Dữ liệu lớn là một thuật ngữ mô tả dung lượng dữ liệu lớn - cả có cấu trúc và phi cấu trúc, sẽ tràn ngập doanh nghiệp hàng ngày. Lượng dữ liệu quan trọng là một chuyện, nhưng những gì các tổ chức thực hiện với dữ liệu mới quan trọng hơn. Dữ liệu lớn có thể được phân tích để có những hiểu biết sâu sắc dẫn đến các quyết định tốt hơn và các bước đi kinh doanh chiến lược.

Lịch sử dữ liệu lớn và các nghiên cứu hiện tại

Mặc dù cụm từ "dữ liệu lớn" là tương đối mới, nhưng hành động thu thập và lưu trữ một lượng lớn thông tin để phân tích cuối cùng đã được thực hiện hàng ngày. Khái niệm này đã đạt được đà vào đầu những năm 2000 khi nhà phân tích ngành công nghiệp Doug Laney đưa ra định nghĩa chính xác hiện nay về dữ liệu lớn như 3V:

Dung 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 giao tiếp truyền thông máy-máy. Trong quá khứ, lưu trữ nó sẽ là một vấn đề - nhưng các công nghệ mới (như Hadoop) đã giảm bớt gánh nặng.

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 dữ liệu gần thời gian thực.

Đa dạng: Dữ liệu có trong tất cả các loại định dạng, từ dữ liệu có cấu trúc 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 thường xem xét thêm hai chiều bổ sung khi nói đến dữ liệu lớn:

Sự biến đổi: Ngoài tốc độ ngày càng tăng và các loại dữ liệu, luồng dữ liệu có thể rất không phù hợp với các đỉnh tuần hoàn. Nó là một cái gì đó có xu hướng trong truyền thông xã hội? Việc tải dữ liệu đỉnh hàng ngày, theo mùa và sự kiện có thể là khó khăn để quản lý, thậm chí nhiều hơn như vậy với dữ liệu phi cấu trúc.

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 vượt ra khỏi tầm kiểm soát.

Tiềm năng lớn của dữ liệu lớn

Lượng dữ liệu đang được tạo ra và lưu trữ ở mức toàn cầu gần như không thể tưởng tượng được, và nó chỉ tăng lên. Điều đó có nghĩa là thậm chí có nhiều khả năng thu thập những thông tin chi tiết quan trọng từ thông tin kinh doanh - tuy nhiên chỉ một phần nhỏ dữ liệu mới được phân tích. Điều đó có nghĩa gì với doanh nghiệp? Làm thế nào họ có thể sử dụng tốt hơn các thông tin thô chảy vào các tổ chức của họ mỗi ngày?

Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?

Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không xoay quanh dung 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, giảm thời gian, phát triển sản phẩm mới và dịch vụ được tối ưu hóa, và 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 các lỗi, 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.

Ai sử dụng dữ liệu lớn?

Dữ liệu lớn ảnh hưởng đến các tổ chức trên thực tế trong mọi ngành. Xem cách mỗi ngành công nghiệp có thể hưởng lợi từ sự phát triển của công nghệ này:

Ngân hàng

Với lượng thông tin lớn từ vô số nguồn, các ngân hàng đang phải đối mặt với việc tìm ra những cách mới và sáng tạo để quản lý dữ liệu lớn. Mặc dù việc hiểu khách hàng và tăng sự hài lòng là điều quan trọng, nhưng cũng rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro và gian lận trong khi vẫn duy trì sự tuân thủ quy định. Dữ liệu lớn mang lại những hiểu biết sâu sắc, nhưng nó cũng đòi hỏi các tổ chức tài chính phải đi trước một bước với trò chơi với các phân tích tiên tiến.

Chính quyền

Khi các cơ quan chính phủ có thể khai thác và áp dụng phân tích vào dữ liệu lớn của mình, họ sẽ có được cơ sở đáng kể khi quản lý các tiện ích, các cơ quan đang hoạt động, giải quyết tắc nghẽn giao thông hoặc ngăn ngừa tội phạm. Nhưng trong khi có nhiều lợi thế đối với dữ liệu lớn, các chính phủ cũng phải giải quyết các vấn đề minh bạch và riêng tư.

Sản xuất

Với sự hiểu biết sâu sắc rằng dữ liệu lớn có thể cung cấp, các nhà sản xuất có thể nâng cao chất lượng và sản lượng, đồng thời giảm thiểu các quy trình lãng phí là chìa khóa trong thị trường cạnh tranh ngày nay. Ngày càng có nhiều nhà sản xuất đang làm việc trong nền văn hoá dựa trên phân tích, có nghĩa là họ có thể giải quyết vấn đề nhanh hơn và đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh hơn.

Giáo dục

Các nhà giáo dục có hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có thể gây ảnh hưởng đáng kể đến hệ thống trường học, học sinh và các chương trình giảng dạy. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, họ có thể nhận diện các học sinh có nguy cơ, đảm bảo học sinh đạt được tiến bộ và có thể thực hiện một hệ thống đánh giá và hỗ trợ tốt hơn cho giáo viên và hiệu trưởng.

Chăm sóc sức khỏe

Hồ sơ bệnh nhân, kế hoạch điều trị, thông tin theo toa... Khi nói đến chăm sóc sức khoẻ, mọi thứ cần được thực hiện nhanh chóng, chính xác - và trong một số trường hợp, với sự minh bạch đủ để đáp ứng các quy định nghiêm ngặt của ngành. Khi dữ liệu lớn được quản lý có hiệu quả, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khoẻ có thể khám phá những thông tin chi tiết ẩn giúp cải thiện sự chăm sóc của bệnh nhân.

Bán lẻ

Xây dựng mối quan hệ khách hàng là rất quan trọng đối với ngành bán lẻ - và cách tốt nhất để quản lý đó là để quản lý dữ liệu lớn. Các nhà bán lẻ cần phải biết cách tốt nhất để tiếp thị cho khách hàng, cách hiệu quả nhất để xử lý các giao dịch và cách chiến lược nhất để khôi phục lại hoạt động kinh doanh. Dữ liệu lớn vẫn là trọng tâm của tất cả những điều đó.

Theo SAS