Big Data là gì? Phân loại và ứng dụng Big data trong các ngành

Chúng ta đang ở thời đại công nghệ số, thời đại mà dữ liệu thông tin ngày càng nhiều và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Chính vì vậy mà thuật ngữ Big Data đã xuất hiện. Vậy bạn hiểu gì về big data? Hãy cùng Bizfly tìm hiểu ngay tại bài viết dưới đây nhé!

Big Data là gì?

Big data (dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để chỉ tập hợp dữ liệu rộng lớn và vô cùng phức tạp mà những công cụ hay ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý, thu thập và quản lý dữ liệu trong khoảng thời gian hợp lý. 

Big Data có vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp. Các doanh nghiệp sử dụng Big Data trong hệ thống của mình để cải thiện hiệu quả hoạt động, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn, tạo các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa,..với mục đích tăng doanh thu và lợi nhuận. Các doanh nghiệp sử dụng big data có thể đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh và sáng suốt hơn, đồng thời nắm giữ được lợi thế cạnh tranh hơn so với những doanh nghiệp không sử dụng. 

Ví dụ như big data sẽ giúp các doanh nghiệp dầu khí xác định các địa điểm khoan tiềm năng và giám sát hoạt động của đường ống. Hay các công ty dịch vụ tài chính sử dụng big data để quản lý rủi ro, phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực,..

Đặc điểm nổi bật của Big Data

Khối lượng dữ liệu lớn 

Khối lượng dữ liệu thường được các doanh nghiệp thu thập từ các nguồn khác nhau, như IoT(Internet ò Things), giao dịch, video, phương tiện truyền thông,..

Tuy nhiên để gọi là Big Data thì giá trị và kích thước của khối dữ liệu phải thực sự lớn. Khối lượng dữ liệu lớn chính là đặc điểm cơ bản và dễ nhận ra nhất của Big Data. 

Tốc độ xử lý 

Tốc độ xử lý của luồng dữ liệu có thể xác định được đó có phải Big Data không. Thông thường tốc độ luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ sẽ cao hơn so với khi được ghi vào đĩa. Đặc biệt với sự phát triển của IoT thì các luồng dữ liệu truyền tải với tốc độ cực nhanh và phải được xử lý kịp thời. 

Tính đa dạng 

Tính đa dạng của Big Data dựa trên sự đa dạng, linh hoạt ở dạng cấu trúc và phi cấu trúc như dữ liệu số, video, email, âm thanh, giao dịch tài chính,....Tính đa dạng sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất cũng chính là vấn đề chính mà Big Data cần giải quyết.

Phân loại Big Data

Dựa trên cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu đơn giản nhất để quản lý và tìm kiếm. Dữ liệu có cấu trúc là những dữ liệu có thể truy cập, lưu trữ và xử lý ở dạng cố định. Thành phần của cấu trúc được phân loại dễ dàng, cho phép các nhà thiết kế và quản trị cơ sở dữ liệu xác định được các thuật toán đơn giản để tìm kiếm và phân tích. 

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc được hiểu là tập dữ liệu không được xác định và tổ chức rõ ràng. Loại dữ liệu phi cấu trúc rất hỗn loạn, khó hiểu, khó xử lý và đánh giá do không có cấu trúc cố định và có thể thay đổi theo từng thời điểm khác nhau. Loại dữ liệu này thường là các nhận xét, chia sẻ, post mạng xã hội hay video trên Youtube,...

Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó không được tổ chức một cách rõ ràng như dữ liệu có cấu trúc nhưng vẫn có mức độ tổ chức nhất định. 

Dựa trên nguồn gốc

Dữ liệu chuỗi thời gian 

Dữ liệu chuỗi thời gian thu thập hoặc ghi lại theo thời gian tại các khoảng thời gian đều đặn hoặc không đều. Nó được biết đến như công cụ theo dõi xu hướng đáng tin cậy.  Dữ liệu chuỗi thời gian để phát hiện các mẫu, xu hướng hay sự thay đổi theo thời gian. Ví dụ như giá cổ phiếu, lưu lượng truy cập web, đo nhiệt độ,..

Dữ liệu không gian địa lý 

Dữ liệu không gian địa lý liên quan đến vị trí cụ thể trên bề mặt trái đất, nó giống như công cụ chỉ đường để vẽ bản đồ, phân tích, điều hướng,..Doanh nghiệp sử dụng dữ liệu không gian địa lý để  tối ưu các phương tiện vận chuyển, quản lý rủi ro tự nhiên, nhân tạo,...

Dữ liệu đa phương tiện 

Dữ liệu bao gồm đa dạng các nội dung như hình ảnh, video, âm thanh, hoạt hình,…Dữ liệu đa phương tiện giúp cuộc sống của con người giàu trải nghiệm hơn trong các lĩnh vực giải trí, giao tiếp, giáo dục,..Doanh nghiệp sử dụng loại dữ liệu này để tạo những nội dung hấp dẫn, lôi cuốn hơn cho chính doanh nghiệp cũng như gửi tới khách hàng. 

Các công nghệ Big Data phổ biến

Apache Hadoop

Đây được xem là công cụ dữ liệu lớn được sử dụng nhiều nhất. Apache Hadoop là nền tảng phần mềm mã nguồn mở để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn bằng mô hình lập trình MapReduce. Công nghệ này vô cùng linh hoạt có khả năng mở rộng để xử lý tất cả định dạng dữ liệu và hoàn toàn có thể phục hồi khi gặp sự cố. 

Apache Spark

Apache Spark là công nghệ big data phổ biến để phân tích dữ liệu bởi nó hiệu quả và nhanh khi chạy các ứng dụng. Spark có các tính năng tích hợp cho học máy, xử lý biểu đồ, phân tích luồng đặc biệt là SQL. Ngoài ra với nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp muốn thực hiện các tác vụ nhanh chóng thì có thể tích hợp Spark với Hadoop.

Apache Kafka

Kafka là hệ thống thu thập, lưu trữ, đọc và phân tích dữ liệu trực tiếp trên quy mô lớn. Kafka có thể tích hợp liền mạch với Apache Spark để phân tích dữ liệu trực tuyến theo thời gian thực. Nền tảng được nhiều các tổ chức sử dụng như Twitter, Spotify, Netflix,..

Quy trình xử lý Big Data

Thu thập dữ liệu 

Dữ liệu sẽ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống máy chủ, thiết bị IoT, website, nền tảng mạng xã hội, các ứng dụng di động,...Đây là những nguồn dữ liệu đáng tin cậy, dữ liệu chất lượng thì kết quả cuối cùng sau khi xử lý mới đạt được cao nhất. 

Chuẩn bị dữ liệu

Đây là bước tiền xử lý, những dữ liệu thô sẽ được sắp xếp một cách hiệu quả hơn. Mục đích chính là loại bỏ các dữ liệu xấu, không chính xác hoặc thừa. Từ đó sẽ cho ra những dữ liệu có chất lượng cao để phục vụ nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. 

Dữ liệu đầu vào

Dữ liệu sau khi được xử lý sạch sẽ được chuyển tới nơi lưu trữ trong hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán hoặc bộ nhớ đám mây để đảm bảo tính an toàn và khả dụng. Đồng thời dữ liệu được dịch sang một ngôn ngữ để hiểu dễ dàng hơn. 

Xử lý dữ liệu 

Xử lý dữ liệu là bước cực kỳ quan trọng trong quy trình xử lý Big Data. Các thông tin sau khi xử lý sẽ để diễn giải, được thực hiện bởi các thuật toán Machine learning (học máy). Tuỳ thuộc vào từng loại dữ liệu mà sẽ có sự khác nhau giữa các công đoạn. Đồng thời còn phụ thuộc vào mục đích cuối cùng của doanh nghiệp mà quy trình xử lý sẽ khác nhau. 

Kết xuất dữ liệu

Giai đoạn này sẽ là quy trình đầu ra ban đầu của dữ liệu sau khi xử lý. Đây cũng là bước cuối cùng mà dữ liệu sẽ được đưa vào sử dụng. Nó được dịch và hiển thị theo dạng đồ thị, hình ảnh, video, văn bản. Từ đây doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để phục vụ cho mục tiêu của mình. 

Lưu trữ dữ liệu

Sau khi xử lý hoàn tất dữ liệu, dữ liệu cần được lưu trữ. Việc lưu trữ vừa là để bảo vệ dữ liệu một cách hoàn chỉnh vừa để sử dụng trong tương lai. Doanh nghiệp cần lưu trữ một cách khoa học và thông minh để tất cả nhân viên có thể tìm thấy thông tin mong muốn một cách nhanh chóng, dễ dàng khi cần thiết. 

Ứng dụng của Big Data trong các lĩnh vực

Marketing

Big Data và Marketing luôn song hành với nhau. Big Data giúp doanh nghiệp phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh, đánh giá mục tiêu kinh doanh,..Từ đó giúp doanh nghiệp xác định cũng như định hướng các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.

Ngân hàng

Big Data giúp ngân hàng quản lý được lượng lớn thông tin khổng lồ liên quan đến người dùng, các sản phẩm tài chính, chứng từ. Từ đó tăng cường bảo mật thông tin, dữ liệu, giảm đáng kể các nguy cơ gian lận hay tội phạm kinh tế, ngoài ra giúp xử lý các yêu cầu người dùng một cách dễ dàng. 

Giáo dục

Big Data khi ứng trong giáo dục có thể đánh giá học sinh hiệu quả, đo được hiệu suất làm việc của giáo viên và hơn thế nữa có thể cải tiến chương trình giảng dạy của trường học. 

Cụ thể như trong việc đánh giá học sinh, ứng dụng Big Data sẽ giúp nhà trường đánh giá học sinh công bằng hơn dựa vào dữ liệu về kết quả học tập, quá trình học của học sinh, từ đó giúp nhà trường đưa ra các phương pháp giáo dục tốt hơn.

Bán lẻ

Big Data ứng dụng trong ngành bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Big Data giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và độ hài lòng của khách hàng qua việc thu thập dữ liệu. Từ đó có thể giúp ngành bán lẻ cải thiện hiệu quả cũng như hiệu suất bán hàng. 

Thách thức và giải pháp trong việc áp dụng Big Data

Bên cạnh những cơ hội mà Big Data mang lại, doanh nghiệp vẫn gặp những thách thức, khó khăn trong việc áp dụng và làm việc với big data. 

Khối lượng dữ liệu vượt quá khả năng quản lý 

Big Data có lượng dữ liệu lớn làm cho việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu phức tạp và đòi hỏi nguồn lực lớn. Nếu không quản lý dữ liệu đúng cách sẽ dễ làm dữ liệu vượt khỏi tầm kiểm soát, đồng thời khiến doanh nghiệp bỏ lỡ nhiều cơ hội khai thác giá trị từ tài sản giá trị. 

Như vậy doanh nghiệp cần sử dụng công nghệ và quản lý để lưu trữ để có thể giải quyết được khối lượng ngày càng tăng của dữ liệu. Doanh nghiệp nên lựa chọn phương pháp lưu trữ phù hợp với mục tiêu kinh doanh và nhu cầu tổ chức của mình để quản lý hiệu quả nhất. 

Xử lý nhiều định dạng dữ liệu

Thông thường khi doanh nghiệp thu thập được đều không có cấu trúc cụ thể. Điều này dẫn đến một loạt thách thức trong việc xử lý dữ liệu. 

Như vậy doanh nghiệp cần tìm hiểu các công cụ và công nghệ xử lý dữ liệu hiện đại để có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu. Từ đó sẽ tạo ra những dữ liệu có hiệu quả và đem lại giá trị cho doanh nghiệp.

Tốc độ thay đổi của Big Data

Công nghệ Big Data cũng đang thay đổi với tốc độ chóng mặt, vì vậy việc bắt kịp và tiếp cận cũng là một thách thức lớn với doanh nghiệp. 

Trong bối cảnh này, việc ứng dụng AI trong phân tích Big Data sẽ giúp doanh nghiệp nâng tầm truy xuất và phân tích dữ liệu một cách tối ưu. AI với những thuật toán tinh vi có thể xử lý và phân tích với tốc độ nhanh chóng. Ngoài ra AI còn cải thiện đáng kể độ chính xác trong phân tích dữ liệu, xử lý được dữ liệu phi cấu trúc, trực quan hoá dữ liệu…

Tóm lại việc kết hợp AI với Big Data sẽ giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu đồng thời có thể tự tin đưa ra các quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu. 

Hy vọng những thông tin về Big Data mà Bizfly cung cấp đã cho bạn đọc có góc nhìn tổng quan và chi tiết hơn về thuật ngữ này. Đừng quên truy cập website của Bizfly thường xuyên để cập nhật những thông tin mới nhất nhé!