Big data là gì – Toàn bộ thông tin liên quan đến Big data

Các kỹ năng Big Data

Big Data và các nỗ lực phân tích Big Data yêu cầu kỹ năng cụ thể, cho dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài.

Nhiều kỹ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.

Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, data visualization, lập trình mục đích chung (general-purpose programming) và cấu trúc dữ liệu và giải thuật (data Structure and algorithms). Ngoài ra, cũng cần có những người có kỹ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án Big Data.

Với độ phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực về các kỹ năng trên, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.

Các trường hợp sử dụng Big Data

Big Data và analytics có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dưới đây là một vài ví dụ:

• Phân tích khách hàng. Các công ty có thể kiểm tra dữ liệu khách hàng để nâng cao trải nghiệm người dùng, cải thiện tỉ lệ chuyển đổi và giữ khách hàng tốt hơn.
• Phân tích hoạt động. Nâng cao hiệu quả hoạt động và sử dụng tài sản tốt hơn là mục tiêu của nhiều công ty. Phân tích Big Data có thể giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn và cải thiện hiệu suất.
• Phòng chống gian lận. Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức xác định các hoạt động khả nghi và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.
• Tối ưu hóa giá cả. Các công ty có thể sử dụng phân tích Big Data để tối ưu hóa giá đặt cho sản phẩm và dịch vụ, giúp tăng doanh thu.

Những “siêu năng lực” mà công nghệ Big data đem đến cho doanh nghiệp

Hiểu và nhắm đúng mục tiêu khách hàng

Đây được coi là lợi ích đầu tiên và thấy rõ nhất của Big data trong Marketing. Việc hiểu được Big data là gì sẽ đem lại lợi ích rất lớn cho doanh nghiệp trong việc nhắm đúng khách hàng. Hơn thế nữa, Big data được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như hành vi và sở thích của họ.

Các công ty muốn mở rộng bộ dữ liệu truyền thống của họ với dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt cũng như phân tích văn bản và dữ liệu cảm biến để có bức tranh hoàn chỉnh hơn về khách hàng của họ. Sử dụng dữ liệu lớn, các công ty viễn thông có thể dự đoán tốt hơn việc “khuấy động” khách hàng và nắm được xu hướng tiêu dùng sử dụng của họ. Ví dụ điển hình, Wal-Mart có thể dự đoán sản phẩm nào sẽ bán và các công ty bảo hiểm xe hơi hiểu khách hàng của họ thực sự lái tốt đến mức nào. Ngay cả các chiến dịch bầu cử của chính phủ có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng phân tích nhờ vào Big data.

Ứng dụng của Big Data trong việc định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân

Big data không chỉ dành cho các công ty và chính phủ mà còn dành riêng cho tất cả chúng ta. Giờ đây, chúng ta có thể hưởng lợi từ dữ liệu được tạo từ thiết bị có thể đeo như đồng hồ thông minh hoặc vòng đeo tay thông minh. Trong trường hợp của Jawbone, công ty hiện thu thập dữ liệu giấc ngủ mỗi đêm, việc phân tích khối lượng dữ liệu đó sẽ mang lại những hiểu biết hoàn toàn mới về sức khỏe và có thể cung cấp cho từng người dùng cá nhân. Những dữ liệu từ người dùng có thể cho doanh nghiệp cái nhìn rõ nét nhất về xu hướng cũng như hành vi của khách hàng để tạo ra được một hướng đi cụ thể, chiến lược đúng đắn. Đây là điều hoàn toàn hợp lý và có lợi đối với mọi doanh nghiệp từ dữ liệu của cá nhân và trong trường hợp của Jawbone thì các doanh nghiệp liên quan đến sức khỏe là những người được hưởng lợi hơn cả.

Phòng chống an ninh giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro

Big data được áp dụng rất nhiều trong việc cải thiện bảo mật và cho phép thực thi pháp luật. Cơ quan An ninh Quốc gia (NSA) ở Hoa Kỳ sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để chặn các mảnh đất khủng bố (và có thể do thám). Những người khác sử dụng các kỹ thuật dữ liệu lớn để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công trên mạng, các công ty thẻ tín dụng sử dụng dữ liệu lớn sử dụng nó để phát hiện các giao dịch gian lận.

Muốn là được như vậy thì Big Data là gì là một điều mà các doanh nghiệp cần nắm rõ ràng. Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay thì không chỉ những tổ chức chính phủ mà các doanh nghiệp vận dụng rất nhiều đến yếu tổ bảo mật quyền lợi của thương hiệu, giảm thiểu tối đa rủi ro từ yếu tố môi trường bên ngoài tác động. Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức doanh nghiệp xác định các hoạt động khả nghi, và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.

Tối ưu hóa giá cả

Tất nhiên việc sử dụng Big Data vào mục đích kinh doanh như định giá là vô cùng quan trọng. Đối với một doanh nghiệp thì Big Data cũng tham gia vào hoạt động định giá sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp đó. Không phải muốn đặt giá bao nhiêu thì đặt, mà các doanh nghiệp cần phải nghiên cứu cũng như giá của các đối thủ cùng ngành và xu hướng của khách hàng. Từ đó giảm thiểu tối đa thời gian đi phân tích mà vẫn có được kết quả như mong muốn từ dữ liệu lớn mà doanh nghiệp có được. Đây được coi là một lợi ích giúp doanh nghiệp định giá đúng, gia tăng được lợi nhuận cho doanh nghiệp sau này.

Nắm bắt được các giao dịch tài chính

Danh mục những lợi ích đến từ Big data cuối cùng của tôi đến từ giao dịch tài chính. Giao dịch tần số cao (HFT) là một khu vực mà dữ liệu lớn tìm thấy rất nhiều ngày hôm nay. Ở đây, các thuật toán dữ liệu lớn được sử dụng để đưa ra quyết định giao dịch. Ngày nay, phần lớn giao dịch cổ phiếu hiện đang diễn ra thông qua các thuật toán dữ liệu ngày càng tính đến các tín hiệu từ mạng truyền thông xã hội và các trang web tin tức để thực hiện, mua và bán quyết định trong vài giây. Các thanh toán và giao dịch điện tử ngày nay rất phổ biến và tại Việt Nam không phải ngoại lệ, rất nhiều thương hiệu đã tập trung vào các giao dịch để phân tích dữ liệu người dùng. Đặc biệt là các công ty hoạt động về ngành thương mại điện tử, Big data sẽ giúp ích khá lớn cho các thương hiệu ở lĩnh vực này.

Thách thức đến từ Big Data

Mặc dù hiểu rõ big data là gì nhưng cũng phải nhìn thẳng vào sự thật nó cũng có những thách thức riêng của nó. Đầu tiên, dữ liệu lớn là… rất lớn. Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, khối lượng dữ liệu được tăng gấp đôi về kích thước khoảng hai năm một lần . Các tổ chức vẫn đấu tranh để bắt kịp với dữ liệu của họ và tìm cách để lưu trữ hiệu quả nó. Nhưng trên thực tế nó không đủ để lưu trữ dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu dành 50 đến 80 phần trăm thời gian quản lý và chuẩn bị dữ liệu trước khi nó thực sự có thể được sử dụng.

Công nghệ dữ liệu lớn đang thay đổi với tốc độ nhanh đến chóng mặt. Một vài năm trước, Apache Hadoop là công nghệ phổ biến được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn. Sau đó, Apache Spark được giới thiệu vào năm 2014 và nó tạo ra được cú hích lớn trên thị trường vào thời điểm đó. Hiện nay dữ liệu lớn đang cực kỳ phổ biến và việc bắt kịp với công nghệ dữ liệu lớn và một thách thức chung với cả các công ty hoạt động cung cấp với các công ty sử dụng Big data đang là thách thức hiện hữu.

Chỉ trích đối với Big Data

Trên cộng đồng hiện nay đang tồn tại 2 luồng ý kiến chỉ trích Big Data, đó là chỉ trích về cách sử dụng Big Data và chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data.

Chỉ trích về cách sử dụng Big Data

Nhà khởi nghiệp cũng là người viết sách Chris Anderson cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải giữ được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về chính trị, xã hội và kinh tế. Chẳng hạn, ngay cả khi các doanh nghiệp đã đầu tử hàng tỉ đô la vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng được những thông tin này. Chính vì thế nên hiệu của Big Data đã bị giảm hiệu quả đi rất nhiều so với lúc ban đầu, dẫn đến việc lãng phí tài nguyên.

Ngoài ra, còn có những chỉ trích cho rằng Big Data chỉ có thể miêu tả được thế giới trong quá khứ hoặc tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực mà thôi. Lý do đưa ra là Big Data dựa trên các dữ liệu đã sinh ra được từ trước. Về việc nói về tương lai thì ngoài việc sử dụng Big Data còn phải kết hợp thêm các mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển dộng của thế giới mới đưa ra được dự đoán chính xác được.

Ngoài ra, hiện nay con người còn có một nỗi lo khác, chính là vấn đề riêng tư của những người sử dụng. Thông tin có khả năng định dạng người sử dụng có thể thu thập khi mà thu thập Big Data và điều này hoàn toàn không được sự cho phép của họ. Điều này tại một số quốc gia là vi phạm luật. Rất nhiều những chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau đang cố gắng thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.

Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data

Danah Boyd – một nhà nghiên cứu đã bày tỏ sự quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, điều đó dù ít hay nhiều cũng có thể sẽ ảnh hướng đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu sẽ lấy từ một số nguồn Bid Data, trong khi những nguồn khác không phải là từ Big Data thì cũng sẽ đặt ra những thách thức trong việc phân tích dữ liệu.

Ví dụ một vài ứng dụng của Big Data

• Ứng dụng về dữ liệu được tạo ra cho Big Data có rất nhiều, trong đó có:
• Dữ liệu từ các trang mạng xã hội, các ứng dụng như Instagram, Facebook
• Mua sắm, đặt vé trực tuyến
• Chi tiết về nhân viên của một công ty đa quốc gia nào đó

Phân tích Big Data cũng được coi như là một phiên bản nâng cấp hơn của việc phân tích dữ liệu. Việc phân tích Big Data sẽ có một số ứng dụng như:

• Các thông tin về dự báo thời tiết
• Tiếp thị chứng khoán
• Thực hiện những nhiệm vụ không gian, trong đó mỗi một thông tin cũng đều là rất quan trọng.
• Ứng dụng trong lĩnh vực y tế, nơi mà một tình trạng sức khỏe bệnh nhân cụ thể có thể sẽ được theo dõi.

Công nghệ Big Data hàng đầu sẽ được chia thành 4 lĩnh vực: phân loại như sau: lưu trữ dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu.

Trên đây là những thông tin liên quan đến Big data do dean2020.edu.vn đã tổng hợp và chia sẻ đến các bạn. Hy vọng rằng với những chia sẻ trên đây sẽ giúp bạn có thêm nhiều thông tin hơn về big data bạn nhé!