Big Data là gì và tại sao nó quan trọng cho doanh nghiệp hiện đại?

Dạo gần đây chúng ta thường hay nghe tới cụm từ BigData mà không hiểu nó là gì . Vậy thì qua bài viết này, AutoSantech sẽ cùng bạn tìm hiểu về Big Data là gì, các đặc điểm, vai trò và ứng dụng của Big Data trong kinh doanh hiện đại.

Big Data là gì ?

Big Data là một thuật ngữ được dùng để chỉ các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp, mà các phương pháp xử lý truyền thống không thể đáp ứng được. Big Data có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, như web, cảm biến, thiết bị IoT, máy tính và hơn thế nữa. Big Data có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, như tối ưu hóa quy trình, tạo ra giá trị mới, tăng cường khả năng cạnh tranh và hơn thế nữa. Tuy nhiên, Big Data cũng đặt ra những thách thức về kỹ thuật, an ninh, quản lý và hơn thế nữa.

Đặc điểm của Big Data

Ba đặc điểm chính là:

• Khối lượng (Volume): Là kích thước của tập dữ liệu. Big Data có khối lượng rất lớn, có thể lên đến hàng petabyte hay exabyte. Khối lượng của Big Data liên tục tăng theo thời gian do sự phát triển của công nghệ và số lượng thiết bị kết nối internet.
• Tốc độ (Velocity): Là tốc độ thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Big Data có tốc độ rất cao, có thể được thu thập và xử lý trong thời gian thực hay gần như thời gian thực. Tốc độ của Big Data yêu cầu sự linh hoạt và hiệu quả của các hệ thống xử lý dữ liệu.
• Đa dạng (Variety): Là loại và nguồn gốc của dữ liệu. Big Data có đa dạng rất cao, có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hay không có cấu trúc. Các dữ liệu này có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, như web, cảm biến, thiết bị IoT, máy tính và hơn thế nữa.

Ngoài ra, một số nguồn còn đề cập đến hai đặc điểm khác của Big Data là:

• Giá trị (Value): Là giá trị mà dữ liệu mang lại cho người sử dụng. Big Data có giá trị rất cao, có thể giúp người sử dụng hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường, hoạt động kinh doanh và hơn thế nữa. Giá trị của Big Data phụ thuộc vào khả năng phân tích và khai thác dữ liệu một cách chính xác và kịp thời.
• Độ chính xác (Veracity): Là độ chính xác và tin cậy của dữ liệu. Big Data có độ chính xác không cao, do có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như sai sót trong quá trình thu thập, xử lý hay truyền nhận dữ liệu. Độ chính xác của Big Data yêu cầu sự kiểm soát và đảm bảo chất lượng của dữ liệu.

Big Data được biểu diễn nhiều ở dạng đồ thị

Vai trò của Big Data

Big Data đóng một vai trò quan trọng trong kinh doanh hiện đại, bởi vì nó giúp doanh nghiệp có thể:

• Hiểu rõ hơn về khách hàng: Big Data cho phép doanh nghiệp thu thập và phân tích các dữ liệu về hành vi, sở thích, nhu cầu và ý kiến của khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, như web, mạng xã hội, email, điện thoại và hơn thế nữa. Điều này giúp doanh nghiệp có thể tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược tiếp thị phù hợp và hiệu quả cho từng khách hàng. Ví dụ: Một công ty bán hàng trực tuyến có thể sử dụng Big Data để phân loại khách hàng theo các tiêu chí khác nhau, như độ tuổi, giới tính, địa lý, thu nhập và hơn thế nữa. Công ty này có thể sử dụng các thông tin này để gửi các email tiếp thị cá nhân hóa, đề xuất các sản phẩm liên quan hoặc cung cấp các ưu đãi đặc biệt cho từng khách hàng.
• Cải thiện quyết định kinh doanh: Big Data cho phép doanh nghiệp thu thập và phân tích các dữ liệu về thị trường, cạnh tranh, hoạt động kinh doanh và hơn thế nữa từ nhiều nguồn khác nhau, như web, báo cáo, khảo sát, phản hồi và hơn thế nữa. Điều này giúp doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả của các chiến lược kinh doanh hiện tại, dự báo xu hướng và nhu cầu trong tương lai, và đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Ví dụ: Một công ty sản xuất ô tô có thể sử dụng Big Data để theo dõi và phân tích các dữ liệu về doanh số bán hàng, lợi nhuận, chi phí, chất lượng và hơn thế nữa của các sản phẩm của mình. Công ty này có thể sử dụng các thông tin này để điều chỉnh giá cả, sản lượng, chất lượng và hơn thế nữa của các sản phẩm của mình.
• Tạo ra sự đổi mới: Big Data cho phép doanh nghiệp sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để phân tích và khai thác các dữ liệu từ các thiết bị thông minh. Điều này giúp doanh nghiệp có thể tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh mới mẻ, sáng tạo và mang lại giá trị cao cho khách hàng. Ví dụ: Một công ty y tế có thể sử dụng Big Data để phát triển các thiết bị y tế thông minh, có khả năng chẩn đoán, điều trị và theo dõi sức khỏe của bệnh nhân một cách tự động và chính xác. Công ty này có thể cung cấp các dịch vụ y tế từ xa, tiết kiệm chi phí và thời gian cho bệnh nhân.

BigData và các ứng dụng của nó trong kinh doanh hiện đại

Ứng dụng và thách thức cùng giải pháp khi triển khai Big Data

Ứng dụng

Tùy thuộc vào ngành nghề, mục tiêu và chiến lược của từng doanh nghiệp mà Big Data có thể ứng dụng. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu của Big Data trong kinh doanh:

• Phân tích khách hàng (Customer analytics): Là việc sử dụng Big Data để phân tích hành vi, sở thích, nhu cầu và ý kiến của khách hàng, từ đó tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược tiếp thị phù hợp và hiệu quả cho từng khách hàng. Ví dụ: Một công ty bán hàng trực tuyến có thể sử dụng Big Data để phân tích các dữ liệu về lịch sử mua hàng, lượt truy cập, lượt tương tác, lượt nhận xét và hơn thế nữa của khách hàng, từ đó đề xuất các sản phẩm liên quan, gửi các email tiếp thị cá nhân hóa, cung cấp các ưu đãi đặc biệt hoặc tạo ra các chương trình khuyến mãi hấp dẫn cho từng khách hàng.
• Phân tích hoạt động kinh doanh (Business operation analytics): Là việc sử dụng Big Data để phân tích hiệu quả của các hoạt động kinh doanh, như sản xuất, quản lý, vận hành và bán hàng, từ đó tối ưu hóa các quy trình, giảm thiểu rủi ro và tăng lợi nhuận. Ví dụ: Một công ty vận tải có thể sử dụng Big Data để phân tích các dữ liệu về lộ trình, thời gian, chi phí, nhiên liệu và hơn thế nữa của các xe vận chuyển hàng hóa, từ đó điều chỉnh lộ trình, lựa chọn phương tiện, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả vận chuyển.
• Phát triển sản phẩm mới (New product development): Là việc sử dụng Big Data để phát triển các sản phẩm mới mẻ, sáng tạo và mang lại giá trị cao cho khách hàng. Ví dụ: Một công ty công nghệ có thể sử dụng Big Data để phát triển các thiết bị thông minh mới, có khả năng kết nối internet, điều khiển bằng giọng nói hoặc tự học hỏi. Công ty này có thể sử dụng các dữ liệu về nhu cầu, xu hướng và ý kiến của khách hàng để thiết kế và cải tiến các sản phẩm của mình.
• Phòng ngừa và phát hiện gian lận (Fraud prevention and detection): Là việc sử dụng Big Data để phòng ngừa và phát hiện các hoạt động gian lận trong kinh doanh, như gian lận thanh toán, gian lận bảo hiểm, gian lận thuế và hơn thế nữa. Ví dụ: Một ngân hàng có thể sử dụng Big Data để phân tích các giao dịch của khách hàng, từ đó phát hiện và cảnh báo các giao dịch bất thường, như giao dịch có số tiền lớn, giao dịch ở địa điểm xa xôi hoặc giao dịch liên tục trong thời gian ngắn.

Thách thức và giải pháp

Big Data không chỉ mang lại nhiều lợi ích, mà còn đặt ra những thách thức cho doanh nghiệp khi triển khai. Dưới đây là một số thách thức và giải pháp khi triển khai Big Data trong kinh doanh:

• Thách thức về kỹ thuật: Big Data yêu cầu doanh nghiệp có khả năng thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải có các hệ thống phần cứng, phần mềm và mạng mạnh mẽ, linh hoạt và bảo mật. Đồng thời, doanh nghiệp cũng phải có đội ngũ nhân sự có chuyên môn cao về công nghệ thông tin, toán học, thống kê và hơn thế nữa để xử lý Big Data.

• Giải pháp về kỹ thuật: Một trong những giải pháp về kỹ thuật cho Big Data là sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây (cloud computing). Điện toán đám mây là một hình thức cung cấp các tài nguyên điện toán, như máy chủ, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu qua internet. Điện toán đám mây giúp doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí, tăng khả năng mở rộng, cải thiện hiệu suất và bảo mật của các hệ thống xử lý Big Data. Ví dụ: Một công ty bán hàng trực tuyến có thể sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây của Amazon Web Services (AWS) để thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích các dữ liệu về khách hàng, sản phẩm và hoạt động kinh doanh của mình. Công ty này có thể sử dụng các dịch vụ như Amazon S3 để lưu trữ dữ liệu, Amazon EMR để xử lý dữ liệu, Amazon Redshift để phân tích dữ liệu và hơn thế nữa.

• Thách thức về an ninh: Big Data đòi hỏi doanh nghiệp phải bảo vệ các dữ liệu quan trọng của mình khỏi các rủi ro về an ninh, như truy cập trái phép, đánh cắp, mất mát hay hư hại. Điều này đặc biệt quan trọng khi các dữ liệu liên quan đến các thông tin nhạy cảm của khách hàng, như thông tin cá nhân, tài chính hay sức khỏe. Nếu không được bảo vệ tốt, các dữ liệu này có thể bị lợi dụng cho các mục đích xấu, như gian lận, tống tiền hay làm tổn hại uy tín của doanh nghiệp.

• Giải pháp về an ninh: Một trong những giải pháp về an ninh cho Big Data là sử dụng các kỹ thuật mã hóa (encryption). Mã hóa là quá trình biến đổi các dữ liệu thành các mã không thể đọc được bởi người không có quyền truy cập. Mã hóa giúp doanh nghiệp có thể bảo vệ các dữ liệu của mình khi truyền, lưu trữ hay xử lý trên internet. Ví dụ: Một ngân hàng có thể sử dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ các dữ liệu về giao dịch của khách hàng, như số tài khoản, số thẻ, số tiền và hơn thế nữa. Ngân hàng này có thể sử dụng các kỹ thuật như mã hóa đối xứng, mã hóa bất đối xứng hay mã hóa đầu cuối để mã hóa các dữ liệu của mình.

Kỹ năng làm việc cùng với Big Data là một kỹ năng cần thiết trong thời đại này

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu cho bạn về Big Data là gì, các đặc điểm, vai trò và ứng dụng của Big Data trong kinh doanh hiện đại. Chúng tôi cũng đã đề cập đến một số giải pháp về kỹ thuật và an ninh cho Big Data, như sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây và các kỹ thuật mã hóa.

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Big Data và cách thức hoạt động của nó. Nếu bạn quan tâm đến Big Data và muốn sử dụng Big Data để cải thiện kinh doanh của bạn, bạn có thể tìm hiểu thêm về các sản phẩm và dịch vụ Big Data từ các nhà cung cấp uy tín trên internet. Chúc bạn thành công!
Hãy tiếp tục theo dõi Automation Santech để đọc thêm nhiều bài viết giá trị nữa bạn nhé