Big Data là gì? Những ứng dụng vượt trội của Big Data

Big Data là gì?

Big Data hay dữ liệu lớn là gì? Đây là thuật ngữ đề cập đến các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp đến mức khó có thể thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu bằng các phương pháp truyền thống. Những tập dữ liệu lớn này bao gồm dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc. Đối với doanh nghiệp, Big Data cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ phục vụ quá trình phân tích, chuyển hoá thông tin quan trọng, từ đó giúp giải quyết các vấn đề liên quan hiệu quả và hỗ trợ rất nhiều với các Data Analyst là làm gì.

Đặc trưng của Big Data

Big Data có 3 đặc trưng chính, thường gọi là 3V, bao gồm: volume (khối lượng dữ liệu), velocity (tốc độ xử lý) và variety (tính đa dạng, linh hoạt).

Volume (Khối lượng dữ liệu)

Về cơ bản, Big Data là thuật ngữ đề cập đến khối lượng dữ liệu lớn. Do đó, việc xác định giá trị và kích thước của dữ liệu rất quan trọng và cần thiết. Các doanh nghiệp thu thập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như IoT (Internet of Things), giao dịch kinh doanh, các trang mạng xã hội,.... Trước đây, sẽ rất tốn kém và khó khăn để lưu trữ tất cả dữ liệu này, tuy nhiên việc lưu trữ hiện nay đã trở nên thuận tiện hơn nhờ sử dụng các hồ sơ dữ liệu và dữ liệu đám mây để giảm bớt gánh nặng.

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học dạy BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Velocity (Tốc độ xử lý)

Tốc độ xử lý được xem là yếu tố để xác định luồng dữ liệu nào đó có phải là Big Data hay không. Đồng thời, với sự phát triển vượt bậc của IoT, tốc độ truyền tải dữ liệu phải vô cùng nhanh và luôn được xử lý kịp thời.

Variety (Tính đa dạng, linh hoạt)

Dữ liệu lớn được thu thập ở nhiều định dạng khác nhau, ví dụ như dữ liệu số,  dữ liệu có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu truyền thống, tài liệu văn bản phi cấu trúc, email, âm thanh, video hoặc các giao dịch tài chính.

Ngoài việc hiểu rõ về Big Data thì một Data Analyst cần biết thêm về Secondary Data là gì.

Vai trò của Big Data

Nhờ sở hữu khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý các nguồn dữ liệu lớn, phức tạp, Big Data hay Master Data là gì nắm giữ vai trò rất quan trọng và thiết yếu trong các doanh nghiệp, đặc biệt là về chuyển đổi số.

• Hiểu và nắm bắt khách hàng mục tiêu: Dữ liệu mà Big Data thu thập được giúp doanh nghiệp dễ dàng phân tích hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, từ đó có cơ sở triển khai các chiến dịch tiếp thị, thu hút khách hàng thành công.
• Tối ưu hoá hiệu suất cá nhân: Các thông tin và dữ liệu cá nhân có thể được thu thập nhanh chóng nhờ các thiết bị thông minh như smartphone, smartwatch, điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ nét hơn về xu hướng hành vi mới nhất của khách hàng để định hướng chính xác cho các chiến lược và kế hoạch tiếp thị trong tương lai gần.
• Giảm thiểu rủi ro về gian lận: Big Data cho phép các doanh nghiệp thăm dò, phát hiện và ngăn chặn các nguy cơ, rủi ro liên quan đến gian lận, xâm nhập hệ thống trái phép, đánh cắp thông tin.
• Tối ưu hoá giá cả: Nhờ Big Data, việc nghiên cứu và thu thập dữ liệu về mong muốn của khách hàng đối với mức giá sản phẩm/ dịch vụ sẽ trở nên dễ dàng hơn, từ đó giúp doanh nghiệp định giá một cách chính xác và hiệu quả.
• Nắm bắt các giao dịch tài chính: Các giao dịch tài chính trên các sàn thương mại điện tử đang ngày càng gia tăng và thể hiện cụ thể hành vi mua sắm của khách hàng. Thông qua các thuật toán của Big Data, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định về giao dịch, cũng như tăng tỷ lệ chốt đơn hiệu quả.

Xem thêm các bài viết khác:

• Gap Analysis là gì? Khi nào cần sử dụng công cụ này.
• Top 10+ các loại biểu đồ thống kê phổ biến hiện nay.

Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data

Cơ sở hạng tầng IT hỗ trợ Big Data góp phần không nhỏ trong việc xử lý, quản lý và phân tích dữ liệu lớn và phức tạp. Cụ thể:

• Hệ thống lưu trữ phân tán: Các máy chủ kết nối với hệ thống lưu trữ thông qua mạng hỗ trợ lưu trữ và quản lý hiệu quả dữ liệu lớn của Big Data.
• Cụm máy chủ (Cluster): Được sử dụng làm nơi lưu trữ và xử lý dữ liệu, đồng thời cho phép mở rộng khả năng xử lý nhằm đáp ứng các yêu cầu của Big Data.
• Công nghệ ảo hoá (Virtualization): Giúp tối ưu hoá khả năng sử dụng tài nguyên của máy chủ và hỗ trợ triển khai các ứng dụng Big Data.
• Mạng lưới (Networking): Hỗ trợ kết nối các thành phần trong hệ thống, cũng như giúp truyền tải dữ liệu trong môi trường Big Data hiệu quả.
• Bảo mật: Cơ sở hạ tầng IT phải thực hiện nhiều biện pháp bảo mật và an ninh để đảm bảo tính toàn vẹn và riêng tư của dữ liệu lớn.
• Khả năng mở rộng: Cơ sở hạ tầng IT cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng các nhu cầu về gia tăng dữ liệu theo thời gian của Big Data.

Những yếu tố nêu trên sẽ kết hợp cùng nhau tạo nên một cơ sở hạ tầng IT mạnh mẽ, hỗ trợ hoạt động xử lý và phân tích dữ liệu lớn của Big Data, đồng thời tạo ra những thông tin hữu ích, mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp. Đọc thêm về Data Visualization là gì để nắm rõ hơn trực quan hóa big data.

Các công nghệ dành cho Big Data

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là Apache framework mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java. Nó cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn trên nhiều cụm máy tính thông qua mô hình lập trình đơn giản. Hadoop được thiết kế với mục đích mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang hàng ngàn máy tính khác với tính toán và lưu trữ cục bộ.

Apache Spark

Apache Spark là gì? Đây là công cụ tính toán nhanh giúp xử lý quy mô lớn dữ liệu nhanh hơn 100 lần so với MapReduce.

Data Lakes

Data Lakes là các kho lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu thô ở định dạng gốc, giúp người dùng dễ dàng truy cập khi có nhu cầu. Những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT được xem là các yếu tố giúp Data Lakes tăng trưởng mạnh mẽ.

NoSQL Databases

NoSQL Databases được thiết kế để nêu ra các hạn chế, cũng như lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa theo tốc độ hoạt động và sự linh hoạt cao. Trái với SQL Databases, các NoSQL Databases có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm, hàng ngàn máy chủ khác nhau.

In-memory Databases

In-memory Databases là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dựa vào bộ nhớ chính (Ram) thay vì HDD. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ thường nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hoá trong đĩa, đây là điểm quan trọng được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn và tạo ra các kho dữ liệu.

Những ứng dụng phổ biến của Big Data

Ngành ngân hàng

Trong ngành ngân hàng, Big Data được sử dụng với mục đích phân tích và xác định các địa điểm tập trung nhiều khách hàng tiềm năng, từ đó đề xuất lập chi nhánh mới và dự đoán lượng tiền cung ứng cho một chi nhánh tại thời điểm cụ thể. Ngoài ra, Big Data còn giúp nâng cao hệ thống kỹ thuật số, phát hiện gian lận và đảm bảo an ninh toàn diện cho ngân hàng.

Chăm sóc sức khỏe

Big Data được đánh giá cao nhờ khả năng đóng góp cho ngành y tế và chăm sóc sức khỏe. Hiện nay, nhiều bệnh viện sử dụng Big Data để thu thập thông tin bệnh nhân hoặc đặt lịch hẹn dễ dàng với bác sĩ thông qua ứng dụng điện thoại thông minh. Một số chức năng khác của Big Data trong ngành y tế là:

• Theo dõi tình trạng người bệnh thông qua hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Xác định một số bệnh dựa trên các triệu chứng ở giai đoạn đầu.
• Thông qua các thiết bị kỹ thuật số thông minh như vòng đeo tay, hệ thống Big Data có thể đánh giá tình trạng của bệnh nhân và gửi báo cáo cho bác sĩ.
• Lưu trữ các hồ sơ nhạy cảm, có tính bảo mật cao.
• Dự đoán những khu vực có nguy cơ bùng phát dịch.

Ngành bán lẻ

Ngành bán lẻ vận dụng Big Data trong việc xây dựng mô hình chi tiêu của mỗi khách hàng, hỗ trợ dự đoán tỷ lệ cung cầu cho các sản phẩm. Big Data còn có khả năng kết hợp phân tích các dữ liệu về thời điểm giao dịch hoặc truyền thông xã hội để xác định sản phẩm nào phù hợp với khách hàng. Hơn nữa, các nhà quản lý có thể đưa ra những chiến lược kinh doanh mới dựa vào các dữ liệu về thói quen mua hàng, cũng như sở thích của khách hàng.

Thương mại điện tử

Đối với ngành thương mại điện tử, Big Data tạo ra rất nhiều lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp. Big Data giúp các nhà quản lý phân tích hành vi, sở thích, cũng như xác định chính xác sản phẩm nào đang được khách hàng quan tâm nhiều nhất, từ đó đề xuất các giải pháp thúc đẩy hoạt động mua sắm của khách hàng.

Digital Marketing

Digital Marketing đang ngày càng trở thành công cụ tăng trưởng hữu ích cho nhiều doanh nghiệp. Cho nên, khi vận dụng Big Data trong Digital Marketing, doanh nghiệp có thể xác định được nhóm đối tượng mục tiêu dựa trên thông tin về nhân khẩu học, giới tính, tuổi tác và sở thích. Ngoài ra, doanh nghiệp còn có thể biết rõ hoạt động tìm kiếm của khách hàng trên các nền tảng Google, Email Marketing nhờ Big Data, điều này giúp thực hiện các quảng cáo phù hợp và tạo báo cáo cụ thể sau mỗi chiến dịch quảng cáo.

Giáo dục

Ngành giáo dục ứng dụng Big Data trong việc quản lý hồ sơ học sinh, sinh viên, truy xuất nhanh chóng các thông tin liên quan,... Thêm vào đó, Big Data còn hỗ trợ khả năng ước tính nhu cầu tuyển dụng của các ngành nghề mỗi năm, từ đó đề ra các phương án đào tạo thích hợp, đảm bảo đáp ứng nguồn nhân lực chất lượng cho xã hội.