Big data là gì? Những điều cần biết về dữ liệu lớn big data

Trong thời đại kỹ thuật số, việc ứng dụng big data vào trong lĩnh vực hoạt động của mình là một nhiệm vụ cần thiết giúp doanh nghiệp phát triển công việc kinh doanh hiệu quả. Nhờ vào việc ứng dụng big data, doanh nghiệp không chỉ nắm bắt được những thông tin quan trọng mà còn giúp tối ưu hóa hoạt động, đồng thời đưa ra các chiến lược kinh doanh ấn tượng để nâng cao vị thế cạnh tranh cho mình. Vậy big data là gì? Ứng dụng của big data vào các lĩnh vực như thế nào? Cùng tìm hiểu bài viết sau để có cái nhìn chi tiết hơn nhé!

 

Big data là gì?

Big data là một thuật ngữ được sử dụng rất nhiều trong thời đại kỷ nguyên số hiện nay. Nó đề cập đến khối lượng lớn các dữ liệu được tạo ra và thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Từ các bài đăng trên mạng xã hội, thông tin từ thiết bị di động cho đến các giao dịch tài chính, tất cả đều được tích hợp vào một kho dữ liệu lớn. Với sự phát triển của công nghệ và internet, big data đã trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phân tích và đưa ra các quyết định chiến lược cho doanh nghiệp.

Các đặc trưng cơ bản của big data

Để hiểu rõ hơn về big data, chúng ta cần tìm hiểu về các đặc trưng chính của dữ liệu lớn này với 3 yếu tố là volume, velocity và variety. Cụ thể:

1. Volume

Volume đề cập đến khối lượng lớn các dữ liệu được tạo ra và thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Theo thống kê, mỗi ngày có khoảng 2,5 tỷ GB dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu. Với sự phát triển của công nghệ và internet, con số này còn tiếp tục tăng lên. Vì vậy, việc quản lý và xử lý khối lượng lớn dữ liệu này đã trở thành một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp.

2. Velocity

Đặc trưng velocity đề cập đến tốc độ thu thập và xử lý dữ liệu. Với sự phát triển của công nghệ, tốc độ thu thập dữ liệu hiện nay đã tăng lên một cách đáng kể. Ví dụ trong một giây, có khoảng 7.000 tweet được đăng trên Twitter và hơn 2 triệu bài đăng trên Facebook. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng để có thể đưa ra các quyết định trong thời gian ngắn.

3. Variety

Variety là thuật ngữ đề cập đến sự đa dạng của các nguồn dữ liệu. Không chỉ là các bài đăng trên mạng xã hội hay thông tin từ các thiết bị di động, big data còn bao gồm các dữ liệu từ các hệ thống máy tính, email, video, âm thanh,.... Trước sự phong phú của các nguồn dữ liệu, doanh nghiệp buộc phải có khả năng xử lý và tích hợp các loại dữ liệu khác nhau để có thể đưa ra các quyết định chính xác.

 

Phân loại big data

Dữ liệu lớn big data hiện nay được chia thành ba loại chính là dạng có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Mỗi loại đều có những đặc điểm riêng và yêu cầu các công nghệ, kỹ thuật xử lý khác nhau. Cụ thể:

1. Big data có cấu trúc

Big data có cấu trúc là các dữ liệu được tổ chức và lưu trữ theo một cấu trúc nhất định. Ví dụ, các bảng tính Excel, cơ sở dữ liệu SQL hay các tập tin CSV đều là các dạng dữ liệu có cấu trúc. Các công nghệ, kỹ thuật xử lý dữ liệu truyền thống như SQL và ETL (Extract, Transform, Load) có thể được sử dụng để xử lý big data có cấu trúc.

2. Big data phi cấu trúc

Big data phi cấu trúc là các dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng và không thể được lưu trữ trong các bảng hay cơ sở dữ liệu truyền thống. Ví dụ, những bài đăng trên mạng xã hội, email hay các tập tin âm thanh, video đều là các dạng dữ liệu phi cấu trúc.

3. Big data bán cấu trúc

Big data bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Ví dụ, các bài đăng trên mạng xã hội có thể chứa các thông tin như tên người dùng, địa chỉ email hay số điện thoại, nhưng cũng có thể chứa các hình ảnh, video hay các hashtag không có cấu trúc.

Vai trò của big data đối với doanh nghiệp trong kỷ nguyên số

Với sự phát triển như vũ bão của ngành công nghệ thông tin, dữ liệu lớn big data đã trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phân tích và đưa ra các quyết định chiến lược cho doanh nghiệp. Cụ thể, dưới đây là một số vai trò của big data đối với doanh nghiệp trong kỷ nguyên số mà bạn có thể tìm hiểu.

1. Hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu

Big data cung cấp cho doanh nghiệp một nguồn dữ liệu lớn về người tiêu, từ đó giúp họ hiểu rõ hơn về thói quen, sở thích và nhu cầu của khách hàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể tìm ra những thông tin quan trọng về khách hàng mục tiêu, từ đó đưa ra các chiến lược marketing và bán hàng hiệu quả hơn.

2. Nâng cao năng suất và hiệu suất cá nhân

Các công cụ hiện đại của Big data đã giúp những nhà khoa học, chuyên gia phân tích dữ liệu có thể kiểm tra hiệu quả của lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng, hiệu quả. Đồng thời, chúng cũng mang đến cái nhìn tổng quan về dữ liệu để giúp cho việc nghiên cứu và phân tích trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Với sự hỗ trợ của Big data, việc thu thập dữ liệu từ các thiết bị thông minh như đồng hồ hay vòng đeo tay thông minh cũng đơn giản hơn rất nhiều. Những dữ liệu này sẽ cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn rõ ràng hơn về xu hướng và mong muốn của khách hàng, từ đó xây dựng được chiến lược và kế hoạch cụ thể và chính xác.

 

3. Phát hiện và ngăn chặn các rủi ro bảo mật

Với khối lượng lớn các dữ liệu được thu thập và lưu trữ, việc bảo mật dữ liệu là một trong những vấn đề quan trọng đối với doanh nghiệp. Nhưng với big data, công nghệ này có thể giúp phát hiện và ngăn chặn các rủi ro bảo mật bằng cách theo dõi và phân tích những hoạt động trái phép trên hệ thống. Ví dụ như trường hợp của các ngân hàng và công ty thẻ tín dụng, họ thường dùng big data để ngăn chặn tình trạng xảy ra các giao dịch gian lận. 

4. Hỗ trợ định giá và phát triển sản phẩm mới

Việc định giá sản phẩm, dịch vụ luôn là một thử thách không nhỏ đối với các doanh nghiệp. Điều này cũng không có gì ngạc nhiên bởi để đưa ra một mức giá hợp lý và cạnh tranh, các doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều yếu tố phức tạp. Nhưng nhờ ứng dụng big data, công nghệ này sẽ cung cấp cho doanh nghiệp một cái nhìn tổng quan về thị trường và các xu hướng tiêu dùng. Từ đó, doanh nghiệp có thể định giá và phát triển các sản phẩm mới phù hợp với nhu cầu của khách hàng hiện nay.

5. Nắm bắt các giao dịch tài chính

Thương mại điện tử đang là xu hướng phát triển không ngừng trên khắp thế giới, và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Vì vậy, việc giao dịch tài chính thông qua các trang web hay ứng dụng thương mại điện tử ngày càng được ưa chuộng, đồng thời cho thấy sự tăng trưởng đáng kể trong hành vi mua sắm của người tiêu dùng.

Với việc áp dụng dữ liệu lớn, các thuật toán big data không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thói quen mua sắm của khách hàng, mà còn có thể đưa ra những gợi ý thông minh và quyết định chính xác để khuyến khích họ hoàn tất giao dịch. Điều này giúp tăng cường hiệu quả kinh doanh và đem lại lợi ích lớn cho cả hai bên.

6. Tăng khả năng thích nghi với xu hướng mới

Việc phân tích dữ liệu lớn có thể giúp các doanh nghiệp trở nên sáng tạo và linh hoạt hơn trong việc thích nghi trên thị trường. Nhờ vào việc phân tích, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về đối thủ cạnh tranh và xử lý những vấn đề mà khách hàng đang gặp phải một cách hiệu quả, linh hoạt.

Bên cạnh đó, việc sở hữu nhiều dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp đánh giá được các rủi ro và nâng cao chất lượng sản phẩm / dịch vụ. Không chỉ vậy, những người quản lý, nhà lãnh đạo khi có nhiều nguồn thông tin sẽ dễ dàng đưa ra những quyết định đúng đắn và triển khai vào đúng thời điểm.

 

Ứng dụng của big data trong các lĩnh vực hiện nay

Giải pháp big data tuy không còn mới mẻ nhưng sức mạnh của nó vẫn luôn đem lại những bước tiến vượt bậc trong từng giai đoạn của thời đại. Bắt đầu từ việc ứng dụng để quản lý khách hàng cho đến nhiệm vụ hỗ trợ chính phủ trong việc duy trì sự ổn định kinh tế, big data ngày càng có những bước tiến xa hơn và hòa nhập vào cuộc sống hiện đại khi xuất hiện ở hầu hết các lĩnh vực hiện nay.

1. Ứng dụng của big data trong ngành ngân hàng

Trong lĩnh vực ngân hàng, việc quản lý dữ liệu thường gặp khá nhiều khó khăn. Nguyên nhân là do nguyên tắc của ngành này thường dựa trên việc sử dụng dữ liệu cũ để so sánh với hiện tại, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư nhằm tối đa hóa lợi nhuận trong tương lai. Tuy nhiên, với việc ứng dụng big data thì các dữ liệu sẽ được tổng hợp theo cấu trúc và liên kết với nhau, giúp cho việc dự đoán, đưa ra quyết định trở nên chắc chắn và mang tính hiệu quả hơn.

Không chỉ hỗ trợ cho việc đầu tư và tối ưu hóa dòng tiền, big data còn giải quyết được nhiều vấn đề khác trong ngành ngân hàng như sau:

- Hệ thống phân tích của dữ liệu lớn sẽ giúp ngân hàng xác định được những chi nhánh đang tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng, từ đó đề xuất việc mở thêm các chi nhánh mới.

- Học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) được nhiều ngân hàng áp dụng để phát hiện các hoạt động gian lận, đồng thời báo cáo cho các chuyên viên liên quan.

- Áp dụng quy tắc kết hợp để dự đoán lượng tiền mặt cần có sẵn tại một chi nhánh vào thời điểm cụ thể.

- Khoa học dữ liệu hỗ trợ cho quá trình lưu trữ, xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ đến từ các hoạt động hàng ngày, qua đó giúp bảo vệ an ninh cho ngân hàng.

 

2. Ứng dụng của big data trong thương mại điện tử

Thương mại điện tử mang lại những lợi ích tuyệt vời của việc kinh doanh trực tuyến nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp dù có quy mô lớn hay nhỏ thì khi gia nhập vào thị trường này, họ bắt buộc đều phải đầu tư mạnh vào công nghệ để nâng cao chất lượng và hiệu quả hoạt động. Và trong việc này, big data có thể trở thành một lợi thế cạnh tranh lớn cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng. Cụ thể, cách thức ứng dụng của big data trong lĩnh vực thương mại điện tử bao gồm có:

- Big data giúp doanh nghiệp thu thập thông tin về khách hàng và yêu cầu của họ, từ đó giúp định hướng và tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh.

- Big data còn có thể tạo ra các báo cáo chi tiết về độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về đối tượng khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh phù hợp.

- Doanh nghiệp theo dõi và phân tích các sản phẩm đang được khách hàng quan tâm nhiều nhất, từ đó tối ưu hóa thời gian hiển thị của chúng trên hệ thống bán hàng online.

- Nhờ vào big data, các nhà quản lý có thể xây dựng một mô hình tiếp thị hiệu quả, từ đó tăng cường khả năng tiếp cận và thu hút khách hàng.

- Bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng, dữ liệu lớn sẽ đề xuất cho doanh nghiệp các sản phẩm tương tự hoặc liên quan đến sở thích của khách hàng, giúp tăng cường khả năng bán hàng và doanh thu hiệu quả.

- Nếu khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng không mua, big data có thể tự động gửi mã giảm giá hoặc khuyến mại đặc biệt cho khách hàng đó, từ đó tăng cơ hội hoàn thành giao dịch.

3. Ứng dụng của big data trong digital marketing

Digital marketing chính là chìa khóa để doanh nghiệp tiếp cận gần hơn với các khách hàng tiềm năng. Nhờ có digital marketing mà tất cả doanh nghiệp thuộc mọi cấp độ, quy mô đều có thể quảng cáo và tiếp thị trên các nền tảng truyền thông xã hội. Đặc biệt, khi áp dụng dữ liệu lớn thì digital marketing sẽ còn mang đến hiệu quả cao hơn gấp nhiều lần với các vai trò sau:

- Nghiên cứu và phân tích thị trường mục tiêu, đối thủ và giá mục tiêu kinh doanh. Qua đó giúp doanh nghiệp xác định được những cơ hội tốt để tiến hành các kế hoạch kinh doanh trong tương lai.

- Sử dụng dữ liệu để xác định đối tượng khách hàng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu dựa trên những thông tin như độ tuổi, giới tính, thu nhập và sở thích.

- Tạo báo cáo về hiệu quả của chiến dịch quảng cáo, trong đó bao gồm các thông tin về khách hàng, đo lường hiệu suất và đưa ra giải pháp xử lý.

- Tập trung vào những chủ đề được người dùng tìm kiếm nhiều và cung cấp các lời khuyên để website được xếp hạng cao hơn trên công cụ tìm kiếm.

- Sử dụng dữ liệu hiện có để tạo ra những đối tượng tương tự và nhắm mục tiêu đến những khách hàng có tiềm năng, từ đó mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp.

 

4. Ứng dụng của big data trong lĩnh vực truyền thông và giải trí

Hiện nay, có rất nhiều loại thiết bị và định dạng truyền thông khác nhau xuất hiện và khiến lượng dữ liệu trong ngành công nghiệp giải trí tăng lên với tốc độ chóng mặt. Điều này mở ra cơ hội cho việc áp dụng giải pháp big data để hỗ trợ các công việc sau:

- Thu thập và phân tích tâm lý, hành vi của khách hàng dựa trên các thông tin chi tiết.

- Định hướng các nội dung truyền thông xã hội phù hợp với sở thích của từng người.

- Hiểu rõ từng chi tiết mà đối tượng mục tiêu quan tâm.

- Phân loại nội dung cho từng nhóm đối tượng mục tiêu.

- Đo lường hiệu quả của nội dung một cách trực quan và chi tiết nhất.

Có thể nói, nếu content is king thì việc ứng dụng big data sẽ làm cho vị vua này trở nên tỏa sáng hơn rất nhiều. Khi đó, mỗi nhóm người xem sẽ được tiếp cận với loại nội dung phù hợp với nhu cầu của họ một cách chính xác và hiệu quả.

5. Ứng dụng của big data trong ngành y tế

Khoa học dữ liệu đang ngày càng chiếm giữ một vai trò quan trọng trong việc nâng cao sức khỏe của con người. Không chỉ giúp xác định phương án điều trị, big data còn hỗ trợ tối ưu quá trình chăm sóc sức khỏe. Cụ thể:

- Cho phép quản lý dự đoán và sắp xếp lịch trình cho các bác sĩ vào những thời điểm cần thiết.

 - Theo dõi tình trạng của bệnh nhân thông qua hồ sơ sức khỏe điện tử.

- Đánh giá triệu chứng và phát hiện các bệnh ở giai đoạn đầu nhờ vào dữ liệu lớn big data.

- Áp dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo để hệ thống big data tiến hành theo dõi và gửi báo cáo cho các bác sĩ chịu trách nhiệm.

- Lưu trữ các hồ sơ nhạy cảm một cách an toàn và hiệu quả với khả năng lưu trữ lượng dữ liệu lớn, bảo mật cao.

- Ứng dụng dữ liệu lớn cũng có thể đưa ra cảnh báo các khu vực xuất hiện nguy cơ bùng phát dịch bệnh như sốt rét, sốt xuất huyết,....

 

6. Ứng dụng big data vào dịch vụ khách hàng

Ngoài việc cung cấp sản phẩm chất lượng, dịch vụ tốt là điều mà khách hàng luôn mong đợi khi hợp tác với các doanh nghiệp. Vậy nên mà trong giai đoạn mới gia nhập thị trường, ứng dụng giải pháp big data sẽ giúp các doanh nghiệp tìm ra những đề xuất và cách xử lý tối ưu để hiểu được khách hàng, đồng thời tạo ra lợi thế cạnh tranh. Cụ thể, việc áp dụng big data vào dịch vụ khách hàng sẽ mang đến những lợi ích sau:

- Hiểu rõ yêu cầu của khách hàng và tập trung vào việc đáp ứng các nhu cầu và kỳ vọng để đem lại sự hài lòng cho họ.

- Phân tích hành vi và mối quan tâm của khách hàng để tạo ra các sản phẩm / dịch vụ phù hợp với nhu cầu họ, đồng thời tiến hành triển khai mô hình marketing tối ưu nhất.

- Nắm bắt được sự tương thích giữa khách hàng và nhu cầu, mong muốn của họ. Từ đó, doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến dịch truyền thông phù hợp và đạt kết quả cao.

7. Ứng dụng của big data trong ngành bán lẻ

Trong lĩnh vực bán lẻ, việc xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ là điều cần thiết. Theo đó, các doanh nghiệp bán lẻ sẽ tiến hành thu thập những dữ liệu này để phát triển chiến lược sản phẩm, chiến dịch tiếp thị và quản lý kinh doanh của mình. Vậy nên, việc ứng dụng big data trong ngành bán lẻ mang đến nhiều chức năng hữu ích như:

- Giúp quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng, từ đó tìm ra những sản phẩm phù hợp và tối ưu hóa chiến lược bán hàng.

- Nhờ vào các phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể nắm bắt được xu hướng cung - cầu trên thị trường và tránh những sản phẩm không phù hợp với nhu cầu của người dùng.

- Xác định vị trí bày trí sản phẩm trên kệ dựa trên thói quen và nhu cầu mua sắm của khách hàng, giúp tăng hiệu quả bán hàng và tối ưu hóa không gian trưng bày.

- Kết hợp việc phân tích các dữ liệu về thời điểm, giao dịch, truyền thông xã hội,... để xác định những sản phẩm phù hợp và cung ứng đúng nhu cầu của khách hàng.

 

Quy trình đưa big data vào hoạt động doanh nghiệp

Không thể phủ nhận được một điều, ngành big data hiện nay có thể được xem như một kho báu vô giá của nền kinh tế. Với sự tổng hợp của hàng loạt thông tin quan trọng, nếu biết cách khai thác thì điều này sẽ giúp các doanh nghiệp dự đoán được xu hướng và tận dụng cơ hội, đồng thời tiết kiệm chi phí đáng kể. Tuy nhiên, việc tận dụng nguồn tài nguyên này như thế nào để mang lại hiệu quả cao nhất cho doanh nghiệp vẫn luôn là điều đang được quan tâm. Câu trả lời sẽ được giải đáp ở quy trình dưới đây nhé!

1. Xây dựng chiến lược big data

Chiến lược dữ liệu lớn big data chính là một kế hoạch được triển khai để hỗ trợ doanh nghiệp trong việc giám sát và cải thiện hình thức thu thập, quản lý, lưu trữ, chia sẻ và sử dụng dữ liệu trên toàn bộ hệ thống. Trong thời đại kinh tế số, nơi mà các quyết định kinh doanh phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu thì chiến lược big data có thể là yếu tố quan trọng cho sự thành công của các doanh nghiệp hiện nay.

Tất nhiên, nếu như doanh nghiệp có thể nhận thức đúng về tầm quan trọng của chiến lược này thì họ sẽ cần phải thay đổi cách tiếp cận với các ứng dụng công nghệ. Thay vì chỉ quan tâm đến việc phần mềm có thể trực tiếp mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp thì hãy nên đặt câu hỏi: ứng dụng này sẽ cung cấp những dữ liệu gì có giá trị cho bức tranh thông tin tổng thể?

2. Xác định các nguồn dữ liệu lớn

Sự xuất hiện của các nền tảng công nghệ đã thay đổi hoàn toàn cách doanh nghiệp tiếp cận dữ liệu. Bây giờ, việc xác định dữ liệu không chỉ đến từ một nguồn duy nhất mà còn thông qua nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:

- Dữ liệu trực tuyến (Streaming data) đến từ Internet of Things (IoT) và các thiết bị kết nối khác được truyền vào hệ thống công nghệ thông tin từ những thiết bị như đồng hồ thông minh, ô tô thông minh, thiết bị y tế,... Trong trường hợp này, chúng ta cần xem xét và quyết định liệu có nên lưu giữ hay không và dữ liệu nào cần được phân tích thêm.

- Dữ liệu từ mạng xã hội được thu thập thông qua tương tác trên Facebook, Instagram hay TikTok,.... Trong đó, big data bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, giọng nói,... và chúng có vai trò quan trọng đối với tiếp thị, bán hàng.

- Dữ liệu công khai (Publicly available data) là những dữ liệu có sẵn từ một số lượng lớn nguồn dữ liệu mở. Bên cạnh đó, các big data có thể đến từ kho dữ liệu, đám mây (cloud), nhà cung cấp và người tiêu dùng.

 

3. Truy cập, quản lý và lưu trữ big data

Hiện nay, công nghệ đang phát triển mạnh mẽ để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về việc truy cập, quản lý và lưu trữ dữ liệu lớn big data tại các doanh nghiệp. Tùy thuộc vào quy mô và chiến lược dữ liệu của mỗi doanh nghiệp, họ có thể lựa chọn đầu tư vào các hệ thống xử lý dữ liệu với mức độ khác nhau. Tuy nhiên, có 3 yếu tố cần được cân nhắc kỹ lưỡng khi xây dựng hệ thống cơ sở hạ tầng để phục vụ cho việc quản trị dữ liệu lớn đó là tốc độ, tính linh hoạt và sức mạnh xử lý.

4. Tiến hành phân tích big data

Với sự phát triển của các công nghệ tiên tiến như: điện toán biên, mạng lưới kết hợp với AI và machine learning,... các doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa nguồn dữ liệu đã được thu thập để tiến hành phân tích. Ngoài ra, một cách tiếp cận khác mà bạn cần chú ý đó là sàng lọc thông tin trước khi đưa ra phân tích cụ thể.

5. Đánh giá và ra quyết định phù hợp

Khi hệ thống quản trị được hoạt động một cách hiệu quả, kết quả mà nó mang lại sẽ là những phân tích và quyết định đáng tin cậy. Vậy nên, để giữ vững sự cạnh tranh của mình thì các doanh nghiệp cần hiểu rõ giá trị của big data và đưa ra những quyết định dựa trên bằng chứng xác thực từ dữ liệu lớn, thay vì chỉ dựa vào bản năng hay kinh nghiệm.

 

Các công nghệ đặc biệt dành cho big data

Bên cạnh việc sử dụng cơ sở hạ tầng IT cho dữ liệu chung, có nhiều công nghệ đặc biệt dành cho big data khác mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên được hỗ trợ để mang lại hiệu quả tốt hơn. Cụ thể:

- Hệ sinh thái Hadoop: Hadoop là một framework mã nguồn mở của Apache được viết bằng ngôn ngữ Java. Hệ sinh thái này cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính (clusters of computers) thông qua việc ứng dụng mô hình lập trình đơn giản. Với thiết kế linh hoạt, Hadoop có thể mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang hàng nghìn máy tính khác có trang bị tính toán và lưu trữ cục bộ (local computation and storage).

- Apache Spark: Đây là một công cụ tính toán nhanh và đa năng để xử lý các tập dữ liệu lớn. Với khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn 100 lần so với MapReduce, Apache Spark là một phần không thể thiếu trong hệ sinh thái big data.

- Apache Kafka: Vốn được biết đến là một hệ thống nhắn tin phân tán với khả năng xử lý lượng thông tin lớn, Apache Kafka thường kết hợp sử dụng cùng với Hadoop. Nó là một phần quan trọng trong việc mở rộng và bổ sung cho hệ sinh thái dữ liệu lớn.

- Data Lakes: Được thiết kế để lưu trữ khối lượng dữ liệu thô lớn ở định dạng gốc, Data Lakes giúp người dùng dễ dàng truy cập vào các tập dữ liệu khi cần thiết. Sự phát triển của công nghệ số và Internet of Things (IoT) là những yếu tố quan trọng trong việc tăng trưởng của Data Lakes.

- NoSQL Databases: Khác với các cơ sở dữ liệu SQL được thiết kế cho các giao dịch đáng tin cậy và truy vấn ngẫu nhiên, NoSQL Databases có tính linh hoạt cao và cho phép lưu trữ và quản lý dữ liệu với tốc độ nhanh hơn. Thậm chí, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL còn có khả năng mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng nghìn máy chủ.

- In-memory Databases: Là hệ thống quản lý database yếu dựa trên bộ nhớ chính (RAM) thay vì ổ cứng, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (In-memory Databases) có tốc độ xử lý nhanh hơn so với các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trên đĩa. Điều này đóng vai trò rất quan trọng trong việc sử dụng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu hoặc là siêu dữ liệu.

 

Một số thách thức khi sử dụng dữ liệu lớn big data

Tận dụng tối đa những giá trị mà dữ liệu mang lại là một mục tiêu vô cùng quan trọng khi áp dụng big data. Tuy nhiên, thực tế thì có rất nhiều thử thách khiến các doanh nghiệp và tổ chức không thể đạt được mục tiêu này. Trong đó, nổi bật cần phải kể đến một số khó khăn khi sử dụng dữ liệu lớn big data như sau:

1. Quản lý dữ liệu

Quản lý dữ liệu là một thử thách đầy cam go với big data bởi sự phức tạp và đa dạng của lượng dữ liệu hiện nay. Vậy nên, để quản lý dữ liệu hiệu quả thì chúng ta cần giải quyết những vấn đề như: đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, bảo mật dữ liệu, xử lý dữ liệu không đồng nhất, quản lý dữ liệu phân tán cùng tài nguyên phần cứng và phần mềm.

Nhưng để vượt qua được những thách thức này là một điều đơn giản khi yêu cầu người thực hiện cần có kiến thức chuyên môn sâu rộng. Mục đích chính là để đảm bảo tính khả dụng và toàn vẹn của dữ liệu, từ đó có thể đưa ra những quyết định chính xác và mang lại hiệu quả tối đa cho các tổ chức / doanh nghiệp.

2. Bảo mật thông tin

Bảo mật thông tin cũng là một thử thách tiếp theo không thể bỏ qua khi sử dụng big data. Với lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp, việc bảo vệ chúng trở nên cực kỳ khó khăn. Ngoài ra, các hacker cũng có thể dễ dàng tìm ra lỗ hổng trong hệ thống và tấn công để chiếm đoạt thông tin. Vì vậy, việc sử dụng các biện pháp bảo mật như xác thực người dùng và mã hóa là sẽ giúp bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp một cách hiệu quả.

 

3. Chất lượng dữ liệu

Với lượng dữ liệu khổng lồ liên tục được cập nhật, để có thể đáp ứng được chất lượng là một điều vô cùng phức tạp. Nếu dữ liệu bị sai sót hoặc không đầy đủ hoàn toàn có thể khiến doanh nghiệp đưa ra những quyết định sai lầm và kết quả không đáng tin cậy. Vì vậy, việc kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu là một thách thức đối với các nhà quản lý dữ liệu. Để có thể giải quyết vấn đề này, các công nghệ như machine learning và data mining cũng được áp dụng để cải thiện chất lượng dữ liệu thêm tốt hơn.

4. Nhân lực chuyên môn

Đứng trước tình trạng lượng dữ liệu đang ngày càng tăng cao, các chuyên gia cần có kỹ năng và kiến thức để xử lý và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, số lượng chuyên gia dù có nhiều đến đâu cũng không đủ để đáp ứng được nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Điều này đã dẫn đến sự cạnh tranh mạnh mẽ giữa các đơn vị doanh nghiệp để thu hút và giữ chân nhân lực chuyên môn. Vậy nên, các doanh nghiệp cần phải biết cách và giữ chân các chuyên gia dữ liệu bằng môi trường làm việc chuyên nghiệp, lương thưởng xứng đáng với công sức họ bỏ ra.

 

Trên đây là những kiến thức về khái niệm big data là vai trò, ứng dụng của big data đối với các doanh nghiệp trong thời đại 4.0. Có thể thấy, với sự tiến bộ của công nghệ, dữ liệu lớn big data hứa hẹn sẽ tiếp tục đảm nhiệm vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định chiến lược đúng đắn cho doanh nghiệp trong tương lai. Phương Nam Vina cũng hi vọng thông qua bài viết này, bạn sẽ phần nào bắt kịp xu hướng sử dụng công nghệ dữ liệu để áp dụng vào trong công việc lẫn hoạt động kinh doanh của mình. Chúc bạn thành công!

Tham khảo thêm:

 Platform là gì? Top 10 loại hình platform phổ biến nhất

 iFrame là gì? Bật mí những thông tin quan trọng về iFrame

 World Wide Web là gì? Thế giới đã thay đổi thế nào khi có WWW?