Tại sao doanh nghiệp cần phải sử dụng Big Data?

Trong thời đại số hóa hiện nay, Big Data đã trở thành một khái niệm quan trọng không thể thiếu đối với các doanh nghiệp. Với khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn, Big Data mang đến những cơ hội và lợi ích vô cùng đáng kể. Vậy Big Data là gì Lý do gì mà doanh nghiệp cần sử dụng Big Data? Cùng NLT Group khám phá thông qua bài viết dưới đây nhé! 

Big Data là gì ?

Big Data là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả lượng dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các công cụ và phương pháp truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Thuật ngữ này thường ám chỉ việc thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm thông tin từ hệ thống giao dịch, thiết bị IoT, mạng xã hội, thiết bị di động và nhiều nguồn dữ liệu khác.

Đặc điểm của Big Data:

Big Data được đặc trưng bởi 3 yếu tố chính, được gọi là “3V”:

• Volume (Khối lượng dữ liệu): Big Data đề cập đến lượng dữ liệu lớn, từ hàng tỉ đến hàng trăm tỷ bản ghi. Các công ty thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một tập dữ liệu rất lớn.
• Velocity (Tốc độ xử lý): Dữ liệu được tạo ra và truyền tải với tốc độ nhanh. Ví dụ, các trạm cảm biến IoT có thể tạo ra dữ liệu liên tục trong thời gian thực, yêu cầu hệ thống xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng để đưa ra các quyết định và hành động kịp thời.
• Variety (Dữ liệu đa dạng): Dữ liệu Big Data đến từ nhiều nguồn và có định dạng khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu địa lý và nhiều loại dữ liệu khác. Điều này đòi hỏi công nghệ và phương pháp phân tích linh hoạt để hiểu và tận dụng giá trị của dữ liệu.

Các ứng dụng phổ biến của Big Data 

Với xu hướng chuyển đổi số, công nghệ Big Data đã trở thành công cụ cực kỳ hữu ích và thông dụng trong cả lĩnh vực kinh doanh lẫn xã hội. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến:

• Tiếp thị và Quảng cáo: Big Data giúp phân tích dữ liệu khách hàng, hành vi người dùng và thông tin từ mạng xã hội để tạo ra chiến lược tiếp thị và quảng cáo hiệu quả. Các công ty sử dụng Big Data để tìm hiểu sở thích, xu hướng và nhu cầu của khách hàng để tăng cường tương tác và tăng cường hiệu quả tiếp thị.
• Quản lý Rủi ro và An ninh: Big Data giúp các tổ chức phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa an ninh, gian lận và rủi ro. Các công ty sử dụng Big Data để theo dõi và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như log hệ thống, giao dịch tài chính, hoạt động mạng và dữ liệu từ thiết bị IoT để xác định các hành vi bất thường và đưa ra các biện pháp phòng ngừa.
• Y tế và Chăm sóc sức khỏe: Big Data có thể được sử dụng trong lĩnh vực y tế để phân tích dữ liệu bệnh nhân, thông tin y tế, kết quả xét nghiệm và dữ liệu từ các thiết bị y tế để đưa ra chẩn đoán chính xác hơn, tìm kiếm các mô hình bệnh tật và tối ưu hóa quá trình điều trị.

• Quản lý tài chính và Ngân hàng: Big Data giúp ngân hàng và các tổ chức tài chính phân tích dữ liệu từ giao dịch khách hàng, hành vi thanh toán và thông tin tài chính để đưa ra quyết định về rủi ro, quản lý danh mục và tối ưu hóa hoạt động tài chính.
• Giao thông và Vận tải: Big Data có thể giúp cải thiện quản lý giao thông, dự báo tình trạng giao thông, tối ưu hóa tuyến đường và đưa ra các phương án vận chuyển hiệu quả dựa trên phân tích dữ liệu từ các hệ thống định vị GPS, cảm biến và dữ liệu giao thông công cộng.
• Nghiên cứu khoa học và phát triển sản phẩm: Big Data cung cấp một nguồn thông tin phong phú cho các nhà nghiên cứu và các nhà phát triển sản phẩm. Dữ liệu lớn giúp phân tích và khám phá thông tin mới, tìm kiếm mô hình và phát hiện những sáng kiến mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Lý do mà doanh nghiệp nên sử dụng Big Data

• Cung cấp thông tin quan trọng và hiểu sâu về khách hàng: Big Data cho phép doanh nghiệp phân tích và tìm ra thông tin quan trọng, xu hướng thị trường và hành vi của khách hàng. Việc hiểu rõ hơn về nhu cầu và yêu cầu của khách hàng giúp doanh nghiệp tạo ra sản phẩm và dịch vụ phù hợp, từ đó tăng khả năng dự đoán tương lai và phát triển các chiến lược phù hợp.

Ví dụ: Công ty bán lẻ sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu từ các hệ thống POS (Point of Sale) và các kênh trực tuyến. Từ đó, họ có thể xác định được xu hướng mua hàng, sở thích của khách hàng và tạo ra các chương trình giảm giá hay quảng cáo đặc biệt dựa trên thông tin này.

• Hỗ trợ quyết định thông minh: Big Data cung cấp thông tin chính xác và phân tích dự đoán để hỗ trợ quyết định chiến lược. Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể đánh giá rủi ro, nhận diện cơ hội và xác định các xu hướng trong ngành. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh và tăng khả năng đáp ứng nhanh chóng cho yêu cầu của khách hàng.

Ví dụ: Các công ty bảo hiểm sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu về các yếu tố như lịch sử bệnh án, thông tin cá nhân và thời tiết để đưa ra định giá bảo hiểm và quyết định chấp nhận hoặc từ chối đơn hàng một cách tự động và thông minh.

• Tối ưu hóa quy trình kinh doanh: Big Data giúp doanh nghiệp thu thập, xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu để nhận biết cơ hội và vấn đề trong quy trình kinh doanh. Việc tối ưu hóa quy trình giúp giảm chi phí, tăng hiệu suất làm việc và nắm bắt kịp thời các thay đổi trong ngành.

Ví dụ: Những công ty vận chuyển sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu từ hệ thống giám sát xe tải và thông tin giao thông để tối ưu hóa lộ trình và lựa chọn đường đi tốt nhất, từ đó giảm thiểu thời gian và nhiên liệu tiêu thụ.

• Tạo ra giá trị cạnh tranh: Big Data giúp doanh nghiệp hiểu sâu về khách hàng và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa. Việc dự đoán xu hướng và kịch bản tương lai giúp doanh nghiệp định hướng và thay đổi kinh doanh, tạo ra lợi thế cạnh tranh và khám phá cơ hội mới.

Ví dụ: Công ty công nghệ sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội và hành vi trực tuyến của người dùng. Từ đó, họ có thể cung cấp nội dung và quảng cáo được cá nhân hóa, tăng khả năng tương tác và tạo sự hài lòng cho khách hàng.

Tóm lại, Big Data mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin quan trọng, hỗ trợ quyết định, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và tạo ra giá trị cạnh tranh. Việc sử dụng Big Data có thể giúp doanh nghiệp đạt được sự tăng trưởng và phát triển bền vững trong thị trường ngày càng cạnh tranh.

Thách thức và khó khăn khi làm việc với Big Data

Với những lợi ích lớn mà công nghệ Big Data mang lại thì cũng không tránh khỏi thách thức và khó khăn khi doanh nghiệp triển sử dụng công nghệ này. Có 2 vấn đề chính như sau:

• Quyền riêng tư và bảo mật: Dữ liệu lớn đặt ra thách thức về quyền riêng tư và bảo mật thông tin cá nhân. Việc xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn đòi hỏi các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để đảm bảo an toàn cho thông tin.
• Xử lý và phân tích: Xử lý và phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi các công nghệ và công cụ phức tạp để đảm bảo khả năng xử lý hiệu quả. Các thuật toán và công nghệ mới đang được phát triển để giải quyết vấn đề này.

Các công nghệ dành cho Big Data

Có nhiều công nghệ được sử dụng để làm việc với Big Data. Tuy nhiên có 3 công nghệ quan trọng và phổ biến nhất hiện nay:

• Hadoop: Hadoop là một nền tảng mã nguồn mở phục vụ cho việc lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Nó sử dụng mô hình phân tán và cung cấp khả năng xử lý song song trên nhiều máy tính. Hadoop bao gồm Hadoop Distributed File System (HDFS) để lưu trữ dữ liệu và Apache MapReduce để phân tán xử lý.
• Apache Spark: Spark là một hệ thống xử lý dữ liệu lớn nhanh và phân tán. Nó cung cấp khả năng xử lý dữ liệu trực tuyến và xử lý hàng loạt với hiệu suất cao. Spark hỗ trợ việc xử lý dữ liệu thời gian thực, phân tích dữ liệu và machine learning.
• NoSQL Databases: NoSQL (Non-SQL hoặc Not Only SQL) là một loại cơ sở dữ liệu phi quan hệ được thiết kế để làm việc với dữ liệu phi cấu trúc và có khả năng mở rộng. Các hệ thống NoSQL như MongoDB, Cassandra và Redis cung cấp khả năng lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh chóng và linh hoạt.

Tổng kết