng với các yếu tố khác, giúp giảm thiểu sự trì trệ, đồng thời dự đoán nhu cầu trong tương lai. Big Data cũng có thể cải thiện các quyết định được đưa ra, sao cho phù hợp với nhu cầu của thị trường hiện tại.

Thúc đẩy sự đổi mới

Big Data có thể giúp bạn đổi mới bằng cách nghiên cứu sự phụ thuộc lẫn nhau giữa người với người, giữa các tổ chức, thực thể, quy trình. Sau đó xác định các cách mới để sử dụng những thông tin ấy. Các thông tin chi tiết về dữ liệu dùng để cải thiện quyết định về tài chính, kế hoạch. Xem xét xu hướng và nhu cầu khách hàng về các sản phẩm, dịch vụ mới,… Rõ ràng, có vô vàn lý do khiến Big Data là một nhân tố không thể thiếu ngày nay.

Ứng dụng Big data là gì?

Big data và Analytic đang được ứng dụng gần như trong mọi lĩnh vực kinh doanh và được kết hợp sử dụng với nhiều lĩnh vực kinh tế khác. Điều này đã góp phần tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp lên rất nhiều.

1. Thương mại điện tử (E-commerce)

Hiện nay, ngành thương mại điện tử đang hot và phát triển cực mạnh. Khi tham gia vào thị trường này cạnh tranh cao và cần rất nhiều vào việc áp dụng và cải tiến công nghệ. Big data có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh bằng cách cung cấp các thông tin chuyên sâu và các bảng báo cáo chi tiết về việc phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh.

Một số ứng dụng của big data trong ngành thương mại điện tử có thể kể đến ở đây là:

• Có thể thu thập thông tin và các yêu cầu của khách hàng trước khi thực hiện giao dịch.
• Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm và dịch vụ liên quan, giúp tăng khả năng bán hàng và tạo doanh thu tốt hơn.
• Nhà quản lý bán hàng có thể xem được các sản phẩm được khách hàng xem nhiều, từ đó có thể tối ưu trải nghiệm và đưa ra các chương trình phù hợp.
• Có thể xác định được các yêu cầu từ khách hàng đang mong muốn và tập trung vào những sản phẩm, dịch vụ phục vụ các nhu cầu đó.
• Phân tích hành vi theo xu hướng để tạo ra các sản phẩm hướng đến các khách hàng đó….

2. Digital Marketing

Digital Marketing hiện nay được xem là chìa khóa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào trong thời đại công nghệ 4.0. Cùng với đó là sự tiếp sức của Big data cho Digital Marketing phát triển mạnh mẽ và nó trở thành mộ phần không thể thiếu trong các doanh nghiệp.

Ứng dụng Big data trong Digital Marketing:

• Giúp phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh,… Điều này, giúp cho doanh nghiệp của bạn có thể xác định rõ ràng hơn về cơ hội của doanh nghiệp và đưa ra các kế hoạch phù hợp để phát triển.
• Đo lường được người dùng trên các phương tiện truyền thông mạng xã hội và phân tích, nhắm mục tiêu khách hàng thông qua nhân khẩu học, giới tính, độ tuổi,…
• Tạo báo cáo chi tiết với các số liệu trực quan sau mỗi chiến dịch quảng cáo.
• Thực hiện các chiến lượng nội dung để xếp hạng các trang web doanh nghiệp ở vị trí cao trên kết quả tìm kiếm của Google hay được gọi là SEO (Tối ưu công cụ tìm kiếm).

3. Ngành bán lẻ

Big data có thể mang lại những cơ hội lớn cho lĩnh vực bán lẻ, nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Những ứng dụng trong lĩnh vực bán lẻ:

• Giúp xây dựng mô hình chi – tiêu của từng khách hàng.
• Hỗ trợ xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng của khách hàng.
• Kết hợp phân tích dữ liệu cùng lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu truyền thông,…

4. Ngành y tế

• Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.
• Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể
• Có thể lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.
• Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, hệ thống Big Data có thể theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan.
• Các ứng dụng Big Data cũng có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như: sốt xuất huyết hoặc sốt rét.

5. Ngành ngân hàng

• Sử dụng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhánh mới.
• Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.
• Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số.
• Kết hợp nhiều quy tắc được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm.
• Machine learning và AI đang được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan.

6. Ngăn chặn nội dung đen

Hiện tại trên các trình duyệt web như (Chrome, Safari, Microsoft edge, Firefox,…) Đều cung cấp các Extension có nhiều addon phục vụ cho việc Content filtering. Các addon sẽ sử dụng Big data để dự đoán nội dung bạn sắp truy cập có phù hợp hay không.

Một ví dụ khác không hẳn là ngăn chặn nội dung đen nhưng giúp bạn giảm bớt sự phiền toái đó là chức năng Adblock. Chức năng sẽ giúp bạn chặn hết những banner, pop up và video quảng cáo cho một lần và suốt quá trình duyệt web của bạn sau này. Data càng nhiều thì dữ liệu đưa về server blacklist càng nhiều, điều này khiến việc block các quảng cáo ngày càng chính xác.

Big Data cần học gì?

Để hiểu, sử dụng và phân tích được Big data cần phải có được kiến thức và những kỹ năng cụ thể như:

• 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 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 nhiều lĩnh vực đặc biệt khác như: Khoa học dữ liệu, thu thập dữ liệu.
• Kỹ năng lập trình: Học ít nhất một ngôn ngữ lập trình (Python, Java, Scala,…) sẽ giúp bạn xử lý các bài toán big data dễ dàng hơn. Tiêu biểu bạn có thể tham khảo 2 ngôn ngữ phổ biến là Python hay Java.
• Kỹ năng giao tiếp: Có khả năng viết tốt báo và tài liệu rõ ràng, biết thuyết trình về kết quả phân tích dữ liệu cho mọi người hiểu.

Cùng với sự gia tăng về số lượng dự án cần phân tích big data, việc đáp ứng được số lượng chuyên gia trong ngành hay chí ít là nhân lực có chuyên môn đang là thách thức lớn. Các tổ chức hay doanh nghiệp nếu giải quyết được bài toán này sẽ nắm nhiều lợi thế không chỉ về data mà còn tạo điều kiện phát triển rất nhiều lĩnh vực khác.

Vấn đề của big data

Các vấn đề của big data có thể chia ra làm 2 nhóm như sau:

• Lưu trữ big data: Với một lượng dữ liệu khổng lồ thì bạn cần phải tìm cách làm sao để có thể lưu trữ được hết.
• Xử lý big data: Các thao tác cần xử lý như tìm kiếm một thông tin nào đó, phân tích một chỉ số nào đó, dự đoán một chỉ số nào đó,…

Lời kết

Vietnix chia sẻ những khái niệm và ứng dụng để bạn có cái nhìn tổng quan về Big data là gì? Qua bài viết này, cho thấy tầm quan trọng của Big Data trong lĩnh vực kinh doanh là rất lớn và nó giúp cho việc vận hành và hỗ trợ cung cấp các dữ liệu cần thiết trong quá trình phát triển của doanh nghiệp nếu áp dụng và sử dụng big data đúng cách. Hy vọng bài viết mang lại cho bạn nhiều thông tin hữu ích. Chúc các bạn thành công.