:
Vào tháng 8 năm 2015, Big Data không còn được xem là một công nghệ mới nổi mà đã đạt đến tầm cao về mặt giá trị. Vậy Big Data là gì? Big Data được ứng dụng ra sao? Hãy cùng VPSTTT khám phá qua bài viết dưới đây!
I.Big Data là gì?
Big Data (dữ liệu lớn) là các tập dữ liệu có khối lượng rất lớn, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Những tập dữ liệu này thường đa dạng, thay đổi liên tục và phức tạp, vượt quá khả năng xử lý của các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống trong một thời gian cụ thể.
Để hiểu sâu hơn về Big Data, hãy cùng quay lại quá khứ để khám phá nguồn gốc của nó. Theo định nghĩa của Gartner vào năm 2001, và cho đến nay vẫn còn được sử dụng phổ biến, Big Data bao gồm dữ liệu với dung lượng lớn, đa dạng, và tốc độ xử lý tăng nhanh chóng.
3 đặc trưng của Big data là gì?
Đặc trưng của Big Data thường được mô tả qua “Ba chữ V”: Variety (Sự đa dạng), Volume (Khối lượng), và Velocity (Tốc độ).
- Variety: Đây là sự đa dạng của dữ liệu. Big Data không giới hạn loại hình dữ liệu, bao gồm hình ảnh, văn bản, video, âm thanh, và nhiều dạng khác, bất kể chúng có cấu trúc, bán cấu trúc, hay không cấu trúc.
- Volume: Khối lượng dữ liệu trong Big Data rất lớn, mặc dù không có một tiêu chuẩn cụ thể nào để đánh dấu thế nào là “lớn”, nhưng các tập dữ liệu trong Big Data thường rất khổng lồ.
- Velocity: Đây là tốc độ tăng trưởng của dữ liệu. Big Data phát triển nhanh chóng theo thời gian với khối lượng dữ liệu tăng lên không ngừng. Cũng như khối lượng, không có chuẩn mực cụ thể để đo lường tốc độ gia tăng này.
Ngoài ra, một số nơi còn đề cập đến những chữ “V” khác như Veracity (Độ chính xác) và Value (Giá trị). Tuy nhiên, các yếu tố này còn phụ thuộc vào từng bài toán cụ thể, và không nhất thiết phải được coi là tiêu chí cơ bản để đánh giá Big Data. Nhưng nhìn chung, hầu hết mọi người đều đồng ý rằng Big Data ít nhất phải có ba đặc trưng cơ bản trên.
Lịch sử hình thành của Big Data
Mặc dù khái niệm Big Data còn tương đối mới, nhưng nguồn gốc của dữ liệu lớn đã xuất hiện từ những năm 1960 và 1970. Đây là thời kỳ mà dữ liệu bắt đầu được hình thành, với sự xuất hiện của các trung tâm dữ liệu và cơ sở dữ liệu quan hệ.
Đến khoảng năm 2005, khi các nền tảng như Facebook, YouTube và các dịch vụ trực tuyến khác bùng nổ, con người bắt đầu nhận ra lượng dữ liệu khổng lồ mà người dùng tạo ra. Đây cũng là lúc Hadoop (2005), một framework mã nguồn mở, ra đời nhằm mục đích lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn. Đồng thời, các cơ sở dữ liệu NoSQL cũng trở nên phổ biến trong khoảng thời gian này, giúp xử lý các dạng dữ liệu không cấu trúc hiệu quả hơn.
Sự ra đời và phát triển của các framework mã nguồn mở như Hadoop và Spark đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của Big Data. Chúng giúp đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu và giảm thiểu chi phí lưu trữ. Từ đó, khối lượng dữ liệu lớn (Big Data) không ngừng tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm tiếp theo.
Sự phát triển của công nghệ đã mở ra kỷ nguyên của Internet vạn vật (IoT), nơi ngày càng nhiều thiết bị và đối tượng được kết nối với internet. Các thiết bị này thu thập dữ liệu liên quan đến cách sử dụng của khách hàng cũng như hiệu suất sản phẩm. Bên cạnh đó, sự tiến bộ trong lĩnh vực học máy (Machine Learning) đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn nữa, góp phần làm gia tăng khối lượng và độ phức tạp của Big Data.
II. Big data mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp
Big Data mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp, bao gồm:
1.Hiểu rõ và tiếp cận đúng đối tượng khách hàng
Nhờ lượng dữ liệu khổng lồ thu thập từ các hoạt động trên internet như truy cập website hay sử dụng mạng xã hội, các doanh nghiệp có thể phân tích và hiểu sâu hơn về quan điểm, sở thích, và nhu cầu của người tiêu dùng. Điều này giúp họ dễ dàng xác định và nhắm đến đúng khách hàng mục tiêu phù hợp với sản phẩm hoặc dịch vụ của mình.
2.Cải thiện và tối ưu hóa trải nghiệm các nhân
Các thiết bị thông minh như điện thoại hay đồng hồ thông minh thu thập thông tin cá nhân một cách liên tục. Những dữ liệu này cho phép doanh nghiệp theo dõi xu hướng hành vi mới nhất của khách hàng, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh và dự đoán nhu cầu trong tương lai.
3.Bảo mật và giảm thiểu rủi ro
Big Data hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phát hiện, ngăn chặn các nguy cơ về gian lận, vi phạm an ninh, hay đánh cắp dữ liệu. Các ngân hàng và công ty thẻ tín dụng thường sử dụng Big Data để nhận diện các giao dịch gian lận, đảm bảo an toàn cho hệ thống.
4.Tối ưu hóa chiến lược giá
Định giá sản phẩm và dịch vụ là một thách thức lớn, nhưng Big Data giúp doanh nghiệp phân tích sâu sắc hơn về mong muốn của khách hàng và giá cả của đối thủ. Điều này cho phép doanh nghiệp điều chỉnh mức giá phù hợp, nâng cao hiệu quả kinh doanh.
5.Theo dõi và phân tích giao dịch tài chính
Với sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử, đặc biệt là ở Việt Nam, số lượng giao dịch tài chính trực tuyến tăng cao. Doanh nghiệp sử dụng thuật toán Big Data để đề xuất sản phẩm, tối ưu hóa quá trình giao dịch, và nâng cao tỷ lệ thành công trong mua sắm trực tuyến.
III. Những khó khăn khi làm việc cùng với Big Data
Khi làm việc với Big Data, bạn sẽ đối mặt với một số khó khăn lớn, bao gồm:
1.Khối lượng dữ liệu khổng lồ
Một trong những thách thức chính là xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ. Để làm được điều này, doanh nghiệp cần có cơ sở hạ tầng và công nghệ phù hợp, điều này thường yêu cầu đầu tư lớn về tài chính.
2.Kỹ năng chuyên môn
Đội ngũ nhân viên phải có kỹ năng chuyên môn cao về Big Data, bao gồm phân tích dữ liệu, lập trình, kiến thức thống kê và học máy. Tuy nhiên, việc tuyển dụng và đào tạo nhân viên với các kỹ năng cần thiết này có thể là một thách thức không nhỏ.
3.Bảo mật dữ liệu
Bảo vệ dữ liệu khách hàng là vấn đề quan trọng hàng đầu. Doanh nghiệp cần phải có các biện pháp kỹ thuật và chính sách chặt chẽ để đảm bảo dữ liệu không bị xâm phạm, truy cập trái phép, hay sử dụng sai mục đích, đặc biệt khi khối lượng và độ nhạy cảm của dữ liệu ngày càng tăng.
IV.Phân loại dữ liệu Big Data
Big Data thường được chia thành ba loại chính dựa trên cách tổ chức dữ liệu: Dữ liệu có cấu trúc, Dữ liệu phi cấu trúc, và Dữ liệu bán cấu trúc.
1.Dữ liệu có cấu trúc
Đây là loại dữ liệu dễ quản lý và truy xuất do được tổ chức theo định dạng cố định. Dữ liệu có cấu trúc thường được lưu trữ trong các bảng, cơ sở dữ liệu, với các trường và cột rõ ràng. Nhờ vào cách sắp xếp có tổ chức này, việc phân tích, tìm kiếm và xử lý thông tin trở nên đơn giản và hiệu quả.
2.Dữ liệu phi cấu trúc
Loại dữ liệu này không tuân theo bất kỳ cấu trúc hay định dạng nhất định nào. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các thông tin như bình luận trên mạng xã hội, video, hình ảnh, hoặc email không được tổ chức một cách rõ ràng. Việc xử lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc là một thách thức lớn do tính không nhất quán và khối lượng dữ liệu khổng lồ.
3.Dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Một ví dụ điển hình là email, nơi có các phần thông tin có cấu trúc như người gửi, người nhận, chủ đề, thời gian gửi, và nội dung không có cấu trúc là phần văn bản chính. Dữ liệu bán cấu trúc vẫn có một số thành phần có thể tổ chức và truy vấn dễ dàng, nhưng vẫn tồn tại những phần khó xử lý hơn.
=> Ba kiểu dữ liệu này giúp phân loại và xử lý dữ liệu Big Data phù hợp với từng mục tiêu và nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp.
V. Big Data xuất hiện ở đâu?
Big Data xuất hiện ở rất nhiều lĩnh vực trong đời sống hàng ngày, bao gồm:
Mạng xã hội: Các nền tảng như Facebook, Twitter, Instagram thu thập dữ liệu từ các hoạt động của người dùng như bài đăng, bình luận, lượt thích, chia sẻ, video, và hình ảnh. Lượng dữ liệu này rất lớn và phát triển nhanh chóng.
Thương mại điện tử: Các trang web mua sắm trực tuyến như Amazon, Shopee, Lazada thu thập dữ liệu về hành vi mua sắm, lựa chọn sản phẩm của khách hàng, và sử dụng dữ liệu này để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
Y tế: Dữ liệu y tế từ hồ sơ bệnh nhân, kết quả xét nghiệm, theo dõi sức khỏe qua các thiết bị thông minh đều là những ví dụ về Big Data trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Công cụ tìm kiếm: Google, Bing, và các công cụ tìm kiếm khác lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác dựa trên nhu cầu của người dùng.
Giao thông và vận tải: Dữ liệu từ các phương tiện thông minh, camera giám sát giao thông, và ứng dụng điều hướng như Google Maps, Waze được sử dụng để quản lý và tối ưu hóa luồng giao thông.
Giải trí và truyền thông: Netflix, YouTube, Spotify thu thập dữ liệu về thói quen xem video, nghe nhạc của người dùng để đề xuất nội dung phù hợp và tối ưu hóa trải nghiệm.
Chính phủ và hành chính công: Các cơ quan chính phủ thu thập dữ liệu về dân số, hành vi công dân, và các vấn đề xã hội để cải thiện các dịch vụ công cộng, quản lý đô thị và hoạch định chính sách.
Internet vạn vật (IoT): Các thiết bị thông minh như điện thoại, đồng hồ thông minh, cảm biến trong nhà thông minh hoặc trong các thiết bị công nghiệp đều tạo ra một lượng lớn dữ liệu cần được phân tích và xử lý.
Big Data hiện diện ở khắp mọi nơi, từ các hệ thống công nghệ cao đến các hoạt động hàng ngày, giúp cải thiện hiệu quả và chất lượng trong nhiều lĩnh vực.
VI. Giá trị của Big Data là gì?
Trong những năm gần đây, đặc trưng của Big Data đã xuất hiện thêm hai chữ V: Value (giá trị) và Veracity (tính xác thực của dữ liệu).
Bản thân dữ liệu có giá trị tiềm ẩn trong nó. Nhưng nó sẽ không hữu dụng cho đến khi được phát hiện. Một số điều nữa quan trọng không kém: Dữ liệu của bạn đáng tin đến đâu? Và bạn có thể dựa vào nó ở mức độ nào?
Hiện nay, giá trị cốt lõi của nhiều công ty hàng đầu không chỉ nằm ở sản phẩm họ cung cấp mà còn ở khả năng sử dụng và phân tích dữ liệu. Sự tiến bộ công nghệ đã làm giảm đáng kể chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu, giúp việc quản lý lượng dữ liệu khổng lồ trở nên dễ dàng và tiết kiệm hơn. Nhờ khả năng tiếp cận dữ liệu với chi phí thấp, các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng hơn.
Tuy nhiên, việc tìm kiếm giá trị trong Big Data không chỉ đơn giản là phân tích dữ liệu. Đó là một quá trình khám phá liên tục, đòi hỏi sự phân tích chuyên sâu từ các nhà quản lý, giám đốc điều hành, và người dùng doanh nghiệp. Họ cần nhận ra các mẫu dữ liệu, đưa ra quyết định sáng suốt, và dự đoán các hành vi tương lai để tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.
VII. Vấn đề của big data
Kết Luận
Big Data không còn là xu hướng mà là yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và cạnh tranh. VPSTTT tận dụng Big Data để hiểu rõ khách hàng, tối ưu hóa chiến lược và bảo mật thông tin. Bằng cách đầu tư vào công nghệ và đào tạo chuyên môn, VPSTTT cam kết cung cấp giải pháp dữ liệu tiên tiến, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững.
