Dữ liệu lớn là một trong những từ thông dụng nhất trong ngành công nghệ hiện nay. Nhưng chính xác thì nó là gì? Và tại sao bạn nên quan tâm?
Dữ liệu lớn là một thuật ngữ chỉ các tập dữ liệu quá lớn hoặc phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không đầy đủ. Các thách thức bao gồm nắm bắt, quản lý, tích hợp, làm sạch, chuyển đổi và truy vấn dữ liệu để khám phá các mẫu và thông tin chi tiết. Với tốc độ đổi mới và áp dụng công nghệ nhanh chóng, các doanh nghiệp phải tìm cách nhanh chóng phân tích và hành động trên dữ liệu lớn nếu họ hy vọng duy trì tính cạnh tranh trong các ngành tương ứng.
Nói một cách đơn giản, dữ liệu lớn đề cập đến khối lượng lớn dữ liệu mà các tổ chức tích lũy 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 truyền thông xã hội, lượt truy cập trang web, giao dịch của khách hàng và đọc cảm biến máy.
Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn mô tả khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc mà các doanh nghiệp thu thập và lưu trữ. Dữ liệu này có thể từ email của khách hàng và bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội đến số liệu bán hàng và phân tích trang web.
Khối lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp đang xử lý ngày nay là chưa từng có. Trên thực tế, ước tính đến năm 2020, thế giới sẽ sản xuất 44 zettabyte dữ liệu. Đó là hơn mười lần số lượng dữ liệu được tạo ra trong năm 2011.
Số lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp hiện có quyền truy cập có thể áp đảo. Đó là nơi phân tích dữ liệu xuất hiện. Phân tích dữ liệu lớn đang kiểm tra các tập dữ liệu lớn để khám phá các mẫu và xu hướng có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt 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 của họ. 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?
Thuật ngữ "dữ liệu lớn" có ở khắp mọi nơi ngày nay, nhưng ít người biết nó thực sự đến 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 trong giai đoạn đầu và chủ yếu dành cho nghiên cứu khoa học.
Mãi đến đầu những năm 2000, nó mới đạt được sức hút trong thế giới kinh doanh. Các công ty như Google và Yahoo bắt đầu sử dụng nó để theo dõi hành vi của người dùng và cải thiện kết quả tìm kiếm của họ. Khi dữ liệu lớn tiếp tục phát triển, các trường hợp sử dụng của nó trở nên đa dạng hơn.
Ngày nay, chúng tôi sử dụng nó trong nhiều ngành công nghiệp, từ tiếp thị đến chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Nó thậm chí còn cải thiện sự hiểu biết của chúng ta về vũ trụ.
Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?
Dữ liệu lớn rất cần thiết vì nó cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh về những gì đang xảy ra trong ngành của họ và trên toàn thế giới.
Ví dụ: bằng cách theo dõi cách khách hàng tương tác với trang web của họ, doanh nghiệp có thể tìm hiểu trang nào phổ biến nhất và cách nhắm mục tiêu quảng cáo tốt nhất. Bạn cũng có thể sử dụng loại dữ liệu này để theo dõi lưu lượng truy cập trang web từ các nơi khác nhau trên thế giới, điều này có thể giúp doanh nghiệp điều chỉnh giá hoặc chiến lược tiếp thị để cạnh tranh tốt hơn trong các thị trường cụ thể.
Tương tự, các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu được thu thập từ các trang web truyền thông xã hội để tìm hiểu về sở thích của khách hàng và chủ đề nào phổ biến nhất với các nhân khẩu học khác nhau. Thông tin này sau đó có thể tạo các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu và cải thiện dịch vụ khách hàng.
Overall, big data provides businesses with a complete understanding of what’s happening in their industry, which helps them make better decisions that can lead to increased profits
Những ngành công nghiệp nào đang sử dụng dữ liệu lớn?
Nhiều ngành công nghiệp đang chuyển sang mô hình kinh doanh thông minh về dữ liệu hoặc dựa trên dữ liệu . Dưới đây là chín trong số họ:
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 nỗ lực tiếp thị của mình và tạo ra trải nghiệm mua sắm tùy chỉnh hơn cho khách hàng.
2. Chăm sóc sức khỏe: Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân. Họ có thể chẩn đoán bệnh tốt hơn và phát triển kế hoạch điều trị bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân.
3. Ngân hàng: Các ngân hàng đang sử dụng dữ liệu lớn để chống gian lận. Phân tích dữ liệu khách hàng có thể xác định các mẫu có thể chỉ ra 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 các khách hàng cụ thể.
5. Phát hiện gian lận: Bạn có thể dễ dàng phát hiện hành vi gian lận bằng cách phân tích dữ liệu lớn. Điều này có thể giúp các công ty tự bảo vệ mình khỏi tổn thất tài chính.
6. Tăng cường chiến lược tiếp thị: Dữ liệu lớn có thể nâng cao chiến lược tiếp thị bằng cách hiểu hành vi và sở thích của khách hàng.
7. Cải thiện dịch vụ khách hàng: Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách xác định và giải quyết các nhu cầu và mối quan tâm của khách hàng.
8. Phòng chống tội phạm: Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các cơ quan thực thi pháp luật có thể xác định các mô hình hành vi tội phạm và do đó ngăn chặn tội phạm.
9. Nâng cao chất lượng sản phẩm: Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể cải thiện chất lượng sản phẩm của họ bằng cách phát hiện và giải quyết các lỗi và các vấn đề khác.
Những lợi ích là gì?
Dữ liệu lớn là một trong những công nghệ quan trọng và đột phá nhất trong vài năm qua. McKinsey báo cáo rằng các công ty dựa trên dữ liệu có khả năng có được khách hàng cao gấp 23 lần . Nhà phân tích Richard Joyce của Forrester nói rằng "tăng 10% khả năng tiếp cận dữ liệu sẽ dẫn đến thu nhập ròng bổ sung hơn 65 triệu đô la cho một công ty Fortune 500 điển hình." Hãy xem xét một vài cách dữ liệu lớn làm cho điều này trở nên khả thi.
- Giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng.
- Cho phép các công ty xác định các cơ hội và xu hướng mới.
- Cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và giảm chi phí.
- Giúp các tổ chức hiểu khách hàng của họ tốt hơn và xây dựng hồ sơ khách hàng tốt hơn.
- Nó có thể giúp xác định các cơ hội để bán chéo và bán thêm các sản phẩm và dịch vụ.
- Theo dõi mức độ hài lòng của khách hàng và xác định các lĩnh vực mà khách hàng không hài lòng. Thông tin này có thể cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ của tổ chức.
Những thách thức là gì?
Những thách thức rất lớn và đa dạng. Dưới đây là một vài trong số những cái phổ biến:
Web scraping lượng dữ liệu phong phú.
Web scraping is a process of extracting data from websites. Big data is data that is too large to be processed by traditional data processing applications. Instead, extracting data from the web can be done efficiently through web scraping. Several wonderful web scraping tools are available for free. These tools allow you to extract data from websites in a structured format. You can then load the data into a data platform for further processing.
One thing to remember is that collecting data requires you to send many requests to websites. For this, you’ll need to brush up on web scraping etiquette and pair your scraping tools with premium rotating residential proxies. If that’s a new term for you, learn all about them here.
Mệt mỏi vì bị chặn và cấm?
Nhận hướng dẫn miễn phí sẽ chỉ cho bạn chính xác cách sử dụng proxy để tránh bị chặn, cấm và mã captcha trong doanh nghiệp của bạn.
Gửi cho tôi hướng dẫn miễn phí ngay bây giờ!
