Cùng với Clouds, IoT, Big Data là thuật ngữ quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số của hàng loạt doanh nghiệp trên toàn cầu. Vậy Big
Data là gì và tại sao nó lại có vai trò thiết yếu với sự phát triển và tăng trưởng của doanh nghiệp, cải thiện đời sống của con người như
vậy? Câu trả lời sẽ được giải đáp trong bài viết dưới đây.
Cùng Số hoá hệ thống chi tiết các nội dung cung cấp trong bài viết:
1. Big Data là gì?
2. Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ Big Data
3. Công nghệ dữ liệu cần thiết cho Big Data
3.1. Apache Hadoop
3.2. Apache Spark
3.3. Apache Kafka
4. Giải mã Big Data và Analytics
5. Tối ưu hiệu quả vận hành doanh nghiệp với “phép thuật” từ Big Data
5.1. Nhận thức và đưa khách hàng mục tiêu vào tầm ngắm chính xác
5.2. Định lượng và tối ưu hoá hiệu suất cá nhân bằng Big Data
5.3. Giảm thiểu rủi ro nhờ công tác phòng chống an ninh
5.4. Tối ưu hoá chi phí, giá cả
5.5. Kiểm soát các giao dịch tài chính
6. Các ứng dụng phổ biến của Big Data
1. Big data là gì?
Big Data là khối lượng lớn và phức tạp dữ liệu khiến các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống “bất lực” trước việc thu thập, quản lý và xử lý
dữ liệu trong giới hạn thời gian ngắn.
Tiêu chí để xác định Big Data chưa được quy định cụ thể và rõ vàng. Tuy nhiên, với 3V (Volume – Variety – Velocity), người dùng có thể
“ngầm” hiểu đâu là Big Data:
2. Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để hỗ trợ Big Data
Để ứng dụng Big Data vào cơ chế vận hành và hoạt động của doanh nghiệp, cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, đồng thời cung
cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp là vô cùng cần thiết.
Đến với cấp độ cao hơn, Big Data đòi hỏi hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho riêng mình. Các công cụ cần thiết khác để sử
dụng Big Data trơn tru là phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu khác. Trong khi đó, sự
ra đời của điện toán đám mây giúp họ xử lý yêu cầu Big Data mượt mà hơn.
Kênh dữ liệu trong thời đại hiện nay đến từ Internet rất phổ biến và doanh nghiệp cần nắm bắt cơ chế IoT (Internet of Things). Đối với Big
Data, khi đó doanh nghiệp cần có phương hướng đầu tư kỹ thuật và công cụ chuyên biệt để phục vụ nhu cầu phân tích dữ liệu theo định
hướng IoT.
Với khối lượng dữ liệu lớn, dung lượng lưu tại chỗ cần đảm bảo đáp ứng. Các tùy chọn bao gồm dữ liệu truyền thống, data lakes và
Clouds.
Đối với cơ sở hạ tầng bảo mật dữ liệu, tổ chức cần trang bị các công cụ mã hoá dữ liệu, xác thực người dùng và hệ thống điều khiển truy
cập, hệ thống giám sát, quản lý hoạt động kinh doanh và tường lửa để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.
Xem thêm: Phần mềm quản lý dữ liệu hiệu quả phục vụ hoạt động ứng dụng Big Data cho doanh nghiệp.
3. Công nghệ dữ liệu cần thiết cho Big Data
Quá trình lưu trữ và xử lý Big Data được hoạt động nhờ nhiều công nghệ, trong đó bao gồm: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache
Kafka,…
3.1. Apache Hadoop
Với Hadoop – Apache framework mã nguồn mở được viết bằng Java, các tập dữ liệu lớn có khả năng xử lý phân tán trên các cụm máy tính
nhờ mô hình lập trình đơn giản. Từ một máy chủ đơn, quy mô của dữ liệu được luân chuyển qua hàng ngàn máy tính khác có khả năng tính
toán và lưu trữ cục bộ.
3.2. Apache Spark
Sự cải tiến hơn nữa của công nghệ này đã dẫn đến sự phát triển của Apache Spark – công cụ tính toán nhanh và có mục đích chung để xử
lý quy mô lớn. Nó có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn 100 lần so với MapReduce.
Sự ra đời của Apache Spark cho thấy bước cải tiến vượt trội của Big Data với khả năng tính toán nhanh và cho phép xử lý dữ liệu quy mô
lớn. Tốc độ xử lý của nó nhanh gấp 100 lần so với công cụ MapReduce.
3.3. Apache Kafka
Apache Kafka là một bổ sung khác cho hệ sinh thái Big Data, một hệ thống nhắn tin phân tán lượng thông tin cao thường được sử dụng
với Hadoop.
Các tổ chức công nghệ thông tin đã bắt đầu xem xét sáng kiến Big Data để quản lý dữ liệu của họ theo cách tốt hơn, trực quan hóa dữ liệu,
hiểu rõ hơn về dữ liệu này khi được yêu cầu và tìm cơ hội kinh doanh mới để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
4. Giải mã Big Data và Analytics
Hiệu quả to lớn từ Big Data chính là mang đến giá trị cho hoạt động phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp áp dụng phân tích dữ liệu lớn sẽ nhận
thấy tiềm năng doanh thu lớn, dịch vụ khách hàng được cải thiện và tăng tính cạnh tranh trong cùng lĩnh vực.
Khả năng phân tích dữ liệu Big Data giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh phù hơn. Trên cơ sở đó tạo điều kiện để triển
khai các chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu sản phẩm tối ưu cho kinh doanh.
Quá trình phân tính có thể sử dụng các ứng dụng kinh doanh thông minh có khả năng phân tích, dự đoán giống như tại các tổ chức khoa
học đang sử dụng. Data mining là loại dữ liệu cao cấp nhất. Các nhà phân tích thường xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng nhờ
đánh giá bộ dữ liệu lớn.
Có 2 kiểu phân tích dữ liệu là phân tích thăm dò, phân tích xác nhận. Nếu như phân tích thăm dò để xác định mẫu và mối quan hệ trong dữ
liệu thì phân tích xác nhận nhằm mục đích tìm ra giả thuyết về bộ dữ liệu đó trên cơ sở áp dụng các kỹ thuật thống kê.
Xét trên khía cạnh khác, phân tích dữ liệu định lượng và phân tích dữ liệu định tính hình thành nên tổng thể phân tích dữ liệu. Trong đó,
định lượng là các dữ liệu số có các biến có thể so sánh theo thống kê. Còn định tính tập trung khai thác các dữ liệu ngoại trừ dữ liệu cá
nhân.
5. Tối ưu hiệu quả vận hành doanh nghiệp với “phép thuật” từ Big Data
Với sự hỗ trợ của Big Data, công cuộc chuyển đổi số của doanh nghiệp mang lại những kết quả rõ rệt ở hoạt động quản trị, kinh doanh,
chăm sóc khách hàng,…
5.1. Nhận thức và đưa khách hàng mục tiêu vào tầm ngắm chính xác
Bức tranh chân dung khách hàng được dữ liệu lớn tổng hợp và thống kê dựa trên việc phân tích chính xác hành vi và sở thích của họ. Bộ
dữ liệu truyền thống sẽ được tích hợp thêm dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt, tối ưu khả năng phân tích văn bản và tiếp nạp
các dữ liệu cảm biến.
Với Big Data, doanh nghiệp có thể thấu hiểu khách hàng và cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt nhất nhờ nhận biết xu hướng tiêu
dùng của thị trường. Thậm chí, Big Data còn được ứng dụng hiệu quả trong các chiến dịch bầu cử dựa trên hoạt động phân tích dữ liệu.
5.2. Định lượng và tối ưu hoá hiệu suất cá nhân bằng Big Data
Không chỉ phục vụ và đem lại lợi ích cho doanh nghiệp và chính phủ, Big Data đang thâm nhập vào cuộc sống của mỗi con người và cải
tiến cuộc sống khoa học hơn.
Ngay từ những thiết bị thân thiện như đồng hồ đeo tay hoặc vòng đeo tay thông minh, dữ liệu về sức khỏe và giấc ngủ của con người sẽ
được thu thập. Khối dữ liệu này được phân tích và đánh giá để báo cáo chất lượng cuộc sống hàng ngày cho con người. Đây là mục tiêu
kép vừa giúp cải thiện đời sống của cá nhân, vừa giúp doanh nghiệp thu thập được hành vi khách hàng để hoạch định chiến lược trọng tâm
cụ thể và đúng đắn.
5.3. Giảm thiểu rủi ro nhờ công tác phòng chống an ninh
Trong cơ quan An ninh quốc gia của Hoa Kỳ, Big Data được sử dụng nhằm mục đích phân tích dữ liệu lớn để ngăn chặn nguy cơ khủng
bố. Để thực hiện được điều này là nhờ khả năng cải thiện và cho phép thực thi pháp luật.
Nhờ sự xuất hiện và cơ hội ứng dụng từ Big Data, các cuộc tấn công trên mạng và các giao dịch gian lận được khắc phục, giúp các công ty
thẻ tín dụng giảm thiểu tăng cường hàng rào bảo vệ. Hoạt động phân tích dữ liệu ảnh hưởng mật thiết đến cơ chế bảo mật quyền lợi của
thương hiệu, kiểm soát và đề phòng mọi rủi ro có thể xảy ra từ yếu tố môi trường tác động.
5.4. Tối ưu hoá chi phí, giá cả
Định giá được Big Data hỗ trợ vượt trội trong mục đích kinh doanh. Các hoạt động định giá, phân tích giá cả sản phẩm, dịch vụ và nghiên
cứu đối thủ cạnh tranh nhờ Big Data giúp doanh nghiệp giảm đến mức tối thiểu thời gian đi phân tích. Nhờ vậy, doanh nghiệp định giá đúng
và lợi nhuận được gia tăng đáng kể.
5.5. Kiểm soát các giao dịch tài chính
Giao dịch tần số cao là khu vực dữ liệu lớn tìm kiếm và phân tích rất nhiều. Các thuật toán dữ liệu cho phép thực hiện các giao dịch cổ
phiếu thông qua tín hiệu từ mạng truyền thông xã hội và các trang web tin thức để đẩy nhanh tốc độ quyết định mua bán, giao dịch. Hoạt
động giao dịch này được Big Data thu thập để phân tích dữ liệu người dùng, phục vụ cho lợi ích lớn của các thương hiệu, đặc biệt là trong
lĩnh vực Thương mại điện tử.
Xem thêm: Hiện thực hóa công cuộc chuyển đổi số doanh nghiệp như thế nào? Cùng tìm hiểu giải pháp chuyển đổi số thành công để giải
mã tầm quan trọng của Big Data.
6. Các ứng dụng phổ biến của Big Data
Để tối ưu hoá hoạt động chuyển đổi số của doanh nghiệp, Big Data vừa là bài toán cần giải đáp, vừa là mối thách thức lớn. Để làm chủ
được Big Data, các doanh nghiệp phải đầu tư công nghệ, cách thức lưu trữ hiệu quả và bắt kịp xu hướng thay đổi với tốc độ nhanh đến
chóng mặt của nó. Thực hiện được tốt vị thế làm chủ đó, toàn bộ đời sống và hoạt động con người sẽ được hưởng lợi to lớn nhờ việc trích
xuất và xử lý thông tin chính xác hiệu quả với chi phí tối ưu.
Xem thêm: Các phần mềm hỗ trợ lưu trữ và quản lý dữ liệu Big Data cho doanh nghiệp.
ABBYY FineReader Server: Tự động chuyển đổi các bộ sưu tập tài liệu lớn thành kho lưu trữ kỹ thuật số có thể tìm kiếm và truy cập được
ABBYY FlexiCapture: Giải pháp tự động bóc tách thông tin với độ chính xác cao
DigiNotes: Tự động phân loại, bóc tách dữ liệu và số hoá, được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, xử lý nhiều dạng tài liệu.
