Thế nào là Big Data và tất cả những điều cần biết

Trong thời đại công nghệ số ngày càng phát triển, dữ liệu thông tin đã trở nên ngày càng phong phú và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Đó là lý do tại sao thuật ngữ Big Data ra đời. Bài viết dưới đây sẽ thông tin chi tiết về thế nào là Big Data, các ứng dụng và lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp. 

1. Thế nào là Big Data?

1.1 Định nghĩa Big Data

Big Data là một tập hợp dữ liệu lớn, đa dạng và phức tạp. Đây là những dữ liệu không thể được xử lý bằng các phương pháp truyền thống. Big Data có thể được sử dụng để khai thác thông tin và áp dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong các dự án máy móc, mô hình dự đoán và phân tích dữ liệu nâng cao.

Tính chất của Big Data bao gồm khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ xử lý nhanh và độ phức tạp cao. Những bộ dữ liệu lớn này chứa dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc có thể được sử dụng để khám phá thông tin chi tiết và giải quyết các vấn đề kinh doanh. Các giải pháp Big Data cung cấp công cụ, phương pháp và công nghệ để thu thập, lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả để đạt được lợi ích cạnh tranh và cải thiện trong quản lý dữ liệu.

1.2 Đặc trưng của Big Data

Sau khi tìm hiểu thế nào là Big Data, bạn cần tìm hiểu những đặc trưng của nó. Big Data là một hình thức lưu trữ và xử lý thông tin khối lượng lớn, đa dạng và tốc độ cao. Đặc trưng của Big Data bao gồm:

1. Dung lượng: Big Data đòi hỏi xử lý một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. Việc lưu trữ dữ liệu đã được giảm bớt nhờ sự phát triển của các nền tảng lưu trữ như data lake và Hadoop.
2. Tốc độ xử lý: Với sự phát triển của Internet of Things, dữ liệu được truyền tải đến doanh nghiệp với tốc độ nhanh chóng và yêu cầu xử lý kịp thời. Các công nghệ như thẻ RFID, cảm biến và đồng hồ thông minh đang thúc đẩy nhu cầu xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
3. Tính đa dạng: Big Data bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu số có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu truyền thống đến dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, email, video, âm thanh, dữ liệu tài chính và nhiều loại khác.

Các đặc trưng này được xác định bởi Doug Laney vào năm 2001 và thường được biểu diễn bằng ba chữ V: Volume, Velocity và Variety. Ngoài ra, có thêm các đặc điểm khác như tính xác thực, giá trị và tính biến đổi. Việc xác định Big Data không chỉ dựa trên khối lượng dữ liệu cụ thể, mà còn liên quan đến việc xử lý dữ liệu với terabyte, petabyte và exabyte dữ liệu.

1.3 Quá trình hình thành Big Data

Vào khoảng thập kỷ 80-90 của thế kỷ XX, Big Data đã thực sự hình thành. Tập đoàn Teradata đã giới thiệu vào năm 1984 hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012 lên thị trường. Đáng chú ý, hệ thống của Teradata đã là một trong những hệ thống đầu tiên có khả năng lưu trữ và phân tích dữ liệu lên đến 1 terabyte vào năm 1992. Đồng thời, vào năm 1991, dung lượng ổ đĩa cứng đã đạt mức 2,5GB.

Sau đó, vào năm 2000, Seisint Inc (hiện nay là LexisNexis) đã phát triển một khung chia sẻ tệp dựa trên ngôn ngữ lập trình C++ để lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Hệ thống này cho phép lưu trữ và phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc trên nhiều máy chủ. Đồng thời, vào năm 2004, Google đã công bố bài báo về quá trình MapReduce, đưa ra một mô hình xử lý song song và phát triển các ứng dụng liên quan để xử lý lượng dữ liệu lớn.

Năm 2005, các doanh nghiệp bắt đầu nhận ra quy mô lớn của số lượng người dùng được tạo ra thông qua các dịch vụ trực tuyến như Youtube và Facebook. Cùng năm đó, xuất hiện Hadoop (một framework mã nguồn mở được tạo ra để lưu trữ và phân tích Big Data) và NoSQL cũng trở nên phổ biến. Sự phát triển của các framework như Hadoop (hoặc gần đây là Spark) là điều cần thiết cho Big Data, giúp nó hoạt động dễ dàng hơn và lưu trữ rẻ hơn.

Hiện nay, với sự phát triển của Internet of Things, khối lượng Big Data ngày càng tăng với tốc độ nạp dữ liệu cực kỳ nhanh chóng. Nguyên nhân là dữ liệu hiện nay không chỉ được tạo ra bởi con người mà còn do các thiết bị tự động tạo ra. Big Data đã trở thành một nguồn tài nguyên quý giá đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại điện tử, giúp tăng cường lợi thế cạnh tranh và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

2. Vai trò của Big Data đối với doanh nghiệp

Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp là một chủ đề quan trọng và đa chiều, vì nó có thể mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức. Dưới đây là một liệt kê chi tiết về các vai trò quan trọng của Big Data trong doanh nghiệp:

1. Hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu: Big Data cho phép doanh nghiệp thu thập và phân tích thông tin khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp xác định đặc điểm, sở thích và nhu cầu của khách hàng mục tiêu, từ đó tạo ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn và tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng.
2. Làm hài lòng khách hàng: Big Data cung cấp thông tin cần thiết để hiểu sâu hơn về mong đợi của khách hàng. Dựa trên Big Data, doanh nghiệp có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách tùy chỉnh sản phẩm và dịch vụ, cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa và tạo ra các chiến dịch tiếp thị đích thực.
3. Thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu: Bằng cách sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, doanh nghiệp có thể xây dựng một hệ thống ghi nhớ thông tin khách hàng chi tiết. Điều này giúp cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, tăng cường lòng trung thành và tạo ra một mối quan hệ bền vững với thương hiệu.
4. Tối ưu hóa quy trình bán hàng: Big Data cung cấp thông tin chi tiết về hoạt động bán hàng, từ quy trình mua hàng đến hành vi của khách hàng. Điều này cho phép doanh nghiệp phát hiện những điểm yếu trong quy trình bán hàng và tối ưu hóa chúng, đồng thời cải thiện hiệu suất và tăng doanh số bán hàng.
5. Tối ưu hóa giá bán: Dựa trên phân tích dữ liệu Big Data, doanh nghiệp có thể xác định giá trị thực sự của sản phẩm hoặc dịch vụ và đề xuất giá bán phù hợp. Điều này giúp tối ưu hóa giá cả, tăng khả năng cạnh tranh và thu hút khách hàng mới.
6. Tăng năng suất làm việc: Big Data cung cấp thông tin về hiệu suất làm việc của nhân viên. Điều này cho phép doanh nghiệp đánh giá và cải thiện quá trình làm việc, tìm ra những vấn đề tiềm ẩn và thúc đẩy năng suất và hiệu quả công việc.
7. Đánh giá hiệu quả của các chiến lược kinh doanh: Big Data cung cấp dữ liệu về kết quả và hiệu quả của các chiến lược kinh doanh. Vì thế, Big Data giúp doanh nghiệp đánh giá và điều chỉnh chiến lược của mình, từ đó tạo ra các quyết định thông minh và đạt được kết quả tốt hơn.
8. Tuyển dụng đúng nhân sự: Big Data hỗ trợ quá trình tuyển dụng bằng cách phân tích thông tin từ hồ sơ ứng viên, đánh giá kỹ năng và tiềm năng. Điều này giúp doanh nghiệp tìm kiếm và lựa chọn nhân sự phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của công ty.
9. Phòng chống an ninh, giảm thiểu rủi ro: Big Data giúp doanh nghiệp theo dõi và phát hiện các hoạt động gian lận hoặc vi phạm. Bằng cách phân tích Big Data, doanh nghiệp có thể xác định các hành vi đáng ngờ và áp dụng các biện pháp an ninh để giảm thiểu rủi ro và bảo vệ dữ liệu quan trọng.
10. Phát triển sản phẩm: Big Data cung cấp thông tin về phản hồi của khách hàng, xu hướng thị trường và sự cạnh tranh. Từ đó giúp cho doanh nghiệp phát triển và cải tiến sản phẩm dựa trên nhu cầu thực tế và yêu cầu của khách hàng.
11. Hỗ trợ công nghệ AI: Big Data là nguồn dữ liệu quan trọng để phát triển các ứng dụng và giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI). Các thuật toán AI có thể khai thác dữ liệu Big Data để cung cấp gợi ý, dự đoán và giải quyết các vấn đề phức tạp.

3. Khó khăn khi làm việc với Big Data

3.1. Thách thức đến từ Big Data

Khi làm việc với Big Data, có những thách thức đáng kể mà người ta thường gặp phải. Một số khó khăn chính bao gồm:

1. Khối lượng dữ liệu lớn: Big Data được đặc trưng bởi khối lượng dữ liệu lớn, đôi khi trong khoảng từ terabytes đến petabytes. Xử lý và quản lý lượng dữ liệu khổng lồ này đòi hỏi hệ thống mạnh mẽ và tài nguyên phù hợp.
2. Tốc độ xử lý: Big Data thường được tạo ra và cập nhật với tốc độ nhanh chóng từ nhiều nguồn khác nhau. Để đáp ứng yêu cầu thời gian thực, việc xử lý và phân tích dữ liệu trong thời gian gần như thời điểm thực tế là một thách thức lớn.
3. Đa dạng dữ liệu: Big Data không chỉ bao gồm dữ liệu cấu trúc (như cơ sở dữ liệu truyền thống) mà còn bao gồm cả dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và dữ liệu từ các nguồn Internet of Things (IoT). Đa dạng này tạo ra khó khăn trong việc tiền xử lý, phân tích và trích xuất thông tin hữu ích.

3.2. Chỉ trích về cách sử dụng Big Data

Mặc dù Big Data có tiềm năng lớn, việc sử dụng nó cũng đem lại một số chỉ trích. Các vấn đề chính gồm:

1. Quyền riêng tư và bảo mật: Big Data chứa thông tin cá nhân nhạy cảm và việc xử lý nó đòi hỏi sự chú ý đặc biệt đến quyền riêng tư và bảo mật. Việc tiếp cận và sử dụng Big Data một cách an toàn và hợp pháp là một thách thức đối với các tổ chức.
2. Chất lượng dữ liệu: Big Data thường bị ảnh hưởng bởi các vấn đề về chất lượng dữ liệu như dữ liệu không chính xác, mâu thuẫn hoặc thiếu sót. Điều này có thể gây ra sai lệch và ảnh hưởng đến kết quả phân tích và quyết định dựa trên dữ liệu này.
3. Khó khăn trong việc tìm hiểu và áp dụng: Sử dụng Big Data đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về các công cụ, kỹ thuật và thuật toán phức tạp. Việc tìm hiểu và áp dụng những công nghệ mới và tiên tiến trong lĩnh vực này có thể là một thách thức cho người làm việc với Big Data.

3.3. Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data

Mặc dù Big Data có khả năng cung cấp thông tin cần thiết, việc lấy thông tin từ Big Data cũng gặp phải một số khó khăn:

1. Khám phá thông tin: Trong Big Data, thông tin có thể bị ẩn trong một dải rộng các nguồn dữ liệu và yêu cầu phân tích sâu để khám phá ra. Tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng từ khối lượng lớn dữ liệu có thể đòi hỏi kiến thức chuyên môn và công cụ phân tích phức tạp.
2. Hiệu suất và độ tin cậy: Xử lý Big Data yêu cầu một hệ thống có hiệu suất cao để đảm bảo thời gian đáp ứng nhanh và kết quả chính xác. Đồng thời, việc xử lý dữ liệu phải đáng tin cậy và không bị mất mát hoặc bị sai sót.
3. Tính khả thi: Trong một số trường hợp, việc lấy thông tin từ Big Data có thể không khả thi hoặc kinh phí đòi hỏi cao. Việc thu thập, lưu trữ và xử lý Big Data đòi hỏi cơ sở hạ tầng và tài nguyên phù hợp, và không phải tổ chức nào cũng có khả năng đáp ứng yêu cầu này.

4. Quy trình hoạt động của Big Data

Quy trình hoạt động của Big Data diễn ra như sau:

4.1. Xây dựng chiến lược Big Data

Xây dựng chiến lược Big Data mang lại nhiều lợi ích bao gồm việc giám sát, cải thiện quy trình thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu. Trong quá trình phát triển chiến lược Big Data, điều quan trọng là xem xét mục tiêu và sáng kiến của doanh nghiệp, cả trong hiện tại lẫn trong tương lai.

4.2. Xác định các nguồn Big Data

Việc thu thập dữ liệu đa dạng và rất khác nhau đối với mỗi tổ chức. Nhờ vào sự phát triển của công nghệ, hiện nay các tổ chức có khả năng thu thập dữ liệu cả có cấu trúc và không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. Các nguồn dữ liệu bao gồm lưu trữ đám mây, ứng dụng di động, mạng xã hội, cảm biến IoT tại cửa hàng và nhiều nguồn khác.

4.3. Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data

Có thể lưu trữ dữ liệu trên nhiều hệ thống khác nhau như đám mây, phần mềm tại chỗ và các nền tảng khác. Dữ liệu thô hoặc không có cấu trúc, đặc biệt phức tạp, thường được coi là dữ liệu siêu lớn và thường được lưu trữ trong một "Data Lake".

4.4. Tiến hành phân tích dữ liệu

Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ, việc tổ chức dữ liệu một cách hợp lý là cần thiết để đạt được kết quả chính xác. Dữ liệu đang gia tăng theo một tốc độ vô cùng nhanh, tạo ra một thách thức đối với các tổ chức trong việc xử lý dữ liệu. Doanh nghiệp có thể sử dụng các công nghệ hiệu suất cao như phân tích trong bộ nhớ hoặc điện toán lưới để tiến hành phân tích dữ liệu. Hiện nay, Big Data có thể được phân tích bằng sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning).

4.5. Dựa trên dữ liệu, đưa ra quyết định

Sau khi phân tích dữ liệu, bạn sẽ thu được những thông tin quan trọng để hỗ trợ việc đưa ra quyết định phù hợp. Ví dụ, từ Big Data, bạn có thể nhận thấy rằng phần lớn khách hàng ưa thích mua sản phẩm A, trong khi số lượng khách hàng mua sản phẩm B rất ít. Dựa trên thông tin này, bạn có thể quyết định tập trung nguồn lực (nhân sự, tài chính, thời gian, v.v.) vào việc sản xuất sản phẩm A và chấm dứt hoạt động sản xuất sản phẩm B. Big Data có tác động trực tiếp đến quá trình ra quyết định, do đó việc thu thập dữ liệu đáng tin cậy là một yếu tố cực kỳ quan trọng.

5. Các ứng dụng phổ biến của Big Data

5.1. Ngành Ngân hàng và Ngành bán lẻ

Ở lĩnh vực tài chính ngân hàng, Big Data được sử dụng để phân tích và tìm ra các khu vực có tiềm năng tập trung của khách hàng. Nhờ đó, có thể đề xuất việc mở chi nhánh mới, dự đoán lượng tiền mặt cần có sẵn tại một chi nhánh trong thời điểm cụ thể. Ngoài ra, Big Data còn tăng cường hệ thống ngân hàng kỹ thuật số, phát hiện các hoạt động gian lận và cung cấp báo cáo cho các chuyên gia để đảm bảo an ninh cho ngân hàng.

Ở ngành bán lẻ, Big Data được sử dụng để dự đoán cung-cầu cho các sản phẩm và xác định sản phẩm phù hợp nhất để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Nhà quản lý có thể sử dụng dữ liệu về thói quen mua hàng và sở thích của khách hàng để xác định vị trí, cách bố trí sản phẩm trên kệ hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới nhằm cải thiện hiệu quả.

5.2. Ngành y tế và Lĩnh vực giáo dục đào tạo

Trong lĩnh vực y tế, Big Data giúp dự đoán thời điểm cần có sự hiện diện của bác sĩ, theo dõi tình trạng bệnh nhân qua hồ sơ sức khỏe điện tử và đánh giá triệu chứng, phát hiện các bệnh ở giai đoạn sớm, lưu trữ an toàn hồ sơ nhạy cảm và quản lý dữ liệu hiệu quả để dự báo các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh nguy hiểm.

Trong lĩnh vực giáo dục, Big Data được sử dụng để ước tính số lượng học sinh, sinh viên tuyển sinh hàng năm, quản lý hồ sơ và truy xuất thông tin cần thiết khi gặp các vấn đề phát sinh. Big Data cũng giúp ước tính nhu cầu tuyển dụng cho các ngành nghề hàng năm và đề xuất các phương án đào tạo nhằm đáp ứng nguồn nhân lực cho xã hội.

5.3. Thương mại điện tử và Digital Marketing

Trong lĩnh vực thương mại điện tử, sở hữu và áp dụng Big Data một cách hiệu quả sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh vượt trội trên thị trường. Big Data giúp người quản trị xác định sản phẩm được xem nhiều nhất để tối ưu hóa thời gian duyệt web và tự động gửi mã giảm giá cho sản phẩm khách hàng thêm vào giỏ hàng nhưng chưa mua. Đặc biệt, Big Data có khả năng phân tích hành vi, sở thích và quan tâm của khách hàng, giúp nhà quản lý hiểu sâu hơn về khách hàng để cung cấp các sản phẩm phù hợp với xu hướng và nhu cầu thị trường.

Digital Marketing ngày càng trở thành một công cụ quan trọng đối với các doanh nghiệp hiện nay. Bằng cách ứng dụng Big Data, doanh nghiệp sử dụng Digital Marketing có thể xác định đối tượng mục tiêu trên các mạng xã hội dựa trên thông tin nhân khẩu học, giới tính, độ tuổi và sở thích. Đồng thời, Big Data có thể cá nhân hóa các hoạt động tìm kiếm trên Google, Email Marketing, hiển thị quảng cáo phù hợp và tạo báo cáo chi tiết sau mỗi chiến dịch quảng cáo.

5.4. Ngành công nghiệp và Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data

Ngành công nghiệp: 

- Phát triển phần mềm sản phẩm: Các công ty sử dụng Big Data để xây dựng các mô hình dự đoán cho sản phẩm và dịch vụ mới bằng cách phân tích các thuộc tính quan trọng của sản phẩm/dịch vụ trong quá khứ và hiện tại.

- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Big Data giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình thông qua việc thu thập dữ liệu từ các nguồn như mạng xã hội, lịch sử web, nhật ký cuộc gọi và nhiều nguồn khác.

- Máy học (Machine Learning): Máy học được tiến bộ nhờ vào Big Data, giúp máy móc có thể tự học từ dữ liệu lịch sử thay vì phải được lập trình bởi con người.

- Khuyến khích sự đổi mới: Big Data cung cấp thông tin về sản phẩm, lịch sử phát triển của các ngành nghề giúp nhà quản lý xác định các điểm cần cải tiến để mang lại sự sáng tạo và hữu ích cho các ngành công nghiệp.

Cơ sở hạ tầng IT: Big Data yêu cầu một hệ thống lưu trữ và máy chủ đặc biệt, cùng với phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu. Doanh nghiệp cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin chất lượng để bảo vệ dữ liệu và tận dụng các đầu tư hiện có. Tuy nhiên, có nhiều tổ chức sử dụng dịch vụ đám mây để xử lý Big Data.

5.4. Ngăn chặn nội dung đen

Có thể sử dụng tiện ích mở rộng trên trình duyệt (Chrome, Firefox, Safari...) để lọc nội dung miễn phí. Các phần mở rộng này sử dụng Big Data để thu thập và dự đoán tính phù hợp của nội dung. Ví dụ, Ad Block chặn các banner, pop-up và video quảng cáo gây phiền nhiễu. Dữ liệu được thu thập và gửi về máy chủ danh sách đen để ngăn chặn các yếu tố này. Khi lượng dữ liệu tăng lên, khả năng nhận diện và chặn sẽ trở nên chính xác hơn.

6. Các công nghệ và đặc trưng của Big Data

6.1. Big data và analytics

Phân tích dữ liệu là yếu tố quan trọng để tạo ra giá trị từ dữ liệu. Nó giúp tổ chức thu thập thông tin quan trọng về nhu cầu khách hàng và nhân viên, cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp, xây dựng thương hiệu và tăng doanh thu.

Khai thác dữ liệu (data mining) giúp phát hiện mối quan hệ, mô hình và xu hướng. Phân tích dữ liệu bao gồm:

- Phân tích dữ liệu thăm dò: Xác định mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu.

- Phân tích dữ liệu xác nhận: Áp dụng kỹ thuật thống kê để xác định tính chính xác của dữ liệu.

- Phân tích dữ liệu định lượng: Phân tích dữ liệu số có biến và thực hiện so sánh thống kê.

- Phân tích dữ liệu định tính: Tập trung vào phân tích dữ liệu không cấu trúc như video, hình ảnh và văn bản.

6.2. Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ Big Data

Để làm việc với Big Data, tổ chức cần cơ sở hạ tầng để thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu, đồng thời bảo mật và truy cập thông tin. Cấp độ cao của cơ sở hạ tầng này bao gồm hệ thống lưu trữ, máy chủ, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, nền tảng phân tích và các ứng dụng Big Data.

Nhiều tổ chức tập trung cơ sở hạ tầng này tại một vị trí để tận dụng đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Tuy nhiên, ngày nay cũng có nhiều tổ chức sử dụng dịch vụ điện toán đám mây để xử lý Big Data.

6.3. Các công nghệ đặc biệt dành cho Big Data

Khi nhắc đến Big Data thì không thể không bàn luận đến những công nghệ dưới đây.

6.3.1. Hệ sinh thái Hadoop và Apache Spark

Hadoop là một dự án phần mềm mã nguồn mở của Apache, giúp xử lý và phân tán các tập dữ liệu lớn trên một nhóm máy tính. Hadoop có thể mở rộng từ một máy chủ đơn lẻ sang hàng ngàn máy tính khác nhau để đóng góp tính toán và lưu trữ dữ liệu cục bộ.

Apache Spark là một giải pháp tính toán hiệu quả và có khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn. Tốc độ xử lý dữ liệu của nó có thể nhanh hơn gấp 100 lần so với phương pháp MapReduce.

6.3.2. Data lakes và NoSQL Databases

Dake Lakes là một kho lưu trữ tập trung cho phép bạn lưu trữ mọi loại dữ liệu, từ có cấu trúc đến không cấu trúc, và từ số lượng ít đến nhiều. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu mà không cần phải cấu trúc trước.

Cơ sở dữ liệu NoSQL cung cấp một cơ chế để lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo mô hình khác với cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng bảng. NoSQL không đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và giao dịch nhưng đổi lại, nó mang lại hiệu suất cao và khả năng mở rộng.

6.4.3. In-memory databases

Cơ sở dữ liệu In-memory là một hệ quản trị dựa trên bộ nhớ chính để lưu trữ dữ liệu máy tính chủ yếu. Khác với hệ thống lưu trữ trên đĩa hoặc SSD, In-memory databases có tốc độ phản hồi nhanh hơn bằng cách loại bỏ việc truy cập đến đĩa.

7. Tận dụng Big Data sớm để quản trị dữ liệu lớn

7.1. Lợi ích của việc quản trị dữ liệu lớn sớm

Big Data có thể coi là tài sản thông tin của doanh nghiệp, tích lũy theo thời gian. Xây dựng và quản trị Big Data từ sớm giúp doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh. Đối thủ tiên phong trong việc áp dụng Big Data có khả năng dự đoán tương lai và đón đầu xu thế mới. Việc xác định mục tiêu, lựa chọn dữ liệu, đầu tư hệ thống và định hướng ứng dụng là cần thiết. Big Data không phải công trình xây dựng sẵn một lần, mà là quá trình liên tục phát triển và tối ưu. Doanh nghiệp chậm thích nghi sẽ bị đối thủ vượt qua trong cuộc đua dài.

7.2. Các ứng dụng của Big Data cho doanh nghiệp

7.2.1. Ứng dụng Big Data để thu hút và duy trì khách hàng mới

Bằng cách phân tích Big Data, doanh nghiệp có thể:

- Phát triển sản phẩm mới để đáp ứng nhu cầu tương lai.

- Khám phá thị trường mới và phân khúc khách hàng mới.

- Điều chỉnh sản phẩm hiện tại để cải thiện dịch vụ và chăm sóc khách hàng tốt hơn.

Phân tích Big Data giúp nhà quản lý nhìn thấy điểm yếu cần khắc phục và điểm mạnh cần phát huy để tạo trải nghiệm tốt cho khách hàng. Ngoài ra, Big Data cũng giúp đánh giá phản ứng của thị trường đối với các kế hoạch thay đổi và tránh quyết định dựa trên cảm tính trước khi đầu tư quá nhiều.

7.2.2. Ứng dụng Big Data trong Marketing

Ứng dụng Big Data trong Marketing giúp kết nối dữ liệu từ nhiều nền tảng, phân tích chân dung khách hàng, cá nhân hóa nội dung và dự đoán tiềm năng. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất marketing, như xác định cơ hội mới và tối ưu hóa thông điệp. Ví dụ, trong thương mại điện tử, phân tích Big Data giúp xác định hiệu quả của việc sử dụng phiếu giảm giá đối với từng ngành hàng và đối tượng khách hàng.

7.2.3. Ứng dụng Big Data trong quản trị rủi ro

Doanh nghiệp ngày càng lớn, có nhiều điểm mù không thể nhìn thấu hết. Để duy trì hoạt động lâu dài, nhà quản lý cần có khả năng dự đoán và giảm thiểu rủi ro. Sử dụng Big Data, thông qua việc tự động thu thập và phân tích dữ liệu, nhà quản lý có thể dự đoán các rủi ro liên quan đến quyết định chiến lược, hoạt động doanh nghiệp và tài chính. Ví dụ, ngân hàng có thể sử dụng Big Data để đánh giá khả năng thanh toán trước khi duyệt vay, và các đơn vị cố vấn có thể đề xuất từ góc nhìn toàn cảnh.

7.2.4. Sử dụng kết quả phân tích Big Data vào tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Một sản phẩm khi đi đến tay người dùng phải trải qua nhiều quy trình, từ nhập nguyên liệu, sản xuất, vận chuyển, lưu kho, phân phối cho đến đại lý. Nếu có vấn đề xảy ra tại một mắt xích nào đó, toàn bộ chuỗi cung ứng có thể bị chậm lại.

Bằng cách áp dụng Big Data và tối ưu hiệu suất chuỗi cung ứng, doanh nghiệp sản xuất có thể dự đoán nhu cầu và thời điểm xuất - giao hàng. Điều này giúp ứng biến linh hoạt với sự biến động của thị trường, đồng thời giảm thiểu tình trạng chậm trễ, thiếu hàng hoặc hàng tồn đọng tại các cấp phân phối.

8. Quản trị Big Data trong doanh nghiệp

Big Data ở Việt Nam có thể coi là không hoàn toàn mới nhưng cũng chưa cổ điển. Mỗi đơn vị và ngành hàng đang tự tìm hiểu và áp dụng Big Data analytics theo yêu cầu cụ thể của mình.

Do đó, nếu các nhà quản lý chưa biết bắt đầu từ đâu trong việc xây dựng và khai thác Big Data, họ không nên chờ đối thủ đi trước để rồi theo khuôn mẫu. Thay vào đó, họ nên bắt đầu từ 4 bước sau:

1. Xác định mục tiêu phát triển và khai thác Big Data: bao gồm cả mục tiêu ngắn hạn và mục tiêu dài hạn.
2. Xác định dữ liệu cần được phân tích và tập trung khai thác (dựa trên mục tiêu đã đề ra).
3. Xác định hệ thống, phần mềm và các dự án chuyển đổi số cần thiết.
4. Định rõ các chỉ số hiệu suất (KPI) và yếu tố đánh giá sự hiệu quả, thành công của việc ứng dụng Big Data.

Sau đó, áp dụng các phân tích Big Data để xây dựng chiến lược tương lai hoặc đưa ra các quyết định nhanh chóng.

9. Thách thức và giải pháp bảo mật cho Big Data

9.1. Thách thức của Big Data

Xử lý và thiết kế kiến trúc Big Data là một thách thức khó khăn. Để đáp ứng nhu cầu cá nhân và tổ chức, cần điều chỉnh và linh hoạt. Đội ngũ quản lý dữ liệu và CNTT phải linh hoạt và sẵn sàng học hỏi.

Dịch vụ đám mây là lựa chọn tốt để giải quyết các vấn đề trên, nhưng cần giám sát chặt chẽ người dùng để hạn chế chi phí. Một thách thức khác là đảm bảo sự truy cập và tìm kiếm dễ dàng cho các nhà khoa học và nhà phân tích vào Big Data.

9.2. Giải pháp bảo mật dữ liệu lớn

Khi sử dụng Big Data trong kinh doanh hoặc bất kỳ lĩnh vực nào, người dùng cần có một chiến lược rõ ràng để đạt thành công. Điều này bao gồm việc hiểu rõ chất lượng của Big Data, xác định mục tiêu khai thác và tập trung vào thông tin cần thiết. Đồng thời, cần đánh giá khách quan nhu cầu sử dụng nguồn dữ liệu để đáp ứng mục tiêu trong tương lai.

Để có dữ liệu "sạch" và nhất quán, người dùng cần tập trung vào quản trị dữ liệu và quy trình quản lý dữ liệu. Kết hợp Big Data với công nghệ phân tích và xử lý sẽ giúp đạt được kết quả mong muốn.

10. Tài liệu tham khảo về Big Data

Dưới đây là một số tài liệu và khóa học quan trọng liên quan đến Big Data:

- "Designing Data-Intensive Applications" (2017) được viết bởi Martin Kleppmann, cung cấp một cái nhìn tổng quan về Big Data và tập trung vào các khía cạnh của hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán.

- "Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Realtime Data Systems" là một tài liệu đáng chú ý về Big Data, giải đáp câu hỏi "Big Data là gì?" và cung cấp thông tin về các công cụ như Hadoop, Cassandra và Storm.

- "Hadoop: The Definitive Guide" được viết bởi Tom White, một thành viên đáng tin cậy trong tổ chức phần mềm Apache. Cuốn sách này cung cấp kiến thức toàn diện về Hadoop cùng với ví dụ thực tế khi làm việc với nó.

- "High Performance Spark" là một cuốn sách hữu ích cho những người muốn học về Apache Spark, đi kèm với nhiều minh họa thực tế giúp hiểu rõ hơn về nền tảng này.

- Ngoài ra, nếu bạn quan tâm đến học Big Data trực tuyến, Coursera cung cấp các khóa học đáng xem xét với nội dung liên quan đến lĩnh vực này.

Những tài liệu và khóa học trên đây sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức về Big Data và các công nghệ liên quan.

Kết luận: 

Bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về thế nào là Big Data, sự quan trọng của nó và các ứng dụng phổ biến. Big Data mang đến nhiều ứng dụng giúp con người phát triển cuộc sống. Tuy nhiên, nếu không thể kiểm soát nó, vẫn sẽ có nhiều thách thức. Vì vậy, hiểu rõ về Big Data là bước đầu để tiếp cận công nghệ này một cách dễ dàng hơn.