Trong thời đại mọi lĩnh vực đều chuyển đổi số: từ chính trị, kinh tế đến xã hội, dữ liệu lớn (Big data) là một trong năm mảnh ghép công nghệ cần thiết, bao gồm: dữ liệu thông tin (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán đám mây (Cloud Computing), mạng lưới thiết bị kết nối Internet (Internet of Things – IoT), mạng xã hội và mạng di động tốc độ cao. Vậy Big data là gì? Big data được ứng dụng như thế nào vào đời sống của chúng ta? Hãy cùng Nghề Nghiệp Việc Làm 24h tìm hiểu bài viết sau đây nhé!
Big data là gì? Quá trình hình thành big data là gì?
Dữ liệu lớn (Big data) là một thuật ngữ mô tả khối lượng dữ liệu khổng lồ, phức tạp, được thu thập từ nhiều nguồn và rất khó quản lý bằng các công cụ truyền thống vì tập hợp dữ liệu này có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc thậm chí là không có cấu trúc.
Big data có thể được phân tích để tìm hiểu thông tin về hành vi khách hàng, người dùng… phục vụ cho mục đích của tổ chức, doanh nghiệp. Từ đó, các quyết định về chiến lược điều hành, kinh doanh dễ dàng và mang lại hiệu quả cao hơn.
Tuy nhiên, đến thời điểm hiện tại, chúng ta vẫn chưa xác định được đâu là giới hạn của Big data.
Chính vì sự mông lung này nên dù đã xuất hiện từ sớm nhưng mãi cho đến những năm 2000, thuật ngữ dữ liệu lớn (Big data) mới thực sự phổ biến.
- Những năm 1960 – 1970, khái niệm trung tâm dữ liệu được bắt nguồn cùng với sự ra đời của cơ sở dữ liệu SQL.
- Năm 1984, tập đoàn Teradata ra mắt thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012.
- Đến năm 1992, Teradata tiếp tục đạt thành tựu lớn khi hệ thống xử lý đã có khả năng lưu trữ và phân tích đến 1TB (Terabyte) dữ liệu (tương đương 1000 GB).
- Năm 2000, Seisint Inc (nay là tập đoàn LexisNexis) đã phát triển khung chia sẻ tệp dựa trên cấu trúc ngôn ngữ lập trình C** để truy vấn và lưu trữ dữ liệu trên nhiều máy chủ.
- Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ là Gartner Inc) trình bày định nghĩa và chi tiết về đặc trưng của Big data thì thuật ngữ này mới chính thức sử dụng rộng rãi.
Mô hình “3V” – đặc trưng của Big data
Khi tìm hiểu Big data, Doug Laney cho rằng tổ chức cần đón đầu với cơ hội và thách thức khi dữ liệu thu thập được tăng trưởng 3 chỉ số sau:
Volume: Khối lượng dữ liệu
Dữ liệu của Big data không phải được thu thập bằng con người mà từ công cụ, máy móc. Sự ra đời của IoT (Internet of Thing) là một siêu mạng lưới thiết bị kết nối Internet khiến cho dữ liệu được tạo ra vô cùng lớn và nhanh chóng trong thời gian thực (real time).
Bài toán bây giờ không phải là cách thức lưu trữ đống dữ liệu khổng lồ này vì đã có các công nghệ lưu trữ tiên tiến như hệ sinh thái Hadoop, Data lakes, Apache Spark, NoSQL databases, In-memory databases. Thay vào đó, cách phân tích và sử dụng chúng cho mục đích của tổ chức, doanh nghiệp như thế nào cho hiệu quả mới là bài toán khó.
Velocity: Tốc độ dữ liệu
Với sự phát triển của IoT, dữ liệu từ các nguồn như mạng, máy móc, thiết bị, di động… được truyền vào thiết bị lưu trữ của tổ chức, doanh nghiệp với tốc độ cực kỳ nhanh, cập nhật theo từng mili giây. Bằng chứng là khi sử dụng mạng xã hội, newsfeed luôn cập nhật những khoảnh khắc mới nhất từ người dùng.
Variety: Sự đa dạng của dữ liệu
Variety đề cập đến sự đa dạng của bản chất dữ liệu và nguồn gốc dữ liệu. Bản chất dữ liệu bao gồm: có cấu trúc (số liệu hoá), bán cấu trúc (có thể số liệu hoá) và phi cấu trúc (định dạng không đếm được như video, văn bản, hình ảnh).
Do sự phát triển của công nghệ và tính phức tạp của dữ liệu ngày càng tăng, Big data sẽ ngày càng đa dạng nguồn thu thập dữ liệu
Data thu thập được khổng lồ đến thế, nhưng phân tích data mới thực sự mang lại giá trị cho chính phủ, tổ chức, doanh nghiệp. Phân tích data giúp chúng ta nắm bắt thực trạng xã hội; hành vi, thị hiếu của khách hàng; đo lường phản hồi để có phương án bán hàng cũng như nâng cao chất lượng sản phẩm và trải nghiệm dịch vụ. Nếu không có phân tích dữ liệu thì big data dù có “big” đến đâu cũng là những tập hợp thô và rời rạc mà thôi.
Những ứng dụng Big data trong một số mặt của đời sống
Ứng dụng big data trong ngân hàng
Nhờ dữ liệu lớn (Big data), các ngân hàng có đủ dữ liệu về thông tin liên quan đến các nguồn thu nhập, khoản vay, thói quen chi tiêu, các dịch vụ hoặc trang thương mại điện tử mà khách hàng đang liên kết. Điều này là cơ sở để ngân hàng nghiên cứu chương trình khuyến mãi, chương trình liên kết hợp tác với đơn vị bên ngoài phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Ngoài ra, nguồn thông tin trên còn là nền tảng để ngân hàng đánh giá rủi ro, thẩm định hồ sơ trước khi mở thẻ tín dụng hoặc cho vay vốn, nâng hạn mức thẻ và bán chéo sản phẩm khác đến khách hàng tiềm năng.
Ngân hàng là ngành liên quan trực tiếp tới tài chính nên rất cạnh tranh và yêu cầu uy tín, bảo mật cao. Dựa vào Big data, ngân hàng có thể lắng nghe phản hồi của khách trên mọi phương tiện truyền thông xã hội và kịp thời giải quyết phàn nàn, khiếu nại dù là nhỏ nhất từ phía khách hàng.
Ứng dụng trong kinh doanh của big data là gì?
Công cụ phân tích Big data có khả năng xử lý, phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra báo cáo tổng quan. Đây là trợ thủ đắc lực cho những nhà quản lý, người đứng đầu doanh nghiệp trong việc xây dựng mô hình kinh doanh, thiết kế sản phẩm dịch vụ sao cho phù hợp với định hướng công ty, xu hướng thị trường, hành vi tiêu dùng của khách hàng mục tiêu. Những dữ liệu được phân tích từ Big Data sẽ là “những con số biết nói”, là sở cứ khách quan để xây dựng chiến lược và điều chỉnh linh hoạt mang lại hiệu quả kinh doanh và giữ chân khách hàng.
Bên cạnh đó, Big data còn giúp phòng Marketing tối ưu hóa ngân sách truyền thông, quảng cáo khi xác định được đúng chân dung khách hàng tiềm năng như: khu vực sinh sống, độ tuổi, giới tính, sở thích mua sắm, thích xem thể loại video nào trên các ứng dụng mạng xã hội Facebook, Instagram, TikTok…
Ứng dụng trong cuộc sống của big data là gì?
Đối với phạm trù lớn hơn là chính phủ, Big data có thể giúp các chính phủ dự đoán được tình hình xuất – nhập khẩu, thực trạng giao thông, dân số già hoá, tỷ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai… Từ đó, lãnh đạo đất nước điều chỉnh chính sách công trong từng giai đoạn, như là: tập trung đầu tư vào những lĩnh vực chủ lực, cắt giảm ngân sách, kích thích tăng trưởng kinh tế… thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước dịch bệnh.
Ví dụ như Covid-19 vừa qua, Google đã sử dụng Big data để phân tích và dự đoán xu hướng ảnh hưởng, lan truyền của dịch. Dịch vụ này có tên là Coronavirus Search Trends đưa ra thống kê về tình hình dịch dựa trên kết quả thu thập được từ người dùng và xu hướng tìm kiếm trên Google.
Không thể phủ nhận được lợi ích mà Big data mang lại cho chúng ta trong thời đại số là vô cùng lớn. Big data cũng là ngành còn nhiều triển vọng trong tương lai. Do đó, nếu bạn yêu thích công việc liên quan tới thu thập và phân tích dữ liệu (Data analysis) thì có thể tham gia các khóa học Big data. Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về học Big data thông qua bài viết này của Việc Làm 24h nhé!
Lời kết
Big Data vừa là cơ hội vừa là thách thức đối với tổ chức, doanh nghiệp. Với những chia sẻ trên về lợi ích và ứng dụng Big data trong cuộc sống, chúng ta dễ dàng nhận thấy khả năng thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh. Tuy nhiên, vẫn còn đó những chỉ trích xoay quanh việc mua bán dữ liệu khiến khách hàng liên tục bị làm phiền. Kỳ vọng rằng bên cạnh việc sử dụng một cách văn minh thông tin Big data, big data là gì, các tổ chức, doanh nghiệp tôn trọng quyền riêng tư và bảo mật thông tin cá nhân người dùng.
Đừng quên theo dõi Việc Làm 24h để cập nhật những thông tin mới nhất về nghề nghiệp và cuộc sống công sở nhé!
Xem thêm: Customer Service là gì? Kỹ năng nhân viên chăm sóc khách hàng chuyên nghiệp cần có
_169941343249.png?v=220513)
