Công việc đang tuyển dụng Xem thêm

Big Data là gì? 8 điều bạn cần biết về Big Data 2024

Tác giả : Hieu Nguyen   Kiểm tra bởi HieuND
4.8/5 - (10 bình chọn)
Ngày đăng: 30/05/2023

Trong thời đại công nghệ đang phát triển vượt bậc như hiện nay, các doanh nghiệp luôn chú trọng ứng dụng Big Data để cạnh tranh và phát triển. Vậy Big Data là gì và ứng dụng của nó như thế nào? Mời các bạn cùng tìm hiểu qua bài viết sau nhé!

Xem thêm: Sales funnel là gì, Kỹ năng lắng nghe, OOP là gì, BI là gì, Cách phát triển doanh nghiệp của bạn trên Facebook

Big Data là gì?
Big Data là gì?

1. Khái niệm về Big Data

Chính xác Big Data là gì?

Big Data được hiểu là các tập dữ liệu có khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp, khối lượng dữ liệu đó ngày càng tăng. Nó phức tạp đến mức phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể quản lý chúng, nhưng Big Data có thể được sử dụng để giải quyết trong các vấn đề kinh doanh mà bạn sẽ không thể giải quyết trước đây.

Big Data Analytics là gì?

Big Data là dữ liệu lớn, Analytics là phân tích. Kết hợp của hai thuật ngữ này lại “Big Data Analytics” là phân tích dữ liệu lớn. Đây là quá trình kiểm tra dữ liệu, khám phá các thông tin quan trọng để đưa ra những quyết định sáng suốt (trong kinh doanh). Việc phân tích dữ liệu lớn giúp tiết kiệm chi phí, thời gian, phát hiện được những rủi ro để nhanh chóng cải tiến,…

Bạn có thể xem thêm bài viết Data Analytics là gì? Những điều hay ho bạn nên biết về Data Analytics và Data Analyst để hiểu rõ hơn về việc phân tích Big Data

2. Đặc trưng 3V

  • Volume:khối lượng dữ liệu, với Big Data – bạn sẽ phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, mật độ thấp, đây có thể là dữ liệu có giá trị không xác định, chẳng hạn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, luồng nhấp chuột trên trang web ,…
  • Velocity:tốc độ mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích.
  • Variety: Được hiểu là nhiều loại dữ liệu đa dạng (văn bản, âm thanh, video,…).

Xem thêm: Thuật toán Twitter, cách thuật hoạt động và tối ưu

3. Lịch sử ra đời của Big Data

Khái niệm Big Data còn tương đối mới, nhưng nguồn gốc của các tập dữ liệu lớn bắt nguồn từ những năm 1960 và 1970 khi thế giới dữ liệu mới bắt đầu cùng các trung tâm dữ liệu đầu tiên và sự phát triển của cơ sở dữ liệu quan hệ.

Lịch sử dữ liệu lớn - Big Data
Big data ra đời như thế nào?

Khoảng năm 2005, mọi người bắt đầu nhận ra lượng dữ liệu mà người dùng đã tạo ra thông qua Facebook, YouTube và các dịch vụ trực tuyến khác. Hadoop được phát triển cùng năm đó. SQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến trong thời gian này.

Sự phát triển của các framework mã nguồn mở, gần đây hơn là Spark là điều cần thiết cho sự phát triển của Big Data, vì chúng làm cho dữ liệu lớn dễ làm việc hơn và lưu trữ rẻ hơn.

Với sự ra đời của Internet of Things (IoT), nhiều thiết bị được kết nối với internet, thu thập dữ liệu về mô hình sử dụng của khách hàng và hiệu suất sản phẩm. Sự xuất hiện của máy học hay còn gọi là machine learning đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn. Các thuật toán Machine Learning cung cấp các công cụ tự động hiệu quả để thu thập, phân tích và tích hợp dữ liệu.

Big Data Machine Learning được ứng dụng để theo kịp lượng dữ liệu mà ngày càng tăng, càng phát triển, dữ liệu lớn đó được dịch thành thông tin chi tiết và dễ dàng triển khai vào hoạt động kinh doanh.

Hoạt động của Big Data Machine Learning
Hoạt động của Big Data Machine Learning

Ngoài ra, khi công nghệ Blockchain kết hợp với Big Data, nó là một công cụ cách mạng hóa xử lý  phân tích dữ liệu.

Big Data là gì? Nó ra đời từ lâu, nhưng tính hữu dụng của nó chỉ mới bắt đầu. Điện toán đám mây đã mở rộng khả năng Big Data hơn nữa. Đám mây cung cấp khả năng mở rộng thực sự tốt, nơi các nhà phát triển chỉ cần tạo ra các cụm đặc biệt để kiểm tra một tập hợp con dữ liệu. Và cơ sở dữ liệu đồ thị cũng ngày càng trở nên quan trọng, với khả năng hiển thị lượng dữ liệu khổng lồ với phương pháp phân tích nhanh chóng và toàn diện.

Xem thêm:

Thách thức của Big Data là gì?

Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, nhưng khối lượng dữ liệu đang tăng gấp đôi kích thước khoảng hai năm một lần.

Dữ liệu phải được sử dụng để có giá trị và điều đó phụ thuộc vào việc quản lý, làm sạch dữ liệu hoặc dữ liệu có liên quan đến khách hàng và được sắp xếp theo cách cho phép phân tích có ý nghĩa, đòi hỏi rất nhiều công việc. Các nhà khoa học dữ liệu dành 50 – 80 phần trăm thời gian để quản lý và chuẩn bị dữ liệu trước khi nó thực sự có thể được sử dụng.

4. Trong doanh nghiệp – vai trò của Big Data là gì?

Big Data có thể giúp bạn giải quyết một loạt các hoạt động kinh doanh, từ trải nghiệm khách hàng đến phân tích:

Vai trò dữ liệu lớn trong doanh nghiệp
Vai trò của dữ liệu lớn trong doanh nghiệp
  • Phát triển sản phẩm: Các công ty như Netflix và Procter & Gamble sử dụng Big Data để dự đoán nhu cầu của khách hàng. Ngoài ra, P&G sử dụng dữ liệu và phân tích từ các nhóm tập trung, phương tiện truyền thông xã hội, thử nghiệm thị trường và triển khai cửa hàng sớm để lập kế hoạch, sản xuất và ra mắt sản phẩm mới.
  • Hỗ trợ công nghệ AI: Nó cần dùng nhiều nguồn dữ liệu vì vậy phụ thuộc nhiều vào Big Data.
  • Gian lận và tuân thủ: Khi nói đến bảo mật, nó không chỉ là một vài tin tặc lừa đảo — bạn phải đối đầu với toàn bộ nhóm chuyên gia. Bối cảnh bảo mật và các yêu cầu tuân thủ không ngừng phát triển. Big Data giúp bạn xác định các mẫu trong dữ liệu cho thấy gian lận và tổng hợp khối lượng lớn thông tin để báo cáo theo quy định nhanh hơn nhiều.
  • Trải nghiệm của khách hàng: Big Data sẽ giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về trải nghiệm của khách hàng, được thể hiện qua những tin họ gửi qua chatbot (ChatGPT), các bình luận, nhận xét trên fanpage, lượt truy cập web,… Bắt đầu cung cấp các ưu đãi được cá nhân hóa, giảm tỷ lệ rời bỏ của khách hàng và chủ động xử lý các vấn đề.

4.1 Mối liên hệ giữa công nghệ AI và Big Data là gì?

Lý do khiến sự phát triển của công nghệ AI và Big Data phải luôn song hành với nhau, nhằm tạo ra những công nghệ mang tính cách mạng đối với  nền kinh tế nói chung và các doanh nghiệp sản xuất nói riêng: 

  • Con người tạo ra dữ liệu ngày một nhiều hơn, dữ liệu trở nên khổng lồ và phức tạp, AI là công nghệ giúp xử lý những dữ liệu này một cách nhanh nhất mà không bỏ sót bất kỳ thông tin nào. 
  • Ngược lại, AI cần dùng nhiều nguồn dữ liệu vì vậy nó phụ thuộc vào Big Data.

4. 2 Mối liên hệ Big Data – Blockchain

Blockchain giúp che đi những sai sót của dữ liệu lớn. Hai công nghệ này kết hợp với nhau có kết quả như sau:
Tính minh bạch: Kết cấu minh bạch của Blockchain giúp bạn theo dõi dữ liệu trở lại điểm xuất phát của nó.
Phi tập trung: Bên trong Blockchain, tất cả dữ liệu được lưu trữ nó không thuộc sở hữu của một thực thể duy nhất. Nên, không có khả năng dữ liệu bị đánh cắp dù theo bất kỳ cách nào.
Tính linh hoạt : công nghệ Blockchain có thể lưu trữ tất cả các loại dữ liệu.
Bảo mật : Công nghệ Blockchain truyền đi dữ liệu mà không bị rò rỉ thông tin, vì vậy toàn bộ dữ liệu trong chuỗi khối đều không thể giả mạo.
Từ đây có thể thấy bất kỳ dữ liệu nào xuất phát từ chuỗi khối đều có giá trị.

Xem thêm: IT Là Gì? Học Và Làm IT Là Làm Gì? Tìm Hiểu Chi Tiết

4.3 Mối liên hệ giữa Big Data và Chatbot

Chatbot là nền tảng trò chuyện, hỗ trợ thu thập dữ liệu như thông tin, cảm xúc, đặc biệt là cuộc đối thoại với hơn 1000 khách hàng, điều này yêu cầu Chatbot cần có khả năng thu thập, phân tích và xử lý nguồn dữ liệu khổng lồ đó. Nói cách khác Chatbot có nhiều lợi ích trong việc khai thác Big Data, nó đáp ứng đặc trưng 3V, hỗ trợ bảo mật thông tin cho Big Data, phân tích dữ liệu để hoàn chỉnh khách hàng (hiểu rõ nhu cầu, cảm xúc,…)

Xem thêm: Hướng dẫn cách kiếm tiền online bằng ChatGPT chi tiết nhất

6. Cách thức hoạt động của Big Data

Big Data cung cấp cho bạn những hiểu biết mới mở ra cơ hội và mô hình kinh doanh mới. Big Data gồm 4 hoạt động chính:

Cách thức hoạt động của dữ liệu khổng lồ
Cách thức hoạt động siêu dữ liệu khổng lồ Big Data

6.1 Tích hợp

Big Data tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và ứng dụng khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, như trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) thường không đáp ứng được nhiệm vụ. Nó đòi hỏi các chiến lược và công nghệ mới để phân tích các tập dữ liệu lớn (big data sets) ở dạng terabyte, hoặc thậm chí petabyte.

Trong quá trình tích hợp, bạn cần mạng dữ liệu, xử lý dữ liệu và đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn ở dạng mà các nhà kinh doanh có thể bắt đầu phân tích.

Xem thêm: Học IT ra làm gì? Mức lương của 4 nghề hot nhất ngành IT

6.2 Xác định nguồn

  • Truyền thông xã hội (Instagram, Facebook,…): trường hợp này Big Data ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, văn bản và âm thanh,…
  • Dữ liệu truyền từ thiết bị: Các thiết bị như điện thoại thông minh, máy tính bảng, xe hơi thông minh,… hay IoT sẽ truyền dữ liệu vào hệ thống công nghệ thông tin.
  • Dữ liệu khác: có trên các trang web của Chính phủ cả nước, dữ liệu từ Cloud,…

6.3 Quản lý

Giải pháp lưu trữ của bạn có thể nằm trên đám mây, hồ dữ liệu, Hadoop hoặc đường ống dữ liệu,… Bạn có thể lưu trữ dữ liệu của mình dưới bất kỳ hình thức nào bạn muốn, đưa các yêu cầu xử lý mong muốn và các công cụ xử lý cần thiết vào các tập dữ liệu đó trên cơ sở theo yêu cầu, nhiều người chọn giải pháp lưu trữ của họ theo nơi dữ liệu đang lưu. Đám mây đang dần trở nên phổ biến vì nó hỗ trợ các yêu cầu điện toán hiện tại của bạn và cho phép bạn tăng tài nguyên khi cần thiết.

6.4 Phân tích

Khoản đầu tư của bạn vào Big Data sẽ được đền đáp khi bạn phân tích và hành động dựa trên dữ liệu của mình:

  • Có hoàn toàn sự rõ ràng với phân tích trực quan các tập dữ liệu đa dạng của bạn.
  • Khám phá thêm dữ liệu để thực hiện những khám phá mới.
  • Chia sẻ những phát hiện của bạn với người khác.
  • Xây dựng mô hình dữ liệu với máy học và trí tuệ nhân tạo.
  • Đem dữ liệu của bạn để làm việc.

Xem thêm: Google Analytics 4: Tương lai của phân tích dữ liệu

7. Ứng dụng Big Data

Như đã nói phía trên, dữ liệu lớn là công cụ cách mạng hóa việc phân tích và xử lý dữ liệu. Vì vậy, nó đóng vai trò vô cùng quan trọng trong đa lĩnh vực:

Ứng dụng Big Data trong các lĩnh vực
Ứng dụng Big Data trong các lĩnh vực

7.1 Ngành tài chính

Với khối lượng dữ liệu, số lượng giao dịch rất lớn và phức tạp, đòi hỏi phải có phương pháp và công nghệ đặc biệt để có thể khai thác. Công nghệ dữ liệu lớn – Big Data góp phần công khai, minh bạch các giao dịch tài chính, kiểm soát các quy định tuân thủ, hạn chế gian lận,… Sử dụng Big Data có thể phản ứng nhanh với những thay đổi trên thị trường, hoạt động tư vấn đầu tư tài chính và quản lý tiền,…

7.2 Ngành giáo dục

Big Data giúp cho lĩnh vực giáo dục dễ dàng quản lý thông tin về học sinh, sinh viên, giáo viên, giảng viên,… theo dõi năng lực của các em qua các môn học, phân tích thống kê điểm số qua các môn học khác nhau, giúp định hướng tốt hơn và xây dựng lộ trình học tập phù hợp.

Xem thêm: Data Analytics là gì? Những điều hay ho bạn nên biết

7.3 Y tế

Dữ liệu lớn giúp dự đoán số lượng bệnh nhân để cải thiện nhân sự, xác định hướng điều trị và cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Hồ sơ sức khỏe điện tử là ứng dụng rộng rãi nhất của Big Data, dễ dàng để bệnh nhân cũng như bác sĩ theo dõi tình trạng bệnh lý, sức khỏe cũng như để bác sĩ đánh giá triệu chứng, cấp thuốc hay thay đổi lịch trình khám,…

7.4 Du lịch

Quản lý doanh thu – thương hiệu – trải nghiệm của khách hàng,  nghiên cứu thị trường là một điều không thể không ứng dụng Big Data. Với thời đại công nghệ như hiện nay việc lựa chọn địa điểm, tour du lịch, đánh giá của khách hàng trên Internet (trang web, các Social Media,…) đóng vai trò quan trọng. Vì vậy Big Data có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cân nhắc đưa ra cách quản lý cho phù hợp với nhu cầu khách hàng.

7.5 Marketing

Big Data là chìa khóa không thể thiếu để Marketing phát triển, nó giúp nhà kinh doanh tổng hợp các dữ liệu về khách hàng như sở thích, giới tính, tuổi tác hay nhu cầu sử dụng,…từ nhiều nguồn khác nhau. Từ đó giúp các doanh nghiệp dễ dàng phân tích, và đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp.

7.6. Chặn nội dung đen

Google Chrome, Firefox, Microsoft edge, Safari,… là các trình duyệt web đều cung cấp các Extension có nhiều addon phục vụ cho việc Content filtering sử dụng Big Data miễn phí  để dự đoán nội dung sắp truy cập có phù hợp hay không. Ad block là một chức năng giúp bạn block hết những pop ups, banner hay video quảng cáo gây phiền toái cho một lần và suốt quá trình duyệt web của sau này, Data càng nhiều thì dữ liệu đưa về server backlist càng nhiều, điều này tỉ lệ với việc ngăn chặn các nội dung trên ngày càng chính xác.

Xem thêm: Các tiện ích chặn quảng cáo tốt nhất

8. Chuyên ngành học mới Big Data Machine Learning, Data Science

Data là một tài nguyên không thể thiếu trong cách mạng công nghiệp 4.0, bởi nó chứa nhiều dữ liệu, thông tin hầu hết các lĩnh vực của xã hội, tuy nhiên để phân tích, xử lý được nó cần là người có kỹ năng, kinh nghiệm.

Với khả năng lập trình (tích hợp vào cả bộ phận IT), xử lý phân tích dữ liệu, và giải thuật cao cấp, cơ hội việc làm của cử nhân chuyên ngành này hiện rất lớn. Số liệu lớn (Big Data) đã cách mạng hóa các doanh nghiệp và đem lại lợi thế cạnh tranh. Chình vì vậy mà ngành học về Big Data ngày càng trở thành xu hướng và được săn đón.

Data Science, Big Data Machine Learning,… được dạy ở: Trường đại học Quốc tế Sài Gòn, Đại học Duy Tân, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Đà Nẵng,…

Cơ hội việc làm ngành Big Data Machine Learning và Data Science
Cơ hội việc làm ngành Big Data Machine Learning và Data Science

Qua bài viết trên, TOS hy vọng bạn có thể nhận thấy được vai trò của Big Data là gì trong cuộc sống hiện nay. Các doanh nghiệp nói riêng và những lĩnh vực, nghề nghiệp nói chung, có thể ứng dụng Big Data để dễ dàng hơn trong việc tổng hợp, phân tích, xử lý dữ liệu, từ đó góp phần tăng năng suất và hiệu quả công việc.

Tham khảo một số chủ đề SEO liên quan: SEO cam kếtdich vu tang traffic chat luongSEO top ggSEO tiktokSEO agencySEO web top GoogleGPT cho SEOSEO website top googleAI cho SEOcustomer journeycontent bán hàngSEO Onpagelàm SEO như thế nàocontent là gìSEO từ khoá googledisavow là gìSEO từ khóa googledịch vụ SEO trafficviết bài chuẩn SEOdịch vụ traffic websitedịch vụ SEO từ khóa top googlecheck traffic websitecách SEO offpagedịch vụ Entity SEOdịch vụ SEO từ khóa uy tínSEO bền vữngSEO từ khóacó nên SEO top googledịch vụ SEO trọn góithuê SEO websitedịch vụ SEO tổng thể websiteSEO on page và off page
  1. Big Data cần học gì?

    Cần học về các ngôn ngữ lập trình như: Python (dành cho người mới bắt đầu),  SQL, Spark, R,…;Một số thư viện: Numpy, Pandas, Matplotlib,…; Các công cụ máy học-Machine Learning: Tensorflow, Keras, Pytorch,…; Hiểu biết về công cụ khai thác dữ liệu: Rapid Miner, Apache Mahout, KNIME,…; Hiểu biết về các framework như Hadoop hay Scala (ngôn ngữ lập trình Spark được viết bằng Scala),…

  2. Sử dụng công cụ nào để để phân tích Big Data?

    Công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn: KNIME, OpenRefine, RapidMiner, Google Spreadsheets (Google Fusion Tables), NodeXL, Wolfram Alpha, Google Search Operators, Daitaku DSS, Solver, Tableau Public.

  3. Big Data Machine Learning?

    Big Data Machine Learning: mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau giữa dữ liệu lớn và máy học. ML giúp phát hiện sớm những lỗ hỏng và kịp thời sửa chữa những dữ liệu mà Big Data cung cấp, từ đó giúp cho doanh nghiệp tối ưu được thời gian, chi phí xử lý cũng như tiếp thị sản phẩm, chất lượng dịch vụ ngày càng cải thiện.

Tag: HTML là gì

Thông tin tác giả

Bài viết liên quan

Nhận báo giá SEO

Cần dịch vụ SEO?

 Tư vấn chiến lược SEO

Liên hệ

 Viết Content SEO

 Viết Content SEO

Liên hệ

KIẾN THỨC SEO NỔI BẬT

Celeb là gì? Nghệ thuật sử dụng Celeb trong truyền thông – Marketing

Đối với các chiến lược gia trong doanh nghiệp, việc lên kế hoạch để quảng bá sản phẩm luôn là ...

30/05/2023

Lê Thị Kim Thoa
Key visual là gì? “Bí kíp” tạo key visual thu hút khách hàng

Trong bất cứ chiến dịch Marketing nào thì doanh nghiệp cũng mong muốn những hình ảnh quảng cáo sản phẩm ...

24/05/2023

Thảo Phạm
Mức lương của nhân viên QA hiện nay và cơ hội nghề nghiệp

Bạn đã xem qua bài viết tháng 12 cung gì và biết được sự phù hợp trong tính cách của ...

03/02/2023

Thảo Phạm

KIẾN THỨC SEO MỚI NHẤT

Dịch vụ SEO TPHCM uy tín: Đưa website lên Top Google nhanh chóng | TOS

Bạn đang cần đến một phương pháp hiệu quả để đưa website lên top Google, thu hút khách hàng tiềm ...

21/06/2024

Mỹ Khanh
Dịch Vụ Tối Ưu Website: Tăng Tốc Hiệu quả cho Website

Dịch vụ tối ưu website là một lĩnh vực đang ngày càng được các doanh nghiệp quan tâm. Bởi với ...

19/06/2024

Ngọc Hiền
Có nên SEO Top Google? Lợi ích SEO website top Google – TOS

Bạn đang trăn trở rằng “Có nên SEO top Google” cho website của mình? Hay bạn đang kỳ vọng website ...

18/06/2024

Mỹ Khanh