Thời đại công nghệ số ngày càng phát triển, dữ liệu thông tin ngày càng nhiều và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Chính vì lẽ đó, thuật ngữ big data được ra đời. Vậy bạn đã thực sự hiểu rõ về big data chưa? Các ứng dụng của big data như thế nào? Big data có thể giúp ích gì cho công việc của bạn? Kabala Career mong bạn sẽ tìm được câu trả lời trong bài viết dưới đây.
Big data là gì?
Vậy chính xác big data là gì?
Big data (Dữ liệu lớn) được định nghĩa là dữ liệu đa dạng hơn, đạt tốc độ nhanh hơn và có khối lượng lớn hơn.
Big data, đặc biệt là từ các nguồn dữ liệu mới, chỉ đơn giản là một thuật ngữ để chỉ các bộ cơ sở dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn. Những tập dữ liệu này lớn đến nỗi chúng không thể được xử lý bằng phần mềm xử lý dữ liệu thông thường. Tuy nhiên, những lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được tận dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây không thể giải quyết được.
Ba đặc trưng của Big data
Big data có những đặc trưng nổi bật như sau:
Dung lượng
Dung lượng dữ liệu rất quan trọng. Bạn sẽ cần xử lý một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc, mật độ thấp khi làm việc với big data. Đây có thể là dữ liệu không được đánh giá cao từ các nguồn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, ví dụ như: dòng nhấp chuột từ các trang web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc phần cứng hỗ trợ cảm biến. Lượng dữ liệu này có thể lên tới hàng chục gigabyte đối với một số tập đoàn, thậm chí có thể lên tới vài trăm petabyte.
Tốc độ xử lý
Vận tốc ở đây được đề cập đến tốc độ dữ liệu được nhận và (có thể) được xử lý. Ngược lại với việc được ghi vào đĩa, tốc độ cao nhất của dữ liệu thường truyền thẳng vào bộ nhớ. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần như thời gian thực, đòi hỏi phân tích và ra quyết định theo thời gian thực, tức thì nhanh chóng.
Tính đa dạng
Sự đa dạng ám chỉ nhiều loại dữ liệu có thể truy cập được. Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, các kiểu dữ liệu truyền thống được sắp xếp và dễ dàng phù hợp. Dữ liệu hiện có ở các định dạng dữ liệu phi cấu trúc mới nhờ vào sự phát triển của big data. Văn bản, âm thanh và video là những ví dụ về các loại dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc yêu cầu xử lý trước thêm để tạo ra ý nghĩa và kích hoạt siêu dữ liệu.
Cách thức hoạt động của Big data
Bạn có thể có được những hiểu biết mới từ Big data dẫn đến các cơ hội và chiến lược kinh doanh mới. Ba bước quan trọng bạn cần biết để bắt đầu:
1. Tích hợp
Big data tập hợp dữ liệu từ nhiều ứng dụng, công cụ, các nguồn khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như trích xuất, biến đổi và tải (ETL) thường không phù hợp với nhiệm vụ. Nó cần có công nghệ mới và chiến lược để phân tích các tập cơ sở dữ liệu big data ở quy mô khổng lồ: terabyte, thậm chí petabyte.
Trong quá trình tích hợp, các nhà phân tích kinh doanh cần bạn xử lý đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn để họ có thể bắt đầu xử lý và đưa ra những kết luận cần thiết từ dữ liệu đó.
2. Quản lý
Dữ liệu lớn yêu cầu kho lưu trữ lớn. Nguồn lưu trữ dữ liệu mà bạn có thể sử dụng đó là lưu trữ trên cloud (đám mây điện tử), lưu trữ tại chỗ hoặc có thể cả hai. Bất kể hình thức nào, bạn đều có thể lưu trữ dữ liệu của mình. Bạn chỉ cần đưa yêu cầu xử lý và các công cụ đó sẽ xử lý các dữ liệu theo yêu cầu.
3. Phân tích
Khoản đầu tư của bạn vào big data sẽ được hồi đáp nếu bạn thực hiện phân tích và hành động dựa trên dữ liệu của mình. Hành vi này giúp bạn có góc nhìn rõ ràng với phân tích trực quan về các tập dữ liệu của bạn. Khám phá thêm dữ liệu để tạo nên những khám phá mới mẻ. Chia sẻ những phát hiện của bạn với những người khác. Xây dựng mô hình dữ liệu bằng máy tính và AI (trí tuệ nhân tạo). Đưa dữ liệu của bạn vào hoạt động.
Đọc thêm: Database Là Gì? Phân Loại Và Tìm Hiểu Chức Năng Của Database
7 lĩnh vực ứng dụng của Big data
Giáo dục
Từ quan điểm kỹ thuật, một thách thức đáng kể trong ngành giáo dục là kết hợp big data từ các nguồn và nhà cung cấp khác nhau và sử dụng dữ liệu đó trên các nền tảng không được thiết kế cho các dữ liệu khác nhau. Với góc nhìn thực tế, nhân viên và các tổ chức phải học các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mới. Ngoài ra việc xử lý các dữ liệu liên quan đến bảo mật, thông tin giảng viên, học viên, các dữ liệu thông tin việc học, tài liệu nghiên cứu… tất cả cần xử lý nhanh gọn.
Big data được sử dụng khá nhiều trong giáo dục đại học. Ví dụ Trường đại học Kinh tế Quốc dân với gần 30000 sinh viên, học viên các ngành đã triển khai Hệ thống Quản lý và Học tập nhằm theo dõi thời gian sinh viên sử dụng các trang trong hệ thống, hay tổng kết tiến trình, kết quả học tập của sinh viên v,v.
Một ví dụ khác của việc sử dụng big data trong giáo dục, dữ liệu này cũng được sử dụng để đo lường hiệu quả của giáo viên nhằm đảm bảo chất lượng giảng dạy của giáo viên và chất lượng học, trải nghiệm kiến thức của học sinh. Hiệu suất của giáo viên sẽ được đo lường dựa trên nhân khẩu học, hành vi, nhu cầu học tập của học sinh, đo lường bởi số lượng học sinh trong lớp v,v.
Ngành bán lẻ
Một khối lượng dữ liệu khổng lồ trong ngành bán lẻ cần xử lý, những dữ liệu này được thu thập từ máy POS, các con số đến từ dữ liệu nhân khẩu học, hành vi khách hàng,v.v được các công ty bán lẻ thu thập để đưa ra các chiến lược phát hành sản phẩm, thực hiện trade marketing,v,v.
Sự cần thiết của ngành bán lẻ trong việc sử dụng big data để phân tích và các mục đích sử dụng khác, bao gồm:
- Tối ưu hoá nhân sự
- Giảm gian lận
- Phân tích kịp thời hàng tồn kho
- Sử dụng big data trong việc phân tích hành vi người tiêu dùng giúp đưa ra các chiến lược về sản phẩm, marketing phù hợp.
Chăm sóc sức khỏe
Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ nhưng đã bị cản trở bởi những thất bại trong việc sử dụng dữ liệu để hạn chế chi phí chăm sóc sức khỏe tăng cao và bởi các hệ thống kém hiệu quả làm kìm hãm các lợi ích chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và tốt hơn trên toàn diện.
Điều này chủ yếu là do dữ liệu điện tử không có sẵn, không đủ hoặc không sử dụng được. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu chăm sóc sức khỏe lưu giữ thông tin liên quan đến sức khỏe đã gây khó khăn cho việc liên kết dữ liệu có thể hiển thị các mẫu hữu ích trong lĩnh vực y tế.
Hiện nay, ở Việt Nam, ngành y tế đang sử dụng dữ liệu được thu thập từ một ứng dụng điện thoại di động về thông tin những bệnh nhân bị covid để quản lý, đưa thông tin kịp thời cho người bệnh.
Hay một số bệnh viện sử dụng big data thu thập dữ liệu thông tin người khám bệnh, đặt lịch hẹn với bác sĩ cũng từ ứng dụng điện thoại.
Truyền thông và giải trí
Với sự phát triển của các phương tiện truyền thông ở các định dạng, thiết bị khác nhau, Big data góp phần rất lớn trong ngành truyền thông và giải trí:
- Hỗ trợ thu thập, phân tích các dữ liệu đến từ người dùng, công chúng
- Xây dựng, định hướng, phát triển chiến lược từ phân tích dữ liệu trong big data
- Đo lường hiệu suất thực thi, kết quả các chiến dịch.
Ngành ngân hàng và bảo mật
Big data giúp ngành ngân hàng quản lý được lượng thông tin khổng lồ liên quan đến người dùng, chứng từ, các sản phẩm tài chính,v,v. Để từ đó, sẽ giúp:
- Bảo mật thông tin, dữ liệu
- Xử lý các yêu cầu của người dùng một cách dễ dàng
- Giảm gian lận
- Giảm nguy cơ các phát triển các tội phạm kinh tế
Giao thông vận tải
Một số ứng dụng big data cho ngành giao thông vận tải có thể kể đến:
Công ty xe buýt Việt Nam kiểm soát tuyến đường xe buýt, từ đó cung cấp thông tin cho người dùng có thể bắt xe buýt đúng điểm và thời gian
Các công ty tư nhân sử dụng big data: để quản lý tài sản, kiểm tra, cải tiến công cụ, tối ưu hoá quy trình vận hành.v,v.
Việc sử dụng big data cho cá nhân được ứng dụng bao gồm lập kế hoạch lộ trình, sắp xếp phương tiện đi lại, địa điểm di chuyển đến trong du lịch v,v.
Đọc thêm: Machine Learning Là Gì? Ứng Dụng Của Machine Learning
Bảo hiểm
Big data đã được sử dụng trong ngành để cung cấp thông tin chi tiết về khách hàng về các sản phẩm minh bạch và đơn giản hơn, bằng cách phân tích và dự đoán hành vi của khách hàng thông qua dữ liệu thu được từ mạng xã hội, thiết bị hỗ trợ GPS và cảnh quay CCTV. Big data cũng cho phép duy trì khách hàng tốt hơn từ các công ty bảo hiểm.
Khi nói đến quản lý xác nhận quyền sở hữu, phân tích dự đoán từ big data đã được sử dụng để cung cấp dịch vụ nhanh hơn vì một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích chủ yếu trong giai đoạn bảo lãnh phát hành. Phát hiện gian lận cũng đã được tăng cường.
Thông qua dữ liệu khổng lồ từ các kênh kỹ thuật số và phương tiện truyền thông xã hội, theo dõi thời gian thực các xác nhận quyền sở hữu trong suốt chu kỳ xác nhận quyền sở hữu đã được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết.
Thách thức khi sử dụng Big data
Mặc dù big data có rất nhiều hứa hẹn, nhưng không phải là không có những thách thức của nó.
Đầu tiên, dữ liệu lớn là nó rất lớn. Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, nhưng dung lượng dữ liệu đang tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Các tổ chức vẫn phải tìm rất nhiều cách để lưu trữ dữ liệu của họ hiệu quả.
Thách thức thứ 2 được kể đến đó là làm sao để xử lý dữ liệu hiện có một cách có hiệu quả, đem lại giá trị cho doanh nghiệp.
Cuối cùng, công nghệ big data ngày càng thay đổi với tốc độ chóng mặt. Làm sao để tiếp cận và theo kịp nó là một thách thức không ngừng.
Kết luận
Big data đem lại cho con người rất nhiều ứng dụng giúp cuộc sống phát triển hơn. Tuy vậy, vẫn sẽ có rất nhiều thách thức nếu con người không thể làm chủ được nó. Do đó việc hiểu rõ big data là gì là bước đầu để ta có thể tiếp cận công nghệ này dễ dàng hơn. Kabala Career mong rằng bạn đã có câu trả lời cho riêng mình từ bài viết trên.
Big Data Là Gì? A – Z Về Big Data
Nguồn: glints.com
