Dữ liệu lớn (Big Data) là gì? 6 điểm đặc trưng của dữ liệu lớn

Không thể phủ nhận được rằng: Số lượng người có thể truy cập Internet đang tăng cao với một tần suất không thể tin nổi. Trong vòng chưa đầy một thế kỷ kể từ khi máy tính ra đời, hiện nay đã có tới 5.35 tỷ người có thể truy cập Internet.

Chính con số khổng lồ đó đã sinh ra một khái niệm mới: Dữ liệu lớn. Trong bài viết này, bạn đọc hãy cùng Geneat tìm hiểu về Big Data cũng như tầm quan trọng của nó đối với các doanh nghiệp hiện nay.

Có thể bạn quan tâm: Ngành bán lẻ và 7 xu hướng chuyển đổi số

Dữ liệu lớn (Big Data) là gì? 

Dữ liệu lớn hay Big Data là thuật ngữ chỉ về các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp, đến mức các máy tính ngày nay dù hiện đại đến đâu, cũng khó có thể xử lý một mình được. Big data bao gồm dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, từ vô số nguồn khác nhau như tin tức, kinh tế, xã hội, hình ảnh, âm thanh,… (Tham khảo: Google Cloud)

Dữ liệu lớn bao gồm 6 đặc điểm sau:

1. Khối lượng dữ liệu lớn (Volume):

Big data là những dữ liệu có khối lượng khổng lồ với kích cỡ có thể đạt đến hàng petabyte hay zettabyte. Khối lượng dữ liệu này tới từ rất nhiều nguồn khác nhau chẳng hạn như giao dịch, thiết bị thông minh, phương tiện truyền thông xã hội.

Những công nghệ này cùng nhau cung cấp nền tảng vững chắc cho các ứng dụng phân tích dữ liệu phức tạp và khai thác giá trị từ dữ liệu lớn.

Có thể bạn quan tâm: 6 Phần Mềm Chuyển Đổi Số Doanh Nghiệp Đáng Chú Ý Hiện Nay

2. Tốc độ xử lý dữ liệu (Velocity):

Big data được tạo ra, thu thập và xử lý với tốc độ rất nhanh, có thể là trong thời gian thực hoặc gần thực. Việc xử lý dữ liệu nhanh chóng giúp các doanh nghiệp và tổ chức đưa ra các quyết định và hành động kịp thời, phù hợp với các tình huống và yêu cầu thay đổi liên tục.

3. Độ chính xác dữ liệu (Veracity):

Sự tin cậy và chất lượng của dữ liệu, bao gồm cả việc loại bỏ dữ liệu nhiễu, sai lệch, không liên quan hoặc không đầy đủ. Việc đảm bảo độ chính xác dữ liệu giúp các doanh nghiệp và tổ chức có được các thông tin chính xác và hữu ích cho việc phân tích và ứng dụng.

4. Giá trị dữ liệu (Value):

Khả năng tạo ra giá trị kinh doanh từ việc phân tích và sử dụng dữ liệu, bao gồm cả việc tối ưu hóa chi phí, tăng doanh thu, cải thiện hiệu quả, tăng khả năng cạnh tranh, v.v. Việc tạo ra giá trị dữ liệu đòi hỏi các doanh nghiệp và tổ chức có được các mục tiêu, nhu cầu và chiến lược rõ ràng cho việc sử dụng Big data.

5. Độ biến động dữ liệu (Variability):

Sự thay đổi liên tục của dữ liệu về cấu trúc, định dạng, ngữ nghĩa, ngữ cảnh,v.v. Việc xử lý dữ liệu biến động đòi hỏi các doanh nghiệp và tổ chức có khả năng thích ứng và cập nhật nhanh chóng với các thay đổi của dữ liệu.

6. Sự đa dạng (Variety)

Điều này đề cập tới các kiểu dữ liệu: Có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc

Dữ liệu cấu trúc (Structured Data): Đây là loại dữ liệu có cấu trúc rõ ràng và được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Dữ liệu này thường được tổ chức theo dạng bảng với các cột và hàng.

Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured Data): Loại dữ liệu này không hoàn toàn tuân theo mô hình dữ liệu của các cơ sở dữ liệu quan hệ nhưng vẫn có cấu trúc nhất định. Ví dụ như XML, JSON, và các tệp log.

Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data): Đây là loại dữ liệu không có cấu trúc cố định hoặc tổ chức rõ ràng. Các ví dụ bao gồm email, tài liệu văn bản, video, hình ảnh, và âm thanh. Dữ liệu phi cấu trúc thường chiếm phần lớn trong Big Data và đòi hỏi các kỹ thuật phân tích phức tạp hơn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Các thách thức của doanh nghiệp trước dữ liệu lớn và giải pháp

Có thể nói Big data là lĩnh vực có thể mang đến cho doanh nghiệp lợi nhuận to lớn, tuy nhiên việc kiểm soát và quản lý là một vấn đề không hề dễ dàng.

Khối lượng vượt quá khả năng quản lý :

Các công ty hiện đang sở hữu hàng terabyte, thậm chí hàng exabyte dữ liệu. Con số này không ngừng tăng lên. Do đó, dữ liệu có thể dễ dàng vượt khỏi tầm kiểm soát nếu không được quản lý đúng cách, đồng thời, doanh nghiệp sẽ bỏ lỡ cơ hội khai thác giá trị từ tài sản dữ liệu.

Dữ liệu kém dẫn đến kết quả không như mong muốn :

Kiểm soát chất lượng dữ liệu là một trong những thách thức lớn nhất của Big data. Dữ liệu chất lượng kém dẫn đến sai sót trong thông tin thu lại và hiểu biết của người sử dụng dữ liệu bị sai lệch. Cuối cùng, doanh nghiệp phải chịu hậu quả bằng cách tăng chi phí kinh doanh.

Mặt khác, nhiều dữ liệu có khả năng bị trùng lặp, lỗi thời, không đầy đủ, không chính xác, không đọc được và không nhất quán. Chúng ảnh hưởng sâu sắc đến chất lượng của thông tin đầu ra.

Xử lý nhiều định dạng

Trong thực tế, hầu hết dữ liệu tổ chức, doanh nghiệp hoặc cá nhân thu thập được đều không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc (ngoại trừ trường hợp dữ liệu nằm trong bảng cơ sở dữ liệu như email, đánh giá của khách hàng, video,…).

Điều này đưa đến một loạt thách thức, đó là tìm ra cách đưa dữ liệu không đồng nhất sang định dạng phù hợp với nhu cầu kinh doanh, đồng thời, phù hợp với yêu cầu của các công cụ doanh nghiệp đang sử dụng trong quá trình phân tích thông tin, trực quan hóa , dự đoán,…

Chi phí cao cho dự án và cơ sở hạ tầng dữ liệu

Việc triển khai dữ liệu lớn rất tốn kém, đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận và khả năng đáp ứng khoản chi phí đáng kể, nhưng chưa chắc đã nhận lại kết quả tích cực ngay lập tức.

Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

Bảo mật dữ liệu của big data là một vấn đề rất quan trọng và thách thức, bởi vì big data có khối lượng lớn, đa dạng, phân tán và liên tục thay đổi. Nếu dữ liệu bị đánh cắp, phá hủy hoặc lạm dụng, sẽ gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho các doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân. Vì vậy, cần có những giải pháp bảo mật dữ liệu hiệu quả và toàn diện cho big data.

1. Tiếp thị và bán hàng:

Phân tích hành vi khách hàng:

• Big Data cho phép các doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như website, mạng xã hội, ứng dụng di động và các hệ thống CRM.
• Các thông tin về sở thích, hành vi mua sắm, phản hồi và đánh giá của khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng.

Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị:

• Dựa trên các phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa, nhắm đúng đối tượng khách hàng và đưa ra các thông điệp phù hợp.
• Ví dụ, việc sử dụng dữ liệu để phân khúc thị trường giúp doanh nghiệp xác định các nhóm khách hàng tiềm năng và tạo ra các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn.

Nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu:

• Bằng cách hiểu rõ hành vi mua sắm và sở thích của khách hàng, doanh nghiệp có thể cải thiện trải nghiệm mua sắm, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự.
• Việc phân tích dữ liệu về các giao dịch mua bán cũng giúp doanh nghiệp nhận diện các xu hướng và cơ hội tăng trưởng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược.

2. Quản lý chuỗi cung ứng:

Phân tích hoạt động logistics:

• Big Data cho phép doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu từ các hoạt động logistics, bao gồm vận chuyển, kho bãi và quản lý tồn kho.
• Điều này giúp tối ưu hóa quá trình vận chuyển hàng hóa, giảm thiểu thời gian và chi phí logistics.

Tối ưu hóa sản xuất:

• Dữ liệu từ các quy trình sản xuất giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất, dự đoán các sự cố và tối ưu hóa hoạt động sản xuất.
• Việc sử dụng dữ liệu lớn trong sản xuất giúp doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí và tăng cường hiệu quả sản xuất.

Phân tích và dự báo nhu cầu:

• Dữ liệu từ các giao dịch bán hàng, xu hướng thị trường và phản hồi khách hàng giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu và điều chỉnh kế hoạch sản xuất và tồn kho phù hợp.
• Điều này giúp giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa, tối ưu hóa quản lý tồn kho.

3. Tài chính và ngân hàng:

Phân tích rủi ro:

• Big Data cho phép các tổ chức tài chính thu thập và phân tích dữ liệu về các giao dịch tài chính, hành vi khách hàng và xu hướng thị trường.
• Việc phân tích dữ liệu giúp nhận diện các rủi ro tiềm ẩn, đánh giá mức độ rủi ro và đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời.

Phát hiện gian lận:

• Các thuật toán phân tích dữ liệu giúp phát hiện các hành vi gian lận và bất thường trong các giao dịch tài chính.
• Việc phát hiện gian lận kịp thời giúp bảo vệ tài sản của khách hàng và giảm thiểu rủi ro cho các tổ chức tài chính.

Đưa ra quyết định đầu tư thông minh:

• Phân tích dữ liệu thị trường, xu hướng kinh tế và các yếu tố khác giúp các tổ chức tài chính đưa ra các quyết định đầu tư thông minh và chiến lược.
• Điều này giúp tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro đầu tư.

4. Y tế:

Cải thiện chẩn đoán và điều trị:

• Big Data giúp thu thập và phân tích dữ liệu từ hồ sơ y tế điện tử, hình ảnh y khoa, kết quả xét nghiệm và các nguồn dữ liệu khác.
• Việc phân tích dữ liệu giúp các bác sĩ và chuyên gia y tế đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn và điều trị hiệu quả hơn.

Quản lý bệnh nhân:

• Dữ liệu lớn giúp theo dõi và quản lý tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, từ đó cung cấp các dịch vụ y tế cá nhân hóa và kịp thời.
• Điều này giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và tăng cường sự hài lòng của bệnh nhân.

Hỗ trợ nghiên cứu y học:

• Dữ liệu từ các nghiên cứu lâm sàng, kết quả điều trị và các nguồn dữ liệu khác giúp các nhà nghiên cứu y học phát triển các phương pháp điều trị mới và cải thiện các phương pháp điều trị hiện có.
• Big Data cũng giúp tăng cường hiệu quả và độ chính xác của các nghiên cứu y học.

5. Sản xuất và công nghiệp:

Giám sát và tối ưu hóa quy trình sản xuất:

• Big Data giúp thu thập và phân tích dữ liệu từ các cảm biến, máy móc và hệ thống sản xuất.
• Việc giám sát dữ liệu trong thời gian thực giúp nhận diện các vấn đề và tối ưu hóa quy trình sản xuất, từ đó tăng cường hiệu quả và giảm chi phí sản xuất.

Dự đoán sự cố và bảo trì thiết bị:

• Phân tích dữ liệu từ các thiết bị và máy móc giúp dự đoán các sự cố tiềm ẩn và lên kế hoạch bảo trì dự phòng.
• Điều này giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí sửa chữa, đồng thời tăng cường tuổi thọ và hiệu suất của thiết bị.

Tăng cường an toàn lao động:

• Dữ liệu từ các hệ thống giám sát an toàn lao động giúp nhận diện các rủi ro và nguy cơ trong quá trình sản xuất.
• Việc phân tích dữ liệu giúp đưa ra các biện pháp phòng ngừa và cải thiện an toàn lao động, bảo vệ sức khỏe và an toàn của nhân viên.

Big Data mang lại nhiều lợi ích cho các lĩnh vực khác nhau trong doanh nghiệp, từ tiếp thị và bán hàng, quản lý chuỗi cung ứng, tài chính và ngân hàng, y tế đến sản xuất và công nghiệp. Việc tận dụng Big Data giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Tuy nhiên, để khai thác tối đa giá trị từ Big Data, các doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ, cơ sở hạ tầng và phát triển các chiến lược quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Ngoài ra, Geneat Software đang là đơn vị cung cấp các dịch vụ chuyển đổi số, thiết kế và phát triển phần mềm quản lý nhân sự. Hãy LIÊN HỆ NGAY để được tư vấn miễn phí.