Dữ liệu lớn là gì? và tại sao lại quan trọng?, bài viết này sẽ giúp bạn có được khái niệm căn bản về dữ liệu lớn hay còn gọi là Big data mà chúng ta vẫn thường thấy trong các bài viết về xu hướng công nghệ hiện nay
Theo Wiki “Dữ liệu lớn (Tiếng Anh: Big data) là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được”
Bài này gồm 3 phần chính
- Hình thành khái niệm về “dữ liệu lớn”
- Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?
- Ai sử dụng dữ liệu lớn?
“Dữ liệu lớn” là thuật ngữ mô tả khối lượng dữ liệu lớn – cả cấu trúc và không có cấu trúc – là công việc ngập đầu hàng ngày của doanh nghiệp. Cái cách doanh nghiệp làm việc trên đống dữ liệu đó quan trọng hơn bản thân dữ liệu. Người ta phân tích dữ liệu lớn để có thông tin chi tiết dẫn đến các quyết định và hoạt động kinh doanh chiến lược tốt hơn.
1 – Hình thành khái niệm về “dữ liệu lớn”
Trong khi thuật ngữ “dữ liệu lớn” là tương đối mới, thì từ trước tới nay, việc thu thập và lưu trữ một lượng lớn thông tin để phân tích đã là một trong các việc mà các doanh nghiệp, tổ chức hay làm. Khái niệm này được dùng đến vào đầu những năm 2000 khi nhà phân tích ngành công nghiệp Doug Laney nêu rõ định nghĩa chính thống về dữ liệu lớn theo ba đặc điểm dưới đây:
Dung lượng
Các doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm giao dịch kinh doanh, phương tiện truyền thông xã hội, thông tin từ cảm biến hoặc dữ liệu từ máy đến máy. Trong quá khứ, việc lưu trữ dữ liệu là một vấn đề – nhưng các công nghệ mới (như Hadoop) đã giảm bớt gánh nặng.
Vận tốc
Luồng dữ liệu với tốc độ chưa từng có và phải được xử lý kịp thời. Các thẻ RFID, cảm biến và đo sáng thông minh đang thúc đẩy nhu cầu xử lý dữ liệu trong thời gian gần thực.
Đa dạng
Dữ liệu có trong mọi kiểu định dạng – từ dữ liệu số có cấu trúc theo kiểu truyền thống đến văn bản không có cấu trúc, email, video, âm thanh, dữ liệu chứng khoán và giao dịch tài chính.
Tiềm năng lớn của dữ liệu lớn
Lượng dữ liệu đang được tạo và lưu trữ ở mức độ toàn cầu gần như không thể tưởng tượng được và ngày càng phát triển, có nghĩa là thậm chí còn có nhiều tiềm năng hơn để thu thập thông tin chi tiết quan trọng từ thông tin doanh nghiệp – nhưng chỉ một phần nhỏ dữ liệu thực sự được xử lý.
Điều đó có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp? Làm thế nào để sử dụng tốt hơn các thông tin thô chuyển đến doanh nghiệp hàng ngày?
2 – Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?
Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không ở lượng dữ liệu bạn có, mà là bạn làm gì với dữ liệu đó. Bạn có thể lấy dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và phân tích dữ liệu để tìm câu trả lời cho phép:
- Giảm chi phí,
- Giảm thời gian,
- Phát triển sản phẩm mới và dịch vụ tối ưu hóa, và
- Ra quyết định thông minh.
Khi bạn kết hợp dữ liệu lớn với phân tích hiệu suất cao, bạn có thể hoàn thành các công việc liên quan đến doanh nghiệp như:
- Xác định nguyên nhân gốc rễ của thất bại, các khó khăn và khiếm khuyết trong thời gian gần thực.
- Tạo phiếu giảm giá tại điểm bán hàng dựa trên thói quen mua của khách hàng.
- Tính toán lại toàn bộ danh mục rủi ro trong vài phút.
- Phát hiện hành vi lừa đảo trước khi nó ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn.
3 – Ai sử dụng dữ liệu lớn?
Dữ liệu lớn ảnh hưởng một cách hiện hữu đến các doanh nghiệp của các ngành. Xem mỗi ngành có thể hưởng lợi từ sự lan tỏa thông tin này như thế nào.
Ngân hàng
Với số lượng lớn thông tin được truyền trực tiếp từ vô số nguồn, các ngân hàng đang phải đối mặt với việc tìm kiếm các cách mới và sáng tạo để quản lý dữ liệu lớn. Mặc dù phải hiểu và tăng sự hài lòng của khách hàng, thì điều quan trọng không kém là giảm thiểu rủi ro và gian lận trong khi vẫn duy trì tuân thủ các quy định. Dữ liệu lớn mang lại những hiểu biết sâu sắc, nhưng nó cũng đòi hỏi các doanh nghiệp tài chính phải đi trước một bước về phân tích nâng cao.
Giáo dục
Các nhà giáo dục được trang bị thông tin chi tiết về dữ liệu có thể tạo ra tác động đáng kể đến hệ thống trường học, sinh viên và chương trình giảng dạy. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, họ có thể xác định các sinh viên có nguy cơ, sinh viên đang tiến bộ, thực hiện một hệ thống đánh giá và hỗ trợ tốt hơn cho giáo viên và hiệu trưởng.
Chính quyền
Khi các cơ quan chính phủ khai thác và áp dụng phân tích dữ liệu lớn, tức là họ có nền tảng quan trọng cho quản lý tiện ích, điều hành cơ quan, xử lý tắc nghẽn giao thông hoặc ngăn chặn tội phạm. Ngoài ra, các chính phủ vẫn phải giải quyết các vấn đề minh bạch và riêng tư.
Chăm sóc sức khỏe
Hồ sơ bệnh nhân. Kế hoạch điều trị. Thông tin toa thuốc. Khi nói đến chăm sóc sức khỏe, mọi thứ cần được thực hiện nhanh chóng, chính xác – và trong một số trường hợp, cần minh bạch đủ để đáp ứng các quy định nghiêm ngặt của ngành. Khi dữ liệu lớn được quản lý hiệu quả, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể khám phá những hiểu biết ẩn nhằm cải thiện chăm sóc bệnh nhân.
Sản xuất
Khi được trang bị thông tin chi tiết từ dữ liệu lớn, các nhà sản xuất có thể nâng cao chất lượng sản phẩm và doanh thu, đồng thời giảm thiểu lãng phí – các quy trình là chìa khóa trong thị trường cạnh tranh cao ngày nay. Ngày càng có nhiều nhà sản xuất làm việc trong một nền văn hóa dựa trên phân tích, có nghĩa là họ có thể giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định kinh doanh nhanh hơn.
Bán lẻ
Xây dựng mối quan hệ khách hàng rất quan trọng đối với ngành bán lẻ – cách tốt nhất để quản lý đó là quản lý dữ liệu lớn. Các nhà bán lẻ cần biết phương pháp hiệu quả nhất để tiếp thị khách hàng, xử lý các giao dịch và khôi phục uy tín cho doanh nghiệp.
Biên dịch: Minh Minh
Bài nên đọc: Công nghiệp 4.0 là gì?
