Big Data Analytics: Cách thức hoạt động và tính ứng dụng

Trong bối cảnh hiện nay, dữ liệu đã trở thành nguồn tài nguyên quý báu và phân tích dữ liệu lớn – Big Data Analytics đã trở thành một đề tài hấp dẫn, thu hút sự quan tâm đặc biệt từ nhiều doanh nghiệp và tổ chức. Tuy nhiên, quá trình khai thác và phân tích big data đặt ra một thách thức phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu và kỹ năng cao. Trong bài viết này, 1Office sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về tất cả những thông tin cần biết về Big Data Analytics là gì!

Big Data Analytics là gì?

Big Data Analytics (Phân tích khối dữ liệu lớn) là quá trình tiến hành phân tích và xử lý các tập dữ liệu lớn, đa dạng chủng loại, và phức tạp nhằm tìm kiếm, khám phá các thông tin hữu ích và giá trị cho các doanh nghiệp. Dữ liệu trong quá trình này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, từ các nguồn khác nhau như máy tính, cảm biến, trang web, mạng xã hội, và nhiều nguồn khác.

Thông qua Big Data Analytics, doanh nghiệp có thể khám phá thông tin hữu ích, đáng tin cậy và mối liên quan giữa các dữ liệu, từ đó hỗ trợ quyết định và phát triển chiến lược kinh doanh.

Tại sao Big Data Analytics quan trọng với doanh nghiệp?

Hiện nay, việc phân tích big data đã trở thành một công cụ quan trọng đối với các doanh nghiệp ở mọi quy mô và trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nhìn chung, phân tích big data hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và thông tin thành những insight. Việc áp dụng Big Data Analytics có thể mang lại lợi thế cạnh tranh cực lớn so với các đối thủ cạnh tranh, cụ thể:

Nắm bắt hành vi và thói quen của khách hàng

Big Data Analytics sẽ hỗ trợ doanh nghiệp thu thập cũng như phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp họ có cái nhìn sâu sắc hơn về nhu cầu, thói quen mua sắm, sở thích và hành vi của khách hàng. Nhờ vào việc phân tích, họ có thể đưa ra quyết định kinh doanh và chiến lược marketing thông minh, từ đó tạo ra sản phẩm và dịch vụ hấp dẫn hơn để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Tối ưu hiệu quả vận hành doanh nghiệp

Big Data Analytics hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đánh giá, phân tích và tối ưu hóa toàn diện quy trình sản xuất, phân phối và quản lý hàng hóa. Kết quả là cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và tăng doanh thu, từ đó nâng cao năng suất và hiệu quả kinh doanh.

Dự đoán xu hướng & dự báo tình hình

Khả năng dự báo xu hướng và tình hình tương lai của Big Data Analytics dựa trên phân tích dữ liệu quá khứ và hiện tại giúp doanh nghiệp lập/thay đổi kế hoạch, chiến lược trung và dài hạn, đồng thời tối ưu sự chính xác của các quyết định kinh doanh. Big data sẽ giúp doanh nghiệp có khả năng xác định những cơ hội mới, đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn, hoạt động hiệu quả hơn, tăng cường lợi nhuận và tạo ra sự hài lòng từ phía khách hàng.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Với những dữ liệu được phân tích chuyên sâu, doanh nghiệp có thể dựa vào đó để cải thiện trải nghiệm của khách hàng từ giai đoạn tìm hiểu sản phẩm/dịch vụ cho đến quá trình hậu mãi. Điều này giúp tạo lòng tin, thúc đẩy sự hài lòng và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.

Tăng cường bảo mật thông tin

Trong quá trình sử dụng Big Data Analytics, bảo mật thông tin trở nên quan trọng để ngăn chặn rò rỉ dữ liệu hoặc vi phạm quy định về bảo mật. Do đó, doanh nghiệp cần thực hiện các biện pháp bảo mật dữ liệu chặt chẽ để bảo vệ thông tin của khách hàng và doanh nghiệp.

Các phương pháp Big Data Analytics

Có nhiều loại Big Data Analytics hay các phương pháp phân tích Big data được sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu:

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả là một loại phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xu hướng hiện tại và hiệu suất hoạt động của mình. Bằng cách đơn giản hóa dữ liệu và tóm tắt dữ liệu thành dạng có thể đọc được, phân tích mô tả giúp doanh nghiệp xác định các xu hướng và thông tin chi tiết quan trọng.

Sau khi xác định xu hướng và thông tin chi tiết bằng phân tích mô tả, doanh nghiệp có thể sử dụng các loại phân tích khác để tìm hiểu thêm về nguyên nhân gây ra những xu hướng đó. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

Ví dụ: Công ty Hóa chất Dow đã sử dụng phân tích mô tả để theo dõi dữ liệu về mức độ sử dụng không gian văn phòng của mình. Phân tích mô tả cho thấy rằng có rất nhiều không gian văn phòng chưa được sử dụng đúng mức. Nhờ thông tin này, Công ty Hóa chất Dow đã thúc đẩy việc sử dụng cơ sở vật chất xung quanh môi trường văn phòng của mình và tiết kiệm được khoảng 4 triệu đô la mỗi năm.

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Phân tích chẩn đoán là một loại phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nguyên nhân của các sự kiện nhất định liên quan đến khách hàng, nhân viên, sản phẩm, v.v. Bằng cách sử dụng phân tích chẩn đoán, doanh nghiệp có thể trả lời câu hỏi “Tại sao điều đó lại xảy ra?”

Trong kinh doanh, phân tích chẩn đoán hữu ích trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như:

• Nghiên cứu lý do dẫn đến các chỉ số rời bỏ: Phân tích chẩn đoán có thể giúp doanh nghiệp xác định những yếu tố nào dẫn đến việc khách hàng rời bỏ. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các biện pháp để cải thiện trải nghiệm khách hàng và giảm tỷ lệ rời bỏ.
• Tìm hiểu xu hướng sử dụng của khách hàng trung thành: Phân tích chẩn đoán có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách khách hàng trung thành sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ của mình. Từ đó, doanh nghiệp có thể cung cấp các trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho khách hàng trung thành.

Ví dụ: Một doanh nghiệp sử dụng phân tích chẩn đoán để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị trên mạng xã hội. Phân tích chẩn đoán cho thấy rằng một trong những chiến dịch có hiệu quả nhất là chiến dịch tập trung vào việc tạo ra nội dung hấp dẫn và có liên quan đến đối tượng mục tiêu. Nhờ phân tích chẩn đoán, doanh nghiệp đã hiểu được nguyên nhân khiến chiến dịch này thành công. Từ đó, doanh nghiệp có thể áp dụng các chiến lược tương tự cho các chiến dịch tiếp thị trong tương lai.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán là loại phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp đưa ra dự đoán về tương lai, chẳng hạn như xu hướng của khách hàng, xu hướng của thị trường, v.v. Bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử và hiện tại, phân tích dự đoán có thể xác định các mẫu và xu hướng có thể xảy ra trong tương lai.

Phân tích dự đoán sử dụng các công cụ và mô hình dự đoán như công nghệ khai thác dữ liệu, AI và học máy để đưa ra dự đoán của mình. Các công cụ này có thể phân tích lượng lớn dữ liệu phức tạp để xác định các mẫu và xu hướng mà con người có thể không thể nhìn thấy.

Phân tích dự đoán là một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như:

• Marketing: Phân tích dự đoán có thể giúp doanh nghiệp xác định các xu hướng của khách hàng và thị trường để họ có thể đưa ra các chiến lược marketing hiệu quả hơn.
• Bán hàng: Phân tích dự đoán có thể giúp doanh nghiệp xác định khách hàng tiềm năng và dự đoán khả năng mua hàng của họ.
• Sản xuất: Phân tích dự đoán có thể giúp doanh nghiệp xác định nhu cầu sản phẩm và dịch vụ trong tương lai để họ có thể lên kế hoạch sản xuất hiệu quả hơn.

Ví dụ: PayPal là một công ty cung cấp dịch vụ thanh toán trực tuyến. Họ đã sử dụng phân tích dự đoán để xác định các hoạt động gian lận của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu thanh toán trong quá khứ và dữ liệu hành vi của người dùng, PayPal có thể phát hiện các mẫu bất thường có thể là dấu hiệu của gian lận. Phân tích dự đoán đã giúp PayPal giảm đáng kể tỷ lệ gian lận. Điều này đã giúp bảo vệ khách hàng và doanh thu của công ty.

Phân tích theo quy định (Prescriptive Analytics)

Phân tích theo quy định là loại phân tích dữ liệu lớn sử dụng kết quả từ phân tích mô tả và dự đoán để đưa ra giải pháp cho một vấn đề cụ thể. Loại phân tích này dựa trên các quy tắc để quy định một lộ trình phân tích nhất định và sử dụng thông tin chi tiết từ dữ liệu để đề xuất bước tiến tốt nhất cho công ty.

Phân tích theo quy định có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như:

• Chăm sóc sức khỏe: Phân tích theo quy định có thể được sử dụng để xác định các nhóm bệnh nhân có nguy cơ cao mắc các bệnh nhất định, chẳng hạn như béo phì, bệnh tiểu đường và bệnh tim mạch. Điều này có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tập trung các nỗ lực phòng ngừa và điều trị của họ vào những người cần nhất.
• Bán hàng: Phân tích theo quy định có thể được sử dụng để xác định các khách hàng tiềm năng có khả năng mua hàng cao nhất. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu các nỗ lực tiếp thị của họ hiệu quả hơn.
• Sản xuất: Phân tích theo quy định có thể được sử dụng để xác định các khu vực của quá trình sản xuất có thể được cải thiện. Điều này có thể giúp các công ty giảm chi phí và cải thiện chất lượng sản phẩm.

Ví dụ: Trong ngành chăm sóc sức khỏe, phân tích theo quy định có thể được sử dụng để quản lý số lượng bệnh nhân. Ví dụ: một bệnh viện có thể sử dụng phân tích theo quy định để đo số lượng bệnh nhân béo phì. Sau đó, bệnh viện có thể thêm các bộ lọc cho các yếu tố như bệnh tiểu đường và mức cholesterol LDL để xác định nơi cần tập trung điều trị. Phân tích theo quy định đã giúp bệnh viện xác định rằng một nhóm bệnh nhân có nguy cơ cao mắc các bệnh tim mạch. Bệnh viện đã có thể tập trung các nỗ lực phòng ngừa và điều trị của mình vào nhóm bệnh nhân này, dẫn đến giảm tỷ lệ mắc bệnh tim mạch.

Nguyên tắc hoạt động của Big Data Analytics là gì?

Nguyên tắc hoạt động cơ bản của quá trình phân tích big data bao gồm các bước: 

• Thu thập dữ liệu
• Xử lý dữ liệu
• phân tích dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu. 

Để thực hiện các quy trình phân tích này, doanh nghiệp có thể áp dụng nhiều công nghệ và phương pháp khác nhau, bao gồm các kỹ thuật thống kê, khai phá dữ liệu, học máy, và trí tuệ nhân tạo.

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình Big Data Analytics. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:

• Các nguồn truyền thống:
  • Hệ thống cơ sở dữ liệu: Dữ liệu từ các hệ thống cơ sở dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, chẳng hạn như hệ thống CRM, hệ thống ERP, hệ thống kế toán, v.v.
  • Các báo cáo: Dữ liệu từ các báo cáo kinh doanh, báo cáo tài chính, báo cáo bán hàng, v.v.
  • Các cuộc khảo sát khách hàng: Dữ liệu từ các cuộc khảo sát được thực hiện với khách hàng để hiểu nhu cầu và sở thích của họ.
• Các nguồn trực tuyến:
  • Mạng xã hội: Dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram, v.v.
  • Trang web: Dữ liệu từ các trang web của doanh nghiệp, chẳng hạn như dữ liệu lưu lượng truy cập, dữ liệu mua sắm trực tuyến, v.v.
  • Ứng dụng di động: Dữ liệu từ các ứng dụng di động của doanh nghiệp, chẳng hạn như dữ liệu sử dụng ứng dụng, dữ liệu mua sắm trong ứng dụng, v.v.

Xử lý dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng tiếp theo sau khi thu thập dữ liệu. Quá trình này nhằm mục đích làm sạch dữ liệu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, điền các giá trị bị thiếu và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu trước khi thực hiện phân tích.

Cụ thể, các công việc cần thực hiện trong quá trình tiền xử lý dữ liệu bao gồm:

• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ các lỗi, sai sót, dữ liệu không hợp lệ, dữ liệu ngoại lai,…
• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp: giữ lại duy nhất một bản sao của mỗi mẫu dữ liệu.
• Điền các giá trị bị thiếu: thay thế các giá trị bị thiếu bằng một giá trị hợp lý.
• Chuẩn hóa dữ liệu: chuyển đổi dữ liệu về cùng một đơn vị đo lường hoặc phạm vi giá trị.

Phân tích dữ liệu

Ở giai đoạn phân tích dữ liệu, dữ liệu sẽ được thử nghiệm với nhiều mô hình, thuật toán và phương pháp phân tích khác nhau để tìm ra những mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng. Quá trình phân tích dữ liệu là một quá trình phức tạp và đòi hỏi chuyên môn. Việc lựa chọn đúng mô hình, thuật toán và phương pháp phân tích sẽ giúp đảm bảo hiệu quả của quá trình phân tích.

Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ quan trọng trong phân tích dữ liệu lớn. Nó giúp chuyển đổi kết quả phân tích thành các hình ảnh trực quan, giúp người dùng dễ dàng hiểu và nắm bắt thông tin. Việc sử dụng các hình thức trực quan này giúp người dùng dễ nhận biết các mẫu, xu hướng và mối liên hệ trong dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

Một số lĩnh vực nên áp dụng Big Data Analytics

Big Data Analytics là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn để tìm kiếm thông tin và kiến thức có giá trị. Công nghệ này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội và tối ưu hóa hoạt động.

Kinh doanh và tiếp thị

Big Data Analytics giúp doanh nghiệp xác định xu hướng và sở thích của khách hàng, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và nắm bắt thị trường mục tiêu. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng Big Data Analytics để phân tích dữ liệu từ các trang web, mạng xã hội và ứng dụng di động để hiểu rõ hơn về khách hàng của mình. Từ đó, doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến lược tiếp thị phù hợp hơn với nhu cầu và sở thích của khách hàng.

Tài chính và ngân hàng

Big Data Analytics hỗ trợ phân tích rủi ro tín dụng, dự báo thị trường tài chính và phân tích hiệu suất đầu tư. Ví dụ, một ngân hàng có thể sử dụng Big Data Analytics để phân tích dữ liệu từ hồ sơ tín dụng của khách hàng để xác định nguy cơ vỡ nợ. Từ đó, ngân hàng có thể đưa ra quyết định cấp tín dụng một cách chính xác hơn.

Y tế

Big Data Analytics giúp điều tra và dự đoán dịch bệnh, tối ưu hóa việc quản lý thông tin bệnh nhân và nghiên cứu y học. Ví dụ, một bệnh viện có thể sử dụng Big Data Analytics để phân tích dữ liệu từ hồ sơ bệnh án của bệnh nhân để xác định các dấu hiệu sớm của một căn bệnh. Từ đó, bệnh viện có thể đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời để ngăn ngừa bệnh phát triển.

Công nghiệp sản xuất

Big Data Analytics giúp giám sát hiệu suất sản xuất, dự đoán và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Ví dụ, một nhà máy sản xuất có thể sử dụng Big Data Analytics để phân tích dữ liệu từ các thiết bị sản xuất để xác định các vấn đề tiềm ẩn. Từ đó, nhà máy có thể thực hiện các biện pháp khắc phục kịp thời để tránh gián đoạn sản xuất.

Giáo dục

Big Data Analytics giúp theo dõi tiến độ học tập và cải thiện chất lượng giáo dục thông qua phân tích dữ liệu học tập. Ví dụ, một trường học có thể sử dụng Big Data Analytics để phân tích dữ liệu từ bài tập, bài kiểm tra và bài luận của học sinh để xác định các lỗ hổng trong kiến thức của học sinh. Từ đó, trường học có thể đưa ra các biện pháp hỗ trợ học sinh học tập hiệu quả hơn.

Giao thông vận tải

Big Data Analytics giúp dự đoán tình hình giao thông, tối ưu hóa lộ trình và cải thiện an toàn giao thông. Ví dụ, một thành phố có thể sử dụng Big Data Analytics để phân tích dữ liệu từ các camera giao thông để dự đoán tình trạng tắc nghẽn giao thông. Từ đó, thành phố có thể đưa ra các biện pháp điều tiết giao thông để giảm thiểu tắc nghẽn.

Công nghệ và phát triển sản phẩm

Big Data Analytics giúp phân tích thông tin phản hồi khách hàng, tối ưu hóa quy trình phát triển sản phẩm mới. Ví dụ, một công ty công nghệ có thể sử dụng Big Data Analytics để phân tích dữ liệu từ các đánh giá sản phẩm của khách hàng để xác định các tính năng cần cải thiện. Từ đó, công ty có thể phát triển các sản phẩm mới đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

———————————-

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Big Data Analytics là gì và cách áp dụng nó trong thực tế. Chúc bạn thành công trong việc áp dụng Big Data Analytics để đạt được những kết quả tuyệt vời trong công việc và phát triển kinh doanh!