Big Data Là Gì? Những Ứng Dụng Của Big Data Với Cuộc Sống

Big data là ngành gì

Big data là một thuật ngữ chuyên ngành, được sử dụng để mô tả tập dữ liệu phức tạp, có khối lượng lớn. Độ lớn của nó không thể được thu thập, quản lý hay xử lý bằng các phần mềm xử lý truyền thống 

Các tập dữ liệu này bao gồm nhiều loại như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc, và dữ liệu không có cấu trúc. Mỗi tập đều có thể khai thác nhằm tìm hiểu thông tin bên trong.

Big data và ứng dụng

Dữ liệu lớn (big data) được áp dụng trong nhiều ngành nghề kinh doanh, giúp tăng năng suất hoạt động của doanh nghiệp. Cụ thể là các lĩnh vực sau.

1. Ngành Tài chính - Ngân hàng

Big data đã và đang thể hiện vai trò quan trọng trong các hoạt động của ngành tài chính – ngân hàng. Điển hình, nó đã được ứng dụng như dưới đây:

• Phân tích dữ liệu thu thập để xác định vị trí địa điểm có nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, từ đó làm tiền đề cho việc đề xuất thành lập chi nhánh.
• Dự toán lượng tiền mặt cần thiết để cung ứng cho mỗi chi nhánh trong một thời điểm cụ thể.
• Là nền tảng cho hệ thống kỹ thuật số sử dụng trong ngành ngân hàng.
• Machine learning và trí tuệ nhân tạo (AI) giúp phát hiện hoạt động gian lận, đồng thời, báo cáo cho người phụ trách. 
• Hỗ trợ xử lý, lưu trữ, phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ của các giao dịch hàng ngày, nhằm đảm bảo an ninh cho hệ thống ngân hàng.

2. Ngành y tế ứng dụng dữ liệu lớn (big data) là gì?

Trong ngành y tế, big data được sử dụng để xác định hướng điều trị, cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Cụ thể:

• Giúp người quản lý ca trực có thể dự đoán số lượng bác sĩ cần thiết tại mỗi thời điểm cụ thể. 
• Theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân thông qua việc kiểm soát, quản lý hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Theo dõi bệnh nhân, gửi báo cáo cho bác sĩ bằng cách dùng những thiết bị kỹ thuật số.
• Xác định bệnh ở giai đoạn đầu thông qua việc đánh giá triệu chứng.
• Dự đoán nguy cơ bùng phát dịch bệnh.
• Lưu trữ hồ sơ có yêu cầu độ bảo mật.
• Lưu trữ hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ.

3. Big data ở Việt Nam được ứng dụng trong ngành Thương mại điện tử

Đối với ngành Thương mại điện tử, đầu tư vào công nghệ big data là một hoạt động không thể thiếu để tăng hiệu quả kinh doanh. Vì big data giúp tạo lợi thế cạnh tranh thông qua việc cung cấp các thông tin, báo cáo phân tích thị trường và xu hướng tiêu dùng.

Ứng dụng big data trong Thương mại điện tử:

• Cho phép thu thập dữ liệu, yêu cầu khách hàng trước khi họ bắt đầu giao dịch.
• Tăng hiệu suất của mô hình tiếp thị.
• Xác định sản phẩm được xem nhiều nhất, đồng thời tối ưu thời gian hiển thị của sản phẩm.
• Phân tích hành vi khách hàng rồi đề xuất sản phẩm tương tự, giúp tăng cơ hội bán hàng.
• Khi có sản phẩm được thêm vào giỏ hàng nhưng khách hàng chưa tiến hành mua thì big data sẽ tự động gửi code khuyến mãi.
• Tạo báo cáo tùy chỉnh theo nhiều tiêu chí như độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý...
• Cung cấp sản phẩm tốt và tối ưu chi phí.
• Thiết lập mô hình liên kết tiếp thị tối ưu, và tùy biến theo đối tượng, nhóm đối tượng, giúp tăng cơ hội bán hàng.
• Tìm sự tương đồng giữa khách hàng với nhu cầu, góp phần hỗ trợ việc thực hiện hiệu quả các chiến dịch quảng cáo.

4. Tìm hiểu big data trong ngành bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, ứng dụng của big data là gì? Thực tế cho thấy, công nghệ big data đã mang đến nhiều cơ hội cho ngành này, thông qua việc phân tích thị trường (đối thủ cạnh tranh, nhu cầu khách hàng, lợi thế của doanh nghiệp). Hơn thế nữa, big data còn xác định được quá trình trải nghiệm, sự hài lòng của khách hàng, thậm chí cả xu hướng mua sắm bằng cách thu thập đa dạng dữ liệu. Từ các số liệu thực tế này, doanh nghiệp sẽ có hướng cải thiện hiệu quả bán hàng.

Cụ thể, ứng dụng của big data là:

• Giúp doanh nghiệp thiết lập mô hình chi tiêu đối với từng khách hàng cụ thể.
• So sánh cung – cầu thị trường.
• Xác định vị trí sắp xếp hàng hóa trên kệ theo thói quen mua sắm và nhu cầu khách hàng.
• Phân tích kết hợp nhiều dữ liệu trong cùng một thời điểm như dữ liệu giao dịch, truyền thông xã hội… để xác định chính xác sản phẩm phù hợp theo nhu cầu của khách hàng. 

5. Ứng dụng khái niệm big data trong Digital marketing

Digital marketing là hoạt động của tất cả các doanh nghiệp, không phân biệt quy mô, phạm vi hoạt động. Đối với Digital marketing, big data là một phần không thể thiếu, Vì nó đóng góp rất lớn vào sự thành công của các chiến dịch marketing, giúp doanh nghiệp tiết giảm chi phí và tăng doanh số. 

Vậy ứng dụng của công nghệ big data là gì? 

Dưới đây là một loạt tính năng mà big data đã, và đang đóng góp cho Digital marketing:

• Phân tích thị trường (bao gồm cả đối thủ), đánh giá kế hoạch kinh doanh. Nhờ thế, doanh nghiệp dễ dàng xác định cơ hội để thực hiện các kế hoạch kinh doanh.
• Xác định khách hàng tiềm năng dựa vào giới tính, tuổi tác, thu nhập, sở thích, và nhân khẩu học.
• Tạo các báo cáo sau từng chiến dịch quảng cáo gồm sự tham gia của khách hàng, hiệu suất, các hoạt động cần thực hiện để cải thiện kết quả của chiến dịch.
• Tập trung vào các nội dung có lượng tìm kiếm cao, giúp doanh nghiệp có định hướng sắp xếp nội dung website để tăng vị trí xếp hạng trên Google.
• Tận dụng cơ sở dữ liệu hiện có để tạo đối tượng tương tự, và mở mở rộng nhóm khách hàng.

6. Ứng dụng ngăn chặn nội dung đen của big data là gì?

Các tiện ích mở rộng của Chrome, Firefox, Safari… sử dụng big data để thu thập dữ liệu, dự đoán nội dung phù hợp theo cá nhân hóa của mỗi người dùng, hạn chế các thông tin gây nhiễu. 

Ví dụ: Chức năng Ad block có nhiệm vụ block các pop-up, video hay banner quảng cáo, gây nhiễu đến người dùng. Sau đó, nó sẽ thu thập thông tin rồi gửi đến máy chủ blacklist. Dữ liệu càng nhiều thì khả năng nhận diện và blook sẽ càng chính xác.

Đặc trưng của big data là gì?

Đặc trưng của big data được mô tả trong 3V:

• Volume: Khối lượng của dữ liệu.
• Variety: Đa dạng loại dữ liệu. 
• Velocity: Vận tốc dữ liệu được xử lý, phân tích.

>>Xem thêm: Litespeed Là Gì? Tổng Hợp Kiến Thức Về Litespeed Web Server

Doanh nghiệp cần chuẩn bị cơ sở hạ tầng gì để triển khai big data ở Việt Nam

Dưới đây là cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin hỗ trợ big data mà doanh nghiệp cần chuẩn bị nếu muốn triển khai công nghệ này.

• Đối với cấp sử dụng big data để làm việc, doanh nghiệp phải có hạ tầng đáp ứng việc thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu (ổ cứng truyền thống, data lakes, công nghệ điện toán đám mây), cấp quyền truy cập cho cá nhân liên quan, đảm bảo quá trình lưu trữ và chuyển tiếp thông tin được xuyên suốt, cơ sở hạ tầng bảo mật (tường lửa, mã hóa dữ liệu, quản lý di động, điều khiển truy cập, xác thực người dùng...).
• Đối với cấp sử dụng dữ liệu lớn (big data) cấp độ cao, doanh nghiệp phải có hệ thống lưu trữ, máy chủ chuyên biệt cho big data; phần mềm quản lý, tích hợp dữ liệu; phần mềm phân tích dữ liệu; các ứng dụng dữ liệu lớn; cơ sở hạ tầng bảo mật.

Các công nghệ dành cho big data là gì?

• Hệ sinh thái Hadoop

Đây là công nghệ liên quan mật thiết với big data. Thư viện phần mềm Hadoop cho phép xử lý phân tán những dữ liệu có khối lượng lớn trên nhiều nhóm máy tính dùng mô trình lập trình cơ bản. Nó có khả năng mở rộng từ một máy chủ sang hàng nghìn máy chủ khác. Trong đó, mỗi máy sẽ thực hiện việc tính toán, lưu trữ cục bộ.

Hệ sinh thái Hadoop gồm các phần:

- Hadoop Common: Chứa những tiện ích hỗ trợ các phần Hadoop khác có trong hệ sinh thái.

- Hadoop Distributed File System: Đảm nhận việc cung cấp khả năng truy cập vào các dữ liệu ứng dụng cao.

- Hadoop YARN: Là template của kế hoạch làm việc, quản lý tài nguyên cụm. 

- Hadoop MapReduce: Có khả năng xử lý đồng thời bộ dữ liệu lớn. Nó hoạt động dựa trên YARN.

>>Xem thêm: Load Balancing Là Gì? Hướng Dẫn Tối Ưu Năng Suất Hoạt Động Server

• Apache Spark

Apache Spark cũng là một phần thuộc hệ sinh thái Hadoop. Nó là khuôn mẫu có khả năng tính toán cụm nguồn mở nên được dùng để xử lý dữ liệu lớn trong Hadoop.

Apache Spark được triển khai theo nhiều cách. Nó cung cấp các phương thức hỗ trợ Java, Scala, Python, ngôn ngữ lập trình R, SQL, machine learning, streaming data, và xử lý đồ thị.

• Data lakes

Đây là kho lưu trữ chứa dữ liệu thô có khối lượng lớn. 

• NoSQL databases

Cơ sở dữ liệu NoSQL cho phép tốc độ truy vấn và sự linh hoạt cao.

• In-memory databases (Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ) dành cho big data là gì?

In-memory databases là hệ thống quản lý, lưu trữ dữ liệu dựa vào bộ nhớ chính (Ram). Vì thế, tốc độ truy xuất của dữ liệu sẽ nhanh. Đây là yếu tố cần thiết để phục vụ cho công tác phân tích big data, từ đó tạo được các kho dữ liệu và siêu dữ liệu.

Nhà cung cấp Tên Miền - Hostsing - VPS tốt nhất Việt Nam

Là đơn vị thuộc top 3 lĩnh vực dịch vụ lưu trữ website tại Việt Nam, Hostsing Việt được đánh giá là nhà cung cấp tên miền giá rẻ và Hostsing giá rẻ cũng như luôn nhận được nhiều lời giới thiệu từ diễn đàn tin học về nơi mua Hosts ở đâu tốt . Chỉ từ 50.000đ/tháng, người dùng đã có ngay cho mình một Hosts để thỏa sức học tập, nghiên cứu hoặc chạy demo website… Bên cạnh đó, Hostsing Việt còn là đơn vị luôn tiên phong trong công nghệ điện toán đám mây (cloud Hostsing),gói thuê server với băng thông khủng không giới hạn.
Hostsing Việt có đa dạng gói dịch vụ, bên cạnh những gói giá siêu rẻ 50.000đ/tháng, nhà cung cấp còn có những vps giá rẻ chất lượng dành cho nhiều nhóm doanh nghiệp khác nhau. Các gói này luôn đáp ứng đủ nhu cầu lưu trữ, truy cập hàng chục nghìn người mỗi ngày.
Ngoài ra, với dịch vụ chăm sóc khách hàng chuyên nghiệp, đội ngũ kỹ thuật viên có chuyên môn cao sẽ nhanh chóng hỗ trợ, xử lý các vấn đề phát sinh. Từ đó, giúp người dùng có được sự trải nghiệp mượt mà, thú vị.

Qua bài viết trên Hostsing Việt đã giúp bạn có thêm nhiều thông tin bổ ích! Hi vọng bạn sẽ có thể trang bị thêm thật nhiều kiến thức mới mà chúng tôi đã chia sẻ! Nếu thấy bài viết này hữu ích hãy subscribe để theo dõi những thông tin mới nhất từ Hostsing Việt nhé. Chúc các bạn thành công!