Các doanh nghiệp trong thời đại kỹ thuật số không ngừng tìm kiếm những cách thức mới để cải thiện hoạt động kinh doanh của họ. Một trong những tiến bộ công nghệ quan trọng trong thập kỷ qua là sự xuất hiện của Dữ liệu lớn. Vậy dữ liệu lớn là gì? Nó có vai trò gì trong hoạt động kinh doanh?
1. Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn đề cập đến lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc được tạo ra mỗi ngày. Dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau như: phương tiện truyền thông xã hội, lưu lượng truy cập web, dữ liệu khách hàng, v.v. Khối lượng dữ liệu lớn đáng kinh ngạc nhưng nó mang một sức mạnh to lớn mà các doanh nghiệp có thể khai thác.
Dữ liệu lớn rất đa dạng. Một hệ thống dữ liệu lớn duy nhất có thể chứa các tài liệu XML, tệp văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v. và cả dữ liệu có cấu trúc truyền thống. Điều này được gọi là đa dạng dữ liệu lớn. Lưu trữ và xử lý một số loại dữ liệu khối lượng lớn yêu cầu một hệ thống có thể mở rộng quy mô nhanh chóng và dễ dàng.
2. Phân loại dữ liệu lớn
Có nhiều nguồn dữ liệu lớn. Tuy nhiên, chúng có thể được phân thành 3 loại chính: cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc
- Dữ liệu có cấu trúc được tổ chức cao, dễ xác định và làm việc. Dữ liệu có cấu trúc có các kích thước được xác định bởi các tham số đã đặt. Đây là loại thông tin được biểu diễn bằng bảng tính hoặc hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dạng bảng với các hàng hoặc cột. Dữ liệu có cấu trúc tuân theo một lược đồ, được xác định bởi các điều kiện và đường dẫn đến các điểm dữ liệu cụ thể.
- Dữ liệu phi cấu trúc có dạng tự do và ít định lượng hơn, giống như các loại thông tin có trong email, văn bản hoặc tài liệu. Các kỹ thuật phức tạp hơn sẽ được áp dụng cho dữ liệu phi cấu trúc trước khi các hệ thống và nhà phân tích có thể truy cập dữ liệu đó. Điều này có thể thông qua dịch từ dữ liệu phi cấu trúc sang dữ liệu có cấu trúc.
- Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Kiểu dữ liệu này có một số thuộc tính thống nhất, có thể nhận dạng được. Tuy nhiên, kiểu dữ liệu này không tạo thành một cấu trúc rõ ràng và phù hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ.
3. Vai trò quan trọng của Big data trong doanh nghiệp
Là một trong những bước tiến vượt bậc của công nghệ trong những năm qua, dữ liệu lớn mang lại những lợi ích to lớn cho doanh nghiệp như:
- Giúp doanh nghiệp có được những hiểu biết có giá trị về hoạt động, khách hàng của họ
- Phân tích dữ liệu này giúp doanh nghiệp xác định xu hướng, mô hình kinh doanh và các cơ hội lớn trong tương lai.
- Thông tin từ dữ liệu có thể được sử dụng để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, quản lý chuỗi cung ứng, mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.
3.1 Big data giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng
Nguồn dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng vô cùng đa dạng:
- Nguồn dữ liệu từ khách hàng truyền thống (ví dụ: lịch sử mua hàng trực tiếp, cuộc gọi hỗ trợ, v.v.)
- Các nguồn bên ngoài (ví dụ: giao dịch tài chính, báo cáo tín dụng, v.v.)
- Hoạt động truyền thông xã hội
- Dữ liệu từ các cuộc khảo sát nội bộ hoặc bên ngoài
- Cookie thiết bị
Một nguồn phân tích khác là phân tích dòng nhấp chuột của các hoạt động thương mại điện tử có hiệu quả cao trong thị trường kỹ thuật số hiện tại. Điều hướng trang web, menu để tìm sản phẩm, dịch vụ giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu của khách hàng hơn. Các doanh nghiệp có thể xem mặt hàng nào mà khách hàng đã thêm vào giỏ hàng của họ nhưng chưa thanh toán, mua hàng hoặc họ đã xóa mặt hàng đó mà không mua. Tất cả các dữ liệu trên đại diện cho nhu cầu của khách hàng.
Các cửa hàng thực tế cũng có thể thu thập dữ liệu hữu ích về khách hàng của họ. Lịch sử mua hàng, phản hồi trực tiếp hay khảo sát tại cửa hàng,… những dữ liệu này sẽ là nguồn tài nguyên vô cùng quý giá để doanh nghiệp thực hiện các phân tích chuyên sâu.
3.2 Tăng cường thông tin thị trường
Giống như phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp hay chuyên gia tìm hiểu chi tiết, nghiên cứu sâu về thị trường.
Phương tiện truyền thông xã hội là một nguồn thông tin phổ biến. Ngày nay mọi người sử dụng mạng xã hội như một phương tiện chia sẻ thông tin, kinh nghiệm, sở thích,… Những dữ liệu này sẽ giúp các nhà tiếp thị hiểu được đặc điểm của thị trường và từng phân khúc khách hàng. . Bên cạnh việc phân tích xu hướng thị trường, doanh nghiệp có thể sử dụng những dữ liệu này để phát triển sản phẩm bằng cách ưu tiên các sở thích khác nhau của khách hàng.
Trên thực tế, các báo cáo thị trường được xây dựng dựa trên dữ liệu đa dạng và lũy tiến theo thời gian.
3.3 Quản lý chuỗi cung ứng linh hoạt
Trước đây, các doanh nghiệp chỉ thực sự chú ý đến các vấn đề về chuỗi cung ứng khi họ gặp phải những gián đoạn lớn. Ngày nay, khi áp dụng dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể dự đoán các kịch bản có thể xảy ra dựa trên phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Điều này làm cho mạng lưới sản xuất và phân phối hoạt động tốt hơn.
Hệ thống dữ liệu lớn có thể tích hợp dữ liệu từ các kênh thông tin khác (ví dụ: trang web thương mại điện tử, ứng dụng di động, v.v.), thông tin giá cả, thông tin vận chuyển hoặc thậm chí là thời tiết để có được lượng thông tin lớn. Điều này không chỉ giúp các doanh nghiệp lớn, mà còn có thể giúp các doanh nghiệp nhỏ. Dữ liệu được tổng hợp và phân tích nhằm tối ưu hóa các quyết định kinh doanh, giảm tồn kho và rủi ro vận hành chuỗi cung ứng.
3.4 Đề xuất, target chính xác đối tượng mục tiêu
Đây là một lợi ích rất lớn cho các nhà tiếp thị ngày nay. Kể từ khi dữ liệu lớn ra đời, các công cụ đề xuất cũng trở nên quen thuộc hơn. Tất cả các hệ thống đề xuất thông minh đều dựa trên những hiểu biết phức tạp về khách hàng từ nhân khẩu học và hành vi. Tất cả những khuyến nghị này được xác định từ dữ liệu được phân tích.
Các nhà cung cấp nội dung trực tuyến tận dụng rất tốt các công cụ đề xuất thông minh. Họ không cần phải hỏi khách hàng xem họ muốn xem gì tiếp theo. Các công cụ đề xuất sử dụng sở thích riêng của từng khách hàng thông qua dữ liệu xem trước đó kết hợp với phân tích dữ liệu lớn được thu thập từ nhiều người dùng khác. Điều này thu hút khách hàng vào nội dung mà họ thực sự yêu thích.
3.5 Cải thiện hoạt động kinh doanh
Dữ liệu lớn được áp dụng để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, tiết kiệm chi phí, tăng năng suất và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Dữ liệu lớn thậm chí còn được sử dụng trong tuyển dụng, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro hoặc lập kế hoạch an ninh mạng.
Ví dụ: Kết hợp dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu để thông báo lịch bảo trì hoặc thời gian ngừng hoạt động cho các thiết bị. Điều này làm giảm chi phí sửa chữa, tiết kiệm thời gian và đảm bảo tiến độ công việc không bị gián đoạn. Bộ dữ liệu lớn được tích hợp từ việc phân tích tuổi thiết bị, tình trạng hoạt động, vị trí, bảo hành, chi tiết dịch vụ cùng với các ảnh hưởng từ tiến độ sản xuất, nhân sự, v.v. giúp bạn bảo trì thiết bị ở thời điểm tối ưu nhất.
4. Giải quyết những thách thức về dữ liệu lớn
Bên cạnh những lợi ích mà Big data mang lại, có rất nhiều thách thức cần giải quyết để có thể sử dụng big data thành công.
4.1 Thiếu hiểu biết về Dữ liệu lớn
Nhiều doanh nghiệp đã thất bại trong việc áp dụng dữ liệu lớn trong quy trình kinh doanh của họ vì thiếu kiến thức về chúng. Nguồn nhân lực chưa hiểu dữ liệu lớn là gì, lưu trữ và ứng dụng nó như thế nào. Nhân viên chưa hiểu rõ tầm quan trọng của việc lưu trữ dữ liệu, chưa sao lưu dữ liệu quan trọng, chưa sử dụng đúng cơ sở dữ liệu để lưu trữ. Do đó, khi cần phân tích những dữ liệu này, nó không thể dễ dàng truy xuất được.
Giải pháp
Các chương trình đào tạo nhân viên nên được ưu tiên. Các buổi đào tạo được tổ chức thường xuyên cho tất cả nhân viên xử lý dữ liệu để hiểu mục tiêu và tầm quan trọng của chiến dịch dữ liệu lớn của công ty.
4.2 Vấn đề lưu trữ
Big data là một khối lượng dữ liệu khổng lồ và không ngừng tăng lên, các doanh nghiệp luôn đau đầu trong việc lưu trữ dữ liệu như thế nào? Hầu hết dữ liệu không có cấu trúc và đến từ nhiều tài liệu, video, âm thanh, tệp văn bản và nguồn khác nhau. Điều này có nghĩa là việc tìm kiếm chúng trong cơ sở dữ liệu là không thể. Phân tích dữ liệu lớn phải đối mặt với nhiều thách thức phân tích ảnh hưởng đến tiến độ của doanh nghiệp.
Giải pháp
Để xử lý vấn đề này, nhiều doanh nghiệp đang lựa chọn các kỹ thuật hiện đại như nén, phân tầng hay khử trùng lặp. Nén được sử dụng để giảm số lượng bit trong dữ liệu, giảm kích thước tổng thể. Chống trùng lặp là quá trình loại bỏ dữ liệu trùng lặp không mong muốn khỏi một tập dữ liệu. Cuối cùng, phân tầng dữ liệu cho phép các công ty lưu trữ dữ liệu trong các tầng lưu trữ khác nhau, đảm bảo rằng dữ liệu nằm trong không gian lưu trữ phù hợp nhất. Các tầng dữ liệu có thể là đám mây công cộng, đám mây riêng hoặc lưu trữ flash, tùy thuộc vào kích thước và tầm quan trọng của dữ liệu.
4.3 Thiếu chuyên gia dữ liệu
Để vận hành công nghệ hiện đại cũng như các công cụ dữ liệu lớn cần có những chuyên gia về dữ liệu để đảm bảo hoạt động không bị gián đoạn. Những chuyên gia này có thể là nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, v.v., những người có kinh nghiệm làm việc với công cụ và hiểu được các tập dữ liệu khổng lồ.
Tuy nhiên, hiện nay nhiều công ty đang phải đối mặt với vấn đề thiếu chuyên gia về dữ liệu lớn. Điều này là do sự phát triển nhanh chóng của các công cụ xử lý dữ liệu, nhưng số lượng chuyên gia có trình độ không đủ để đối phó với sự tăng trưởng này.
Giải pháp
Cách thứ nhất là đầu tư nhiều tiền hơn vào việc tuyển dụng những chuyên gia thực sự chất lượng. Đồng thời, doanh nghiệp cũng sẽ đưa các chương trình đào tạo nhân viên để tận dụng tối đa nguồn lực. Một cách khác để tiết kiệm thời gian và tiền bạc là mua các giải pháp phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, máy học. Các công cụ này có thể được điều hành bởi các chuyên gia có kiến thức cơ bản về dữ liệu, những người có thể sử dụng các công cụ đáp ứng nhu cầu sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp.
4.4 Bảo mật dữ liệu
Bảo mật là một trong những thách thức lớn của dữ liệu lớn. Thông thường, các công ty chỉ tập trung vào việc tìm hiểu và phân tích các tập dữ liệu mà đẩy vấn đề bảo mật sang giai đoạn sau. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến vi phạm dữ liệu có tác động rất lớn đến toàn bộ doanh nghiệp.
Giải pháp
Thực hiện các bước để bảo mật dữ liệu của bạn ngay từ đầu. Được sử dụng đội ngũ chuyên gia an ninh mạng, sử dụng các công cụ bảo mật cao. Các bước bảo mật dữ liệu bao gồm:
- mã hóa dữ liệu
- Tách dữ liệu
- Kiểm soát nhận dạng và truy cập
- Triển khai bảo mật điểm cuối
- Giám sát an ninh thời gian thực
- Sử dụng các công cụ bảo mật Dữ liệu lớn
4.5 Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
Dữ liệu trong công ty đến từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ như các trang truyền thông xã hội, ERP, CRMnhật ký khách hàng, báo cáo tài chính, email,… Việc tích hợp tất cả các dữ liệu này giúp doanh nghiệp có được cái nhìn tổng quan hoặc báo cáo chi tiết để có những bước đi kinh doanh tối ưu và thông minh. Tương lai.
Giải pháp
Các doanh nghiệp thường giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các công cụ phù hợp. Một số công cụ tích hợp dữ liệu tốt được sử dụng rộng rãi như: Oracle Data Services Integration Platform, Mulesoft, Microsoft SQL, IBM InfoSphere, v.v.
Kết luận: Dữ liệu lớn là nguồn lực vô cùng to lớn cần được khai thác để doanh nghiệp xây dựng lợi thế cạnh tranh cho mình. Hy vọng bài viết đã cung cấp một cái nhìn hữu ích về dữ liệu lớn. Cập nhật các bài viết, thông tin công nghệ mới nhất TẠI ĐÂY
