Khái niệm về Big Data đã có từ vài năm trước. Các doanh nghiệp biết rằng nếu họ nắm bắt tất cả dữ liệu có liên quan về doanh nghiệp của mình, thì họ có thể áp dụng phân tích và nhận được những thông tin hữu ích. Những lợi ích mới mà Big Data Analytics mang lại là tốc độ và hiệu quả. Những năm trước, một số doanh nghiệp sẽ thu thập thông tin, chạy phân tích và khai thác thông tin có thể được sử dụng cho các quyết định trong tương lai. Thì ngày nay doanh nghiệp có thể xác định thông tin một cách chi tiết hơn để đưa ra những quyết định chính xác và nhanh chóng. Giúp nâng cao khả năng làm việc, nhanh hơn – nhanh nhẹn hơn – mang lại cho các tổ chức cũng như các doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh lớn hơn.
Ngày nay, Big Data luôn nằm trong những cuộc thảo luận quan trọng nhất giữa các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Đơn giản là vì chúng ta đang sống trong một thế giới được điều khiển bởi kỹ thuật số, do đó mọi doanh nghiệp đều theo đuổi Big Data để thu được những hiểu biết có giá trị từ nguồn dữ liệu thô khổng lồ. Vậy nên, hãy cùng Digalyst tìm hiểu Big Data Analytics là gì, ưu điểm và nhược điểm của Big Data Analytics? Cũng như tại sao Big Data Analytics lại quan trọng với các doanh nghiệp?
Đầu tiên cần hiểu được Big Data là gì
Big Data là gì?
Big Data ( hay Dữ liệu lớn) là một lượng lớn các tập dữ liệu không thể được lưu trữ, xử lý hoặc phân tích bằng các công cụ truyền thống.
Ngày nay, có hàng triệu nguồn dữ liệu tạo ra dữ liệu với tốc độ rất nhanh. Các nguồn dữ liệu này có mặt trên khắp thế giới. Một số nguồn dữ liệu lớn nhất là các nền tảng và mạng xã hội. Hãy sử dụng Facebook làm ví dụ, nó tạo ra hơn 500 Terabyte dữ liệu mỗi ngày. Dữ liệu này bao gồm hình ảnh, video, tin nhắn, v.v.
Dữ liệu cũng tồn tại ở các định dạng khác nhau, như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ, trong một trang tính Excel thông thường, dữ liệu được phân loại là dữ liệu có cấu trúc với một định dạng xác định. Ngược lại, email thuộc loại bán cấu trúc, còn ảnh và video của bạn thuộc dữ liệu phi cấu trúc. Tất cả dữ liệu này kết hợp lại tạo nên Big Data.
Big Data Analytics là gì?
Big Data Analytics (còn gọi là Phân tích Dữ liệu lớn) là một quy trình được sử dụng để trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa, chẳng hạn như các mẫu ẩn, mối tương quan chưa biết, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng. Big Data Analytics mang lại nhiều lợi ích khác nhau. Nó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn, ngăn chặn các hoạt động gian lận, trong số những trường hợp.
Tại sao Big Data Analytics lại quan trọng?
Trong thế giới ngày nay, Big Data Analytics đã và đang thúc đẩy mọi thứ chúng ta làm trong thế giới trực tuyến và trong hầu hết mọi ngành.
Lấy ví dụ như nền tảng phát trực tuyến nhạc Spotify, là một công ty có gần 96 triệu người dùng, và những người dùng này sẽ tạo ra một lượng lớn dữ liệu mỗi ngày. Thông qua thông tin này, nền tảng dựa trên đám mây sẽ tự động tạo các bài hát được đề xuất thông qua một công cụ đề xuất thông minh dựa trên lượt thích, lượt chia sẻ, lịch sử tìm kiếm, v.v. Dựa trên các kỹ thuật, công cụ và khuôn khổ là kết quả của phân tích Big Data.
Nếu bạn là người dùng Spotify, thì bạn hẳn đã xem qua phần đề xuất ở phần đầu. Phần này dựa trên lượt thích, lịch sử trước đây và những thứ khác của bạn. Bằng cách sử dụng công cụ đề xuất thúc đẩy thu thập dữ liệu và sau đó lọc dữ liệu bằng các thuật toán đã được quy định sẵn, đây là những gì Spotify làm.
4 lợi thế của Big Data Analytics
1. Quản lý rủi ro
Trường hợp sử dụng : Banco de Oro, một công ty ngân hàng Phillippine, sử dụng Big Data Analytics để xác định các hoạt động gian lận và chênh lệch. Tổ chức tận dụng nó để thu hẹp danh sách các nghi vấn hoặc nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề.
2. Phát triển và đổi mới sản phẩm
Trường hợp sử dụng : Rolls-Royce, một trong những nhà sản xuất động cơ phản lực lớn nhất cho các hãng hàng không và lực lượng vũ trang trên toàn cầu. Họ sử dụng Big Data Analytics để phân tích mức độ hiệu quả của các thiết kế động cơ và luôn đặt ra câu hỏi liệu có cần cải tiến gì không.
3. Ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn trong tổ chức
Trường hợp sử dụng : Starbucks sử dụng Big Data Analytics để đưa ra các quyết định chiến lược. Ví dụ: công ty tận dụng nó để quyết định xem một địa điểm cụ thể có phù hợp với một cửa hàng mới hay không. Họ sẽ phân tích một số yếu tố khác nhau, chẳng hạn như dân số, nhân khẩu học, khả năng tiếp cận của vị trí, v.v.
4. Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Trường hợp sử dụng : Delta Air Lines sử dụng Big Data Analytics để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Họ theo dõi các tweet để tìm hiểu trải nghiệm của khách hàng về hành trình, sự chậm trễ của họ, v.v. Hãng hàng không xác định các tweet tiêu cực và làm những gì cần thiết để khắc phục tình hình. Bằng cách giải quyết công khai những vấn đề này và đưa ra các giải pháp, hãng hàng không này sẽ xây dựng mối quan hệ tốt hơn với khách hàng.
Big Data Analytics hoạt động như thế nào?
- Giai đoạn 1 – Đánh giá trường hợp kinh doanh – Vòng đời của Big Data Analytics bắt đầu với trường hợp kinh doanh, xác định lý do và mục tiêu đằng sau phân tích.
- Giai đoạn 2 – Xác định dữ liệu – Tại đây, nhiều nguồn dữ liệu được xác định.
- Giai đoạn 3 – Lọc dữ liệu – Tất cả dữ liệu được xác định từ giai đoạn trước sẽ được lọc ở đây để loại bỏ dữ liệu bị hỏng.
- Giai đoạn 4 – Trích xuất dữ liệu – Dữ liệu không tương thích với công cụ được trích xuất và sau đó chuyển thành một dạng tương thích.
- Giai đoạn 5 – Tổng hợp dữ liệu – Trong giai đoạn này, dữ liệu có cùng trường trên các tập dữ liệu khác nhau được tích hợp.
- Giai đoạn 6 – Phân tích dữ liệu – Dữ liệu được đánh giá bằng cách sử dụng các công cụ phân tích và thống kê để khám phá thông tin hữu ích.
- Giai đoạn 7 – Trực quan hóa dữ liệu – Với các công cụ như Tableau , Power BI và QlikView, các nhà Big Data Analytics có thể tạo ra các hình ảnh trực quan về phân tích.
- Giai đoạn 8 – Kết quả phân tích cuối cùng – Đây là bước cuối cùng của vòng đời của Big Data Analytics, nơi kết quả cuối cùng của phân tích được cung cấp cho các bên liên quan của doanh nghiệp, những người sẽ thực hiện hành động.
Tiếp xúc rộng rãi với các công nghệ và kỹ năng chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, bao gồm cả số liệu thống kê với Chương trình PG trong Phân tích dữ liệu .
Các loại Big Data Analytics
1. Descriptive Analytics (Phân tích mô tả)
Nó tóm tắt dữ liệu trong quá khứ thành một biểu mẫu mà mọi người có thể dễ dàng đọc. Điều này giúp tạo ra các báo cáo như doanh thu, lợi nhuận, doanh số bán hàng của công ty, v.v. Ngoài ra, nó giúp lập bảng số liệu truyền thông xã hội.
Trường hợp sử dụng : Công ty Hóa chất Dow đã phân tích dữ liệu trong quá khứ của mình để tăng việc sử dụng cơ sở vật chất trong không gian văn phòng và phòng thí nghiệm. Bằng cách sử dụng phân tích Descriptive, Dow có thể xác định không gian sử dụng một cách chưa đầy đủ, hợp lý. Việc hợp nhất không gian này đã giúp công ty tiết kiệm gần 4 triệu đô la Mỹ hàng năm.
2. Diagnostic Analytics (Phân tích chuẩn đoán)
Phân tích này được thực hiện để hiểu điều gì đã gây ra sự cố ngay từ đầu. Các kỹ thuật như xem chi tiết, khai thác dữ liệu và khôi phục dữ liệu là tất cả các ví dụ. Các tổ chức sử dụng phân tích Diagnostic vì chúng cung cấp cái nhìn sâu sắc về một vấn đề cụ thể.
Trường hợp sử dụng : Báo cáo của một công ty thương mại điện tử cho thấy rằng doanh số bán hàng của họ đã giảm, mặc dù khách hàng đang thêm sản phẩm vào giỏ hàng của họ. Điều này có thể do nhiều lý do như biểu mẫu không được tải chính xác, phí vận chuyển quá cao hoặc không có đủ tùy chọn thanh toán. Đây là nơi bạn có thể sử dụng phân tích Diagnostic để tìm ra lý do.
3. Predictive Analytics (Phân tích dự đoán)
Loại phân tích này xem xét dữ liệu lịch sử và hiện tại để đưa ra dự đoán về tương lai. Phân tích Predictive sử dụng khai thác dữ liệu, AI và học máy để phân tích dữ liệu hiện tại và đưa ra dự đoán về tương lai. Nó hoạt động dựa trên dự đoán xu hướng của khách hàng, xu hướng thị trường, v.v.
Trường hợp sử dụng : PayPal xác định loại biện pháp phòng ngừa mà họ phải thực hiện, để bảo vệ khách hàng của mình trước các giao dịch gian lận. Bằng cách sử dụng phân tích Predictive, công ty sử dụng tất cả dữ liệu thanh toán lịch sử và dữ liệu hành vi của người dùng, đồng thời xây dựng một thuật toán dự đoán các hoạt động gian lận.
4. Prescriptive Analytics (Phân tích phối cảnh)
Loại phân tích này chỉ định giải pháp cho một vấn đề cụ thể. Phân tích Prescriptive hoạt động với cả phân tích mô tả và dự đoán. Hầu hết thời gian, nó dựa vào AI và máy học.
Trường hợp sử dụng : Phân tích Prescriptive có thể được sử dụng để tối đa hóa lợi nhuận của hãng hàng không. Loại phân tích này được sử dụng để xây dựng một thuật toán sẽ tự động điều chỉnh giá vé chuyến bay dựa trên nhiều yếu tố. Chúng bao gồm nhu cầu của khách hàng, thời tiết, điểm đến, mùa lễ và giá dầu.
Dưới đây là một số công cụ Big Data Analytics chính:
- Hadoop – giúp lưu trữ và phân tích dữ liệu
- MongoDB – được sử dụng trên các tập dữ liệu thường xuyên thay đổi
- Talend – được sử dụng để tích hợp và quản lý dữ liệu
- Cassandra – một cơ sở dữ liệu phân tán được sử dụng để xử lý các phần dữ liệu
- Spark – được sử dụng để xử lý thời gian thực và phân tích lượng lớn dữ liệu
- STORM – một hệ thống tính toán thời gian thực mã nguồn mở
- Kafka – một nền tảng phát trực tuyến phân tán được sử dụng để lưu trữ có khả năng chịu lỗi
Một số lĩnh vực mà Big Data được sử dụng:
- Thương mại điện tử – Dự đoán xu hướng của khách hàng và tối ưu hóa giá cả là một số cách mà thương mại điện tử sử dụng phân tích Big Data Analytics
- Tiếp thị – Phân tích Dữ liệu lớn giúp thúc đẩy các chiến dịch tiếp thị có ROI cao, giúp cải thiện doanh số bán hàng
- Giáo dục – Được sử dụng để phát triển các khóa học mới và cải tiến các khóa học hiện có dựa trên yêu cầu của thị trường
- Chăm sóc sức khỏe – Với sự trợ giúp của lịch sử y tế của bệnh nhân, phân tích Big Data Analytics được sử dụng để dự đoán khả năng họ gặp các vấn đề sức khỏe
- Phương tiện và giải trí – Được sử dụng để hiểu nhu cầu về chương trình, phim, bài hát và hơn thế nữa để cung cấp danh sách đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng
- Ngân hàng – Thu nhập và mô hình chi tiêu của khách hàng giúp dự đoán khả năng lựa chọn các ưu đãi ngân hàng khác nhau, như các khoản vay và thẻ tín dụng
- Viễn thông – Được sử dụng để dự báo dung lượng mạng và cải thiện trải nghiệm của khách hàng
- Chính phủ – Phân tích Big Data Analytics giúp các chính phủ trong việc thực thi pháp luật, trong số những thứ khác
Ngoài ra, để tìm hiểu thêm những kiến thức mới liên quan đến Digital, Data Analysis, Technology bạn có thể truy cập Blog của Digalyst. Hoặc theo dõi Fanpage Facbook của chúng tôi để nhận được những thông tin bổ ích. Digalyst xin cảm ơn và chúc bạn một ngày vui vẻ!
