Big data là gì?
Big data là gì? – dữ liệu lớn là thuật ngữ để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp. Độ lớn đến mức vượt xa khả năng của các phần mềm thông thường để thu thập, hiển thị, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Cùng với một số công nghệ khác [Cloud Computing, internet of things, AI và học máy], Big data được gọi là những công nghệ 4.0.
3 đặc trưng cơ bản của dữ liệu lớn: Mô hình 3V
Năm 2012 Gartner đã định nghĩa: “Dữ liệu lớn được mô tả là dung lượng lớn, tốc độ cao và loại hình thông tin đa dạng mà yêu cầu phương thức xử lý mới để cho phép tăng cường ra quyết định, khám phá bên trong và xử lý tối ưu”.
Đây được coi là 3 đặc trưng cơ bản để mô tả cho dữ liệu lớn:
Dung lượng [Volume] – Dữ liệu lớn:
- Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ.
- Với dữ liệu lớn, bạn sẽ phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, mật độ thấp. Đó có thể là dữ liệu có giá trị không xác định, chẳng hạn như nạp tải dữ liệu Twitter, lượt truy cập web hoặc ứng dụng trên thiết bị di động.
- Đối với một số tổ chức khối lượng dữ liệu có thể lên tới hàng chục terabyte hay hàng trăm terabyte.
Vận tốc [Velocity] – Dữ liệu lớn:
- Tốc độ các dữ liệu được tạo ra và xử lý theo thời gian thực.
- Một số sản phẩm thông minh tích hợp internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực sẽ yêu cầu đánh giá và hành động theo thời gian thực.
Tính đa dạng [Variety] – Dữ liệu lớn:
- Các dạng và kiểu loại của dữ liệu có sẵn.
- Các kiểu dữ liệu truyền thống có cấu trúc và kiểu dữ liệu mới phi cấu trúc và bán cấu trúc [văn bản, âm thanh, video].
Ngoài ra, trong những năm trở lại đây, dữ liệu lớn có thêm 2 đặc trưng V khác đó là:
Giá trị [Value]: một phần lớn giá trị của các công ty công nghệ lớn nhất thế giới đến từ quá trình phân tích dữ liệu của họ.
Tính xác thực [Veracity]: chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều ảnh hưởng đến việc phân tích chính xác.
Lợi ích to lớn mà dữ liệu lớn mang lại
Nghiên cứu và phát triển sản phẩm: sử dụng dữ liệu lớn để phân tích, dự đoán insight khách hàng.
Bảo dưỡng dự đoán: dự đoán trước các yếu tố hư hỏng cơ học có thể nằm sâu trong dữ liệu có cấu trúc [năm, kiểu loại thiết bị] hay dữ liệu phi cấu trúc [nhật ký nhập, dữ liệu cảm biến, nhiệt độ động cơ].
Trải nghiệm khách hàng: cho phép thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, lượt truy cập web, nhật ký cuộc gọi,… để cải thiện trải nghiệm tương tác.
Gian lận và tuân thủ: giúp xác định các mô hình trong dữ liệu chỉ ra gian lận và tổng hợp khối lượng lớn thông tin để thực hiện báo cáo nhanh hơn.
Máy học: dựa vào dữ liệu lớn chúng ta có thể dạy máy móc thay vì lập trình chúng.
Hiệu quả hoạt động: phân tích và đánh giá hoạt động sản xuất và phản hồi từ khách hàng. Điều này nhằm giảm tình trạng ngừng hoạt động và dự đoán nhu cầu trong tương lai.
Thúc đẩy sự đổi mới: dựa vào dữ liệu để thúc đẩy quyết định về lập kế hoạch tài chính. Xem xét xu hướng và nghiên cứu những gì khách hàng muốn ở sản phẩm.
Một số ứng dụng của Big data trong các lĩnh vực khác nhau
Dữ liệu lớn trong ngân hàng:
- Quản lý tài chính, xây dựng hệ thống ngân hàng kỹ thuật số.
- Phân vùng nhu cầu khách hàng để lập chi nhánh,…
Dữ liệu lớn trong y tế:
- Theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân.
- Phân tích các nguy cơ bùng phát dịch bệnh tại từng khu vực,…
Dữ liệu lớn trong thương mại điện tử:
- Phân tích insight khách hàng hiệu quả, target đúng tệp khách hàng quan tâm.
- Xây dựng mô hình tiếp thị hiệu suất cao,…
Dữ liệu lớn trong digital Marketing:
- Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh.
- Tạo báo cáo dữ liệu cho mỗi chiến dịch quảng cáo, nghiên cứu insight khách hàng thông qua các dữ liệu lớn thu thập từ internet.
Trên đây là một số thông tin cung cấp những khái niệm cơ bản về Big data – Dữ liệu lớn. Và chúng tôi là DIGMAN, với hy vọng mang đến những kiến thức hữu ích đến với độc giả đang có nhu cầu tìm hiểu về vấn đề này.
Nếu có bất kỳ câu hỏi hay sự góp ý nào, bạn đừng ngần ngại mà hãy chia sẻ cho chúng tôi để bài viết thêm hoàn hảo hơn.