Phân tích dữ liệu lớn [Big Data Analytics] là quá trình trích xuất và phân tích có hệ thống các tập dữ liệu ngẫu nhiên thành thông tin có ý nghĩa, chẳng hạn như các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng – nhằm giúp các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.
Bằng cách sử dụng các ứng dụng lưu trữ, xử lý chuyên dụng và các kỹ năng để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, doanh nghiệp có thể thu được thông tin chuyên sâu. Từ đó giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, thu hút khách hàng, đổi mới cho hoạt động kinh doanh theo định hướng kỹ thuật số, tạo điều kiện cho các phân tích kinh doanh tiên đoán nâng cao.
Bạn có biết: Vào đầu năm 2020, tổng dữ liệu internet là 44 zettabyte, trong khi theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới , khoảng 463 exabyte dữ liệu sẽ được tạo ra hàng ngày vào năm 2025.
Ví dụ về case phân tích dữ liệu lớn trong kinh doanh tại các doanh nghiệp hàng đầu trên thế giới
Các doanh nghiệp hàng đầu trên toàn thế giới hiện nay đang sử dụng phân tích Dữ liệu lớn để đạt được hiệu quả vượt trội.
Spotify đã làm gì để vươn lên trở thành công ty hàng đầu trong thị trường âm nhạc và khiến người dùng không thể rời bỏ? Một trong những yếu tố quyết định mang đến thành công cho spotify đó là cách công ty này sử dụng nền tảng dữ liệu lớn [Big Data], trí thông minh nhân tạo, học máy [machine learning] trong chiến lực kinh doanh để cung cấp các dịch vụ và trải nghiệm nghe nhạc tốt hơn cho người dùng.
Với gần 96 triệu người dùng trên toàn cầu, Spotify thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu hàng ngày để hiểu sở thích và thói quen nghe nhạc của người dùng. Thông qua nguồn dữ liệu này, nền tảng đám mây sẽ tự động đề xuất các bài hát dựa trên lượt thích, lượt chia sẻ, lịch sử tìm kiếm, v.v. Nền tảng cũng sử dụng các thuật toán để tối ưu hóa trải nghiệm nghe nhạc, như đảm bảo thời gian phát không bị gián đoạn, tìm kiếm nhanh chóng và đề xuất nội dung phù hợp.
Ngoài ra, Spotify cũng sử dụng dữ liệu của người dùng để cung cấp dịch vụ quảng cáo. Dựa trên thông tin về sở thích và hành vi người dùng, Spotify có thể hiển thị quảng cáo âm nhạc hoặc các dịch vụ liên quan đến âm nhạc mà người dùng có thể quan tâm.
Bên cạnh đó, Amazon – gã khổng lồ bán lẻ trực tuyến, sử dụng ngân hàng dữ liệu khổng lồ của mình để truy cập tên, địa chỉ, khoản thanh toán và lịch sử tìm kiếm của khách hàng, đồng thời sử dụng chúng trong các thuật toán quảng cáo và để cải thiện quan hệ khách hàng.
Công ty American Express sử dụng dữ liệu lớn để phân tích hành vi của khách hàng.
Nhà lãnh đạo tiếp thị Capital One sử dụng phân tích dữ liệu lớn để đảm bảo sự thành công của các ưu đãi cho khách hàng của họ.
Netflix sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về thói quen xem của người xem quốc tế.
Các thương hiệu như Marriott Hotels, Uber Eats, McDonald’s, Starbucks cũng liên tục sử dụng dữ liệu lớn như một phần trong hoạt động kinh doanh cốt lõi của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn trong kinh doanh, họ tối ưu hoá dịch vụ, đề xuất gợi ý cá nhân hóa và nâng cao sự trung thành của khách hàng. Việc sử dụng dữ liệu lớn giúp các thương hiệu này tăng cường hiệu quả kinh doanh và cung cấp dịch vụ ưu việt.
\>>>Xem thêm:
Các phương pháp và cách phân tích dữ liệu hiệu quả trong doanh nghiệp
Phân tích dữ liệu kinh doanh dành cho nhà quản trị: những mẹo và điều cốt lõi bạn cần biết
7 Lợi ích hấp dẫn nhất của Phân tích Dữ liệu lớn
Các doanh nghiệp, dù lớn hay nhỏ, trong các ngành đều có thể hưởng lợi từ việc sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Lợi ích của việc phân tích dữ liệu lớn bao gồm việc ra quyết định tốt hơn, đổi mới lớn hơn và tối ưu hóa giá sản phẩm, trong số những lợi ích khác. Hãy xem xét kỹ những lợi ích hàng đầu:
- Thu hút và Giữ chân Khách hàng
Dấu chân kỹ thuật số của khách hàng tiết lộ nhiều điều về sở thích, nhu cầu, hành vi mua hàng của họ, v.v. Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn để quan sát các mẫu người tiêu dùng, sau đó điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ theo nhu cầu cụ thể của khách hàng. Điều này đi một chặng đường dài để đảm bảo sự hài lòng, lòng trung thành của khách hàng và cuối cùng là tăng đáng kể doanh số bán hàng.
Amazon đã tận dụng lợi ích dữ liệu lớn này bằng cách cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa tối ưu, trong đó các đề xuất bật lên dựa trên các giao dịch mua trước đó cũng như các sản phẩm mà khách hàng khác đã mua, kiểu duyệt web và các yếu tố khác.
- Khuyến mãi tập trung và có mục tiêu
Dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp cung cấp các sản phẩm được tùy chỉnh cho thị trường mục tiêu của họ—không còn chi nhiều tiền cho các chiến dịch quảng cáo không mang lại hiệu quả. Với dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể phân tích xu hướng của khách hàng bằng cách theo dõi các giao dịch mua sắm và điểm bán hàng trực tuyến. Những thông tin chi tiết này sau đó được sử dụng để thiết kế các chiến dịch tập trung và nhắm mục tiêu giúp các thương hiệu đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng và xây dựng lòng trung thành với thương hiệu.
- Xác định rủi ro tiềm ẩn
Các doanh nghiệp hoạt động trong môi trường rủi ro cao, vì vậy họ yêu cầu các giải pháp quản lý rủi ro hiệu quả để giải quyết các vấn đề. Dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các chiến lược và quy trình quản lý rủi ro hiệu quả.
Các công cụ và phân tích dữ liệu lớn nhanh chóng giảm rủi ro bằng cách tối ưu hóa các quyết định phức tạp cho các sự kiện bất ngờ và các mối đe dọa tiềm ẩn.
- Đổi mới
Những hiểu biết bạn có được bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn là chìa khóa để đổi mới. Dữ liệu lớn cho phép bạn cập nhật các sản phẩm/dịch vụ hiện có đồng thời đổi mới những sản phẩm/dịch vụ mới. Khối lượng lớn dữ liệu được thu thập giúp doanh nghiệp xác định những gì phù hợp với cơ sở khách hàng của họ. Thông tin về suy nghĩ của người khác về sản phẩm/dịch vụ của bạn có thể giúp phát triển sản phẩm.
Những hiểu biết sâu sắc cũng có thể được sử dụng để thay đổi chiến lược kinh doanh, cải thiện kỹ thuật tiếp thị và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng, năng suất của nhân viên.
Trong không gian thị trường cạnh tranh ngày nay, các doanh nghiệp cần triển khai các quy trình giúp theo dõi đánh giá của khách hàng, sự thành công của sản phẩm và theo dõi đối thủ cạnh tranh. Phân tích dữ liệu lớn tạo điều kiện theo dõi thị trường theo thời gian thực và giúp bạn vượt lên trên các đối thủ cạnh tranh.
- Mạng lưới nhà cung cấp phức hợp
Các công ty sử dụng dữ liệu lớn cung cấp mạng lưới nhà cung cấp hoặc cộng đồng B2B với độ chính xác và thông tin chi tiết cao hơn. Các nhà cung cấp có thể áp dụng phân tích dữ liệu lớn để tránh những hạn chế mà họ thường gặp phải như thiếu thông tin, thiếu linh hoạt, dự đoán chưa chuẩn xác,… Dữ liệu lớn cho phép các nhà cung cấp sử dụng mức độ thông minh theo ngữ cảnh cao hơn, điều rất quan trọng để thành công.
- Tối ưu chi phí
Một trong những lợi ích hấp dẫn nhất mà các công cụ dữ liệu lớn mang lại bao gồm các lợi thế đáng kể về chi phí để lưu trữ, xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Lợi ích giảm chi phí của dữ liệu lớn được thể hiện một cách khéo léo thông qua một ví dụ từ ngành logistics.
Thông thường, chi phí trả hàng cao hơn 1,5 lần so với chi phí vận chuyển thông thường. Các công ty sử dụng phân tích dữ liệu lớn để giảm thiểu chi phí trả lại sản phẩm bằng cách tính toán cơ hội trả lại sản phẩm. Vì vậy, họ có thể thực hiện các biện pháp phù hợp để giảm thiểu thiệt hại do trả lại sản phẩm.
- Nâng cao hiệu quả
Các công cụ dữ liệu lớn có thể cải thiện hiệu quả hoạt động—sự tương tác của bạn với khách hàng và phản hồi có giá trị của họ giúp thu thập lượng lớn dữ liệu khách hàng mang lại lợi nhuận cho DN. Sau đó, Analytics có thể trích xuất các mẫu có ý nghĩa ẩn trong dữ liệu để tạo các sản phẩm tùy chỉnh. Các công cụ này có thể tự động hóa các quy trình và nhiệm vụ thông thường, nhờ đó giải phóng thời gian quý báu cho nhân viên mà họ có thể sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều kỹ năng phức tạp.
\>>>Xem thêm: Xử lý dữ liệu trong kinh doanh – Những lợi thế giúp doanh nghiệp cạnh tranh và tăng trưởng
Theo Forbes, dữ liệu lớn đã được tích hợp vào các quy trình thông thường của nhiều doanh nghiệp khác nhau từ mức ít ỏi 17% vào năm 2015 lên con số khổng lồ 59% vào năm 2018, đạt được Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm [Compound Annual Growth Rate – CAGR] là 36%. Với các ngành như viễn thông, bảo hiểm và quảng cáo thu được nhiều lợi ích nhất từ việc áp dụng công nghệ này, dịch vụ tài chính, dịch vụ công nghệ và lĩnh vực chăm sóc sức khỏe coi dữ liệu lớn là thiết yếu đối với dịch vụ của họ. 80% tất cả các doanh nghiệp đồng ý rằng dữ liệu lớn chiếm ưu thế trong công ty của họ và tham gia vào mọi thứ, từ phân phối sản phẩm đến bán hàng và tiếp thị.
Ba tính năng sau đây của phân tích dữ liệu lớn đã được các doanh nghiệp áp dụng và sử dụng dễ dàng nhất: Phân tích khách hàng/xã hội, Dự báo, Phát triển sản phẩm và Tài chính.
Hai cách sử dụng đầu tiên của dữ liệu lớn và phân tích cho thấy xu hướng ngày càng tăng của các doanh nghiệp chuyển sang cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm. Phương pháp này được dựa vào để đạt được khả năng hiển thị và hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng, do đó, được sử dụng để hỗ trợ cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Bộ phận tiếp thị và bán hàng đang tận dụng dữ liệu lớn để giúp lập kế hoạch chiến lược tiếp thị, xác định xu hướng thực hiện chiến lược. Phân tích dữ liệu cũng có thể giúp các nhóm phát triển sản phẩm cải thiện sản phẩm và cải thiện quy trình sản xuất.
Thông thường, dự báo là rất quan trọng đối với các bộ phận tài chính nhằm mục đích ước tính và dự báo doanh thu và chi phí trong tương lai sẽ tạo cơ sở vững chắc cho các kế hoạch và ngân sách tài chính.
Phân tích Dữ liệu lớn thường được sử dụng trong các quy trình sau:
Phân phối sản phẩm hiệu quả: Phân tích dữ liệu lớn có thể tăng hiệu quả của việc phân phối sản phẩm bắt đầu ngay từ nhà kho và bến cảng cho đến vận chuyển và phân phối. Dữ liệu lớn hợp lý hóa quy trình và giúp tiết kiệm thời gian và nhân công hơn. Ví dụ: một dự án phân tích dữ liệu lớn mạnh mẽ, nếu được triển khai đúng cách, có thể cho phép chất hàng lên xe tải một cách hiệu quả theo trình tự mà chúng sẽ được giao.
Mô hình lấy khách hàng làm trung tâm: Phân tích dữ liệu lớn xác định hành vi và xu hướng của khách hàng, cho phép doanh nghiệp bắt buộc khách hàng bằng hoạt động tiếp thị được cá nhân hóa. Thông tin bán hàng, chuỗi phản hồi, phân tích văn bản và các trang truyền thông xã hội đều là những nguồn dữ liệu lớn có giá trị củng cố mô hình lấy khách hàng làm trung tâm.
Nâng cao hoạt động kinh doanh: Phản hồi của khách hàng, xu hướng công cụ tìm kiếm, dữ liệu tài chính, v.v., tất cả đều giúp doanh nghiệp đạt được lợi thế. Dự báo, cũng như giám sát thời gian thực trong sản xuất, có giá trị to lớn để tăng cường hoạt động.
Tại sao bạn cần phân tích dữ liệu lớn trong Doanh nghiệp?
Như đã được đề cập trong phần trước về việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn, việc sử dụng dữ liệu lớn có nghĩa là chúng ta có thể thu thập thông tin quan trọng, chi tiết và có giá trị về kinh doanh. Điều này giúp chúng ta có được một đội ngũ nhân viên có kỹ năng và năng lực tốt, đồng thời đảm bảo sự trung thành từ khách hàng, tăng cường năng suất làm việc và mở ra cơ hội để sáng tạo và đổi mới.
Sự cần thiết của dữ liệu lớn nằm ở những lợi ích mà nó mang lại đó. Để làm nổi bật thêm sự cần thiết của nó, dưới đây TACA sẽ phân tích sâu vào các ví dụ về lợi ích của Big Data trong các ngành nghề doanh nghiệp khác nhau:
Ngành y tế: Phân tích dữ liệu lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang được chứng minh là có giá trị quan trọng. Nó cho phép truy cập vào cả dữ liệu liên quan đến sức khỏe và dữ liệu không liên quan đến sức khỏe để hỗ trợ dự báo về nhu cầu chăm sóc sức khỏe trong tương lai cho bất kỳ nhân khẩu học cụ thể nào. Lưu trữ phạm vi và cường độ rộng lớn của dữ liệu sức khỏe — lịch sử y tế, dữ liệu y sinh, dữ liệu chẩn đoán, v.v. — dưới dạng Hồ sơ sức khỏe điện tử [EHR], tạo điều kiện phân tích dữ liệu lớn cho các đổi mới và dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhanh chóng. Hơn nữa, nó cũng có thể giúp theo dõi dịch bệnh, chăm sóc sức khỏe lão khoa dự đoán và tối ưu hóa tài nguyên để giảm chi phí.
Sản xuất: Theo IBM, các ngành sản xuất sử dụng dữ liệu lớn và phân tích để nắm bắt cơ hội thị trường bằng cách tận dụng cả dữ liệu kinh doanh chiến lược và hoạt động. Thúc đẩy kết quả lấy khách hàng làm trung tâm, cải thiện hoạt động, tối ưu hóa tài chính và quản lý, là một số kết quả quan trọng của phân tích dữ liệu lớn, thay đổi tùy theo nhu cầu kinh doanh cụ thể. Ngoài ra, trong khi 52% nhà sản xuất đang sử dụng dữ liệu cảm biến trực quan để theo dõi thời gian thực, thì toàn bộ ngành sản xuất lại quan tâm nhiều hơn đến việc áp dụng các công nghệ để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, đặc biệt là đối với các khía cạnh như quản lý chuỗi cung ứng.
\>>>Xem thêm: Analytics: The real-world use of big data in manufacturing
Bán lẻ: Ngành bán lẻ đang tích cực triển khai Big Data Analytics. Họ đang áp dụng các kỹ thuật của Phân tích dữ liệu để hiểu những gì người tiêu dùng đang mua và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được thiết kế riêng cho những khách hàng này. Ngày nay, tất cả là để có trải nghiệm đa kênh. Khách hàng có thể liên hệ với một thương hiệu trên một kênh, sau đó cuối cùng mua nó qua một kênh khác, trong khi thông qua nhiều kênh trung gian hơn. Nhà bán lẻ sẽ phải theo dõi các hành trình của khách hàng và họ phải triển khai các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo dựa trên đó để cải thiện cơ hội bán hàng và giảm chi phí.
Công nghệ: Các công ty công nghệ, cung cấp sản phẩm và dịch vụ, cũng đang triển khai mạnh mẽ Phân tích dữ liệu lớn. Họ đang tìm hiểu thêm cách khách hàng tương tác với trang web hoặc ứng dụng của họ và thu thập thông tin chính. Dựa trên điều này, họ có thể tối ưu hóa doanh số bán hàng, dịch vụ khách hàng, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và hơn thế nữa. Điều này cũng giúp họ tung ra các sản phẩm và dịch vụ mới vì ngày nay chúng ta đang sống trong nền kinh tế thâm dụng tri thức và các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ đang gặt hái được nhiều lợi ích từ Big Data Analytics.
Năng lượng: Hầu hết các công ty dầu khí thuộc lĩnh vực năng lượng đều là những người sử dụng Big Data Analytics. Khi nói đến việc khám phá dầu và tài nguyên, rất nhiều Phân tích dữ liệu lớn được triển khai. Ngoài ra, thị trường rất dễ biến động đối với nhiên liệu hóa thạch. Vì vậy, có rất nhiều dữ liệu lớn Phân tích dữ liệu đi vào tìm hiểu giá của một thùng dầu sẽ là bao nhiêu, sản lượng nên là bao nhiêu và liệu một giếng dầu có sinh lời hay không. Phân tích dữ liệu lớn cũng được triển khai để tìm ra lỗi thiết bị, triển khai bảo trì dự đoán và sử dụng tối ưu các nguồn lực để giảm chi phí vốn.
Các loại và nguồn dữ liệu lớn được sử dụng trong Analytics
Mặc dù dữ liệu thô có đặc điểm là không được tổ chức, nhưng dữ liệu lớn thường có thể được phân loại thành các loại theo hình thức của nó: Có cấu trúc [nằm trong các trường được chỉ định trong một hệ thống tệp] và Không có cấu trúc [không tuân theo các trường hoặc cấu trúc được xác định trước]. Một lần nữa, dựa trên các nguồn, Dữ liệu lớn có thể được chia thành các loại lớn nhất định:
Dữ liệu thông thường [Conventional Data]: Được cấu trúc chủ yếu, loại dữ liệu này được phân loại theo truyền thống trong hệ thống sổ cái. Nhìn chung, nó bao gồm dữ liệu giao dịch từ hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp [ERP] và cửa hàng trực tuyến, cũng như dữ liệu khách hàng từ hệ thống Quản lý Quan hệ Khách hàng [CRM].
Dữ liệu xã hội [Social Data]: Đặc biệt hữu ích cho Business Intelligence [BI – Business Intelligence], dữ liệu xã hội hầu hết không có cấu trúc và thường gây hiểu lầm cho phần mềm thông thường. Do đó, hầu hết các doanh nghiệp không sử dụng nó cho các dự án phân tích dữ liệu lớn. Loại dữ liệu này bao gồm siêu dữ liệu liên quan đến các tương tác trên mạng xã hội [vị trí, tùy chọn, v.v.] và dữ liệu được tạo trên các nền tảng khác [phản hồi của khách hàng, xu hướng của công cụ tìm kiếm, v.v.].
Dữ liệu cảm biến [Sensor Data]: Là Dữ liệu do máy tạo [MGD – As Machine Generated Data], loại dữ liệu này được thu thập bởi các cảm biến giám sát và báo cáo hỗ trợ internet. Thường được trình bày dưới dạng dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu này hữu ích cho việc phân tích dự đoán, tuân thủ và phát hiện lỗi cũng như cải thiện trải nghiệm người dùng. Tài chính, chăm sóc sức khỏe và các ngành sản xuất nằm trong số những người sử dụng dữ liệu cảm biến hàng đầu.
Quy trình phân tích dữ liệu lớn hoạt động như thế nào?
Một đội ngũ yêu cầu chuyên môn cao bao gồm các chuyên gia về phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà lập mô hình dự đoán, nhà thống kê,..sẽ phải thu thập, xử lý, làm sạch và phân tích khối lượng ngày càng tăng của dữ liệu giao dịch có cấu trúc cũng như các dạng dữ liệu khác không được các chương trình BI và phân tích thông thường sử dụng.
Dưới đây là tổng quan về bốn bước của quy trình phân tích dữ liệu lớn:
1.Các chuyên gia dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thông thường, nó là sự kết hợp của dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc. Mặc dù mỗi tổ chức sẽ sử dụng các luồng dữ liệu khác nhau, một số nguồn phổ biến bao gồm:
- Dữ liệu nhấp chuột trên internet ;
- Nhật ký máy chủ web;
- Ứng dụng đám mây;
- Ứng dụng di động;
- Nội dung truyền thông xã hội;
- Văn bản từ email của khách hàng và phản hồi khảo sát;
- Hồ sơ điện thoại di động;
- Dữ liệu máy được thu thập bởi các cảm biến được kết nối với internet vạn vật [IoT].
2.Dữ liệu được chuẩn bị và xử lý. Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, các chuyên gia dữ liệu phải sắp xếp, định cấu hình và phân vùng dữ liệu đúng cách cho các truy vấn phân tích. Việc chuẩn bị và xử lý dữ liệu kỹ lưỡng giúp cho hiệu suất cao hơn từ các truy vấn phân tích.
3.Dữ liệu được làm sạch để cải thiện chất lượng của nó. Các chuyên gia dữ liệu xóa dữ liệu bằng các công cụ tạo tập lệnh hoặc phần mềm chất lượng dữ liệu. Họ tìm kiếm bất kỳ lỗi hoặc sự không nhất quán nào, chẳng hạn như trùng lặp hoặc lỗi định dạng, đồng thời sắp xếp và thu dọn dữ liệu.
4.Dữ liệu được thu thập, xử lý và làm sạch được phân tích bằng phần mềm phân tích. Điều này bao gồm các công cụ cho:
- Khai thác dữ liệu, sàng lọc thông qua các tập dữ liệu để tìm kiếm các mẫu và mối quan hệ.
- Phân tích dự đoán, xây dựng các mô hình để dự báo hành vi của khách hàng và các hành động, kịch bản và xu hướng khác trong tương lai.
- Học máy, khai thác các thuật toán khác nhau để phân tích các tập dữ liệu lớn.
- Học sâu, một nhánh nâng cao hơn của học máy
- Phần mềm khai thác văn bản và phân tích thống kê
- Trí tuệ nhân tạo [AI]
- Phần mềm kinh doanh thông minh chính thống
- Công cụ trực quan hóa dữ liệu
- Công cụ phân tích dữ liệu lớn
Dưới đây là một số công cụ phân tích dữ liệu lớn
Hadoop – giúp lưu trữ và phân tích dữ liệu.
MongoDB – được sử dụng trên các tập dữ liệu thường xuyên thay đổi.
Talend – được sử dụng để tích hợp và quản lý dữ liệu.
Cassandra – cơ sở dữ liệu phân tán được sử dụng để xử lý data chunk.
Spark – được sử dụng để xử lý thời gian thực và phân tích lượng lớn dữ liệu.
STORM – một hệ thống tính toán thời gian thực mã nguồn mở.
Kafka – nền tảng trực tuyến phân tán phục vụ việc lưu trữ và có khả năng chịu lỗi cao.
Kết luận
Không thể phủ định sức mạnh của việc phân tích dữ liệu lớn đã mang lại giá trị kinh tế chưa từng có cho biết bao doanh nghiệp hàng đầu trên thế giới trong bối cảnh chúng ta luôn phải bắt kịp hành vi thay đổi của người tiêu dùng và nhu cầu cá nhân hóa ngày càng tăng.
Một dự án phân tích dữ liệu lớn mạnh mẽ cho phép Doanh nghiệp tận dụng kho lưu trữ dữ liệu lớn vô tận. Tuy nhiên, điều quan trọng là các nhà quản trị chỉ nên triển khai phân tích dữ liệu lớn theo đúng nhu cầu cụ thể của từng ngành nghề doanh nghiệp.
Giải pháp Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu TACA
Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu TACA xây dựng một quy trình ĐẶC BIỆT QUAN TRỌNG giúp doanh nghiệp bạn thu thập, sắp xếp, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả nhằm tiết kiệm thời gian, công sức, phân tích và đưa ra các quyết định quan trọng để nâng cao khả năng cạnh tranh và tăng trưởng đột phá trong hoạt động kinh doanh.
Đặc biệt, trước yêu cầu của thời cuộc, ngày nay khi lượng dữ liệu trong các doanh nghiệp ngày càng lớn và họ mong muốn có được những công cụ đắc lực hỗ trợ việc lưu trữ và xử lý, phân tích dữ liệu giúp nhà quản trị đưa ra được các quyết định kinh doanh đúng đắn và kịp thời thì cơ sở dữ liệu của TACA đã được thiết kế để đáp ứng được yêu cầu đó. Ngoài ra, xuất phát từ học viện đào tạo chuyên môn hàng đầu, TACA có đủ năng lực đê đào tạo và chuyển giao toàn bộ kết quả thực hiện cho nhân sự các phòng ban trong doanh nghiệp. Hơn nữa với những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, bán lẻ, cần theo dõi quản lý phân tích chuyên sâu về hàng hóa, thì cơ sở dữ liệu của TACA đã được nghiên cứu, thiết kế để xử lý tối ưu cho các đơn vị này.
Với đội ngũ chuyên gia 20 năm kinh nghiệm về dữ liệu và quản trị doanh nghiệp đủ CHUYÊN MÔN – đủ TÂM HUYẾT, dày dạn kinh nghiệm thực tế lâu năm tại các doanh nghiệp tập đoàn lớn. TACA tự tin mang đến cho doanh nghiệp bạn những giải pháp về Hệ thống xử lý và phân tích có nhiều ƯU ĐIỂM NỔI TRỘI với nền tảng phần mềm ưu việt chuyên biệt, chi phí hợp lý và BẢO HÀNH trước – trong – sau khi hoàn thành dự án của doanh nghiệp.
Chúng tôi không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức mà còn là tư vấn và giải quyết mọi vấn đề liên quan đến dữ liệu của bạn để đưa ra những quyết định thông minh dựa trên kế hoạch phân tích dữ liệu chính xác.