Bạn đã bao giờ nghe nói tới Big Data chưa? Bạn có hiểu “Big Data là gì?”, vai trò của Big Data ra sao và ứng dụng của nó thế nào không? Hãy cùng Blogvieclam.edu.vn tìm hiểu những thông tin quan trọng về “dữ liệu lớn” nhé!
Bạn đang đọc: Big data là gì? Vai trò, ứng dụng của Big Data hiện nay
TÌM VIỆC LÀM Big data
1. Big Data là gì?
Trong phần này, Blogvieclam.edu.vn sẽ cùng bạn tìm hiểu “Big Data là gì?” cũng như đặc trưng của Big Data.
1.1 Định nghĩa Big Data là gì?
Big data là gì? Dữ liệu lớn (Big data) đề cập đến các tập hợp thông tin đa dạng, phức tạp, phát triển với tốc độ ngày càng tăng.
Dữ liệu lớn có thể có cấu trúc (thường là số, dễ dàng định dạng và lưu trữ), bán cấu trúc (không theo cấu trúc cụ thể, nhưng vẫn giữ một số loại cấu trúc có thể quan sát được; chẳng hạn như ngôn ngữ XML, trang web, email,…) hoặc không có cấu trúc (dạng tự do, như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh). Gần như mọi bộ phận trong công ty đều có thể sử dụng những phát hiện từ việc phân tích dữ liệu lớn để hoàn thành công việc. Nhưng việc xử lý big data có là một thách thức.
Big data có thể được thu thập từ các bình luận được chia sẻ công khai trên mạng xã hội và trang web, được thu thập tự nguyện từ các thiết bị điện tử và ứng dụng cá nhân, thông qua bảng câu hỏi, mua sản phẩm, đăng ký điện tử.
Big data được lưu trữ nhiều nhất trong cơ sở dữ liệu máy tính và được phân tích bằng phần mềm được thiết kế đặc biệt.
1.2 Đặc trưng của Big Data là gì?
Big Data mang 4 đặc trưng là: Volume, velocity, variety và value. Cụ thể như sau:
- Volume – Dung lượng: Dung lượng trong Big Data được tăng lên cực lớn và mạnh mẽ từng ngày. Cứ mỗi 11s sẽ có 1 Petabyte dữ liệu được tạo mới trên toàn thế giới. Nó có kích thước tương đương với một video chất lượng HD dài khoảng 13 năm.
- Velocity – Tốc độ: Nó cho trải nghiệm người dùng tốt hơn, khi truy cập dữ liệu sẽ cực nhanh và mượt mà. Sự ra đời và cải tiến không ngừng của các công cụ, kỹ thuật, ứng dụng dữ liệu, nguồn data đã nâng cao Velocity của data. Tốc độ tăng trưởng của nó đạt mức 40%/năm, từ 2009 – 2020 nó đã tăng lên gấp 44 lần.
- Variety – Tính đa dạng: Data được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau thông qua các thiết bị khác nhau như di động, máy tính, mạng xã hội, các thiết bị cảm ứng,…
- Value – Giá trị: Nó chính là đặc trưng biểu thị cho việc trích xuất các giá trị to lớn tiềm ẩn trong các tệp data khủng lồ. Từ đó có thể đưa nó ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống như: Nghiên cứu khoa học, y học, kinh doanh, Marketing, vật lý,….
2. Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
Big Data được ứng dụng đúng cách sẽ mang lại rất nhiều lợi ích. Dưới đây là những giá trị mà doanh nghiệp có thể nhận được khi có Big Data.
2.1 Tuyển dụng đúng nhân sự
Ngay cả khi là CEO của công ty, bạn cũng không thể tự mình hoàn thành mọi công việc. Bạn cần một đội ngũ những người có năng lực, người có thể góp phần xây dựng, phát triển và gia tăng giá trị cho công ty. Tuy nhiên, việc tuyển dụng đúng người không phải là việc đơn giản. Và đây là lúc Big Data thể hiện giá trị của nó. Với Big Data, thông tin về ứng viên có thể được thu thập bằng nhiều cách, bao gồm hồ sơ công ty và các phương tiện truyền thông xã hội. Điều này cho phép bộ phận nhân sự nhanh chóng xác định và thuê những ứng viên phù hợp nhất.
2.2 Làm hài lòng khách hàng
Cùng với nhân viên, khách hàng đóng vai trò cốt lõi giúp duy trì hoạt động kinh doanh của một doanh nghiệp. Khách hàng hài lòng đồng nghĩa với việc doanh nghiệp của bạn có cơ hội sinh lời cao hơn.
Bằng cách sử dụng Big Data, bạn có thể tìm hiểu nhu cầu và sở thích của người tiêu dùng thông qua hành vi trực tuyến của họ. Khi đó, bạn có thể cung cấp sản phẩm/dịch vụ mà khách hàng của bạn cần.
2.3 Thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu
Việc đáp ứng được kỳ vọng của người tiêu dùng đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đang bước trên con đường dẫn tới thành công. Nếu sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp khiến khách hàng cảm thấy hài lòng, họ có nhiều khả năng quay lại mua hàng. Đây là cách hoàn hảo để xây dựng mối quan hệ bền chặt và tạo ra ROI.
Các nhà tiếp thị có thể thu thập thông tin chi tiết hơn về hành vi của khách hàng thông qua khai thác và phân tích dữ liệu lớn. Netflix đã từng sử dụng Big Data để tiết kiệm 1 tỷ USD/năm cho việc giữ chân khách hàng. Bạn cũng có thể sử dụng Big Data như một công cụ để cải thiện các hoạt động kinh doanh và hiệu suất tổng thể của doanh nghiệp. Khi bạn liên tục làm hài lòng khách hàng, bạn sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh.
2.4 Tối ưu quy trình bán hàng
Với Big Data, bạn có thể thực hiện việc phân tích khách hàng để nhắm mục tiêu đúng đối tượng vào đúng thời điểm. Điều này giúp các Marketer đáp ứng nhu cầu của khách hàng nhanh hơn, nhờ đó thúc đẩy doanh số bán hàng nhiều hơn. Theo McKinsey, các doanh nghiệp đầu tư vào Big Data có thể tăng tỷ suất lợi nhuận lên đến 60%.
Hơn nữa, Big Data cũng có thể cung cấp thông tin chi tiết chính xác về quy mô gần đúng của thị trường, những thay đổi trong xu hướng hiện tại và các cơ hội phát triển hơn nữa. Ví dụ: với sự trợ giúp của phân khúc thị trường, các nhà tiếp thị có thể phát triển chiến lược bán hàng dựa trên nhân khẩu học.
Hơn nữa, dựa trên thông tin mà Big Data cung cấp, nhân viên bán hàng có thể đề xuất các mặt hàng phù hợp với xu hướng và lịch sử đặt hàng của khách hàng. Kết quả tổng hợp không chỉ nâng cao doanh thu mà còn cho phép các công ty cải thiện các sản phẩm và dịch vụ hiện có.
2.5 Tinh chỉnh các kỹ thuật tiếp thị
Có một lượng lớn thông tin mà các nhà tiếp thị có thể thu được từ các kênh tiếp thị kỹ thuật số khác nhau. Nhưng chất lượng dữ liệu kém có thể khiến họ đưa ra các quyết định sai lầm, tạo ra các chiến lược kinh doanh không hiệu quả. Theo IBM, điều này khiến nền kinh tế Mỹ tiêu tốn tới 3,1 nghìn tỷ USD mỗi năm.
Big Data có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể trong các chiến dịch tiếp thị, cho dù đó là SEO, SEM, SMM, PPC, tiếp thị qua email, tiếp thị người ảnh hưởng,… Bằng cách tinh chỉnh phương pháp tiếp thị của mình, bạn có thể vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh.
2.6 Tăng năng suất làm việc
Big Data có thể hữu ích trong mọi khía cạnh, từ thúc đẩy tinh thần của nhân viên đến lập kế hoạch, quản lý công việc hiệu quả hơn. Ví dụ: Deep Learning (học sâu) và phân tích dự đoán có thể nâng cao khả năng phân tích của nhân viên, cho phép họ cải thiện kỹ năng đánh giá rủi ro và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Bên cạnh đó, khi nhân viên biết rằng các quyết định của họ có căn cứ (số liệu cụ thể, có thể định lượng), họ sẽ trở nên tự tin và chủ động hơn. Ngược lại, nếu không có dữ liệu, nhân viên có thể đưa ra quyết định sai lầm. Việc liên tục mắc sai lầm có thể làm giảm năng suất và doanh thu. Quan trọng hơn, nó có thể khiến khách hàng nghi ngờ về chất lượng sản phẩm/dịch vụ, gây tổn hại đến danh tiếng của công ty.
2.7 Tối ưu hóa giá bán
Doanh nghiệp phải định giá sản phẩm của mình sao cho không ảnh hưởng đến lợi nhuận cũng như không làm mất khả năng cạnh tranh trên thị trường. Tuy nhiên, việc định giá phù hợp là một thách thức lớn.
Big Data có thể cung cấp thông tin chi tiết, cho phép doanh nghiệp xây dựng mô hình giúp dự đoán khách hàng sẵn sàng trả bao nhiêu tiền để mua sản phẩm/dịch vụ khi hoàn cảnh thay đổi.
có thể là một thách thức để nhận ra mức giá nào tạo ra kết quả tốt nhất. Theo một báo cáo của McKinsey, chỉ cần tăng giá 1% cũng có thể thúc đẩy lợi nhuận lên gần 8%. Vì vậy, bạn có thể thấy chiến lược định giá phù hợp có thể quan trọng như thế nào.
2.8 Đánh giá hiệu quả của các chiến lược kinh doanh
Nền kinh tế, xã hội đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Bằng cách sử dụng Big Data, bạn có thể dự đoán xu hướng mới nổi và những thay đổi về nhu cầu của khách hàng. Tuy nhiên, điều này có nghĩa là bạn phải nhanh chóng phát triển các chiến lược phù hợp với các biến động này. Do đó, bạn cũng cần phải liên tục phân tích các chiến lược kinh doanh của mình. Theo dõi hiệu quả của các chiến lược sẽ cho phép bạn duy trì khả năng cạnh tranh và hiệu quả kinh doanh. Hơn nữa, nó có thể giúp xác định các cơ hội nâng cao lợi nhuận.
3. Ứng dụng của Big Data hiện nay
Big Data hiện đang được ứng dụng trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống, kinh tế, xã hội; từ ngành ngân hàng cho tới ngành y, từ thương mại điện tử cho đến ngành bán lẻ,…
3.1 Ứng dụng Big Data trong ngành ngân hàng
- Xác định những nơi xuất hiện nhiều khách hàng tiềm năng để lập chi nhánh mới.
- Dự đoán lượng tiền mặt cần sẵn để cung ứng ở một chi nhánh tại các thời điểm trong năm.
- Machine learning và AI được ngân hàng sử dụng để phát hiện hoạt động gian lận.
- Hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng lớn dữ liệu từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh.
3.2 Ứng dụng Big Data ngành y tế
- Sắp xếp, phân công ca trực cho đội ngũ y bác sĩ.
- Big Data có thể theo dõi tình trạng bệnh nhân và gửi báo cáo cho bác sĩ bằng cách sử dụng các thiết bị kỹ thuật số.
- Đánh giá triệu chứng, xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.
- Lưu trữ hồ sơ một cách hiệu quả.
- Báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh.
3.3 Ứng dụng Big Data thương mại điện tử
- Thu thập dữ liệu của khách hàng trước khi khách hàng mua sản phẩm/dịch vụ.
- Giúp các nhà tiếp thị tiếp cận đúng khách hàng.
- Giúp nhà quản lý trang thương mại điện tử xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất, từ đó tối ưu thời gian hiển thị của các trang này.
- Đánh giá hành vi khách hàng và đề xuất sản phẩm tương tự; giúp tăng khả năng bán hàng, tạo ra doanh thu cao hơn.
- Khi khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng không thanh thanh toán, Big Data có thể tự động gửi mã khuyến mại để thúc đẩy hành vi mua hàng.
- Phân tích nhu cầu của khách hàng để gửi cho họ thông tin về những sản phẩm phù hợp.
3.4 Ứng dụng Big Data ngành bán lẻ
- Big Data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách.
- Phân tích lượng mua hàng của từng sản phẩm để đẩy mạnh các sản phẩm bán tốt và giảm (hoặc loại bỏ) các sản phẩm không được đón nhận.
- Phân tích lượng cung – cầu theo từng thời điểm để nhập về số lượng sản phẩm phù hợp đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
3.5 Ứng dụng Big Data Digital Marketing
- Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh, tìm hiểu insight khách hàng.
- Nhắm mục tiêu tới khách hàng phù hợp dựa trên nhân khẩu học, giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập,…
- Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo.
- Mở rộng tệp khách hàng bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu khách hàng hiện có để nhắm mục tiêu tới các khách hàng có đặc điểm tương tự.
4. Quy trình hoạt động của Big Data
Big Data hoạt động theo quy trình sau:
4.1 Xây dựng chiến lược Big Data
Việc xây dựng chiến lược Big Data giúp bạn giám sát, cải thiện cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ, sử dụng dữ liệu. Khi phát triển chiến lược Big Data, điều quan trọng là phải xem xét mục tiêu và sáng kiến trong hiện tại, tương lai của doanh nghiệp.
4.2 Thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu có vẻ khác nhau đối với mọi tổ chức. Với công nghệ ngày nay, các tổ chức có thể thu thập cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau – từ lưu trữ đám mây đến ứng dụng di động, từ các kênh Social Media đến cảm biến IoT tại cửa hàng và hơn thế nữa.
Tìm hiểu thêm: React Native là gì? Ưu nhược điểm của React Native
4.3 Lưu trữ dữ liệu
Bạn có thể lưu trữ dữ liệu trên hệ thống đám mây, phần mềm tại chỗ,… Dữ liệu thô hoặc không có cấu trúc, quá phức tạp được coi là siêu dữ liệu và thường được lưu trữ trong “Data Lake”.
4.4 Xử lý dữ liệu
Sau khi được thu thập và lưu trữ, dữ liệu phải được sắp xếp hợp lý để có được kết quả chính xác. Dữ liệu đang tăng lên theo cấp số nhân, điều này khiến việc xử lý dữ liệu trở thành một thách thức đối với các tổ chức.
Doanh nghiệp có thể tiến hành phân tích dữ liệu nhờ các công nghệ hiệu suất cao như điện toán lưới hoặc phân tích trong bộ nhớ. Ngày nay, các nguồn dữ liệu lớn có thể được phân tích bằng AI và máy học.
4.5 Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
Sau khi phân tích dữ liệu, bạn sẽ thu được các thông tin quan trọng, để qua đó đưa ra các quyết định phù hợp. Chẳng hạn, từ Big Data, bạn nhận thấy phần lớn khách hàng mua sản phẩm A và rất ít khách mua sản phẩm B. Dựa trên thông tin này, bạn quyết định tập trung nguồn lực (nhân sự, tiền, thời gian,…) để sản xuất sản phẩm A, đồng thời chấm dứt việc sản xuất sản phẩm B.
Big Data tác động trực tiếp tới việc đưa ra quyết định, vì vậy, thu thập được nguồn dữ liệu đáng tin cậy là điều vô cùng quan trọng.
5. Mối quan hệ giữa Big Data và Analytics
Điều thực sự mang lại giá trị cho các tổ chức là phân tích dữ liệu. Nếu dữ liệu không được phân tích, nó chỉ là một tập hợp những ký tự vô nghĩa.
Bằng cách phân tích dữ liệu, các công ty sẽ thu thập được các thông tin quan trọng về nhu cầu của khách hàng/nhân viên, để từ đó cung cấp sản phẩm/dịch vụ phù hợp, xây dựng thương hiệu, tăng doanh thu,…
Cao cấp hơn, dữ liệu có thể được khai phá (data mining) để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.
Phân tích dữ liệu có thể bao gồm:
- Phân tích dữ liệu thăm dò: xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu
- Phân tích dữ liệu xác nhận: áp dụng các kỹ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay không.
- Phân tích dữ liệu định lượng: phân tích số có các biến, có thể so sánh thống kê
- Phân tích dữ liệu định tính: tập trung vào dữ liệu không cấu trúc như video, hình ảnh, văn bản
6. Khó khăn khi làm việc với Big Data
Big Data mang lại nhiều lợi ích, song làm việc với số lượng dữ liệu khổng lồ chưa bao giờ là điều dễ dàng.
6.1 Thiếu hiểu biết về dữ liệu
Nhiều công ty thất bại trong việc sử dụng Big Data do họ không đủ hiểu biết về lĩnh vực này. Nhân viên công ty không biết dữ liệu là gì, cách lưu trữ, xử lý, tầm quan trọng và nguồn của dữ liệu. Các chuyên gia dữ liệu có thể biết mục đích của việc xây dựng hệ thống dữ liệu lớn, nhưng những người khác thì không. Kết quả là, họ không thu thập và lưu trữ các dữ liệu quan trọng.
6.2 Vấn đề tăng trưởng dữ liệu
Lượng dữ liệu được lưu trữ đang tăng lên nhanh chóng. Khi các tập dữ liệu này phát triển theo cấp số nhân, nó trở nên cực kỳ khó xử lý.
Một thách thức nữa là thời gian xử lý Big Data. Hầu hết dữ liệu mà chúng ta thu thập được thuộc dạng không cấu trúc. Điều này có nghĩa là bạn không thể tìm thấy chúng trong mô hình dữ liệu cũ, khiến việc phân tích data trở nên tốn thời gian hơn.
6.3 Lựa chọn sai công cụ lưu trữ, phân tích dữ liệu
Hiện nay có rất nhiều công cụ cho phép bạn lưu trữ, phân tích dữ liệu. Mỗi công cụ có ưu và nhược điểm riêng biệt, phù hợp với các đối tượng khác nhau. Việc chọn công cụ không phù hợp sẽ làm lãng phí tiền bạc, thời gian, công sức,…
6.4 Không biết cách sử dụng Big Data
Như đã nói ở phần trên, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được phân tích. Tuy nhiên, không phải công ty nào cũng có nhân sự để xử lý khối lượng khổng lồ data đang lưu trữ. Điều này dẫn đến lãng phí tiền bạc mà không đạt được kết quả như mong đợi.
6.5 Chất lượng data
Nhiều chuyên gia tỏ ra quan ngại về việc các nhà quản lý doanh nghiệp quá phụ thuộc vào dữ liệu. Nếu dữ liệu không đảm bảo tính xác thực, nó có thể dẫn đến các quyết định sai lầm, ảnh hưởng nghiêm trọng tới hoạt động của tổ chức.
7. Các công nghệ đặc biệt dành cho Big Data
Khi nói đến Big Data chúng ta không thể không nói đến những công nghệ dưới đây.
7.1 Hệ sinh thái Hadoop
Hệ sinh thái Hadoop là một nền tảng giúp giải quyết các vấn đề về dữ liệu lớn. Nó bao gồm nhiều dịch vụ: nhập, lưu trữ, phân tích dữ liệu:
- Hadoop Distributed File System (HDFS): hệ thống lưu trữ dữ liệu chính, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao.
- Hadoop YARN: công nghệ quản lý tài nguyên và lập kế hoạch công việc.
- Hadoop MapReduce: mô hình lập trình được sử dụng để viết các ứng dụng cho phép xử lý Big Data được lưu trữ trong HDFS.
- Hadoop Common: tập hợp các tiện ích và thư viện phổ biến hỗ trợ các mô-đun Hadoop khác.
7.2 Apache Spark
Apache Spark là một công cụ phân tích hợp nhất mã nguồn mở để xử lý dữ liệu quy mô lớn. Spark cung cấp một giao diện cho các cụm lập trình với tính song song dữ liệu ngầm định và khả năng chịu lỗi.
>>>>>Xem thêm: 8C – Mô hình tuyển dụng hiệu quả mà doanh nghiệp cần biết
7.3 Data lakes
Dake Lakes là một kho lưu trữ tập trung cho phép bạn lưu trữ tất cả dữ liệu từ có cấu trúc đến không cấu trúc, từ số lượng ít đến nhiều. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu mà không cần phải cấu trúc dữ liệu trước.
7.4 NoSQL Databases
Cơ sở dữ liệu NoSQL cung cấp một cơ chế để lưu trữ và truy xuất dữ liệu được mô hình hóa khác với các quan hệ bảng được sử dụng trong các cơ sở dữ liệu kiểu quan hệ.
NoSQL bỏ qua tính toàn vẹn của dữ liệu và transaction để đổi lấy hiệu suất nhanh và khả năng mở rộng (scalability).
7.5 In-memory databases
In-memory databases là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính để lưu trữ dữ liệu máy tính. Nó trái ngược với các hệ thống quản lý dữ liệu lưu trữ trên đĩa hoặc SSD. In-memory databases phản hồi nhanh hơn nhờ việc loại bỏ nhu cầu truy cập vào đĩa.
Kết luận
Blogvieclam.edu.vn hi vọng rằng, bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn “Big Data là gì?”, tầm quan trọng cũng như ứng dụng phổ biến của Big Data. Cũng cần nói thêm rằng, các ngành nghề liên quan đến Big Data cũng đang ngày càng chứng minh được tầm quan trọng và độ hot của mình. Vì vậy, nếu bạn đang băn khoăn về hướng đi công việc trong tương lai, hãy thử suy nghĩ về lĩnh vực này nhé!
