Mục Lục
Big Data là gì? Với một thị trường lấy khách hàng làm trung tâm như hiện nay thì việc phân tích được khách hàng là điều vô cùng cần thiết đối với mỗi doanh nghiệp. Big data được ra đời như một sự tất nhiên của thị trường khi mà Internet và công nghệ 4.0 đang cực kỳ phát triển và giúp ích rất nhiều cho các Marketer. Vậy bạn đã hiểu rõ Big data là gì? Nó có cho mình những năng lực nào giúp các thương hiệu có thể thu hút được khách hàng về doanh nghiệp của mình. Cùng Vidcogroup tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé.
Những “siêu năng lực” mà công nghệ Big data đem đến cho doanh nghiệp
Hiểu và nhắm đúng mục tiêu khách hàng
Đây được coi là lợi ích đầu tiên và bạn có thể thấy được rõ nhất của Big data trong Marketing. Việc hiểu được Big data là gì sẽ đem lại những lợi ích vô cùng to lớn cho doanh nghiệp của bạn trong việc nhắm đúng được khách hàng. Hơn thế nữa, Big data được sử dụng để bạn có thể hiểu rõ hơn về khách hàng của mình cũng như hành vi và sở thích của họ. Các công ty muốn mở rộng bộ dữ liệu truyền thống của họ với dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt cũng như phân tích văn bản và dữ liệu cảm biến để có bức tranh hoàn chỉnh hơn về khách hàng của họ.
Sử dụng dữ liệu lớn, các công ty viễn thông có thể dự đoán tốt hơn việc “khuấy động” khách hàng và nắm được xu hướng tiêu dùng sử dụng của họ. Ví dụ điển hình, Wal-Mart có thể dự đoán sản phẩm nào sẽ bán và các công ty bảo hiểm xe hơi hiểu khách hàng của họ thực sự lái tốt đến mức nào. Ngay cả các chiến dịch bầu cử của chính phủ có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng phân tích nhờ vào Big data.
Ứng dụng của Big Data trong việc định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân
Big data không chỉ dành cho các công ty và chính phủ mà còn dành riêng cho tất cả mọi người. Giờ đây, chúng ta có thể hưởng lợi từ dữ liệu được tạo từ thiết bị có thể đeo như đồng hồ thông minh hoặc vòng đeo tay thông minh. Trong trường hợp của Jawbone, công ty hiện nay đã thu thập dữ liệu giấc ngủ mỗi đêm của khách hàng, việc phân tích được khối lượng dữ liệu đó sẽ mang lại những hiểu biết hoàn toàn mới về sức khỏe và có thể cung cấp cho từng người dùng cá nhân.
Những dữ liệu từ phía người dùng có thể cho doanh nghiệp của bạn cái nhìn rõ nét nhất về xu hướng cũng như hành vi của khách hàng để tạo ra được một hướng đi cụ thể, chiến lược đúng đắn. Đây là điều hoàn toàn hợp lý và có lợi đối với mọi doanh nghiệp từ dữ liệu của cá nhân và trong trường hợp của Jawbone thì các doanh nghiệp liên quan đến sức khỏe là những người được hưởng lợi hơn cả.
Phòng chống an ninh giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro
Big data được áp dụng rất nhiều trong việc cải thiện bảo mật và cho phép thực thi pháp luật. Cơ quan An ninh Quốc gia (NSA) ở Hoa Kỳ sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để chặn các mảnh đất khủng bố (và có thể do thám). Những người khác sử dụng các kỹ thuật dữ liệu lớn để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công trên mạng, các công ty thẻ tín dụng sử dụng dữ liệu lớn sử dụng nó để phát hiện các giao dịch gian lận.
Muốn là được như vậy thì Big Data là gì là một điều mà các doanh nghiệp cần phải nắm rõ. Trong môi trường cạnh tranh đầy khốc liệt hiện nay thì không chỉ những tổ chức chính phủ mà các doanh nghiệp còn phải vận dụng rất nhiều đến yếu tổ bảo mật quyền lợi của chính thương hiệu, giảm thiểu được tối đa rủi ro từ yếu tố môi trường bên ngoài tác động. Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức doanh nghiệp xác định các hoạt động khả nghi, và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.
Tối ưu hóa giá cả
Tất nhiên việc sử dụng Big Data vào mục đích kinh doanh như định giá là vô cùng quan trọng. Đối với một doanh nghiệp thì Big Data cũng tham gia vào các hoạt động định giá sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp đó. Không phải muốn đặt giá bao nhiêu thì bạn có thể đặt, mà các doanh nghiệp cần phải nghiên cứu thật rõ cũng như giá của các đối thủ cùng ngành và xu hướng của khách hàng. Từ đó giảm thiểu được tối đa thời gian đi phân tích mà vẫn có được cho mình kết quả như mong muốn từ dữ liệu lớn mà doanh nghiệp có được. Đây được coi là một lợi ích giúp doanh nghiệp định giá đúng, gia tăng được lợi nhuận cho doanh nghiệp sau này.
Nắm bắt được các giao dịch tài chính
Danh mục những lợi ích đến từ Big data cuối cùng của tôi đến từ giao dịch tài chính. Giao dịch tần số cao (HFT) là một khu vực mà dữ liệu lớn tìm thấy rất nhiều ngày hôm nay. Ở đây, các thuật toán dữ liệu lớn được sử dụng để đưa ra quyết định giao dịch. Ngày nay, phần lớn giao dịch cổ phiếu hiện đang diễn ra thông qua các thuật toán dữ liệu ngày càng tính đến các tín hiệu từ mạng truyền thông xã hội và các trang web tin tức để thực hiện, mua và bán quyết định trong vài giây. Các thanh toán và giao dịch điện tử ngày nay rất phổ biến và tại Việt Nam không phải ngoại lệ, rất nhiều thương hiệu đã tập trung vào các giao dịch để phân tích dữ liệu người dùng. Đặc biệt là các công ty hoạt động về ngành thương mại điện tử, Big data sẽ giúp ích khá lớn cho các thương hiệu ở lĩnh vực này.
Thách thức đến từ Big Data
Mặc dù hiểu rõ big data là gì nhưng cũng phải nhìn thẳng vào sự thật nó cũng có những thách thức riêng của nó. Đầu tiên, dữ liệu lớn là… rất lớn. Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để có thể lưu trữ dữ liệu, khối lượng dữ liệu được tăng gấp đôi về kích thước khoảng hai năm một lần . Các tổ chức vẫn đấu tranh để có thể bắt kịp được với dữ liệu của họ và tìm cách để có thể lưu trữ được nó hiệu quả. Nhưng trên thực tế nó không đủ để lưu trữ dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu dành 50 đến 80 phần trăm thời gian quản lý và chuẩn bị dữ liệu trước khi nó thực sự có thể được sử dụng.
Công nghệ dữ liệu lớn đang thay đổi với tốc độ nhanh đến chóng mặt. Một vài năm trước, Apache Hadoop là công nghệ phổ biến được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn. Sau đó, Apache Spark được giới thiệu vào năm 2014 và nó tạo ra được cú hích lớn trên thị trường vào thời điểm đó. Hiện nay dữ liệu lớn đang cực kỳ phổ biến và việc bắt kịp với công nghệ dữ liệu lớn và một thách thức chung với cả các công ty hoạt động cung cấp với các công ty sử dụng Big data đang là thách thức hiện hữu.
Chỉ trích đối với Big Data
Trên cộng đồng hiện nay đang tồn tại 2 luồng ý kiến chỉ trích Big Data, đó là chỉ trích về cách sử dụng Big Data và chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data.
Chỉ trích về cách sử dụng Big Data
Nhà khởi nghiệp cũng là người viết sách Chris Anderson cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải giữ được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về chính trị, xã hội và kinh tế. Chẳng hạn, ngay cả khi các doanh nghiệp đã đầu tử hàng tỉ đô la vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng được những thông tin này. Chính vì thế nên hiệu của Big Data đã bị giảm hiệu quả đi rất nhiều so với lúc ban đầu, dẫn đến việc lãng phí tài nguyên.
Ngoài ra, còn có những chỉ trích cho rằng Big Data chỉ có thể miêu tả được thế giới trong quá khứ hoặc tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực mà thôi. Lý do đưa ra là Big Data dựa trên các dữ liệu đã sinh ra được từ trước. Về việc nói về tương lai thì ngoài việc sử dụng Big Data còn phải kết hợp thêm các mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển dộng của thế giới mới đưa ra được dự đoán chính xác được.
Ngoài ra, hiện nay con người còn có một nỗi lo khác, chính là vấn đề riêng tư của những người sử dụng. Thông tin có khả năng định dạng người sử dụng có thể thu thập khi mà thu thập Big Data và điều này hoàn toàn không được sự cho phép của họ. Điều này tại một số quốc gia là vi phạm luật. Rất nhiều những chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau đang cố gắng thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.
Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data
Danah Boyd – một nhà nghiên cứu đã bày tỏ sự quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, điều đó dù ít hay nhiều cũng có thể sẽ ảnh hướng đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu sẽ lấy từ một số nguồn Bid Data, trong khi những nguồn khác không phải là từ Big Data thì cũng sẽ đặt ra những thách thức trong việc phân tích dữ liệu.
Ví dụ một vài ứng dụng của Big Data
Ứng dụng về dữ liệu được tạo ra cho Big Data có rất nhiều, trong đó có:
- Dữ liệu từ các trang mạng xã hội, các ứng dụng như Instagram, Facebook
- Mua sắm, đặt vé trực tuyến
- Chi tiết về nhân viên của một công ty đa quốc gia nào đó
Phân tích Big Data cũng được coi như là một phiên bản nâng cấp hơn của việc phân tích dữ liệu. Việc phân tích Big Data sẽ có một số ứng dụng như:
- Các thông tin về dự báo thời tiết
- Tiếp thị chứng khoán
- Thực hiện những nhiệm vụ không gian, trong đó mỗi một thông tin cũng đều là rất quan trọng.
- Ứng dụng trong lĩnh vực y tế, nơi mà một tình trạng sức khỏe bệnh nhân cụ thể có thể sẽ được theo dõi.
Công nghệ Big Data hàng đầu sẽ được chia thành 4 lĩnh vực: phân loại như sau: lưu trữ dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu.
Một số câu hỏi liên quan đến Big Data
Điểm khác biệt giữa Data truyền thống và Big Data là gì?
Điểm khác biệt lớn nhất giữa Data truyền thống và Big Data là quy mô và tốc độ. Ngoài ra, thuật ngữ Big Data còn mang đến một sự “thời thượng” khi mà có những dữ liệu ở quy mô bình thường vẫn được nhiều người gọi là Big Data.
Big Data có thực sự cần thiết không?
Không những cần thiết mà hiện nay, Big Data đã trở thành “xương sống” của công nghệ. Các công ty truyền thống dùng Big Data để phục vụ cho marketing, chăm sóc khách hàng,…. Hoặc ví dụ thực tế nhất là mỗi sản phẩm đang có trên các website thương mại điện tử hiện nay đều là Big Data.
Học Big Data cần gì?
Muốn học được Big Data thì ít nhất phải nắm được 3 bước cơ bản, đó là: học một ngôn ngữ lập trình, tìm hiểu những kĩ thuật cơ bản Big Data, sơ lược về mô hình lập trình MapReduce.
Học một ngôn ngữ lập trình
Trước tiên, nếu muốn giải quyết các bài toán Big Data thì bạn phải biết những ngôn ngữ lập trình, Python/Java. Sau khi học được ngôn ngữ lập trình, tiếp theo bạn hãy tìm hiểu các công nghệ sử dụng cho Big Data. Hadoop, Spark là một số sông nghệ dữ liệu lớn. Hadoop sẽ là một sự lựa chọn tối ưu nhất khi nó cung cấp cho bạn nhiều nền tảng hơn về mô hình lập trình MapReduce.3
Tìm hiểu những kỹ thuật cơ bản Big Data là gì?
Thuật toán MapReduce là một kĩ thuật xử lý và mô hình chương trình cho tính toán phân tán dựa trên ngôn ngữ lập trình Java.
Hai nhiệm vụ quan trọng của thuật toán MapReduce là:
– Map tức là bản đồ
– Reduce tức là giảm
Map sẽ lấy một tập hợp dữ liệu và chuyển đổi tập dữ liệu đó thành một tập hợp dữ liệu khác, trong đó các phần tử riêng lẻ sẽ được chia thành các bộ dữ liệu (cặp khóa/giá trị). Giảm tác vụ, đó là lấy đầu ra từ bản đồ làm đầu vào và kết hợp các bộ dữ liệu đó thành một bộ dữ liệu nhỏ hơn. Điều đó cho thấy công việc bản đồ luôn được thực hiện trước tác vụ rút gọn. MapReduce có một số ưu điểm chính như là có thể dễ dàng mở rộng được quy mô xử lý dữ liệu trên nhiều nút tính toán. Các nguyên hàm xử lý dữ liệu được gọi là trình khử và trình ánh xạ theo mô hình MapReduce. Với khả năng mở rộng này, mô hình MapReduce là điều đã thu hút nhiều lập trình viên sử dụng.
Sơ lược về mô hình lập trình MapReduce
Giai đoạn bản đồ, giai đoạn xáo trộn và giai đoạn giảm là 3 giai đoạn được thực thi trong chương trình MapReduce.
- Giai đoạn Map: là giai đoạn mà công việc ánh xạ hoặc ánh xạ là xử lý những dữ liệu đầu vào. Dữ liệu đầu vào ở dạng thư mục hoặc dạng tệp và chúng được lưu trữ trong hệ thống tệp Hadoop. Các tệp tin đầu vào sẽ được chuyển đến dòng chức năng phản xạ theo dòng. Trình ánh xạ sẽ xử lý dữ liệu vào ra một số lượng nhỏ dữ liệu.
- Giai đoạn Reduce: đây là giai đoạn kết hợp giữa giai đoạn Shuffle và giai đoạn giảm. Xử lý dữ liệu xuất phát từ trình ánh xạ là công việc Reducer sườn. Sau khi xử lý thì nó sẽ tạo ra một bộ đầu ra mới, sẽ được lữu trữ trong hệ thống tệp Hadoop.
Hadoop gửi Map và giảm các tác vụ đến các máy chủ phù hợp trong cụm trong công việc MapReduce. Khung quản lý tất cả những chi tiết truyền dữ liệu, ví dụ như phát hành tác vụ, xác minh hoàn thành nhiệm vụ và sao chép những dữ liệu xung quanh cụm giữa các nút. Để giảm lưu lượng mạng, hầu hết các tính toán sẽ diễn ra trên các nút có dữ liệu trên các đĩa cục bộ. Hoàn thạnh những nhiệm vụ nhất định, cụm thu thập và giảm dữ liệu sẽ tạo ra một kết quả phù hợp, từ đó gửi lại cho máy chủ Hadoop.
Kết luận
Có thể thấy rõ được những tiện ích mà Big Data có thể đem lại là không hề nhỏ, nó có cho mình một quyền năng rất lớn có thể “thao túng” được tất cả khách hàng. Thay vì phân tích thủ công như ngày xưa thì sự phát triển của công nghệ, Big data sinh ra như một lẽ đương nhiên và nó đang giúp các thương hiệu có thể dễ dàng trong việc tạo ra được doanh thu và lợi nhuận từ chính khách hàng. Vì vậy hiểu được Big data là gì và có được cái nhỉn rõ nét về Big data sẽ khiến doanh nghiệp thu lại được “trái ngọt” từ công cụ quyền năng này.
Cảm ơn bạn đã đọc hết bài viết trên của VIDCOGROUP mọi ý kiến và thắc mắc vui lòng để lại dưới phần Comment.
Bài viết liên quan:
