Big Data là gì? Xu hướng công nghệ đằng sau sự thành công của một doanh nghiệp

Từ khóa "big data" ngày càng trở nên phổ biến trong thế giới phát triển không ngừng của công nghệ. Big data đã trở thành chìa khóa thành công của nhiều chiến lược kinh doanh và marketing hiện đại. Hãy cùng khám phá "big data là gì" và những ứng dụng trong bài viết dưới đây nhé.

Khái niệm Big Data

Big data là một thuật ngữ mô tả lượng lớn dữ liệu mà các công cụ và phương pháp truyền thống khó có thể xử lý. Điều này bao gồm dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và có đặc điểm về khối lượng lớn, tốc độ nhanh và đa dạng. Quản lý và phân tích big data giúp trích xuất thông tin quan trọng và kiến thức hữu ích từ những dữ liệu phức tạp này để hỗ trợ quyết định và phát triển trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Ứng dụng của Big Data trong các lĩnh vực

Ngân hàng

Nhờ vào Big Data và các công nghệ tiên tiến, ngân hàng đã nâng cao hiệu suất và chất lượng dịch vụ, từ việc phân tích nhu cầu đến việc bảo vệ thông tin khách hàng một cách chặt chẽ và hiệu quả.

• Sử dụng kỹ thuật phân cụm để phân tích thông tin giúp xác định các khu vực có nhu cầu cao từ khách hàng tiềm năng, từ đó đề xuất mở rộng các chi nhánh mới.
• Dự đoán nhu cầu tiền mặt: Kết hợp nhiều quy tắc để ước tính lượng tiền cần thiết tại mỗi chi nhánh vào các thời điểm cụ thể hàng năm.
• Khoa học dữ liệu là nền tảng của hệ thống ngân hàng kỹ thuật số.
• Sử dụng Machine Learning và AI để phát hiện gian lận: Công nghệ này giúp phát hiện và báo cáo các hoạt động gian lận đến các chuyên viên liên quan.
• Hỗ trợ xử lý, lưu trữ và bảo mật dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày để đảm bảo an toàn cho ngân hàng.

Lĩnh vực y tế

Trong lĩnh vực y tế, Big Data đã mang lại nhiều ứng dụng quan trọng và hấp dẫn:

• Dự đoán nhu cầu cần bao nhiêu bác sĩ trong từng khoảng thời gian cụ thể để quản lý các ca bệnh.
• Cung cấp thông tin liên tục về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân để quản lý chăm sóc tốt hơn.
• Tự động gửi thông tin chi tiết về tình trạng bệnh nhân đến các bác sĩ liên quan.
• Đánh giá triệu chứng và phát hiện bệnh sớm.
• Lưu giữ thông tin nhạy cảm một cách an toàn và hiệu quả.
• Dự báo về khu vực có nguy cơ cao bị bùng phát dịch bệnh như sốt xuất huyết hoặc sốt rét, từ đó giúp chuẩn bị và ứng phó hiệu quả hơn.

Thương mại điện tử 

Big Data có thể mang lại lợi thế cạnh tranh cho thương mại điện tử bằng cách cung cấp thông tin sâu rộng và phân tích xu hướng tiêu dùng.

• Thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng từ trước khi họ bắt đầu giao dịch.
• Xây dựng mô hình tiếp thị hiệu quả.
• Xác định và tối ưu hóa thời gian hiển thị sản phẩm được xem nhiều nhất.
• Đề xuất sản phẩm tương tự dựa trên hành vi của khách hàng để tăng khả năng bán hàng và doanh thu.
• Tự động gửi mã giảm giá cho khách hàng đã thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng không mua.
• Tạo báo cáo tùy chỉnh theo độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, và nhiều tiêu chí khác.
• Xác định yêu cầu của khách hàng và tập trung vào cung cấp dịch vụ tốt nhất cho nhu cầu của họ.
• Phân tích hành vi và xu hướng của khách hàng để sản xuất các sản phẩm hướng đến họ.
• Cung cấp sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
• Tối ưu hóa mô hình tiếp thị dựa trên dữ liệu hành vi khách hàng, tăng khả năng bán hàng.
• Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ để dễ dàng nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo.

Ngành bán lẻ

Big Data đem đến cơ hội vô tận cho lĩnh vực bán lẻ khi phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Qua việc thu thập dữ liệu đa dạng, nó giúp xác định hành trình mua sắm, xu hướng và hài lòng của khách hàng, từ đó tối ưu hoá hiệu quả bán hàng. Ứng dụng của Big Data trong ngành bán lẻ:

• Xây dựng mô hình chi tiêu cá nhân cho từng khách hàng dựa trên dữ liệu thu thập được.
• Sử dụng phân tích dự đoán để so sánh cung cầu, tránh việc tung ra thị trường sản phẩm không được khách hàng chào đón.
• Định vị sản phẩm trên kệ hàng dựa trên thói quen mua sắm và nhu cầu của khách hàng, phát triển chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.
• Kết hợp phân tích dữ liệu thời gian, giao dịch, truyền thông xã hội và dự báo thời tiết để xác định sản phẩm phù hợp nhất để luôn cung cấp sẵn sàng cho khách hàng.

Lĩnh vực Digital Marketing

Big Data đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển mạnh mẽ của Digital Marketing, trở thành một phần không thể thiếu trong mọi doanh nghiệp. Ứng dụng của Big Data trong Digital Marketing:

• Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh để xác định cơ hội tiếp theo.
• Xác định đối tượng người dùng trên các mạng xã hội và nhắm mục tiêu dựa trên đặc điểm như nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.
• Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo để đánh giá hiệu suất và sự tham gia của khán giả, từ đó cải thiện kết quả tiếp theo.
• Tập trung vào các từ khóa tìm kiếm phổ biến và hướng dẫn doanh nghiệp triển khai chúng trong chiến lược nội dung để cải thiện SEO.
• Tạo đối tượng từ cơ sở dữ liệu khách hàng hiện tại để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và tăng lợi nhuận.

Đặc trưng 3V của Big Data

Các đặc trưng 3V của Big Data là:

• Khối lượng lớn (Volume): Đây là lượng dữ liệu rất lớn, vượt xa khả năng xử lý của các công cụ truyền thống. Dữ liệu này có thể từ hàng tỷ đến hàng triệu tỷ ghi chép.
• Đa dạng (Variety): Big Data không chỉ giới hạn trong một định dạng cụ thể. Nó bao gồm các dạng dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu định lượng, dữ liệu xã hội, và nhiều loại khác.
• Tốc độ (Velocity): Dữ liệu được tạo ra, thu thập và xử lý ở tốc độ nhanh. Việc phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu cần phải được thực hiện ngay khi dữ liệu được tạo ra để có giá trị cao nhất.

Phân loại Big Data

• Dữ liệu có cấu trúc: Đây là dữ liệu được tổ chức theo một định dạng cụ thể, dễ dàng để lưu trữ và xử lý. Ví dụ như cơ sở dữ liệu quan hệ, nhật ký giao dịch ngân hàng, hoặc bảng tính Excel. Dữ liệu này thường có các trường và hàng để lưu trữ thông tin theo cấu trúc rõ ràng.
• Dữ liệu phi cấu trúc: Đây là loại dữ liệu không tuân theo cấu trúc nào cụ thể và thường không có tổ chức rõ ràng. Ví dụ như dữ liệu văn bản không được định dạng, email, các tập tin hình ảnh, video, âm thanh hoặc dữ liệu từ các mạng xã hội. Dữ liệu này không có cấu trúc được xác định trước và thường đòi hỏi các phương pháp xử lý đặc biệt để trích xuất thông tin.
• Dữ liệu bán cấu trúc: Đây là loại kết hợp giữa dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, chứa một số thông tin về cấu trúc nhưng không hoàn toàn theo một định dạng cụ thể. Ví dụ như dữ liệu JSON, XML, hoặc các tài liệu có một số thuộc tính cố định nhưng không tuân theo cấu trúc quy định như trong dữ liệu có cấu trúc.

Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data

Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data bao gồm một số yếu tố quan trọng:

• Cụm máy chủ (Cluster) để lưu trữ và xử lý dữ liệu, có thể mở rộng và tăng cường khả năng xử lý để đáp ứng yêu cầu của Big Data.
• Công nghệ ảo hóa (Virtualization) giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên máy chủ và hỗ trợ việc triển khai các ứng dụng Big Data một cách hiệu quả.
• Hệ thống bảo mật phải được thiết lập để đảm bảo an toàn cho dữ liệu lớn trong quá trình truyền và lưu trữ.
• Hạ tầng mạng có khả năng đáp ứng yêu cầu truy cập dữ liệu lớn và tốc độ truyền dữ liệu nhanh là cần thiết trong môi trường Big Data.
• Các công cụ phần mềm và các thuật toán phân tích dữ liệu cần được tích hợp để có thể xử lý và trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu lớn.

Những công nghệ và nền tảng đặc biệt cho Big Data

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một nền tảng phần mềm mã nguồn mở, tập trung vào việc xử lý dữ liệu lớn. Với cấu trúc linh hoạt, nó cho phép chia nhỏ và phân tán dữ liệu trên nhiều máy tính. Bộ công cụ của Hadoop bao gồm:

• Hadoop Common: Bộ công cụ hỗ trợ các phần khác của Hadoop.
• Hadoop Distributed File System (HDFS): Cho phép truy cập dữ liệu ứng dụng một cách linh hoạt và hiệu quả.
• Hadoop YARN: Một mô hình quản lý tài nguyên linh hoạt trong cụm.
• Hadoop MapReduce: Hệ thống xử lý dựa trên YARN, giúp xử lý song song dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Apache Spark

Được sử dụng rộng rãi, Spark hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Java, Scala, Python (đặc biệt Anaconda Python distro), và R, giúp xử lý dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, hỗ trợ SQL, xử lý dữ liệu trực tuyến, machine learning và đồ thị, giúp cho việc làm việc với big data trở nên linh hoạt và hiệu quả.

Data lakes

Kho lưu trữ chứa dữ liệu thô ở định dạng gốc, giữ nguyên đến khi doanh nghiệp cần sử dụng. Sự phát triển của kỹ thuật số và IoT làm tăng sự phổ biến của data lakes. Chúng được thiết kế để dễ dàng truy cập vào lượng lớn dữ liệu khi cần thiết, giúp người dùng tiếp cận thông tin một cách thuận tiện.

NoSQL Databases

Các cơ sở dữ liệu SQL thường được xây dựng để xử lý giao dịch đáng tin cậy và truy vấn ngẫu nhiên. Tuy nhiên, chúng có giới hạn với cấu trúc cứng nhắc, không phù hợp với một số ứng dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL ra đời để giải quyết những hạn chế đó, lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách linh hoạt và nhanh chóng hơn.

Các cơ sở dữ liệu NoSQL được phát triển để đáp ứng nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu cho các trang web lớn.

In-memory databases

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) sử dụng bộ nhớ chính thay vì ổ đĩa cứng để lưu trữ dữ liệu. Điều này giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu so với cơ sở dữ liệu trên đĩa. IMDB quan trọng cho việc phân tích big data và tạo ra kho dữ liệu và siêu dữ liệu.

Tạm kết

Big Data không đơn thuần là xu hướng mà còn là một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của mình. Sự phát triển không ngừng của công nghệ này hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội mới và thách thức trong mọi lĩnh vực. 

Đọc thêm:

• Hadoop là gì? Tất tần tật các thông tin về công cụ phân tích hiệu quả cho Big Data
• Tương lai IoT và cuộc cách mạng xu hướng phát triển trong những năm gần đây

Để không bỏ lỡ bất kỳ cải tiến công nghệ nào, việc sở hữu một chiếc laptop tiện lợi là điều không thể thiếu. Tại FPT Shop, luôn có những mẫu laptop mới nhất với giá cả cạnh tranh. Đội ngũ tư vấn tận tâm luôn sẵn sàng để giúp bạn chọn lựa một chiếc laptop vừa vặn, phục vụ mọi nhu cầu của bạn.

• Laptop chính hãng