Big data là gì? Tầm quan trọng, tính chất và hoạt động

Với sự phát triển không ngừng và liên tục, thông tin và dữ liệu đóng một vai trò vô cùng giá trị! Người nào nắm được thông tin nhanh nhất thì lợi thế chắc chắn nằm trong tay họ. Nhưng thế giới này rất bao la, thông tin cũng là hàng hà xa số, vậy làm sao chúng ta có thể quản lý được những thông tin thực sự cần thiết và khai thác hết được giá trị của nó. Từ nhu cầu đó Big Data và cũng như một số khái niệm khác liên quan ra đời. Vậy thực chất Big Data là gì? Nó có thực sự hữu dụng và vì sao chúng ta cần biết về nó, cùng GrowUpWork tìm hiểu qua bài viết này nhé!

Big Data là gì?

Big data là sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc được thu thập bởi các tổ chức có thể khai thác thông tin và được sử dụng trong các dự án Mamáy học, mô hình dự đoán và các ứng dụng phân tích nâng cao khác.

Big data có 3 đặc trưng chính được gọi là 3Vs:

Volume Big data trong nhiều môi trường, Variety (đa dạng) loại dữ liệu được lưu trữ trong các hệ thống Big data và Velocity (tốc độ) tập hợp, thu thập và xử lý dữ liệu. Những đặc điểm này lần được tìm ra bởi Doug Laney, sau đó là một nhà phân tích tại Meta Group Inc., trong một báo cáo được công bố năm 2001; Gartner tiếp tục phổ biến chúng sau khi mua lại Tập đoàn Meta vào năm 2005.

Trong thời gian gần đây, một vài Vs khác đã được cập nhật các mô tả khác nhau về Big data, bao gồm Veracity (tính xác thực), Value (giá trị) và Variability (tính biến đổi).
Mặc dù Big data không tương đương với bất kỳ Volume dữ liệu cụ thể nào, việc triển khai Big data thường liên quan đến terabyte (TB), petabyte (PB) và thậm chí exabyte (EB) dữ liệu được ghi lại theo thời gian.

Tầm quan trọng của Big Data

Các công ty sử dụng Big data trong hệ thống của họ để cải thiện hoạt động kinh doanh sản xuất nhằm cung cấp dịch vụ tốt hơn, tạo các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa dựa trên sở thích cụ thể của khách hàng và cuối cùng là tăng lợi nhuận.

Các doanh nghiệp sử dụng Big data nắm giữ lợi thế cạnh tranh tiềm năng hơn so với các doanh nghiệp khác về tốc độ đưa ra các ý tưởng quyết định kinh doanh hiệu quả, miễn là họ biết cách tận dụng những dữ liệu mình đã có.

Ví dụ: Big data có thể cung cấp cho các công ty những hiểu biết có giá trị về khách hàng của họ có thể được sử dụng để điều chỉnh các chiến dịch và kỹ thuật tiếp thị nhằm tăng tỷ lệ tương tác và gắn kết của khách hàng.

Hơn nữa, việc sử dụng Big data cho phép các công ty đặt khách hàng làm trung tâm. Dữ liệu lịch sử và (real-time) thời gian thực có thể được sử dụng để đánh giá sở thích phát triển của người tiêu dùng, do đó cho phép các doanh nghiệp cập nhật và cải thiện chiến lược Marketing của họ và trở nên đáp ứng hơn với mong muốn và nhu cầu của khách hàng.

Big Data tại nhiều nước phát triển trên thế giới được sử dụng cho mục đích y tế, nó giúp các nhà y bác sĩ xác định các yếu tố nguy cơ bệnh và  giúp chẩn đoán và tình trạng ở từng bệnh nhân. Ngoài ra, dữ liệu thu được từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs), phương tiện truyền thông xã hội, web và các nguồn khác cung cấp cho các tổ chức y tế và cơ quan chính phủ thông tin cập nhật từng phút về các mối đe dọa hoặc dịch bệnh truyền nhiễm.

Trong ngành năng lượng, Big Data giúp các công ty dầu khí xác định các vị trí khoan tiềm năng và giám sát các hoạt động đường ống; tương tự, các tiện ích sử dụng Big Data để theo dõi mạng lưới điện. Các công ty dịch vụ tài chính sử dụng hệ thống Big Data để quản lý rủi ro và phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực. Ngành vận tải dựa vào Big Data để quản lý chuỗi cung ứng của họ và tối ưu hóa các tuyến giao hàng. Các mục đích sử dụng khác của chính phủ bao gồm ứng phó khẩn cấp, phòng chống tội phạm và các sáng kiến ​​thành phố thông minh cũng sử dụng Big Data

Ví dụ về Big Data

Big Data đến từ vô số nguồn khác nhau, chẳng hạn như hệ thống giao dịch kinh doanh, cơ sở dữ liệu khách hàng, hồ sơ y tế, nhật ký nhấp chuột trên internet, ứng dụng di động, mạng xã hội, kho nghiên cứu khoa học, dữ liệu do máy tạo và cảm biến dữ liệu thời gian thực được sử dụng trong IoT(Internet of Things). Dữ liệu có thể được để lại ở dạng thô trong các hệ thống Big Data hoặc được xử lý trước bằng cách sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu hoặc phần mềm Data Preparation (chuẩn bị dữ liệu) để sẵn sàng cho việc sử dụng phân tích cụ thể.
Lấy dữ liệu khách hàng làm ví dụ, các nhánh phân tích khác nhau có thể được thực hiện với thông tin được tìm thấy trong các bộ Big Data bao gồm:

• Phân tích so sánh. Điều này bao gồm kiểm tra các số liệu hành vi của khách hàng và quan sát mức độ tham gia của họ trong thời gian thực để so sánh các sản phẩm, dịch vụ và sức mạnh thương hiệu của một công ty với các đối thủ cạnh tranh.
• Thu thập thông tin phương tiện truyền thông xã hội. Đây là thông tin về những gì mọi người đang nói trên phương tiện truyền thông xã hội về một doanh nghiệp hoặc sản phẩm cụ thể hiệu quả hơn hẳn so với việc làm một cuộc khảo sát. Dữ liệu này có thể được sử dụng để giúp xác định khách hàng mục tiêu cho các chiến dịch tiếp thị bằng cách quan sát hoạt động xung quanh các chủ đề cụ thể trên nhiều nguồn khác nhau.
• Marketing Analysis. Điều này bao gồm thông tin có thể được sử dụng để làm cho việc quảng bá các sản phẩm, dịch vụ và sáng kiến mới để cung cấp nhiều thông tin và sáng tạo hơn.
• Phân tích sự hài lòng của khách hàng và độ nhạy thương hiệu. Tất cả các thông tin được thu thập có thể tiết lộ cảm giác của khách hàng về công ty hoặc thương hiệu, nếu có bất kỳ vấn đề tiềm ẩn nào phát sinh, lòng trung thành của thương hiệu có thể được bảo tồn như thế nào và nỗ lực phục vụ khách hàng có thể được cải thiện như thế nào.

6 Vs - Đặc tính của Big Data

“Volume” là đặc điểm thường được trích dẫn nhất của Big Data. Một môi trường Big Data không phải chứa một lượng lớn dữ liệu, nhưng hầu hết làm vì bản chất của dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong đó. Dòng nhấp chuột, system logs và hệ thống xử lý luồng là một trong những nguồn thường tạo ra khối lượng lớn Big Data liên tục.

Variety
Big data cũng bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm:

• Dữ liệu có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và data warehouse  dựa trên Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL);
• Dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như các tệp văn bản và tài liệu được giữ trong các cụm Hadoop hoặc các hệ thống cơ sở dữ liệu NoQuery; và
• Dữ liệu bán cấu trúc, chẳng hạn như nhật ký máy chủ web hoặc truyền dữ liệu từ các cảm biến.

Tất cả các loại dữ liệu khác nhau có thể được lưu trữ cùng nhau trong một data lake, thường dựa trên Hadoop hoặc dịch vụ lưu trữ đối tượng đám mây. Ngoài ra, các ứng dụng Big Data thường bao gồm nhiều nguồn dữ liệu có thể không được tích hợp. Ví dụ: dự án phân tích Big Data có thể cố gắng đánh giá mức độ hoàn thiện của sản phẩm và doanh số trong tương lai bằng cách tương quan dữ liệu bán hàng trong quá khứ, dữ liệu trả về và dữ liệu đánh giá người mua trực tuyến cho sản phẩm đó.

Velocity (tốc độ) đề cập đến tốc độ tạo ra Big data và phải được xử lý và phân tích. Trong nhiều trường hợp, các bộ Big Data được cập nhật trên cơ sở thời gian thực hoặc gần thời gian thực, thay vì các cập nhật hàng ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng được thực hiện trong nhiều kho dữ liệu truyền thống. Các ứng dụng phân tích Big data thâm nhập vào, tương quan và phân tích dữ liệu đến và sau đó đưa ra câu trả lời hoặc kết quả dựa trên truy vấn bao quát. Điều này có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phân tích dữ liệu khác phải có hiểu biết chi tiết về dữ liệu hiện có và có ý thức về câu trả lời mà họ đang tìm kiếm để đảm bảo thông tin họ nhận được là hợp lệ và mới nhất.

Quản lý tốc độ dữ liệu cũng rất quan trọng khi phân tích dữ liệu lớn mở rộng sang các lĩnh vực như learning machine và trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó các quy trình phân tích tự động tìm các mẫu trong dữ liệu được thu thập và sử dụng chúng để tạo ra thông tin chuyên sâu.

Ngoài 3Vs ban đầu, Veracity - tính chính xác của dữ liệu đề cập đến mức độ chắc chắn trong các bộ dữ liệu. Không chắc chắn dữ liệu thô được thu thập từ nhiều nguồn - chẳng hạn như các nền tảng truyền thông xã hội và trang web - có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng về chất lượng dữ liệu có thể khó xác định.

Ví dụ: một công ty thu thập các tập hợp dữ liệu lớn từ hàng trăm nguồn có thể xác định dữ liệu không chính xác, nhưng các nhà phân tích của công ty cần thông tin về dòng dữ liệu để theo dõi nơi dữ liệu được lưu trữ để họ có thể sửa lỗi. 

Dữ liệu xấu dẫn đến phân tích không chính xác và có thể làm giảm giá trị của phân tích kinh doanh vì nó có thể khiến các manager không tin tưởng toàn bộ dữ liệu. Lượng dữ liệu không chắc chắn trong một tổ chức phải được tính trước khi nó được sử dụng trong các ứng dụng phân tích Big Data. Các nhóm phân tích và CNTT cũng cần đảm bảo rằng họ có đủ dữ liệu chính xác để tạo ra kết quả hợp lý.

Một số nhà khoa học dữ liệu về sau lại tiếp tục thêm vào tính chất Value (giá trị) cho Big Data. Như đã giải thích ở trên, không phải tất cả dữ liệu được thu thập đều có giá trị kinh doanh thực sự và việc sử dụng dữ liệu không chính xác có thể làm giảm giá trị của thông tin. Điều quan trọng là các tổ chức phải lọc dữ liệu và xác nhận rằng dữ liệu liên quan đến các vấn đề kinh doanh thực sự có giá trị trước khi họ sử dụng nó trong một dự án phân tích Big Data chi tiết hơn.

Variability - Tính biến đổi cũng thường áp dụng cho các tập hợp Big Data, ít thống nhất hơn dữ liệu giao dịch thông thường và có thể có nhiều ý nghĩa hoặc được định dạng theo nhiều cách khác nhau từ nguồn này sang nguồn khác. Đây cũng là các yếu tố làm phức tạp thêm nỗ lực xử lý và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học và tư vấn dữ liệu đã tạo ra thêm những Vs cho Big Data; đến hiện tại chúng ta có tổng cộng 7 đến 10 Vs, tương đương với 10 tính chất của Big Data.
Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự nảy nở của thông tin trên từng khắc thì Big Data cũng sẽ không ngừng đổi mới để thích nghi nhằm đáp ứng các nhu cầu về thông tin của con người. Bạn muốn tìm hiểu xem, Big Data hoạt động thế nào? Hãy cùng đón xem bài viết tiếp theo nhé!