Trong thời đại kỹ thuật số, Big Data đã trở thành một phần không thể tách rời trong các lĩnh vực kinh doanh. Với sự gia tăng đáng kể về lượng dữ liệu được tạo ra, Big Data đã mở ra một thế giới mới đầy tiềm năng và thách thức. Vậy Big Data là gì, được hình thành như thế nào và có ứng dụng gì? Trong bài viết này, Xinh Xinh sẽ giúp bạn giải đáp chi tiết các thắc mắc trên để giúp có cái nhìn tổng quan về lĩnh vực này.
Big Data là gì?
Ngành Big Data là gì? Big Data hay dữ liệu lớn là một tập hợp dữ liệu khổng lồ và rất phức tạp, những công cụ xử lý dữ liệu truyền thống không thể giải quyết được chúng. Quá trình phân tích, giám sát, thu thập và lưu trữ các tập dữ liệu khổng lồ, đa dạng thay đổi nhanh đã trở thành một trong những vấn đề khó khăn của thời đại kỹ thuật số.
Lịch sử hình thành Big Data
Lịch sử hình thành Big Data là gì? Khái niệm về Big Data còn tương đối mới nhưng việc sử dụng các bộ dữ liệu lớn đã có từ những năm 1960 và 1970. Khi sự sống đầu tiên của thế giới dữ liệu bắt đầu nảy nở, các cơ sở dữ liệu quan hệ và các trung tâm dữ liệu đã mọc lên từ thời kỳ đó.
Vào 2005, Big Data trở nên rõ ràng hơn khi lượng dữ liệu khổng lồ được sinh ra từ các dịch vụ trực tuyến như YouTube, Facebook…. Hadoop (2005) đã nổi lên như một khuôn khổ mã nguồn mở để lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Đồng thời, sự bùng nổ của NoSQL cũng bắt đầu từ giai đoạn này.
Sự phát triển của các Framework mã nguồn mở như Hadoop và Spark là vô cùng quan trọng đối với sự phát triển của Big Data. Chúng giúp việc lưu trữ dữ liệu trở nên thuận tiện và kinh tế hơn. Từ đó, khối lượng dữ liệu lớn đã tăng mạnh từ thời điểm đó.
Xem thêm: Top 10 công cụ thiết kế website được sử dụng nhiều nhất hiện nay
Những đặc trưng nổi bật của Big Data
Những đặc trưng của Big Data – dữ liệu lớn là gì? Các dữ liệu khổng lồ này nổi bật với 3 yếu tố chính:
Volume – Khối lượng dữ liệu
Thuật ngữ Big Data muốn nói đến khối lượng dữ liệu đáng kể và giá trị quan trọng của nó. Volume thể hiện lượng dữ liệu được doanh nghiệp tích lũy từ các nguồn như IoT, video, giao dịch thương mại, mạng xã hội…
Khi công nghệ chưa phát triển, việc lưu trữ dữ liệu lớn gặp nhiều khó khăn. Tuy nhiên, ngày nay, với sự xuất hiện của nền tảng lưu trữ chi phí thấp như Hadoop và Data lake, việc lưu trữ trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Velocity – Tốc độ xử lý
Để xác định Big Data là gì, tốc độ xử lý luồng dữ liệu là vấn đề rất quan trọng. Thông thường, tốc độ xử lý trực tiếp vào bộ nhớ nhanh hơn so với ghi vào đĩa. Với sự phát triển của IoT, luồng dữ liệu truyền tải cực nhanh cần xử lý kịp thời.
Variety – Đa dạng, linh hoạt
Tính đa dạng của Big Data là gì? Tính đa dạng đóng vai trò quan trọng trong đặc điểm của Big Data, bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc như số liệu, email, video, âm thanh,… Sự đa dạng này ảnh hưởng đến hiệu suất, tạo ra những thách thức mà lĩnh vực Big Data phải đối mặt.
Bên cạnh ba đặc điểm chính là khối lượng dữ liệu, tốc độ xử lý và sự đa dạng, còn có nhiều tiêu chí khác xác định đặc trưng của Big Data như tính xác thực, giá trị, mối quan hệ, tất cả đều tạo nên bức tranh toàn diện về sự phong phú và phức tạp của Big Data.
Xem thêm: App là gì? Có những loại app nào? Đặc điểm từng loại là gì?
Phân loại dữ liệu lớn Big Data
Big Data là gì và có những loại nào? Hiện nay, Big Data có thể được phân loại dựa trên các tiêu chí như độ lớn, tốc độ và đa dạng của dữ liệu. Dựa trên đó, chúng ta có thể phân loại Big Data thành ba loại chính sau:
Dữ liệu có cấu trúc
Đây là dữ liệu lớn mà có cấu trúc rõ ràng và có thể được lưu trữ, xử lý và phân tích bằng các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Đây thường là dữ liệu từ các hệ thống giao dịch và các nguồn dữ liệu khác có cấu trúc tương tự.
Dữ liệu phi cấu trúc
Loại dữ liệu này bao gồm các tập dữ liệu lớn không tuân theo cấu trúc cụ thể hoặc không thể được xử lý bằng cách sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Đây có thể là các loại dữ liệu như văn bản tự do, dữ liệu từ mạng xã hội, dữ liệu đa phương tiện như hình ảnh, video và âm thanh.
Dữ liệu bán cấu trúc
Loại dữ liệu này là sự kết hợp giữa dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. Nó bao gồm dữ liệu có cấu trúc không đầy đủ hoặc dữ liệu có cấu trúc nhưng không phù hợp hoàn toàn với mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Đây là loại dữ liệu phổ biến trong nhiều nguồn dữ liệu hiện đại như các hệ thống CRM (Quản lý mối quan hệ khách hàng) hoặc dữ liệu từ các hệ thống IoT.
Vai trò của Big Data trong hoạt động doanh nghiệp
Giải pháp Big Data có vai trò vô cùng quan trọng đối với doanh nghiệp, nó cung cấp khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, phức tạp, đóng góp quan trọng vào việc chuyển đổi số trong môi trường kinh doanh hiện đại. Cụ thể vai trò Big Data là gì?
- Hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu: Dữ liệu Big Data từ nhiều nguồn giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng và chọn lọc đúng đối tượng phù hợp với sản phẩm, dịch vụ.
- Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: Dữ liệu cá nhân từ thiết bị thông minh giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn xu hướng hành vi của khách hàng, từ đó định hướng kế hoạch tương lai.
- Phòng chống an ninh, giảm thiểu rủi ro: Big Data được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn gian lận, xâm nhập hệ thống, bảo vệ thông tin mật.
- Tối ưu hóa giá cả: Dữ liệu Big Data giúp doanh nghiệp nghiên cứu, thu thập dữ liệu dễ dàng, giúp định giá chính xác và hiệu quả hơn.
- Nắm bắt các giao dịch tài chính: Các thuật toán Big Data được sử dụng để gợi ý giao dịch, tăng chốt đơn và hiểu rõ hành vi mua hàng của người dùng.
Xem thêm: Đăng Ký Môi Trường Là Gì? Đối Tượng, Thủ Tục Và Hồ Sơ 2023
Quy trình Big Data hoạt động
Khi nghiên cứu về Big Data, bạn không những tìm hiểu khái niệm Big Data là gì mà còn nên hiểu rõ quy trình và cách thức hoạt động của loại dữ liệu này trong thực tế. Để đưa Big Data vào quá trình hoạt động của các doanh nghiệp, bạn cần thực hiện các bước:
Xây dựng chiến lược
Big Data được hình thành nhằm tối ưu hoá quá trình thu thập, lưu trữ, quản lý và tận dụng dữ liệu trong doanh nghiệp. Khi xây dựng chiến lược này, việc quan tâm đến mục tiêu và sự đổi mới trong tương lai của doanh nghiệp trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Điều này giúp đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu đúng cách sẽ góp phần đáng kể vào sự phát triển bền vững của tổ chức.
Xác định các nguồn dữ liệu
Nguồn dữ liệu Big Data là gì và được lấy từ đâu? Nguồn dữ liệu này có thể bao gồm các nguồn như dữ liệu trực tiếp từ Internet of Things và các thiết bị kết nối, dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội như Facebook, YouTube, Instagram, dữ liệu có sẵn được công bố rộng rãi từ các trang web chính thức của các tổ chức. Bên cạnh đó, những nguồn dữ liệu khác như từ khách hàng, nhà cung cấp hoặc dữ liệu đám mây cũng được sử dụng.
Truy cập, quản lý và lưu trữ
Trong thời đại phát triển, các hệ thống máy tính tiên tiến cung cấp sức mạnh, tốc độ, tính linh hoạt cần thiết để nhanh chóng truy cập, quản lý và phân tích các loại dữ liệu lớn. Đồng thời, việc tích hợp dữ liệu, xây dựng đường ống dẫn dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu, quản lý và lưu trữ chúng một cách hiệu quả để phục vụ cho quá trình phân tích, ra quyết định.
Tiến hành phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu lớn là gì? Hiện nay, có nhiều phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả, từ việc sử dụng toàn bộ dữ liệu lớn để phân tích bằng các công nghệ lưới tính toán hoặc phân tích trong bộ nhớ, đến việc xác định trước các dữ liệu liên quan trước khi thực hiện phân tích. Sự phát triển của nguồn dữ liệu lớn cũng mở ra cơ hội cho các nỗ lực phân tích tiên tiến hơn như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy.
Đưa ra quyết định
Dựa trên dữ liệu đáng tin cậy và quản lý hiệu quả, các phân tích sẽ đưa ra những quyết định thông minh. Để giữ vững sự cạnh tranh, các doanh nghiệp cần hiểu rõ giá trị toàn diện của Big Data và hướng đến một chiến lược dựa trên dữ liệu, từ đó đưa ra những quyết định dựa trên căn cứ rõ ràng từ dữ liệu.
Trên đây là 5 bước tổng quan trong quy trình hoạt động của Big Data. Việc hiểu rõ quy trình hoạt động này sẽ giúp bạn ứng dụng tốt vào trong quy trình vận hành của doanh nghiệp, làm cho cách thức làm việc của tổ chức trở nên dễ dàng, nhanh chóng và đạt hiệu quả tối đa. Nếu bạn muốn nâng cao trình độ và chuyên môn về lĩnh vực này thì có thể tham gia lộ trình học Big Data tại mastering-da.com. Khóa học tại đơn vị này sẽ cung cấp giáo trình Big Data miễn phí và chương trình giảng dạy chuyên nghiệp, giúp bạn nhanh chóng chinh phục lĩnh vực này.
Xem thêm: Top 6 phần mềm quản lý thu học phí hiệu quả
Ứng dụng của Big Data trong các lĩnh vực
Ứng dụng của Big Data là gì trong các lĩnh vực? Big Data có ứng dụng rất đa dạng và phong phú trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:
- Quản lý khách hàng và tiếp thị: Sử dụng Big Data để phân tích thông tin về khách hàng, từ đó tùy chỉnh chiến lược tiếp thị và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.
- Y tế và y học: Big Data giúp phân tích dữ liệu y tế, cải thiện chẩn đoán, dự đoán bệnh tật và tối ưu hóa quản lý bệnh viện.
- Tài chính và ngân hàng: Big Data được áp dụng để phân tích rủi ro tài chính, dự đoán xu hướng thị trường tài chính và tối ưu hóa quản lý tài chính.
- Giao thông và vận tải: Big Data được dùng để tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, dự đoán nhu cầu vận chuyển và cải thiện an toàn giao thông.
- Khoa học và nghiên cứu: Big Data hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu trong lĩnh vực khoa học và nghiên cứu, từ việc dự đoán thời tiết đến phân tích di truyền học.
- Internet of Things (IoT): Big Data giúp tối ưu hóa quản lý và sử dụng thông minh các thiết bị kết nối mạng.
- Chăm sóc khách hàng: Big Data được áp dụng để cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng, từ phân tích phản hồi khách hàng đến việc tối ưu hóa quá trình hỗ trợ khách hàng.
- Giáo dục: Big Data hỗ trợ tối ưu hóa quản lý giáo dục, cải thiện quy trình giảng dạy và tạo ra những phương pháp học tập hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu phân tích.
- An ninh và pháp luật: Big Data dùng để phát hiện và ngăn chặn hoạt động phạm pháp, từ phân tích dữ liệu an ninh đến theo dõi mạng lưới tội phạm.
Trên đây là những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ về khái niệm Big Data là gì, đồng thời nêu rõ những ứng dụng quan trọng của Big Data trong các lĩnh vực khác nhau. Hy vọng với những thông tin bổ ích này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Big Data và ứng dụng hiệu quả vào hoạt động của doanh nghiệp.
Xem thêm: Tổng hợp mô hình kinh doanh tại nhà hiệu quả cho chị em phụ nữ
