Big Data là gì? Big Data có thật sự cần thiết không?

0
34

Trong thời đại cạnh tranh khốc liệt như hiện tại thì việc phân tích khách hàng là điều vô cùng cần thiết. Nắm trong tay data khách hàng hàng chất lượng đồng nghĩa bạn đã chạm được một tay đến thành công. Trong công việc tìm kiếm khách hàng này người ta hay nhắc đến thuật ngữ Big Data. Vậy big data là gì? Big data có thật sự cần thiết đến như vậy hay không? Hãy tham khảo bài viết sau đây để hiểu hơn về vấn đề trên nhé!

Big data là gì? Big data có quan trọng không?

Big Data là gì?

Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.

Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights.

Các ứng dụng đang sử dụng Big data

Big data và phân tích có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.

Ngành Ngân hàng

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả thể hiện vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính.

Ngân hàng ứng dụng Big Data:

Sử dụng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhánh mới.

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả

Kết hợp nhiều quy tắc được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm.

Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số.

Machine learning và AI đang được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan.

Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.

Ngành y tế

Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò khá quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe con người ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe.

Ngành y tế ứng dụng Big Data như sau:

Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể

Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử.

Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, hệ thống Big Data có thể theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan.

Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.

Có thể lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.

Các ứng dụng Big Data cũng có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như: sốt xuất huyết hoặc sốt rét.

Thương mại điện tử

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

Thương mại điện tử ứng dụng Big Data:

Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch.

Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.

Nhà quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.

Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này làm tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn.

Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó.

Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, v.v.

Xác định các yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để thực hiện nhu cầu của họ.

Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.

Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.

Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu dành được tùy biến theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng.

Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, việc nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.

Ngành bán lẻ

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Từ những dữ liệu thu thập được có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.

Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data:

Big data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.

Với sự trợ giúp của các phân tích dự đoán, ngành công nghiệp có thể so sánh tỷ lệ cung – cầu và có thể tránh tiếp tục tung ra thị trường các sản phẩm không được hầu hết khách hàng đón nhận.

Ngành bán lẻ có thể xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.

Kết hợp phân tích cùng lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng.

Digital Marketing

Digital Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã tiếp sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào.

Digital Marketing ứng dụng Big Data:

Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp cho doanh nghiệp xác định rõ hơn, đâu là cơ hội tốt để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.

Có thể xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.

Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn.

Khoa học dữ liệu được sử dụng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng.

Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ doanh nghiệp thực hiện chúng trong chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp trên cao hơn trên google (SEO).

Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận.

Big Data đã tiếp sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ

Đặc trưng của Big Data

Big data thường đặc trưng với ba V:

Volume: Khối lượng dữ liệu

Variety: Nhiều loại dữ liệu đa dạng

Velocity: Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích.

Khái niệm big data đi kèm với các thành phần có liên quan cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào sử dụng thực tế và giải quyết một số vấn đề kinh doanh. Bao gồm:

Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ big data.

Các phân tích áp dụng với dữ liệu.

Công nghệ cần thiết cho các dự án big data các bộ kĩ năng liên quan.

Và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data.

Big data và analytics

Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu với việc sử dụng hạn chế trong kinh doanh.

Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể có những lợi ích như tăng doanh thu, dịch vụ khách hàng được cải thiện, hiệu quả cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh.

Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra bộ dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận về những gì chúng chứa, chẳng hạn như các xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai.

Bằng cách phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn như khi nào và ở đâu nên chạy chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu một sản phẩm hoặc dịch vụ mới.

Sự phân tích có thể tham khảo các ứng dụng kinh doanh thông minh hay tiên tiến hơn. Phép phân tích dự đoán như ứng dụng được các tổ chức khoa học sử dụng.

Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất là data mining, nơi các nhà phân tích đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.

dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò ( để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) và phân tích dữ liệu xác nhận.

Một mảng khác là phân tích dữ liệu định lượng so với phân tích dữ liệu định tính ( tập trung vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản).

Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data

Các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.

Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu, và các ứng dụng big data.

Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.

Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất nhiều trong số những ứng dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn.

Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. Phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó.

Để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.

Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.

Công nghệ dữ liệu lớn cụ thể (Big-data-specific technologies)

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một trong những công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với big data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán.

Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.

Hadoop là một trong những công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với big data

Apache Spark

Một phần của hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop.

Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý big data quan trọng, và có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro ), và ngôn ngữ lập trình R ( R đặc biệt phù hợp với big data ) và hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.

Data lakes

Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc của nó cho đến khi những người dùng doanh nghiệp cần dữ liệu.

Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT. Các data lakes được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu.

Cơ sở dữ liệu NoSQL

Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên.

Nhưng chúng có những hạn chế như giản đồ cứng nhắc làm cho chúng không phù hợp với một số loại ứng dụng. 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.

Nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các công ty để tìm cách tốt hơn để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. 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.

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB – In-memory databases) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính để lưu trữ dữ liệu, thay vì đĩa. 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, tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu.

Các kỹ năng Big Data

Big Data và các nỗ lực phân tích Big Data yêu cầu kỹ năng cụ thể, cho dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài.

Nhiều kỹ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.

Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, data visualization, lập trình mục đích chung (general-purpose programming) và cấu trúc dữ liệu và giải thuật Ngoài ra, cũng cần có những người có kỹ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án Big Data.

Với độ phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực về các kỹ năng trong, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.

Big Data và các nỗ lực phân tích Big Data yêu cầu kỹ năng cụ thể

Các trường hợp sử dụng Big Data

Big Data và analytics có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dưới đây là một vài ví dụ:

Phân tích khách hàng. Các công ty có thể kiểm tra dữ liệu khách hàng để nâng cao trải nghiệm người dùng, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và giữ khách hàng tốt hơn.

Phân tích hoạt động. Nâng cao hiệu quả hoạt động và sử dụng tài sản tốt hơn là mục tiêu của nhiều công ty. Phân tích Big Data có thể giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn và cải thiện hiệu suất.

Phòng chống gian lận. Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức xác định các hoạt động khả nghi và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.

Tối ưu hóa giá cả. Các công ty có thể sử dụng phân tích Big Data để tối ưu hóa giá đặt cho sản phẩm và dịch vụ, giúp tăng doanh thu.

Siêu bất ngờ mà công nghệ Big data mang đến cho doanh nghiệp

Hiểu và nhắm đúng mục tiêu khách hàng

Đây được xem là lợi ích đầu tiên và thấy rõ nhất của Big data trong Marketing. Việc hiểu được Big data là gì sẽ đem lại lợi ích rất lớn cho doanh nghiệp trong việc nhắm đúng khách hàng. Hơn thế nữa, Big data được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như hành vi và sở thích của họ. Các công ty muốn mở rộng bộ dữ liệu truyền thống của họ với dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt cũng như phân tích văn bản và dữ liệu cảm biến để có bức tranh hoàn chỉnh hơn về khách hàng của họ. Sử dụng dữ liệu lớn, các công ty viễn thông có thể dự đoán tốt hơn việc “khuấy động” khách hàng và nắm được xu hướng tiêu dùng sử dụng của họ. Ví dụ điển hình, Wal-Mart có thể dự đoán sản phẩm nào sẽ bán và các công ty bảo hiểm xe hơi hiểu khách hàng của họ thực sự lái tốt đến mức nào. Ngay cả các chiến dịch bầu cử của chính phủ có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng phân tích nhờ vào Big data.

Ứng dụng của Big Data trong việc định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân

Big data không chỉ dành cho các công ty và chính phủ mà còn dành riêng cho tất cả chúng ta. Giờ đây, chúng ta có thể hưởng lợi từ dữ liệu được tạo từ thiết bị có thể đeo như đồng hồ thông minh hoặc vòng đeo tay thông minh. Trong trường hợp của Jawbone, công ty hiện thu thập dữ liệu giấc ngủ mỗi đêm, việc phân tích khối lượng dữ liệu đó sẽ mang lại những hiểu biết hoàn toàn mới về sức khỏe và có thể cung cấp cho từng người dùng cá nhân. Những dữ liệu từ người dùng có thể cho doanh nghiệp cái nhìn rõ nét nhất về xu hướng cũng như hành vi của khách hàng để tạo ra được một hướng đi cụ thể, chiến lược đúng đắn.

Phòng chống an ninh giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro

Big data được áp dụng rất nhiều trong việc cải thiện bảo mật và cho phép thực thi pháp luật. Cơ quan An ninh Quốc gia (NSA) ở Hoa Kỳ sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để chặn các mảnh đất khủng bố. Những người khác sử dụng các kỹ thuật dữ liệu lớn để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công trên mạng, các công ty thẻ tín dụng sử dụng dữ liệu lớn sử dụng nó để phát hiện các giao dịch gian lận. Muốn là được như vậy thì Big Data là gì là một điều mà các doanh nghiệp cần nắm rõ ràng. Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay thì không chỉ những tổ chức chính phủ mà các doanh nghiệp vận dụng rất nhiều đến yếu tổ bảo mật quyền lợi của thương hiệu, giảm thiểu tối đa rủi ro từ yếu tố môi trường bên ngoài tác động. Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức doanh nghiệp xác định các hoạt động khả nghi, và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.

Tối ưu hóa giá cả

Đối với một doanh nghiệp thì Big Data cũng tham gia vào hoạt động định giá sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp đó. Không phải muốn đặt giá bao nhiêu thì đặt, mà các doanh nghiệp cần phải nghiên cứu cũng như giá của các đối thủ cùng ngành và xu hướng của khách hàng. Từ đó giảm thiểu tối đa thời gian đi phân tích mà vẫn có được kết quả như mong muốn từ dữ liệu lớn mà doanh nghiệp có được. Đây được coi là một lợi ích giúp doanh nghiệp định giá đúng, gia tăng được lợi nhuận cho doanh nghiệp sau này.

Nắm bắt được các giao dịch tài chính

Danh mục những lợi ích đến từ Big data cuối cùng của tôi đến từ giao dịch tài chính. Giao dịch tần số cao (HFT) là một khu vực mà dữ liệu lớn tìm thấy rất nhiều ngày hôm nay. Ở đây, các thuật toán dữ liệu lớn được sử dụng để đưa ra quyết định giao dịch. Phần lớn giao dịch cổ phiếu hiện đang diễn ra thông qua các thuật toán dữ liệu ngày càng tính đến các tín hiệu từ mạng truyền thông xã hội và các trang web tin tức để thực hiện, mua và bán quyết định trong vài giây. Các thanh toán và giao dịch điện tử ngày nay rất phổ biến và tại Việt Nam không phải ngoại lệ, rất nhiều thương hiệu đã tập trung vào các giao dịch để phân tích dữ liệu người dùng. Đặc biệt là các công ty hoạt động về ngành thương mại điện tử, Big data sẽ giúp ích khá lớn cho các thương hiệu ở lĩnh vực này.

Thách thức từ Big Data

Mặc dù hiểu rõ big data là gì nhưng cũng phải nhìn thẳng vào sự thật nó cũng có những thách thức riêng của nó. Đầu tiên, dữ liệu lớn là… rất lớn. Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, khối lượng dữ liệu được tăng gấp đôi về kích thước khoảng hai năm một lần. Các tổ chức vẫn đấu tranh để bắt kịp với dữ liệu của họ và tìm cách để lưu trữ hiệu quả nó. Nhưng trên thực tế nó không đủ để lưu trữ dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu dành 50 đến 80 phần trăm thời gian quản lý và chuẩn bị dữ liệu trước khi nó thực sự có thể được sử dụng.

Công nghệ dữ liệu lớn đang thay đổi với tốc độ nhanh đến chóng mặt. Vài năm trước, Apache Hadoop là công nghệ phổ biến được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn. Sau đó, Apache Spark được giới thiệu vào năm 2014 và nó tạo ra được cú hích lớn trên thị trường vào thời điểm đó. Hiện nay dữ liệu lớn đang cực kỳ phổ biến và việc bắt kịp với công nghệ dữ liệu lớn và một thách thức chung với cả các công ty hoạt động cung cấp với các công ty sử dụng Big data đang là thách thức hiện hữu.

Big data được áp dụng rất nhiều trong việc cải thiện bảo mật và cho phép thực thi pháp luật

Chỉ trích đối với Big Data

Chỉ trích về cách sử dụng Big Data

Nhà khởi nghiệp cũng là người viết sách Chris Anderson cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải giữ được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về chính trị, xã hội và kinh tế. Chẳng hạn, ngay cả khi các doanh nghiệp đã đầu tư hàng tỷ đô la vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng được những thông tin này. Chính vì thế nên hiệu của Big Data đã bị giảm hiệu quả đi rất nhiều so với lúc ban đầu, dẫn đến việc lãng phí tài nguyên.

Còn có những chỉ trích cho rằng Big Data chỉ có thể miêu tả được thế giới trong quá khứ hoặc tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực mà thôi. Lý do đưa ra là Big Data dựa trên các dữ liệu đã sinh ra được từ trước. Về việc nói về tương lai thì ngoài việc sử dụng Big Data còn phải kết hợp thêm các mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển động của thế giới mới đưa ra được dự đoán chính xác được.

Hiện nay con người còn có một nỗi lo khác, chính là vấn đề riêng tư của những người sử dụng. Thông tin có khả năng định dạng người sử dụng có thể thu thập khi mà thu thập Big Data và điều này hoàn toàn không được sự cho phép của họ. Điều này tại một số quốc gia là vi phạm luật. Rất nhiều những chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau đang cố gắng thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.

Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data

Danah Boyd – một nhà nghiên cứu đã bày tỏ sự quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, điều đó dù ít hay nhiều cũng có thể sẽ ảnh hướng đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu sẽ lấy từ một số nguồn Bid Data, trong khi những nguồn khác không phải là từ Big Data thì cũng sẽ đặt ra những thách thức trong việc phân tích dữ liệu.

Một số câu hỏi liên quan đến Big Data

Điểm khác biệt giữa Data truyền thống và Big Data là gì?

Điểm khác biệt lớn nhất giữa Data truyền thống và Big Data là quy mô và tốc độ. Ngoài ra, thuật ngữ Big Data còn mang đến một sự “thời thượng” khi mà có những dữ liệu ở quy mô bình thường vẫn được nhiều người gọi là Big Data.

Big Data có thực sự cần thiết không?

Không những cần thiết mà hiện nay, Big Data đã trở thành “xương sống” của công nghệ. Các công ty truyền thống dùng Big Data để phục vụ cho marketing, chăm sóc khách hàng,…. Hoặc ví dụ thực tế nhất là mỗi sản phẩm đang có trên các website thương mại điện tử hiện nay đều là Big Data.

Học Big Data cần gì?

Muốn học được Big Data thì ít nhất phải nắm được 3 bước cơ bản, đó là: học một ngôn ngữ lập trình, tìm hiểu những kĩ thuật cơ bản Big Data, sơ lược về mô hình lập trình MapReduce.

Học một ngôn ngữ lập trình

Nếu muốn giải quyết các bài toán Big Data thì bạn phải biết những ngôn ngữ lập trình, Python/Java. Sau khi học được ngôn ngữ lập trình, tiếp theo bạn hãy tìm hiểu các công nghệ sử dụng cho Big Data. Hadoop, Spark là một số sông nghệ dữ liệu lớn. Hadoop sẽ là một sự lựa chọn tối ưu nhất khi nó cung cấp cho bạn nhiều nền tảng hơn về mô hình lập trình MapReduce.

Tìm hiểu những kỹ thuật cơ bản Big Data là gì?

Thuật toán MapReduce là một kĩ thuật xử lý và mô hình chương trình cho tính toán phân tán dựa trên ngôn ngữ lập trình Java.

Hai nhiệm vụ quan trọng của thuật toán MapReduce là:

– Map tức là bản đồ

– Reduce tức là giảm

Map sẽ lấy một tập hợp dữ liệu và chuyển đổi tập dữ liệu đó thành một tập hợp dữ liệu khác, trong đó các phần tử riêng lẻ sẽ được chia thành các bộ dữ liệu. Giảm tác vụ, đó là lấy đầu ra từ bản đồ làm đầu vào và kết hợp các bộ dữ liệu đó thành một bộ dữ liệu nhỏ hơn. Điều đó cho thấy công việc bản đồ luôn được thực hiện trước tác vụ rút gọn. MapReduce có một số ưu điểm chính như là có thể dễ dàng mở rộng được quy mô xử lý dữ liệu trên nhiều nút tính toán. Các nguyên hàm xử lý dữ liệu được gọi là trình khử và trình ánh xạ theo mô hình MapReduce. Với khả năng mở rộng này, mô hình MapReduce là điều đã thu hút nhiều lập trình viên sử dụng.

Sơ lược về mô hình lập trình MapReduce

Giai đoạn bản đồ, giai đoạn xáo trộn và giai đoạn giảm là 3 giai đoạn được thực thi trong chương trình MapReduce.

– Giai đoạn Map: là giai đoạn mà công việc ánh xạ hoặc ánh xạ là xử lý những dữ liệu đầu vào. Dữ liệu đầu vào ở dạng thư mục hoặc dạng tệp và chúng được lưu trữ trong hệ thống tệp Hadoop. Các tệp tin đầu vào sẽ được chuyển đến dòng chức năng phản xạ theo dòng. Trình ánh xạ sẽ xử lý dữ liệu vào ra một số lượng nhỏ dữ liệu.

– Giai đoạn Reduce: đây là giai đoạn kết hợp giữa giai đoạn Shuffle và giai đoạn giảm. Xử lý dữ liệu xuất phát từ trình ánh xạ là công việc Reducer sườn. Sau khi xử lý thì nó sẽ tạo ra một bộ đầu ra mới, sẽ được lưu trữ trong hệ thống tệp Hadoop.

Hadoop gửi Map và giảm các tác vụ đến các máy chủ phù hợp trong cụm trong công việc MapReduce. Khung quản lý tất cả những chi tiết truyền dữ liệu, ví dụ như phát hành tác vụ, xác minh hoàn thành nhiệm vụ và sao chép những dữ liệu xung quanh cụm giữa các nút. Để giảm lưu lượng mạng, hầu hết các tính toán sẽ diễn ra trên các nút có dữ liệu trên các đĩa cục bộ. Hoàn thành những nhiệm vụ nhất định, cụm thu thập và giảm dữ liệu sẽ tạo ra một kết quả phù hợp, từ đó gửi lại cho máy chủ Hadoop.

Qua bài viết trên bạn đã hiểu Big Data là gì rồi đúng không? Big Data đóng vai trò đặc biệt quan trọng đối với một doanh nghiệp nhưng không phải vì vậy mà bạn có quyền khai thác Big Data bừa bãi, không hợp lý. Hy vọng bài viết trên có thể giúp ích được cho bạn trong công việc cũng như trong cuộc sống.