BIG DATA LÀ GÌ? TẤT TẦN TẬT KIẾN THỨC VỀ BIG DATA HIỆN NAY

Nội dung [Hiện]

Big Data là công cụ hữu ích được rất nhiều doanh nghiệp ứng dụng để nắm bắt insight khách hàng, đưa ra những chiến lược kinh doanh đúng đắn. Vậy Big Data là gì? Đặc điểm, vai trò cũng như có tính ứng dụng như thế nào trong nhiều lĩnh vực hiện nay? Cùng tìm hiểu chi tiết về chủ đề thú vị này trong bài viết bên dưới nhé!

1. Big Data là gì?

Big Data là thuật ngữ nói đến các tập dữ liệu rất lớn và phức tạp, đến mức khó có thể sử dụng các công cụ, phương pháp truyền thống để quản lý, lưu trữ và phân tích. Big Data (Dữ liệu lớn) đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực trong thực tế, tạo nên chuyển đổi ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.

2. Đặc điểm nổi bật của Big Data

Big Data có 3 yếu tố chính, bao gồm:

2.1 Volume (Khối lượng dữ liệu)

Volume là khối lượng dữ liệu được các doanh nghiệp thực hiện thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ như giao dịch kinh doanh, các phương tiện truyền thông xã hội, video, âm thanh, hình ảnh...

Trước đây, việc lưu trữ lượng dữ liệu này sẽ rất tốn kém nhưng với các nền tảng lưu trữ giá thành rẻ như Hadoop và Data lake, quá trình lưu trữ hiện nay đã giảm bớt gánh nặng và trở nên dễ dàng hơn nhiều.

2.2 Velocity (Vận tốc xử lý)

Để biết đó có phải là Big Data hay không cần dựa vào tốc độ xử lý của luồng dữ liệu. Sự phát triển của Internet of Things đòi hỏi tốc độ truyền các luồng dữ liệu cực kỳ nhanh và cần phải xử lý kịp thời. Thẻ RFID, cảm biến và đồng hồ thông minh giúp thúc đẩy quá trình xử lý các luồng dữ liệu gần như vào thời gian thực.

2.3 Variety (Dữ liệu đa dạng)

Đặc trưng tiếp theo của Big Data là tính đa dạng, linh hoạt. Dữ liệu được tiến hành thu thập ở các định dạng khác nhau từ dữ liệu số, dạng cấu trúc và phi cấu trúc, email, âm thanh, video, dữ liệu mã chứng khoán và các giao dịch tài chính…

Xem thêm: KỸ NĂNG PHÂN TÍCH LÀ GÌ? CÁCH RÈN LUYỆN KỸ NĂNG PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ

3. Phân loại Big Data

Big Data thường được phân loại thành: Dữ liệu có cấu trúc, Dữ liệu phi cấu trúc và Dữ liệu bán cấu trúc.

3.1 Dữ liệu có cấu trúc

Đây là loại dữ liệu đơn giản nhất khi tìm kiếm và quản lý, có thể truy cập, lưu trữ cũng như xử lý ở định dạng cố định. Dữ liệu có cấu trúc chứa các thành phần được phân loại dễ dàng, nhờ đó các nhà thiết kế và quản trị viên cơ sở dữ liệu có thể xác định các thuật toán đơn giản cho việc tìm kiếm và phân tích.

3.2 Dữ liệu phi cấu trúc

Gồm bất kỳ tập hợp dữ liệu nào không được xác định hay tổ chức một cách rõ ràng. Dữ liệu phi cấu trúc nên không có cấu trúc cố định, hỗn loạn, khó đánh giá, khó xử lý và có thể thay đổi vào các thời điểm khác nhau. Loại dữ liệu này bao gồm các bình luận, lượt share, tweet, bài post trên mạng xã hội,... của người dùng.

3.3 Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc có sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Ví dụ điển hình có thể kể đến là email – gồm dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư, nhiều thuộc tính tổ chức khác như người nhận, người gửi, chủ đề, ngày tháng.

Xem thêm: DATA ANALYST LÀ GÌ? TIỀM NĂNG, CƠ HỘI CỦA NGÀNH DATA ANALYST

4. Vai trò của Big Data

Sau khi đã hiểu đại khái Big Data là gì, tiếp theo hãy cùng xem công nghệ dữ liệu này đem đến những lợi ích nào nhé!

4.1 Đưa ra chiến lược tiếp thị hiệu quả

Các doanh nghiệp không phải tốn nhiều chi phí cho các chiến dịch quảng cáo không hiệu quả, khi Big Data cho phép họ điều chỉnh sản phẩm phù hợp với thị trường mục tiêu. Big Data còn được ứng dụng trong việc nghiên cứu khách hàng tiềm năng, bằng cách theo dõi các giao dịch tại điểm bán hàng và mua hàng trực tuyến.

Với những nghiên cứu từ Big Data, doanh nghiệp có thể linh hoạt khi đưa ra các chiến dịch tiếp thị đúng hướng mục tiêu, đáp ứng mong muốn của người tiêu dùng. Từ đó thúc đẩy sự gắn bó trung thành với thương hiệu.

4.2 Xác định đúng khách hàng mục tiêu

Dữ liệu của Big Data được tiến hành thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, có thể từ mạng xã hội, lịch sử trình duyệt… với số lượng người dùng rất thường xuyên.

Do đó, doanh nghiệp phân tích Big Data và thông qua đó hiểu được sở thích, nhu cầu, hành vi mua sắm của khách hàng. Đồng thời thực hiện phân loại và nhắm đúng đối tượng khách hàng mục tiêu phù hợp với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.

4.3 Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân

Các thông tin, dữ liệu cá nhân có thể được một cách thu thập dễ dàng nhờ những thiết bị di động thông minh như smartphone, smartwatch. Doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu cá nhân từ mỗi người dùng để có cái nhìn cụ thể về xu hướng hành vi mới nhất của họ. Từ đó, nhà quản lý có thể vạch ra chiến lược, kế hoạch hiệu quả.

Xem thêm: KPI LÀ GÌ? NHỮNG ĐIỀU CẦN BIẾT VỀ KPI CHO NGƯỜI MỚI ĐI LÀM

4.4 Phòng chống an ninh, giảm thiểu rủi ro

Các doanh nghiệp sử dụng Big Data để thăm dò, phát hiện và ngăn chặn các rủi ro, nguy cơ xảy ra gian lận, xâm nhập hệ thống hay đánh cắp thông tin mật. Ví dụ, Big Data được ứng dụng phổ biến tại các ngân hàng và công ty thẻ tín dụng nhằm ngăn chặn các giao dịch gian lận có thể xảy ra.

4.5 Tối ưu hóa giá cả

Việc định giá sản phẩm, dịch vụ luôn là một thách thức đối với các doanh nghiệp. Vì cần sự nghiên cứu kỹ lưỡng mong muốn của khách hàng và mức giá hiện tại của các đối thủ cạnh tranh. Big Data chính là “cứu cánh” giúp công cuộc nghiên cứu, thu thập dữ liệu trên trở nên dễ dàng hơn để doanh nghiệp định giá tối ưu, hiệu quả.

4.6 Nắm bắt các giao dịch tài chính

Thương mại điện tử đã và đang không ngừng phát triển trên toàn thế giới và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Do vậy, các giao dịch tài chính trên website hay các app thương mại điện tử gia tăng, thể hiện rõ hành vi mua sắm của khách hàng. Các thuật toán Big Data được sử dụng với mục đích gợi ý, đưa ra quyết định giao dịch cho khách hàng, từ đó tăng tỷ lệ chốt đơn cho doanh nghiệp.

Xem thêm: MÔ HÌNH 4P LÀ GÌ? QUY TRÌNH XÂY DỰNG MÔ HÌNH 4P TRONG MARKETING

5. Quy trình hoạt động của Big Data

5.1 Xây dựng chiến lược Big Data

Ở cấp độ cao, chiến lược Big Data là một kế hoạch thực tiễn hỗ trợ doanh nghiệp giám sát, cải thiện quá trình thu thập, lưu trữ, chia sẻ, quản lý và sử dụng dữ liệu. Điều quan trọng khi phát triển chiến lược Big Data là phải xem xét, cân nhắc các mục tiêu và sáng kiến trong hiện tại và tương lai của doanh nghiệp. Đồng nghĩa doanh nghiệp phải thật sự xem Big Data là một tài sản kinh doanh có giá trị.

5.2 Xác định các nguồn Big Data

Dữ liệu truyền trực tiếp: Streaming data đến từ Internet of Things (IoT) và các thiết bị được kết nối khác truyền vào hệ thống Công nghệ thông tin từ smartphone, thiết bị đeo tay,... Khi dữ liệu truyền đến, cần xem xét và quyết định dữ liệu nào nên giữ và dữ liệu nào cần tiến hành phân tích thêm.
Social Media (Facebook, Instagram,...): Big Data xuất hiện ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, văn bản và âm thanh, phục vụ rất lớn cho việc tiếp thị, bán hàng. Dữ liệu này thường ở dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, do đó doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc tiêu thụ và phân tích.
Dữ liệu có sẵn được công bố: Bao gồm các thông tin, dữ liệu công khai rộng rãi, ví dụ như website chính thức của Chính phủ các nước.
Khác: Một số Big Data có thể đến từ kho dữ liệu, khách hàng, nhà cung cấp hoặc dữ liệu đám mây.

5.3 Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data

Các hệ thống máy tính hiện đại có thể cung cấp đủ tốc độ, sức mạnh và tính linh hoạt cho quá trình truy cập nhanh chóng số lượng lớn các loại Big Data. Các doanh nghiệp cũng cần những phương pháp tích hợp và đảm bảo chất lượng dữ liệu, cung cấp khả năng quản lý và lưu trữ dữ liệu để hỗ trợ quá trình phân tích hiệu quả hơn.

Một số Big Data có thể được lưu trữ trong kho dữ liệu truyền thống. Tuy nhiên, vẫn có các tùy chọn với chi phí thấp, linh hoạt hơn để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, ví dụ các giải pháp đám mây, đường ống dữ liệu, hồ dữ liệu và Hadoop.

5.4 Tiến hành phân tích dữ liệu

Một số công nghệ hiệu suất cao như điện toán lưới hoặc phân tích trong bộ nhớ cho phép các tổ chức, doanh nghiệp có thể sử dụng tất cả Big Data của họ để phân tích. Dù bằng cách nào, mục đích cuối cùng của phân tích dữ liệu lớn là các công ty thu được giá trị và insight cụ thể từ dữ liệu.

5.5 Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Dữ liệu đáng tin cậy, được quản lý tốt tất nhiên sẽ dẫn đến các phân tích chính xác và các quyết định sáng suốt. Các doanh nghiệp cần nắm bắt toàn bộ giá trị của Big Data và dựa trên đó để đưa ra quyết định thay vì cảm tính để có thể cạnh tranh. Các tổ chức, doanh nghiệp dựa trên dữ liệu đã được chứng minh rõ ràng chắc chắn sẽ hoạt động tốt hơn, dễ dự đoán xu hướng và hưởng nhiều lợi nhuận hơn.

Xem thêm: SWOT LÀ GÌ? TẦM QUAN TRỌNG VÀ CÁCH XÂY DỰNG MÔ HÌNH SWOT CHUẨN

6. Các ứng dụng tốt nhất của Big Data

Để hiểu cụ thể hơn nữa khái niệm Big Data là gì, mời bạn đọc tiếp một số ứng dụng nổi bật của Big Data trong đa dạng các lĩnh vực sau đây:

6.1 Ngân hàng

Với một khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn đã thu thập được, ngân hàng phải tìm ra các phương pháp mới để quản lý Big Data. Ngoài việc khiến khách hàng hài lòng, các ngân hàng còn phải tìm cách giảm thiểu rủi ro, ngăn chặn gian lận mà vẫn đảm bảo tuân thủ đúng quy định của pháp luật.

Ứng dụng Big Data giúp các ngân hàng giải quyết được nhiều vấn đề, chẳng hạn:

Hệ thống phân tích giúp xác định các địa điểm phù hợp xây dựng chi nhánh mới - nơi tập trung lượng khách hàng tiềm năng.
Dự đoán số lượng tiền mặt đủ để cung ứng tại một địa điểm giao dịch nào đó.
Khoa học dữ liệu hiện đang là cột sống của hệ thống ngân hàng kỹ thuật số.
Machine learning, AI được ứng dụng trong việc phát hiện các hành vi gian lận và báo cáo kịp thời cho các chuyên viên làm nhiệm vụ.

6.2 Giáo dục

Trong ngành giáo dục, việc xử lý, lưu trữ các dữ liệu, thông tin về học sinh, sinh viên, giảng viên, tài liệu,... cần sự bảo mật và nhanh gọn. Big Data ứng dụng vào giáo dục mang đến nhiều lợi ích quan trọng, bao gồm:

Phân tích, quản lý và lưu trữ các bộ dữ liệu lớn bao gồm hồ sơ của học sinh, sinh viên.
Cung cấp các dữ liệu cần thiết về các hoạt động giáo dục và giúp giáo viên, người tham gia giảng dạy đưa ra quyết định hợp lý.
Giúp đảm bảo tính bảo mật của các bộ đề kiểm tra.

6.3 Ngành bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, một khối lượng lớn dữ liệu luôn cần được xử lý. Các doanh nghiệp bán lẻ thu thập các dữ liệu này để đưa ra chiến lược phát triển sản phẩm, các chiến dịch Marketing,...

Big Data trong ngành bán lẻ mang đến những ứng dụng sau:

Giúp nhà quản lý xây dựng được mô hình chi tiêu của từng khách hàng.
Dựa vào các phân tích dự đoán để nắm bắt và so sánh được tỷ lệ cung - cầu, cũng như tránh đưa ra các sản phẩm không phù hợp với nhu cầu thị trường.
Dựa vào thói quen và nhu cầu mua sắm của người tiêu dùng để xác định vị trí bày trí các sản phẩm lên kệ hợp lý.
Kết hợp phân tích các dữ liệu về thời điểm, giao dịch, truyền thông xã hội,... để xác định các sản phẩm phù hợp, đáp ứng đúng thị hiếu khách hàng.

6.4 Y tế

Một hệ thống kém hiệu quả, khi dữ liệu điện tử không đủ hoặc không có sẵn có thể kìm hãm sự phát triển của các dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Big Data ra đời đã mang đến những lợi ích to lớn đối với ngành Y tế, trong đó có thể kể đến:

Hỗ trợ đặt lịch hẹn với bác sĩ thông qua ứng dụng điện thoại.
Cho phép người quản lý ca biết được bác sĩ nào phụ trách vào các thời điểm khác nhau.
Theo dõi tình trạng của bệnh nhân dựa vào hồ sơ sức khỏe điện tử.
Đánh giá tình trạng bệnh dựa vào các triệu chứng và chẩn đoán một số bệnh ở giai đoạn đầu.
Với các thiết bị kỹ thuật số như vòng đeo tay thông minh, hệ thống Big Data có thể hỗ trợ theo dõi tình trạng bệnh và gửi báo cáo cho bác sĩ.
Lưu trữ các hồ sơ nhạy cảm, yêu cầu tính bảo mật cao một cách hiệu quả.
Ứng dụng Big Data cũng hữu ích khi có thể báo cáo kịp thời khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như sốt xuất huyết, sốt rét, Covid-19,...
Tại Việt Nam, ngành Y tế đang sử dụng các dữ liệu thu thập được từ app di động về các bệnh nhân bị Covid để quản lý và đưa ra những hướng dẫn, biện pháp kịp thời.

6.5 Truyền thông và giải trí

Các công ty truyền thông và giải trí cần tận dụng sức mạnh chuyển đổi số để thúc đẩy tốc độ phân phối sản phẩm và nội dung đến thị trường. Một số ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực này:

Các nghệ sĩ, công ty truyền thông hoặc người phụ trách truyền thông có thể chọn địa điểm, tần suất phân phối.
Dựa vào mức độ phổ biến, nghệ sĩ có thể chọn thiết bị, nền tảng phù hợp để phân phối các sản phẩm, nội dung của mình.

6.6 Digital Marketing

Ngày này, bất kỳ doanh nghiệp nào cũng cần sử dụng Digital Marketing để đưa sản phẩm/ dịch vụ của mình đến gần hơn với người tiêu dùng. Big Data đã đóng góp một phần không nhỏ cho phát triển mạnh mẽ của Digital Marketing, ví dụ:

Phân tích thị trường và các đối thủ cạnh tranh dựa vào dữ liệu thu thập.
Xác định mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp, với những cơ hội và thách thức nào để tiến hành các kế hoạch trong tương lai.
Qua các phương tiện truyền thông, dựa vào nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, sở thích, thu nhập,... để khoanh vùng khách hàng mục tiêu.
Xác định các chủ đề, nội dung được nhiều người dùng tìm kiếm để xây dựng chiến lược SEO content trên công cụ tìm kiếm.
Tạo các đối tượng tương tự dựa vào các cơ sở dữ liệu về đối tượng hiện có, hướng mục tiêu đến các khách hàng tương tự, từ đó tạo ra lợi nhuận.
Hiển thị quảng cáo phù hợp, cá nhân hóa hoạt động tìm kiếm trên Google, Email Marketing và tạo báo cáo cụ thể sau mỗi chiến dịch quảng cáo.

Xem thêm: DIGITAL MARKETING LÀ LÀM GÌ? CƠ HỘI NGHỀ NGHIỆP NGÀNH DIGITAL MARKETING

6.7 Giao thông vận tải

Big Data ứng dụng vào ngành giao thông vận tải cũng mang lại nhiều lợi ích như:

Kiểm soát các tuyến đường xe buýt để người dùng nắm được thông tin, bắt đúng tuyến xe và đúng thời gian.
Các công ty vận tải tư nhân có thể ứng dụng Big data trong công tác quản lý tài sản, tối ưu hóa quy trình vận hành, kiểm tra và cải tiến công cụ,...
Ứng dụng Big Data trong lập kế hoạch lộ trình, lựa chọn các phương tiện đi lại, di chuyển đến các địa điểm khác nhau khi đi du lịch,...

6.8 Dịch vụ khách hàng

Ngoài chất lượng sản phẩm, dịch vụ tốt là điều mà nhiều khách hàng kỳ vọng. Trong giai đoạn mới gia nhập thị trường, Big Data sẽ giúp chủ doanh nghiệp tìm ra các đề xuất và giải pháp tối ưu để nắm bắt khách hàng và tìm ra lợi thế cạnh tranh.

Ứng dụng Big Data vào dịch vụ khách hàng với những ưu điểm sau:

Tìm hiểu mong muốn của khách hàng, tập trung đáp ứng, thỏa mãn kỳ vọng, nhu cầu của họ.
Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng, hướng đến việc tạo ra các sản phẩm/ dịch vụ phù hợp, đồng thời thiết kế mô hình tiếp thị hiệu quả.

Xem thêm: B2C LÀ GÌ? CÁC LOẠI MÔ HÌNH KINH DOANH B2C PHỔ BIẾN

6.9 Thương mại điện tử

Trong ngành thương mại điện tử, doanh nghiệp nào ứng dụng hiệu quả Big Data sẽ giành lợi thế cạnh tranh lớn trên thị trường. Big Data trong lĩnh vực này có vai trò:

Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi họ bắt đầu một giao dịch thật sự.
Tạo ra một mô hình tiếp thị tối ưu, hiệu suất cao.
Xác định được sản phẩm nào có lượt xem nhiều nhất, từ đó tối ưu thời gian hiển thị của các sản phẩm này trên trang thương mại điện tử.
Đánh giá hành vi của người tiêu dùng và đề xuất các sản phẩm tương tự, giúp tăng khả năng bán hàng để tạo ra nhiều doanh thu hơn.
Nếu có sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng khách hàng lại không mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mãi cho người đó.
Ứng dụng Big Data còn có thể tạo ra một báo cáo tùy chỉnh dựa vào các tiêu chí: giới tính, độ tuổi, địa điểm của khách truy cập,...
Nắm bắt thị hiếu khách hàng và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để thỏa mãn nhu cầu của họ.
Cung cấp các sản phẩm, dịch vụ tốt hơn với chi phí thấp hơn.
Thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng dành cho việc thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu, tùy biến theo đối tượng và tăng khả năng bán hàng.
Tìm ra sự liên quan giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, đề ra các chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn dựa trên những phân tích đã có.

7. Các công nghệ dành cho Big Data

7.1 Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop được xem là hệ sinh thái có quan hệ mật thiết với Big Data. Apache Hadoop là dự án phát triển phần mềm mã nguồn mở, với khả năng mở rộng và phân tán. Thư viện phần mềm Hadoop cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính thông qua mô hình lập trình đơn giản.

Hadoop giúp mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang hàng loạt máy tính khác, với mỗi máy có tính toán và lưu trữ cục bộ. Dự án này bao gồm: Hadoop Common, Hadoop Distributed File System, Hadoop YARN, Hadoop MapReduce.

7.2 Apache Spark

Thuộc một phần trong hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark với khả năng tính toán nhanh và xử lý dữ liệu hiệu quả, tốc độ hơn 100 lần so với MapReduce đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý Big Data phổ biến và quan trọng.

7.3 Apache Kafka

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

7.4 Data lakes

Data lakes là nơi lưu trữ một khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc, cho phép người dùng truy cập vào lượng lớn dữ liệu dễ dàng hơn bất cứ khi nào có nhu cầu. Phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT là hai yếu tố quan trọng giúp tăng trưởng Data Lakes mạnh mẽ.

7.5 NoSQL Databases

Các cơ sở dữ liệu SQL thường được thiết kế cho các truy vấn ngẫu nhiên và các transaction đáng tin cậy. Cơ sở dữ liệu NoSQL cho thấy các hạn chế, quản lý và lưu trữ dữ liệu theo những cách ưu tiên sự linh hoạt và tốc độ hoạt động cao.

Khác với các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL còn có thể được mở rộng theo chiều ngang với số lượng trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.

7.6 In-memory databases

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống chủ yếu quản lý cơ sở dữ liệu nhờ vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì HDD. Các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa sẽ không nhanh bằng cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ. Đây là điểm quan trọng để sử dụng phân tích dữ liệu lớn và tạo ra các kho dữ liệu khổng lồ.

Xem thêm: TỔNG HỢP 12+ VIỆC LÀM TIẾNG ANH MỨC LƯƠNG HẤP DẪN, HOT NHẤT

8. Thách thức khi sử dụng Big Data

Khối lượng quá lớn và tăng nhanh: Đây là thách thức lớn nhất của doanh nghiệp khi sử dụng Big Data. Với khối lượng dữ liệu được cho là tăng gấp đôi sau mỗi 2 năm, quá trình lưu trữ sẽ gặp phải khó khăn. Các doanh nghiệp vẫn nỗ lực để bắt kịp đà tăng nhanh của dữ liệu và lưu trữ đủ Big Data.
Tốn nhiều thời gian xử lý: Các nhà khoa học dữ liệu cho biết cần dành 50% - 80% thời gian cho việc quản lý, chuẩn bị dữ liệu trước khi thực sự có thể sử dụng chúng. Không chỉ vậy, lượng dữ liệu lớn nên chất lượng dữ liệu đôi khi không được đảm bảo, các dữ liệu lỗi gây khó khăn khi xử lý và lọc dữ liệu.
Tốn kém chi phí: Big Data tuy đem lại cho doanh nghiệp lợi ích rất lớn nhưng chi phí đầu tư cho nó cũng không hề rẻ. Tốn kém nhiều nhưng không có nhiều người thật sự biết tận dụng nó.

9. Học Big Data cần kỹ năng gì? Chuyên ngành nào phù hợp?

9.1 Các kỹ năng liên quan Big Data

Để bắt đầu học Big Data, chúng ta có thể hướng đến 3 kỹ năng chính sau đây: Kỹ năng lập trình, kỹ năng thống kê và kỹ năng phân tích. Cụ thể:

Kỹ năng lập trình: Cần học cách viết mã để có thể làm việc với Big Data. Một số ngôn ngữ lập trình phổ biến cho Big Data gồm có Python, R và Java.
Kỹ năng thống kê: Cần nắm các khái niệm thống kê hỗ trợ việc phân tích dữ liệu Big Data.
Kỹ năng phân tích: Cần biết cách phân tích dữ liệu để tìm ra những thông tin có giá trị.

Bên cạnh đó, cách tốt nhất để học và cải thiện các kỹ năng là cần thực hành làm các dự án Big Data. Bạn có thể tìm thấy các dự án Big Data trên một số website như Kaggle và GitHub.

9.2 Các chuyên ngành học Big Data

Có nhiều chuyên ngành đào tạo kiến thức sâu rộng về kỹ năng, chuyên môn để làm việc trong lĩnh vực Big Data. Dưới đây là một số chuyên ngành học phổ biến liên quan đến Big Data bạn có thể tham khảo:

Khoa học máy tính (Computer Science): Tập trung vào mảng xử lý dữ liệu lớn, thu thập, phân tích và lưu trữ dữ liệu. Học viên tìm hiểu về các ngôn ngữ lập trình, các công nghệ phân tích dữ liệu và hệ thống cơ sở dữ liệu.
Khoa học dữ liệu (Data Science): Tập trung vào lĩnh vực khai thác dữ liệu lớn để phát hiện ra kiến thức mới, thông tin hữu ích. Ngành Data Science này đào tạo về thống kê, xử lý dữ liệu, machine learning và trí tuệ nhân tạo.
Công nghệ thông tin (Information Technology): Đào tạo về quản lý, lưu trữ và phân tích Big Data. Học viên được trang bị kiến thức về hệ thống mạng, lưu trữ dữ liệu, cũng như phát triển ứng dụng cho việc xử lý dữ liệu lớn.
Khoa học thông tin (Information Science): Tập trung vào thu thập, tổ chức và quản lý thông tin trong môi trường Big Data. Chương trình đào tạo gồm phân tích thông tin, cơ sở dữ liệu và các công nghệ liên quan đến Big Data.
Thống kê (Statistics): Chuyên ngành này trang bị kiến thức về cách xử lý và phân tích dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán, kết luận. Tập trung đào tạo về thống kê suy luận, thống kê mô tả và thống kế ứng dụng trong Big Data.
Khoa học kỹ thuật (Engineering Science): Tập trung trong việc phát triển và triển khai những công nghệ hỗ trợ quá trình xử lý dữ liệu lớn, gồm có hệ thống lưu trữ, mạng lưới và phân tích dữ liệu.
Quản lý công nghệ thông tin (Information Technology Management): Chuyên ngành này tập trung vào việc quản lý và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng IT. Mục đích là hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Những chuyên ngành trên cung cấp các kiến thức chuyên sâu và kỹ năng cần thiết để bạn có thể làm việc trong lĩnh vực Big Data, nơi đòi hỏi sự hiểu biết tường tận về xử lý dữ liệu lớn và phân tích thông tin. Có thể nói Big Data ra đời đã mang đến bước tiến rất lớn giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình phát triển sản phẩm, nâng cao lợi nhuận với những cơ hội tăng trưởng tiềm năng trong tương lai. Hy vọng những chia sẻ trong bài viết đã giúp các bạn hiểu rõ Big Data là gì và tính ứng dụng vượt trội của công nghệ dữ liệu này.