Big data là gì? Đặc điểm và ứng dụng

Big data có thể cụm từ bạn thường xuyên nghe thấy nhưng lại chưa rõ nó là gì? Các thuật toán cá nhân hóa đề xuất phim trên Netflix hay các chiến dịch marketing nhắm đúng đối tượng đều có sự xuất hiện của big data. Vậy chính xác thì big data là gì và tại sao nó lại quan trọng đến vậy? Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan, dễ hiểu về khái niệm, các đặc điểm cốt lõi và những ứng dụng thực tế của big data. 

1. Big data là gì?

Big data là những tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp, rất khó để quản lý, lưu trữ và phân tích bằng các công cụ truyền thống. Sự quan trọng của big data nằm ở khả năng phân tích và khai thác thông tin từ các tập dữ liệu này, bởi chúng thường chứa nhiều thông tin tiềm ẩn và giá trị quý báu.

Chẳng hạn, phương pháp cá nhân hóa nội dung gợi ý trên các nền tảng như Spotify, Netflix, Youtube và các trang thương mại điện tử như Shopee, Lazada đều dựa vào big data. 

Big data là hệ thống dữ liệu khổng lồ và phức tạp

2. 5 chữ V của big data

Trước kia, nhận biết big data dựa trên ba đặc điểm chính, gọi là “ba chữ V”: Khối lượng (Volume), tốc độ (Velocity) và sự đa dạng (Variety). Tuy nhiên, trong vài năm gần đây, hai chữ V bổ sung đã được thêm vào là giá trị (Value) và độ chính xác (Veracity).

Việc mở rộng thêm hai chữ V này hoàn toàn hợp lý vì ngày nay dữ liệu được xem như một loại tài sản quý giá. Hầu hết các công ty công nghệ hàng đầu thế giới đã coi dữ liệu như nguồn lực cốt lõi để phân tích, nâng cao hiệu quả hoạt động và phát triển các sáng kiến mới. Thành công của họ phụ thuộc vào việc quản lý tốt cả năm chữ V này.

• Khối lượng (Volume): Sự quy mô của dữ liệu mà các tổ chức phải xử lý. Trong big data, chúng ta thường gặp lượng dữ liệu phi cấu trúc với mật độ thấp, ví dụ như dữ liệu từ mạng xã hội, các lượt nhấp chuột trên website hoặc các cảm biến thiết bị. Một số tổ chức có thể xử lý dữ liệu lên đến hàng chục terabyte, thậm chí hàng trăm petabyte.
• Tốc độ (Velocity): Đây là tốc độ mà dữ liệu được thu thập và xử lý. Dữ liệu có tốc độ cao thường được truyền thẳng vào bộ nhớ để cho phép xử lý gần như ngay lập tức. Ví dụ, các thiết bị IoT hay ứng dụng thông minh đòi hỏi khả năng phân tích và phản hồi dữ liệu trong thời gian thực hoặc gần với thời gian thực.
• Sự đa dạng (Variety): Dữ liệu không còn chỉ giới hạn trong các dạng cấu trúc chặt chẽ như trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Big data gồm nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc như văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và chúng đòi hỏi bước tiền xử lý để trích xuất ý nghĩa và siêu dữ liệu hỗ trợ.
• Độ chính xác (Veracity): Đây là mức độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu. Dữ liệu cần phải đúng và đáng tin cậy để đảm bảo các phân tích, dự báo và quyết định dựa trên nó là chính xác. Quản lý dữ liệu hiệu quả giúp duy trì tính toàn vẹn và chất lượng cao, làm nền tảng cho các hoạt động kinh doanh.
• Giá trị (Value): Cuối cùng, dữ liệu chỉ thực sự có ý nghĩa khi giá trị của nó được khai thác. Big data chứa đựng cả chiều rộng và chiều sâu thông tin, trong đó có những hiểu biết quan trọng giúp tổ chức cải tiến quy trình vận hành hoặc tối ưu hóa tương tác với khách hàng, tạo ra lợi ích thực sự trong kinh doanh.

5 chữ V của Big data đóng vai tròn qua trọng trong thời đại số

>> Xem thêm: Ghép mặt vào video bằng công cụ AI

3. Ứng dụng của big data

Big data đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả của nhiều hoạt động kinh doanh như cải thiện trải nghiệm khách hàng, hỗ trợ phân tích chuyên sâu. Dưới đây là một số ứng dụng cụ thể:

Bán lẻ và thương mại điện tử: Các công ty như Netflix và Procter & Gamble tận dụng big data để dự đoán nhu cầu thị trường. Họ phát triển mô hình dự báo dựa trên phân tích các thuộc tính sản phẩm hoặc dịch vụ trong quá khứ và hiện tại, từ đó đánh giá mối liên hệ giữa các đặc điểm này với thành công thương mại. Tương tự, P&G khai thác dữ liệu từ nhóm tập trung, mạng xã hội, thử nghiệm thị trường và các lần ra mắt sản phẩm để lên kế hoạch và triển khai sản phẩm mới hiệu quả hơn.

Chăm sóc sức khỏe: Ngành y tế kết hợp nhiều nguồn dữ liệu nội bộ như hồ sơ sức khỏe điện tử, thiết bị đeo thông minh và dữ liệu nhân sự cùng với dữ liệu bên ngoài như hồ sơ bảo hiểm và nghiên cứu bệnh để tối ưu hóa trải nghiệm cho bệnh nhân. Các khía cạnh vận hành như lịch làm việc, chuỗi cung ứng và quản lý cơ sở hạ tầng cũng được cải thiện nhờ phân tích dữ liệu. Đồng thời, các dịch vụ chăm sóc cá nhân hóa và xét nghiệm chẩn đoán được nâng cao dựa trên big data.

Dịch vụ tài chính: Trong lĩnh vực bảo mật, big data giúp phân tích các gian lận và xử lý khối lượng lớn thông tin để đáp ứng yêu cầu báo cáo và tuân thủ quy định một cách nhanh chóng và chính xác, đối phó với các nguy cơ từ nhóm tội phạm có tổ chức.

Big data được ứng dụng trong nhiều ngành nghề

Sản xuất: Dữ liệu có cấu trúc như năm sản xuất, hãng sản xuất và model thiết bị cùng dữ liệu phi cấu trúc gồm nhật ký vận hành, tín hiệu cảm biến, thông báo lỗi và chỉ số nhiệt độ động cơ được phân tích để phát hiện sớm các dấu hiệu hỏng hóc cơ học. Qua đó, các doanh nghiệp có thể thực hiện bảo trì hiệu quả, giảm thiểu chi phí và nâng cao thời gian hoạt động của máy móc.

Chính phủ và dịch vụ công: Các cơ quan nhà nước thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hồ sơ lái xe, dữ liệu giao thông, hồ sơ cảnh sát, cứu hỏa và trường công lập để nâng cao hiệu quả quản lý. Ví dụ, dữ liệu về hành vi lái xe giúp tối ưu hóa quản lý giao thông, phân bổ nguồn lực trong giáo dục, đồng thời tăng cường minh bạch thông tin, góp phần củng cố lòng tin của người dân.

4. Kết luận

Big data là gì? Big data đã vượt xa một thuật ngữ công nghệ đơn thuần để trở thành một yếu tố chiến lược không thể thiếu trong mọi lĩnh vực. Với tốc độ phát triển và sự gia tăng không ngừng của dữ liệu, việc hiểu và tận dụng big data không chỉ là lợi thế mà còn là yêu cầu bắt buộc để các doanh nghiệp và tổ chức có thể tồn tại và phát triển. Trong tương lai, big data chắc chắn sẽ tiếp tục mở ra những cơ hội mới, tạo ra các mô hình kinh doanh đột phá và thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới.

>> Xem thêm: Hướng dẫn sử dụng Bing chat AI chi tiết