Big Data là gì?
Dữ liệu lớn (Big Data) là việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp mà các hệ thống truyền thống không thể xử lý. Nó bao gồm các hoạt động như thu thập, phân tích, lưu trữ, và bảo mật thông tin.
Ví dụ, các nền tảng như Tiki, YouTube, Shopee và Spotify sử dụng Big Data để thu thập và phân tích hành vi người dùng. Từ đó giúp cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm hoặc nội dung. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn tăng doanh thu nhờ vào việc khuyến khích họ mua sắm nhiều hơn.
Cách thức hoạt động của Big Data
Big Data hoạt động thông qua 4 bước chính:
- Thu thập dữ liệu: Tích hợp dữ liệu thô từ nhiều nguồn. Như giao dịch, thiết bị, bản ghi với các định dạng khác nhau, từ cấu trúc đến không cấu trúc.
- Lưu trữ dữ liệu: Sử dụng các hệ thống lưu trữ an toàn, linh hoạt và bền vững, có thể mở rộng theo nhu cầu.
- Xử lý và phân tích: Biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị bằng cách sắp xếp, tổng hợp và áp dụng các thuật toán nâng cao.
- Sử dụng và trực quan hóa: Trình bày dữ liệu qua các công cụ trực quan và dự đoán. Sau đó hỗ trợ ra quyết định, cải thiện hiệu quả kinh doanh.
Hệ sinh thái Big Data liên tục phát triển, từ xử lý theo lô (batch processing) như Hadoop đến xử lý thời gian thực (real-time processing) qua Apache Spark, Kafka. Những tiến bộ này hỗ trợ từ phân tích dự đoán, đến đưa ra khuyến nghị cụ thể.
7 Đặc điểm quan trọng của Big Data là gì?
Ai tìm hiểu Big Data đều cần nắm được 7 đặc điểm hay 7 V quan trọng nhất của Big Data, đó là:
Tốc độ (Velocity)
Tốc độ truyền tải và xử lý dữ liệu là yếu tố cốt lõi của Big Data. Với sự gia tăng dữ liệu từ mạng xã hội, hệ thống giao dịch và các nguồn trực tuyến, việc xử lý thông tin kịp thời sẽ mang lại giá trị tuyệt vời. Điều đoá giúp Big Data trở thành điều kiện tiên quyết, quan trọng đối với nhiều ngành công nghệ.
Khối lượng (Volume)
Big Data chứa lượng dữ liệu khổng lồ, thường tính bằng terabyte (TB), petabyte (PB), hoặc thậm chí exabyte (EB). Dữ liệu này được tạo ra từ nhiều nguồn như mạng xã hội, thiết bị IoT, giao dịch thương mại điện tử và cảm biến. Để quản lý và xử lý hiệu quả các tập dữ liệu phức tạp này, cần đến các công nghệ tiên tiến và hạ tầng lưu trữ chuyên biệt.
Đa dạng ( Variety)
Dữ liệu trong Big Data xuất phát từ nhiều nguồn và tồn tại dưới các định dạng đa dạng. Có thể kể đến như dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. Các dạng phổ biến bao gồm âm thanh, video, văn bản, hình ảnh và file log. Chính vì sự phong phú này mà cần các công nghệ và phương pháp chuyên biệt để quản lý và khai thác hiệu quả.
Trực quan hoá (Visualization)
Trực quan hóa dữ liệu là cách biểu diễn dữ liệu bằng hình ảnh như biểu đồ, đồ thị, hay báo cáo nhằm đơn giản hóa thông tin phức tạp. Nhờ các công cụ trực quan hóa, dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn, giúp người dùng nhanh chóng hiểu rõ các xu hướng và kết quả phân tích. Từ đó hỗ trợ hiệu quả cho việc ra quyết định. Đây là một yếu tố quan trọng trong Big Data, giúp các chuyên gia và nhà quản lý tận dụng tối đa giá trị dữ liệu.
Biến động (Variability)
Biến động thể hiện sự thay đổi không đồng đều của dữ liệu theo thời gian. Khối lượng dữ liệu có thể tăng giảm đột ngột, gây khó khăn trong việc quản lý và phân tích. Để xử lý hiệu quả, các hệ thống cần được thiết kế linh hoạt, có khả năng mở rộng nhằm đáp ứng những biến đổi này.
Giá trị (Value)
Big Data mang đến những thông tin quý giá, giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động. Đồng thời đưa ra các quyết định chiến lược và tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Để tận dụng được tiềm năng này, cần sử dụng các công cụ và phương pháp phân tích tiên tiến nhằm chuyển dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.
Xác thực (Veracity)
Độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu, hay tính xác thực, là yếu tố quan trọng trong Big Data. Dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau có thể chứa lỗi, không đồng nhất hoặc thiếu chính xác. Để đảm bảo các kết quả phân tích đáng tin cậy, cần sử dụng các phương pháp làm sạch và kiểm tra dữ liệu. Mục đích nhằm nâng cao chất lượng và tính chính xác của thông tin trước khi xử lý.
Ứng dụng Big Data trong thực tiễn
Hiện Big Data được sử dụng trong rất nhiều ngành nghề kinh doanh, công nghệ thông tin khác nhau.
Thương mại điện tử
Thương mại điện tử mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra không ít thách thức, đặc biệt khi doanh nghiệp cần cải tiến công nghệ để bắt kịp tốc độ cạnh tranh. Big Data trở thành công cụ đắc lực, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu:
- Thu thập và phân tích hành vi khách hàng: Big Data ghi nhận dữ liệu như sở thích, thói quen mua sắm và lịch sử giao dịch. Ví dụ, 82% khách hàng có xu hướng mua hàng dựa trên gợi ý cá nhân hóa, theo Accenture.
- Tối ưu hóa tiếp thị và bán hàng: Xác định sản phẩm phổ biến nhất và tối ưu hóa cách hiển thị chúng, giúp tăng khả năng chuyển đổi. 35% doanh thu của Amazon đến từ hệ thống gợi ý sản phẩm.
- Tăng hiệu quả chiến lược quảng cáo: Big Data cho phép doanh nghiệp phân tích nhóm khách hàng dựa trên độ tuổi, giới tính,… giúp tối ưu chi phí quảng cáo. Ví dụ, các chiến dịch dựa trên dữ liệu có thể tăng ROI quảng cáo lên tới 20% (theo McKinsey).
- Cải thiện trải nghiệm mua sắm: Khi khách thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng chưa mua, Big Data có thể kích hoạt gửi email với mã giảm giá cá nhân. Tăng tỷ lệ hoàn tất mua hàng lên 26% (theo Barilliance).
- Tăng cường khả năng dự đoán nhu cầu: Dựa trên dữ liệu xu hướng và lịch sử, doanh nghiệp có thể dự đoán sản phẩm nào được ưa chuộng trong thời gian tới. Từ đó giúp tối ưu hóa kho bãi và nguồn cung.
- Cung cấp sản phẩm tốt với chi phí thấp hơn: Nhờ phân tích dữ liệu, doanh nghiệp dễ dàng nhận diện các cơ hội giảm chi phí sản xuất hoặc vận hành. Từ đó cung cấp giá trị lớn hơn cho khách hàng.
Ngành y tế
Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả chăm sóc sức khỏe con người. Dưới đây là những ứng dụng nổi bật của Big Data trong lĩnh vực y tế:
- Dự đoán nguồn lực: Dữ liệu giúp dự đoán số lượng bác sĩ, y tá cần thiết, tối ưu hóa lịch làm việc và giảm thời gian chờ đợi bệnh nhân (Healthcare IT News). Theo Healthcare IT News, điều này có thể giảm 20% thời gian chờ đợi của bệnh nhân.
- Giám sát sức khỏe: Các thiết bị đeo theo dõi sức khỏe bệnh nhân và gửi báo cáo cho bác sĩ, giúp theo dõi tình trạng sức khỏe (Grand View Research). Grand View Research dự báo ngành thiết bị y tế đeo thông minh sẽ đạt giá trị 92 tỷ USD vào năm 2028, chủ yếu nhờ tích hợp Big Data.
- Phát hiện bệnh sớm: Big Data giúp phát hiện các bệnh như ung thư sớm hơn 15% so với phương pháp truyền thống (Journal of Medical Systems).
- Phòng ngừa dịch bệnh: Phân tích dữ liệu giúp dự báo nguy cơ dịch bệnh, giảm chi phí phòng ngừa (WHO). WHO cho biết, việc sử dụng Big Data trong phòng ngừa dịch bệnh giúp giảm 30% chi phí xử lý dịch bệnh.
- Quản lý hồ sơ bệnh nhân: Hồ sơ sức khỏe điện tử bảo mật, dễ dàng truy cập giúp cải thiện hiệu quả điều trị.
Ngành Marketing
Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy Digital Marketing:
- Phân tích thị trường và đối thủ: Dữ liệu giúp xác định cơ hội và rủi ro, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh (McKinsey).
- Nhắm mục tiêu chính xác: Các doanh nghiệp có thể nhắm mục tiêu khách hàng qua dữ liệu nhân khẩu học, sở thích, thu nhập, tuổi tác, giúp quảng cáo hiệu quả hơn (Harvard Business Review).
- Tạo báo cáo hiệu suất: Các chiến dịch quảng cáo có thể được đánh giá qua dữ liệu về hiệu suất và mức độ tương tác, tối ưu hóa chiến lược tiếp theo (Statista).
- Chăm sóc khách hàng: Big Data giúp xây dựng các chiến lược nuôi dưỡng khách hàng hiệu quả, giữ chân khách hàng lâu dài (Forbes).
- SEO và tối ưu hóa nội dung: Dữ liệu từ các tìm kiếm giúp cải thiện chiến lược nội dung, nâng cao thứ hạng trang web trên Google (Search Engine Journal).
- Đối tượng tương tự: Sử dụng dữ liệu khách hàng hiện tại để tạo đối tượng mục tiêu tương tự, gia tăng lợi nhuận (Business Insider).
Big Data giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược Digital Marketing, từ việc thu thập dữ liệu khách hàng đến tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch.
Ứng dụng khác
Ngoài những ứng dụng trên, Big Data còn được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như:
- Tài chính: Ngành ngân hàng sử dụng Big Data để phân tích hành vi khách hàng và phát hiện gian lận. Ví dụ, hệ thống chống gian lận của MasterCard xử lý 75 triệu giao dịch mỗi ngày (MasterCard).
- Giao thông: Các công ty như Uber và Google Maps sử dụng Big Data để tối ưu hóa lộ trình và giảm thời gian chờ đợi. Uber xử lý 15 triệu chuyến mỗi ngày, cung cấp dữ liệu về tình trạng giao thông theo thời gian thực (Uber).
- Năng lượng: Big Data giúp tối ưu hóa việc quản lý và phân phối năng lượng. Ví dụ, GE sử dụng dữ liệu để dự đoán sự cố và tối ưu hóa hoạt động của các nhà máy điện gió, tiết kiệm tới 20% chi phí vận hành (GE Renewable Energy).
- Nông nghiệp: Dữ liệu lớn hỗ trợ nông dân trong việc tối ưu hóa mùa màng thông qua phân tích dữ liệu thời tiết và đất đai. John Deere sử dụng Big Data để thu thập dữ liệu về cây trồng, giúp tăng năng suất lên 10%.
Big Data không chỉ mang lại lợi ích về mặt hiệu suất mà còn giúp các ngành cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Công nghệ nào dành cho Big Data
Những công nghệ hàng đầu dành cho Big Data là gì? Điểm mặt 5 công nghệ này chắc hẳn ai cũng từng nghe qua
Hadoop
Hadoop là một hệ sinh thái phần mềm mã nguồn mở, được thiết kế để xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu lớn, đặc biệt là trong các ứng dụng Big Data. Apache Hadoop cho phép phân tán và mở rộng khả năng tính toán từ một máy chủ đơn lẻ sang hàng nghìn máy tính, giúp xử lý khối lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Hadoop cung cấp một nền tảng mạnh mẽ cho việc triển khai các ứng dụng Big Data, cho phép các tổ chức xử lý và phân tích dữ liệu với quy mô lớn và chi phí thấp.
Data Lakes
Data lakes là kho lưu trữ tập trung, cho phép lưu trữ khối lượng dữ liệu lớn ở dạng thô, không qua xử lý. So với các cơ sở dữ liệu truyền thống, data lakes có khả năng lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc. Điều này giúp dễ dàng phân tích và xử lý Big Data mà không cần cấu trúc dữ liệu trước. Data lakes hỗ trợ phân tích dữ liệu theo thời gian thực và có thể mở rộng linh hoạt, giúp quản lý Big Data hiệu quả.
>>> Xem thêm: Data Lake là gì? Sự khác nhau giữa Data Lake và Data Warehouse
NoSQL Databases
Các cơ sở dữ liệu NoSQL là các hệ thống lưu trữ không phải quan hệ, được thiết kế để xử lý khối lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc và bán cấu trúc. NoSQL có khả năng mở rộng cao và giúp xử lý nhanh chóng các thao tác đọc/ghi. Đặc biệt phù hợp với các ứng dụng cần tốc độ cao như mạng xã hội, công cụ đề xuất và các hệ thống IoT. Các cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB, Cassandra, và Couchbase hỗ trợ mở rộng theo chiều ngang (thêm nhiều máy chủ vào cụm), phù hợp với môi trường Big Data.
Apache Spark
Apache Spark là một hệ thống tính toán phân tán nhanh chóng, cho phép xử lý dữ liệu trong bộ nhớ (RAM) thay vì lưu trữ trên đĩa. Từ đó giúp tăng tốc độ xử lý so với các công nghệ như Hadoop MapReduce. Spark hỗ trợ cả xử lý dữ liệu theo lô (batch) và theo thời gian thực, phù hợp với nhiều loại tác vụ Big Data. Spark tích hợp tốt với các công nghệ Big Data khác như Hadoop và các cơ sở dữ liệu NoSQL. Nên dữ liệu được xử lý ở quy mô lớn và nhanh chóng.
In-memory databases
Các cơ sở dữ liệu in-memory lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ (RAM) thay vì trên đĩa cứng, giúp tăng tốc độ truy xuất và xử lý dữ liệu. Rất quan trọng cho các ứng dụng phân tích dữ liệu theo thời gian thực và có hiệu suất cao. Các công nghệ như Redis và SAP HANA cho phép xử lý nhanh chóng các giao dịch và phân tích dữ liệu trong thời gian thực. Thường được ứng dụng trong các lĩnh vực như phát hiện gian lận, hệ thống đề xuất và giao dịch tài chính tốc độ cao.
Điểm khác biệt giữa Data và Big Data là gì?
Cả Data và Big Data đều liên quan đến việc thu thập và xử lý thông tin nhằm phục vụ cho các quyết định kinh doanh, nghiên cứu, và phân tích. Điểm khác biệt chính là quy mô và độ phức tạp của Big Data, yêu cầu các công cụ và hệ thống đặc biệt để xử lý.
| Tiêu chí | Data | Big Data |
| Kích thước | Kích thước nhỏ, thường có thể quản lý bằng các công cụ cơ bản. | Kích thước rất lớn, vượt quá khả năng xử lý của phần mềm và phần cứng truyền thống. |
| Dữ liệu | Dữ liệu có cấu trúc, dễ dàng phân tích và xử lý. | Bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc (ví dụ: văn bản, hình ảnh, video). |
| Khả năng phân tích | Phân tích thông qua các công cụ truyền thống như Excel, SQL. | Cần các công cụ và phần mềm phân tích mạnh mẽ như Hadoop, Spark, và các nền tảng điện toán phân tán. |
| Tốc độ xử lý | Xử lý nhanh chóng với bộ công cụ cơ bản và ít yêu cầu về hạ tầng. | Cần thời gian lâu hơn và sử dụng các công nghệ đặc biệt để xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc theo lô. |
| Phân tích dữ liệu | Dữ liệu có thể được phân tích trực tiếp và dễ dàng với các báo cáo cơ bản. | Phân tích phức tạp và yêu cầu các mô hình học máy, AI để rút ra thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ. |
| Khả năng mở rộng | Hạn chế khả năng mở rộng; cần các hệ thống lớn để xử lý lượng lớn dữ liệu. | Mở rộng linh hoạt với khả năng xử lý lượng dữ liệu cực kỳ lớn nhờ vào các hệ thống phân tán. |
| Sự linh hoạt | Khá ít linh hoạt do dữ liệu có cấu trúc và kích thước nhỏ. | Rất linh hoạt, có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau với tốc độ cao và khả năng mở rộng lớn. |
Tài liệu học tập Big Data
Để học tập và nghiên cứu về Big Data có rất nhiều phương pháp, nhưng LANIT khuyên bạn tốt nhất là nắm chắc 3 kỹ năng chính gồm: Kỹ năng thống kê, phân tích và lập trình. Ngoài ra, bạn có thể tìm các dự án để luyện tập kỹ năng trên GitHub và Kaggle.
Nguồn tài liệu
- Về khoá học trực tuyến: Bạn có thể học trên nền tảng Coursera, edX, Udemy,… có cả khoá trả phí và miễn phí.
- Sách đọc: Bạn có thể tìm đọc Big Data for Dummies (Alan Nugent), Hadoop: The Definitive Guide (Tom White), Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (Kenneth và Viktor), Data Management for Researchers: Organize, Maintain and Share Your Data for Research Success” (Kristin Briney),…
- Trang web, blog: Truy cập trên web Data Science Central, Cloudera, Apache Hadoop,…
Chuyên ngành học
Học về Big Data có nhiều chuyên ngành, lĩnh vực liên quan để bạn tham khảo như:
- Khoa học thông tin
- Khoa học kỹ thuật
- Khoa học máy tính
- Khoa học dữ liệu
- Thống kê
- Quản lý công nghệ thông tin
- Công nghệ thông tin
Câu hỏi thường gặp về Big Data
Cơ hội và thách thức khi sử dụng Big Data là gì?
Về cơ hội:
- Các doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ như Big Data, AI, và Blockchain để nâng cao hiệu quả hoạt động và cạnh tranh.
- Thương mại điện tử, thanh toán không tiền mặt, và dịch vụ số mở ra cơ hội cho cả doanh nghiệp và cá nhân.
- Làm việc từ xa và mô hình kinh tế gig giúp mọi người có thể kiếm thêm thu nhập hoặc mở rộng mạng lưới nghề nghiệp.
- Học trực tuyến và các nền tảng MOOC (khóa học mở trực tuyến) giúp nâng cao kỹ năng và kiến thức mọi lúc, mọi nơi.
Về thách thức:
- Dữ liệu nhạy cảm cần hệ thống bảo mật cao
- Cần công cụ và chuyên gia xử lý quy trình phức tạp
- Đầu tư phần cứng, phần mềm và nhân lực tốn kém.
Big Data có mấy loại?
Big Data hiện phân ra thành 3 loại gồm:
- Dữ liệu phi cấu trúc: Dữ liệu phi cấu trúc không có định dạng cố định, khó xử lý và phân tích. Bao gồm các bài đăng mạng xã hội, video, ý kiến, hoặc lượt chia sẻ.
- Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu có cấu trúc dễ quản lý, lưu trữ và xử lý nhờ định dạng cố định và phân loại rõ ràng.
- Dữ liệu bán cấu trúc: Dữ liệu bán cấu trúc pha trộn giữa cấu trúc và phi cấu trúc. Như email có nội dung tự do nhưng kèm thông tin như người gửi, ngày và chủ đề.
Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
Big Data đóng vai trò thiết yếu trong việc định hình chiến lược kinh doanh. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn như thông tin khách hàng, doanh số, và tương tác trên mạng xã hội, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh. Với sự hỗ trợ từ công nghệ hiện đại, các doanh nghiệp dễ dàng thu thập và tận dụng dữ liệu để tạo lợi thế chiến lược và tăng trưởng bền vững.
Lời kết
Trên đây là tất tần tật mọi thông tin bạn cần biết về Big Data là gì? Nếu bạn nắm rõ cách thức hoạt động và ứng dụng của Big Data thì đây sẽ là bàn đạp tuyệt vời để tối ưu hoá công việc của bạn. Quả thật, Big Data mang lại rất nhiều lợi ích, góp phần phát triển cuộc sống. Có thể kể đến như Đại học Kinh Tế Quốc Dân tại Hà Nội cũng đã ứng dụng Big Data để quản lý hệ thống học tập, tài nguyên để tối ưu quy trình tổng kết kết qủa học tập của sinh viên. Hãy cùng theo dõi LANIT để cập nhật nhiều kiến thức công nghệ hữu ích hơn nữa nhé!
Mọi người cùng tìm đọc:
