Big Data Analytics là gì?

Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) là việc áp dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến để nghiên cứu và xử lý các tập dữ liệu khổng lồ. Quá trình này hỗ trợ quyết định kinh doanh, dự đoán xu hướng thị trường và tăng cường hiểu biết về khách hàng. Các kỹ thuật được sử dụng bao gồm thống kê và khai phá dữ liệu, cùng với các công cụ mạnh mẽ như Hadoop và Apache Spark.

Mặc dù phải đối mặt với những thách thức như dữ liệu phi cấu trúc và vấn đề bảo mật, Big Data Analytics vẫn tiếp tục phát triển và hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội trong tương lai.

Big Data Analytics Là Gì?

Xem thêm tại: Big Data Analytics là gì? Tại sao nó lại quan trọng?

Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) hoạt động như thế nào?

Nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà lập mô hình dự đoán, nhà thống kê và các chuyên gia phân tích khác thu thập, xử lý, làm sạch và phân tích khối lượng ngày càng tăng của dữ liệu giao dịch có cấu trúc cũng như các dạng dữ liệu khác không được sử dụng bởi các chương trình phân tích và BI thông thường.

Dưới đây là tổng quan về bốn bước của quá trình chuẩn bị dữ liệu:

Bước 1:Thu thập

Các chuyên gia dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thông thường, nó là sự kết hợp của dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc. Mặc dù mỗi tổ chức sẽ sử dụng các luồng dữ liệu khác nhau, nhưng một số nguồn phổ biến bao gồm:

+ Dữ liệu luồng nhấp chuột  trên internet  ;

+ Nhật ký máy chủ web;

+ Ứng dụng đám mây;

+ Ứng dụng di động;

+ Nội dung truyền thông xã hội;

+ Văn bản từ email của khách hàng và câu trả lời khảo sát;

+ Hồ sơ điện thoại di động;

+ Dữ liệu máy móc được thu thập bởi các cảm biến được kết nối với Internet vạn vật (IoT).

Bước 2: Xử lý

Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, các chuyên gia dữ liệu phải tổ chức, cấu hình và phân vùng dữ liệu đúng cách cho các truy vấn phân tích. Xử lý dữ liệu kỹ lưỡng làm cho hiệu suất cao hơn từ các truy vấn phân tích.

Bước 3: Kiểm tra

Dữ liệu được làm sạch để đảm bảo chất lượng. Các chuyên gia dữ liệu kiểm tra dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ tập lệnh hoặc phần mềm doanh nghiệp. Họ tìm kiếm bất kỳ lỗi hoặc sự không nhất quán nào, chẳng hạn như trùng lặp hoặc lỗi định dạng, đồng thời tổ chức và sắp xếp dữ liệu.

Bước 4: Sàng lọc

Khai thác dữ liệu, sàng lọc qua các tập dữ liệu để tìm kiếm các mẫu và mối quan hệ phân tích dự đoán, xây dựng các mô hình để dự báo hành vi của khách hàng và các phát triển khác trong tương lai học máy, khai thác các thuật toán để phân tích các tập dữ liệu lớn học sâu , là một nhánh nâng cao hơn của học máy khai thác văn bản  và phần mềm phân tích thống kê trí tuệ nhân tạo (AI) phần mềm kinh doanh thông minh chính thống công cụ trực quan hóa dữ liệu

Xem thêm tại: Điện toán đám mây là gì? Ứng dụng của điện toán đám mây

Vai trò của Big Data Analytics đối với Doanh nghiệp

Ngày nay, việc áp dụng Data Analytics đang trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp. Data Analytics giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu một cách có hệ thống, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và kịp thời.

1. Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Big Data Analysis giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các quy trình kinh doanh bằng cách phân tích dữ liệu từ các hoạt động hàng ngày. Doanh nghiệp có thể xác định các điểm yếu, tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí. Trong lĩnh vực sản xuất, Big Data có thể theo dõi hiệu suất máy móc, dự đoán sự cố và lên lịch bảo trì hiệu quả hơn.

2. Tăng cường trải nghiệm khách hàng

Phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Điều này cho phép doanh nghiệp cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra sự hài lòng. Ví dụ, trong ngành bán lẻ, Big Data Analysis có thể phân tích dữ liệu mua sắm của khách hàng để đề xuất các sản phẩm phù hợp và thúc đẩy doanh số bán hàng.

3. Dự đoán xu hướng thị trường

Big Data Analysis cho phép doanh nghiệp dự đoán các xu hướng thị trường trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại. Khả năng này giúp doanh nghiệp định hướng chiến lược kinh doanh một cách chính xác, đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp cạnh tranh cao như tài chính, bán lẻ và công nghệ.

4. Nâng cao hiệu quả quản lý chuỗi cung ứng

Phân tích dữ liệu lớn có thể cải thiện quản lý chuỗi cung ứng bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về quy trình sản xuất, tồn kho và vận chuyển. Doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa quản lý tồn kho và giảm thiểu rủi ro trong chuỗi cung ứng.

5. Phát hiện gian lận và bảo mật

Big Data Analysis giúp doanh nghiệp phát hiện và ngăn chặn gian lận bằng cách phân tích các mẫu và hành vi bất thường trong dữ liệu giao dịch. Các thuật toán học máy có thể nhận diện các hoạt động gian lận tiềm năng, giúp doanh nghiệp bảo vệ tài sản và uy tín.

6. Hỗ trợ quyết định kinh doanh

Phân tích dữ liệu lớn cung cấp thông tin chi tiết và chính xác, hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định kinh doanh thông minh. Các báo cáo và biểu đồ trực quan hóa dữ liệu giúp dễ dàng nhận diện các xu hướng và cơ hội, từ đó đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

7. Tăng cường hiệu quả tiếp thị

Big Data Analysis giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, thị trường và cạnh tranh. Doanh nghiệp có thể xác định đối tượng mục tiêu, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và đánh giá hiệu quả tiếp thị một cách chính xác.

8. Đổi mới sản phẩm và dịch vụ

Phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp nhận diện các cơ hội đổi mới sản phẩm và dịch vụ. Bằng cách theo dõi phản hồi của khách hàng và xu hướng thị trường, doanh nghiệp có thể phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới đáp ứng nhu cầu và mong đợi của khách hàng.

Xem thêm tại:

Thách thức của Big Data Analytics đối với doanh nghiệp

1. Dữ liệu lớn và đa dạng

Một trong những thách thức lớn nhất của Big Data Analysis là quản lý và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu cấu trúc (structured data) và dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data). Việc kết hợp và phân tích các loại dữ liệu này đòi hỏi các kỹ thuật và công cụ đặc biệt.

2. Bảo mật dữ liệu

Với sự gia tăng của dữ liệu, vấn đề bảo mật dữ liệu trở nên càng quan trọng hơn bao giờ hết. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng và truy cập trái phép. Việc triển khai các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và kiểm tra an ninh định kỳ là cần thiết để bảo vệ dữ liệu quan trọng.

3. Đội ngũ chuyên môn

Phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi một đội ngũ chuyên môn cao, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và chuyên gia về học máy. Việc tuyển dụng và đào tạo đội ngũ này không chỉ tốn kém mà còn mất nhiều thời gian. Tuy nhiên, đây là yếu tố quan trọng để đảm bảo rằng doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data.

Các loại Big Data Analytics

Có nhiều loại Big Data Analytics được sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu. Dưới đây là các loại chính:

Descriptive Analytics (phân tích mô tả)

Descriptive Analytics là loại phân tích dữ liệu đơn giản nhất, dùng để mô tả và tổng hợp thông tin từ dữ liệu quá khứ. Nó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiện tình và cung cấp cái nhìn tổng quan về hoạt động và xu hướng trong quá khứ.

Một số trường hợp áp dụng phân tích mô tả có thể kể đến như: báo cáo tài chính mỗi năm, thống kê nhân sự của công ty, thống kê số lượng người tham gia của một sự kiện,… Trong đó, dữ liệu được chia thành 2 loại chính như sau:

• Dữ liệu số (định lượng): các dữ liệu dạng số cụ thể như chiều cao, cân nặng, số lượng hóa đơn, doanh thu bán hàng,…
• Dữ liệu phi số (định tính): các dữ liệu phản ánh tính chất và khó xác định giá trị trung bình như màu sắc, giới tính, ngành nghề,…

Diagnostic Analytics (phân tích chẩn đoán)

Diagnostic Analysis – phân tích chẩn đoán, là quá trình sử dụng dữ liệu để hiểu rõ nguyên nhân của các sự kiện đã xảy ra, đặc biệt là khi có sự chênh lệch giữa dự đoán và thực tế. Mục tiêu chính của phân tích chẩn đoán là xác định tại sao một sự kiện cụ thể đã xảy ra và tìm ra các yếu tố gây ảnh hưởng đến kết quả.

Phân tích chẩn đoán giúp tổ chức và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các vấn đề đã xảy ra, từ đó tìm ra cách giải quyết và có phương án giải quyết các sự kiện tương tự trong tương lai.

Predictive Analytics (phân tích dự đoán)

Predictive Analysis hay phân tích dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu và mô hình hóa để dự đoán giá trị của một biến mục tiêu trong tương lai. Mục tiêu chính của phân tích dự đoán là đưa ra dự báo về sự kiện hay giá trị mục tiêu dựa trên thông tin ở hiện tại và quá khứ. Điều này giúp doanh nghiệp, tổ chức, hay cá nhân có thể thực hiện các quyết định chiến lược và lập kế hoạch dựa trên sự hiểu biết về những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Phân tích dự đoán được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, y tế, và nhiều ngành khác để giúp dự đoán xu hướng, kết quả tương lai, và hỗ trợ quyết định chiến lược.

Prescriptive Analytics (phân tích đề xuất)

Prescriptive Analysis – phân tích đề xuất là một loại phân tích dữ liệu nhằm đưa ra các giải pháp và hướng dẫn cho việc ra quyết định trong tương lai. Mục tiêu chính của phân tích đề xuất là không chỉ dự đoán sự kiện mà còn cung cấp các hướng dẫn chi tiết về những gì nên làm để đạt được kết quả mong muốn. Nó là một cấp độ tiến xa hơn so với phân tích dự đoán và chẩn đoán.

Phân tích đề xuất thường sử dụng các phương pháp toán học, mô hình tối ưu hóa, và kỹ thuật lập kế hoạch chiến lược để đưa ra các giải pháp hiệu quả. Nó có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ quản lý nguồn nhân lực đến chiến lược tiếp thị và quản lý chuỗi cung ứng.

Một số lĩnh vực có ứng dụng Big Data Analytics

Ngành Ngân hàng

Big Data trong ngân hàng ứng dụng hiệu quả, giúp quản lý tài chính, dự đoán tiền mặt và phát hiện gian lận. Nền tảng khoa học dữ liệu đẩy mạnh hệ thống ngân hàng kỹ thuật số, đảm bảo an ninh và hiệu suất.

Ngành y tế

Khoa học dữ liệu ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong cải thiện sức khỏe con người hiện nay, đặc biệt trong ngành y tế. Ứng dụng Big Data trong y tế mang lại nhiều lợi ích, cho phép dự đoán ca bệnh, theo dõi tình trạng bệnh nhân qua hồ sơ sức khỏe điện tử và thiết bị kỹ thuật số đeo.

Hệ thống này cũng giúp đánh giá triệu chứng và phát hiện bệnh sớm, lưu giữ dữ liệu lớn một cách bảo mật và hiệu quả. Ngoài ra, Big Data còn giúp dự báo các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh như sốt xuất huyết hoặc sốt rét. Đây là một bước tiến đáng kể trong việc cải thiện chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ quyết định trong ngành y tế.

Thương mại điện tử

Big Data là một công nghệ quan trọng trong thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa tiếp thị, tăng khả năng bán hàng và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ trong việc tối ưu hóa giỏ hàng và tạo các báo cáo tùy chỉnh theo tiêu chí khác nhau như độ tuổi và giới tính.

Từ việc phân tích hành vi và sự quan tâm của khách hàng, doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược quảng cáo hiệu quả, tăng doanh thu và giảm thiểu chi phí.

Ngành bán lẻ

Big Data ứng dụng trong bán lẻ giúp phân tích thị trường và nhu cầu khách hàng. Dữ liệu đa dạng hỗ trợ xác định hành trình mua sắm và tối ưu bố trí sản phẩm trên kệ. Điều này cải thiện hiệu suất bán hàng và đáp ứng khách hàng tốt hơn.

Digital Marketing

Big Data đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển mạnh mẽ của Digital Marketing. Nó giúp doanh nghiệp xác định cơ hội kinh doanh, nhắm đúng khách hàng mục tiêu, tối ưu chiến dịch quảng cáo và tăng cường hiệu quả SEO. Điều này đã hỗ trợ mọi doanh nghiệp có thể tiếp cận các nền tảng truyền thông xã hội và thị trường kỹ thuật số.

Kết luận

Trong thời đại kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay, việc sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động doanh nghiệp không chỉ là một xu hướng mà còn là một yêu cầu tất yếu. Big Data Analytics, hay phân tích dữ liệu lớn, không chỉ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường mà còn mang lại nhiều lợi ích đáng kể khác. 

Big Data Analysis không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là một yếu tố quyết định trong sự thành công của doanh nghiệp thông minh. Bằng cách tận dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình kinh doanh, tăng cường trải nghiệm khách hàng, và dự đoán xu hướng thị trường một cách chính xác. Mặc dù có nhiều thách thức, nhưng với chiến lược và đầu tư đúng đắn, Big Data Analysis sẽ là chìa khóa mở ra cánh cửa thành công cho doanh nghiệp trong thời đại số hóa.

Xem thêm tại: Big Data Analytics là gì? Doanh nghiệp nhận được lợi ích gì từ Big Data Analytics