10 Trang Xóc Đĩa Online Đổi Thưởng Uy Tín i9Bet-game tiến lên miền nam đổi thưởng uy tín

Big data ra đời là sự tất yếu của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 cùng sự bùng nổ của thị trường Internet. Big data giúp các doanh nghiệp tìm hiểu, phân tích và nắm được insight khách hàng, mang lại quyết định đúng đắn và chiến lược trong kinh doanh.

Big data là các tập dữ liệu rất lớn và phức tạp, rất khó để quản lý, lưu trữ và phân tích bằng các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống. Điều quan trọng của big data là khả năng phân tích và tìm hiểu thông tin từ những tập dữ liệu này, vì chúng thường chứa nhiều thông tin tiềm ẩn và giá trị quan trọng.

Ví dụ như phương pháp cá nhân hóa nội dung đề xuất cho mỗi người trên các nền tảng Spotify, Netflix, Youtube, các nền tảng Thương mại điện tử như Shopee, Lazada,…

Đặc trưng của Big data bao gồm 3 yếu tố chính, được gọi là "3V": lượng dữ liệu lớn (volume), tốc độ xử lý nhanh (velocity) và tính đa dạng, linh hoạt (variety).

1. Volume – Khối lượng dữ liệu
2. Velocity – Tốc độ xử lý
3. Variety – Tính đa dạng, linh hoạt

Big data là thuật ngữ nói về khối lượng dữ liệu lớn, kích thước lớn. Xác định giá trị của dữ liệu và kích thước dữ liệu là rất quan trọng và cần thiết, nếu khối lượng lớn, đó chính là Big data.

Volume là khối lượng dữ liệu được các doanh nghiệp thu thập từ các nguồn khác nhau, như IoT (Internet of Things), video, giao dịch kinh doanh, các phương tiện truyền thông xã hội,…

Khi công nghệ chưa có sự phát triển vượt bậc, việc lưu trữ lượng lớn dữ liệu là một thách thức lớn. Tuy nhiên ngày nay, các nền tảng lưu trữ giá thành rẻ như Hadoop và Data lake xuất hiện, việc lưu trữ đã trở nên dễ dàng hơn nhiều.

Dựa vào tốc độ xử lý của luồng dữ liệu để xác định đó có phải là Big data hay không. Thường thì tốc độ của luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ cao hơn so với khi được ghi vào đĩa. Đặc biệt là ngày nay, với sự phát triển của IoT, các luồng dữ liệu truyền tải với tốc độ cực nhanh và chúng phải được xử lý kịp thời.

Ví dụ: Trên mạng xã hội Facebook, các thông báo như status, tweet,… đã cũ sẽ không được người dùng quan tâm và bị quên lãng nhanh chóng. Dữ liệu giờ đây được tính gần như vào thời gian thực và tốc độ cập nhật thông tin dường như giảm xuống đơn vị mili giây.

Đặc trưng tiếp theo của Big data chính là tính đa dạng, linh hoạt, ở dạng cấu trúc và phi cấu trúc, bao gồm dữ liệu số, Email, Video, âm thanh, giao dịch tài chính,… Tính đa dạng ảnh hưởng đến hiệu suất, đây là một trong những vấn đề chính mà lĩnh vực Big data cần phải giải quyết.

Ngoài 3 đặc trưng chính trên của Doug Laney, thì còn có thêm rất nhiều tiêu chí khác xác định đặc trưng của Big data, bao gồm: Veracity (Xác thực), Value (Giá trị), Relationality (Mối quan hệ),…

Big data thường được phân loại dựa trên 3 yếu tố dữ liệu phổ biến: Dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc.

1. Dữ liệu có cấu trúc
2. Dữ liệu phi cấu trúc
3. Dữ liệu bán cấu trúc

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

Dữ liệu phi cấu trúc là bất kỳ tập hợp dữ liệu nào không được tổ chức hoặc xác định rõ ràng. Loại dữ liệu này hỗn loạn, khó xử lý, khó hiểu và đánh giá. Nó không có cấu trúc cố định và có thể thay đổi vào những thời điểm khác nhau. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các nhận xét, tweet, lượt chia sẻ, bài đăng trên mạng xã hội, video trên YouTube mà người dùng xem,…

Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Email là một ví dụ điển hình vì chúng bao gồm dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư, cũng như nhiều thuộc tính tổ chức khác như người gửi, người nhận, chủ đề và ngày tháng. Các thiết bị sử dụng gắn thẻ địa lý, thời gian cũng có thể cung cấp dữ liệu có cấu trúc bên cạnh nội dung phi cấu trúc. 

Với khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý các dữ liệu lớn, phức tạp, Big data đóng vai trò quan trọng và thiết yếu trong các doanh nghiệp hiện nay, đặc biệt là trong chuyển đổi số.

1. Cải thiện trải nghiệm khách hàng
2. Nâng cao năng suất
3. Tối ưu hoá hiệu suất cá nhân
4. Giảm thiểu rủi ro nhờ phát hiện gian lận
5. Tối ưu hoá giá cả
6. Nắm bắt được các giao dịch tài chính
7. Hỗ trợ đổi mới
8. Tăng cường sự thích nghi, sáng tạo

Big data giúp doanh nghiệp phân tích, thấu hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu. Hiểu được hành vi, xu hướng mua hàng của khách hàng, đồng thời dự đoán tình hình thị trường tương lai để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn.

Big data cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh sản phẩm phù hợp với thị trường mục tiêu của họ mà không phải chi nhiều tiền cho các chiến dịch quảng cáo không hiệu quả. Bằng cách theo dõi các giao dịch tại điểm bán hàng (POS) và mua hàng trực tuyến, các doanh nghiệp có thể sử dụng Big data để nghiên cứu khách hàng tiềm năng.

Sử dụng những nghiên cứu sâu sắc này, doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược tiếp thị và mục tiêu đúng hướng, đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng, thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu.

Các công cụ Big data hiện đại giúp các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể kiểm tra hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ, giúp họ có cái nhìn tổng quan nhanh về dữ liệu.

Đồng thời, chúng cho phép các nhà khoa học và phân tích dữ liệu tìm hiểu thêm về hiệu quả của các đường dẫn dữ liệu, cho phép họ chọn cách hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn, từ đó giúp tăng năng suất.

Với Big data, giờ đây chúng ta có thể ứng dụng những dữ liệu được tạo từ các thiết bị tiện lợi như đồng hồ thông minh hoặc vòng đeo tay thông minh. Những dữ liệu từ người dùng đem lại cho doanh nghiệp cái nhìn rõ ràng hơn về xu hướng, kỳ vọng mua hàng, nhằm xây dựng một lộ trình và chiến lược cụ thể, đúng đắn.

Big data được áp dụng trong việc cải thiện bảo mật và góp phần vào việc thực thi các quy định của pháp luật. Nhiều doanh nghiệp sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để phát hiện và kịp thời ngăn chặn các giao dịch gian lận.

Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh khốc liệt như hiện nay, doanh nghiệp cần áp dụng Big data để bảo mật quyền lợi thương hiệu, đồng thời ngăn chặn rủi ro từ tác động của môi trường bên ngoài.

Big data cũng tham gia vào quá trình định giá sản phẩm/ dịch vụ cho doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có thể dựa trên các phân tích dữ liệu về giá cả cũng như giá của đối thủ cạnh tranh cùng phân khúc và xu hướng mua hàng của khách hàng.

Nhờ đó có thể giảm thiểu thời gian đi thị trường phân tích mà vẫn có được dữ liệu chất lượng. Big data được xem là một lợi ích giúp doanh nghiệp tối ưu hóa giá cả, gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp về lâu dài.

Vai trò tiếp theo của Big data là nắm bắt được các giao dịch tài chính. Giao dịch ở tần số cao (HFT) là nơi mà dữ liệu lớn được tìm thấy rất nhiều, tại đây, các thuật toán Big data được dùng để đưa ra quyết định giao dịch.

Rất nhiều các thanh toán và giao dịch điện tử diễn ra phổ biến trên thế giới, Việt Nam cũng không ngoại lệ, nhiều thương hiệu tập trung vào các giao dịch để phân tích dữ liệu của người dùng. Đặc biệt là các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực Thương mại điện tử, Big data sẽ có nhiều lợi ích to lớn cho các thương hiệu này.

Đổi mới kinh doanh dựa trên những hiểu biết mà các nhà phân tích khám phá thông qua Big data. Việc phát triển sản phẩm có thể được thực hiện bằng cách biết được người tiêu dùng nghĩ gì về sản phẩm/ dịch vụ của doanh nghiệp. 

Các nhà quản lý phải đưa ra quy trình theo dõi, phản hồi, và các đối thủ trong thị trường hiện tại. Phân tích dữ liệu đồng thời cũng giúp giám sát thị trường theo thời gian thực, hỗ trợ đổi mới kịp thời để bắt kịp xu hướng.

Việc phân tích Big data có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trở nên sáng tạo và dễ thích nghi hơn trên thị trường. Nhờ phân tích, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về đối thủ cạnh tranh và xử lý nỗi đau của khách hàng một cách hiệu quả, linh hoạt hơn.

Ngoài ra, có sẵn nhiều dữ liệu cũng cho phép doanh nghiệp đánh giá rủi ro, nâng cao sản phẩm/ dịch vụ. Điều này cung cấp cho những người ra quyết định thông tin cần thiết để giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định chính xác và kịp thời.

Với những công cụ mới điều phối toàn bộ chu trình sống của dữ liệu, việc thu thập, bảo quản, và phân tích những bộ dữ liệu lớn để khai phá thông tin sâu rộng, giá trị đã trở nên khả thi về mặt kỹ thuật và kinh tế nhờ vào công nghệ Big Data. Thường thì, quá trình xử lý Big Data bao gồm một chuỗi liên tục dữ liệu – từ việc thu thập thông tin thô cho đến việc sử dụng thông tin có giá trị.

1. Thu thập
2. Lưu trữ
3. Xử lý và phân tích
4. Sử dụng và trực quan hóa

Thách thức đầu tiên mà nhiều tổ chức gặp phải khi xử lý Big Data là việc thu thập dữ liệu thô – bao gồm giao dịch, bản ghi, thiết bị di động và các loại dữ liệu khác. Một nền tảng Big Data hiệu quả sẽ làm cho giai đoạn này trở nên dễ dàng hơn, cho phép các nhà phát triển nhập các loại dữ liệu khác nhau – từ dữ liệu có cấu trúc đến không cấu trúc – ở mọi tốc độ, từ thời gian thực đến xử lý theo lô.

Mọi nền tảng Big Data đều cần một kho lưu trữ an toàn, có khả năng mở rộng và bền vững để chứa dữ liệu trước hoặc thậm chí sau khi xử lý. Tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể, bạn cũng có thể cần các giải pháp lưu trữ tạm thời cho dữ liệu đang chuyển tiếp.

Đây là giai đoạn chuyển dữ liệu từ trạng thái thô sang định dạng có thể sử dụng – thường là thông qua việc sắp xếp, tổng hợp, gộp, và thậm chí áp dụng các chức năng và thuật toán tiên tiến hơn. Sau đó, các bộ dữ liệu kết quả được lưu trữ để xử lý thêm hoặc chuẩn bị cho giai đoạn sử dụng thông qua các công cụ trực quan hóa dữ liệu và nghiệp vụ thông minh.

Big Data tập trung vào việc thu thập thông tin chuyên sâu, có giá trị từ tài sản dữ liệu của bạn. Lý tưởng nhất, dữ liệu được cung cấp cho các bên liên quan thông qua nghiệp vụ thông minh tự phục vụ và các công cụ trực quan hóa dữ liệu linh hoạt, giúp bạn khám phá bộ dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng. Tùy thuộc vào loại phân tích, người dùng cuối cũng có thể sử dụng dữ liệu kết quả dưới dạng “dự đoán” thống kê – trong trường hợp phân tích dự đoán – hoặc các hành động được đề xuất – trong trường hợp phân tích theo quy định.

Sự phát triển của quá trình xử lý dữ liệu lớn

Hệ sinh thái dữ liệu lớn tiếp tục phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc. Ngày nay, có một loạt các loại phân tích khác nhau hỗ trợ nhiều chức năng trong tổ chức.

• Phân tích mô tả giúp người dùng trả lời câu hỏi: “Điều gì đã xảy ra và tại sao?” Ví dụ bao gồm các môi trường báo cáo và truy vấn truyền thống với bảng điểm và bảng thông tin.
• Phân tích dự đoán giúp người dùng ước lượng xác suất của một sự kiện tương lai. Ví dụ bao gồm hệ thống cảnh báo sớm, phát hiện gian lận, ứng dụng bảo trì phòng ngừa và dự báo.
• Phân tích theo quy định cung cấp các khuyến nghị cụ thể (quy định) cho người dùng. Chúng giải đáp câu hỏi: “Tôi nên làm gì nếu 'x' xảy ra?”

Ban đầu, các khung dữ liệu lớn như Hadoop chỉ hỗ trợ xử lý theo lô, trong đó các bộ dữ liệu lớn được xử lý hàng loạt trong một khoảng thời gian xác định, thường được đo bằng giờ hoặc ngày. Tuy nhiên, khi yếu tố thời gian để thu thập thông tin chuyên sâu trở nên quan trọng hơn, “tốc độ” của dữ liệu lớn đã thúc đẩy sự phát triển của các khung mới như Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis và các khung khác để hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực và truyền liên tục.

1. Ngân hàng
2. Giáo dục
3. Ngành bán lẻ
4. Y tế
5. Truyền thông và giải trí
6. Digital Marketing
7. Giao thông vận tải
8. Dịch vụ khách hàng

Khi thu thập được một khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn, ngân hàng phải tìm ra những phương pháp mới để quản lý Big data. Bên cạnh việc hiểu và làm hài lòng khách hàng, các ngân hàng cũng phải giảm thiểu rủi ro và chống gian lận mà vẫn tuân thủ quy định của pháp luật.

Ứng dụng Big data vào hoạt động giúp các ngân hàng đưa ra quyết định quan trọng, chẳng hạn:

• Hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm xây dựng chi nhánh mới – nơi tập trung các khách hàng tiềm năng.
• Dự đoán số lượng tiền mặt cần thiết để cung ứng tại một địa điểm giao dịch cụ thể.
• Đặc biệt là các ngân hàng số, dữ liệu chính là xương sống của họ.
• Học máy, Ai được sử dụng để phát hiện các hành vi gian lận và kịp thời báo cáo cho các chuyên viên làm nhiệm vụ.

>> Tham khảo: Chuyển đổi số ngành Ngân hàng

Trong ngành giáo dục, việc xử lý các dữ liệu bảo mật, thông tin về học sinh, sinh viên, giảng viên, tài liệu,… đều phải được xử lý nhanh gọn. Do đó, Big data ứng dụng vào giáo dục mang lại nhiều chức năng hữu ích, bao gồm:

• Phân tích, lưu trữ, quản lý các bộ dữ liệu lớn bao gồm hồ sơ của sinh viên, học sinh.
• Sử dụng hệ thống quản lý Big data có khả năng trích xuất phân cấp để duy trì tính bảo mật.
• Cung cấp các dữ liệu cần thiết về các hoạt động trong lớp và giúp đưa ra quyết định cho giáo viên, người tham gia giảng dạy.
• Giúp các bộ đề kiểm tra không thể bị lộ.

>> Tham khảo: Chuyển đổi số trong giáo dục

Ví dụ: Trường đại học Kinh tế Quốc dân có gần 30000 sinh viên đa dạng các ngành đã triển khai Hệ thống Quản lý và Học tập, hệ thống này giúp theo dõi thời gian sử dụng các trang trong hệ thống, tổng kết quá trình và kết quả học tập của sinh viên.

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

Ứng dụng Big data trong ngành bán lẻ bao gồm những chức năng như sau:

• Giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của mỗi khách hàng
• Với các phân tích dự đoán, có thể nắm bắt và so sánh được tỷ lệ cung – cầu, đồng thời tránh các sản phẩm không phù hợp với nhu cầu thị trường.
• Xác định được vị trí bày trí các sản phẩm lên kệ dựa vào thói quen và nhu cầu mua sắm của khách hàng
• Kết hợp phân tích các dữ liệu về thời điểm, truyền thông xã hội, giao dịch,… để xác định các sản phẩm phù hợp nhằm cung ứng cho khách hàng.

>> Tham khảo: Chuyển đổi số trong Doanh nghiệp

Một hệ thống kém hiệu quả có thể kìm hãm những lợi ích chăm sóc sức khỏe tốt hơn. Điều này xảy ra khi dữ liệu điện tử không đủ hoặc không có sẵn. Big data sẽ đóng góp nhiều chức năng hữu ích trong ngành Y tế. Tại Việt Nam, ngành Y tế đang sử dụng các dữ liệu thu thập được từ ứng dụng điện thoại về những bệnh nhân bị Covid để quản lý và đưa ra những thông tin kịp thời.

Hoặc tại một số bệnh viện hiện nay sử dụng Big data để thu thập dữ liệu thông tin người khám bệnh, đặt lịch hẹn với bác sĩ thông qua ứng dụng điện thoại. Một số chức năng của Big data trong ngành Y tế bao gồm:

• Cho phép người quản lý ca biết được bác sĩ cụ thể vào những thời điểm khác nhau.
• Dựa vào hồ sơ sức khỏe điện tử để theo dõi tình trạng của bệnh nhân
• Đánh giá tình trạng bệnh thông qua các triệu chứng và xác định một số bệnh ở giai đoạn đầu.
• Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số như vòng đeo tay thông minh, hệ thống Big data có thể dựa vào đó để theo dõi tình trạng bệnh và gửi báo cáo cho bác sĩ.
• Lưu trữ những hồ sơ nhạy cảm, có tính bảo mật cao một cách hiệu quả.
• Ứng dụng Big data cũng có thể báo các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như sốt rét, sốt xuất huyết, Covid-19,…

>> Tham khảo: Chuyển đổi số trong Y tế

Các công ty truyền thông và giải trí cần đẩy mạnh chuyển đổi số để phân phối sản phẩm và nội dung nhanh nhất đến thị trường. Big data có nhiều ứng dụng hữu ích như:

• Xác định thiết bị và thời gian có hiệu quả nhất thông qua việc phân tích các dữ liệu
• Các công ty truyền thông, nghệ sĩ hoặc người phụ trách truyền thông có thể chọn địa điểm tần suất phân phối.
• Xem xét mức độ phổ biến, nghệ sĩ có thể chọn thiết bị, hệ điều hành để phân phối các sản phẩm, nội dung của mình.

>> Tham khảo: Chuyển đổi số trong Báo chí

Giờ đây, dường như bất kỳ doanh nghiệp nào cũng cần đến Digital Marketing để đưa sản phẩm/ dịch vụ của mình đến gần và rộng hơn với người tiêu dùng. Big data đã góp một phần lớn cho Digital Marketing phát triển mạnh mẽ như hiện tại, ví dụ:

• Phân tích thị trường và các đối thủ cạnh tranh. Đồng thời đánh giá mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp, xác định đâu là cơ hội, đâu là thách thức để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh khác.
• Xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội, dựa vào nhân khẩu học như giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập,… để xác định khách hàng mục tiêu.
• Xác định các chủ đề, nội dung được người dùng tìm kiếm nhiều để xây dựng chiến lược nội dung SEO trên công cụ tìm kiếm.
• Tạo các đối tượng tương tự thông qua việc sử dụng các cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu đến các khách hàng tương tự, từ đó kiếm được lợi nhuận.

Ứng dụng Big data vào ngành giao thông vận tải cũng mang lại nhiều chức năng như:

• Kiểm soát các tuyến đường xe buýt để cung cấp thông tin cho người dùng, bắt tuyến xe đúng điểm dừng và đúng thời gian.
• Các công ty vận tải tư nhân có thể ứng dụng Big data vào quản lý tài sản, kiểm tra và cải tiến công cụ, tối ưu hóa quy trình vận hành,…
• Ứng dụng Big data vào lập kế hoạch lộ trình, sắp xếp các phương tiện đi lại, di chuyển tới các điểm điểm khác nhau khi đi du lịch,…

>> Tham khảo: Chuyển đổi số trong logistics

Ngoài chất lượng sản phẩm, dịch vụ tốt là điều mà khách hàng kỳ vọng nhiều nhất. Trong giai đoạn mới tham gia vào thị trường, Big data sẽ giúp chủ doanh nghiệp tìm ra những giải pháp và những đề xuất tối ưu để hiểu được khách hàng và tìm ra lợi thế cạnh tranh.

Cách thức ứng dụng Big Data vào dịch vụ khách hàng:

• Xác định yêu cầu khách hàng, tập trung thực hiện các nhu cầu và kỳ vọng để làm hài lòng họ.
• Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng để tạo ra các sản phẩm/ dịch vụ khách hàng phù hợp, đồng thời thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu.
• Nắm được sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu, kỳ vọng của họ, từ đó có thể xây dựng các chiến dịch quảng cáo chính xác và mang lại hiệu quả cao.

1. Lên chiến lược cho Big data
2. Xác định các nguồn của Big data
3. Truy cập, quản lý và lưu trữ Big data
4. Phân tích Big data
5. Đưa ra quyết định hợp lý

Chiến lược Big data là một kế hoạch được xây dựng giúp doanh nghiệp giám sát, cải tiến cách thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ hay sử dụng dữ liệu ở trong và ngoài tổ chức. 

Khi phát triển một chiến lược, doanh nghiệp cần kết hợp mục tiêu kinh doanh với các nguồn lực công nghệ hiện có. Điều này cũng đồng nghĩa rằng, doanh nghiệp phải thực sự xem Big data là tài sản kinh doanh có giá trị, thay vì chỉ là một sản phẩm phụ của các ứng dụng.

• 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 thiết bị đeo tay, ô tô thông minh, thiết bị y tế,… Khi đó, cần xem xét và quyết định giữ hay không giữ dữ liệu nào và dữ liệu nào cần phân tích thêm. 
• Dữ liệu truyền thông xã hội bắt nguồn từ các tương tác trên Facebook, YouTube, Instagram,… Big data sẽ ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, văn bản, âm thanh, chúng đặc biệt hữu ích trong việc tiếp thị, bán hàng. 
• Publicly available data là dữ liệu có sẵn công khai đến từ một lượng lớn nguồn dữ liệu mở.
• Các Big data có thể đến từ kho dữ liệu, Cloud, nhà cung cấp và khách hàng.

Hiện nay, với sự bùng nổ mạnh mẽ của công nghệ, các hệ thống máy tính đã cung cấp đủ tốc độ, tính linh hoạt cần thiết để nhanh chóng truy cập lượng lớn các loại Big data.

Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng cần có những phương pháp tích hợp và đảm bảo chất lượng dữ liệu, cung cấp khả năng quản lý để thuận tiện cho việc phân tích.

Điện toán lưới (Grid computing) hay thực hiện các phân tích trên bộ nhớ đệm có hiệu năng cao, doanh nghiệp có thể sử dụng tất cả Big data để phân tích. Mục đích cuối cùng vẫn là thu được giá trị và Insight từ dữ liệu.

Một dữ liệu chính xác, được quản lý, lưu trữ tốt có thể giúp quá trình phân tích chính xác và đưa ra quyết định hợp lý hơn. Để duy trì tính cạnh tranh trên thị trường, doanh nghiệp cần tận dụng toàn bộ giá trị của Big data, kể cả việc ra quyết định cũng dựa trên cơ sở này chứ không phải bằng cảm tính.

Vai trò của Big data cho doanh nghiệp là không cần bàn cãi. Các doanh nghiệp có thể dựa vào đó để phân tích, dự đoán xu hướng và đưa ra những chiến lược phù hợp, mang lại nhiều giá trị, lợi nhuận cũng như lợi thế cạnh tranh trên thị trường hiện nay.

Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ Big Data đóng vai trò quan trọng để xử lý và quản lý các dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng:

• Hệ thống lưu trữ phân tán: Bao gồm các máy chủ và hệ thống lưu trữ được kết nối với nhau thông qua mạng. Các hệ thống này giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn của Big Data.

• Cụm máy chủ (Cluster): Sử dụng cụm máy chủ làm nơi lưu trữ và xử lý dữ liệu. Cụm máy chủ cho phép mở rộng và mở rộng khả năng xử lý để đáp ứng yêu cầu của Big Data.

• Công nghệ ảo hóa (Virtualization): Công nghệ ảo hóa giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên máy chủ và hỗ trợ trong việc triển khai các ứng dụng Big Data.

• Mạng lưới (Networking): Hỗ trợ kết nối giữa các thành phần hệ thống, mạng lưới chất lượng cao giúp truyền tải dữ liệu hiệu quả trong môi trường Big Data.

• Bảo mật và an ninh: Cơ sở hạ tầng Big Data cần có các biện pháp bảo mật và an ninh để đảm bảo tính toàn vẹn, riêng tư và an toàn của dữ liệu.

• Khả năng mở rộng: Cơ sở hạ tầng IT cần thiết phải có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu gia tăng của dữ liệu Big Data theo thời gian.

Những yếu tố này cùng nhau tạo nên một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để hỗ trợ việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn của Big Data, giúp tạo ra những thông tin hữu ích và giá trị từ dữ liệu đó.

1. Hệ sinh thái Hadoop
2. Apache Spark
3. Data lakes
4. NoSQL Databases
5. In-memory databases

Hadoop là hệ sinh thái được xem là phổ biến và có sự liên quan mật thiết với Big data. Apache Hadoop là dự án phát triển phần mềm mã nguồn mở dành cho máy tính, có khả năng mở rộng và phân tán.

Thư viện phần mềm Hadoop – nơi cho phép xử lý khối lượng dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng mô hình lập trình đơn giản. Công nghệ này giúp mở rộng từ một máy chủ sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy lưu trữ cục bộ và cung cấp tính toán. Dự án này bao gồm nhiều phần:

• Hadoop Common: Các tiện ích và thư viện phổ biến hỗ trợ các mô đun Hadoop khác.
• Hadoop Distributed File System: Cung cấp khả năng truy cập những dữ liệu ứng dụng cao.
• Hadoop YARN: Khuôn mẫu để lên kế hoạch làm việc và quản lý các tài nguyên cụm.
• Hadoop MapReduce: Hệ thống dựa trên YARN nhằm xử lý song song các tập dữ liệu lớn.

Apache Spark thuộc một phần trong hệ sinh thái Hadoop, đây là khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng nhằm xử lý Big data trong Hadoop. Apache Spark hiện đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý Big data phổ biến và quan trọng, có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau.

Data Lakes là nơi chứa một khối lượng dữ liệu thô cực kỳ lớn ở định dạng gốc. Sự phát triển của IoT và phong trào chuyển đổi số đã giúp Data lakes tăng trưởng mạnh mẽ. Công nghệ này được thiết kế giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu bất cứ khi nào họ có nhu cầu.

Công nghệ này là hệ thống quản lý dữ liệu không yêu cầu một sơ đồ cố định, được xem là lựa chọn hoàn hảo đối với những dữ liệu lớn, thô và phi cấu trúc. NoSQL có nghĩa là “không chỉ SQL”, các cơ sở dữ liệu này có thể xử lý nhiều mô hình dữ liệu khác nhau một cách linh hoạt.

In-memory databases (IMDB – Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ) là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu thường dựa vào Ram thay vì HDD để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong đĩa không thể nhanh bằng cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ, do đó, đây là một điểm quan trọng để phân tích Big data và tạo ra các siêu dữ liệu, kho dữ liệu khổng lồ.

Big Data và Data Mining đều là những công nghệ và phương pháp xử lý dữ liệu quan trọng trong thế giới kỹ thuật số hiện nay. Tuy nhiên, chúng có mục đích, quy mô và ứng dụng khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

Mặc dù Big data mang lại nhiều hứa hẹn, tuy nhiên cũng có rất nhiều thách thức, khó khăn khi sử dụng chúng. Công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, khối lượng dữ liệu được tăng gấp đôi về kích thước khoảng 2 năm một lần. Các tổ chức vẫn luôn phải cố gắng để bắt kịp với dữ liệu của họ và tìm cách để lưu trữ hiệu quả, tuy nhiên trên thực tế thì vẫn không đủ để lưu trữ.

Bên cạnh đó, những mối quan tâm về quyền riêng tư, bảo mật, khả năng truy cập cho người dùng doanh nghiệp và lựa chọn giải pháp phù hợp cho nhu cầu kinh doanh cũng khiến nhiều doanh nghiệp đau đầu.

Học Big data bắt đầu từ việc nắm 3 kỹ năng chính: Kỹ năng lập trình, kỹ năng thống kê và kỹ năng phân tích. Trong đó:

• Kỹ năng lập trình: Bạn cần biết cách viết mã để làm việc với Big Data. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến cho Big Data bao gồm Python, R và Java.
• Kỹ năng thống kê: Bạn cần hiểu các khái niệm thống kê để phân tích dữ liệu Big Data.
• Kỹ năng phân tích: Bạn cần biết cách phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin có giá trị.

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

Có nhiều chuyên ngành học liên quan đến Big Data, đào tạo các kiến thức sâu rộng về kỹ năng, công nghệ và chuyên môn để làm việc trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số chuyên ngành học phổ biến liên quan đến Big Data:

• Khoa học máy tính (Computer Science): Tập trung vào lĩnh vực xử lý dữ liệu lớn, thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Học viên được trang bị về các ngôn ngữ lập trình, hệ thống cơ sở dữ liệu, và các công nghệ phân tích dữ liệu.

• Khoa học dữ liệu (Data Science): Tập trung vào việc khai thác dữ liệu lớn để phát hiện ra thông tin hữu ích và kiến thức mới. Ngành Data Science đào tạo về xử lý dữ liệu, thống kê, machine learning và trí tuệ nhân tạo.

• Công nghệ thông tin (Information Technology): Liên quan đến quản lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn. Học viên nắm các kiến thức về hệ thống mạng, lưu trữ dữ liệu, và phát triển ứng dụng phục vụ việc xử lý dữ liệu lớn.

• Khoa học thông tin (Information Science): Tập trung vào việc thu thập, tổ chức và quản lý thông tin trong môi trường dữ liệu lớn. Nội dung chương trình đào tạo về cơ sở dữ liệu, phân tích thông tin và các công nghệ liên quan đến Big Data.

• Thống kê (Statistics): Chuyên ngành thống kê giúp biết cách xử lý và phân tích dữ liệu lớn để đưa ra các kết luận và dự đoán. Đào tạo về thống kê mô tả, thống kê suy luận và thống kê ứng dụng trong Big Data.

• Khoa học kỹ thuật (Engineering Science): Tập trung vào việc phát triển và triển khai các công nghệ hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn, bao gồm hệ thống lưu trữ, mạng lưới và phân tích dữ liệu.

• Quản lý công nghệ thông tin (Information Technology Management): Chuyên ngành này hướng tới việc quản lý và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu hiệu quả.

Những chuyên ngành này cung cấp kiến thức chuyên sâu và kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực Big Data, nơi mà sự hiểu biết về xử lý dữ liệu lớn và phân tích thông tin là rất quan trọng.

Một số nguồn tài liệu tham khảo về Big Data có thể sử dụng để nghiên cứu và học hỏi:

• "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" của Viktor Mayer-Schönberger và Kenneth Cukier.
• "Hadoop: The Definitive Guide" của Tom White.
• "Big Data for Dummies" của Alan Nugent.

• Coursera và edX cung cấp các khóa học về Big Data từ các trường đại học hàng đầu trên thế giới.
• Udemy cũng có nhiều khóa học về Big Data từ giảng viên chuyên nghiệp.

• Apache Hadoop (https://hadoop.apache.org) là trang web chính thức của dự án Apache Hadoop, một trong những công cụ quan trọng cho việc xử lý Big Data.
• Cloudera (https://www.cloudera.com) và Hortonworks (https://www.hortonworks.com) cung cấp thông tin và tài liệu về các dự án Hadoop liên quan.
• Data Science Central (https://www.datasciencecentral.com) và KDnuggets (https://www.kdnuggets.com) là các trang web chuyên ngành về khoa học dữ liệu và Big Data.

• GitHub (https://github.com) có nhiều kho lưu trữ chứa mã nguồn mở và ví dụ về Big Data.
• Apache Spark (https://spark.apache.org) cung cấp tài liệu và hướng dẫn về Apache Spark, một framework quan trọng cho việc xử lý dữ liệu lớn.

• IEEE Transactions on Big Data (https://www.computer.org/csdl/journal/bd) và Journal of Big Data (https://journalofbigdata.springeropen.com) là các nguồn tài liệu quan trọng để tìm hiểu về những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực Big Data.

Tầm quan trọng của Big data không chỉ xoay quanh việc có bao nhiêu dữ liệu. Giá trị nằm ở cách mà doanh nghiệp sử dụng nó. Bằng cách lấy dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và phân tích nó, doanh nghiệp có thể tìm thấy câu trả lời cho việc hợp lý hóa quản lý tài nguyên, nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa quá trình phát triển sản phẩm, đồng thời thúc đẩy các cơ hội tăng trưởng và doanh thu mới.