“Dữ liệu lớn” là một trong những thuật ngữ đang được nhắc đến nhiều nhất trong ngành công nghệ hiện nay. Nhưng chính xác thì nó là gì? Và tại sao bạn nên quan tâm đến nó?
“Dữ liệu lớn” là thuật ngữ dùng để chỉ các tập dữ liệu có quy mô quá lớn hoặc quá phức tạp đến mức các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không còn đủ khả năng đáp ứng. Những thách thức bao gồm việc thu thập, quản lý, tích hợp, làm sạch, chuyển đổi và truy vấn dữ liệu nhằm phát hiện các mẫu và thông tin sâu sắc. Với tốc độ đổi mới và ứng dụng công nghệ ngày càng nhanh, các doanh nghiệp phải tìm ra cách để nhanh chóng phân tích và hành động dựa trên dữ liệu lớn nếu muốn duy trì khả năng cạnh tranh trong các ngành công nghiệp tương ứng.
Nói một cách đơn giản, “dữ liệu lớn” (big data) là khối lượng dữ liệu khổng lồ mà các tổ chức thu thập hàng ngày. Dữ liệu này có thể ở bất kỳ dạng nào, bao gồm văn bản, âm thanh, video hoặc mã nhị phân. Và nó có thể đến từ bất kỳ nguồn nào, bao gồm các nền tảng mạng xã hội, lượt truy cập trang web, giao dịch của khách hàng và dữ liệu từ cảm biến máy móc.
Dữ liệu lớn là gì?
“Dữ liệu lớn” dùng để chỉ khối lượng khổng lồ dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc mà các doanh nghiệp thu thập và lưu trữ. Dữ liệu này có thể bao gồm từ email của khách hàng và các bài đăng trên mạng xã hội cho đến số liệu bán hàng và số liệu phân tích trang web.
Khối lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp đang phải xử lý hiện nay là chưa từng có. Thực tế, theo ước tính, đến năm 2020, thế giới sẽ tạo ra 44 zettabyte dữ liệu. Con số này gấp hơn mười lần lượng dữ liệu được tạo ra vào năm 2011.
Lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp hiện nay có thể tiếp cận có thể khiến người ta cảm thấy choáng ngợp. Đó chính là lúc phân tích dữ liệu phát huy tác dụng. Phân tích dữ liệu lớn là quá trình nghiên cứu các tập dữ liệu khổng lồ nhằm phát hiện các mẫu và xu hướng có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Có nhiều công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau mà các doanh nghiệp có thể sử dụng, tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của tổ chức mình. Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm Hadoop, Apache Spark và các thuật toán học máy.
Dữ liệu lớn ra đời như thế nào?
Ngày nay, thuật ngữ “dữ liệu lớn” xuất hiện khắp nơi, nhưng ít người biết nó thực sự bắt nguồn từ đâu. Thuật ngữ này lần đầu tiên được đặt ra trong một bài báo năm 1997 của John Mashey, một nhà khoa học máy tính và kỹ sư tại Bell Labs. Vào thời điểm đó, dữ liệu lớn vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và chủ yếu được sử dụng cho nghiên cứu khoa học.
Phải đến đầu những năm 2000, công nghệ này mới thực sự trở nên phổ biến trong giới kinh doanh. Các công ty như Google và Yahoo bắt đầu sử dụng nó để theo dõi hành vi người dùng và cải thiện kết quả tìm kiếm của họ. Khi dữ liệu lớn tiếp tục phát triển, các ứng dụng của nó cũng ngày càng đa dạng hơn.
Ngày nay, chúng ta ứng dụng nó trong nhiều lĩnh vực, từ tiếp thị đến y tế và tài chính. Nó thậm chí còn giúp chúng ta hiểu rõ hơn về vũ trụ.
Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?
Dữ liệu lớn đóng vai trò thiết yếu vì nó giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt hơn bằng cách cung cấp một bức tranh toàn cảnh về những diễn biến trong ngành của họ cũng như trên toàn cầu.
Ví dụ, bằng cách theo dõi cách khách hàng tương tác với trang web của mình, doanh nghiệp có thể xác định được những trang nào được truy cập nhiều nhất và cách thức tối ưu để định hướng quảng cáo. Bạn cũng có thể sử dụng loại dữ liệu này để theo dõi lưu lượng truy cập trang web từ các khu vực khác nhau trên thế giới, điều này có thể giúp doanh nghiệp điều chỉnh giá cả hoặc chiến lược tiếp thị nhằm cạnh tranh hiệu quả hơn trên các thị trường cụ thể.
Tương tự, các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu thu thập được từ các trang mạng xã hội để tìm hiểu sở thích của khách hàng và những chủ đề nào được ưa chuộng nhất trong các nhóm đối tượng khác nhau. Từ đó, thông tin này có thể được dùng để xây dựng các chiến dịch tiếp thị nhắm mục tiêu và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng.
Nhìn chung, dữ liệu lớn giúp các doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về những diễn biến trong ngành của mình, từ đó hỗ trợ họ đưa ra những quyết định sáng suốt hơn, góp phần gia tăng lợi nhuận
Những ngành nào đang ứng dụng dữ liệu lớn?
Nhiều ngành công nghiệp đang chuyển sang mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu hoặc được dẫn dắt bởi dữ liệu. Dưới đây là chín ngành trong số đó:
1. Bán lẻ: Các nhà bán lẻ sử dụng dữ liệu lớn để hiểu hành vi và sở thích của khách hàng. Điều này giúp họ cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị và tạo ra trải nghiệm mua sắm phù hợp hơn với từng khách hàng.
2. Chăm sóc sức khỏe: Các cơ sở y tế sử dụng dữ liệu lớn để nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, họ có thể chẩn đoán bệnh chính xác hơn và xây dựng các phác đồ điều trị phù hợp.
3. Ngành ngân hàng: Các ngân hàng đang sử dụng dữ liệu lớn để chống gian lận. Việc phân tích dữ liệu khách hàng có thể giúp xác định các mẫu hành vi có thể là dấu hiệu của hoạt động gian lận.
4. Quảng cáo: Các nhà quảng cáo đang sử dụng dữ liệu lớn để cá nhân hóa quảng cáo của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, họ có thể nhắm mục tiêu quảng cáo đến những khách hàng cụ thể.
5. Phát hiện gian lận: Bạn có thể dễ dàng phát hiện các hành vi gian lận thông qua việc phân tích dữ liệu lớn. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp bảo vệ mình khỏi những tổn thất tài chính.
6. Nâng cao chiến lược tiếp thị: Dữ liệu lớn có thể giúp nâng cao chiến lược tiếp thị thông qua việc hiểu rõ hành vi và sở thích của khách hàng.
7. Nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng: Thông qua việc phân tích dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng bằng cách xác định và giải quyết các nhu cầu cũng như mối quan tâm của khách hàng.
8. Phòng ngừa tội phạm: Thông qua việc phân tích dữ liệu lớn, các cơ quan thực thi pháp luật có thể xác định các mô hình hành vi phạm tội và từ đó phòng ngừa tội phạm.
9. Nâng cao chất lượng sản phẩm: Thông qua việc phân tích dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng sản phẩm bằng cách phát hiện và khắc phục các lỗi cũng như các vấn đề khác.
Những lợi ích là gì?
Dữ liệu lớn (Big Data) là một trong những công nghệ quan trọng và mang tính cách mạng nhất trong vài năm qua. Theo báo cáo của McKinsey, các công ty hoạt động dựa trên dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng cao gấp 23 lần. Chuyên gia phân tích Richard Joyce của Forrester cho biết: “Việc tăng 10% khả năng tiếp cận dữ liệu sẽ mang lại hơn 65 triệu USD lợi nhuận ròng bổ sung cho một công ty điển hình trong danh sách Fortune 500.” Hãy cùng tìm hiểu một số cách mà dữ liệu lớn giúp điều này trở thành hiện thực.
- Giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt hơn bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng.
- Giúp các doanh nghiệp nhận diện các cơ hội và xu hướng mới.
- Giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và cắt giảm chi phí.
- Giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về khách hàng của mình và xây dựng hồ sơ khách hàng chi tiết hơn.
- Điều này có thể giúp xác định các cơ hội bán chéo và bán thêm các sản phẩm và dịch vụ.
- Theo dõi mức độ hài lòng của khách hàng và xác định những lĩnh vực mà khách hàng chưa hài lòng. Thông tin này có thể giúp tổ chức nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ.
Những thách thức là gì?
Những thách thức rất lớn và đa dạng. Dưới đây là một số thách thức thường gặp:
Trích xuất dữ liệu từ web với khối lượng khổng lồ.
Web scraping là quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang web. Dữ liệu lớn (Big Data) là những tập dữ liệu có quy mô quá lớn để có thể được xử lý bằng các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống. Thay vào đó, việc trích xuất dữ liệu từ web có thể được thực hiện một cách hiệu quả thông qua web scraping. Hiện có sẵn nhiều công cụ web scraping tuyệt vời và hoàn toàn miễn phí. Những công cụ này cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ các trang web dưới dạng có cấu trúc. Sau đó, bạn có thể tải dữ liệu lên nền tảng dữ liệu để tiến hành xử lý tiếp theo.
Một điều cần lưu ý là việc thu thập dữ liệu đòi hỏi bạn phải gửi nhiều yêu cầu đến các trang web. Để làm được điều này, bạn cần ôn lại các quy tắc khi thu thập dữ liệu web và kết hợp các công cụ thu thập dữ liệu của mình với các proxy dân dụng cao cấp có tính năng xoay vòng. Nếu đây là khái niệm mới đối với bạn, hãy tìm hiểu chi tiết về chúng tại đây.
