Big Data là gì? 5 phút tìm hiểu từ A-Z về Big Data

Trong thời đại bùng nổ công nghệ 4.0, các vấn đề về phân tích và xử lý dữ liệu trở thành mối quan tâm hàng đầu của các doanh nghiệp hiện nay. Trong đó, Big Data chính là một trong số những vấn đề về dữ liệu được cần đặc biệt chú trọng. Vậy chính xác Big Data là gì? Nó mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp? Cùng PharMarketing tìm hiểu ngay trong bài viết dưới đây nhé!

Big Data là gì? Nguồn gốc và sự phát triển của Big Data

Big Data là khái niệm chỉ các tập dữ liệu lớn có cấu trúc phức tạp. Những dữ liệu này thường rất lớn khiến nhiều phần mềm xử lý dữ liệu truyền thông không phân tích được. Điều này gây ra không ít khó khăn trong quá trình quản lý và xử lý dữ liệu.

Việc thống kê và phân tích những dữ liệu lớn này là nhiệm vụ đặc biệt quan trọng, giúp doanh nghiệp đưa ra các chiến lược, ý tưởng giải quyết vấn đề kinh doanh còn tồn đọng trong doanh nghiệp.

Hiện nay, thuật ngữ Big Data vẫn còn khá mới mẻ với nhiều đơn vị doanh nghiệp. Nguồn gốc của khái niệm này bắt đầu những năm 1960 và 1970. Khi đó, dữ liệu chỉ mới được phát triển và bắt đầu xuất hiện cơ sở dữ liệu SQL.

Nguồn gốc và sự phát triển của Big Data

Từ năm 1984, Tập đoàn Teradata đã cho ra mắt thị trường hệ thống xử lý dữ liệu cùng với DBC 1012. Đây là hệ thống đầu tiên phân tích và lưu trữ dữ liệu tới 1 terabyte. Để đánh dấu cho chuỗi hoạt động phát triển này, năm 2017 hệ thống Teradata đã phát triển lên hàng chục cơ sở dữ liệu với dung lượng cao ngưỡng vượt 50 petabytes.

Tiếp nối cho sự phát triển này, năm 2000 tập đoàn LexisNexis đã phát triển thành công khung chia sẻ dữ liệu dựa theo cấu trúc C++ dùng để truy vấn và lưu trữ dữ liệu. Sau đó không lâu, Google cho ra mắt chuỗi bài báo phát triển MapReduce thông qua mã nguồn mở Apache Hadoop vào năm 2004. Phần mềm này cung cấp mô hình xử lý dữ liệu song song, cho ra những ứng dụng liên quan để xử lý nhanh lượng dữ liệu khổng lồ.

Ngày nay, Big Data được sử dụng rộng rãi theo nhu cầu con người, những người sử dụng vẫn đang ngày một tạo nên kho dữ liệu khổng lồ. Nhưng điều thú vị là các dữ liệu hiện nay không chỉ con người mà máy móc cũng tạo ra được. Thậm chí một nghiên cứu đã cho thấy rằng, máy móc tạo ra những dữ liệu chính xác với số lượng lớn hơn hẳn con người. Từ đó, IoT ( Internet of Things) được ra đời nhằm sản sinh nhiều dữ liệu hữu ích, gia tăng hiệu suất sản phẩm. 

Đặc trưng của Big Data

Sau khi hiểu được tổng quan về big data, dưới đây là 3 đặc trưng chính của dữ liệu lớn:

Volume (Khối lượng dữ liệu)

Big Data mang là những dữ liệu có mật độ thấp, không có cấu trúc. Bạn sẽ phải làm quen với việc xử lý những data này. Những dữ liệu này có thể là dữ liệu của giá trị không xác định ví dụ như nguồn gốc dữ liệu Facebook, nhấp chuột trên các ứng dụng cho thiết bị di động hoặc trang web… Nhìn chung khối lượng dữ liệu là rất lớn, có thể từ hàng chục terabyte hoặc hàng trăm petabyte tuỳ vào mô hình của tổ chức.

Velocity (Vận tốc mà dữ liệu cần xử lý được và phân tích): 

Tốc độ trong Big Data được hiểu là tốc độ khi mà dữ liệu được đưa vào bên trong một hệ thống và được xử lý. Đây là một yếu tố rất quan trọng trong việc xử lý các luồng dữ liệu. 

Hiện nay, công nghệ Big Data đã cho phép cơ sở dữ liệu xử lý, phân tích và tiến hành định cấu hình dữ liệu trong lúc nó đang được tạo, quá trình này đôi khi chỉ diễn ra trong vài mili giây. Điều này mang lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp trong việc nắm bắt các cơ hội tài chính, nhanh chóng đáp ứng nhu cầu khách hàng, đồng thời ngăn chặn những gian lận và giải quyết những hoạt động khác.

Variety ( Đa dạng dữ liệu): 

Đặc trưng Variety đề cập đến nhiều loại dữ liệu đa dạng có sẵn trong Big Data. Trong đó bao gồm: 

• Kiểu dữ liệu truyền thống: Có cấu trúc và phù hợp gọn gàng trong một cơ sở dữ liệu quan hệ. 
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc: Chẳng hạn như các dạng văn bản, âm thanh hay video với những yêu cầu tiền xử lý bổ sung để lấy được ý nghĩa và siêu dữ liệu hỗ trợ.
   

Các ngành lớn đang ứng dụng Big Data

Hiện nay, dữ liệu Big Data được ứng dụng ở đa dạng ngành nghề khác nhau. Tiêu biểu có thể kể đến sau đây: 

Ngành ngân hàng

Đối với ngành tài chính ngân hàng, Dữ liệu lớn (Big Data) đã ứng dụng rất tốt vai trò của mình trong mọi hoạt động: từ chuỗi hoạt động thu tiền đến quản lý các hệ thống tài chính… Những ứng dụng này, giúp các ngân hàng đẩy mạnh doanh thu cũng như giảm bớt áp lực cho khách hàng sử dụng.

Ngân hàng sử dụng Big Data như thế nào

Phân tích chuỗi giá trị lớn có thể giúp ngân hàng đưa ra quyết định đúng đắn khi cần đề xuất việc thành lập chi nhánh mới. Hệ thống phân tích có thể xác định dữ liệu về các địa điểm chi nhánh từ đó đưa ra những phân tích đánh giá tiềm năng thu hút khách hàng.

Ngoài ra, ngân hàng cũng có thể phát hiện ra các hoạt động sai, gian lận trong quá trình thực hiện giao dịch nhờ sử dụng Big Data. Các thuật toán phân tích dữ liệu - data analytics models và học máy - machine learning được thực hiện liên tục để đảm bảo lợi ích cho khách hàng và ngăn chặn rủi ro cho ngân hàng.

Với sự bùng nổ của công nghệ 4.0, hầu hết mọi ngân hàng đều triển khai ngân hàng kỹ thuật số. Big Data được ứng dụng giúp doanh nghiệp xây dựng cơ sở hạ tầng mạnh với trọng tâm là khoa học dữ liệu. Những dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong việc định danh số, nhận biết khách hàng điện tử, hệ thống an ninh mạng…

Ngoài ra, các ngân hàng còn sử dụng Big Data để đảm bảo an ninh cũng như dự đoán dòng tiền trong những trường hợp cần thiết.

Ngành y tế

Đối với ngành y tế khoa học dữ liệu ngày càng hỗ trợ quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe con người. Công nghệ này giúp ngành y tế hoàn thiện, cải tiến quy trình chăm sóc sức khỏe toàn diện. Cụ thể như sau: 

• Dễ dàng theo dõi tình trạng bệnh nhân thông qua hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Hệ thống Big Data có thể gửi báo cáo và theo dõi tình trạng bệnh nhân.
• Ứng dụng Big Data cũng có thể cảnh báo trước những nơi có khả năng bùng phát dịch bệnh như: sốt xuất huyết hoặc sốt rét.
• Ngăn chặn nội dung đen, thư rác xuất hiện không cần thiết.

Ngành thương mại điện tử

Đối với thương mại điện tử, điều khách hàng quan tâm nhất chính là sản phẩm và giá thành của nó. Ứng dụng Big Data sẽ giúp bạn biết được khách hàng đang quan tâm đến điều gì, từ đó điều hướng trang thương mại điện tử của mình.

Cách thức ứng dụng Big Data

Tiến hành thu thập dữ liệu, phản hồi của khách hàng trong toàn bộ quá trình mua hàng

Nguồn thông tin này sẽ giúp doanh nghiệp dự đoán được nhu cầu về các sản phẩm cho từng khu vực khác nhau, dự tính được xu hướng sản phẩm hot vào từng giai đoạn

Big Data ứng dụng xây dựng Marketing Online hiệu quả

Các quảng cáo xuất hiện trên sàn thương mại điện tử cần phù hợp với xu hướng hành vi người tiêu dùng. Việc sử dụng dữ liệu lớn được tổng hợp từ những tìm kiếm của khách hàng bạn có thể nắm bắt được những nhu cầu thực sự của khách hàng. Từ đó đưa ra các chiến dịch quảng cáo sản phẩm phù hợp.

Giúp các trang thương mại điện tử tối ưu giá cả

Chức năng này được thực hiện nhờ các hoạt động phân tích, so sánh các dữ liệu trong quá khứ và hiện tại. Đồng thời chống được vấn nạn gian lận. Dữ liệu lớn giúp các đơn vị kinh doanh sàng lọc được các hành vi bán hàng ảo, gian lận. Giúp khách hàng không mua phải hàng giả, nâng cao uy tín cho doanh nghiệp.

Big Data và Analytics

Big Data và Analytics là 2 khái niệm song hành với nhau bởi nếu không có hoạt động phân tích, Big Data chỉ là tập dữ liệu lớn không mang lại lợi ích cho doanh nghiệp. Đôi khi còn tốn thời gian, công sức lưu trữ.

Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể gia tăng doanh thu của mình, nâng cao chất lượng dịch vụ với khách hàng và tăng năng lực cạnh tranh ngành.

Phân tích dữ liệu (Analytics) liên quan đến việc kiểm tra bộ dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận về những gì chúng đang lưu giữ ví dụ như các xu hướng và dự đoán về hoạt động tiếp theo trong tương lai.

Ứng dụng Big Data trong cuộc sống và kinh doanh

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu ứng dụng Big Data vào hoạt động kinh doanh của mình. Dưới đây là một số ứng dụng nổi trội của Big Data cải thiện tình hình kinh doanh của doanh nghiệp:

Big Data giúp dự đoán hành vi mua sắm của khách hàng

Dữ liệu lớn được sử dụng để xử lý các hành vi mua sắm, những quan tâm của khách hàng từ đó dự đoán xu hướng mua sắm theo hành vi của khách hàng. Do đó, Big Data tiến hành tập hợp được dữ liệu về sở thích, thói quen của khách hàng, đồng nghĩa với việc gián tiếp giúp doanh nghiệp thúc đẩy doanh số bán hàng tốt hơn. 

Dữ liệu lớn là nguồn dữ liệu cho phần mềm tự động chăm sóc và lưu trữ thông tin khách hàng 24/7 (chatbot)

Ngoài ra, Big Data còn giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống chăm sóc khách hàng linh hoạt. Điển hình như hệ thống Chatbot mọi thời gian giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và thu thập dữ liệu người dùng thông qua các đoạn đối thoại. Sau đó, những dữ liệu lớn này sẽ được phân tích, xử lý để đưa ra những phản hồi phù hợp, thỏa mãn nhu cầu của khách hàng.

Hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng

Trong kinh doanh, quản lý chuỗi cung ứng là hoạt động thiết yếu của mọi doanh nghiệp. Một hệ thống quản lý chuỗi cung ứng tốt có thể hỗ trợ doanh nghiệp không bị lưu kho quá nhiều hàng hóa, giảm gánh nặng về chi phí tồn kho vì đã có hệ thống phân phối hàng hợp lý. Phân tích chuỗi dữ liệu lớn có thể hỗ trợ doanh nghiệp dự đoán xu hướng sản phẩm sẽ bán chạy vào thời điểm nào, từ đó trữ hàng kịp thời và phân phối hàng hoá khi cần thiết.

Phân tích hành trình của khách hàng thông qua bản đồ hành trình khách hàng

Sử dụng dữ liệu lớn để miêu tả quy trình khách hàng tương tác với doanh nghiệp. Cụ thể người dùng đó sẽ mua hàng hoặc gia tăng nhận biết về thương hiệu như thế nào? Việc phân tích những dữ liệu về quá trình tương tác giữa khách hàng và sản phẩm, khách hàng và cửa hàng giúp doanh nghiệp nhận biết được các vấn đề của khách hàng. Từ đó đưa ra những phương án tối ưu hóa các hoạt động cụ thể để giải quyết tận gốc vấn đề khách hàng đang gặp phải, đồng thời xây dựng mối quan hệ lâu bền với doanh nghiệp.

KẾT LUẬN

Trên đây là toàn bộ thông tin về Big Data là gì? Hy vọng những kiến thức PharMarketing mang đến sẽ giúp ích cho quá trình kinh doanh của bạn. Hãy bắt đầu lưu tâm và xử lý dữ liệu lớn trong doanh nghiệp của bạn nếu muốn phát triển kinh doanh. Chúc bạn thành công!