Big data là gì? Ứng dụng của big data trong thực tiễn

Lịch sử Big Data và các cân nhắc hiện tại

Mặc dù cụm từ “Big Data” là tương đối mới, nhưng hành động thu thập và lưu trữ một lượng lớn thông tin để phân tích đã diễn ra từ lâu. Khái niệm này xuất hiện vào đầu những năm 2000 khi nhà phân tích ngành công nghiệp Doug Laney đưa ra định nghĩa chính xác về Big Data qua 3 chữ V:

• Volume (khối lượng): Các tổ chức thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm các giao dịch kinh doanh, phương tiện truyền thông xã hội và thông tin từ dữ liệu cảm biến hoặc thiết bị này tới thiết bị kia. Trong quá khứ, lưu trữ nó sẽ là một vấn đề – nhưng với các công nghệ mới (như Hadoop) đã giảm bớt gánh nặng phần nào.
• Velocity (Tốc độ): Các luồng dữ liệu ở tốc độ chưa từng thấy và phải được xử lý kịp thời. Thẻ RFID, cảm biến và hệ thống đo sáng thông minh đang thúc đẩy nhu cầu xử lý các torrent dữ liệu gần thời gian thực.
• Variety(Đa dạng): Dữ liệu có trong tất cả các loại định dạng – từ dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu  trong cơ sở dữ liệu truyền thống sang tài liệu văn bản phi cấu trúc, email, video, âm thanh, dữ liệu mã cổ phiếu và các giao dịch tài chính.

Ngoài ra, chúng ta xem xét thêm hai chiều hướng khi nói đến dữ liệu lớn:

• Variability(Sự biến đổi): Dữ liệu cũng gia tăng đột biến theo mùa, đôi khi cũng khiến chúng ta khó khăn trong việc thu thập dữ liệu vào những đợt cao điểm. Thậm chí nhiều hơn như vậy với dữ liệu phi cấu trúc.
• Complexity(Phức tạp): Dữ liệu ngày hôm nay đến từ nhiều nguồn, làm cho việc liên kết, so khớp, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu trên các hệ thống rất khó khăn. Tuy nhiên, cần kết nối và tương quan các mối quan hệ, phân cấp và nhiều liên kết dữ liệu hoặc dữ liệu của bạn có thể nhanh chóng thoát ra khỏi sự mất kiểm soát.

Sự liên quan mật thiết của Big data và Analytics (phân tích dữ liệu)

Big data là những dữ liệu vượt quá khả năng lưu trữ, xử lý cũng như tính toán của cơ sở dữ liệu và kỹ thuật phân tích dữ liệu thông thường. Chúng yêu cầu những công cụ và phương pháp để phân tích, trích xuất thông tin từ dữ liệu có quy mô lớn.

Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, tổ chức và phân tích các tập dữ liệu lớn nhằm khám phá ra các thông tin hữu ích. Chúng tập hợp các công nghệ và kỹ thuật đòi hỏi những hình thức tích hợp mới để tiết lộ các giá trị ẩn từ các bộ dữ liệu lớn, khác với các công nghệ thông thường, chúng phức tạp hơn và quy mô lớn. Nó chủ yếu tập trung vào giải quyết các vấn đề mới hoặc vấn đề cũ theo những cách hiệu quả hơn.

Các loại phân tích dữ liệu lớn:

• Phân tích mô tả: Cung cấp tập dữ liệu lịch sử, cung cấp xác suất và xu hướng trong tương lai.
• Phân tích chẩn đoán: Tìm và hiểu nguyên nhân của các sự kiện và hành vi.
• Phân tích dự đoán: Sử dụng dữ liệu quá khứ, sử dụng nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu hiện tại và đưa ra các kịch bản về những gì có thể xảy ra.
• Phân tích quy luật: Tìm ra hành động đúng được thực hiện.

Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?

Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không xoay quanh số lượng dữ liệu bạn có, nhưng bạn sẽ làm gì với nó. Bạn có thể lấy dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và phân tích nó để tìm câu trả lời cho phép giảm chi phí, 2) giảm thời gian, 3) phát triển sản phẩm mới và dịch vụ được tối ưu hóa, và 4) ra quyết định thông minh. Khi bạn kết hợp dữ liệu lớn với các phân tích mạnh mẽ, bạn có thể thực hiện các tác vụ liên quan đến kinh doanh như:

• Xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố, sự cố và khiếm khuyết trong thời gian gần.
• Tạo phiếu giảm giá tại điểm bán hàng dựa trên thói quen mua của khách hàng.
• Tính lại toàn bộ danh mục rủi ro trong vài phút.
• Phát hiện hành vi gian lận trước khi nó ảnh hưởng đến tổ chức của bạn.

Ứng dụng tuyệt vời của Big data

Với xu hướng công nghệ 4.0 như hiện nay, Big data được ứng dụng rất đa dạng và hữu ích trong rất nhiều lĩnh vực. Những công ty trên Thế giới và Việt Nam sớm ứng dụng Big data như Amazon, IBM, Microsoft, HP, Dell, Facebook, FPT… 

Phân tích khách hàng mục tiêu

Đây là lĩnh vực mà Big data tham gia nhiều nhất bằng cách phân tích hành vi, thói quen và sở thích của nhiều nhóm khách hàng. Các công ty sẽ kết hợp thêm dữ liệu về truyền thông và xã hội để thu thập một cách toàn diện về khách hàng, tiên đoán đúng những mục tiêu đề ra như thời điểm mua hàng, khả năng chi trả …

Ví dụ, Big data có thể tiên đoán gần như chính xác thời điểm một phụ nữ dự định lập gia đình hoặc có con. Từ đó, họ cung cấp những sản phẩm, dịch vụ cần thiết và phù hợp nhất với đối tượng. Điều này, vừa có tỉ lệ thành công cao, vừa giảm thiểu thời gian tìm kiếm.

Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Từ dữ liệu truyền thông và xã hội, hoặc dữ liệu từ xu hướng tìm kiếm trên internet, các nhà bán lẻ, nhà sản xuất, kinh doanh dễ dàng theo dõi được lượng hàng hóa phân bổ khu vực nào, vị trí của phương tiện vận chuyển và thậm chí cả tuyến đường phương tiện đi qua nhờ Big data sử dụng cảm biến định vị dạng tần số.

Ngoài ra, Big data còn đo lường được thói quen, thái độ làm việc cũng như những khu vực mà nhân viên đi đến để đo lường hiệu suất làm việc. Những nhà “săn đầu người” cũng nhận định, Big data giúp họ định hình đối tượng, giúp đánh giá khách quan về văn hóa các công ty…

Ngành y tế cộng đồng

Big data rất hữu ích cho sự phát triển sức khỏe của cộng đồng, mang lại những thành tựu đáng kể cho nền y học. Phân tích dữ liệu lớn giúp nhận định và dự đoán bệnh học chính xác bằng cách giải mã chuỗi DNA với thời gian cực ngắn. Từ đó, xây dựng được phác đồ điều trị phù hợp.

Đối với trẻ sơ sinh, đặc biệt là sinh non và có bệnh lý, Big data được ứng dụng để phân tích nhịp tim và sự thở của từng bé. Nhờ vào những thuật toán, Big data giúp giám sát, phân tích và dự đoán trước khả năng nhiễm trùng trên từng cá thể bệnh nhi giúp cứu sống nhiều trẻ sơ sinh vốn còn rất yếu ớt.

Thực tế nhất hiện nay là tình hình dịch bệnh lan tràn khắp Thế giới. Big data được ứng dụng để không chỉ thống kê số người nhiễm bệnh mà còn tham gia vào phân tích hệ gen đặc thù của virus Covid-19 (hiện nay phát hiện chủng L và chủng S), những đối tượng nào dễ nhiễm bệnh nhất, những đối tượng nào dễ bị virus phá hủy nhất, tập hợp hồ sơ y khoa của từng người, những bệnh nền người đó đã mắc sẵn hay danh sách những đối tượng nghi nhiễm.

Kinh doanh tài chính, ngân hàng

Mọi ngân hàng đều có một dữ liệu rất lớn từ thông tin hồ sơ khách hàng cho đến khả năng tài chính, thói quen tiết kiệm và đầu tư, tình trạng gia đình và nhu cầu vay tiêu dùng, hệ thống ATM, giám sát, mobile banking, hệ thống lưu trữ dữ liệu chuyên ngành, tín dụng, hệ thống liên quan đến ngân hàng nhà nước, thuế, hệ thống giao dịch…

Đầu tư chứng khoán hay cổ phiếu cũng có sự tham gia của dữ liệu lớn và các quyết định mua bán, giao dịch cũng từ thuật toán dữ liệu mà ra. Những công cụ Big data mang lại như Google Trends được sử dụng để phân tích tâm lý khách hàng hay điển hình là HFT (hoạt động giao dịch tần suất cao) giúp nhà quản lý, công ty chứng khoán phát hiện những lỗ hổng trong giao dịch hoặc những hành vi gian lận. Ở Mỹ, công cụ này chiếm hơn 60% các hoạt động giao dịch chứng khoán.

An ninh, chính trị, pháp luật

Big Data được ứng dụng trong việc cải thiện nền an ninh quốc gia, bảo mật thông tin và giúp thực thi pháp luật trên toàn quốc. Cơ quan công an sử dụng Big data để truy lùng, bắt tội phạm và theo dõi hành vi sau khi được mãn hạn tù, dự đoán những vụ tấn công, khủng bố cũng như phát hiện những gian lận kinh tế.

Tối ưu hóa máy móc, thiết bị

Big data tham gia vào việc giúp thiết bị, máy móc làm việc hiệu quả và thông minh hơn. Ví dụ, công cụ Big data được sử dụng vào việc vận hành xe tự lái, trang bị máy ảnh hay hệ thống GPS trên xe nhằm cải thiện chất lượng lưu thông mà giảm thiểu tối đa sự tham gia của con người.

Xây dựng thành phố thông minh hơn

Công cụ Big data trong việc xây dựng hệ thống giao thông, hạ tầng một cách khoa học. Big data lưu trữ, phân tích và đưa ra những dữ liệu về luồng giao thông, thời gian cao điểm, thấp điểm và nhu cầu lưu thông của các tuyến đường, tình trạng tai nạn giao thông hay vi phạm giao thông.

 …và còn nhiều ứng dụng to lớn khác mà Thế Giới chưa khai thác.

ads.txt