Tầm quan trọng của Big Data đối với doanh nghiệp

Khái quát về Big Data

Big Data là thuật ngữ đề cập đến lượng dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng mà chúng ta sản sinh và thu thập hàng ngày từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu này bao gồm mọi thứ từ tin nhắn văn bản, hình ảnh trên mạng xã hội đến dữ liệu về giao dịch tài chính, thông tin y tế, và nhiều khía cạnh khác. Đặc điểm của Big Data chính là sự lớn mạnh và phức tạp, đòi hỏi các doanh nghiệp phải có khả năng phân tích mới có thể trích xuất thông tin hữu ích từ nó.

Vai trò của Big Data đối với doanh nghiệp

Nâng cao chất lượng sản phẩm và trải nghiệm khách hàng

Dữ liệu của Big Data được thu thập từ nhiều nguồn thông tin khác nhau. Đây sẽ là những phương thức mà người dùng sử dụng thường xuyên, bao gồm lịch sử trình duyệt, mạng xã hội,... Doanh nghiệp phân tích được Big Data sẽ hiểu rõ hành vi, sở thích, nhu cầu của khách hàng, đồng thời phân loại và lựa chọn đúng đối tượng khách hàng phù hợp với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.

Giảm thiểu rủi ro trong kinh doanh

Big Data cho phép dự đoán và kiểm soát tình hình kinh doanh trong tương lai. Điều này quan trọng đặc biệt trong việc làm quyết định về sản xuất, tiếp thị, và quản lý tài chính. Big Data được các doanh nghiệp sử dụng để thăm dò, phát hiện và ngăn chặn các nguy cơ, rủi ro về gian lận, xâm nhập hệ thống, đánh cắp thông tin mật.

Cải thiện hiệu suất làm việc và vận hành có tổ chức hơn

Big Data sẽ luôn được thay đổi và cập nhật xu hướng hàng ngày. Sử dụng Big Data trong kinh doanh sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng, và tài nguyên tổ chức giúp tăng cường hiệu quả và hiệu suất.

Các công nghệ áp dụng cho Big Data

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở được viết bằng Java, cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính (clusters of computers) thông qua mô hình lập trình đơn giản. Hadoop được thiết kế để mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang hàng ngàn máy tính khác có tính toán và lưu trữ cục bộ (local computation and storage).

Apache Spark

Đây là một công cụ tính toán nhanh và có mục đích chung để xử lý quy mô lớn dữ liệu. Nó có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn 100 lần so với MapReduce.

Apache Kafka

Apache Kafka là một hệ thống nhắn tin phân tán lượng thông tin cao thường được sử dụng với Hadoop. Nó bổ sung cho hệ sinh thái Big Data.

Data lakes

Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc, được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu. Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT. 

NoSQL Databases

Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt vời. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.

In-memory databases

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì HDD. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một điểm quan trọng để sử dụng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu.

Quy trình hoạt động của Big Data trong kinh doanh

Xác định nguồn dữ liệu Big Data

- Dữ liệu truyền trực tiếp: dữ liệu từ Internet và các thiết bị được kết nối truyền vào hệ thống công nghệ thông tin từ thiết bị như điện thoại thông minh, máy tính…

- Social Media (Facebook, YouTube, Instagram,...): Big Data ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, văn bản và âm thanh… được hiển thị trên các mạng xã hội có nhiều người dùng nhất hiện nay.

- Dữ liệu văn bản được công bố: các thông tin, dữ liệu được công bố rộng rãi và công khai như các trang web chính thức của Chính phủ các nước.

Quản lý và lưu trữ Big Data

Để có thể quản lý và lưu trữ được Big Data, các hệ thống máy tính hiện đại cần phải có tốc độ xử lý linh hoạt cần thiết. Các công ty cũng cần có các phương pháp tích hợp dữ liệu, xây dựng đường ống dẫn dữ liệu, cung cấp khả năng quản lý và lưu trữ dữ liệu cũng như chuẩn bị dữ liệu để phân tích. 

Một số dữ liệu lớn có thể được lưu trữ tại chỗ trong kho dữ liệu truyền thống nhưng cũng có các tùy chọn linh hoạt, chi phí thấp để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn thông qua các giải pháp đám mây, hồ dữ liệu, đường ống dữ liệu và Hadoop.

Phân tích dữ liệu

Tùy thuộc vào từng ngành hàng và đặc điểm, lợi thế của doanh nghiệp mà Big Data sẽ chứa những thông tin đặc thù khác nhau. Sau khi thu thập và lưu trữ dữ liệu có ích từ Big Data, các tổ chức, doanh nghiệp có thể chọn sử dụng để phân tích. 

Đưa ra quyết định đúng đắn trong kinh doanh

Dữ liệu đáng tin cậy, được quản lý tốt dẫn đến các phân tích và các quyết định đúng đắn. Dựa trên thông tin đã có, doanh nghiệp có thể ra quyết định và thực hiện các hành động cụ thể. Điều này có thể liên quan đến việc tối ưu hóa sản xuất, điều chỉnh chiến lược tiếp thị, hoặc thậm chí phát triển sản phẩm mới.