Khái niệm về dữ liệu lớn (Big Data) 

Big Data là tập hợp tất cả các dữ liệu khổng lồ và phức tạp, làm cho việc quản lý, lưu trữ và phân tích bằng phương pháp truyền thống trở nên thách thức. Tuy nhiên, chính trong những tập dữ liệu lớn này ẩn chứa những thông tin giá trị và tiềm năng lớn, mở ra cánh cửa mới cho sự hiểu biết và phát triển.

Một ví dụ điển hình chính là cách các nền tảng như Spotify, Netflix, Youtube và các trang Thương mại điện tử như Shopee, Lazada,... sử dụng Big Data để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tạo ra sự khác biệt và giá trị độc đáo cho mỗi cá nhân.

Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp hiện nay

Trong thời đại chuyển đổi số, Big Data trở thành công cụ không thể thiếu trong việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Nó đã trở thành trọng tâm trong hoạt động của nhiều doanh nghiệp, mang lại hàng loạt lợi ích vượt trội:

• Cải Thiện Trải Nghiệm Khách Hàng: Sử dụng thông tin để hiểu rõ nhu cầu và hành vi, từ đó tối ưu hóa dịch vụ.
• Nâng Cao Năng Suất: Phân tích để cải thiện quy trình và tối ưu hóa nguồn lực.
• Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Cá Nhân: Cung cấp dữ liệu phù hợp để mỗi cá nhân đạt hiệu quả cao nhất.
• Giảm Thiểu Rủi Ro: Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro thông qua phân tích chính xác.
• Tối Ưu Hóa Giá Cả: Điều chỉnh giá cả dựa trên dữ liệu thị trường và hành vi khách hàng.
• Nắm Bắt Giao Dịch Tài Chính: Theo dõi và phân tích dòng chảy tài chính.
• Hỗ Trợ Đổi Mới: Sử dụng dữ liệu để khám phá và thúc đẩy sự đổi mới.
• Tăng Cường Sự Thích Nghi và Sáng Tạo: Linh hoạt điều chỉnh chiến lược dựa trên thông tin cập nhật

Mỗi ngày, thế giới chúng ta chứng kiến sự sản xuất dữ liệu khổng lồ, với 2,5 triệu tỷ byte dữ liệu được tạo ra, và con số này vẫn đang không ngừng phình to lên. Theo IFL Science, mức sản lượng dữ liệu hiện tại hàng ngày của chúng ta đã đạt tới mức ấn tượng: 2,5 triệu tỷ (quintillion) byte. Điều đáng chú ý là khoảng 90% lượng dữ liệu hiện có trên toàn cầu này đã được sinh ra chỉ trong vòng hai năm trở lại đây, minh họa cho tốc độ phát triển chóng mặt của thời đại thông tin

Big data tại Việt Nam có cơ hội và thách thức gì?

Cơ hội:

• Tạo ra vô số cơ hội mới để đưa thương hiệu của tổ chức đến gần hơn với khách hàng -> thu được lợi nhuận khổng lồ từ lượng khách hàng ghé thăm hàng tháng
• Giúp cho các sàn thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ. Tất cả đều dựa vào công cụ phân tích dữ liệu lớn, từ đó tự động đề xuất đến khách hàng những sản phẩm tương tự với nhu cầu tìm kiếm của họ.
• Tạo cho con người vô số việc làm mới trong hầu hết các lĩnh vực đời sống xã hội như chăm sóc sức khỏe, quản lý công, dữ liệu cá nhân
• Xây dựng chiến lượng marketing tốt hơn trước nhờ có Big data

Thách thức:

•  Thiếu hụt nhân tài với mục đích tận dụng hết cỡ tiềm năng của công cụ này
• Khi vận hành Big data cũng sẽ phát sinh vô số giới hạn và rào cản như thiếu chuyên môn và không có chi phí. Điều này sẽ dẫn đến quy trình bị dừng nửa chừng, đem lại hiệu quả không cao cũng như phải bảo trì lại hệ thống
• Việc thay đổi đột ngột một trong những nền tảng phân tích này sẽ dẫn đến sự không phù hợp với cấu hình của dung lượng lớn.

Giải pháp để vượt qua những thách thức của Big Data

Sử dụng công nghệ quản lý và lưu trữ để giải quyết khối lượng ngày càng tăng và thách thức trong việc quản lý Big data

• Đảm bảo dọn dẹp dữ liệu “sạch sẽ” là có quy trình và nhân sự chăm sóc dữ liệu chuyên nghiệp trong tổ chức
• Tìm hiểu cách sử dụng công cụ và công nghệ xử lý dữ liệu hiện đại để định dạng lại dữ liệu phi cấu trúc
• Sử dụng công cụ tích hợp dữ liệu có thể giúp kết nối dữ liệu từ nhiều tài nguyên khác nhau như tệp, ứng dụng, cơ sở dữ liệu
• Cung cấp công cụ trực quan hiện đại, bảng điều khiển, trải nghiệm tương tác và giao diện trực quan để khai thác dữ liệu, khám phá thông tin chuyên sâu, tạo báo cáo và trao đổi thông tin trong tổ chức.

Có thể nói, Big Data, dù mới được nhắc tới trong thời gian gần đây, vẫn đang ngày càng càng được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác. Hãy theo dõi các bài viết tiếp theo từ MCI, nơi chúng tôi sẽ chia sẻ sâu hơn và chi tiết hơn về thế giới hấp dẫn của Phân tích Dữ liệu.