Trong thời đại công nghệ 4.0 hiện nay, các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực khác nhau luôn chú trọng ứng dụng Big Data để phát triển việc kinh doanh của mình. Vậy Big Data là gì và ứng dụng của nó như thế nào? Hãy đọc tiếp bài viết để giải đáp các thắc mắc trên nhé!
I. Big Data là gì?
1. Định nghĩa Big Data
Big Data hay “dữ liệu lớn” là thuật ngữ chỉ về các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp, đến mức khó có thể xử lý được bằng các phương pháp truyền thống. Doanh nghiệp sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ này để phân tích, chuyển hóa thành thông tin quan trọng để giải quyết các vấn đề liên quan.
2. Đặc điểm của Big Data
- Volume (khối lượng dữ liệu): Doanh nghiệp thu thập dữ liệu cho Big Data từ nhiều nguồn khác nhau, từ các giao dịch, thiết bị thông minh, thiết bị công nghiệp, video, hình ảnh, âm thanh, phương tiện truyền thông xã hội,... Trước đây, việc lưu trữ tất cả dữ liệu đó sẽ rất tốn kém nhưng hiện nay việc lưu trữ đã rẻ hơn nhờ sử dụng các hồ sơ dữ liệu, dữ liệu đám mây để giảm bớt gánh nặng.
- Velocity (vận tốc xử lý): Với sự phát triển của Internet of Things, tốc độ truyền dữ liệu vào các doanh nghiệp vô cùng nhanh và phải được xử lý kịp thời. Thẻ RFID, cảm biến và đồng hồ thông minh đang thúc đẩy nhu cầu xử lý các luồng dữ liệu này trong thời gian gần thực.
- Variety (dữ liệu đa dạng): Dữ liệu được thu thập ở nhiều định dạng khác nhau từ dữ liệu số, có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu truyền thống đến tài liệu văn bản phi cấu trúc, email, video, âm thanh, dữ liệu mã chứng khoán và các giao dịch tài chính.
3. Quá trình hình thành Big Data
Big Data thực chất đã hình thành từ khoảng thập kỷ 80 - 90 của thế kỷ XX. Năm 1984, tập đoàn Teradata đưa ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012. Các hệ thống xử lý của Teradata là một trong những hệ thống đầu tiên lưu trữ và phân tích đến 1 terabyte dữ liệu vào năm 1992. Ổ đĩa cứng cũng đạt mức dung lượng 2,5GB vào năm 1991.
Năm 2000, Seisint Inc (nay là Tập đoàn LexisNexis) đã phát triển một khung chia sẻ tệp dựa trên cấu cấu trúc C++ để lưu trữ và truy vấn dữ liệu. Hệ thống này lưu trữ và phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, và phi cấu trúc trên nhiều máy chủ. Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về quá trình MapReduce, cung cấp một mô hình xử lý song song và phát hành những ứng dụng liên quan để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
Năm 2005, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu nhận ra số lượng người dùng được tạo ra thông qua Youtube, Facebook và các dịch vụ trực tuyến khác là rất lớn. Cùng năm đó, Hadoop (một framework open source được tạo riêng với nhiệm vụ lưu trữ và phân tích Big Data) đã được phát triển và NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến. Sự phát triển của các framework ví dụ như Hadoop (hoặc gần đây là Spark) là cần thiết cho sự phát triển của Big Data, chúng khiến cho Big Data hoạt động dễ dàng hơn và lưu trữ rẻ hơn.
Hiện nay, nhờ có Internet of Things mà khối lượng Big Data ngày càng lớn với tốc độ nạp vô cùng nhanh chóng. Lý do là vì dữ liệu ngày nay không chỉ do con người tạo ra mà còn do máy móc tạo tự động. Big Data đã trở thành một tài nguyên quý giá đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp tăng lợi thế cạnh tranh và phục vụ khách hàng tốt hơn .
II. Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
- Hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu: dữ liệu của Big Data được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, gồm cả lịch sử trình duyệt, mạng xã hội,... Đây là những kênh người dùng sử dụng rất thường xuyên. Vì vậy, doanh nghiệp phân tích Big Data sẽ hiểu được hành vi, sở thích, nhu cầu của khách hàng đồng thời phân loại và lựa chọn đúng đối tượng khách hàng phù hợp với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.
- Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: nhờ các thiết bị di động thông minh như smartphone, smartwatch mà thông tin, dữ liệu cá nhân có thể được thu thập dễ dàng. Những dữ liệu cá nhân từ mỗi người dùng sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ nét về xu hướng hành vi mới nhất của khách hàng. Từ đó, các nhà quản lý có thể định hướng cho chiến lược, kế hoạch mới trong tương lai gần.
- Phòng chống an ninh, giảm thiểu rủi ro: Big Data được các doanh nghiệp sử dụng để thăm dò, phát hiện và ngăn chặn các nguy cơ, rủi ro về gian lận, xâm nhập hệ thống, đánh cắp thông tin mật. Ví dụ như các ngân hàng và công ty thẻ tín dụng dùng Big Data để ngăn chặn các giao dịch gian lận.
- Tối ưu hóa giá cả: việc định giá sản phẩm, dịch vụ luôn là điều rất quan trọng và cũng rất khó khăn đối với các doanh nghiệp. Bởi vì doanh nghiệp cần nghiên cứu rất kỹ về mong muốn khách hàng và mức giá hiện tại của đối thủ cạnh tranh. Nhờ có Big Data mà công cuộc nghiên cứu, thu thập dữ liệu trên trở nên dễ dàng, nhanh chóng, giúp doanh nghiệp định giá một cách chính xác, 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.
III. Khó khăn khi làm việc với Big Data
1. Thách thức đến từ Big Data
Thách thức lớn nhất khi sử dụng Big Data đó là khối lượng quá lớn và tăng nhanh. Khối lượng dữ liệu được cho là tăng gấp 2 lần sau mỗi 2 năm khiến việc lưu trữ gặp khó khăn. Các doanh nghiệp, tổ chức vẫn luôn cố gắng để bắt kịp với sự tăng nhanh của dữ liệu và tìm cách lưu trữ đủ Big Data cần thiết. Một thách thức nữa là về thời gian xử lý Big Data. Các nhà khoa học dữ liệu cho biết họ thường dành 50% - 80% thời gian để quản lý và chuẩn bị dữ liệu trước khi có thể thực sự sử dụng nó. Ngoài ra, lượng dữ liệu lớn nên đôi khi chất lượng dữ liệu không được đảm bảo, nhiều dữ liệu lỗi gây khó khăn trong việc xử lý và lọc dữ liệu.
2. Chỉ trích về cách sử dụng Big Data
Tuy lợi ích mà Big Data đem lại cho doanh nghiệp là rất lớn nhưng chi phí đầu tư cho nó cũng không hề nhỏ và không có nhiều người biết tận dụng nó. Một số doanh nghiệp lớn đã đầu tư hàng tỷ đô cho Big Data để có được thông tin quan trọng nhưng chỉ có dưới 40% nhân viên thật sự hiểu và tận dụng được lượng dữ liệu này, dẫn đến việc lãng phí tài nguyên. Ngoài ra, việc sử dụng Big Data cũng bị chỉ trích vì có trường hợp xâm phạm đến quyền riêng tư của người dùng. Tại một số quốc gia thì đây là một việc vi phạm pháp luật.
3. Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data
Một số nhà nghiên cứu như Danah Boyd đã bày tỏ niềm quan ngại khi các nhà quản lý doanh nghiệp quá phụ thuộc vào dữ liệu từ Big Data để chọn mẫu thống kê. Họ cho rằng việc này có thể gây ra sự chủ quan, trong một số trường hợp có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng của chiến lược khi thực thi trong tương lai.
IV. Quy trình hoạt động của Big Data
1. Xây dựng chiến lược Big Data
Ở cấp độ cao, chiến lược Big Data là một kế hoạch được thiết kế để giúp bạn giám sát và cải thiện cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu cho doanh nghiệp. Khi phát triển chiến lược Big Data, điều quan trọng là phải xem xét các mục tiêu và sáng kiến trong hiện tại, tương lai của doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi việc doanh nghiệp phải coi Big Data giống như là một tài sản kinh doanh có giá trị thay vì chỉ là một công cụ thông thường.
2. Xác định các nguồn Big Data
- Dữ liệu truyền trực tiếp: dữ liệu từ Internet of Things (IoT) và các thiết bị được kết nối truyền vào hệ thống công nghệ thông tin từ thiết bị như điện thoại thông minh, ô tô thông minh. Bạn có thể phân tích Big Data khi nó được truyền đến, quyết định dữ liệu nào nên giữ hoặc không giữ và dữ liệu nào cần phân tích thêm.
- Social Media (Facebook, YouTube, Instagram,...):Big Data ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, văn bản và âm thanh, rất hữu ích cho chức năng tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ. Dữ liệu này thường ở dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, vì vậy nó đặt ra một thách thức riêng cho việc tiêu thụ và phân tích.
- Dữ liệu có sẵn được công bố: là các thông tin, dữ liệu được công bố rộng rãi và công khai như các trang web chính thức của Chính phủ các nước.
- Khác: một số nguồn dữ liệu khác đến từ khách hàng, nhà cung cấp hoặc dữ liệu đám mây.
3. Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data
Các hệ thống máy tính hiện đại cung cấp tốc độ, sức mạnh và tính linh hoạt cần thiết để nhanh chóng truy cập số lượng lớn và các loại dữ liệu lớn. Cùng với khả năng truy cập đáng tin cậy, các công ty cũng cần có các phương pháp tích hợp dữ liệu, 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 tại chỗ trong kho dữ liệu truyền thống nhưng cũng có các tùy chọn linh hoạt, chi phí thấp để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn thông qua các giải pháp đám mây, hồ dữ liệu, đường ống dữ liệu và Hadoop.
4. Tiến hành phân tích dữ liệu
Với các công nghệ hiệu suất cao như điện toán lưới hoặc phân tích trong bộ nhớ, các tổ chức, doanh nghiệp có thể chọn sử dụng tất cả dữ liệu lớn của họ để phân tích. Một cách tiếp cận khác là xác định trước dữ liệu nào có liên quan trước khi phân tích. Dù bằng cách nào, phân tích dữ liệu lớn là cách các công ty thu được giá trị và thông tin chi tiết từ dữ liệu. Ngày nay, nguồn cấp dữ liệu lớn cung cấp các nỗ lực phân tích nâng cao như trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học.
5. Dựa trên dữ liệu, đưa ra quyết định
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 dựa trên dữ liệu đã được chứng minh rõ ràng. Các tổ chức, doanh nghiệp dựa trên dữ liệu sẽ hoạt động tốt hơn, dễ dự đoán hơn và sinh nhiều lợi nhuận hơn.
V. Các ứng dụng phổ biến của Big Data
1. Ngành tài chính - ngân hàng
Trong ngành tài chính ngân hàng, Big Data được sử dụng để phân tích và xác định các địa điểm tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng để đề xuất lập chi nhánh mới, dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể, nâng cao hệ thống ngân hàng kĩ thuật số, phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.
2. Y tế, chăm sóc sức khỏe
Trong ngành y tế, Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big Data giúp dự đoán thời điểm cần sự có mặt của bác sĩ, giúp theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử, theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan. Ngoài ra, Big Data còn có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu, lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả. Đặc biệt, nó cũng có thể dự báo trước các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh nguy hiểm.
3. Thương mại điện tử
Đối với ngành thương mại điện tử, doanh nghiệp nào sở hữu và ứng dụng tốt Big Data sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn trên thị trường. Big Data giúp nhà quản lý xác định được 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. Đặc biệt, Big Data có thể phân tích hành vi, sở thích, sự quan tâm của khách hàng, giúp nhà quản lý hiểu hơn về khách hàng để cung cấp các sản phẩm theo đúng xu hướng, nhu cầu thị trường.
4. Ngành bán lẻ
Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data trong việc xây dựng mô hình chi tiêu của khách hàng, trợ giúp dự đoán cung - cầu cho các sản phẩm. Kết hợp với các dữ liệu về thời điểm giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng. Nhà quản lý có thể dựa vào dữ liệu về thói quen mua hàng, sở thích của khách hàng để xác định vị trí, cách bố trí sản phẩm trên kệ hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.
5. Digital Marketing
Digital Marketing ngày càng trở thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp hiện nay. Khi ứng dụng Big Data, doanh nghiệp sử dụng Digital Marketing có thể xác định đối tượng mục tiêu trên các trang mạng xã hội dựa trên thông tin nhân khẩu học, giới tính, tuổi tác, sở thích. Bên cạnh đó, có thể 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 quảng cáo.
6. Ngành công nghiệp
- Phát triển phần mềm sản phẩm: Các công ty sử dụng Big Data để xây dựng các mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ mới. Họ phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm/dịch vụ trong quá khứ và hiện tại, sau đó mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính và phát triển thành phần mềm hoàn chỉnh.
- Tăng trải nghiệm khách hàng: Big Data cho phép bạn thu thập dữ liệu từ các phương tiện truyền thông xã hội, lịch sử web, nhật ký cuộc gọi và các nguồn khác. Nhờ đó, doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng của mình hơn qua chính hành vi thực tế của khách hàng.
- Máy học (Machine Learning): Máy học là một bước tiến của công nghệ hiện đại và Big Data góp phần lớn trong sự phát triển của máy học. Hiện nay máy móc có thể tự học từ dữ liệu lịch sử thay vì con người phải lập trình, các dữ liệu lịch sử này được thu thập đầy đủ vào Big Data.
- Thúc đẩy sự cải tiến mới: Big data cung cấp dữ liệu về thông tin sản phẩm, lịch sử phát triển của mọi lĩnh vực, ngành nghề. Qua đó, nhà quản lý có thể xác định được những điểm cần cải tiến, phát triển để công nghệ mới đem lại sự sáng tạo, mới mẻ, hữu ích cho các ngành công nghiệp.
7. Lĩnh vực giáo dục đào tạo
Ngành giáo dục sử dụng Big Data để ước tính số lượng học sinh, sinh viên tuyển sinh hằng năm, quản lý hồ sơ học sinh, sinh viên, truy xuất nhanh thông tin cần thiết khi gặp các vấn đề phát sinh. Ngoài ra, Big Data cũng giúp ước tính được nhu cầu tuyển dụng cho các ngành nghề hàng năm để đề ra các phương án đào tạo nhằm đáp ứng nguồn nhân lực cho xã hội.
8. Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data
Đặc điểm của Big Data là lượng dữ liệu khổng lồ và tăng cao qua nhiều năm, do đó cần có hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế đặc biệt cho Big Data. Ngoài ra còn có phần mềm thu thập, quản lý và tích hợp dữ liệu. Doanh nghiệp nếu sử dụng Big Data lâu dài thì nên đầu tư cơ sở hạ tầng IT vững vàng, chất lượng để đảm bảo nguồn dữ liệu không bị mất đi hoặc không cập nhật kịp. Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.
VII. Các công nghệ dành cho Big Data
- Hệ sinh thái Hadoop: Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở được viết bằng Java, cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính (clusters of computers) thông qua mô hình lập trình đơn giản. Hadoop được thiết kế để mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang hàng ngàn máy tính khác có tính toán và lưu trữ cục bộ (local computation and storage).
- Apache Spark: Đây là một công cụ tính toán nhanh và có mục đích chung để xử lý quy mô lớn dữ liệu. Nó có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn 100 lần so với MapReduce.
- Apache Kafka: Apache Kafka là một hệ thống nhắn tin phân tán lượng thông tin cao thường được sử dụng với Hadoop. Nó bổ sung cho hệ sinh thái Big Data.
- Data lakes: Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc, được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu. Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT.
- NoSQL Databases: Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt vời. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được 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 một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì HDD. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một điểm quan trọng để sử dụng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu.
Xem thêm:
- Data Science là gì? Tố chất để trở thành Data Scientist chuyên nghiệp
- Data Analyst là gì? Yếu tố cần để trở thành một Data Analyst giỏi
- Business Analyst (BA) là gì? Các ngành đào tạo Business Analyst
Hy vọng bài viết này 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 chia sẻ bài viết cho nhiều người hơn nếu thấy nó bổ ích nhé!
* KHOÁ HỌC ORACLE DATABASE A-Z ENTERPRISE trực tiếp từ tôi giúp bạn bước đầu trở thành những chuyên gia DBA, đủ kinh nghiệm đi thi chứng chỉ OA/OCP, đặc biệt là rất nhiều kinh nghiệm, bí kíp thực chiến trên các hệ thống Core tại VN chỉ sau 1 khoá học.
👨 Địa chỉ: Tòa nhà Sun Square - 21 Lê Đức Thọ - Phường Mỹ Đình 1 - Quận Nam Từ Liêm - TP.Hà Nội
Big data la gi, học oracle database, Tự học Oracle, Tài liệu Oracle 12c tiếng Việt, Hướng dẫn sử dụng Oracle Database, Oracle SQL cơ bản, Oracle SQL là gì, Khóa học Oracle Hà Nội, Học chứng chỉ Oracle ở đầu, Khóa học Oracle online,khóa học pl/sql, học dba, học dba ở việt nam, khóa học dba, khóa học dba sql, tài liệu học dba oracle, Khóa học Oracle online, học oracle sql, học oracle ở đâu tphcm, học oracle bắt đầu từ đâu, học oracle ở hà nội, oracle database tutorial, oracle database 12c, oracle database là gì, oracle database 11g, oracle download, oracle database 19c, oracle dba tutorial, oracle tunning, sql tunning , oracle 12c, oracle multitenant, Container Databases (CDB), Pluggable Databases (PDB), oracle cloud, oracle security, oracle fga, audit_trail, oracle dataguard, oracle goldengate, mview, oracle exadata, oracle oca, oracle ocp, oracle ocm , oracle weblogic, middleware, hoc solaris, hoc linux, hoc aix, unix, securecrt, xshell, mobaxterm, putty
