Hiện nay, với tốc độ phát triển mạnh mẽ của xã hội, nhu cầu thu thập, lưu trữ và xử lý thông tin trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu của doanh nghiệp. Bởi một khi có càng nhiều thông tin và nắm được các báo cáo phân tích tổng hợp của các thông tin đó, doanh nghiệp sẽ càng dễ dàng nắm bắt được tâm lý của khách hàng mục tiêu. Từ đó nhanh chóng đưa ra những chiến lược phù hợp nhằm phát triển thương hiệu lâu bền, cũng như thúc đẩy hành vi mua sắm của khách hàng.
Tuy nhiên, trên thực tế, thông tin nhiều vô kể và hình thái của thông tin cũng vô cùng đa dạng. Vậy làm thế nào để doanh nghiệp có thể tổng hợp, quy tụ, quản lý được những thông tin cần thiết và khai thác được hết giá trị của nó? Từ nhu cầu đó, khái niệm Big Data (Dữ liệu lớn) đã ra đời với hàng loạt ưu điểm giúp thúc đẩy doanh số của doanh nghiệp.
Big Data là gì? Ứng dụng của nó như thế nào? Mời quý vị đọc bài viết sau để hiểu hơn về Big Data và lợi ích của nó đem lại cho doanh nghiệp.
Big Data là gì?
Định nghĩa Big Data
Big Data, hay còn được gọi là dữ liệu lớn, là khái niệm công nghệ mô tả 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. Doanh nghiệp thường sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ này để phân tích, chuyển hoá thành thông tin quan trọng và từ đó nắm bắt được insight của khách hàng (customer’s insight).
Lịch sử hình thành Big Data
Thuật ngữ về Dữ liệu lớn (Big Data) thực chất đã được nhà xã hội học Charles Tilly đặt ra vào năm 1980. Tuy nhiên, chỉ đến cuối thế kỉ 19, khi nhiều nhà nghiên cứu và các chuyên gia dự đoán về một cuộc bùng nổ thông tin trong thế kỷ 21 thì thuật ngữ Big Data mới phổ biến và được đề cập nhiều hơn.
Vào năm 2001, Douglas laney, một nhà phân tích tại Gartner đã giới thiệu 3 đặc điểm chính để mô tả rõ hơn về định nghĩa về Big Data: Volume (Khối lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Tính đa dạng).
Năm 2006, công nghệ Big Data ghi nhận tiếp một cột mốc khác với sự phát triển của Hadoop, hệ thống lưu trữ và xử lý dữ. Sau đó, có rất nhiều những công cụ phân tích dữ liệu lớn được ra đời giúp cho việc quản lý, lưu trữ các dữ liệu lớn ngày một dễ dàng hơn. Đến năm 2016, dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây MongoDB Atlas của MongoDB được phát hành cho phép người dùng chạy các ứng dụng ở hơn 79 khu vực trên toàn thế giới trên AWS, Microsoft Azure và Google Cloud.
Hiện nay, nhờ có Internet phát triển mà khối lượng Big Data ngày càng lớn với tốc độ chóng mặt và trở thành một trong những tài nguyên quý giá của doanh nghiệp giúp họ có thể tăng lợi thế cạnh tranh và phục vụ khách hàng tốt hơn. Cụ thể, theo một cuộc khảo sát của tờ báo Forbes, có ít nhất 53% các doanh nghiệp trên thế giới sử dụng Big Data để phân tích và nghiên cứu về khách hàng.
Phân loại Big Data
Big Data bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và các dữ liệu bán cấu trúc. Theo Tạp chí Thế giới máy tính, có tới hơn 70-80% tất cả các dữ liệu trong các tổ chức là dữ liệu phi cấu trúc như là video, ảnh, trang website,… Và mỗi loại dữ liệu lớn này đều có những công cụ để lưu trữ và xử lý riêng biệt.
Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc thường được lưu trữ, sắp xếp một cách có tổ chức dưới dạng bảng và cột chứa thông tin để mô tả các thuộc tính và mối quan hệ với các dữ liệu khác. Các dữ liệu loại này thường được quản lý thông qua cơ sở dữ liệu quan hệ. Bên cạnh đó dữ liệu có cấu trúc thường được tìm kiếm, xử lí bằng cách sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc Structured Query Language (SQL).
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc không thể chứa trong cơ sở dữ liệu dạng hàng và cột, và nó cũng không có mô hình dữ liệu liên quan nào. Đây là loại dữ liệu gốc và có rất nhiều định dạng như: video và hình ảnh, văn bản, âm thanh, nội dung từ mạng xã hội,… Chính vì vậy, những dữ liệu này rất khó tìm kiếm, quản lý và phân tích nên các doanh nghiệp thường bỏ qua loại dữ liệu này cho đến khi sự ra đời của trí tuệ nhân tạo và các thuật toán máy tự học giúp quá trình này trở nên dễ dàng hơn. Ngoài ra, dữ liệu phi cấu trúc thường được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu không quan hệ là No Structured Query Language (NoSQL).
Dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc có một số tính chất đồng nhất có thể xác định được, nhưng lại không hình thành một cấu trúc rõ ràng để phù hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ dưới dạng bảng và cột. Một vài ví dụ cho dạng cấu trúc này là email thuộc dạng không có cấu trúc nhưng lại chứa những dữ liệu có cấu trúc như tên, địa chỉ người nhận, thời gian gửi thư,.. hay những bức ảnh chụp từ điện không có cấu trúc với những dữ liệu cơ sở liên quan nhưng lại được gắn những dữ liệu cấu trúc như thời gian chụp, nơi chụp, ID của thiết bị.
Đặc điểm của Big Data (5Vs)
Big Data (Dữ liệu lớn) là tập hợp các dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn và thường được miêu tả bằng 5 đặc điểm: Volume (Khối lượng), Variety (Tính đa dạng), Velocity (Tốc độ), Value (Tính giá trị), Veracity (Độ tin cậy).
- Volume (Khối lượng dữ liệu)
Là sự tăng trưởng về mặt khối lượng của tệp dữ liệu. Dữ liệu trong các hệ thống thông tin luôn và liên tục tăng lên về mặt kích thước. Thực vậy, trong khi những dữ liệu thông thường có thể đo lường bằng những đơn vị quen thuộc như là Megabyte (MB), Gigabyte (GB), Terabyte (TB), thì Big Data được lưu trữ bằng Petabyte (PB), Exabyte (EB), Zettabyte (ZB). Để mô tả rõ sự khác biệt về kích thước của hai loại dữ liệu, trường Đại Học Berkeley đã nghiên cứu và đưa ra kết luận rằng: 1GB có khối lượng dữ liệu tương đương với một video với chất lượng HD trong vòng 7 phút thì 1 ZB lại tương đương với 250 tỷ đĩa DVD.
- Variety (Tính đa dạng)
Là sự gia tăng về tính đa dạng của dữ liệu. Trong khi dữ liệu truyền thống chỉ có một loại dữ liệu được tổ chức và sắp xếp ở trong cơ sở dữ liệu lên quan thì Big Data còn có thêm loại dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc như là văn bản, âm thanh và video. Điều đó có nghĩa là nó đòi hỏi phải có thêm một số phương pháp xử lý để tìm ra ý nghĩa của dữ liệu và cùng tổng hợp chúng thành thông tin có ý nghĩa.
- Velocity (Tốc độ)
Là tốc độ tăng trưởng của dữ liệu. Khái niệm này chỉ khoảng thời gian cần thiết để tạo ra, phân tích, quản lý toàn bộ dữ liệu. Mặc dù Big Data có khối lượng lớn dữ liệu khổng lồ nhưng nó cần phải được xử lý với tốc độ cực nhanh để sinh ra những thông tin cần thiết. Ngày nay, khi thời đại tốc độ Internet phát triển mạnh mẽ, tốc độ của một dữ liệu được tạo ra, tìm kiếm và rồi dịch chuyển sang vị trí khác hiện tại đã đạt đến mức đáng kinh ngạc, chỉ vài micro giây, cho phép người dùng có thể phân tích trực tiếp các thông số của các dữ liệu được tạo ra trong thời gian thực.
Value (Tính giá trị)
Tính giá trị của dữ liệu thường được đánh giá bởi giá trị kinh tế hoặc xã hội tiềm năng mà dữ liệu có thể đưa cho doanh nghiệp. Đây được coi là một trong những đặc điểm quan trọng nhất của công nghệ Big Data đối với doanh nghiệp, bởi không phải dữ liệu nào cũng có ý nghĩa. Vậy nên, các doanh nghiệp cần phải hoạch định được những giá trị thông tin hữu ích của Big Data đối với các vấn đề hoặc mô hình hoạt động kinh doanh của họ.
Veracity (Độ tin cậy)
Độ tin cậy của dữ liệu được định nghĩa như là sự chính xác của dữ liệu. Đặc biệt, trong thời kì các phương tiện truyền thông xã hội và mạng xã hội phát triển mạnh mẽ, mỗi ngày người dùng tạo ra vô vàn thông tin, kiến thức mới, khiến cho độ xác thực và tin cậy của dữ liệu càng ngày càng khó xác định hơn, tạo nên sự không đồng nhất của các tệp dữ liệu và gây cản trở cho các quy trình xử lý và quản lý nó. Vậy nên, doanh nghiệp cần phải đảm bảo độ chính xác của dữ liệu để giảm bớt những sai lệch có thể xảy ra.
Vai trò của Big Data
- Giảm thiểu chi phí: Công nghệ Big Data như Apache, Spark,… giúp doanh nghiệp có thể tiết kiệm một khoản chi phí lớn khi cho phép người dùng lưu trữ một lượng lớn dữ liệu cần thiết. Và thông qua việc phân tích các dữ liệu, các công ty có thể cải thiện chiến lược kinh doanh, nâng cao hiệu quả kinh doanh bằng cách dự đoán những vấn đề và lên kế hoạch, phương án phù hợp để khắc phục.
- Tiết kiệm thời gian khi ra quyết định nhanh hơn: Những phân tích trong bộ nhớ với thời gian thực giúp các công ty thu thập được dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách nhanh chóng. Ngoài ra, với sự trợ giúp của các công cụ như Hadoop giúp doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu ngay lập tức và rút ngắn khoảng thời gian ra quyết định.
- Phát triển sản phẩm, dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng: Với nguồn tài nguyên dữ liệu dồi dào, doanh nghiệp có thể hiểu được rõ hơn về sở thích, tính cách, tâm lý và hành vi mua hang của người tiêu dùng. Từ đó, doanh nghiệp sẽ dễ dàng xây dựng những cải tiến về sản phẩm cũng như là chiến dịch marketing quảng bá phù hợp với đối tượng khách hàng mục tiêu của thương hiệu trong tương lai.
Ứng dụng phổ biến của Big Data
- Ngành tài chính – ngân hàng – bảo hiểm
Ngành tài chính – ngân hàng – bảo hiểm thường sử dụng công nghệ Big Data để dự đo phân tích để phát hiện những gian lận, đánh giá rủi ro, xếp hạng tín dụng, xác định các địa điểm nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng để đề xuất lập chi nhánh mới, dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng tại một chi nhánh trong một khoảng thời gian cụ thể, hoặc là để nâng cao hệ thống ngân hàng kỹ thuật số,…
- Y tế, chăm sóc sức khỏe
Đối với ngành y tế, Big Data không chỉ đóng vai trò lớn giúp các bác sĩ có thể xác định phương hướng điều trị bệnh, phát triển nhiều loại thuốc mới mà còn giúp cải thiện đoạn quy trình chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân. Cụ thể, Big Data theo dõi hồ sơ bệnh nhân, gửi báo cáo cho các bác sĩ và dự đoán thời điểm bệnh nhân cần sự có mặt của bác sĩ. Ngoài ra, Big Data còn có thể đánh giá các triệu chứng, xác định nhiều loại bệnh ở giai đoạn đầu,…
- Thương mại điện tử
Là một trong những ưu tiên hàng đầu của những doanh nghiệp ngành thương mại điện tử, Big Data giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh vô cùng lớn trên thị trường. Từ những dữ liệu của khách hàng, Big Data có thể phân tích hành vi, sở thích, sự quan tâm, giúp họ hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu cũng như là nhu cầu thiện trường. Đặc biệt, Big Data còn giúp doanh nghiệp xác định được sản phẩm nào được xem nhiều nhất để tối ưu thời gian hiển thị, tự động gửi mã ưu đãi sản phẩm cho khách hàng trong trường hợp khách bỏ vào giỏ hàng nhưng không mua,…
- Digital Marketing
Khi ứng dụng Big Data vào lĩnh vực Digital Marketing, doanh nghiệp có thể xác định được “chân dung của khách hàng mục tiêu” thông qua các trang mạng xã hội dựa trên các thông tin nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính, vị trí địa lý, sở thích, thói quen. Từ đó, doanh nghiệp sẽ dễ dàng triển khai cá nhân hoá các cách tiếp cận với khách hàng thông qua Google hay Email marketing, tối ưu thời gian hiển thị quảng cáo phù hợp và tạo báo cáo chi tiết về hiệu quả chiến dịch.
- Ngành giao thông vận tải
Ngành giao thông vận tải ứng dụng Big Data để lập kế hoạch các tuyến đường phù hợp với nhu cầu của người dân, kiểm soát và quản lý tình trạng tắc nghẽn giao thông bằng cách ước tính thời gian tắc đường thực và giúp mọi người có thế xác định các tuyến đường ít kẹt xe để tiện di chuyển. Đặc biệt, Big Data còn có khả năng phân tích và xác định các khu vực dễ gây ra tai nạn trong thời gian thực, từ đó có thể giúp giảm thiểu tai nạn.
- Ngành giáo dục và đào tạo
Ngành giáo dục và đào tạo thường sử dụng Big Data để ước tính số lượng tuyển hàng năm cùng như quản lý hồ sơ học sinh, sinh viên. Bên cạnh đó, Big Data được dùng để phân tích năng lực của học sinh dựa trên các bài kiểm tra, bài tập từ đó đề xuất những chương trình và mục tiêu giáo dục khác nhau cho từng học sinh.
Kết luận
Có thể nói, Big Data đóng vai trò rất quan trọng không chỉ giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững mà còn đưa ra rất nhiều sáng kiến mới giúp cải thiện đời sống cho toàn xã hội.
Nếu doanh nghiệp của bạn cũng đang tìm kiếm giải pháp công nghệ Big Data mới để thúc đẩy doanh số thì hãy liên hệ Saltlux Technology, các chuyên gia công nghệ giàu kinh nghiệm của chúng tôi sẽ tận tâm tư vấn và xây dựng kế hoạch cụ thể phù hợp với mục tiêu và nhu cầu doanh nghiệp của bạn. Là một trong những doanh nghiệp đón đầu xu hướng công nghệ tiên tiến tại Việt Nam, Saltlux Technology tự hào là doanh nghiệp đã có trên 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực cung cấp các giải pháp công nghệ AI và Big Data. Mọi sản phẩm và dịch vụ công nghệ tri thức được chúng tôi kỳ công kiến tạo và phát triển theo chiều sâu nhằm đáp ứng mọi nhu cầu, mong muốn của khách hàng, giúp cho sự thịnh vượng bền vững của khách hàng.
