Big Data là gì? Cách ứng dụng Big Data thực tế hiệu quả nhất

Big Data là gì? Cách ứng dụng Big Data thực tế hiệu quả nhất

Trong thời đại thông tin và mạng Internet phát triển nhanh chóng như hiện nay, mọi mô hình kinh doanh đều cần sự chuyển mình để có thể theo kịp thời đại. Không chỉ thế, rất nhiều loại hình kinh doanh đặc biệt cũng được ra đời để đáp ứng các nhu cầu và hợp với thị hiếu của người dùng. Một trong số những cụm từ được nhắc đến nhiều nhất để phục vụ cho cách kinh doanh và tiếp cận khách hàng mới chính là Big Data. Vậy Big Data là gì và làm sao để ứng dụng phương pháp này hiệu quả?

Big Data là gì? Các đặc trưng của Big Data

Big Data được hiểu là một tập hợp các dữ liệu lớn ở nhiều trạng thái khác nhau như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu cấu trúc không hoàn chỉnh. Tuy nhiên chúng đều phải có khả năng khai thác thành các thông tin cụ thể, chi tiết. Những tập hợp dữ liệu này thường rất lớn và phức tạp, có thể lên tới Petabyte (hàng triệu Gigabyte) hoặc hơn thế nữa là Exabyte ( 1e+9 Gigabyte). Do đó chúng thường được xử lý bằng các công cụ chuyên dụng do những phần mềm thông thường rất khó để thu thập, lưu trữ hay phân tích nó.

Big Data được biết đến bởi các đặc trưng chính gọi là đặc trưng 3 V gồm: Volume (độ lớn dữ liệu), Variety (độ đa dạng dữ liệu), và Velocity (tốc độ cần để xử lý dữ liệu). Thông thường, Big Data sẽ được khai thác từ các kênh thông tin như Website, phương tiện truyền thông (Facebook, Instagram, Zalo,…), máy tính và ứng dụng trên di động, các thí nghiệm, cảm biến,….

Phân tích các thông tin về Big Data và ứng dụng vào thực tế

Để hiểu chi tiết và ứng dụng Big Data vào thực tế hiệu quả, bạn cần phải phân tích các vấn đề sau đây:

1. Phân tích các dữ liệu trong Big Data

Big Data như đã nói ở trên, chúng phục vụ cho quá trình tiếp cận khách hàng nhanh chóng và dễ dàng hơn, do đó khi đã có dữ liệu này thì quan trọng nhất là phải phân tích được chúng thành các thông tin cụ thể. Từ đó, nguồn dữ liệu này sẽ giúp bạn tăng doanh thu, cải thiện hiệu suất kinh doanh cũng như nâng cao dịch vụ chăm sóc khách hàng.

Phân tích dữ liệu sẽ cần 3 quá trình chính để thu về các thông tin cụ thể, phục vụ cho các hoạt động kinh doanh và phát triển của công ty. 3 bước này là: kiểm tra tập dữ liệu, đưa ra thông tin cụ thể hoặc các kết luận cho xu hướng thịnh hành hiện tại và dự đoán hướng phát triển trong tương lai. Sau khi đã phân tích và làm rõ toàn bộ dữ liệu của big data, công ty có thể đưa ra định hướng phát triển phù hợp với đối tượng khách hàng tiềm năng trong tương lai. Đồng thời các dữ liệu này cũng góp phần tăng tính hiệu quả khi đặt địa điểm hay thời gian hoạt động quảng cáo quảng cáo.

So với khái niệm Big Data là gì thì quá trình phân tích dữ liệu của các data sẽ phức tạp hơn nhiều, thường bao gồm:

– Phân tích các dữ liệu thăm dò

– Tiến hành phân tích các dữ liệu xác nhận

– Thực hiện phân tích các dữ liệu định lượng

– Thực hành phân tích các dữ liệu định tính

2. Xây dựng hệ thống hỗ trợ khai thác Big Data

Để khai thác và sử dụng big data hiệu quả, cần phải có các cơ sở hạ tầng được mã hóa bởi Data Center và  điện toán đám mây. Để xây dựng hệ thống phát triển Big Data, cần phải thực hiện:

– Mã hóa các loại dữ liệu thu thập

– Xác thực thông tin người dùng và quyền truy cập

– Giám sát hoạt động của hệ thống

– Xây dựng đường tường lửa

– Quản lý kinh doanh và các sản phẩm để bảo vệ hệ thống dữ liệu.

Các hoạt động xây dụng hệ thống dữ liệu cơ sở này phải đảm bảo thực hiện các hoạt động như thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, xác nhận quyền truy cập và bảo mật anh ninh thông tin. Bên cạnh đó, data sẽ được khai thác từ nhiều nguồn nên bạn cũng cần phải chuẩn bị kho truyền thống lưu trữ dữ liệu hay thiết lập hồ dữ liệu hoặc dùng lưu trữ đám mây để chứa được toàn bộ các dữ liệu đến.

3. Sử dụng các công cụ hỗ trợ

Cần phải sử dụng các công cụ và phần mềm đặc biệt để hỗ trợ khai thác big data hiệu quả. Dù không biết Big Data là gì, bạn cũng có thể áp dụng một số công cụ như: 

– Hadoop: vô cùng quan trọng trong các dự án Big Data, có vai trò chính là mở rộng số lượng máy chủ, có thể lên tới hàng nghìn máy để nâng cao khả năng tính toán, lưu trữ dữ liệu cục bộ. Một số loại mô-đun là: Hadoop Common, Hadoop Distributed File System, Hadoop YARN, và Hadoop MapReduce.

– Apache Spark: là một nền tảng tính toán mã nguồn để xử lý Big Data trong Hadoop. Nó có thể cung cấp các ràng buộc nguyên bản cho  Java, Scala, Python và ngôn ngữ trong lập trình R (rất thích hợp cho dữ liệu lớn), hỗ trợ SQL, các dữ liệu luồng, hay machine learning và xử lý dữ liệu đồ thị.

– Cơ sở dữ liệu NoSQL: có khả năng lưu trữ và quản lý thông tin dữ liệu theo những cách thức linh hoạt và nhanh chóng. Ngoài ra nó còn có thể thu nhỏ theo chiều ngang thực hiện với hàng nghìn máy chủ.

– Dữ liệu bộ nhớ trong (IMDB): quản lý và lưu trữ dữ liệu bằng bộ nhớ chính thay vì đĩa thông thường, nên tốc độ nhanh hơn và dữ liệu cũng được tối ưu tốt hơn.

4. Ứng dụng Big Data trên thực tế

– Phân tích dữ liệu khách hàng: để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, từ đó tăng doanh thu kinh doanh.

– Phân tích hiệu quả hoạt động: để nâng cao hiệu suất làm việc của các tập thể, tổ chức.

– Chống gian lận kinh doanh: dữ liệu khi phân tích có thể giúp các đơn vị, tổ chức phát hiện gian lận

– Tối ưu mức giá: dữ liệu góp phần tối ưu mức giá bán phù hợp cho công ty, từ đó tăng doanh thu.

Sử dụng dữ liệu Big Data hiệu quả

1. Xác định mục đích sử dụng

Mục đích sử dụng dữ liệu sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến các quá trình thực thi và triển khai dữ liệu sau này, như tìm kiếm dữ liệu, thao tác xử lý dữ liệu và phân tích thông tin để sử dụng. Do vậy, ngay từ đầu cần phải hiểu chính xác Big Data là gì và xác định đúng, chi tiết mục đích sử dụng để đem lại hiệu quả tốt nhất.

2. Xác định các nguồn dữ liệu chính

Các thông tin của những người dùng cùng một quan tâm sẽ có chung nguồn dữ liệu. Do vậy xác định các nguồn dữ liệu chính sẽ giúp thông tin mà bạn phân tích được hiệu quả hơn.

3. Lựa chọn đơn vị phân tích dữ liệu phù hợp

Tìm đơn vị có chuyên môn và trình độ cao trong lĩnh vực phân tích big data cũng sẽ giúp công ty đạt được hiệu quả tốt hơn. Tuy nhiên đối tác phù hợp phải có những công nghệ vừa đáp ứng và phân tích được các dữ liệu khai thác ban đầu, vừa phải có cơ sở nền tảng phù hợp và tương thích với các công cụ của công ty.

4. Đánh giá và bổ sung các dữ liệu phân tích

Các dữ liệu đến từ rất nhiều nguồn với số lượng vô cùng lớn, do vậy rất khó để thu thập toàn bộ thông tin từ tất cả các nguồn. Vì thế, bước đánh giá và bổ sung, tổng hợp dữ liệu từ những hiểu biết thực tế và kiến thức của khái niệm Big Data là gì vô cùng cần thiết.

5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợ phù hợp

Có rất nhiều phần mềm và công cụ hỗ trợ cho quá trình phân tích dữ liệu big data. Các công cụ này được chia từ đơn giản đến phức tạp, và có các yêu cầu khác nhau. Do đó, sử dụng công cụ phù hợp tương ứng với nhu cầu sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian phân tích data cũng như tăng tính hiệu quả cao hơn.

6. Chuẩn bị để kết nối các tập dữ liệu

Các tập dữ liệu cũ đã có sẽ luôn trong tình trạng kết nối với các dữ liệu mới xuất hiện. Do vậy cần phải chuẩn bị trước những yếu tố cần thiết để hai dữ liệu mới – cũ kết hợp với nhau hiệu quả và nhanh chóng.

Có thể thấy, big data đóng vai trò rất quan trọng và đem lại hiệu quả cao cho quá trình kinh doanh. Tuy nhiên nếu để xảy ra sai sót trong quá trình ứng dụng, toàn bộ dữ liệu data này sẽ hoàn toàn không đem lại những mong muốn ban đầu. Do đó bạn cần phải hiểu rõ Big Data là gì cũng như cách sử dụng nó để ứng dụng hiệu quả. 

Bài liên quan

Tìm chúng tôi trên Facebook

Tìm chúng tôi trên Youtube

Tải tài liệu kỹ năng quản lý tài chính cá nhân

Tải ngay