Big Data là gì? 7 thông tin cơ bản về Big Data mà bạn cần biết

Trong kỷ nguyên số hiện nay, Big Data đã trở thành một thuật ngữ không thể thiếu trong lĩnh vực công nghệ thông tin và kinh doanh. Vậy Big Data là gì? Hãy cùng Đức Tín Group khám phá sâu hơn về khái niệm này và tìm hiểu cách nó đang định hình tương lai của các doanh nghiệp ngay trong bài viết dưới đây

1. Big data là gì?

Khái niệm Big data là gì được định nghĩa là thuật ngữ dùng để mô tả lượng dữ liệu khổng lồ, đa dạng và liên tục gia tăng từ nhiều nguồn khác nhau. Big Data không chỉ lớn về dung lượng mà còn phức tạp về cấu trúc, khó quản lý và xử lý bằng các công cụ truyền thống.

2. Big data ra đời năm nào?

Big Data không có một năm ra đời chính xác, những khái niệm về Big data là gì đã bắt đầu được định hình vào những năm 1990 và phổ biến hơn vào những năm 2000. Thuật ngữ "Big Data" lần đầu tiên được nhắc đến trong một bài nghiên cứu năm 1997 bởi các nhà khoa học máy tính Michael Cox và David Ellsworth tại NASA. Họ đã sử dụng từ này để mô tả những thách thức trong việc xử lý và hình dung dữ liệu lớn, phức tạp.

Sự phát triển của Big Data thực sự bùng nổ vào những năm 2000 khi internet, mạng xã hội, và các thiết bị kết nối bắt đầu tạo ra một lượng lớn dữ liệu chưa từng có. Sự ra đời của các nền tảng và công cụ xử lý dữ liệu phân tán như Hadoop (phát hành lần đầu năm 2006) và các công nghệ lưu trữ, xử lý dữ liệu lớn khác đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và ứng dụng Big Data trong thực tế.

Hiểu bản chất Big Data là gì bạn sẽ hiểu đây là tập hợp các dữ liệu khổng lồ của tổ chức, doanh nghiệp 

3. Đặc điểm, tính chất của Big Data

Để hiểu rõ bản chất big data là gì bạn cần tìm hiểu sâu hơn về đặc điểm, tính chất của Big Data. Big Data cáo nhiều đặc điểm nhưng để phân định rõ, các nhà khoa học đã liệt kế 3V chính của Big

Data là:

• Khối lượng (Volume): Lượng dữ liệu khổng lồ, được đo bằng petabyte (PB) hoặc thậm chí exabyte (EB).
• Tốc độ (Velocity): Dữ liệu được tạo ra với tốc độ rất nhanh, đòi hỏi phải xử lý và phân tích ngay lập tức.
• Đa dạng (Variety): Dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: dữ liệu trong cơ sở dữ liệu) đến dữ liệu không cấu trúc (ví dụ: văn bản, hình ảnh, video).

Ngoài ba tính chất gốc làm nên bản sắc của Big Data, Big Data còn có nhiều đặc điểm phụ làm tạo sự khác biệt như: 

• Độ chính xác (Veracity): Chất lượng dữ liệu có thể không đồng nhất, bao gồm cả dữ liệu chính xác và không chính xác.
• Giá trị (Value): Dữ liệu lớn chứa đựng nhiều thông tin giá trị, có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
• Biến động (Variability): Dữ liệu lớn thường thay đổi liên tục theo thời gian.
• Trực quan hóa (Visualization): Khả năng trực quan hóa dữ liệu lớn để dễ dàng hiểu và phân tích

7 tính chất cơ bản của Bid Data

Xem thêm:

• Team building là gì? 5 bước xây dựng một kế hoạch teambuilding chất lượng
• POSM là gì? Tìm hiểu giải pháp Marketing giúp tăng doanh số hiệu quả

3. Các loại big data

Big data là một tập hợp các dữ liệu khổng lồ do đó nó vô cùng phức tạp và khó định hình. Tuy nhiên, theo các nhà khoa học Big Data có thể được chia thành ba loại chính như sau:

• Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data): Dây là loại mà khi tìm hiểu Big Data là gì bạn sẽ gặp đầu tiên. Dữ liệu được tổ chức theo một cấu trúc xác định, thường là dưới dạng bảng và cơ sở dữ liệu, với các trường và hàng cụ thể. Ví dụ: thông tin khách hàng trong hệ thống CRM, dữ liệu bán hàng, cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL hoặc Oracle.
• Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured Data): Dữ liệu không tuân theo một cấu trúc cố định nhưng có tổ chức và định dạng nhất định, chẳng hạn các thẻ hoặc ký hiệu giúp sắp xếp dữ liệu. Ví dụ: XML, JSON, email, log files từ ứng dụng và máy chủ.
• Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data): Dữ liệu không có tổ chức rõ ràng, khó phân loại hoặc sắp xếp theo cấu trúc nhất định, thường là dữ liệu văn bản hoặc đa phương tiện. Ví dụ: email, video, hình ảnh, âm thanh, tài liệu văn bản, bài đăng trên mạng xã hội.

3 cấu trúc khác nhau của Big Data

4. Big data có vai trò như thế nào trong doanh nghiệp

Nắm được khái niệm Big data là gì bạn sẽ nhận ra rằng nó có ý nghĩa rất lớn trong việc vận hành, quản lý và kinh doanh của doanh nghiệp. 

Hiểu rõ hơn về khách hàng

Big Data giúp doanh nghiệp phân tích chính xác dữ liệu khách hàng thông qua hành vi mua sắm, sở thích và tương tác. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra khuyến nghị sản phẩm phù hợp, tạo trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa.

Ngoài ra, dữ liệu lớn cũng giúp xác định chính xác đối tượng khách hàng mục tiêu, từ đó tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị. Bằng cách nắm bắt và giải quyết nhanh chóng các vấn đề phát sinh, doanh nghiệp có thể nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

Tối ưu hoạt động kinh doanh

Big Data mang lại khả năng tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, đây là một lợi ích cho lớn mà bạn nên biết khi tìm hiểu vai trò của Big Data là gì. Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu lớn để quản lý chuỗi cung ứng, dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho, từ đó giảm thiểu chi phí logistics.

Ngoài ra, việc phân tích dữ liệu còn giúp phát hiện các dấu hiệu bất thường, từ đó ngăn chặn rủi ro tiềm ẩn, đảm bảo hoạt động kinh doanh diễn ra trơn tru. Đồng thời, Big Data là khả năng tối ưu hóa giá cả; doanh nghiệp có thể đặt giá sản phẩm một cách phù hợp dựa trên nhu cầu thị trường và hành vi của khách hàng, tăng cường khả năng cạnh tranh.

Cải thiện và phát triên sản phẩm/ dịch vụ mới 

Theo khái niệm Big Data là gì, đây là công cụ phân tích chuyên sâu dữ liệu, do đó, doanh nghiệp hoàn toàn có thể dựa vào Big Data để phát triển sản phẩm và dịch vụ. Bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể nắm bắt các xu hướng mới và phát hiện các cơ hội kinh doanh tiềm năng. Qua đó, họ có thể phát triển các sản phẩm và dịch vụ đáp ứng nhu cầu của khách hàng, giúp gia tăng giá trị cho doanh nghiệp và thu hút thêm khách hàng.

Lựa chọn quyết định kinh doanh tốt hơn

Một trong những lợi ích thúc đẩy doanh nghiệp tìm hiểu Big Data là gì, đó là việc Big Data đưa ra những quyết định kinh doanh tốt hơn cho tổ chức. Khả năng dự đoán xu hướng tương lai giúp doanh nghiệp lên kế hoạch kinh doanh hiệu quả hơn, chủ động trong việc thích ứng với những thay đổi của thị trường và nhu cầu khách hàng.

Big data giúp doanh nghiệp lên kế hoạch kinh doanh tốt hơn 

5. Thách thức đối với doanh nghiệp khi triển khai Big Data

Hiểu bản chất Big Data bạn sẽ nhận ra rằng việc triển khai công nghệ này không hề dễ dàng. Vậy các thách thức doanh nghiệp có thể gặp phải khi triển khai Big Data là gì?

Chất lượng dữ liệu

Kết quả phân tích Big Data có hiệu quả hay không phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu. Nếu dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau có thể có các định dạng, cấu trúc và độ chính xác không đồng nhất, gây khó khăn cho việc tích hợp và phân tích. Bên cạnh đó, dữ liệu thiếu sót hoặc trùng lặp cũng sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích, đồng thời làm tăng thêm chi phí lưu trữ. 

Chi phí cao

Để triển khai Big Data doanh nghiệp cần đầu tư lớn vào cả phần cứng, phần mềm và nguồn nhân lực ban đầu. Ngoài ra, việc duy trì và vận hành hệ thống Big Data cũng đòi hỏi nhiều khoản phí như phí điện năng, bảo trì và thường xuyên tư dưỡng, nâng cấp hệ thống. 

Nhân lực

Sự thiếu hụt nguồn nhân lực có chuyên môn về Big Data và phân tích dữ liệu là một vấn đề lớn. Doanh nghiệp cần tuyển dụng và đào tạo nhân viên có kỹ năng phân tích dữ liệu, lập trình và sử dụng các công cụ Big Data để khai thác hiệu quả giá trị từ dữ liệu.

An ninh và bảo mật

Khi làm việc với lượng dữ liệu lớn, doanh nghiệp phải đối mặt với các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư. Việc bảo vệ thông tin nhạy cảm và tuân thủ các quy định pháp luật liên quan đến bảo mật dữ liệu là rất quan trọng để tránh rủi ro về pháp lý và tổn hại đến uy tín của doanh nghiệp.

Muốn sử dụng big data hiệu quả doanh nghiệp cần đảm bảo cả về nhân lực và nguồn lực 

6. Ứng dụng của big data 

Tìm hiểu sâu Big Data là gì bạn sẽ thấy đây là một công cụ quan trọng giúp con người trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau. Cụ thể:

• Chăm sóc sức khỏe: Big data hỗ trợ phân tích dữ liệu bệnh nhân để cải thiện chẩn đoán, cá nhân hóa điều trị và phát hiện bệnh sớm.
• Tiếp thị: Trong ngành truyền thông, Big data giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và xác định thị trường mục tiêu.
• Ngân hàng và tài chính: Thông qua Big data việc phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và cải thiện dịch vụ khách hàng thông qua phân tích dữ liệu giao dịch.
• Giao thông vận tải: Ngành giao thông cũng ứng dụng Big data để dự đoán lưu lượng giao thông, tối ưu hóa lộ trình và cải thiện an toàn giao thông.
• Sản xuất: Với ngành sản xuất truyền thống, Big Data giup tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và dự đoán nhu cầu sản phẩm.
• Thương mại điện tử: Big Data giúp tăng cường trải nghiệm người dùng và cải thiện quy trình quản lý hàng tồn kho thông qua phân tích dữ liệu hành vi mua sắm.

Big Data có thể ứng dụng trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau 

7. Các công nghệ dành cho Big Data hiện nay

Bản chất Big Data là gì đã được Đức Tín Group trả lời chi tiết trong nội dung trên. Tuy nhiên, việc triển khai Big Data trong doanh nghiệp không hề dễ dàng nếu không có sự hỗ trợ của các công nghệ dữ liệu đặc biệt. Đối với Big Data các công nghệ lớn được chia thành 4 loại chính dựa trên quá trình hoạt động của Big Data. Cụ thể như sau:

Lưu trữ dữ liệu

Lưu trữ dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong công nghệ dữ liệu lớn, giúp tìm nạp, lưu trữ và quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Hai công nghệ phổ biến trong lĩnh vực này là Apache Hadoop và MongoDB.

• Apache Hadoop: Nền tảng mã nguồn mở chia dữ liệu thành phần nhỏ và phân phối trên nhiều máy chủ, tối ưu hóa khả năng lưu trữ và xử lý.
• MongoDB: Cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ dữ liệu lớn theo mô hình khóa-giá trị, cho phép linh hoạt trong việc quản lý và xử lý dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc. 

Khai thác thông tin dữ liệu

Việc khai thác các dữ liệu là phần không thể thiếu mà khi tìm hiểu Big Data là gì mà bạn nên biết. Tham gia vào quá trình khai thác dữ liệu sẽ có sự hỗ trợ của hai công nghệ chính là Rapidminer và Presto.

• Rapidminer: Nền tảng mạnh mẽ cho việc xây dựng mô hình dự đoán thông qua học máy và học sâu, hỗ trợ nhiều thuật toán như hồi quy và phân loại.
• Presto: Công nghệ truy vấn nguồn mở cho phép thực hiện các truy vấn SQL phức tạp trên nhiều nguồn dữ liệu.

Rapidminer hỗ trợ khai thác các nguồn thông tin dữ liệu 

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu trong Big Data là quá trình  sử dụng công nghệ để làm sạch và chuyển đổi các dữ liệu thành thông tin hữu ích. Việc phân tích này không thể sử dụng những phương pháp thông thường mà cần có sự hỗ trợ của các thuật toán, mô hình như công nghệ Apache Spark và Splunk

• Apache Spark: Công cụ phân tích nhanh nhờ sử dụng bộ nhớ RAM, tăng tốc độ xử lý.
• Splunk: Nền tảng thu thập và phân tích dữ liệu mạnh mẽ, có khả năng tạo báo cáo và tích hợp AI vào phân tích.

Trực quan hóa dữ liệu

Việc trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp hiểu rõ bản chất dữ liệu doanh nghiệp đang khai thác Big Data là gì. Công cụ hỗ trợ quá trình này khá đơn giản và không quá phúc tạp, bạn có thế sử dụng Tableau và Looker để thể hiện:

• Tableau: Phần mềm kéo thả dễ sử dụng cho việc tạo biểu đồ và bảng biểu.
• Looker: Nền tảng phân tích dựa trên đám mây, giúp khám phá và chia sẻ thông tin từ dữ liệu một cách dễ dàng.

Tableau giúp biến dữ liệu thành hình ảnh, bảng biểu dễ nhìn và hình dung hơn 

Hy vọng rằng qua bài viết này của Đức Tín Group, bạn có cái nhìn sâu sắc về khái niệm “Big Data là gì?" và vai trò quan trọng của nó đối với doanh nghiệp. Việc nắm bắt và ứng dụng hiệu quả Big Data sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, nâng cao khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững trong tương lai.