Mỗi ngày, chúng ta tạo ra hàng tỷ dữ liệu, từ những tương tác nhỏ trên mạng xã hội cho đến các giao dịch mua sắm trực tuyến. Vậy, làm thế nào để khai thác lượng dữ liệu khổng lồ này hiệu quả và tạo ra những giá trị mới, ứng dụng trong hoạt động kinh doanh? Câu trả lời nằm ở Big Data.
Bài viết này sẽ giúp người đọc hiểu rõ hơn big data là gì, cách hoạt động và những ứng dụng nổi bật của big data trong cuộc sống hiện đại.
Big data là gì?
Big data là khái niệm đề cập tới một tập dữ liệu rất lớn và phức tạp, rất khó để quản lý, lưu trữ và phân tích bằng các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống.
Lượng dữ liệu này chạy trên nhiều nền tảng và được sinh ra từ các nguồn khác nhau (như mạng xã hội, các thiết bị IoT, giao dịch trực tuyến, hay các hệ thống doanh nghiệp).
Big data không đơn thuần là dữ liệu lớn. Tập dữ liệu này thể hiện tiềm năng to lớn sau khi được năng phân tích, tìm hiểu và khai thác hiệu quả thông tin, vì chúng thường chứa nhiều thông tin tiềm ẩn có giá trị quan trọng.
Đặc trưng của big data
Big data thường được xác định qua 5 đặc trưng chính, viết tắt bởi 5V (Volumn, Velocity, Variety, Veracity, Value). Cùng Gimasys tìm hiểu chi tiết hơn về 5 đặc trưng cơ bản này:
Volume (Khối lượng)
Khối lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng làm nên giá trị đặc trưng của big data. Yếu tố này có thể không ngừng tăng cao, tới mức terabyte, petabyte, hay thậm chí exabyte. Một ví dụ điển hình, chẳng hạn mỗi ngày, có hàng tỷ thông tin được sinh ra từ các mạng xã hội như Facebook, Twitter hay các sàn giao dịch Thương mại Điện tử.
Song song với sự phát triển của thời đại và công nghệ phát triển, ngày càng xuất hiện nhiều nền tảng lưu trữ lượng dữ liệu an toàn, bổ trợ cho hoạt động khai thác và phân tích dữ liệu của doanh nghiệp.
Velocity (Tốc độ)
Khác biệt rõ rệt giữa dữ liệu lớn (big data) và dữ liệu truyền thống nằm ở tốc độ xử lý. Dữ liệu lớn được đặc trưng bởi tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu rất nhanh, thậm chí là gần như tức thời. Điều này cho phép các doanh nghiệp khai thác dữ liệu để đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt và nhanh chóng.
Nhờ vào tốc độ xử lý cao, các doanh nghiệp có thể theo dõi và phân tích các xu hướng thị trường một cách chi tiết, từ đó đưa ra những chiến lược phù hợp. Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, việc xử lý big data với tốc độ cao là yếu tố then chốt để các doanh nghiệp có thể cạnh tranh và phát triển.
Variety (Tính đa dạng)
Đặc trưng nổi bật của big data là sự đa dạng về hình thức. Bên cạnh dữ liệu có cấu trúc như số liệu thống kê, big data còn bao gồm một lượng lớn dữ liệu không cấu trúc như văn bản, hình ảnh, video và bán cấu trúc như JSON, XML. Sự đa dạng này vừa là cơ hội, vừa là thách thức đối với các doanh nghiệp.
Mặc dù tính đa dạng của dữ liệu lớn mang đến nhiều thông tin giá trị, nhưng nó cũng đặt ra những yêu cầu cao về công nghệ và kỹ năng để có thể khai thác hiệu quả. Các hệ thống xử lý dữ liệu lớn phải có khả năng xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ đó giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt.
Veracity (Tính xác thực)
Tính xác thực đề cập đến mức độ tin cậy và chính xác của dữ liệu. Big data thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, có thể bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Điều này dẫn đến việc dữ liệu có thể chứa nhiều lỗi, bị nhiễu, thiếu chính xác hoặc không nhất quán, dẫn tới những kết luận sai lệch nếu không được lọc lại.
Value (Giá trị)
Một tập dữ liệu chỉ thực sự mang lại giá trị khi doanh nghiệp trích xuất được những thông tin có ích từ dữ liệu. Khả năng tự động hoá phân tích và sử dụng dữ liệu để ra quyết định là yếu tố quyết định tính hiệu quả của Big Data.
Việc khai thác giá trị từ dữ liệu lớn đòi hỏi các kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu và các công cụ phần mềm hiện đại. Không phải tất cả dữ liệu đều có giá trị như nhau, chính vì vậy, quá trình sàng lọc, xác định những dữ liệu có giá trị nhất và khai thác chúng một cách hiệu quả là một thách thức lớn.
Phân loại big data
Khái niệm dữ liệu có cấu trúc hay phi cấu trúc đã được nhắc tới trong phần phía trên, tuy nhiên chưa đầy đủ. Dưới đây là 3 loại big data chủ đạo mà nhà quản trị cần quan tâm:
Dữ liệu có cấu trúc
Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL, Oracle. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm bảng số liệu với các hàng và cột rõ ràng.
Dữ liệu không có cấu trúc
Dữ liệu này không tuân theo một cấu trúc cố định, chẳng hạn như hình ảnh, video, file văn bản, đoạn ghi âm. Việc phân tích loại dữ liệu này có thể đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật tiên tiến.
Dữ liệu bán cấu trúc
Loại dữ liệu này địa trung giữa có cấu trúc và không có cấu trúc, bao gồm các file XML, JSON, log file. Chúng cung cấp khả năng tốt để trao đổi dữ liệu qua các hệ thống khác nhau.
Big data đóng vai trò gì trong doanh nghiệp?
Big data không chỉ là một công cụ, mà còn là một người bạn đồng hành đắc lực giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt, thích ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường. Việc đầu tư vào các công cụ và giải pháp khai thác big data là một chiến lược kinh doanh thông minh của doanh nghiệp.
Hiểu rõ hành vi khách hàng
Từ các dữ liệu như giao dịch, lưu lượng truy cập website, hay tác động từ mạng xã hội, big data đồng hành cùng doanh nghiệp tạo dựng chân dung khách hàng chi tiết. Cụ thể, big data giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu về khách hàng, từ đó xây dựng nên những chân dung khách hàng của mình.
Hoạt động này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về sở thích, nhu cầu, hành vi mua sắm của từng nhóm khách hàng.
Nhờ việc hiểu rõ khách hàng của mình, doanh nghiệp có thể đưa ra những gợi ý sản phẩm, dịch vụ phù hợp, tạo ra những trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa, tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
>> Tìm hiểu thêm: Xây dựng chiến lược CRM cá nhân hóa
Cải thiện hiệu quả hoạt động
Big data cải thiện hiệu quả hoạt động thông qua tối ưu hóa quy trình và quản lý nguồn lực hiệu quả cho doanh nghiệp.
Với vai trò đầu tiên, big data giúp doanh nghiệp xác định những điểm nghẽn trong quy trình sản xuất, kinh doanh, từ đó đưa ra các giải pháp cải tiến, tăng hiệu suất hoạt động.
Và ở vai trò thứ hai, bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho hiệu quả, tránh tình trạng thừa thiếu hàng hóa, giảm thiểu chi phí. Nhờ khả năng tự động hoá và phân tích trong thời gian thực, doanh nghiệp có thể tối ưu hoá quy trình sản xuất, quản lý kho, và chuỗi cung ứng, giảm chi phí và tăng hiệu suất.
Dự báo xu hướng và ra quyết định dựa trên dữ liệu
Big data giúp doanh nghiệp nhanh chóng phát hiện những xu hướng mới nổi trên thị trường, từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh phù hợp.
Dựa trên những dữ liệu được phân tích, doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác, giảm thiểu rủi ro có thể xảy ra.
Tối ưu hóa chi phí, tăng khả năng cạnh tranh
Vai trò tối ưu hóa chi phí được thể hiện rõ nhất trong các hoạt động marketing và sale của doanh nghiệp. Trong đó, big data giúp doanh nghiệp nhắm mục tiêu quảng cáo đến đúng đối tượng khách hàng, giảm lãng phí chi tiêu cho quảng cáo.
Nhờ những cải tiến về hiệu quả hoạt động, giảm chi phí, doanh nghiệp có thể tăng lợi nhuận và nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường.
Cách thức hoạt động của big data
Quá trình hoạt động của Big Data là một vòng lặp liên tục, từ việc thu thập dữ liệu, lưu trữ, phân tích đến việc trích xuất giá trị và sử dụng thông tin đó để đưa ra quyết định. Mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc biến lượng dữ liệu khổng lồ thành những thông tin hữu ích, giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu kinh doanh.
1/ Thu thập dữ liệu (Data Collection): Dữ liệu được thu thập từ vô số nguồn khác nhau, bao gồm IoT (Internet of Things), Mạng xã hội, Giao dịch trực tuyến, Dữ liệu công khai.
2/ Lưu trữ dữ liệu (Data Storage): Do khối lượng dữ liệu khổng lồ, big data thường được lưu trữ trên các hệ thống phân tán.
3/ Phân tích dữ liệu (Data Analysis): Tùy thuộc vào nhu cầu và mong muốn của doanh nghiệp mà nhà quản trị có thể lựa chọn một công cụ xử lý nhanh, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, hay một công cụ trực quan hóa dữ liệu (như Tableau).
4/ Trích xuất giá trị (Value Extraction): Sau khi dữ liệu được phân tích, doanh nghiệp có thể vận dụng, khai thác, hỗ trợ ra các quyết định dựa trên dữ liệu hoặc dự báo xu hướng mới nổi trên thị trường. Việc khai thác dữ liệu hiệu quả cũng giúp doanh nghiệp khai thác được những insights giá trị từ khách hàng.
Ứng dụng nổi bật của big data trong hoạt động doanh nghiệp
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Big Data giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu về lịch sử mua sắm, hành vi duyệt web, tương tác trên mạng xã hội của từng khách hàng. Dựa trên dữ liệu phân tích, doanh nghiệp có thể đưa ra những gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng, thiết kế các chiến dịch marketing từng nhóm khách hàng.
Một ví dụ điển hình cho ứng dụng này có thể kể tới các trang thương mại điện tử như Amazon, Shopee, Lazada. Họ sử dụng big data để đề xuất sản phẩm “Khách hàng cũng xem”, “Sản phẩm tương tự” dựa trên lịch sử mua sắm của người dùng.
Quản lý chuỗi cung ứng
Big data giúp doanh nghiệp dự báo chính xác nhu cầu của thị trường, tránh tình trạng tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hàng.
Bên cạnh đó, dữ liệu lớn có thể hỗ trợ nhà quản trị lập kế hoạch vận chuyển hiệu quả, giảm chi phí logistics và theo dõi chất lượng sản phẩm trong suốt quá trình sản xuất, phân phối.
Dự báo xu hướng thị trường
Big data giúp doanh nghiệp phát hiện những xu hướng mới nổi trên thị trường, nắm bắt cơ hội kinh doanh. Dựa trên dữ liệu thị trường tổng hợp, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ để phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
Hiện nay, các công ty thời trang sử dụng big data để dự báo xu hướng thời trang, từ đó thiết kế và sản xuất các sản phẩm phù hợp với thị hiếu của người tiêu dùng.
Cải tiến dịch vụ y tế
Nhờ big data, đội ngũ y tế có thể phân tích dữ liệu bệnh án, lịch sử sức khỏe để dự đoán nguy cơ mắc bệnh của từng cá nhân và lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp.
Bên cạnh đó, mới đây, các công ty dược phẩm sử dụng big data để phát triển các loại thuốc mới điều trị ung thư hay các căn bệnh nguy hiểm, chưa có vaccine phòng ngừa.
Phát triển trí tuệ nhân tạo (AI)
Big Data cung cấp một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện các mô hình AI, giúp các mô hình này trở nên thông minh hơn. Các ứng dụng AI như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên được phát triển dựa trên dữ liệu lớn.
Hiện nay, các công ty công nghệ lớn như Google, Facebook sử dụng big data để phát triển các thuật toán học máy, giúp cải thiện các sản phẩm và dịch vụ, đem tới cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất.
Tóm lại, big data mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp và tổ chức. Tuy nhiên, để khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu khổng lồ này, các doanh nghiệp cần đầu tư vào các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu, cũng như xây dựng đội ngũ nhân sự có kỹ năng chuyên môn cao.
