Big Data Là Gì? Đặc Điểm Và Ứng Dụng Thực Tế Của Big Data

Trong kỷ nguyên số hóa, dữ liệu là một trong những tài sản quý giá nhất của các doanh nghiệp và tổ chức. Với big data, các doanh nghiệp có thể phát triển các chiến lược kinh doanh và nâng cao hiệu quả hoạt động của tổ chức. Big data là gì và vì sao lại có tầm quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp. Bài viết sau của Miko Tech sẽ giúp bạn hiểu được big data là gì và khám phá những ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Khái niệm Big Data là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) là một thuật ngữ dùng để chỉ một khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp mà các phương pháp và công cụ xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý hiệu quả.

Khái niệm big data không chỉ đơn thuần liên quan đến kích thước mà còn bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau của dữ liệu như nguồn gốc, định dạng và tốc độ tạo ra dữ liệu. Khối lượng dữ liệu hiện nay đang tăng lên nhanh chóng do những tiến bộ của công nghệ kỹ thuật số như IoT và trí tuệ nhân tạo. Chính vì vậy, các doanh nghiệp hiện nay phải tìm cách để thu thập và phân tích dữ liệu càng nhanh càng tốt để tối đa hóa giá trị nhận được từ chúng.

Đặc điểm của big data

Trước đây, chúng ta xác định big data dựa trên ba đặc điểm là khối lượng, đa dạng và tốc độ. Tuy nhiên theo thời gian, hai đặc điểm mới được bổ sung là giá trị và độ chính xác. Trong bối cảnh hiện nay, dữ liệu đã trở thành tài sản quý giá cho các công ty, nhất là trong lĩnh vực công nghệ. Như vậy, big data hiện nay có 5 đặc điểm chính, hay còn gọi là “5V”:

Volume (Khối lượng)

Khối lượng là đặc điểm đầu tiên của big data, chỉ về khối lượng dữ liệu lớn mà tổ chức hoặc doanh nghiệp phải xử lý. Khối lượng này có thể từ hàng terabyte đến hàng petabyte hoặc thậm chí nhiều hơn và đến từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, ứng dụng di động, website, giao dịch trực tuyến và dữ liệu từ các thiết bị kỹ thuật số.

Variety (Đa dạng)

Big data không chỉ đơn thuần là dữ liệu có cấu trúc (dữ liệu trong cơ sở dữ liệu) mà còn bao gồm dữ liệu phi cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, video) và dữ liệu bán cấu trúc (dữ liệu trong các file XML, JSON). Sự đa dạng về loại dữ liệu đòi hỏi các doanh nghiệp cần sử dụng những công cụ và phương pháp phân tích khác nhau để khai thác thông tin hữu ích.

Velocity (Tốc độ)

Dữ liệu hiện nay được tạo ra với tốc độ chóng mặt và cần được xử lý gần như ngay lập tức. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu cần được phân tích và đưa ra quyết định theo thời gian thực để phản ứng kịp thời với những thay đổi hoặc cơ hội. Chẳng hạn, các cảm biến trong xe tự hành tạo ra hàng gigabyte dữ liệu mỗi giây và xử lý chúng theo thời gian thực để đưa ra quyết định điều hướng.

Veracity (Độ chính xác)

Độ chính xác của dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong big data. Dữ liệu phải chính xác và đáng tin cậy để doanh nghiệp thu được những thông tin hợp lệ. Điều này rất quan trọng để doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt và tránh tình trạng tốn kém ngân sách vì những kết luận sai lầm. Vì vậy, việc đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu là rất quan trọng.

Value (Giá trị)

Mặc dù có khối lượng lớn nhưng giá trị thực sự của big data nằm ở khả năng trích xuất thông tin hữu ích từ đó. Dữ liệu chỉ có giá trị khi nó có thể được phân tích và áp dụng để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn, tối ưu hóa quy trình hoặc tạo ra lợi nhuận. Dữ liệu lớn có thể giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn, phát triển sản phẩm mới và cải thiện dịch vụ khách hàng.

Cách hoạt động của big data

Big data hoạt động bằng cách cung cấp những insight về các cơ hội và mô hình kinh doanh mới. Không chỉ là việc thu thập và lưu trữ dữ liệu, điều quan trọng hơn là quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị để doanh nghiệp có thể tận dụng. Quá trình này bao gồm 3 bước:

1. Hợp nhất dữ liệu

Big data là tổng hợp toàn bộ dữ liệu từ nhiều nguồn và ứng dụng khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như “trích xuất, chuyển đổi và tải” (ETL), thường không đủ khả năng thực hiện nhiệm vụ này. Do đó, doanh nghiệp sẽ cần có những chiến lược và công nghệ mới để phân tích các tập dữ liệu lớn ở quy mô terabyte, thậm chí là petabyte.

2. Quản lý

Quản lý dữ liệu lớn (Big Data) đòi hỏi một hệ thống lưu trữ linh hoạt và mạnh mẽ, có thể đáp ứng cả về khối lượng lẫn nhu cầu xử lý dữ liệu. Doanh nghiệp có thể chọn giải pháp lưu trữ đám mây, on-premise hoặc kết hợp cả hai giải pháp này (hybrid).

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp lựa chọn lưu trữ dữ liệu với data lake (hồ dữ liệu). Hồ dữ liệu là một kho lưu trữ tập trung, được thiết kế để chứa một lượng lớn dữ liệu không phân biệt dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hay phi cấu trúc. Khác với kho dữ liệu (data warehouse) mà dữ liệu phải được tổ chức theo một cấu trúc nhất định, hồ dữ liệu cho phép lưu trữ dữ liệu ở dạng thô, không cần phải định dạng ngay từ đầu.

3. Phân tích

Big data không chỉ là lưu trữ dữ liệu mà quan trọng nhất là việc phân tích và sử dụng dữ liệu một cách thông minh để tạo ra giá trị thực tế cho doanh nghiệp. Phân tích dữ liệu bằng các công cụ trực quan sẽ mang lại cái nhìn tổng quan và giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về dữ liệu của mình. Các phát hiện từ việc phân tích dữ liệu có thể giúp tìm ra các thông tin ẩn hoặc cơ hội mới.

Các công nghệ big data

Công nghệ big data có thể được phân thành bốn loại chính: lưu trữ dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Mỗi loại sẽ sử dụng một số công cụ nhất định, bạn sẽ chọn những công cụ phù hợp với nhu cầu của mình tùy thuộc vào loại công nghệ Vậy đâu là các công nghệ phổ biến trong quản lý big data là gì?

1. Lưu trữ dữ liệu

Công nghệ big data liên quan đến lưu trữ dữ liệu có khả năng truy xuất, lưu trữ và quản lý big data. Ngoài ra, hạ tầng lưu trữ dữ liệu cần phải đủ mạnh mẽ để xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn, giúp người dùng dễ dàng truy cập mà không gặp phải khó khăn. Hầu hết các nền tảng lưu trữ dữ liệu hiện này đều được thiết kế để hoạt động tốt với các phần mềm và công cụ khác.

Hai công cụ lưu trữ dữ liệu big data thường được sử dụng là:

• Apache Hadoop: Apache là một framework mã nguồn mở cho phép lưu trữ và xử lý big data trong môi trường tính toán phân tán qua các cụm phần cứng. Sự phân tán này cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn. Framework này được thiết kế để giảm thiểu lỗi hoặc sự cố, có khả năng mở rộng và xử lý tất cả các định dạng dữ liệu.
• MongoDB: MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở, được thiết kế để lưu trữ và quản lý dữ liệu phi cấu trúc một cách linh hoạt và hiệu quả. Khác với các cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) truyền thống, MongoDB không sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL để tương tác với dữ liệu. Thay vào đó, nó sử dụng các phương thức dựa trên tài liệu để truy vấn và thao tác dữ liệu.

2. Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu là quá trình phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra những thông tin hữu ích. Mục tiêu của việc này là để hiểu rõ hơn về dữ liệu và ra quyết định dựa trên những phát hiện đó. Các công nghệ khai thác dữ liệu sẽ giúp bạn biến những dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thành thông tin có thể sử dụng như:

• Rapidminer: Rapidminer là một công cụ khai thác dữ liệu mạnh mẽ. Công cụ này không chỉ giúp chuẩn bị và xử lý dữ liệu mà còn xây dựng các mô hình học máy (machine learning) và học sâu (deep learning).
• Presto: Presto là một công cụ truy vấn mã nguồn mở được phát triển bởi Facebook để thực hiện các truy vấn phân tích trên các tập dữ liệu lớn của họ. Presto có khả năng kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và thực hiện các phân tích nhanh chóng, giúp người dùng có được thông tin cần thiết chỉ trong vài phút.

3. Phân tích dữ liệu

Trong phân tích dữ liệu lớn, dữ liệu được lọc và chuyển đổi thành thông tin hữu ích để thúc đẩy các quyết định kinh doanh. Ở bước này, doanh nghiệp sẽ sử dụng các thuật toán hoặc mô hình và phân tích dự đoán bằng cách sử dụng các công cụ như:

• Apache Spark: Spark là một công cụ phổ biến trong phân tích dữ liệu được đánh giá cao nhờ tốc độ xử lý nhanh chóng và khả năng thực thi nhiều loại workload khác nhau. Spark lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ (RAM), giúp truy xuất và xử lý dữ liệu nhanh hơn đáng kể so với các hệ thống dựa trên đĩa như Hadoop.
• Splunk: Splunk là một nền tảng phần mềm được sử dụng để tìm kiếm, giám sát và phân tích các dữ liệu máy (machine data) thông qua một giao diện web. Splunk cũng hỗ trợ tích hợp các tính năng machine learning để phát hiện các xu hướng và dự báo dữ liệu, từ đó giúp cải thiện khả năng dự đoán các sự kiện tương lai.

4. Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu giúp chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành các hình ảnh dễ hiểu, từ đó người dùng có thể rút ra những kết luận quan trọng và ra quyết định dựa trên những gì họ nhìn thấy. Trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng trong trường hợp cần thuyết trình cho các bên liên quan.

• Tableau: Tableau là một công cụ mạnh mẽ và phổ biến trong việc trực quan hóa dữ liệu nhờ giao diện kéo – thả thân thiện. Người dùng có thể nhanh chóng tạo ra các biểu đồ, bảng điều khiển phức tạp mà không cần kiến thức lập trình chuyên sâu. Tableau còn có khả năng chia sẻ bảng điều khiển và báo cáo trực quan với những người khác trong thời gian thực giúp nội bộ tổ chức hợp tác hiệu quả hơn.
• Looker: Looker là một công cụ phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh (BI) được đánh giá cao bởi nhiều ưu điểm nổi bật. Với giao diện người dùng thân thiện, Looker cho phép người dùng dễ dàng tạo các báo cáo, bảng điều khiển (dashboard) mà không cần nhiều kiến thức kỹ thuật hoặc lập trình.

Ứng dụng của big data trong các ngành

Big data đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Với khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, các doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn đưa ra những quyết định chiến lược dựa trên cơ sở dữ liệu. Ứng dụng của big data trong một số ngành cụ thể là:

Y tế

Ngành y tế cũng như nhiều ngành khác tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Nhờ vào big data, người bệnh có thể giảm chi phí điều trị vì ít cần đến các chẩn đoán không cần thiết. Bên cạnh đó, dữ liệu lớn cũng giúp phát hiện sớm các bệnh khi chúng mới ở giai đoạn đầu và ngăn ngừa tình trạng nghiêm trọng hơn. Việc lưu trữ và xem xét hồ sơ y tế của bệnh nhân trong quá khứ cũng giúp bệnh nhân được điều trị hiệu quả hơn.

Giáo dục

Ngành giáo dục nắm giữ một lượng lớn dữ liệu liên quan đến học sinh, giảng viên, các lớp học, kết quả học tập và nhiều dữ liệu khác. Bằng cách phân tích và nghiên cứu hồ sơ của từng học sinh một cách hợp lý, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về tiến trình, điểm mạnh, sở thích, điểm yếu và nhiều yếu tố khác. Điều này có thể hữu ích để phát triển các chương trình học và xác định con đường nghề nghiệp phù hợp nhất với học sinh trong tương lai.

Kinh doanh

Big data giúp các doanh nghiệp khai thác thông tin từ những khối lượng dữ liệu lớn mà họ thu thập được, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh chính xác và có cơ sở hơn. Khi dữ liệu được sử dụng một cách hiệu quả, nó có thể cung cấp giải pháp cho nhiều vấn đề khác nhau như tăng cường lợi nhuận, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và phát triển sản phẩm mới.

Netflix là một ví dụ điển hình về việc ứng dụng Big Data để phân tích hành vi của người dùng. Bằng cách theo dõi những gì người dùng xem hay những bộ phim nào họ yêu thích, Netflix có thể đề xuất các nội dung phù hợp với từng người dùng, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng và giữ chân họ lâu hơn.

Tài chính

Các dịch vụ tài chính như cho vay trực tuyến hay thanh toán di động tạo ra khối lượng dữ liệu rất lớn, đòi hỏi phải có hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả. Big data giúp cải thiện đáng kể việc bảo mật thông tin và giữ cho dữ liệu linh hoạt hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro liên quan đến gian lận hay mất mát dữ liệu. Nhờ phân tích dữ liệu, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể phát hiện gian lận, phân tích rủi ro và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.

Thương mại điện tử

Các công ty thương mại điện tử có lợi thế đặc biệt so với các đối thủ cạnh tranh bởi vì họ phân tích dữ liệu người tiêu dùng. Big data giúp các công ty thương mại điện tử hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng thông qua các nguồn dữ liệu như lịch sử duyệt web và mạng xã hội. Từ đó, họ có thể điều chỉnh chiến lược marketing, phát triển sản phẩm mới dựa trên sở thích và nhu cầu cụ thể của từng nhóm khách hàng.

Lời kết

Khi mà thế giới ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu, việc nắm bắt và ứng dụng big data sẽ trở thành yếu tố quyết định trong việc xây dựng và duy trì lợi thế cạnh tranh. Do đó, các tổ chức cần phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng và nhân lực có khả năng khai thác tối đa tiềm năng của big data, để không chỉ tồn tại mà còn phát triển mạnh mẽ trong thời đại số này.

Hy vọng Miko Tech đã giúp bạn hiểu được big data là gì cũng như những kiến thức liên quan. Đừng quên chia sẻ bài viết nếu hữu ích và chờ đón những nội dung tiếp theo nhé!