Big data là gì? Đặc điểm, ứng dụng hữu ích trong các lĩnh vực

Big data là thành quả của cuộc cách mạng khoa học công nghệ 4.0 với sự bùng nổ thị trường Internet. Big data giúp các công ty nghiên cứu, phân tích để nắm được mong muốn của khách hàng, mang đến quyết định đúng đắn và đưa ra chiến lược kinh doanh hiệu quả. Vậy Big data là gì? Việc thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp có thông tin giá trị nhờ vào công nghệ Big Data như thế nào? Cùng 1C Việt Nam tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé.

1. Big data là gì?

Big data là tập dữ liệu lớn phức tạp, rất khó để sắp xếp, lưu trữ và các công cụ phần mềm xử lý truyền thống không thể quản lý được. Nó đòi hỏi cơ sở hạ tầng bổ sung để quản lý, phân tích và chuyển đổi thành thông tin chi tiết. Nhưng những khối lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây doanh nghiệp không thể giải quyết được.

Ví dụ về Big data như phương pháp cá nhân hóa nội dung để phân phát đến người tiếp cận trên các nền tảng Youtube, Spotify, Netflix, hay các nền tảng thương mại điện tử như Shopee, Lazada,…

Chức năng của dữ liệu Big data là khả năng phân tích và tiếp nhận thông tin từ các dữ liệu này, sau khi xử lý thường cho ra rất nhiều thông tin tiềm ẩn mang giá trị quan trọng.

>>>> XEM THÊM: Al viết tắt là gì? Ứng dụng trí tuệ nhân tạo Al vào đời sống hiện nay 

2. Các đặc trưng của dữ liệu lớn big data là gì?

Giải đáp thắc mắc thường gặp "Big data có ba yếu tố chính được biết đến là '3V', đó là gì?". 3V bao gồm 3 yếu tố: khối lượng dữ liệu lớn (volume), tốc độ xử lý(velocity) và cuối cùng là tính đa dạng, linh hoạt (variety).

2.1. Khối dữ liệu (Volume)

Big data là thuật ngữ dùng để chỉ khối lượng dữ liệu khổng lồ và kích thước lớn. Việc xác định giá trị và kích thước của dữ liệu là vô cùng quan trọng.

Volume là lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp thu thập từ nhiều nguồn khác nhau ví dụ như IoT, giao dịch kinh doanh, video, các phương tiện truyền thông xã hội,... 

2.2. Tốc độ xử lý (Velocity) 

Tốc độ xử lý của luồng dữ liệu là yếu tố then chốt để xác định liệu đó có phải là Big data hay không. Thông thường, tốc độ luồng dữ liệu vào bộ nhớ trực tiếp cao hơn so với khi được ghi vào đĩa. Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của IoT, các luồng dữ liệu truyền tải với tốc độ cực nhanh và cần được xử lý kịp thời. 

Chẳng hạn từ ví dụ thực tế như trên mạng xã hội Facebook, các thông báo như status, tweet,... nếu đã cũ sẽ không được người dùng quan tâm và nhanh chóng bị lược bỏ. Dữ liệu hiện nay gần như được xử lý trong thời gian thực, với tốc độ cập nhật thông tin tính bằng mili giây.

2.3. Tính đa dạng, linh hoạt (Variety)

Một đặc trưng quan trọng khác của Big data là tính đa dạng và linh hoạt, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, như dữ liệu số, Email, Video, âm thanh, giao dịch tài chính,... Tính đa dạng này ảnh hưởng đến hiệu suất xử lý và là một trong những thách thức chính của lĩnh vực Big data. 

Ngoài ba đặc trưng chính mà Doug Laney đã nêu, còn có nhiều tiêu chí khác xác định Big data như Veracity (Xác thực), Value (Giá trị), Relationality (Mối quan hệ),...

>>>> ĐỌC THÊM: Chuyển đổi số trong giáo dục là gì? Thực trạng và giải pháp

3. Big data gồm những loại nào?

Dữ liệu của Big data gồm 3 loại phổ biến:

• Dữ liệu có cấu trúc: Là dạng dữ liệu dễ quản lý và tìm kiếm nhất. Loại dữ liệu này có thể được truy cập, lưu trữ và xử lý theo định dạng cố định. Các thành phần của nó được phân loại rõ ràng, giúp các nhà thiết kế và quản trị viên cơ sở dữ liệu dễ dàng xác định thuật toán đơn giản để tìm kiếm và phân tích.
• Dữ liệu phi cấu trúc: Là tập hợp dữ liệu không có tổ chức hoặc có sự xác định rõ ràng. Loại dữ liệu này thường hỗn loạn, khó khăn trong việc xử lý, và khó đánh giá. Dữ liệu phi cấu trúc không tuân theo một cấu trúc cố định và có thể sẽ có sự thay đổi theo thời gian. Ví dụ như: các ý kiến, tweet, lượt chia sẻ, bài đăng trên mạng xã hội, video trên YouTube mà người dùng xem,...
• Dữ liệu bán cấu trúc: Là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Điển hình như là Email vì chúng chứa dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư, cũng như nhiều thuộc tính khác như người gửi, người nhận, chủ đề và ngày tháng. Các thiết bị có thể sử dụng gắn thẻ địa lý, thời gian để cung cấp dữ liệu có cấu trúc bên cạnh nội dung phi cấu trúc.

4. Lợi ích ứng dụng Big data vào doanh nghiệp hiện nay

Để trả lời rõ ràng cho câu hỏi Big data là gì trước hết ta phải nắm được những lợi ích mà các dữ liệu lớn mang lại. Dưới đây là một số lợi ích của Big data đối với doanh nghiệp:

4.1. Thích ứng nhanh để bắt kịp xu hướng đổi mới toàn cầu 

Phân tích các dữ liệu từ Big data giúp doanh nghiệp biết được người tiêu dùng nghĩ gì về sản phẩm/dịch vụ đang cung cấp của công ty. Nhờ đó việc phát triển sản phẩm phù hợp với nhu cầu người tiêu dùng có thể được thực hiện một cách có hiệu quả nhất. 

Các nhà quản trị cần đưa ra quy trình theo dõi, phản hồi và tìm hiểu đối thủ trong cùng phân khúc thị trường ở thời điểm hiện tại. Ngoài ra, việc phân tích dữ liệu đồng thời cũng giúp doanh nghiệp theo dõi thị trường trong thời gian thực, hỗ trợ đổi mới để nắm bắt xu hướng kịp thời. Ngoài ra, Big data cũng là một công cụ hiệu quả của quá trình chuyển đổi số trong doanh nghiệp. 

4.2. Cải thiện hiệu suất làm việc cá nhân

Nhờ dữ liệu lớn Big data mà doanh nghiệp có thể sử dụng được những dữ liệu được tạo ra từ các thiết bị như đồng hồ hoặc vòng đeo thông minh. Những dữ liệu thực tế từ người dùng này mang lại cho doanh nghiệp cái nhìn rõ nét hơn về xu hướng, kỳ vọng mua hàng, từ đó lập nên lộ trình và chiến lược bán hàng cụ thể, đúng đắn hơn.

4.3. Tăng trải nghiệm khách hàng

Dữ liệu và vai trò của Big data giúp các nhà quản trị tìm hiểu, phân tích, thấu hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu. Đồng thời, phân tích Big data còn giúp hiểu được hành vi, xu hướng mua hàng của người tiêu dùng, dự đoán được thị trường tương lai nhằm đưa ra các chiến lược kinh doanh chính xác hơn. 

Hơn nữa, Big data còn cho phép công ty điều chỉnh sản phẩm/dịch vụ phù hợp với thị trường mục tiêu của mình mà không phải tốn nhiều chi phí cho các chiến dịch marketing kém hiệu quả. Dựa vào giám sát giao dịch tại các điểm bán (POS) và mua hàng trực tuyến, doanh nghiệp có thể sử dụng Big data như một công cụ để nghiên cứu khách hàng tiềm năng hiệu quả.

Sử dụng những thông tin phân tích được từ Big data, công ty có thể đưa ra các chiến lược tiếp thị và tiếp cận mục tiêu chính xác hơn, đáp ứng được sự kỳ vọng của khách hàng, thúc đẩy lòng trung thành của họ với thương hiệu của mình.

4.4. Nâng cao năng suất 

Công cụ xử lý dữ liệu Big data hiện đại giúp các nhà khoa học và phân tích dữ liệu kiểm tra được lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả, giúp họ có cái nhìn tổng quan về dữ liệu nhanh chóng hơn. Song song đó, Big data cho phép hiểu thêm về tác dụng của các đường dẫn dữ liệu, cho phép doanh nghiệp chọn được cách hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn, từ đó nâng cao năng suất làm việc.

4.5. Giảm thiểu rủi ro

Big data được áp dụng để cải thiện độ bảo mật, thúc đẩy thực thi các quy định của pháp luật hiện hành. Nhiều công ty sử dụng việc phân tích dữ liệu Big data để có thể kịp thời phát hiện và ngăn chặn các giao dịch gian lận. Trong thời đại kinh doanh cạnh tranh khốc liệt, doanh nghiệp cần ứng dụng Big data để bảo mật thông tin về thương hiệu, đồng thời ngăn chặn rủi ro từ các tác động do thị trường bên ngoài.

4.6. Tăng khả năng sáng tạo

Thông qua phân tích dữ liệu Big data, các doanh nghiệp có thể trở nên sáng tạo và dễ thích nghi với sự biến đổi chóng mặt của thị trường. Nhờ phân tích, các nhà quản lý có cái nhìn rõ nét hơn về đối thủ cạnh tranh đồng thời xử lý nguyện vọng, nỗi đau của người tiêu dùng một cách linh hoạt, hiệu quả hơn.

Ngoài ra, nhiều dữ liệu có sẵn cũng cho phép các công ty đánh giá được rủi ro, từ đó tiến hành cải tiến sản phẩm và nâng cao dịch vụ. Điều này giúp doanh nghiệp kịp thời đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác hơn.

>>>> BÀI VIẾT LIÊN QUAN: Công nghệ AR là gì? Nguyên lý hoạt động và lợi ích mang lại

5. Cách thức hoạt động của Big data

Khái niệm về dữ liệu Big data tuy vô cùng đơn giản, nhưng để có thể ứng dụng Big data có hiệu quả thì quý doanh nghiệp cần nắm rõ cách thức hoạt động của Big data là gì? Với những công cụ hiện đại điều phối chu trình sống của tập dữ liệu lớn, việc thu thập, bảo quản, phân tích dữ liệu để khai phá thông tin có giá trị đã trở nên dễ dàng hơn về mặt kỹ thuật, chi phí nhờ vào công nghệ Big Data. Thông thường, quá trình xử lý dữ liệu Big data sẽ gồm một chuỗi dữ liệu liên tục, từ việc thu thập thông tin thô cho đến việc phân tích và sử dụng được các thông tin giá trị.

• Thu thập

Thử thách đầu tiên mà nhiều doanh nghiệp gặp phải khi xử lý dữ liệu lớn Big data là gì? Đó chính là việc thu thập các dữ liệu thô - bao gồm giao dịch, thiết bị di động, bản ghi và nhiều loại dữ liệu khác. Sở hữu một nền tảng Big data hiệu quả sẽ giúp việc thu thập thông tin trở nên dễ dàng hơn, cho phép nhập nhiều loại dữ liệu, từ dữ liệu không có cấu trúc đến có cấu trúc, từ thời gian thực đến xử lý theo lô.

• Lưu trữ

Tất cả các nền tảng Big data đều cần có một kho lưu trữ an toàn, có khả năng nâng cấp mở rộng và an toàn để chứa những dữ liệu trước hoặc sau khi xử lý. Tùy vào nhu cầu sử dụng, doanh nghiệp cũng cần các giải pháp lưu trữ dữ liệu khi đang chuyển tiếp.

• Xử lý và phân tích

Đây là bước chuyển từ dữ liệu thô sang định dạng có thể sử dụng, thông qua việc sắp xếp, tổng hợp, gộp và áp dụng các chức năng, thuật toán hiện đại hơn. Tiếp đó, tập dữ liệu kết quả sẽ được lưu trữ để xử lý thêm hoặc chuẩn bị cho giai đoạn sử dụng dữ liệu thông qua công cụ trực quan hóa và nghiệp vụ thông minh.

• Trực quan hóa dữ liệu 

Ứng dụng Big data giúp doanh nghiệp tập trung khai thác thông tin hữu ích để có cái nhìn trực quan nhất. Thông qua các công cụ phân tích, doanh nghiệp có thể xử lý bộ dữ liệu khổng lồ dễ dàng, nhanh chóng hơn, từ đó tạo báo cáo trực quan linh hoạt theo thời gian thực. Tùy vào nhu cầu phân tích, doanh nghiệp sẽ dự đoán hoặc đề xuất chiến lược kinh doanh phù hợp dựa trên dữ liệu thu thập được.

• Tập trung vào xử lý dữ liệu lớn

Hệ sinh thái các tập dữ liệu Big data đang tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh chóng. Hiện nay, doanh nghiệp ứng dụng Big data để hỗ trợ phân tích tổng thể quá trình hoạt động kinh doanh. Lúc đầu, các tập dữ liệu lớn như Hadoop chỉ được hỗ trợ xử lý theo lô và xử lý hàng loạt trong một khung thời gian nhất định, được đo bằng giờ hoặc ngày. 

Tuy nhiên, khi các chuyên gia phát hiện ra tầm quan trọng của thời gian để thu thập dữ liệu chuyên sâu, “tốc độ” của Big data đã tạo điều kiện cho sự phát triển của công cụ mới như Apache Spark, Amazon Kinesis, Apache Kafka,... hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian. 

6. Các công nghệ thường được sử dụng trong Big data

• Hệ sinh thái Hadoop: Là một hệ sinh thái phổ biến và có sự gắn bó chặt chẽ với Big Data. Apache Hadoop là dự án phần mềm mã nguồn mở dành cho máy tính, có khả năng mở rộng và phân tán mạnh mẽ. Thư viện phần mềm Hadoop cho phép xử lý khối lượng dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính thông qua mô hình lập trình đơn giản. Công nghệ này có thể mở rộng từ một máy chủ đến hàng ngàn máy khác, mỗi máy đều lưu trữ và tính toán dữ liệu cục bộ. Dự án này bao gồm nhiều thành phần quan trọng: Hadoop Common, Hadoop Distributed File System, Hadoop YARN, Hadoop MapReduce.
• Apache Spark: Là một phần quan trọng trong hệ sinh thái Hadoop, một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng để xử lý Big Data. Hiện nay, Apache Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý Big Data phổ biến và quan trọng nhất, có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau, mang lại sự linh hoạt và hiệu quả cao trong việc xử lý dữ liệu.
• Data Lakes: Kho lưu trữ khối lượng dữ liệu thô khổng lồ ở định dạng gốc. Với sự phát triển của IoT và phong trào chuyển đổi số, Data Lakes đã tăng trưởng mạnh mẽ.
• NoSQL Databases: Công nghệ này là hệ thống quản lý dữ liệu không yêu cầu một sơ đồ cố định, là giải pháp tối ưu cho những dữ liệu lớn, thô và phi cấu trúc. Các cơ sở dữ liệu này có khả năng xử lý nhiều mô hình dữ liệu khác nhau một cách linh hoạt, đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng trong việc quản lý và phân tích dữ liệu.
• In-memory Databases: Là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu sử dụng RAM thay vì HDD để lưu trữ dữ liệu. Do cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ có tốc độ truy xuất nhanh hơn nhiều so với cơ sở dữ liệu trên đĩa, nên đây là một yếu tố quan trọng trong việc phân tích Big Data và tạo ra các siêu dữ liệu cùng với kho dữ liệu khổng lồ.

7. Các lĩnh vực ứng dụng Big data hiệu quả nhất hiện nay 

Trên thực tế, hiện nay Big data đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, tạo ra những chuyển biến ấn tượng, làm tăng hiệu quả và năng suất của các doanh nghiệp. 

Giáo dục: Việc xử lý các thông tin bảo mật, thông tin về học sinh, sinh viên, giảng viên, tài liệu,... đều phải được xử lý rõ ràng, nhanh chóng. Vì thế, ứng dụng dữ liệu lớn vào giáo dục mang lại nhiều lợi ích tích cực. 

Y tế: Khoa học dữ liệu đã và đang khẳng định vai trò quan trọng của mình trong việc cải thiện sức khỏe, tinh thần con người. Big data trong chăm sóc sức khỏe không chỉ được áp dụng để xác định hướng điều trị mà còn cải thiện quy trình nâng cao sức khỏe.

Giao thông vận tải: Sử dụng Big data mang lại nhiều lợi ích như: Kiểm soát  tuyến đường, điểm dừng và thời gian của các chuyến xe để cung cấp thông tin cho người dùng. Doanh nghiệp vận tải tư nhân có thể sử dụng Big data để quản lý tài sản, kiểm tra và cải thiện các công cụ, tối ưu quy trình vận hành,... 

Ngành Ngân hàng: Big data được ứng dụng hiệu quả trong mọi hoạt động của lĩnh vực ngân hàng từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính.

Digital Marketing: Nhờ Big data, nhà quản lý có thể dễ dàng đánh giá về thị trường và đối thủ cạnh tranh, từ đó lên chiến lược kinh doanh hiệu quả, tiếp cận khách hàng mục tiêu chính xác hơn. Đặc biệt, Big data còn giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu suất các chiến dịch quảng cáo, xác định kênh bán hàng chủ lực nhằm quảng bá sản phẩm hiệu quả tiết kiệm chi phí.

Ngành bán lẻ: Big Data giúp xác định được quá trình trải nghiệm, xu hướng mua, sự hài lòng của người dùng bằng cách thu thập các loại dữ liệu đa dạng, cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.

Dịch vụ khách hàng: Khi vừa tham gia vào thị trường, Big data sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra giải pháp, những đề xuất tối ưu để hiểu rõ hơn về khách hàng và tìm ra lợi thế cạnh tranh hiệu quả.

>>>> ĐỪNG BỎ LỠ: Ví dụ về chuyển đổi số trong 5 lĩnh vực thành công điển hình

8. Rào cản khi sử dụng Big data vào doanh nghiệp

Mặc dù Big data hiện nay đang mang đến nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, tuy nhiên, công nghệ này cũng ẩn chứa rất nhiều thách thức. Dữ liệu ngày càng lớn khiến doanh nghiệp phải đầu tư cơ sở hạ tầng để lưu trữ. Song song đó, rủi ro về rò rỉ hoặc đánh cắp thông tin khiến doanh nghiệp cũng cần lựa chọn giải pháp phù hợp để quản lý dữ liệu an toàn, hiệu quả nhất.  

Như vậy, 1C Việt Nam đã chia sẻ chi tiết về Big data là gì cũng như ứng dụng của Big data trong bài viết trên. Bằng cách thu thập dữ liệu từ nguồn bất kỳ, tiến hành phân tích, doanh nghiệp có thể tìm được hướng đi đúng đắn cho việc hợp lý hóa quản lý tài nguyên, nâng cao hiệu suất hoạt động và tối ưu quá trình phát triển sản phẩm/dịch vụ.

>>>> BÀI VIẾT CÙNG CHỦ ĐỀ: 

• Chuyển đổi số ngành y tế: Thách thức và giải pháp cải thiện
• Chuyển đổi số ngành du lịch - Xu thế tất yếu trong bối cảnh hiện nay