Chuyển đổi số

Dữ liệu lớn là gì? Ứng dụng của công nghệ dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

Dữ liệu lớn đóng vai trò mấu chốt trong hành trình tạo dựng một thành phố thông minh. Vậy dữ liệu lớn là gì và lý do nào khiến nó trở thành cái tên được nhắc đến nhiều hơn trong thời gian gần đây? Hãy cùng The Technical Trend tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé. 

1. Dữ liệu lớn là gì? 

Hiểu đơn giản thì Dữ liệu lớn, hay Big Data, là thuật ngữ chỉ một tập hợp dữ liệu vô cùng lớn và phức tạp, đến nỗi nó vượt xa khả năng thu thập, hiển thị, và quản lý dữ liệu của các phần mềm xử lý truyền thống.  

Tuy nhiên, dữ liệu lớn lại chứa rất nhiều thông tin có giá trị mà nếu được trích xuất thành công sẽ giúp ích rất nhiều cho hoạt động kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các bệnh dịch có thể phát sinh hay thậm chí là xác định tình hình giao thông theo thời gian thực. 

Chính vì khối lượng dữ liệu quá lớn nên việc thu, nhập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, chuyển giao, tìm kiếm, cập nhật cũng gặp khá nhiều khó khăn.  

dữ liệu lớn 1

2. Tính chất của Dữ liệu lớn 

Từ định nghĩa của dữ liệu lớn, cùng tìm hiểu thêm 5 đặc trưng (5Vs) cơ bản của nó: 

Khối lượng lớn (Volume): Đúng như tên gọi, dữ liệu lớn (Big data) chứa một lượng dữ liệu khổng lồ, có thể lên đến hàng tỉ GB hoặc thậm chí nhiều hơn. Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và sự phổ biến của internet, các dữ liệu được tạo ra từng ngày, từng giờ khiến cho khối lượng dữ liệu tăng lên một cách chóng mặt. 

Tốc độ nhanh (Velocity): Ngoài việc chứa một lượng dữ liệu lớn, tốc độ xử lý nhanh cũng là một điều kiện không thể thiếu. Phần lớn big data trong các lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, thương mại điện tử, y tế,…đều được xử lý theo thời gian thực (real-time). Nói cách khác, công nghệ quản lý dữ liệu lớn với sự phát triển ngày càng tiên tiến đã cho phép người dùng tiếp nhận và xử lý ngay lập tức ngay trước khi lưu vào cơ sở dữ liệu. 

Đa dạng dữ liệu (Variety): Trước đây, hầu hết dữ liệu đều được sắp xếp gọn gàng trong bảng, còn được gọi là dữ liệu cấu trúc. Nhưng ngày nay, công nghệ dữ liệu lớn (big data) đã cho phép liên kết và phân tích nhiều loại dữ liệu với nhau. Theo đó, dữ liệu không cần phải tuân theo một cấu trúc nhất định mà mà có thể xuất hiện và lưu trữ ở rất nhiều định dạng khác nhau như bài viết trên mạng xã hội, hình ảnh, âm thanh, video,…

Độ chính xác (Veracity): Là một trong những tính chất phức tạp nhất của dữ liệu lớn, độ chính xác đề cập đến việc khai thác chất lượng tệp dữ liệu và làm sạch dữ liệu đó một cách có hệ thống. Từ đó làm tăng độ chính xác và tin cậy, giúp cho việc phân tích trở nên hiệu quả hơn. Đây có thể nói là một bước vô cùng quan trọng của dữ liệu lớn. 

Giá trị thông tin (Value): Giá trị thông tin cũng là một tính chất đặc trưng và quan trọng của dữ liệu lớn. Ví dụ một doanh nghiệp muốn ứng dụng dữ liệu lớn cho mô hình phát triển kinh doanh của mình. Việc đầu tiên họ cần làm là xác định những giá trị thông tin mà nó có thể mang lại để hỗ trợ cho việc giải quyết nhu cầu của doanh nghiệp đó. 

Xem thêm: Quy trình 7 bước chuyển đổi số trong doanh nghiệp hiệu quả

3. Ứng dụng của công nghệ dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

Phát triển phần mềm sản phẩm

Hiện nay đã có một số doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu khách hàng. Các mô hình dự đoán được tạo nên bằng cách phân loại các thuộc tính nổi bật của sản phẩm, dịch vụ từ quá khứ đến hiện tại và mô hình hóa quan hệ giữa chúng với thành công thương mại của các dịch vụ. 

dữ liệu lớn

Trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm khách hàng là yếu tố quan trọng mà mọi doanh nghiệp đều cần phải đảm bảo. Và dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp thu thập thông tin dữ liệu từ các phương tiện truyền thông xã hội, truy cập các website, nhật ký cuộc gọi và các nguồn thông tin khác để cải thiện trải nghiệm khách hàng, đồng thời tối đa hóa những giá trị mà doanh nghiệp cung cấp. 

Máy học (Machine Learning)

Máy học là lĩnh vực nhỏ của khoa học máy tính có khả năng học hỏi các cách hoàn thành nhiệm vụ và tìm ra cách cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cụ thể. Nói cách khác, thay vì lập trình, chúng ta có thể dạy máy học. Sự sẵn có của dữ liệu lớn ảnh hưởng khá nhiều đến việc đào tạo các mô hình máy học có khả năng tiếp nhận, sàng lọc và học hỏi. 

Cá nhân hóa hoạt động tiếp thị 

Tiếp thị (hay marketing) là hoạt động vô cùng quan trọng và có ảnh hưởng đến sự phát triển của doanh nghiệp, đặc biệt là sự cá nhân hóa trong tiếp thị là một lĩnh vực mà doanh nghiệp cần sử dụng dữ liệu lớn. Bởi vì nó giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về đối tượng khách hàng, từ đó tạo ra các chiến dịch tiếp thị nhắm đến một thị trường ngách hoặc một phân khúc cụ thể. Ngoài ra nó còn cung cấp cấp thông tin chi tiết giúp các nhà tiếp thị tạo nên những chiến dịch có tỷ lệ chuyển đổi cao. 

Quản lý nguồn nhân lực

Công nghệ dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp phát triển cách tiếp cận mạnh mẽ đến việc quản lý nguồn nhân lực. Với dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể có được những nhân viên giỏi nhất từ quyết định tuyển dụng cho đến đào tạo và phát triển. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có quyền truy cập vào thông tin cần thiết để thấu hiểu và cải thiện nguồn nhân lực. 

Trên đây chỉ là một vài ví dụ về các ứng dụng của dữ liệu lớn trong doanh nghiệp. Trên thực tế, dữ liệu lớn còn có vô vàn ứng dụng khác trên nhiều lĩnh vực và khía cạnh khác nhau. 

Hy vọng với bài viết trên, The Technical Trend đã giúp bạn hiểu hơn về khái niệm dữ liệu lớn là gì và vai trò quan trọng của nó đối với đời sống hiện nay.

Xem thêm: Top 5 phần mềm quản lý doanh nghiệp tốt nhất hiện nay

Top 5 phần mềm miễn phí tốt nhất cho doanh nghiệp