Big Data công nghệ biến “sắt” thành mỏ “vàng” | Cơ hội và thách thức

Big data là gì? Công nghệ dữ liệu lớn là gì? Phân tích dữ liệu lớn là gì? Mang lại lợi ích như thế nào? Ứng dụng của Big data trong thời đại công nghệ 4.0 là gì?

Các công ty công nghệ lớn hiện nay tại sao lại cần và ứng dụng big data nhiều đến vậy? Những cơ hội và thách thức khi ứng dụng big data là gì?

Hẳn là bạn đã từng giật mình khi bạn tìm kiếm thông tin nào đó trên Google. Mua sắm ở các trang thương mại trực tuyến và nhận thấy các trang này.

Sẽ có những giới thiệu sản phẩm liên quan, các video, banner quảng cáo giới thiệu sản phẩm. Chuẩn xác là quảng cáo các sản phẩm mà bạn đang tìm. Vậy điều nay từ đâu mà có?

Đó chính là kết quả từ nghiên cứu và phân tích dữ liệu Big data của doanh nghiệp được trong quá trình bạn tương tác với trang web họ. Cùng chúng tôi khai quật những bí ẩn về big data. Cũng như những thông tin cơ bản dữ liệu lớn cho người mới bắt đầu.

Big data là gì?

Khái niệm dữ liệu lớn là gì? Big data hay còn gọi là dữ liệu lớn một trong những thuật ngữ không thể thiếu trong công nghệ thông tin kỹ thuật số.

Định nghĩa dữ liệu lớn được biết đến là các tập dữ liệu vô cùng phức tạp. Với độ lớn như một gã khổng lồ. Ngay cả các phần mềm xử lý dự liệu truyền thống cũng phải bó tay. Bởi không có khả năng thu thập cũng như quản lý và xử lý những dự liệu này trong một khoảng thời gian ngắn.

Lịch sử phát triển của Big data

Thuật ngữ này được sử dụng từ những năm 1990 và bùng nổ trong những năm trở lại đây. Nhà phân tích Doug Laney đã giới thiệu và bao quát đặc điểm của Big data bằng khới niệm 3Vs trong một ấn phẩm nghiên cứu năm 2001 Metagroup.

QUẢN LÝ DỮ LIỆU 3D: LÀ KIỂM SOÁT KHỐI LƯỢNG DỮ LIỆU, SỰ ĐA DẠNG VÀ VẬN TỐC

Trong này, Doug Laney đã chia sẻ về những cơ hội cũng như thách thức trong việc quản lý dữ liệu với 3 tiêu chí cần thiết. Hay còn được biết đến với tên gọi mô hình 3Vs và là đặc điểm của dữ liệu lớn:

  • Khối lượng (Volume)
  • Vận tốc (Velocity)
  • Đa dạng (Variety)

Dựa trên quy mô và sự đa dạng của dữ liệu lớn. Có thể thấy được rằng nó chứa đựng rất nhiều các thông tin. Khả năng mang lại lợi ích cho các ngành trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Dữ liệu lớn là sự kết hợp của các dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Được thu thập bởi các tổ chức có thể khai thác thông tin. Do sự tác động không ngừng từ trí tuệ nhân tạo học máy AI (Artifical Intelligence) hay công nghệ mạng lưới kết nối internet IoT (Internet of Things). Mô hình dự đoán và các ứng dụng phân tích nâng cao.

Dữ liệu lớn như thế nào thì được gọi là dữ liệu lớn? Mặc dù hiện nay khối lượng của dữ liệu lớn không tương đương với khối lượng dữ liệu củ thể nào. Tuy nhiên để được gọi là 1 big data thì phạm vi phải đạt từ một vài tá terabytes đến petabytes và dự án lớn nhất là chạm đến exabytes.

Dữ liệu lớn đến từ đâu? Đặc điểm dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn có thể đến từ nhiều rất nhiều nguồn khác nhau như:

  • Cơ sở dữ liệu khách hàng
  • Hệ thống giao dịch kinh doanh
  • Hồ sơ y tế
  • Các tương tác, nhập chuột trên internet
  • Ứng dụng di động
  • Mạng xã hội
  • Kho nghiên cứu khoa học
  • Dữ liệu do máy tạo
  • Cảm biến dữ liệu thời gian trong IoT
Đặc điểm của big data

Đặc điểm dữ liệu lớn có thể ở dạng thô hoặc đã được xử lý trước bằng các cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu hay các phần mềm để chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích cụ thể chi tiết.

Khối lượng (Volume)

Hiện nay, khối lượng big data đang tăng lên một cách chóng mặt. Chỉ một cú nhấp chuột, nhật ký hệ thống hay hệ thống xử lý luồng cũng đã tạo ra khối lượng lớn dữ liệu trên cơ sở liên tục.

Khối lượng dữ liệu càng phát triển thì việc nghiên cứu và phát triển các ứng dụng cũng như xây dựng kiến trúc hỗ trợ dữ liệu cần phải được thực hiện thường xuyên. Ví dụ như Google đã chi hàng trăm đến hàng tỷ đô la Mỹ để xây dựng những trung tâm dữ liệu khổng lồ ở nhiều nơi trên thế giới.

Vận tốc (Velocity)

Đề cập đến tốc độ tạo ra dữ liệu lớn trong đó dữ liệu đã phải được xử lý và phân tích chính xác. Các bộ dữ liệu lớn cần được cập nhật liên tục. Trên cơ sở thời gian thực và sát thời gian thực. Đây là điều đáng được quan tâm.

Bởi hiện nay trên các phương tiện truyền thông xã hội có các thông báo chỉ các có vài giây nhưng đã là cũ và không phải chủ đề được mọi người quan tâm. Vấn đề ở đây là đón đầu và tiên phong. Thay vì bạn cập nhật thông tin dữ liệu hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng thì bạn phải thực hiện nó liên tục trong thực tế (real time).

Đa dạng (Variety)

Có nhiều loại dữ liệu lớn khác nhau như:

  • Dữ liệu có cấu trúc: Là dữ liệu trong cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu dựa trên ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc
  • Dữ liệu phi cấu trúc: Ở dạng các tệp văn bản, tài liệu trong các cụm Hadoop, các hệ thống cở sở dữ liệu NoQuery…
  • Dữ liệu bán cấu trúc: Nhật ký máy chủ website, truyền dữ liệu từ cảm biến,..

Các loại dữ liệu khác nhau vẫn có thể được lưu trữ trong cùng một dữ liệu lớn. Có thể trên Hadoop hoặc dịch vụ lưu trữ đám mây. Và thực tế dữ liệu thuộc nhiều định dạng khác nhau bởi đến từ nhiều nguồn. Đó cũng chính là thách thức cho chúng ta trong việc phân tích dữ liệu lớn.

Đặc điểm được bổ sung của Big data – Veracity

Nhìn xa hơn ngoài 3Vs được định nghĩa ban đầu thì hiện nay có nhiều ý kiến cho rằng cần phải bổ sung 1 chữ V nữa đó là VeracityTính xác thực của dữ liệu lớn. Đề cập đến mực độ chắc chắn trong bộ dữ liệu.

Bởi dữ liệu lớn và thô ban đầu được lấy từ những nền tảng xã hội bạn sẽ gặp khó khăn trong việc xác định chất lượng dữ liệu. Các dữ liệu xấu hay không xác thực sẽ dẫn đến việc phân tích bị sai lệch. Làm giảm giá trị trong tích kinh doanh.

Có thể dễ dàng nhận thấy rằng không phải tất cả dữ liệu đều có giá trị trong kinh doanh. Việc quan trọng là các đơn vị tổ chức sử dụng ứng dụng phân tích làm sạch dữ liệu và các

Tầm quan trọng của Big data

Big data phải tự nhiên được mệnh danh là sắt biến thành “vàng”. Các công ty công nghệ lớn không dưng lại đầu tư rất nhiều vào khai thác và phân tích dữ liệu lớn nhiều đến vậy.

Có thể nói dữ liệu lớn hiện nay có tầm ảnh hưởng vô cùng quan trọng. Các công ty sử dụng dữ liệu lớn được thu thập và tích lũy trong hệ thống của họ. Nhằm cải thiện những hoạt động, các chương trình cung cấp dịch vụ đến khách hàng tốt hơn.

Đặc điểm của phân tích dữ liệu lớn là những doanh nghiệp có dữ liệu lớn và biết cách khai thác sẽ nắm giữ lợi thế cạnh tranh so với các doanh nghiệp đối thủ. Khả năng quyết định trong chiến lược nhanh hơn và sáng suốt. Miễn sao việc phân tích dữ liệu lớn được xây dựng một cách hiệu quả.

Phân tích dữ liệu lớn để làm gì?

Bạn có trong tay hàng tá dữ liệu nhưng để không thì nó chẳng thể nào thành “vàng” cho bạn được. Công việc phân tích dữ liệu (Big data analytics) là bước quan trọng và không thể thiếu. Các vấn đề sẽ dần được hé lộ khi chúng ta thực hiện so sánh, phân tích và mổ xẻ các dữ liệu.

Phân tích dữ liệu lớn là công việc vô cùng quan trọng

Phân tích dữ liệu chính xác giúp công ty có thể tiếp cận được với khách hàng tiềm năng. Tại sao lại như vậy? Bạn hãy hình dung khi phân tích dữ liệu lớn. Bạn có thể nắm bắt được kịp thời cũng như đánh giá sở thích phát triển của khách hàng.

Nhờ vậy mà các doanh nghiệp có thể cập nhật và cải thiện chiến lược tiếp thị nhanh chóng và chính xác. Nhờ sự tinh chỉnh kịp thời các chiến dịch và kỹ thuật tiếp thị đúng đắn mà nhờ đó tăng tỷ lệ tương tác và chuyển đổi khác hàng cực cao.

Các ngành nên Ứng dụng Big data hiện nay

Big data được ứng dụng vào nhiều ngành hiện nay. Dữ liệu lớn còn được gọi là trợ thủ đắc lực trong việc xây dựng và phát triển đô thị thông minh hiện đại.

Big data được ứng dụng rất nhiều trong các lĩnh vực khác nhau

Ứng dụng của Big data trong chăm sóc sức khỏe

Nằm trong danh sách các ứng dụng dữ liệu lớn (Big data application) phải kể đến chăm sóc sức khỏe. Các nhà nghiên cứu y tế để xác định các yếu tố nguy cơ bệnh. Giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh và tình trạng của từng bệnh nhân.

Bên cạnh đó, các dữ liệu thu được từ hồ sơ sức khỏe điện tử, phương tiện truyền thông, web,… Cung cấp cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe và cơ quan chính phủ những thông tin về các mối đe dọa và dịch bệnh truyền nhiễm kịp thời.

Ứng dụng của Big data trong ngành năng lượng

Big data giúp các công ty dầu khí xác định được các vị trí khoan tiềm năng. Giám sát chặt chẽ các hoạt động đường ống, theo dõi mạng lưới điện. Từ đó biết được các sự cố có thể xảy ra và lên phương án khắc phục kịp thời nhất.

Ứng dụng của Big data trong sản xuất & vận tải

Sử dụng dữ liệu lớn để quản lý chuỗi cung ứng (supply chain management) của họ. Tối ưu hóa trượt để các tuyến giao hàng. Cũng như cho biết chính xác nên sử dụng phương tiện nào để di chuyển. Bên cạnh đó, khi kết hợp big data vơi trí tuệ nhân tạo AI cũng như IoT còn giúp cải thiện các tình trạng ùn tắc giao thông hiệu quả.

Ứng dụng của Big data trong an ninh trật tự

Việc phân tích và sử dụng dữ liệu lớn giúp ứng phó kịp thời với các trường hợp khẩn cấp. Các thông tin được xuất ra từ kho dữ liệu có thể giúp các lực lượng chức năng dự đoán chính xác địa điểm. Cũng như thời gian xảy ra các vụ phạm tối với độ chính xác gần như hoàn hảo. Ví dụ phân tích dữ liệu lớn đã giúp cho các cảnh sát Mỹ ngăn chặn kịp thời các vụ trộm cắp với thời gian sai lệch cực nhỏ.

Ứng dụng của Big data trong tài chính

Đối với ngành này sử dụng big data giúp họ quản lý rủi ro và đưa ra những phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian. Và tiếp thị chứng khoán hiệu quả. Một số ứng dụng khác của Big data có thể kể đến như:

  • Mua sắm trực tuyến
  • Đặt vé trực tuyến

Những Thử thách của dữ liệu lớn

Những thách thức của dữ liệu lớn bên cạnh những cơ hội cũng là vấn đề khá quan ngại. Ngoài các vấn đề về khả năng xử lý thì các vấn đề về chi phí, thiết kế một kiến trúc lưu trữ dữ liệu lớn là một thách thức không hề nhỏ.

Các hệ thống dữ liệu lớn phải được điều chỉnh theo những nhu cầu và mục tiêu cụ thể của tổ chức sử dụng. Các công việc triển khai, quản lý cũng đòi hỏi kỹ năng.

Phân tích dữ liệu lớn chính xác là những thách thức không nhỏ với các doanh nghiệp

Một thách thức nữa đó là làm cho các dữ liệu trong hệ thống dữ liệu lớn có thể được các nhà phân tích truy cập được. Đặc biệt trong môi trường có nhiều dữ liệu với vô vàn định dạng và thông tin khác nhau. Các nhà phân tích cần đảm bảo tìm được các dữ liệu liên quan. Phân tích nhất quán và sử dụng đúng cách.

Quy định thu thập Big data

Hẳn bản thân bạn nhiều lúc cảm thấy phiền toái bởi nhưng tin quảng cáo. Bạn có cảm giác bị theo dõi và nghe lén thông tin. Chính vì những điều này mà trong các năm trở lại đây các công ty đã có một vài hạn chế với những dữ liệu mà họ thu thập được từ khách hàng.

Bởi hiện nay không ít dữ liệu bị lạm dụng, nhiều người phải trải qua kết quả của những việc xử lý sai dữ liệu. Vì thế người dân hiện nay đã kêu gọi các luật về tính minh bạch của việc thu thập dữ liệu cũng như quyền riêng tư của người tiêu dùng.

Điển hình Liên Minh châu Âu đã thông qua “Quy định bảo vệ dữ liệu chung” (GDPR). Có hiệu lực từ tháng 5 năm 2018 nó giới hạn các dữ liệu mà các tổ chức có thể thu thập và cần có sự đồng ý từ các cá nhân.

Ở Mỹ có đạo luật bảo mật người tiêu dùng CCPA nhằm giúp cho cư dân có quyền kiểm soát với việc thu thập và sử dụng thông tin cá nhân của họ.

Nhân lực phân tích dữ liệu lớn

Ai có thể học dữ liệu lớn và phân tích nó? Đây chính là người quyết định giá trị và hiệu quả của big data đối với doanh nghiệp. Người phân tích dữ liệu cần có nhiều kỹ năng từ hình thành tư duy nhạy bén. Khả năng tìm hiểu dữ liệu, các truy vấn phù hợp.

Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu lớn linh hoạt. Hiện nay người có thể vừa nghiên cứu, phân tích và code Big data còn rất hiếm tại Việt Nam. Đây cũng là thách thức cũng như cơ hội làm việc với mức lương phân tích dữ liệu lớn cực cao cho nhiều người.

Làm thế nào để trở thành chuyên gia dữ liệu lớn

Để trở thành chuyên gia dữ liệu lớn big data bạn cần phải trao dồi các kiến thức và khả năng tư duy cực tốt. Hiện nay có các khóa học phân tích dữ liệu lớn ở cả Việt Nam và các nước trên thế giới.

Bạn có thể tìm hiểu những thông tin và tìm kiếm khóa học phù hợp cho bản thân mình. Tuy nhiên, hãy ghi nhớ rằng để thành thạo và trở thành chuyên gia trong lĩnh vực phân tích big data bạn sẽ cần phải nỗ lực rất nhiều.

Tham gia các khóa học để nâng cao kỹ thuật phân tích big data

Big data quả nhiên là nguồn tài nguyên quý giá đối với nhiều tổ chức, doanh nghiệp. Việc khó khăn chỉ là quá trình thu thập, xử lý và phân tích chính xác. Việc nắm bắt những dữ liệu quan trọng giúp doanh nghiệp như tiếp cận gần hơn với mỏ vàng nguyên chất. Cơ hội việc làm phân tích big data cũng là lựa chọn đi đến thành công của nhiều người.

Trên đây là bài viết về dữ liệu lớn Big data mà chúng tôi tổng hợp. Mọi thông tin đóng góp ý kiến và bổ sung xin vui lòng liên hệ hoặc để lại phản hồi ngay dưới bài viết này.

Trân trọng cảm ơn!

Nef Digital Jsc.,

  • Head Office: TTTM Goldtower, 275 Nguyễn Trãi, Q. Thanh Xuân, Hà Nội
  • VPGD: Tầng 7 số 11/153 Trường Chinh, Q. Thanh Xuân, Hà Nội
  • VP dự án: Số 47/23 Tân Lạc, Phố Đại La, Q. Hai Bà Trưng, Hà Nội
  • Hotline: 0246655 2266
  • Website: https://nef.vn
  • Email: Admin@nef.vn – Sales@nef.vn

Viết một bình luận