Big Data: 6 Câu Hỏi Quan Trọng Có Thể Bạn Chưa Biết

Ngày nay, cụm từ  “Big Data” được sử dụng phổ biến hơn bao giờ hết và được coi là chìa khóa mở cánh cửa thành công cho nhiều doanh nghiệp đa lĩnh vực. Big data ra đời như một sự tất yếu nhằm phục vụ nhu cầu khổng lồ về dữ liệu của thị trường. Vậy Big Data là gì? Tại sao nó có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong tiếp cận và giữ chân khách hàng. Hãy cùng tìm hiểu về Big Data qua bài viết dưới đây. 

1. Định nghĩa big data

Big Data là thuật ngữ được sử dụng để chỉ một lượng lớn dữ liệu, phức tạp, đặc biệt là dữ liệu đến từ các nguồn mới bao gồm thông tin từ mạng xã hội, trang web, ứng dụng di động, cảm biến, và nhiều nguồn khác nữa. Những bộ dữ liệu này có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây bạn không thể giải quyết được nhưng lại quá đồ sộ đến nỗi phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể quản lý chúng.

Sức mạnh của Big data nằm ở khả năng xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn, giúp tìm ra những xu hướng, mô hình và thông tin quan trọng trong việc định hướng chiến lược kinh doanh. Đây là một công cụ quan trọng hỗ trợ đưa ra quyết định hiệu quả và đúng đắn.

Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng sự gia tăng của Big data đã góp phần giúp doanh nghiệp tăng trưởng lợi nhuận lên đến 20% trong 5 năm qua. Nó đã cung cấp thông tin giá trị về hành vi tiêu dùng, xu hướng thị trường và cạnh tranh cũng như giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình sản xuất và cung ứng, từ đó tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Tóm lại, Big data là công cụ không thể thiếu cho chuyên gia phân tích thị trường, giúp họ hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng và cạnh tranh, từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh thông minh và hiệu quả nhưng cũng mang lại nhiều cơ hội và thách thức.

Việc phân tích Big Data rất quan trọng vì nó giúp các công ty tận dụng dữ liệu của họ để xác định các cơ hội cải tiến và tối ưu hóa hoạt động của tổ chức. Ở các phân khúc kinh doanh khác nhau, việc nâng cao hiệu quả dẫn đến hoạt động tổng thể thông minh hơn, lợi nhuận cao hơn và cũng giúp cho khách hàng hài lòng hơn. Phân tích Big Data giúp các công ty giảm chi phí và phát triển các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn bằng cách lấy khách hàng làm trung tâm.

Phân tích dữ liệu giúp cung cấp thông tin chuyên sâu giúp cải thiện cách thức hoạt động của xã hội chúng ta. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, phân tích Big Data không chỉ nhằm theo dõi và phân tích các hồ sơ riêng lẻ mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc đo lường kết quả COVID-19 trên quy mô toàn cầu. Từ đó, kết quả phân tích có thể sử dụng để thông báo cho các bộ y tế trong chính phủ của mỗi quốc gia về cách tiến hành tiêm chủng và đưa ra các giải pháp để hạn chế sự bùng phát của đại dịch trong tương lai.

2. Đặc tính của Big Data

Khi đề cập đến các đặc tính của big data, sẽ có 5V được đề cập đến. 

• Volume (Dung lượng): Đặc điểm chính của Big Data là quy mô của nó – khối lượng dữ liệu có sẵn để doanh nghiệp của bạn thu thập từ nhiều thiết bị và nguồn khác nhau. Với sự phát triển của công nghệ, chúng ta có khả năng thu thập và lưu trữ dữ liệu trong quy mô khổng lồ, đo được bằng petabyte (PB) hoặc exabyte (EB).
• Variety (Tính đa dạng): Sự đa dạng đề cập đến các định dạng mà dữ liệu đi vào, chẳng hạn như email, tệp âm thanh, video, dữ liệu cảm biến, v.v. Phân loại đa dạng Big Data bao gồm dữ liệu có cấu trúc (structured), bán cấu trúc (semi-structured) và phi cấu trúc (non structured).
• Velocity (Tốc độ xử lý): Tốc độ xử lý đề cập đến tốc độ thu thập, xử lý và truy cập các tệp Big Data.
• Veracity (Độ tin ): Đề cập đến mức độ tin cậy và chính xác của dữ liệu. Bởi vì big data thường xuất phát từ nhiều nguồn khác nhau, nên việc đảm bảo tính đáng tin cậy và chính xác của dữ liệu là một thách thức lớn.
• Value (Giá trị): Yếu tố này tập trung vào khái niệm rằng dữ liệu phải mang lại giá trị thực sự và có ý nghĩa cho người dùng. Không chỉ quan tâm đến việc thu thập và lưu trữ lượng lớn dữ liệu, mà cần tập trung vào việc phân tích và tận dụng dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích, giúp ra quyết định và đưa ra các chiến lược kinh doanh thông minh.

3. Ứng dụng của big data

Phân tích Big Data được sử dụng trong hầu hết mọi ngành để xác định các mẫu và xu hướng, trả lời câu hỏi, hiểu rõ hơn về khách hàng và giải quyết các vấn đề phức tạp. Các công ty và tổ chức sử dụng thông tin với nhiều mục đích như phát triển doanh nghiệp của họ, hiểu quyết định của khách hàng, tăng cường nghiên cứu, đưa ra dự báo và nhắm mục tiêu đối tượng chính cho quảng cáo.

Dưới đây là một số ví dụ về các ngành đang diễn ra cuộc cách mạng Big Data.

3.1 Tài chính

Ngành tài chính và bảo hiểm sử dụng và phân tích dự đoán từ Big Data để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro, xếp hạng tín dụng, dịch vụ môi giới và công nghệ chuỗi khối, trong số các mục đích sử dụng khác.

Các tổ chức tài chính cũng đang sử dụng big data để tăng cường các nỗ lực an ninh mạng và cá nhân hóa các quyết định tài chính cho khách hàng.

3.2 Chăm sóc sức khỏe

Các bệnh viện, chuyên gia nghiên cứu và công ty dược phẩm áp dụng các giải pháp phân tích Big Data để cải thiện và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.

Với quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu về bệnh nhân và dân số, ngành chăm sóc sức khỏe đang tăng cường các phương pháp điều trị, thực hiện nghiên cứu hiệu quả hơn về các bệnh như ung thư và bệnh Alzheimer, phát triển các loại thuốc mới và thu được những hiểu biết quan trọng về mô hình sức khỏe dân số.

3.3 Truyền thông & Giải trí

Nếu bạn đã từng sử dụng Netflix, Hulu hoặc bất kỳ dịch vụ phát trực tuyến nào khác cung cấp đề xuất, thì bạn đã chứng kiến cách mà Big Data hoạt động.

Các công ty truyền thông phân tích thói quen đọc, xem và nghe của chúng ta để hiểu nhu cầu về chương trình, phim, bài hát, v.v. từ đó cung cấp danh sách đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng, xây dựng trải nghiệm cá nhân thích hợp. Netflix thậm chí còn sử dụng dữ liệu về đồ họa, tiêu đề và màu sắc để đưa ra quyết định về sở thích của khách hàng.

3.4 Nông nghiệp

Từ hạt giống kỹ thuật đến dự đoán năng suất cây trồng với độ chính xác đáng kinh ngạc, công nghệ Big Data và tự động hóa đang nhanh chóng thay đổi ngành nông nghiệp.

Với dòng dữ liệu trong hai thập kỷ qua, thông tin dồi dào hơn thực phẩm ở nhiều quốc gia, khiến các nhà nghiên cứu và nhà khoa học hàng đầu sử dụng Big Data để giải quyết nạn đói và suy dinh dưỡng. Với các nhóm như Dữ liệu Mở Toàn cầu về Nông nghiệp & Dinh dưỡng (GODAN) thúc đẩy quyền truy cập mở và không hạn chế vào dữ liệu nông nghiệp và dinh dưỡng toàn cầu, một số tiến bộ đang đạt được trong cuộc chiến chấm dứt nạn đói trên thế giới.

3.5 Một số ví dụ khác

• Thương mại điện tử – Dự đoán xu hướng của khách hàng và tối ưu hóa giá cả là ứng dụng phổ biến của Big Data trong ngành này
• Tiếp thị – Phân tích Big Data giúp thúc đẩy các chiến dịch tiếp thị ROI cao, dẫn đến doanh số bán hàng được cải thiện
• Giáo dục – Sử dụng Big Data để phát triển các khóa học mới và cải thiện các khóa học hiện có dựa trên yêu cầu của thị trường
• Ngân hàng – Thu nhập của khách hàng và mô hình chi tiêu giúp dự đoán khả năng lựa chọn các ưu đãi ngân hàng khác nhau, như khoản vay và thẻ tín dụng
• Viễn thông – Sử dụng để dự báo dung lượng mạng và cải thiện trải nghiệm của khách hàng
• Chính phủ – Phân tích Big Data giúp chính phủ thực thi pháp luật, trong số những thứ khác

4. Cách thức hoạt động của big data

Dữ liệu lớn cung cấp cho bạn những hiểu biết mới mở ra những cơ hội và mô hình kinh doanh mới. Bắt đầu bao gồm ba hành động chính:

4.1 Tích hợp

Big Data tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và ứng dụng khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) thường không đáp ứng được nhiệm vụ. Nó đòi hỏi các chiến lược và công nghệ mới để phân tích các tập dữ liệu ở quy mô hàng terabyte hoặc thậm chí petabyte.

Trong quá trình tích hợp, bạn cần đưa dữ liệu vào, xử lý và đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn ở dạng mà các chuyên gia phân tích kinh doanh có thể bắt đầu sử dụng.

4.2 Quản lý

Bạn cần có một nơi để lưu trữ cho Big Data. Giải pháp lưu trữ của bạn có thể ở trên đám mây (cloud), tại cơ sở hoặc cả hai. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu của mình ở bất kỳ dạng nào bạn muốn và đưa các yêu cầu xử lý mong muốn cũng như các công cụ xử lý cần thiết vào các tập dữ liệu đó trên cơ sở theo yêu cầu.

Nhiều người chọn giải pháp lưu trữ của họ theo nơi dữ liệu của họ hiện đang cư trú. Mặt khác, cloud cũng đang dần trở nên phổ biến vì nó hỗ trợ các yêu cầu điện toán hiện tại của bạn và cho phép bạn tăng tốc các tài nguyên khi cần.

4.3 Phân tích

Sau khi dữ liệu của bạn đã được sắp xếp và phân loại, bước tiếp theo là tìm ra cách sử dụng dữ liệu để có được thông tin chi tiết tối đa. Quá trình phân tích Big Data bao gồm chuyển đổi dữ liệu, xây dựng các mô hình học máy và học sâu cũng như trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ hơn và truyền đạt chúng cho các bên liên quan.

5. Ưu điểm big data mang lại

Có khá nhiều lợi thế khi một doanh nghiệp hoặc tổ chức sử dụng Big Data. 

• Giảm thiểu chi phí

Big Data có thể giảm chi phí lưu trữ tất cả dữ liệu kinh doanh ở một nơi. Phân tích theo dõi cũng giúp các công ty tìm ra cách làm việc hiệu quả hơn để cắt giảm chi phí bất cứ khi nào có thể.

• Phát triển sản phẩm

Việc phát triển và tiếp thị các sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu mới sẽ dễ dàng hơn nhiều khi dựa trên dữ liệu được thu thập từ nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Phân tích Big Data cũng giúp doanh nghiệp hiểu được khả năng tồn tại của sản phẩm và bắt kịp xu hướng.

• Quyết định chiến lược kinh doanh

Khả năng phân tích dữ liệu liên tục giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn, chẳng hạn như tối ưu hóa chi phí và chuỗi cung ứng.

• Trải nghiệm khách hàng

Các thuật toán dựa trên dữ liệu hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị (ví dụ: quảng cáo tới mục tiêu xác định) và tăng sự hài lòng của khách hàng bằng cách mang lại trải nghiệm nâng cao cho khách hàng.

• Quản lý rủi ro

Doanh nghiệp có thể xác định rủi ro bằng cách phân tích các mẫu dữ liệu và phát triển các giải pháp để quản lý những rủi ro đó.

6. Thách thức khi sử dụng big data

Mặc dù những thách thức cụ thể mà bạn sẽ gặp phải với Big Data sẽ phụ thuộc vào ngành, cơ sở hạ tầng của tổ chức bạn và loại dữ liệu bạn đang xử lý, năm vấn đề cốt lõi này có xu hướng xuất hiện lặp đi lặp lại khi quản lý dữ liệu. 

6.1 Tìm kiếm dữ liệu 

Thách thức đầu tiên của phân tích Big Data mà rất nhiều doanh nghiệp gặp phải là khối lượng dữ liệu lớn rất lớn. Dường như có dữ liệu cho mọi thứ – sở thích của khách hàng, khách truy cập trang web, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ rời bỏ, dữ liệu tài chính, v.v.

Mặc dù nhiều dữ liệu cực kỳ hữu ích, nhưng có những khối lượng lớn không thực sự phù hợp với doanh nghiệp của bạn. Và, với lượng thông tin khổng lồ có sẵn, thật khó để quyết định điều gì có giá trị cho doanh nghiệp của bạn và điều gì không.

Vấn đề này thường xuất hiện khi dữ liệu được đưa vào doanh nghiệp của bạn mà không được lọc và không có cấu trúc thông qua nhiều kênh khác nhau.

6.2 Thu thập dữ liệu không liên quan hoặc dữ liệu cũ

Nếu bạn có quá nhiều dữ liệu trong cơ sở dữ liệu của mình, có khả năng là ở đâu đó bạn đã vô tình thu thập dữ liệu không chính xác hoặc một số dữ liệu của bạn không còn phù hợp.

Vấn đề này bắt đầu từ quá trình thu thập trong vòng đời dữ liệu của bạn và đặc biệt phổ biến nếu doanh nghiệp của bạn đang thu thập dữ liệu từ vô số nguồn và định dạng khác nhau. Nếu việc thu thập dữ liệu không được chuẩn hóa trên tất cả các kênh, thì bạn có thể gặp phải các vấn đề thực sự khi cần phân tích dữ liệu và rút ra thông tin chuyên sâu từ dữ liệu đó.

Về bản chất, việc thu thập dữ liệu kém dẫn đến tiêu chuẩn chất lượng và độ chính xác thấp. Và nếu bạn không thể tin vào dữ liệu của mình, bạn không thể tin vào phân tích mà bạn nhận được từ nó.

6.3 Dữ liệu lưu trữ theo silos

Các silo dữ liệu là một vấn đề lớn khác có thể xảy ra khi xử lý Big Data.

Nếu tất cả thông tin của bạn được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu riêng biệt không giao tiếp với nhau, chúng trở thành các dữ liệu silo. Điều này có nghĩa là các bộ phận khác nhau sẽ chỉ có quyền truy cập vào một phần dữ liệu. Và trong nhiều trường hợp, phần dữ liệu họ nhìn thấy là không đủ để vẽ nên một bức tranh toàn diện. 

Nếu bạn chỉ có thể nhìn thấy một phần dữ liệu, điều đó có thể ảnh hưởng tới việc thực thi các kế hoạch liên quan – đó có thể là lý do khiến đội ngũ Sales và Marketing của bạn bị lệch hướng hoặc tại sao bộ phận chăm sóc hiểu sai nhu cầu của khách hàng. Nếu không có một cái nhìn tổng quát, thật khó để tìm ra cách xây dựng các báo cáo chính xác, đáng tin cậy và trích xuất giá trị tốt nhất.

6.4 Chưa chú trọng bảo mật dữ liệu

Nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là mối nguy đối với việc rò rỉ dữ liệu cũng tăng lên. Đây là một số mối đe dọa tiềm ẩn sau đối với bảo mật dữ liệu bạn cần biết:

• Tạo dữ liệu giả – Nếu bạn đang thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn một cách bừa bãi, bạn có thể đang thu thập dữ liệu giả (và do đó không hợp lệ và có khả năng gây hại). Dữ liệu giả và không hợp lệ sẽ ảnh hưởng đến bất kỳ phân tích nào bạn có thể nhận được từ dữ liệu đó.
• Các nguồn dữ liệu không an toàn – Việc thu thập dữ liệu từ các kênh không an toàn có nghĩa là hệ thống của bạn dễ bị xâm nhập từ bên ngoài hơn và thậm chí có thể là phần mềm độc hại.
• Dữ liệu được lưu trữ không được bảo vệ – Khi bạn lưu trữ dữ liệu đã thu thập mà không có bất kỳ biện pháp bảo vệ nào, chẳng hạn như mã hóa, kiểm soát truy cập và tường lửa, những dữ liệu này có nguy cơ bị rò rỉ, bị tấn công bởi mã độc. Điều này sẽ gây tổn hại cho doanh nghiệp của bạn, chưa kể đến quyền riêng tư của khách hàng.
• Không tuân thủ luật về quyền riêng tư –  Nếu không có chiến lược phù hợp để đảm bảo tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu, bao gồm bảo vệ dữ liệu của bạn khỏi những kẻ xấu, thì nguy cơ bị lộ sẽ cao hơn nhiều. Ngoài ra, nếu không theo dõi và chuẩn hóa tất cả các kênh mà bạn thông qua thu thập dữ liệu, bạn không thể đảm bảo rằng người dùng đang cung cấp sự đồng ý phù hợp.

6.5 Thiếu nhân lực có trình độ để phân tích Big Data

Các doanh nghiệp thường gặp khó khăn trong việc tìm kiếm những người có trình độ để tổ chức, quản lý và phân tích Big Data.

Công nghệ và các công cụ xung quanh Big Data đang phát triển nhanh chóng, nhưng nó không đồng nghĩa với việc có đủ nhân lực với trình độ chuyên môn để vận hành chúng hiệu quả. Việc thu thập, quản lý và xây dựng các báo cáo khả thi từ Big Data sẽ khó hơn nhiều nếu doanh nghiệp hay đội ngũ của bạn không có kiến thức chuyên môn.