Big Data là gì? Ứng dụng của dữ liệu lớn trong các ngành

Big Data là gì? Big Data là một lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh chóng và sẽ còn tiến xa hơn trong tương lai. Việc nắm bắt và ứng dụng Big Data sẽ giúp các doanh nghiệp nâng cao hiệu quả kinh doanh và cạnh tranh trong thời đại số. Hãy cùng FPT Cloud tìm hiểu về khối dữ liệu này ngay dưới đây nhé!

1. Big Data là gì? 

Big Data hay dữ liệu lớn là một thuật ngữ chỉ về các tập dữ liệu có khối lượng khổng lồ, phức tạp và tốc độ thay đổi nhanh chóng, đến mức không thể quản lý, lưu trữ và xử lý được bằng các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống. 

Các doanh nghiệp ngày nay có thể sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ này để tiến hành phân tích, chuyển hóa thành thông tin hữu ích để giải quyết các vấn đề liên quan.

>>> Xem thêm: Dịch vụ lưu trữ đám mây giá tốt cho doanh nghiệp mọi ngành nghề

2. Đặc điểm của Big Data

Big Data được cấu thành từ 3 yếu tố chính, thường được tóm tắt là “3V”: lượng dữ liệu lớn (volume), tốc độ xử lý nhanh (velocity) và tính đa dạng, linh hoạt (variety).

Volume - Khối lượng lưu trữ dữ liệu lớn

Volume đề cập đến một khối lượng lớn dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau: từ các thiết bị thông minh, IoT, video, hình ảnh, âm thanh, các giao dịch kinh doanh, các phương tiện thông tin đại chúng, truyền thông xã hội…

Trước đây thì việc lưu trữ một lượng dữ liệu lớn như vậy thường rất khó khăn, nhưng hiện nay đã xuất hiện nhiều nền tảng công nghệ hiện đại, đã giúp cho việc lưu trữ trở nên dễ dàng và ít tốt kém hơn.

Velocity - Khả năng xử lý dữ liệu nhanh

Với sự phát triển của IoT, tốc độ truyền dữ liệu vào các doanh nghiệp vô cùng nhanh chóng đòi hỏi các doanh nghiệp phải có biện pháp  xử lý kịp thời. 

Theo một số nghiên cứu trong vòng 1 giây sẽ có khoảng 7000 tweet được đăng lên Twitter và có hơn 2 triệu bài đăng lên Facebook. Nếu không xử lý dữ liệu nhanh chóng, các doanh nghiệp có thể sẽ không ứng phó kịp thời trước những tình huống cũng như đưa ra quyết định hiệu quả trong thời gian ngắn.

Variety - Tính đa dạng

Data có thể tồn tại đa dạng, phong phú ở mọi hình thức có câu trúc hay không có cấu trúc: không chỉ bao gồm các bài đăng trên mạng xã hội, Big Data còn bao gồm dữ liệu từ email, máy tính, thiết bị di động, các giao dịch, hình ảnh, video, âm thanh,....

>>> Xem thêm: Cách lưu trữ cơ sở dữ liệu an toàn và hiệu quả nhất hiện nay 

3. Dữ liệu lớn Big Data khác gì so với data

Dữ liệu lớn Big Data và Data là một khái niệm bị nhiều người nhầm lẫn. Nhiều người cho rằng một số lượng lớn dữ liệu thì sẽ được gọi là Big Data. Tuy kích thước các tập dữ liệu rất quan trọng, nhưng khái niệm Big Data thực chất đề cập đến mục đích bạn sử dụng dữ liệu đó. Dưới đây là một số điểm khác biệt của Big Data so với Data:

4. Phân loại Big Data

Phân loại dữ liệu trên cấu trúc dữ liệu, Big Data bao gồm 3 loại chính:

Dữ liệu dạng có cấu trúc

• Loại dữ liệu này dễ dàng quản lý và tìm kiếm nhờ định dạng cố định.
• Chúng được lưu trữ và xử lý bằng công cụ như MySQL, Oracle, SQL Server.

Ví dụ: thông tin của khách hàng, lịch sử, dữ liệu giao dịch, dữ liệu tài chính.

Dữ liệu bán cấu trúc 

• Đây là loại dữ liệu có một số cấu trúc nhưng không tuân theo định dạng cố định. 
• Dữ liệu này cần phải được sử dụng bằng các công cụ truyền thông sau khi xử lý sơ bộ

Ví dụ: email HTML, XML, JSON.

Dữ liệu phi cấu trúc 

• Loại dữ liệu này không có định dạng cố định, khó xử lý bằng công cụ truyền thống.
• Chúng chiếm phần lớn dung lượng Big Data.

Ví dụ: email, tin nhắn, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu cảm biến, nhật ký.

Ngoài ra còn tồn tại 3 loại dữ liệu phổ biến bao gồm:

Dữ liệu không gian địa lý

• Bao gồm thông tin vị trí và thuộc tính của các đối tượng trên Trái đất, được thu thập từ nhiều nguồn như bản đồ, hình ảnh vệ tinh, cảm biến, dữ liệu giao thông và dân số. 
• Được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên thiên nhiên, nghiên cứu môi trường, và phát triển hệ thống định vị toàn cầu (GPS).

Dữ liệu ghi nhật ký máy 

• Được tạo ra bởi hoạt động của máy tính hoặc ứng dụng mà không có sự can thiệp của con người. Loại này thường bao gồm thông tin về thời gian và địa điểm xảy ra sự kiện, thông tin về người dùng hoặc chương trình khởi tạo sự kiện, và thông tin chi tiết về sự kiện đó. 
• Được sử dụng để theo dõi hiệu suất hệ thống, chẩn đoán sự cố, và đảm bảo an ninh mạng.

Dữ liệu nguồn mở 

• Bao gồm thông tin được cung cấp miễn phí và có thể được sử dụng và sửa đổi bởi bất kỳ ai; thường được thu thập từ các dự án cộng đồng hoặc được phát hành bởi các tổ chức phi lợi nhuận. 
• Được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm nghiên cứu khoa học, phát triển phần mềm, và giáo dục.

>>> Xem thêm: Dịch vụ sao lưu dữ liệu đám mây uy tín chất lượng tại FPT Cloud

5. Vai trò của phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp 

Trong thời đại kỷ nguyên số như hiện nay, việc phân tích dữ liệu lớn là công việc cần thiết với các doanh nghiệp để có thể nắm bắt kịp thời xu hướng, xử lý vấn đề và tăng tính cạnh tranh. Một số vai trò của việc phân tích Big Data trong doanh nghiệp bao gồm:

Hiểu rõ khách hàng mục tiêu

Dữ liệu Big Data được thu thập từ nhiều kênh mà khách hàng thường xuyên sử dụng như lịch sử trình duyệt, mạng xã hội,... giúp doanh nghiệp nắm bắt rõ hành vi, sở thích và nhu cầu của họ.

Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể phân loại khách hàng tiềm năng, cá nhân hóa trải nghiệm và đưa ra các chiến lược marketing hiệu quả, tối ưu chi phí thu hút khách hàng.

Tối ưu hóa hiệu quả hoạt động

Với việc phân tích dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể dễ dàng phân tích các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, công ty. Ví dụ công ty có thể thống kê xem một tháng có bao nhiêu khách hàng mới, lượng hàng tồn kho cần thiết, xác định tỷ lệ khách hàng trung thành quay lại mua sản phẩm, thống kê những đánh giá, phản hồi của khách hàng,...

Từ dó doanh nghiệp có được cái nhìn từ tổng quan đến chi tiết về các hoạt động kinh doanh của mình và đề xuất ra các giải pháp cải tiến, nâng cao năng suất, hiệu quả công việc

Nâng cao an ninh mạng

Việc phân tích dữ liệu lớn  giúp doanh nghiệp phát hiện, ngăn chặn các hành vi xâm nhập, gian lận, đánh cắp dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Nhờ vậy, doanh nghiệp bảo vệ được thông tin, tài sản của mình, đồng thời nâng cao uy tín và niềm tin của khách hàng.

Định giá chính xác sản phẩm

Big Data cung cấp cho doanh nghiệp thông tin về nhu cầu, mong muốn của khách hàng và giá cả thị trường, từ đó đưa ra mức giá phù hợp cho sản phẩm, dịch vụ.

Việc định giá hợp lý giúp doanh nghiệp thu hút khách hàng, tăng doanh thu và lợi nhuận.

Tăng tỷ lệ giao dịch thành công

Dữ liệu về hành vi mua sắm của khách hàng trên các trang web thương mại điện tử giúp doanh nghiệp hiểu rõ thói quen và sở thích của họ.

Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để đề xuất sản phẩm phù hợp, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và đưa ra các chương trình khuyến mãi hấp dẫn, từ đó tăng tỷ lệ chốt đơn.

6. Ứng dụng của Big Data trong các lĩnh vực

Nhờ khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý lượng thông tin khổng lồ, Big Data đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy đổi mới, sáng tạo và nâng cao hiệu quả hoạt động ở nhiều lĩnh vực khác nhau.

Trong lĩnh vực y tế, chăm sóc sức khỏe

• Chẩn đoán chính xác: Phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI, CT scan hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác hơn.
• Nghiên cứu đột phá: Phân tích dữ liệu bệnh nhân, gen và thử nghiệm lâm sàng giúp đẩy nhanh nghiên cứu, phát triển phương pháp điều trị mới và thuốc mới.
• Cá nhân hóa chăm sóc bệnh nhân: Dữ liệu lớn giúp cá nhân hóa phác đồ điều trị, nâng cao hiệu quả chăm sóc sức khỏe cho từng bệnh nhân.

Hoạt động Chính phủ

• Cải thiện dịch vụ công: Nâng cao hiệu quả cấp phép, nộp thuế, đảm bảo an ninh công cộng.
• Chống tham nhũng: Phát hiện và ngăn chặn tham nhũng, lãng phí trong bộ máy chính phủ.
• Lập kế hoạch hiệu quả: Phân tích dữ liệu xã hội, kinh tế giúp lập kế hoạch chính sách hiệu quả hơn.

Trong lĩnh vực bán lẻ

• Nâng cao hiểu biết về khách hàng: Phân tích hành vi mua sắm giúp doanh nghiệp thấu hiểu nhu cầu và sở thích khách hàng.
• Cá nhân hóa trải nghiệm: Dựa trên phân tích, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
• Tối ưu hóa hàng tồn kho: Dự báo nhu cầu khách hàng giúp tối ưu hóa hàng tồn kho, chuỗi cung ứng.

Trong lĩnh vực sản xuất

• Dự đoán rủi ro: Phân tích dữ liệu cảm biến giúp dự đoán hỏng hóc thiết bị trước, giảm thiểu thời gian chết, tăng hiệu quả sản xuất.
• Tối ưu hóa quy trình sản xuất: Phân tích dữ liệu sản xuất giúp tối ưu hóa quy trình, giảm lãng phí, nâng cao hiệu quả.
• Phát triển sản phẩm mới: Phân tích nhu cầu khách hàng và thị trường giúp phát triển sản phẩm mới đáp ứng thị hiếu.

Trong lĩnh vực tài chính

• Chống gian lận: Phân tích giao dịch tài chính giúp phát hiện và ngăn chặn hành vi gian lận, rửa tiền.
• Quản lý rủi ro: Phân tích thị trường và dữ liệu khách hàng giúp đánh giá, quản lý rủi ro tài chính hiệu quả.
• Đa dạng hóa sản phẩm: Phân tích nhu cầu khách hàng giúp phát triển sản phẩm tài chính đáp ứng thị trường.

Trong lĩnh vực giáo dục

• Đưa ra dự đoán, định hướng chính xác cho người học: Dựa trên dữ liệu về tỷ lệ sinh, xu hướng thị trường lao động và nhu cầu tuyển dụng của doanh nghiệp, Big Data giúp các trường học dự đoán chính xác số lượng học sinh, sinh viên cần tuyển sinh mỗi năm, phương hướng đào tạo,....
• Quản lý hồ sơ: Lưu trữ, quản lý và truy xuất thông tin hồ sơ học sinh, sinh viên một cách nhanh chóng, chính xác và an toàn.

Bài viết liên quan:

• Bảng giá thuê Cloud Server tốt và những lưu ý khi thuê máy chủ ảo
• Cloud Security là gì? Giải pháp bảo vệ Cloud hiệu quả

Qua những thông tin mà chúng tôi chia sẻ, hy vọng sẽ giúp quý khách hàng có cái nhìn rõ hơn về Big Data là gì và cách để tận dụng giá trị mà nguồn dữ liệu lớn này mang lại. Trước thời kỳ công nghệ số, các doanh nghiệp cần phải chủ động áp dụng những thông tin hữu ích qua phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu quả hoạt động, tiết kiệm chi phí và phát triển bền vững. FPT Cloud luôn đồng hành cùng các doanh nghiệp trong thời kỳ dữ liệu số hóa thành công.