Big data là gì? 5 ứng dụng trong vận hành doanh nghiệp

Sự xuất hiện của Big data là điều chắc chắn xảy ra trong bối cảnh cuộc cách mạng Công nghệ 4.0 bùng nổ mạnh mẽ đi kèm sự phát triển đột phá của trí tuệ nhân tạo (AI). Big data góp sức lớn trong việc giúp doanh nghiệp hiểu rõ, phân tích và thu thập thông tin chi tiết về khách hàng, từ đó nhà quản trị có thể đưa ra quyết định và chiến lược kinh doanh chính xác. Vậy big data là gì và làm thế nào để ứng dụng Big data trong việc vận hành doanh nghiệp, cùng 1Office tìm hiểu chi tiết trong bài dưới đây nhé

Big data là gì?

Big data là một thuật ngữ chỉ về các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp, đến mức khó có thể xử lý được bằng các phương pháp truyền thống. 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,…

Dữ liệu lớn hiện tại và trong tương lai gần là một công nghệ có tiềm năng tác động sâu sắc đến nhiều lĩnh vực trong cuộc sống của không chỉ người tiêu dùng mà còn ảnh hưởng tới cách thức vận hành của các doanh nghiệp. Việc phát triển và ứng dụng big data một cách hiệu quả sẽ giúp nhà quản trị giải quyết nhiều vấn đề phức tạp và tạo ra những cơ hội mới cho sự phát triển và chuyển đổi số.

Đặc điểm đặc trưng của Big data là gì?

Big data hay dữ liệu lớn có 3 đặc tính đặc trưng nhất, được biết tới với tên gọi “3V của Big data” gồm Volume – Velocity – Variety:

Volume – Khối lượng dữ liệu

Nói đến Big data là nói tới khối dữ liệu khổng lồ, việc xác định giá trị của dữ liệu và kích thước dữ liệu là rất quan trọng và cần thiết. Do đó, dữ liệu được doanh nghiệp thu thập đến từ nhiều nguồn khác nhau như IoT (Internet of Things), video, giao dịch kinh doanh, và các phương tiện truyền thông xã hội cần được phân tích và mổ xẻ. 

 

Trong giai đoạn công nghệ chưa phát triển mạnh, việc lưu trữ lượng big data là một thách thức đáng kể. Tuy nhiên, ngày nay, với sự xuất hiện của các nền tảng lưu trữ chi phí thấp như Hadoop và Data lake, quá trình lưu trữ dữ liệu đã trở nên dễ dàng và tiện lợi hơn nhiều.

 

Velocity – Tốc độ xử lý 

Thông thường, tốc độ của luồng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến bộ nhớ, thường cao hơn khi so sánh với việc ghi vào đĩa. Đặc biệt là trong thời đại ngày nay, với sự phát triển của IoT, các luồng dữ liệu truyền tải với tốc độ cực kỳ nhanh, đòi hỏi quá trình xử lý phải được thực hiện một cách kịp thời.

 

Ví dụ: Trên mạng xã hội Facebook, các thông báo như trạng thái, tweet,… mà đã cũ sẽ ít được người dùng quan tâm và nhanh chóng bị lãng quên. Dữ liệu hiện nay thường được cập nhật gần như trong thời gian thực, và tốc độ cập nhật thông tin dường như giảm xuống đến mức đơn vị mili giây.

 

Variety – Tính đa dạng, linh hoạt 

Tính đa dạng là đặc trưng quan trọng khác của Big Data, nổi bật với sự đa dạng cả về cấu trúc và phi cấu trúc, bao gồm dữ liệu số, email, video, âm thanh, giao dịch tài chính,… Tính đa dạng này ảnh hưởng đến hiệu suất, đồng thời là một trong những thách thức chính mà lĩnh vực Big Data cần giải quyết.

 

Phân loại các loại Big data

Big data được chia thành 3 loại dữ liệu, dựa trên 3 yếu tố dữ liệu phổ biến: 

• Dữ liệu có cấu trúc
• Dữ liệu phi cấu trúc
• Dữ liệu bán cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc thường được coi là dạng dữ liệu đơn giản nhất để quản lý và tìm kiếm. Đây 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, giúp cho việc xác định các thuật toán đơn giản để tìm kiếm và phân tích cho các nhà thiết kế và quản trị viên cơ sở dữ liệu.

 

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là bất kỳ tập hợp dữ liệu nào không có sự doanh nghiệp hoặc định rõ. Loại dữ liệu này thường hỗn loạn, khó xử lý, khó hiểu và đánh giá. Nó không tuân theo một cấu trúc cố định và có thể thay đổi theo thời gian. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các ý kiến, tweet, lượt chia sẻ, bài đăng trên mạng xã hội, video trên YouTube mà người dùng xem,…

 

Dữ liệu bán cấu trúc

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 chứa dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư, cũng như nhiều thuộc tính doanh nghiệp khác như người gửi, người nhận, chủ đề và ngày tháng. Các thiết bị có thể sử dụng gắn thẻ địa lý, thời gian để cung cấp dữ liệu có cấu trúc bên cạnh nội dung phi cấu trúc.

 

Vai trò của Big data trong doanh nghiệp là gì?

Big data đóng một vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định kinh doanh và xây dựng chiến lược. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, nhà quản trị có thể thu được những thông tin quan trọng để tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường và gặt hái nhiều thành công cho doanh nghiệp mình.

Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ và sự phổ biến của số hóa dữ liệu, các doanh nghiệp hiện nay đã có khả năng tự thu thập và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu. Tệp dữ liệu này bao gồm thông tin về khách hàng, doanh số bán hàng, lưu lượng trang web, tương tác trên mạng xã hội, và nhiều thông tin khác. Với sự đa dạng và lớn mạnh của tệp Big data này nó trở thành một nguồn tài nguyên quý giá, mang lại lợi thế cạnh tranh cực lớn cho doanh nghiệp.

 

Hỗ trợ ra quyết định

Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đã trở thành một điều bắt buộc và vô cùng quan trọng của các doanh nhân thành công. Phân tích big data giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định thông tin dựa trên bằng chứng rõ ràng thay vì trực giác. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể nhận diện các mô hình và xu hướng, giúp họ điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của mình để hiệu quả đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng để xác định sản phẩm nào được ưa chuộng nhất và sản phẩm nào không đạt hiệu suất tốt. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về phát triển sản phẩm, chiến lược tiếp thị, quản lý tồn kho và chương trình khuyến mãi cho người tiêu dùng. Bằng cách tận dụng big data, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình ra quyết định và tăng cơ hội thành công.

 

Hơn nữa, big data cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động của mình. Bằng cách phân tích dữ liệu vận hành, các công ty có thể xác định các khó khăn, giảm chi phí và nâng cao hiệu suất. Ví dụ, phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng có thể giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện, dẫn đến quy trình tối ưu hóa và giảm lãng phí. Bên cạnh đó, bằng cách sử dụng phân tích big data, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của mình và đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu có thể dẫn đến tăng cường năng suất và lợi nhuận.

 

Dự đoán xu hướng thị trường

Một lợi ích quan trọng của big data là khả năng phát hiện xu hướng thị trường và dự đoán hành vi tiêu dùng trong tương lai. Bằng cách phân tích dữ liệu trên các kênh mạng xã hội, đánh giá của khách hàng và các mô hình mua sắm, doanh nghiệp có thể nhận diện những xu hướng thị trường mới nổi và điều chỉnh chiến lược của mình phù hợp. Điều này giúp doanh nghiệp duy trì sự dẫn đầu trước đối thủ và nắm bắt cơ hội khi chúng xuất hiện.

Ví dụ, một cửa hàng thời trang có thể phân tích các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội và đánh giá của khách hàng để nhận diện xu hướng thời trang phổ biến. Bằng cách tận dụng thông tin này, cửa hàng có thể nhập hàng các sản phẩm đang hot và điều chỉnh chiến dịch tiếp thị để nhắm đến đúng đối tượng khách hàng. Việc tiếp cận một cách tích cực như vậy đối với xu hướng thị trường có thể mang lại cho doanh nghiệp ưu thế cạnh tranh và tăng cơ hội thành công.

 

Hơn nữa, phân tích big data cũng có thể giúp doanh nghiệp nhận diện những rủi ro và thách thức tiềm ẩn trên thị trường. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và các chỉ số thị trường, doanh nghiệp có thể đưa ra dự đoán chín chắn về biến động thị trường và điều chỉnh chiến lược của mình một cách thông tin. Điều này giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và đưa ra quyết định tích cực để bảo vệ lợi nhuận.

 

Nhìn chung, Big data là một công cụ mạnh mẽ có thể cách mạng hóa cách doanh nghiệp vận hành. Bằng cách tận dụng lượng lớn dữ liệu có sẵn, doanh nghiệp có thể cải thiện quá trình ra quyết định, tối ưu hóa hoạt động và dự đoán xu hướng thị trường. Sự đón nhận phân tích big data có thể mang lại cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh và định vị họ cho sự thành công lâu dài trong thế giới ngày nay, nơi dữ liệu đang đóng vai trò quyết định.

Cách thức hoạt động của Big data là gì?

Phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics) là quá trình thu thập, xử lý, làm sạch và phân tích các tập dữ liệu lớn để giúp các doanh nghiệp triển khai hóa dữ liệu lớn của họ. Quá trình này bao gồm 4 bước chính: thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu và phân tích dữ liệu.

 

Bước 1: Thu thập dữ liệu 

Quá trình thu thập dữ liệu khác nhau đối với mỗi doanh nghiệp. Với công nghệ hiện nay, doanh nghiệp có thể tập hợp cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau từ lưu trữ đám mây đến ứng dụng di động, cảm biến IoT trong cửa hàng,… 

 

Một số dữ liệu sẽ được lưu trữ trong các kho dữ liệu (data warehouses) để các công cụ và giải pháp thông tin kinh doanh có thể dễ dàng truy cập. Dữ liệu nguyên thủy hoặc phi cấu trúc, quá đa dạng hoặc phức tạp đối với kho dữ liệu có thể được gán metadata và lưu trữ trong hồ dữ liệu (data lake).

 

Bước 2: Xử lý dữ liệu 

Khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ, chúng cần phải được xử lý đúng cách để đạt được kết quả chính xác đối với các truy vấn phân tích, đặc biệt là khi dữ liệu mở rộng hơn và mang tính phi cấu trúc. Dữ liệu có sẵn đang tăng lên một cách nhanh chóng, khiến cho việc xử lý dữ liệu trở thành một thách thức đối với các doanh nghiệp. 

 

Một cách xử lý big data khác là xử lý theo từng lô (batch processing). Cách này truy vấn vào các khối dữ liệu lớn theo thời gian và bóc tách xử lý riêng từng tệp. Việc xử lý riêng lẻ từng khối dữ liệu mang lại lợi ích là tiết kiệm thời gian phân tích khi có một khoảng thời gian chờ giữa việc thu thập và phân tích dữ liệu. Xử lý luồng (stream processing) có thể nhìn vào các đợt nhỏ dữ liệu một cách liên tục, rút ngắn thời gian chờ đợi giữa việc thu thập và phân tích và đưa ra quyết định nhanh chóng, tuy nhiên cách xử lý luồng phức tạp hơn và thường tốn kém hơn.

 

Bước 3: Làm sạch dữ liệu 

Dữ liệu lớn hay nhỏ đều cần được làm sạch để cải thiện chất lượng dữ liệu và đạt được kết quả mạnh mẽ hơn; tất cả dữ liệu phải được định dạng đúng và bất kỳ dữ liệu trùng lặp hoặc không liên quan nào phải được loại bỏ hoặc được tính đến. Dữ liệu bẩn có thể làm mờ và dẫn đến những hiểu lầm sai lệch.

 

Bước 4: Phân tích dữ liệu 

Đưa dữ liệu lớn vào trạng thái sử dụng tốn khá nhiều thời gian thời gian. Khi nó đã sẵn sàng, các quy trình phân tích tiên tiến có thể biến dữ liệu lớn thành những hiểu biết sâu sắc. Một số phương pháp phân tích dữ liệu lớn bao gồm:

• Khai thác dữ liệu (Data mining) sắp xếp qua các bộ dữ liệu lớn để xác định các mô hình và mối quan hệ bằng cách xác định những điểm bất thường và tạo ra các cụm dữ liệu.
• Phân tích dự đoán (Predictive analytics) sử dụng dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp để đưa ra dự đoán về tương lai, xác định rủi ro và cơ hội sắp tới.
• Học sâu (Deep learning) mô phỏng các mô hình học tập của con người bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để xây dựng các thuật toán xác định mô hình trong dữ liệu phức tạp và trừu tượng nhất.

 

Ứng dụng thực tế của Big data trong các ngành

Big data và phân tích có thể áp dụng trong đa dạng vấn đề kinh doanh và nhiều tình huống sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn đang thực sự được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của kinh tế, đồng thời tạo ra những đổi mới đáng chú ý, giúp nâng cao hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.

 

Ứng dụng big data trong ngành ngân hàng

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được áp dụng hiệu quả, thể hiện vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng, từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính.

Cụ thể, ngân hàng ứng dụng Big Data như sau:

• Sử dụng kỹ thuật phân cụm để đưa ra các quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có khả năng xác định các địa điểm chi nhánh tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, từ đó đề xuất việc mở chi nhánh mới.
• Kết hợp nhiều quy tắc từ các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần sẵn sàng cung cấp tại một chi nhánh vào thời điểm cụ thể hàng năm.
• Khoa học dữ liệu đóng vai trò chủ chốt trong hệ thống ngân hàng kỹ thuật số.
• Machine learning và trí tuệ nhân tạo là những công nghệ được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan.
• Khoa học dữ liệu hỗ trợ trong việc xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày, đồng thời đảm bảo an ninh cho hệ thống ngân hàng.

Ứng dụng big data trong ngành giáo dục

Ứng dụng big data trong ngành giáo dục là gì? Trong ngành giáo dục, việc xử lý các dữ liệu bảo mật, thông tin về học sinh, sinh viên, giảng viên, tài liệu,… đều cần được thực hiện một cách nhanh chóng và hiệu quả. Do đó, việc ứng dụng Big Data vào lĩnh vực giáo dục mang lại nhiều chức năng hữu ích, bao gồm:

• Phân tích, lưu trữ và quản lý các bộ dữ liệu lớn, bao gồm hồ sơ của sinh viên và 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 thông tin cần thiết về các hoạt động trong lớp và hỗ trợ đưa ra quyết định cho giáo viên và những người tham gia giảng dạy.
• Hỗ trợ giữ kín các bộ đề kiểm tra không thể bị rò rỉ.

 

Ví dụ: Trường Đại học Kinh tế Quốc Dân với gần 30,000 sinh viên thuộc nhiều ngành khác nhau, đã triển khai Hệ thống Quản lý và Học tập. Hệ thống phân tích big data này giúp thầy cô theo dõi thời gian sử dụng tài nguyên trong hệ thống, tổng kết quá trình và kết quả học tập của sinh viên.

Ứng dụng big data trong thương mại điện tử

Thương mại điện tử không chỉ hưởng lợi từ việc thực hiện giao dịch trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp, dù lớn hay nhỏ, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh mẽ để cải thiện công nghệ. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

 

Thương mại điện tử ứng dụng Big Data như sau:

• Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu từ khách hàng ngay cả trước khi họ thực sự bắt đầu giao dịch.
• Xây dựng một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.
• Người quản lý trang thương mại điện tử có khả năng xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu hóa thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.
• Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự, từ đó tăng khả năng bán hàng và tạo ra doanh thu cao hơn.
• Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi mã khuyến mãi cho khách hàng cụ thể đó.
• Ứng dụng Big Data còn có thể tạo báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, và nhiều hơn nữa.
• Xác định các yêu cầu của khách hàng, điều họ muốn và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để đáp ứng nhu cầu của họ.
• Phân tích hành vi và sự quan tâm của khách hàng theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.
• Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
• Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu được tùy chỉnh theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng.
• Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, việc nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được thực hiện dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.

Ứng dụng big data trong Digital Marketing

Digital Marketing được xem như là chìa khóa quan trọng mở cửa đến thành công cho mọi doanh nghiệp. Hiện nay, không chỉ các công ty lớn mới có khả năng triển khai các chiến lược quảng cáo tiếp thị, mà ngay cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể thực hiện các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội để quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã đóng vai trò quan trọng trong việc định hình sự phát triển mạnh mẽ của Digital Marketing, biến nó thành một phần không thể thiếu trong bất kỳ doanh nghiệp nào.

Lĩnh vực Digital Marketing ứng dụng Big Data như sau:

• Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cơ hội để tiếp tục thực hiện các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.
• Xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.
• Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những điều cần thực hiện để đạt được kết quả tốt hơn.
• Khoa học dữ liệu được sử dụng để nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu kỳ khách hàng.
• Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các doanh nghiệp thực hiện chúng trong chiến lược nội dung để cải thiện thứ hạng trang web doanh nghiệp trên Google (SEO).
• Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và tối ưu hóa lợi nhuận.

Ứng dụng big data trong chăm sóc khách hàng

Ứng dụng big data trong chăm sóc khách hàng là gì? Ngoài chất lượng sản phẩm, việc cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng xuất sắc là một yếu tố mà khách hàng đặt kỳ vọng cao. Trong giai đoạn mới gia nhập thị trường, Big Data có vai trò quan trọng trong việc giúp chủ doanh nghiệp tìm ra các giải pháp và đề xuất tối ưu để hiểu rõ khách hàng và xác định lợi thế cạnh tranh.

 

Cách thức ứng dụng Big Data vào chăm sóc khách hàng:

• Xác định nhu cầu của khách hàng: Tập trung vào việc hiểu rõ nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng để có thể đáp ứng và chăm sóc khách hàng tốt nhất.
• Phân tích hành vi và sự quan tâm của khách hàng: Sử dụng Big Data để phân tích hành vi và sự quan tâm của khách hàng và Tạo ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu cụ thể của khách hàng, đồng thời thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu để tiếp cận đúng đối tượng và tăng cường tương tác.
• Nắm bắt sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu: Đánh giá sự tương đồng giữa các đặc điểm của khách hàng và nhu cầu của họ từ đó xây dựng chiến dịch quảng cáo chính xác, nhắm mục tiêu một cách hiệu quả.

———————

Big data mang lại nhiều ứng dụng hữu ích, góp phần vào sự phát triển của cuộc sống con người. Tuy nhiên, nếu con người không thể kiểm soát được nó, sẽ xuất hiện nhiều thách thức. Vì vậy, việc hiểu rõ về big data là bước quan trọng để có khả năng tiếp cận công nghệ này một cách thuận lợi hơn. Hy vọng bài viết trên của 1Office có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về big data là gì, cách thức hoạt động của nó và các ứng dụng của big data trong vận hành doanh nghiệp của các ngành.