Big Data giúp tăng lợi nhuận doanh nghiệp

Ngày nay, chúng ta không chỉ có dữ liệu, mà còn có cả dữ liệu lớn (Big Data). Theo báo cáo, mỗi ngày có khoảng 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu được tạo ra; thị trường dữ liệu lớn và phân tích toàn cầu năm 2024 được định giá là 348 tỷ đô la. Hơn 97% trong số 830 lãnh đạo doanh nghiệp được khảo sát cho biết họ đang ứng dụng phân tích Big Data trong hoạt động của doanh nghiệp.

Vậy thực sự Big Data là gì? Việc phân tích dữ liệu lớn có thực sự đem lại hiểu quả cho doanh nghiệp? Hãy cùng khám phá trong bài viết dưới đây.

1. Định nghĩa Big Data

Big Data nhìn chung liên quan đến các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý. Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights.

Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là ”big” vẫn còn được tranh luận, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với phạm vi exabytes.

3 điểm đặc trưng của Big Data – 3 chữ V:

– Volume: Khối lượng dữ liệu

– Variety: Nhiều loại dữ liệu đa dạng

– Velocity: Vận tốc dữ liệu cần xử lý và phân tích

Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn bao gồm các trang web, phương tiện truyền thông xã hội, ứng dụng dành cho máy tính để bàn và ứng dụng trên thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học, và các thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet (như Internet vạn vật – IoT).

2. Giá trị từ việc phân tích Big Data

Điều thực sự mang lại giá trị cho doanh nghiệp là việc phân tích dữ liệu Big Data. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu với việc sử dụng hạn chế trong kinh doanh. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể có những lợi ích như tăng doanh thu, dịch vụ khách hàng được cải thiện, hiệu quả cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh.

Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra bộ dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận về những gì chúng chứa, chẳng hạn như các xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai.

Bằng cách phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn như khi nào và ở đâu nên chạy chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu một sản phẩm hoặc dịch vụ mới.

Sự phân tích có thể tham khảo các ứng dụng kinh doanh thông minh hay tiên tiến hơn, phép phân tích dự đoán như ứng dụng được các tổ chức khoa học sử dụng. Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất là data mining, nơi các nhà phân tích đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.

Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò (để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) và phân tích dữ liệu xác nhận (áp dụng các kỹ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay không).

Một mảng khác là phân tích dữ liệu định lượng (hoặc phân tích dữ liệu số có các biến có thể so sánh theo thống kê) so với phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản).

3. Các trường hợp doanh nghiệp có thể tận dụng Big Data

Big Data và phân tích có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Có thể kể tới như sau:

3.1. Phân tích khách hàng

Các công ty có thể kiểm tra dữ liệu khách hàng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, cải thiện tỉ lệ chuyển đổi và giữ khách hàng tốt hơn.

3.2. Phân tích hoạt động

Nâng cao hiệu quả hoạt động và sử dụng tốt hơn tài sản của công ty là mục tiêu của nhiều công ty. Phân tích Big Data có thể giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn và cải thiện hiệu suất.

3.3. Phòng chống gian lận

Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức xác định các hoạt động khả nghi, và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.

3.4. Tối ưu hóa giá cả

Các công ty có thể sử dụng phân tích Big Data để tối ưu hóa giá đặt cho sản phẩm và dịch vụ, giúp tăng doanh thu.

4. Các kỹ năng liên quan đến Big Data

Big Data và các nỗ lực phân tích Big Data yêu cầu kỹ năng cụ thể, dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài. Nhiều kỹ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.

Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, hình dung dữ liệu, lập trình mục đích chung, và cấu trúc dữ liệu và các thuật toán. Ngoài ra cũng cần có những người có kĩ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án Big Data.

Với độ phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực về các kỹ năng trên, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm có thể là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.

5. Cơ sở hạ tầng CNTT để hỗ trợ Big Data

Đối với khái niệm Big Data để làm việc, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp. Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho Big Data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu, và các ứng dụng Big Data.

Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu Big Data của họ.

Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất nhiều trong số những ứng dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn. Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. (Phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó).

Để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây. Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

Ngoài cơ sở hạ tầng IT được sử dụng cho dữ liệu nói chung, có một số công nghệ cụ thể dành cho Big Data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ: Hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark, Data lakes, NoSQL Databases, In-memory databases.

Xem thêm: Các ứng dụng của Big Data trong đời sống