Trong thời đại công nghệ hiện nay, các đơn vị doanh nghiệp ở nhiều lĩnh vực khác nhau luôn chú trọng đưa ứng dụng Big Data để phát triển kinh doanh. Vậy big data là gì? vai trò của ứng dụng big data đối với doanh nghiệp? Để biết được tất tần tật về ứng dụng này thì hãy cùng Vua Trader theo dõi bài viết dưới đây nhé.
Big Data Là Gì?
Big Data hay còn được gọi là dữ liệu lớn là thuật ngữ chung để mô tả các tập dữ liệu khổng lồ không thể quản lý và xử lý theo cách thông thường mà cần đến ứng dụng các hệ thống công nghệ tinh vi để khai thác dữ liệu tối đa được ẩn sau trong thông tin.
Nói cách khác, big data không chỉ là một kho dữ liệu lớn mà còn là phân loại, cấu trúc và tổ chức thông tin dựa trên mối tương quan để dễ dàng chuyển đổi dữ liệu thành giải pháp nhằm giải quyết các vấn đề khó khăn. Ví dụ như cách cá nhân hóa nội dung đề xuất cho từng đối tượng như: Spotify, TMĐT, Netflix, Youtube, …
Và trong thời đại 4.0, công nghệ thông tin và hành vi thị trường thay đổi liên tục như hiện nay, nếu cứ quản lý và giữ cách khai thác dữ liệu theo cách truyền thống, doanh nghiệp sẽ trở nên lạc hậu hơn so với các đơn vị kinh doanh khác.
Ngày nay, 80% dữ liệu là dữ liệu phi cấu trúc và không thể xử lý bằng các công nghệ truyền thống. Trước đó, lượng dữ liệu được tạo ra không cao. Chúng tôi tiếp tục lưu trữ dữ liệu vì chỉ cần phân tích dữ liệu lịch sử. Nhưng ngày nay, việc tạo dữ liệu tính bằng petabyte và không thể lưu trữ dữ liệu nhiều lần và truy xuất dữ liệu đó khi cần.
Đặc Điểm Của Big Data Là Gì?
Hiện tại Big Data có những đặc điểm nổi bật sau:
- Dung lượng dữ liệu: đây là một trong những đặc điểm nổi bật nhất của Big Data. Dung lượng dữ liệu sẽ giúp bạn xử lý một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, mật độ thấp trong khi làm việc với một khoản dữ liệu lớn. Đây có thể là dữ liệu bị định giá cao từ các nguồn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, ví dụ: luồng nhấp chuột từ các trang web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc phần cứng hỗ trợ phần cảm biến. Lượng dữ liệu này có thể lên tới hàng chục gigabyte, thậm chí có thể lên tới vài trăm petabyte.
- Tốc độ xử lý: Vận tốc ở đây đề cập đến tốc độ dữ liệu được nhận và được xử lý. Ngược lại với việc được ghi vào đĩa cùng tốc độ cao nhất của dữ liệu thường được đưa thẳng vào bộ nhớ. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ kết nối mạng hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực, yêu cầu phân tích và ra quyết định tức thời, theo thời gian thực.
- Sự đa dạng: Dữ liệu được thu thập ở nhiều định dạng khác nhau, từ dữ liệu số, có cấu trúc trong CSDL truyền thống đến tài liệu văn bản phi cấu trúc, âm thanh, video, email, dữ liệu mã cổ phiếu và giao dịch tài chính.
Big Data Được Hoạt Động Như Thế Nào?
Bạn có thể thu được những hiểu biết mới từ ứng dụng Big Data dẫn đến các cơ hội và chiến lược kinh doanh mới. Ứng dụng Data Big hoạt động theo 3 bước sau:
Tích hợp
Big Data là một tập hợp dữ liệu từ nhiều ứng dụng, công cụ và các nguồn khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như trích xuất, biến đổi và tải (ETL) thường không hoàn thành được nhiệm vụ. Cần có công nghệ và chiến lược mới để phân tích các tập dữ liệu lớn ở một quy mô lớn: hàng terabyte, thậm chí hàng petabyte.
Trong quá trình tích hợp, các nhà phân tích hoạt động kinh doanh cần bạn đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn để họ có thể bắt đầu xử lý và rút ra những kết luận cần thiết từ dữ liệu đó.
Quản lý
Với ứng dụng Big Data yêu cầu kho lưu trữ lớn. Nguồn lưu trữ dữ liệu mà bạn có thể sử dụng là lưu trữ tại đám mây lưu trữ trực tiếp hoặc có thể là cả hai. Bất kể hình thức nào, bạn có thể sử dụng để lưu trữ dữ liệu của mình. Bạn chỉ cần gửi yêu cầu xử lý và các công cụ sẽ thực hiện xử lý dữ liệu được yêu cầu.
Phân tích
Khoản đầu tư của bạn vào Big Data sẽ có lợi ích nếu bạn thực hiện phân tích và hành động trên dữ liệu của mình. Hành động này cung cấp cho bạn một cái nhìn rõ ràng với phân tích trực quan về khoản tập dữ liệu của bạn. Khám phá thêm dữ liệu để có thể thực hiện thêm những khám phá mới. Xây dựng mô hình dữ liệu bằng máy tính và trí tuệ nhân tạo AI. Đặt dữ liệu của bạn để bắt đầu làm việc.
Ứng Dụng Của Big Data Trong Nhiều Lĩnh Vực
Phân tích dữ liệu khách hàng
Big Data có thể giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu họ hơn và cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp hơn. Việc thu thập dữ liệu khách hàng từ các kênh như mạng xã hội, email marketing, trang web, ứng dụng di động, v.v. cho phép doanh nghiệp xây dựng một hình ảnh chi tiết về khách hàng của mình, bao gồm các thông tin như sở thích, thói quen mua sắm, độ tuổi, vị trí địa lý, v.v.
Dựa trên dữ liệu này, doanh nghiệp có thể phát triển các chiến lược tiếp thị tốt hơn bằng cách tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ được tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Ngoài ra, phân tích dữ liệu khách hàng cũng giúp các doanh nghiệp định hướng được các kênh tiếp cận khách hàng hiệu quả nhất, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí tiếp thị.
Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng Big Data để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó tìm ra những sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng. Ngoài ra, công ty này cũng có thể sử dụng dữ liệu khách hàng để phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn bằng cách tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo và tiếp cận khách hàng thông qua các kênh tiếp thị phù hợp.
Dự đoán và phân tích xu hướng thị trường
Ứng dụng của Big Data trong việc dự đoán và phân tích xu hướng thị trường là một trong những lĩnh vực phổ biến nhất. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và khả năng tìm ra những mối quan hệ phức tạp, Big Data đã giúp cho các nhà quản lý và nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định dựa trên những thông tin chính xác hơn và chính xác hơn.
Đối với các công ty đầu tư chứng khoán, Big Data có thể giúp họ thu thập và phân tích các thông tin về doanh nghiệp, dự báo xu hướng giá cả và đưa ra các quyết định đầu tư dựa trên các số liệu phân tích chính xác và chi tiết. Các công ty quản lý quỹ cũng có thể sử dụng Big Data để phân tích các xu hướng thị trường và đưa ra các quyết định đầu tư thông minh.
Các công ty bán lẻ cũng có thể sử dụng Big Data để phân tích các hành vi của khách hàng và dự đoán xu hướng mua sắm. Các dữ liệu này có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định về quảng cáo, giá cả và các chiến lược bán hàng khác.
Tối ưu hóa hoạt động sản xuất
Big Data cũng được sử dụng để tối ưu hóa hoạt động sản xuất trong các ngành công nghiệp, từ sản xuất ô tô đến sản xuất thực phẩm và đồ uống. Dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống giám sát trong quá trình sản xuất, chất lượng sản phẩm, lưu lượng sản xuất và các thông tin khác liên quan đến quá trình sản xuất được tự động ghi lại và lưu trữ trong các hệ thống quản lý dữ liệu.
Các công ty sản xuất có thể sử dụng Big Data để tối ưu hóa quá trình sản xuất bằng cách thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu để giảm thiểu lãng phí, tăng năng suất và cải thiện chất lượng sản phẩm. Chẳng hạn, dữ liệu từ các cảm biến có thể được sử dụng để theo dõi sự khác biệt trong quá trình sản xuất và cho phép các nhà quản lý can thiệp để sửa chữa vấn đề trước khi chúng trở nên nghiêm trọng.
Phân tích dữ liệu y tế
- Dự đoán bệnh tật: Big Data có thể được sử dụng để phân tích các dữ liệu liên quan đến sức khỏe và dự đoán bệnh tật. Các mô hình dự đoán có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy và phân tích dữ liệu để phát hiện các yếu tố nguy cơ và đưa ra dự đoán về sự xuất hiện của các bệnh.
- Phân tích tác dụng của thuốc: Big Data cũng có thể được sử dụng để phân tích tác dụng của các loại thuốc trên nhóm bệnh nhân. Các mô hình phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để đưa ra các khuyến nghị về loại thuốc phù hợp với từng bệnh nhân.
- Nghiên cứu và phát triển: Big Data cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu y tế và phát triển các phương pháp điều trị mới. Các dữ liệu liên quan đến sức khỏe có thể được phân tích để xác định các xu hướng và khám phá những điều mới về các bệnh tật.
Giám sát và dự đoán thời tiết
Big Data được sử dụng rộng rãi trong ngành dự báo thời tiết để giúp đưa ra dự báo chính xác về thời tiết trong tương lai. Các công ty dự báo thời tiết thường sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như dữ liệu đo lường từ các trạm quan trắc, các vệ tinh, các dữ liệu khí tượng học từ các máy bay hay tàu thuyền,… để thu thập được các dữ liệu về khí tượng, các thay đổi trong khí quyển và dự báo thời tiết.
Phân tích dữ liệu xã hội
- Phân tích ngôn ngữ tự nhiên: Các công cụ phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể được sử dụng để phân tích các bài đăng, bình luận và tin nhắn trên các mạng xã hội. NLP giúp máy tính hiểu được ngôn ngữ tự nhiên và phân tích các bài đăng, bình luận và tin nhắn để tìm ra các xu hướng và cảm xúc của người dùng.
- Phát hiện thông tin giả mạo: Big Data có thể được sử dụng để phát hiện các thông tin giả mạo và tin tức giả trên các mạng xã hội. Các công cụ phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để phát hiện các mẫu và xu hướng trong các bài đăng và tin tức, giúp cho các tổ chức và chính phủ có thể giám sát và phản ứng nhanh chóng đối với các thông tin giả mạo.
- Phân tích đối tượng và nhóm đích: Big Data có thể giúp cho các tổ chức và chính phủ hiểu được các đối tượng và nhóm đích trên các mạng xã hội. Các dữ liệu về độ tuổi, giới tính, địa lý, sở thích và các thuật ngữ quan trọng khác có thể được phân tích để giúp các tổ chức và chính phủ đưa ra các quyết định liên quan đến marketing, quảng cáo và chính sách.
Phân tích và dự đoán rủi ro tín dụng
Big Data có thể được sử dụng để phân tích và dự đoán rủi ro tín dụng, giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính đánh giá khả năng thanh toán của khách hàng và quản lý rủi ro tín dụng.
Tổng quan lại, Big Data đã giúp cho các tổ chức tài chính có thể phân tích và dự đoán rủi ro tín dụng, giúp cho các tổ chức này đưa ra các quyết định tài chính chính xác hơn và quản lý rủi ro tốt hơn. Các công cụ phân tích dữ liệu và học máy đã giúp cho việc phân tích và dự đoán rủi ro tín dụng trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn, giúp cho các tổ chức tài chính có thể quản lý các khoản tín dụng và rủi ro tốt hơn.
Cải thiện các dịch vụ vận chuyển và giao nhận
Big Data có thể được sử dụng để cải thiện các dịch vụ vận chuyển và giao nhận bằng cách thu thập, phân tích và tối ưu hóa dữ liệu về các hoạt động vận chuyển. Để hiểu rõ hơn, dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau như cảm biến trên xe vận chuyển, định vị GPS và các hệ thống quản lý kho hàng.
Các công ty vận chuyển và giao nhận có thể sử dụng Big Data để tối ưu hóa các tuyến đường, giảm thiểu thời gian chờ đợi và tăng khả năng vận chuyển sản phẩm đến nơi đích đúng thời hạn. Điều này giúp giảm chi phí và tăng tính hiệu quả của các hoạt động vận chuyển.
Ngoài ra, Big Data cũng có thể giúp các công ty vận chuyển và giao nhận theo dõi các hoạt động vận chuyển và đưa ra phản hồi kịp thời để nâng cao chất lượng dịch vụ. Chẳng hạn như, họ có thể sử dụng các dữ liệu thu thập được để tối ưu hóa thời gian giao hàng, phân bổ nguồn lực và cải thiện quá trình kiểm tra hàng hóa.
Phát hiện gian lận và phát hiện sớm các vấn đề bảo mật
Big Data có thể được sử dụng để phát hiện gian lận và các vấn đề bảo mật sớm hơn. Dữ liệu lớn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như lịch sử hoạt động, dữ liệu khách hàng, dữ liệu máy chủ và các trang web, cùng với các công cụ phân tích và học máy, có thể giúp cho các tổ chức phát hiện các hành vi gian lận hoặc bất thường.
Các công ty có thể sử dụng Big Data để phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính, chẳng hạn như giao dịch thẻ tín dụng, giao dịch ngân hàng hoặc bảo hiểm. Big Data cũng có thể giúp phát hiện sớm các cuộc tấn công mạng, phát hiện các hành vi không hợp lệ trên các nền tảng trực tuyến hoặc phát hiện các lỗ hổng bảo mật trên hệ thống của tổ chức.
Khi phát hiện được các hành vi gian lận hoặc các vấn đề bảo mật, các công ty có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa hoặc điều tra để giảm thiểu thiệt hại gây ra cho họ và người dùng cuối. Big Data cũng có thể giúp cải thiện tính an toàn và bảo mật của các hệ thống và dữ liệu của các tổ chức, giúp họ tăng cường sự tin tưởng của khách hàng và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn.
Tăng cường bảo mật mạng
Big Data có thể được sử dụng để tăng cường bảo mật mạng. Dữ liệu lớn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như các hệ thống mạng, thiết bị IoT và các hoạt động trực tuyến khác, cùng với các công cụ phân tích và học máy, có thể giúp cho các tổ chức phát hiện các mối đe dọa bảo mật mạng.
Các công ty có thể sử dụng Big Data để giám sát mạng và phát hiện các cuộc tấn công mạng hoặc các hành vi không hợp lệ khác. Big Data cũng có thể giúp phân tích các mô hình hành vi mạng và phát hiện các sự cố bảo mật. Khi phát hiện được các mối đe dọa bảo mật mạng, các công ty có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa hoặc điều tra để giảm thiểu thiệt hại gây ra cho họ và người dùng cuối.
Các công ty cũng có thể sử dụng Big Data để tạo ra các giải pháp bảo mật tiên tiến hơn, bằng cách phân tích các xu hướng và mẫu hành vi của các kẻ tấn công và phát triển các công cụ bảo mật tùy chỉnh.
Xem thêm bài viết về công nghệ tự động hóa là gì của Vuatrader
Các Công Nghệ Đặc Biệt Cho Big Data
Hệ sinh thái Hadoop
Big Data là ứng dụng có liên quan chặt chẽ với Hadoop. Cụ thể, Apache Hadoop là một dự án phát triển phần mềm nguồn mở dành cho điện toán phân tán và có thể mở rộng.
Tại đây, người dùng có thể phân phối các tập dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính bằng các mô hình lập trình đơn giản nhờ thư viện phần mềm Hadoop. Phần mềm này được thiết kế để mở rộng quy mô từ một máy chủ sang hàng nghìn máy khác, mỗi máy cung cấp khả năng tính toán và lưu trữ cục bộ.
Apache Spark
Apache Spark là một phần trong Hadoop. Đây là mẫu điện toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý dữ liệu lớn trong Hadoop.
Spark được thực hiện theo những cách khác nhau. Hệ thống này cung cấp các phương thức hỗ trợ cho ngôn ngữ lập trình Java, Scala, Python, R; hỗ trợ SQL, truyền dữ liệu, học máy và xử lý đồ thị.
Data lakes
Một khối lượng rất lớn dữ liệu thô ở định dạng gốc được Data lakes lưu trữ trong kho dữ liệu của nó cho đến khi người dùng cần đến dữ liệu.
Phong trào kỹ thuật số và sự gia tăng của IoT là những yếu tố thúc đẩy sự phát triển của các kho dữ liệu. Chúng được thiết kế để phục vụ nhu cầu truy cập lượng lớn dữ liệu của người dùng khi cần thiết.
Cơ sở dữ liệu NoSQL
Cơ sở dữ liệu SQL được thiết kế cho các giao dịch và truy vấn ngẫu nhiên.
Ngoài tính linh hoạt tuyệt vời, một số hạn chế của SQL bao gồm: lược đồ cứng nhắc không phù hợp với một số loại ứng dụng.
Để tìm ra những cách tốt hơn để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu của các trang web lớn, nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển. Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL cho phép người dùng mở rộng quy mô theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng nghìn máy chủ.
Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ
Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống nhằm để quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram) thay vì ổ cứng HDD để lưu trữ dữ liệu. Đáng chú ý, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa.
Hệ thống quản lý dữ liệu đám mây
Hệ thống quản lý dữ liệu đám mây là một loại hệ thống được thiết kế để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn trên đám mây. Các hệ thống này cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và tính toán đám mây để xử lý các tập dữ liệu lớn.
Machine learning
Machine learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, được sử dụng để phân tích và dự đoán các dữ liệu lớn. Machine learning cung cấp các công cụ để phát hiện mô hình và tương quan trong dữ liệu, từ đó giúp các nhà quản lý và nhà nghiên cứu có thể dự đoán và tối ưu hóa các quyết định.
Data visualization
Data visualization là một công nghệ cho phép người dùng hiển thị dữ liệu lớn theo các biểu đồ, đồ thị và biểu đồ treemap. Công nghệ này giúp các nhà quản lý và nhà nghiên cứu có thể dễ dàng hiểu và đánh giá các tập dữ liệu lớn.
Lời Kết
Bài viết trên đây là tổng hợp những giải đáp của Vua Trader về Big Data là gì? Hy vọng bài viết này sẽ cho bạn cái nhìn rõ hơn về Big Data, giúp bạn phần nào bắt kịp với công nghệ dữ liệu ngày nay.
