Big data là gì? Big data là một thuật ngữ mô tả khối lượng lớn dữ liệu không thể quản lý được (có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc). Dữ liệu lớn có thể được phân tích để tìm hiểu về những hiểu biết sâu sắc về khách hàng có thể đưa ra các quyết định chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.

Big data là gì?

Theo Wikipedia, Dữ liệu lớn được định nghĩa như sau:

Dữ liệu lớn là thuật ngữ để chỉ các bộ dữ liệu rất lớn và cầu kì mà các ứng dụng xử lý dữ liệu theo cách cổ điển thì không thể xử lý được. Dữ liệu lớn (Big data) bao gồm các thử thách như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu,… Thuật ngữ này thường chỉ đề cập đến việc sử dụng phân tích dự đoán, phân tích hành vi người dùng hoặc một số cách phân tích dữ liệu nâng cao khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít hoặc không tham chiếu đến kích thước của tập dữ liệu.

Tuy nhiên, cho đến nay, chúng ta vẫn chưa định nghĩa chính xác thuật ngữ “dữ liệu lớn”. Bởi vì vẫn chưa có một thang đo nào để xác định “dữ liệu” đó “lớn” như thế nào.

Ba đặc điểm của big data là gì?

Dữ liệu lớn được đặc trưng bởi “ba chữ V”: Volume – Velocity – Variety.

Đa dạng: tức là tính đa dạng, dữ liệu lớn là dữ liệu không giới hạn tính đa dạng. Nó bao gồm tất cả các loại dữ liệu trên thế giới, chẳng hạn như: hình ảnh, văn bản, video, âm thanh, v.v., cho dù dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hay phi cấu trúc.

Khối lượng (Volume) 

Còn được gọi là Khối lượng-Dung lượng, Dữ liệu lớn phải là một tập dữ liệu đủ lớn, nhưng như đã nói ở trên – không có cột mốc nào đánh dấu những điều lớn lao.

Tốc độ (Velocity)

Tức là dữ liệu tăng lên, dữ liệu của dữ liệu lớn tăng theo thời gian và mức tăng này là rất lớn. Đối với tiêu chí Khối lượng, không có tiêu chí nào để đánh giá mức tăng lớn như thế nào.

Bạn có thể tìm thấy một số chữ V khác ở đâu đó, chẳng hạn như Tính xác thực và Giá trị. Tuy nhiên, Vietnix cho rằng độ chính xác và giá trị của dữ liệu vẫn phụ thuộc vào yêu cầu của bài toán cần giải quyết chứ không nên lấy tiêu chí đánh giá dữ liệu có phải là dữ liệu lớn hay không. Tuy nhiên, mọi người đều đồng ý rằng dữ liệu lớn phải bật ít nhất 3V.

Đa dạng (Variety)

Mặc dù khái niệm dữ liệu lớn còn tương đối mới, nhưng nguồn gốc của bộ dữ liệu lớn có thể được bắt nguồn từ những năm 1960 và 1970, khi thế giới dữ liệu mới bắt đầu, với sự ra đời của các trung tâm dữ liệu và cơ sở dữ liệu.

Khoảng năm 2005, mọi người bắt đầu nhận ra lượng dữ liệu khổng lồ mà người dùng tạo ra thông qua Facebook, YouTube hoặc các dịch vụ trực tuyến khác. Hadoop (2005) là một khuôn khổ mã nguồn mở để lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn. Ngoài ra, NoSQL đã trở nên phổ biến trong khoảng thời gian này.

Sự phát triển của các khuôn khổ nguồn mở như Hadoop và Spark là rất quan trọng đối với sự phát triển của dữ liệu lớn. Bởi vì chúng đơn giản hóa việc sử dụng dữ liệu và rẻ hơn để lưu trữ. Trong những năm kể từ đó, lượng dữ liệu lớn đã bùng nổ.

Sự phát triển của công nghệ đánh dấu sự ra đời của Internet vạn vật (IoT). Kể từ đó, ngày càng nhiều đồ vật và thiết bị được kết nối với Internet. Họ thu thập dữ liệu về việc sử dụng của khách hàng và hiệu suất của sản phẩm. Đồng thời, sự ra đời của máy học cũng đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn.

Dữ liệu lớn (Big data) trong thế giới ngày nay

Trong thế giới ngày nay, nó được sử dụng rộng rãi, dẫn đến tốc độ tăng trưởng dữ liệu nhanh chóng.

Trên các nền tảng truyền thông xã hội, hàng tỷ người dùng kết nối mỗi ngày và người dùng chia sẻ thông tin, tải lên hình ảnh, video và hơn thế nữa.

Lượng dữ liệu ngày càng tăng này không còn là một khoản chi phí nữa. Các công ty đang sử dụng nó để phát triển và đánh bại các đối thủ cạnh tranh.

Dữ liệu lớn đang ngày càng thay đổi cách thế giới sử dụng thông tin trong kinh doanh.

Vì sao Big data quan trọng?

Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không phải là bạn có bao nhiêu dữ liệu mà là cách bạn xử lý nó.

Sự kết hợp của dữ liệu lớn và sức mạnh của phân tích là một vũ khí cực kỳ lợi hại. Giúp doanh nghiệp tìm câu trả lời cho các câu hỏi sau:

• Làm thế nào để giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến lợi nhuận?
• Làm thế nào để giảm thời gian mà không ảnh hưởng đến hiệu quả?

Hiểu tại sao, ở đâu và khi nào khách hàng mua

• Dự đoán xu hướng thị trường
• Xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi trong thời gian thực.
• Đưa ra các chiến lược phù hợp dựa trên hành vi của khách hàng.
• Phát hiện gian lận trước khi nó ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của bạn.

Dữ liệu lớn được ứng dụng trong những lĩnh vực nào?

Dữ liệu lớn là một cuộc cách mạng trong ngành. Sự ra đời của Internet of Things và các thiết bị kết nối khác đã dẫn đến sự bùng nổ của một lượng lớn thông tin mà các tổ chức thu thập, quản lý và phân tích.

Điều này mở ra tiềm năng hiểu biết sâu sắc về khách hàng trên tất cả các ngành, từ quy mô lớn đến quy mô nhỏ.

Bán lẻ

Xây dựng mối quan hệ với khách hàng là rất quan trọng trong bán lẻ. Cách tốt nhất là quản lý dữ liệu lớn.

Các nhà bán lẻ cần hiểu những cách tốt nhất để tiếp thị khách hàng, những cách hiệu quả nhất để xử lý các giao dịch và các chiến lược tốt nhất để phục hồi hoạt động kinh doanh đã mất.

Dữ liệu lớn vẫn là trọng tâm của tất cả các hoạt động này.

Bộ Giáo dục

Các nhà giáo dục có thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu có thể có ảnh hưởng đáng kể đến hệ thống trường học, học sinh và chương trình giảng dạy.

Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, họ có thể xác định xu hướng phát triển của học sinh và đảm bảo học sinh đạt được tiến bộ tổng thể. Họ cũng có thể triển khai các hệ thống tốt hơn để đánh giá và hỗ trợ giáo viên và hiệu trưởng.

Ngân hàng

Với rất nhiều thông tin được thu thập từ vô số nguồn, các ngân hàng đang đối mặt với việc nắm bắt những cách thức mới và sáng tạo hơn để quản lý dữ liệu lớn.

Ngoài việc hiểu khách hàng của bạn và luôn tìm cách để cải thiện sự hài lòng, điều quan trọng không kém là giảm thiểu rủi ro và gian lận trong khi duy trì tuân thủ quy định.

Dữ liệu lớn (Big data) mang lại những hiểu biết sâu rộng, nhưng cũng đòi hỏi các tổ chức tài chính phải đi trước một bước trong cuộc đua này với các phân tích tiên tiến hơn.

Lĩnh vực sức khoẻ

Hồ sơ bệnh án. kế hoạch điều trị. Thông tin mô tả trước,… Khi nói đến chăm sóc sức khỏe, mọi thứ cần phải được tiến hành nhanh chóng, chính xác và trong một số trường hợp, có đủ tính minh bạch để đáp ứng các quy định nghiêm ngặt của ngành. Khi dữ liệu lớn (Big data) được quản lý hiệu quả, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể khám phá thông tin chi tiết giúp cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.

Quy mô doanh nghiệp vừa và nhỏ

Ngoài các tùy chọn ngày càng được đơn giản hóa để quản lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu, việc dễ dàng thu thập dữ liệu mang lại cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ cơ hội cạnh tranh với các đối tác của họ tốt hơn bao giờ hết. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể sử dụng dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu để giảm chi phí, tăng năng suất, xây dựng mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn và giảm rủi ro và gian lận.

Kết luận

Qua bài viết này chắc hẳn bạn đã hiểu hơn big data là gì rồi đúng không? Chúng tôi có thể khẳng định rằng big data (dữ liệu lớn) có thể giúp các công ty đưa ra quyết định thông minh hơn và hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng.

Những khối lượng dữ liệu này giúp doanh nghiệp đạt được tốc độ tăng trưởng nhanh chóng bằng cách phân tích dữ liệu trong thời gian thực. Nó cho phép công ty đánh bại các đối thủ cạnh tranh và đạt được một mức độ thành công nhất định.

Hơn nữa, công nghệ big data giúp chúng tôi hiểu được sự kém hiệu quả và các cơ hội trong tổ chức của chúng tôi. Nó đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình sự phát triển của một tổ chức.

Admin

Survey True là một sản phẩm nghiên cứu thị trường của Mibrand Vietnam - Với đội ngũ chuyên gia có trên 20 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực Nghiên cứu thị trường, tư vấn chiến lược Kinh doanh, Thương hiệu, Tiếp thị – Truyền thông