Internet và công nghệ 4.0 phát triển mạnh mẽ kéo theo sự ra đời của Big Data như một sự tất yếu. Vậy Big Data là gì, đặc điểm, ứng dụng và vai trò của nó như thế nào để giúp thương hiệu thu hút khách hàng. Cùng VTC NetViet tìm hiểu qua bài viết dưới đây.
Big Data là gì?
Big Data là một kỹ thuật lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn với số lượng, tốc độ và phạm vi khổng lồ. Nó bao gồm cả dữ liệu nguồn tự nhiên và nhân tạo, được sử dụng để phát hiện mẫu, đánh giá tình hình và đưa ra quyết định.
Đặc điểm của Big Data
Các đặc điểm chính của Big Data bao gồm:
- Volume: Lượng dữ liệu lớn, với tổng số dữ liệu tăng dần hàng ngày.
- Velocity: Tốc độ xử lý dữ liệu với mức độ nhanh chóng tăng dần.
- Variety: Sự đa dạng của dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu văn bản, âm thanh, hình ảnh và dữ liệu mới.
- Veracity: Sự không đồng nhất và không chính xác của dữ liệu.
- Value: Giá trị thực sự của dữ liệu đối với các doanh nghiệp và cộng đồng.
Chúng ta cần các công nghệ phù hợp để giải quyết vấn đề của Big Data và tận dụng giá trị của nó.
Quá trình hình thành Big Data
Quá trình hình thành Big Data được coi là kết quả của một số yếu tố như:
- Sự phát triển của công nghệ: Sự phát triển của công nghệ lưu trữ, mạng và xử lý dữ liệu đã cho phép chúng ta lưu trữ và xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn.
- Tăng trưởng dữ liệu: Sự phát triển của các thiết bị và công nghệ mới đã tăng trưởng số lượng dữ liệu được tạo ra.
- Sự tăng trưởng của Internet: Sự mở rộng của Internet và sự phát triển của các thiết bị di động đã giúp cho việc tạo ra dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
- Sự tăng trưởng của mạng xã hội: Mạng xã hội đã trở thành nguồn dữ liệu lớn và đa dạng.
- Sự phát triển của IoT: Internet of Things (IoT) đã giúp cho việc tạo ra dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bằng cách kết nối các thiết bị với nhau và với mạng.
Tất cả những yếu tố này đã góp phần tạo nên sự phát triển của Big Data.
Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
Big Data có nhiều vai trò quan trọng trong doanh nghiệp bao gồm:
- Hiểu rõ, nhắm đúng khách hàng mục tiêu: Big Data thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ lịch sử trình duyệt, mạng xã hội,… Bởi vậy, phân tích Big Data, doanh nghiệp sẽ hiểu được hành vi, sở thích, nhu cầu của khách hàng, phân loại và lựa chọn đúng đối tượng khách hàng cho từng sản phẩm, dịch vụ.
- Định lượng, tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: Thông tin, dữ liệu cá nhân có thể được thu thập dễ dàng nhờ các thiết bị di động thông minh như smartphone, smartwatch. Từ đó, doanh nghiệp sẽ có cái nhìn rõ nét về xu hướng hành vi của khách hàng. Các chiến lược, kế hoạch trong tương lại gần cũng được các nhà quản lý đưa ra nhờ các thông tin này.
- Phòng chống an ninh và giảm thiểu rủi ro: Các doanh nghiệp sử dụng Big Data để thăm dò, phát hiện và ngăn chặn các nguy cơ, rủi ro về gian lận, xâm nhập hệ thống, đánh cắp thông tin bảo mật.
- Tối ưu hóa giá cả: Nhờ Big Data, các cuộc nghiên cứu, thu thập dữ liệu trên trở nên dễ dàng, nhanh chóng, giúp doanh nghiệp định giá một cách chính xác và hiệu quả hơn.
- Nắm bắt các giao dịch tài chính: thương mại điện tử đã và đang phát triển mạnh mẽ trên toàn thế giới, trong đó có cả Việt Nam. Do đó, các giao dịch tài chính trên website hay các app thương mại điện tử ngày càng tăng lên và thể hiện rõ hành vi mua của khách hàng. Các thuật toán Big Data được doanh nghiệp sử dụng để gợi ý, đưa ra quyết định giao dịch cho khách hàng, tăng tỷ lệ chốt đơn cho doanh nghiệp.
Các ứng dụng đang sử dụng Big data
1. Ngành Ngân hàng
Với ngành tài chính ngân hàng, để phân tích và xác định các địa điểm tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, Big Data được sử dụng để đề xuất lập chi nhánh mới, dự đoán số lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng cho chi nhánh tại thời điểm cụ thể, nâng cao hệ thống ngân hàng kỹ thuật số và phát hiện các hoạt động gian lận. Từ đó, báo cáo cho các chuyên viên liên quan, đảm bảo an ninh cho ngân hàng.
2. Ngành y tế
Với ngành y tế, Big Data được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị và giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big Data có nhiệm vụ dự đoán thời điểm cần sự có mặt của bác sĩ, theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan. Ngoài ra, với nhiều bệnh ở giai đoạn đầu, Big Data còn có thể đánh giá các triệu chứng, lưu trữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật. Đặc biệt, Big Data cũng có thể dự báo các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh nguy hiểm dựa trên khối lượng dữ liệu khổng lồ lồ mà nó lưu trữ.
3. Thương mại điện tử
Doanh nghiệp ngành thương mại điện tử nào sở hữu và ứng dụng tốt Big Data sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn trên thị trường. Nhà quản lý sẽ xác định sản phẩm nào được xem nhiều nhất để tối ưu thời gian hiển thị, tự gửi mã ưu đãi cho những sản phẩm khách hàng bỏ vào giỏ hàng nhưng không mua nhờ Big Data. Đặc biệt, Big Data còn có thể phân tích hành vi, sở thích và sự quan tâm của khách hàng, giúp các nhà quản lý hiểu khách hàng hơn, cung cấp các sản phẩm theo đúng xu hướng và nhu cầu thị trường.
4. Ngành bán lẻ
Với ngành bán lẻ, Big Data ứng dụng trong việc xây dựng mô hình chi tiêu của khách hàng, dự đoán cung – cầu cho từng sản phẩm. Kết hợp các dữ liệu về thời điểm giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội và dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp, sẵn sàng cung ứng cho khách hàng. Từ đó, nhà quản lý có thể dựa vào dữ liệu về thói quen mua hàng, sở thích của từng khách hàng để xác định vị trí địa lý, cách bố trí các sản phẩm trên kệ hàng, đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện và tăng doanh thu.
5. Digital Marketing
Digital Marketing ngày càng giữ vị trí quan trọng trong các doanh nghiệp ngày nay. Ứng dụng Big Data, Digital Marketing trong doanh nghiệp có thể xác định đối tượng mục tiêu trên các trang mạng xã hội dựa vào các thông tin như: nhân khẩu học, giới tính, tuổi tác và sở thích. Ngoài ra, Big Data giúp cá nhân hóa các hoạt động tìm kiếm trên Google, Email Marketing, hiển thị quảng cáo phù hợp và tạo báo cáo chi tiết sau mỗi chiến dịch.
6. Ngăn chặn nội dung đen
Big Data có thể ngăn chặn nội dung đen cụ thể như Extension trong Chrome, Firefox, Safari. Thực tế, có nhiều addon được phục vụ cho việc lọc nội dung miễn phí sử dụng Big Data để thu thập và dự đoán nội dung đó có phù hợp với tiêu chuẩn hay không. Ví dụ chức năng Ad Block – block các banner, pop ups, video ads phiền toái một lần và mãi mãi. Sau đó, Ad Block thu thập dữ liệu và gửi về server blacklist những yếu tố này. Data gửi về càng nhiều thì tỷ lệ nhận diện và block ngày càng chính xác.
Quy trình hoạt động của Big Data
Xây dựng chiến lược Big Data
Ở cấp độ quản lý, chiến lược Big Data là một kế hoạch được thiết kế giúp giám sát và cải thiện cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu cho doanh nghiệp. Điều quan trọng trong triển khai phát triển chiến lược Big Data là phải xem xét các mục tiêu, sáng kiến trong hiện tại, tương lai của doanh nghiệp. Tất cả những điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải coi Big Data giống như một tài sản kinh doanh có giá trị thay vì chỉ là công cụ thông thường.
Xác định các nguồn Big Data
- Dữ liệu truyền trực tiếp: các dữ liệu Internet of Things (IoT) và các thiết bị được kết nối truyền vào hệ thống công nghệ thông tin như điện thoại thông minh, ô tô thông minh. Người dùng có thể phân tích Big Data khi dữ liệu truyền đến, quyết định dữ liệu nào nên giữ hoặc không giữ, dữ liệu nào cần phân tích thêm.
- Social Media (Facebook, YouTube, Instagram,…): Các loại Big Data ở dạng văn bản, hình ảnh, video, giọng nói, âm thanh rất hữu ích cho chức năng tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ. Những dữ liệu này thường tồn tại dưới dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, nó đặt ra thách thức riêng cho việc tiêu thụ và phân tích.
- Dữ liệu có sẵn được công bố: bao gồm các thông tin, dữ liệu được công bố rộng rãi, công khai ví dụ như các trang web chính thức của Chính phủ các nước.
- Khác: có một số nguồn dữ liệu khác đến từ khách hàng, nhà cung cấp hoặc dữ liệu từ đám mây.
Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data
Hệ thống máy tính hiện đại cung cấp tốc độ, sức mạnh và tính linh hoạt cần thiết để truy cập số lượng lớn và các loại dữ liệu nhanh chóng. Với khả năng truy cập đáng tin cậy, các công ty cần có các phương pháp tích hợp, xây dựng đường ống dẫn dữ liệu, đảm bảo chất lượng dữ liệu, cung cấp khả năng quản lý và lưu trữ dữ liệu cũng như chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Một số dữ liệu lớn có thể được lưu trữ trong kho dữ liệu truyền thống. Tuy nhiên cũng có các tùy chọn linh hoạt, chi phí thấp giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn thông qua các giải pháp đám mây, hồ sơ dữ liệu, đường ống dữ liệu, Hadoop.
Tiến hành phân tích dữ liệu
Các tổ chức, doanh nghiệp có thể chọn sử dụng tất cả dữ liệu lớn của các công nghệ hiệu suất cao như điện toán lưới hoặc phân tích trong bộ nhớ để phân tích. Trước đó, cần xác định dữ liệu nào có liên quan. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty thu được thông tin chi tiết và giá trị từ dữ liệu. Hiện nay, nguồn cấp dữ liệu lớn có khả năng phân tích nâng cao có thể kể đến là trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học.
Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
Từ các dữ liệu đáng tin cậy, được quản lý tốt dẫn đến các phân tích đáng tin cậy và các quyết định sáng suốt. Để duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp cần nắm bắt toàn bộ giá trị của dữ liệu lớn và hoạt động theo hướng dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác dựa trên dữ liệu. Các tổ chức, doanh nghiệp dựa trên dữ liệu sẽ hoạt động tốt hơn, dễ dự đoán và sinh nhiều lợi nhuận hơn.
Các công nghệ đặc biệt dành cho Big data
Hệ sinh thái Hadoop
Big Data liên quan chặt chẽ với Hadoop. Cụ thể, Apache Hadoop là dự án phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán.
Tại đây, người dùng có thể xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản nhờ thư viện phần mềm Hadoop. Phần mềm này được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.
Apache Spark
Apache Spark là một phần của hệ sinh thái Hadoop. Đây là khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop.
Spark được triển khai theo nhiều cách khác nhau. Hệ thống này cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với Java, Scala, Python, ngôn ngữ lập trình R; hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.
Data lakes
Một khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc được Data lakes lưu trữ trong kho dữ liệu của mình cho đến khi người dùng cần dữ liệu.
Phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT là các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes. Chúng được thiết kế để phục vụ nhu cầu truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi cần của người dùng.
NoSQL Databases
Cơ sở dữ liệu SQL được thiết kế cho các giao dịch và các truy vấn ngẫu nhiên.
Ngoài khả năng linh hoạt tuyệt vời, một số hạn chế của SQL có thể kể đến như: giản đồ cứng nhắc không phù hợp với một số loại ứng dụng.
Để tìm cách tốt hơn trong việc lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu các trang web lớn, nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển. Khác với các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL cho phép người dùng mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.
In-memory databases
Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram) thay vì HDD để lưu trữ dữ liệu. Dễ nhận thấy, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa.
Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data
Các tổ chức cần có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập cũng như đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ, chuyển tiếp.
Ở cấp độ cao hơn, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế riêng cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu cùng với các ứng dụng big data.
Đa số các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ do các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý các yêu cầu về big data của họ.
Các ứng dụng như web, kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn để phục vụ quá trình thu thập dữ liệu.
Khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. Phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó.
Để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.
Mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng, các hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu đều là các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật nằm trong phạm vi của big data.
Tổng Kết
Hy vọng bài viết trên đây sẽ mang đến cho bạn cái nhìn rõ hơn về Big Data, giúp bạn phần nào bắt kịp với công nghệ dữ liệu hiện nay. Hãy theo dõi VTC NetViet để cập nhật những bài viết bổ ích nhé!
