Big data là gì? Ứng dụng phổ biến của big data có gì nổi bật

Thuật ngữ “big data” đang dần nổi lên trong đa ngành thực tiễn. Với khả năng chuyển hóa và xử lý dữ liệu vượt bậc. Đây là một lĩnh vực công nghệ tiềm năng, có thể thay thế những phương pháp truyền thống.Vậy big data là gì? Ứng dụng thực tế của dữ liệu này như thế nào? Cùng Pindias khám phá qua bài viết dưới đây!

Dữ liệu big data là gì? Những điều cần biết về dữ liệu lớn Big data

• Khái niệm big data

Big data (dữ liệu lớn) được sử dụng để mô tả khối dữ liệu khổng lồ, mang cấu trúc phức tạp và có khả năng xử lý các vấn đề mà một công cụ quản lý dữ liệu truyền thống không thể giải quyết hiệu quả.

Thuật ngữ big data đang dần được khai phá trong đa lĩnh vực. 

• Tính năng chính và đặc điểm 5Vs của dữ liệu lớn

Big data nổi bật với hai tính năng sau:

• Tệp lưu trữ dữ liệu lớn (large datasets): Những tập thông tin lớn, chi tiết sẽ được lưu trữ và xử lý qua công cụ tiên tiến này. Các loại máy tính truyền thống thông thường không thể xử lý nổi.
• Sử dụng các chiến lược (strategies) cùng tích hợp những công nghệ (technologies) để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Đặc điểm 5Vs của dữ liệu lớn:

• Tổng dung lượng lưu trữ (volume): đó là kích thước và số lượng dữ liệu lớn mà các công ty quản lý và phân tích. Big data sử dụng công nghệ “đám mây”. Để đáp ứng được khả năng lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ. 
• Khả năng xử lý dữ liệu cao (velocity): tốc độ mà các doanh nghiệp, công ty nhận, lưu trữ và quản lý dữ liệu. Ví dụ: số lượng bài đăng trên mạng xã hội hoặc lượt truy vấn tìm kiếm cụ thể nhận được trong một ngày, giờ. Hoặc đơn vị thời gian khác.
• Đa dạng kiểu dữ liệu (variety): sự đa dạng và nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc và dữ liệu thô.
• Độ chính xác (veracity): chính là “sự thật” hoặc độ chính xác của dữ liệu và tài sản thông tin, thường xác định độ tin cậy của cấp điều hành.
• Giá trị thông tin (value): đây là chữ “V” quan trọng nhất theo quan điểm của doanh nghiệp. Giá trị của dữ liệu lớn thường đến từ việc khám phá thông tin chi tiết và nhận dạng mô hình. Big data giúp hoạt động hiệu quả, mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn và các lợi ích kinh doanh rõ ràng. 

Mô hình 5Vs của dữ liệu lớn (Big data). 

Cách thức hoạt động của big data như thế nào?

Big data có thể được phân loại theo cấu trúc hoặc không cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin đã được tổ chức quản lý trong cơ sở dữ liệu và bảng tính (thường sẽ là các số tự nhiên). Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không có tổ chức.  Nằm ngoài mô hình hoặc định dạng được xác định trước (dữ liệu sẽ được thu thập từ các nguồn truyền thông xã hội). 

Big data tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và ứng dụng khác nhau. Chúng có thể thu thập từ các bình luận được chia sẻ công khai trên mạng xã hội và trang web. Ngoài ra, tổng hợp tự nguyện từ các thiết bị điện tử và ứng dụng cá nhân thông qua bảng câu hỏi. Thao tác mua sản phẩm và đăng ký điện tử cũng là một cách thu thập dữ liệu. 

Thông thường dữ liệu sẽ được lưu trữ nhiều nhất trong cơ sở dữ liệu máy tính và phân tích bằng phần mềm. Những phần mềm này sẽ được thiết kế đặc biệt, chuyên dụng để xử lý các tập dữ liệu lớn, đầy phức tạp. 

Các công nghệ đặc biệt dành cho big data là gì

Công nghệ dữ liệu lớn được phân theo 4 loại dưới đây:

1. Lưu trữ dữ liệu

Công nghệ big data được tạo thành từ cơ sở hạ tầng. Cho phép người dùng lưu trữ dữ liệu sao cho thuận tiện khi truy cập. Có hai công cụ thường được sử dụng là Apache Hadoop và MongoDB. 

• Apache Hadoop: Đây là công cụ dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất với nền tảng phần mềm nguồn mở lưu trữ. Và xử lý dữ liệu khổng lồ trong môi trường điện toán phân tán trên các cụm phần cứng. Công cụ này cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn, giảm lỗi thiết kế, mở rộng và xử lý tất cả các định dạng dữ liệu.
• MongoDB: Công nghệ này được dùng để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu. Nó sử dụng cặp khóa-giá trị (đơn vị dữ liệu cơ bản). MongoDB phân loại tài liệu thành các bộ sưu tập. Nó được viết bằng C, C++ và JavaScript và là một trong những cơ sở dữ liệu big data phổ biến nhất.Vì nó có thể quản lý và lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc một cách dễ dàng.

2. Khai thác dữ liệu

Các công nghệ dữ liệu lớn như Rapidminer và Presto. Có thể biến dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thành thông tin có thể sử dụng được.

• Rapidminer: Là một công cụ khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán. Rapidminer xử lý và chuẩn bị dữ liệu, đồng thời xây dựng các mô hình học máy và học sâu. Mô hình đầu cuối cho phép cả hai chức năng thúc đẩy tác động trong toàn tổ chức. 
• Presto: Được Facebook phát hành để truy vấn nguồn mở. Presto chạy các truy vấn phân tích đối với tập dữ liệu vô cùng lớn. Hiện nay, Presto khá phổ biến, một truy vấn trên Presto có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn trong một tổ chức. Và thực hiện phân tích chứng chỉ trong vài phút.

3. Phân tích dữ liệu

Apache Spark và Splunk là hai công nghệ được sử dụng để phân tích big data:

• Apache Spark: Spark là một công cụ dữ liệu lớn có khả năng phân tích dữ liệu vì nó nhanh và hiệu quả khi chạy các ứng dụng. Nó nhanh hơn Hadoop vì sử dụng bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên (RAM) .Thay vì được lưu trữ và xử lý theo lô thông qua MapReduce. Spark hỗ trợ nhiều nhiệm vụ và truy vấn phân tích dữ liệu.
• Splunk: Splunk hỗ trợ thu thập thông tin chuyên sâu từ các bộ dữ liệu lớn. Công cụ này có thể tạo biểu đồ, báo cáo và bảng điều khiển. Splunk cũng cho phép người dùng kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào kết quả dữ liệu.

4. Trực quan hóa dữ liệu

Những công nghệ dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh trực quan tuyệt đẹp từ dữ liệu, có thể nhắc tới hai công cụ:

• Tableau: Tableau được sử dụng khá phổ biến, hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu vì giao diện kéo và thả, giúp dễ dàng tạo biểu đồ hình tròn, biểu đồ thanh, biểu đồ hộp, biểu đồ Gantt,... Đây là một nền tảng an toàn cho phép người dùng chia sẻ hình ảnh và bảng điều khiển trong thời gian thực.
• Looker: Đây một công cụ kinh doanh thông minh (BI), được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn và sau đó chia sẻ những hiểu biết đó với các nhóm khác. Biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển có thể được định cấu hình bằng một truy vấn, chẳng hạn như theo dõi mức độ tương tác của thương hiệu hàng tuần thông qua phân tích phương tiện truyền thông xã hội. 

Ứng dụng và vai trò của big data là gì 

Big data đang mở ra kỷ nguyên mới về chuyển đổi số trong đa lĩnh vực, cụ thể là qua các ngành dưới đây:

• Thương mại điện tử 

Nhiều doanh nghiệp thương mại điện tử ứng dụng big data để thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng. Mục đích là nhằm tạo ra một mô hình tiếp thị với hiệu suất cao. Nhờ công nghệ này, người quản lý có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang đó. 

Ngành thương mại điện tử ứng dụng công nghệ big data để thu thập dữ liệu và tăng khả năng bán hàng. 

Ngoài ra, big data sẽ hỗ trợ đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này làm tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn. Doanh nghiệp cũng có thể cải thiện kết quả kinh doanh dựa trên dự báo xu hướng hàng hóa mà dữ liệu lớn mang lại.

• Ngân hàng ứng dụng big data là gì 

Hầu hết các ngân hàng cũng đang tìm cách tiếp cận big data theo hướng khai thác dữ liệu và phát triển, đổi mới sản phẩm. 

Big data đang được ứng dụng triệt để trong lĩnh vực ngân hàng. 

Hệ thống phân tích dữ liệu của big data sẽ xác định các địa điểm chi nhánh - nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng, để đề xuất lập chi nhánh mới. Big data cũng hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày, đảm bảo an ninh cho ngân hàng. Hơn nữa, công nghệ này còn giúp ngân hàng theo dõi hành vi của khách hàng, xác định nguồn dữ liệu cần thiết để thu thập phục vụ cho việc đưa ra giải pháp.

Dữ liệu lớn còn có khả năng tự động phát hiện những giao dịch bất thường. Điều này giúp ngân hàng đưa ra phương án xử lý kịp thời và luôn đảm bảo được an ninh trong quá trình giao dịch.

• Ứng dụng của big data trong y tế

Ứng dụng big data trong y tế giúp người dùng xác định đúng phương hướng điều trị, tiết kiệm chi phí, tối ưu thời gian và cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. 

Hệ thống big data có thể theo dõi tình trạng bệnh nhân, gửi báo cáo cho các bác sĩ. Hơn nữa, công nghệ này có khả năng đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu. Big data cũng có thể giúp lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật cùng lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.

• Bất động sản ứng dụng big data 

Dữ liệu lớn đang dần thay đổi cách vận hành của ngành bất động sản Việt Nam theo chiều hướng tích cực. Theo đó, quá trình mua bán bất động sản không cần diễn ra bằng cách khảo sát mặt bằng hay đi thực địa. Thay vào đó, người dùng được tiếp cận kho dữ liệu khổng lồ để tập trung vào các mục tiêu cốt lõi.

Big data sẽ giúp giảm tác động tự nhiên tới ngành bất động sản hậu cần, hỗ trợ đầu tư hợp lý và phát triển đa dạng. Với nguồn dữ liệu hoàn hảo và khổng lồ, big data sẽ đưa ra vị trí khách hàng chính xác và đảm bảo hoạt động tiếp thị hiệu quả. 

Ngoài những lĩnh vực trên, big data cũng đang được ứng dụng triệt để trong các ngành giải trí, điện tử đám mây, giáo dục và các ngành hàng bán lẻ. Tất cả đều phục vụ mục đích chung là lưu trữ dữ liệu, tìm kiếm khách hàng, cải thiện hiệu suất doanh thu,…

• Ứng dụng của big data là gì trong ngành công nghiệp

Big data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp thông qua 4 lợi ích lớn sau đây:

• Hỗ trợ phát triển phần mềm sản phẩm: Nhiều doanh nghiệp ứng dụng dữ liệu lớn để xây dựng mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ.  Nhờ vào tính năng mô hình hóa, họ sẽ phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm/dịch vụ trong quá khứ và hiện tại và phát triển thành phần mềm hoàn chỉnh. 
• Giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng: Các doanh nghiệp có thể sử dụng big data để thu thập dữ liệu từ các phương tiện truyền thông xã hội, lịch sử web, nhật ký cuộc gọi,...Từ đó, doanh nghiệp sẽ hiểu rõ tâm lý của khách hàng hơn, thông qua chính hành vi thực tế của họ. 
• Phát triển máy học (machine learning): Big data đóng vai trò không nhỏ cho sự thành công của máy học. Máy móc có thể tự học từ những dữ liệu lịch sử thay vì con người phải lập trình. Đây được coi là một bước tiến vĩ đại của con người trong việc phát triển các thiết bị công nghệ hiện đại. 
• Thúc đẩy sự cải tiến mới: Big data thống kê những dữ liệu về thông tin sản phẩm, lịch sử phát triển của mọi lĩnh vực, ngành nghề. Nhờ đó, người quản lý có thể xác định được những vấn đề cần cải tiến, phát triển công nghệ đem lại sự đổi mới để giúp ích cho các ngành công nghiệp.
• Nông nghiệp ứng dụng công nghệ big data

Trong nông nghiệp, big data thúc đẩy canh tác thông minh, hoạt động năng suất, tiết kiệm chi phí và mở ra nhiều cơ hội phát triển mới.

Big data sẽ hoạt động liên quan đến việc đáp ứng nhu cầu lương thực. Nó thực hiện bằng cách cung cấp cho nông dân thông tin về những thay đổi của thời tiết, lượng mưa và các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất cây trồng. Từ đó, big data thúc đẩy ứng dụng thuốc trừ sâu thông minh và chính xác, quản lý thiết bị, đảm bảo năng suất chuỗi cung ứng…

• Chính phủ

Mỗi ngày văn phòng Chính phủ đều phải tiếp nhận khối dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Nên việc ứng dụng công nghệ big data là điều vô cùng cần thiết. Công nghệ này sẽ hỗ trợ Chính phủ trong việc phân tích, xem xét các kế hoạch phát triển và an ninh mạng. 

• Lĩnh vực giáo dục, đào tạo

Ngành giáo dục đã đạt hiệu quả rất tốt khi ứng dụng thành công big data vào mô hình quản lý. Dữ liệu lớn được sử dụng để ước tính số lượng học sinh, sinh viên tuyển mỗi năm, quản lý hồ sơ, truy xuất thông tin cần thiết khi gặp vấn đề phát sinh. 

Hơn nữa, big data còn có khả năng ước tính nhu cầu tuyển dụng của các ngành nghề mỗi năm. Công nghệ này sẽ đưa ra các phương án đào tạo phù hợp để đáp ứng nguồn nhân lực cho xã hội. 

Ví dụ phổ biến về big data là gì trong thực tiễn

Một trong những ví dụ thực tiễn gần gũi với con người về big data có thể kể tới một số công cụ lưu trữ: 

• Facebook Insight: Đây là công cụ cho phép người dùng nắm được tần suất, địa điểm, thời gian các bài viết được chia sẻ trên trang. 
• Google Analytics: Là một công cụ theo dõi, đo lường đánh giá lượng truy cập các trang website. Công cụ này tạo ra các bảng thống kê chi tiết, chỉ ra cách khách hàng tìm thấy trang website, vị trí đăng nhập, thời gian ở lại trên trang,...

Shopee Analytics - Công cụ phân tích dữ liệu Shopee. 

• Shopee Analytics: Một công cụ hỗ trợ người dùng tổng hợp các dữ liệu về sản phẩm bán ra trên sàn thương mại điện tử Shopee. Shopee Analytics giúp phân tích và thống kê gian hàng đối thủ, cung cấp các từ khóa cạnh tranh giúp người bán thống kê nhu cầu thị trường một cách dễ dàng.
• Youtube Analytics: Là một công cụ khai thác yếu tố nhân khẩu học của những người xem video.

Với những ví dụ về big data này, bạn hoàn toàn có thể ứng dụng cho hoạt động kinh doanh của mình trên các nền tảng. 

Tổng kết: 

Bài viết trả lời cho câu hỏi “big data là gì?” cùng những đặc điểm, tính chất, cách thức hoạt động, ví dụ và ứng dụng của big data trong đời sống. Mong rằng bạn sẽ chắt lọc được những giá trị hữu ích của những chia sẻ trên để phục vụ cho mục đích kinh doanh của mình. 

Mọi thắc mắc xin vui lòng liên hệ qua:

Siêu nền tảng quản lý và đầu tư tài sản - Pindias

Địa chỉ: Lô CX01, khu đô thị Văn Khê, phường La Khê, quận Hà Đông, Hà Nội.

Số điện thoại: 1900633815