Nếu bạn đã từng nghe đến thuật ngữ “Big Data” (Dữ liệu Lớn), bạn có thể đã hiểu rằng phân tích dữ liệu là một phần quan trọng của việc làm dữ liệu Lớn khác biệt so với phân tích dữ liệu truyền thống. Hãy cùng khám phá các khía cạnh khác trong bài viết này.
Nội dung
Big Data là gì?
Dữ liệu Lớn (Big Data) là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Khối lượng 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. Nhưng Big Data không chỉ đơn thuần là về khối lượng, mà còn bao gồm các loại dữ liệu đa dạng như dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc. Điều này tạo ra cơ hội để khai thác và tìm hiểu các thông tin quan trọng từ dữ liệu.
Ưu điểm lớn của việc làm Dữ liệu Lớn có thể giúp bạn có mức lương cao trong lĩnh vực Phân tích Dữ liệu.
Các lĩnh vực sử dụng Big Data
Dữ liệu Lớn và phân tích dữ liệu có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh và có nhiều ứng dụng khác nhau. Dưới đây là một số ngành áp dụng Big Data một cách hiệu quả, góp phần tăng cường hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.
1. Ngành Ngân hàng
Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả, thể hiện vai trò quan trọng trong mọi hoạt động từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính. Hãy cùng xem cách ngành ngân hàng ứng dụng Big Data:
- Sử dụng các kỹ thuật phân cụm để xác định vị trí chi nhánh mới dựa trên nhu cầu tiềm năng của khách hàng.
- Kết hợp nhiều quy tắc áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần thiết cung cấp hàng năm.
- Khoa học dữ liệu là nền tảng của hệ thống ngân hàng kỹ thuật số.
- Sử dụng machine learning và AI để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên gia liên quan.
- Hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và đảm bảo an ninh cho ngân hàng.
2. Ngành Y tế
Khoa học dữ liệu ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe con người hiện nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Big Data đã làm giảm lãng phí tiền bạc và thời gian. Chính phủ cũng đã tài trợ các dự án ứng dụng Big Data nhằm phát triển cơ sở hạ tầng y tế mới và các dịch vụ y tế khẩn cấp.
Ví dụ về ứng dụng Big Data trong ngành y tế:
- Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào thời điểm cụ thể.
- Theo dõi tình trạng bệnh nhân thông qua hồ sơ sức khỏe điện tử.
- Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo để theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan.
- Xác định các triệu chứng và phát hiện nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.
- Lưu trữ và bảo mật lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
- Tạo ra các ứng dụng dự báo cho các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như sốt xuất huyết hoặc sốt rét.
3. Thương mại điện tử
Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng lợi ích của việc thao tác trực tuyến mà còn đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Với Big Data, các doanh nghiệp có thể tạo lợi thế cạnh tranh bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.
Ứng dụng Big Data trong thương mại điện tử:
- Thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng trước cả khi giao dịch bắt đầu.
- Xây dựng mô hình tiếp thị hiệu quả.
- Xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của chúng.
- Đánh giá hành vi và gợi ý các sản phẩm tương tự.
- Gửi mã khuyến mại cho khách hàng khi có sản phẩm trong giỏ hàng nhưng không mua.
- Tạo báo cáo tùy chỉnh theo tiêu chí khách hàng, ví dụ như độ tuổi, giới tính, địa điểm truy cập, vv.
- Xác định yêu cầu của khách hàng và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất cho nhu cầu của họ.
- Phân tích hành vi và xu hướng khách hàng để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.
- Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
- Thu thập dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị linh hoạt cho đối tượng hoặc nhóm đối tượng, từ đó tăng khả năng bán hàng.
- Tìm hiểu sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ để tiến hành chiến dịch quảng cáo dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.
4. Ngành Bán lẻ
Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Từ dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.
Ứng dụng Big Data trong ngành bán lẻ:
- Xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.
- So sánh tỷ lệ cung – cầu và ngăn chặn việc tung ra thị trường các sản phẩm không được khách hàng đón nhận.
- Xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng dựa trên thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.
- Kết hợp phân tích thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác sản phẩm phù hợp để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng.
- Đưa ra các ứng dụng dự báo cho khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như sốt xuất huyết hoặc sốt rét.
5. Marketing Kỹ thuật số
Digital Marketing là chìa khóa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Không chỉ các công ty lớn có thể thực hiện hoạt động quảng cáo tiếp thị trực tuyến mà cả các doanh nghiệp nhỏ cũng có thể thực hiện các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã hỗ trợ phát triển Digital Marketing mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào.
Ứng dụng Big Data trong Digital Marketing:
- Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh, và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp doanh nghiệp xác định rõ hơn cơ hội tốt để triển khai các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.
- Xác định người dùng trên các nền tảng truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên tiêu chí như nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.
- Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo ra kết quả tốt hơn.
- Sử dụng dữ liệu để tạo và nuôi chu trình khách hàng.
- Tư vấn cho các chủ doanh nghiệp về các chủ đề tìm kiếm phổ biến và triển khai chúng trong chiến lược nội dung để đạt được xếp hạng cao hơn trên Google (SEO).
- Tạo các đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu khách hàng tương tự và tạo ra lợi nhuận.
- Tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí như độ tuổi, giới tính, địa điểm truy cập của khách hàng.
- Xác định yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để thực hiện nhu cầu của họ.
- Phân tích hành vi và xu hướng của khách hàng để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.
- Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
- Thu thập dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị linh hoạt theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, từ đó tăng khả năng bán hàng.
- Tìm hiểu sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, dễ dàng thực hiện chiến dịch quảng cáo dựa trên phân tích có sẵn.
6. Ngăn chặn nội dung đen
Ví dụ cụ thể như là tiện ích Extension (Chrome, Firefox, Safari…) có thể dùng miễn phí để lọc nội dung sử dụng Big Data để thu thập và dự đoán xem nội dung đó có phù hợp không. Ví dụ chức năng Ad Block nhanh chóng chặn các banner, pop-ups, video ads gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi. Sau đó nó lập tức thu thập và gửi về server những yếu tố này để đưa vào danh sách cấm. Đối với nhiều dữ liệu, tỷ lệ nhận diện và chặn sẽ càng chính xác.
Đặc trưng của Big Data
Dữ liệu Lớn thường có ba đặc trưng quan trọng:
- Volume: Khối lượng dữ liệu lớn
- Variety: Nhiều loại dữ liệu đa dạng
- Velocity: Tốc độ xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ nhiều nguồn bao gồm các trang web, mạng xã hội, ứng dụng trên máy tính và thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học và các thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trên mạng (IoT).
Để sử dụng dữ liệu Lớn thực tế và giải quyết các vấn đề kinh doanh, các tổ chức cần có cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ dữ liệu như:
- Cơ sở hạ tầng lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho dữ liệu Lớn và tích hợp dữ liệu.
- Phần mềm phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh.
- Công nghệ và kỹ năng liên quan đến Big Data.
Big Data và phân tích dữ liệu
Giá trị thực sự của Dữ liệu Lớn đến từ việc phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, Dữ liệu Lớn chỉ là một tập hợp dữ liệu với sự 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, cải thiện dịch vụ khách hàng, hiệu suất cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh. Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra lượng 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.
Phân tích dữ liệu có thể tham khảo các ứng dụng kinh doanh thông minh và tiên tiến hơn. 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 cũng 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 số (hoặc phân tích dữ liệu định lượng), tập trung vào các biến có thể so sánh theo thống kê, so với phân tích dữ liệu định tính tập trung vào dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản.
Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ dữ liệu Lớn
Để làm việc với khái niệm Big Data, các tổ chức cần có cơ sở hạ tầng để thu thập và lưu trữ dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo an toàn thông tin trong quá trình lưu trữ và truyền dữ liệu.
Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ dữ liệu Lớn bao gồm:
- Hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế để thu thập và lưu trữ dữ liệu.
- Phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu.
- Phần mềm phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh.
- Công nghệ và kỹ năng liên quan đến Big Data.
Các công nghệ đặc biệt dành cho Big Data bao gồm:
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là một công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với Big Data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán.
Hadoop giúp xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó cho phép mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.
Apache Spark
Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý Big Data trong Hadoop.
Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu quan trọng trong việc xử lý dữ liệu Lớn và có thể triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình như Java, Scala, Python và R, và cung cấp hỗ trợ cho SQL, xử lý đồ thị, học máy và xử lý streaming data.
Data Lakes
Data Lakes là một hệ thống lưu trữ dữ liệu chứa dữ liệu thô trong định dạng gốc của nó cho đến khi các người dùng kinh doanh cần dữ liệu đó. Các data lakes giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một khối lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu.
Cơ sở dữ liệu NoSQL
Cơ sở dữ liệu NoSQL là một phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu dựa trên các nguyên tắc khác biệt so với cơ sở dữ liệu SQL truyền thống. Các cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ và quản lý dữ liệu theo các cách cho phép tốc độ hoạt động cao và tính linh hoạt tuyệt vời.
