Big Data là gì? Tất tần tật về Big Data

Giới thiệu về Big Data

Phân tích dữ liệu lớn chỉ là một phần của việc phân tích big data, không giống với việc phân tích dữ liệu truyền thống. Hãy cùng khám phá những khía cạnh khác nhau của nó.

Sự khác biệt giữa data và big data là gì?

Big Data là gì?

Big Data là những tập dữ liệu lớn và phức tạp. Với kích thước lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong thời gian hợp lý.

Ứng dụng của Big data

Big data và phân tích có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh và trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn (Big Data) đã được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo ra những thay đổi ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của các doanh nghiệp.

1. Ngành Ngân hàng

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả, thể hiện vai trò quan trọng của nó trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính. Big Data giúp ngân hàng:

• Sử dụng các kỹ thuật phân cụm để đưa ra quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhánh mới.
• Kết hợp nhiều quy tắc đã được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm.
• Áp dụng khoa học dữ liệu để phát triển hệ thống ngân hàng kỹ thuật số.
• Sử dụng machine learning và AI để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan.
• Hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và đảm bảo an ninh cho ngân hàng.

2. Ngành Y tế

Khoa học dữ liệu đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe con người. Big Data không chỉ được áp dụng để xác định phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big Data trong ngành y tế:

• Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể.
• Theo dõi tình trạng bệnh nhân thông qua việc theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, hệ thống Big Data có thể theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan.
• Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.
• Có thể lưu trữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.
• Các ứng dụng Big Data cũng có thể cảnh báo về khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như sốt xuất huyết hoặc sốt rét.

3. Thương mại điện tử

Big Data cung cấp lợi thế cạnh tranh cho thương mại điện tử bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng. Big Data trong thương mại điện tử:

• Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách hàng bắt đầu giao dịch thực sự.
• Tạo ra mô hình tiếp thị hiệu suất cao.
• Quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.
• Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này tăng khả năng bán hàng và tạo ra doanh thu cao hơn.
• Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng đó.
• Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh dựa trên tiêu chí như độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, v.v.
• Xác định các yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để đáp ứng nhu cầu của họ.
• Phân tích hành vi, sự quan tâm và xu hướng của khách hàng để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.
• Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
• Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để tạo mô hình tiếp thị tối ưu dành cho đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng.
• Tìm hiểu sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, có thể dễ dàng tiến hành các chiến dịch quảng cáo tập trung dựa trên những phân tích đã có trước đó.

4. Ngành bán lẻ

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Bằng việc sử dụng phân tích big data, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.

5. Digital Marketing

Digital Marketing là chìa khóa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Không chỉ các công ty lớn mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của mình. Big Data đã phát triển mạnh mẽ và trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào. Big Data trong Digital Marketing:

• Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp doanh nghiệp xác định rõ hơn cơ hội tốt để tiếp tục triển khai các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.
• Có thể xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.
• Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn.
• Sử dụng data mining để đánh giá các bộ dữ liệu lớn và xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.
• Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
• Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận.
• Xác định các yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để thực hiện nhu cầu của họ.
• Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.
• Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm nhiều nhất và tư vấn cho các chủ doanh nghiệp thực hiện chúng trên chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp cao hơn trên Google (SEO).
• Có thể tạo thông báo trước vùng có nguy cơ bùng phát dịch như sốt xuất huyết hoặc sốt rét dựa trên dữ liệu thu thập được.

6. Ngăn chặn nội dung đen

Công nghệ Big Data cũng được sử dụng để ngăn chặn nội dung đen. Ví dụ cụ thể là các extension (Chrome, Firefox, Safari…) có nhiều addon phục vụ cho việc lọc nội dung miễn phí sử dụng Big Data để thu thập và dự đoán tính phù hợp của nội dung đó.

Đặc trưng của Big Data

Big Data thường có ba đặc trưng chính:

• Volume (Khối lượng): Kích thước dữ liệu.
• Variety (Đa dạng): Nhiều loại dữ liệu khác nhau.
• Velocity (Tốc độ): Tốc độ xử lý và phân tích dữ liệu.

Đây chỉ là những chỉ số chung, dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như trang web, mạng xã hội, ứng dụng trên máy tính và thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học và các thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet (IoT).

Ngoài ra, còn có một số thành phần liên quan khác cho phép tổ chức sử dụng dữ liệu một cách thực tế và giải quyết các vấn đề kinh doanh, bao gồm:

• Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ big data.
• Các phân tích áp dụng với dữ liệu.
• Công nghệ cần thiết cho các dự án big data và các kỹ năng liên quan.
• Và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data.

Big data và analytics

Sự phân tích dữ liệu là điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn. Nếu không có phân tích, dữ liệu chỉ là một tập hợp dữ liệu có giới hạn trong kinh doanh.

Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể có những lợi ích như tăng doanh thu, cải thiện dịch vụ khách hàng, tăng hiệu quả và năng suất, và tăng khả năng cạnh tranh.

Phân tích dữ liệu liên quan đến kiểm tra và thu thập thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận về những gì dữ liệu chứa, bao gồm các xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai.

Phân tích dữ liệu có thể được thực hiện bằng các ứng dụng kinh doanh thông minh hay tiên tiến hơn. Phân tích dự đoán như ứng dụng của các tổ chức khoa học.

Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò (để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) và phân tích dữ liệu xác nhận (áp dụng các kỹ thuật thống kê để xác định giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay không).

Có một lĩnh vực khác là phân tích dữ liệu định lượng (tập trung vào các biến có thể so sánh theo thống kê) so với phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản).

Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data

Để làm việc với khái niệm big data, các tổ chức cần có cơ sở hạ tầng để thu thập và lưu trữ dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong quá trình lưu trữ và truyền.

Cơ sở hạ tầng IT cần thiết bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, công nghệ và các kỹ năng liên quan đến big data.

Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung tại một nơi, vì 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 yêu cầu big data của họ.

Thu thập dữ liệu yêu cầu có nguồn. Rất nhiều ứng dụng, chẳng hạn như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email, đã được cài đặt sẵn. Khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể cần triển khai cảm biến trên đa dạng thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu và tạo ra các ứng dụng mới.

Để lưu trữ tất cả các dữ liệu, các tổ chức cần có dung lượng lưu trữ đủ tại chỗ. Tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, Data Lakes và lưu trữ đám mây.

Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và kiểm soát quyền truy cập, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

Các công nghệ đặc biệt dành cho Big Data

Ngoài cơ sở hạ tầng IT được sử dụng cho dữ liệu chung, có một số công nghệ cụ thể dành riêng cho Big Data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ.

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một công nghệ liên quan chặt chẽ với Big Data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán.

Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó 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.

Hệ thống Hadoop gồm nhiều phần:

• Hadoop Common: Các tiện ích chung hỗ trợ các phần khác của Hadoop.
• Hadoop Distributed File System: Cung cấp khả năng truy cập cao cho dữ liệu ứng dụng.
• Hadoop YARN: Quản lý và phân phối tài nguyên trong cụm.
• Hadoop MapReduce: Hệ thống xử lý song song dựa trên YARN để xử lý dữ liệu lớn.

Apache Spark

Apache Spark là một phần của hệ sinh thái Hadoop, một kiến trúc tính toán phân tán mã nguồn mở được sử dụng trong Hadoop. Spark đã trở thành một trong những công nghệ xử lý big data quan trọng, có thể triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Java, Scala, Python và R, và cung cấp các tính năng như SQL, xử lý streaming, machine learning và xử lý dữ liệu đồ thị.

Data Lakes

Data Lakes là các kho lưu trữ chứa dữ liệu thô với khối lượng lớn. Các data lakes được thiết kế để cho phép người dùng truy cập dễ dàng vào lượng lớn dữ liệu khi cần.

Cơ sở dữ liệu NoSQL

Các cơ sở dữ liệu NoSQL được thiết kế để lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách nhanh chóng và linh hoạt. Chúng được tối ưu hóa cho tốc độ hoạt động cao và có thể mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dựa vào bộ nhớ chính để lưu trữ dữ liệu. IMDB nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trên đĩa, điều này quan trọng đối với phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và siêu dữ liệu.

Kỹ năng Big Data

Big Data yêu cầu kỹ năng cụ thể, từ bên trong tổ chức hoặc thông qua các chuyên gia bên ngoài. Một số kỹ năng cần thiết bao gồm:

• Kiến thức về các công nghệ Big Data như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.
• Kiến thức về các nguyên tắc khoa học dữ liệu, khai phá dữ liệu, phân tích thống kê và định tính, hình dung dữ liệu, lập trình và thuật toán.
• Kỹ năng quản lý dự án để quản lý tiến độ các dự án big data.

Với sự phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực trong lĩnh vực này, việc tìm kiếm chuyên gia có kinh nghiệm có thể là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.