Doanh nghiệp thời kỳ công nghệ số không ngừng tìm kiếm những phương pháp mới để cải thiện hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Một trong những tiến bộ công nghệ quan trọng của hơn một thập kỷ qua đó là sự xuất hiện của Big data. Vậy big data là gì? Nó có vai trò như thế nào trong các hoạt động của doanh nghiệp?
1. Big data là gì?
Big data đề cập đến số lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc được tạo ra mỗi ngày. Các dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau như: phương tiện truyền thông xã hội, truy cập web, dữ liệu khách hàng,…Khối lượng của big data là con số đáng kinh ngạc nhưng nó mang một sức mạnh lớn mà các doanh nghiệp có thể khai thác.
Big data có tính đa dạng cao. Một hệ thống dữ liệu lớn duy nhất có thể chứa các tài liệu XML, tệp văn bản, hình ảnh, video, âm thanh,…và cả các dữ liệu có cấu trúc truyền thống. Điều này được gọi là sự đa dạng của big data. Việc lưu trữ và xử lý một số loại dữ liệu có khối lượng lớn yêu cầu một hệ thống có khả năng mở rộng nhanh chóng và dễ dàng.
2. Phân loại Big data
Có rất nhiều nguồn của dữ liệu lớn (big data). Tuy nhiên có thể phân chúng thành 3 loại chính đó là: có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc
- Dữ liệu có cấu trúc được tổ chức cao, dễ xác định và làm việc với chúng. Dữ liệu có cấu trúc có các thứ nguyên được xác định bởi những tham số đã đặt. Đây là loại thông tin được biểu diễn bằng bảng tính hoặc hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dạng bảng có hàng hoặc cột. Dữ liệu có cấu trúc tuân theo lược đồ, được xác định bởi các điều kiện và đường dẫn đến các điểm dữ liệu cụ thể.
- Dữ liệu phi cấu trúc có dạng tự do và ít định lượng hơn, giống như các loại thông tin có trong email, văn bản hay tài liệu. Các kỹ thuật phức tạp hơn sẽ được áp dụng cho loại dữ liệu phi cấu trúc trước khi các hệ thống và nhà phân tích có thể truy cập. Điều này có thể thông qua việc dịch từ dữ liệu phi cấu trúc sang dữ liệu có cấu trúc.
- Dữ liệu bán cấu trúc là sự pha trộn giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Loại dữ liệu này có một số tính chất đồng nhất, có thể xác định. Tuy nhiên, loại dữ liệu này không hình thành một cấu trúc rõ ràng và phù hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ.
3. Vai trò quan trọng của Big data trong doanh nghiệp
Là một trong những bước tiến lớn về công nghệ trong những năm qua, big data mang đến những lợi ích lớn cho các doanh nghiệp như:
- Giúp doanh nghiệp có được những hiểu biết có giá trị về các hoạt động, khách hàng của mình
- Phân tích các dữ liệu này giúp doanh nghiệp có thể xác định các xu hướng, mô hình kinh doanh và các cơ hội lớn trong tương lai
- Thông tin từ dữ liệu có thể sử dụng để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, quản lý chuỗi cung ứng, đem lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp
3.1 Big data giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng
Các nguồn big data giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng vô cùng đa dạng:
- Các nguồn dữ liệu từ khách hàng truyền thống (ví dụ: lịch sử mua hàng tại cửa hàng truyền thống, các cuộc gọi hỗ trợ,…)
- Các nguồn bên ngoài (ví dụ: giao dịch tài chính, báo cáo tín dụng,…)
- Các hoạt động truyền thông xã hội
- Dữ liệu từ các cuộc khảo sát nội bộ hoặc bên ngoài
- Cookie của thiết bị
Một nguồn phân tích khác đó là phân tích dòng nhấp chuột của các hoạt động thương mại điện tử đem lại hiệu quả cao trong thị trường kỹ thuật số hiện tại. Điều hướng web, menu để tìm sản phẩm, dịch vụ giúp doanh nghiệp thấu hiểu nhu cầu của khách hàng hơn. Doanh nghiệp có thể xem xét mặt hàng nào mà khách hàng đã bỏ vào giỏ hàng nhưng chưa thực hiện thanh toán, mua hàng, hoặc họ đã xóa bỏ nó mà không mua. Tất cả dữ liệu trên đều thể hiện được nhu cầu của khách hàng.
Các cửa hàng truyền thống cũng có thể thu thập những dữ liệu hữu ích về khách hàng của mình. Lịch sử mua hàng, những thông tin phản hồi trực tiếp hay cuộc khảo sát tại cửa hàng,… những dữ liệu này sẽ là nguồn tài nguyên vô cùng quý giá để doanh nghiệp có thể thực hiện những phân tích chuyên sâu.
3.2 Tăng cường thông tin thị trường
Như việc phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, dữ liệu cũng giúp cho doanh nghiệp hay các chuyên gia tìm hiểu chi tiết, đào sâu nghiên cứu về thị trường.
Các phương tiện truyền thông xã hội là một nguồn thông tin phổ biến. Hiện nay con người sử dụng mạng xã hội như một phương tiện chia sẻ thông tin, kinh nghiệm, sở thích,…các dữ liệu này sẽ giúp cho các nhà tiếp thị hiểu được những đặc trưng của thị trường và từng phân khúc khách hàng. Bên cạnh sự phân tích về xu hướng của thị trường, doanh nghiệp có thể sử dụng những dữ liệu này để phát triển sản phẩm bằng cách ưu tiên những sở thích khác nhau của khách hàng.
Trên thực tế các báo cáo về thị trường đều được xây dựng dựa trên dữ liệu đa dạng và tịnh tiến theo thời gian.
3.3 Quản lý chuỗi cung ứng linh hoạt
Trước đây, các doanh nghiệp chỉ thực sự nhận thấy chuỗi cung ứng có vấn đề khi chúng có sự gián đoạn lớn. Ngày nay, khi ứng dụng bigdata, các doanh nghiệp có thể dự đoán các trường hợp có thể xảy ra dựa trên việc phân tích các dữ liệu theo thời gian thực. Điều này giúp cho mạng lưới sản xuất và phân phối hoạt động tốt hơn.
Các hệ thống big data có thể tích hợp dữ liệu từ các kênh thông tin khác (ví dụ: các trang web thương mại điện tử, ứng dụng di động,…) các thông tin về giá cả, thông tin vận chuyển hay thậm chí là thời tiết để có được mức độ thông tin lớn. Điều này không chỉ giúp cho doanh nghiệp lớn mà còn có thể hỗ trợ các doanh nghiệp nhỏ. Các dữ liệu được tổng hợp và phân tích để tối ưu hóa các quyết định kinh doanh, giảm thiểu tồn kho và rủi ro trong việc vận hành chuỗi cung ứng.
3.4 Đề xuất, nhắm đối tượng mục tiêu chuẩn xác
Đây là một lợi ích vô cùng lớn cho các nhà tiếp thị (marketing) trong hiện tại. Kể từ khi big data ra đời, các công cụ đề xuất cũng trở nên quen thuộc hơn. Các hệ thống đề xuất thông minh đều được dựa trên những hiểu biết phức tạp về khách hàng từ nhân khẩu học và hành vi. Tất cả các đề xuất này đều được xác định từ dữ liệu được phân tích.
Các nhà cung cấp nội dung trực tuyến ứng dụng rất tốt các công cụ đề xuất thông minh. Họ không cần hỏi khách hàng muốn xem gì tiếp theo. Các công cụ đề xuất sử dụng sở thích riêng của từng khách hàng thông qua dữ liệu xem trước đó kết hợp với việc phân tích big data thu thập từ nhiều người dùng khác. Điều này thu hút khách hàng vào những nội dung mà họ thực sự yêu thích.
3.5 Cải thiện hoạt động kinh doanh
Big data được ứng dụng để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, tiết kiệm chi phí, tăng năng suất và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Dữ liệu lớn thậm chí còn được ứng dụng trong việc tuyển dụng nhân sự, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro hay lập kế hoạch an ninh mạng.
Ví dụ: Kết hợp giữa dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu để thông báo lịch bảo trì hoặc thời gian ngừng hoạt động cho các thiết bị. Điều này giúp giảm chi phí sửa chữa, tiết kiệm thời gian và đảm bảo tiến độ công việc không bị gián đoạn. Các bộ dữ liệu lớn được tích hợp từ những phân tích về tuổi của thiết bị, điều kiện hoạt động, địa điểm, bảo hành, chi tiết các dịch vụ cùng với các ảnh hưởng từ lịch trình sản xuất, nhân sự,…để giúp bạn bảo trì thiết bị vào thời gian tối ưu nhất.
4. Giải quyết những thách thức của Big data
Bên cạnh những lợi ích mà Big data đem lại, có rất nhiều thách thức cần giải quyết để có thể sử dụng big data thành công.
4.1 Thiếu hiểu biết về Big data
Rất nhiều doanh nghiệp đã từng thất bại trong việc ứng dụng big data trong tiến trình kinh doanh của mình vì không nắm vững kiến thức về chúng. Nhân sự chưa nắm rõ big data là gì, lưu trữ và ứng dụng nó ra sao. Việc nhân viên không hiểu được tầm quan trọng của việc lưu trữ dữ liệu, họ có thể sẽ không sao lưu lại những dữ liệu quan trọng, không sử dụng cơ sở dữ liệu đúng cách để lưu trữ. Chính vì vậy, khi cần phân tích những dữ liệu này, nó khó có thể được truy xuất dễ dàng.
Giải pháp
Các chương trình đào tạo cho nhân viên cần được ưu tiên. Các buổi đào tạo sắp xếp cho tất cả nhân viên xử lý dữ liệu thường xuyên để hiểu được về mục tiêu cũng như tầm quan trọng của chiến dịch big data của công ty.
4.2 Vấn đề về lưu trữ
Big data là một khối lượng dữ liệu khổng lồ và liên tục tăng trưởng, các doanh nghiệp luôn phải đau đầu trong vấn đề lưu trữ dữ liệu như thế nào? Hầu hết các dữ liệu không có cấu trúc và đến từ các tài liệu, video, âm thanh, tệp văn bản và các nguồn khác nhau. Điều này có nghĩa là việc tìm kiếm chúng tại các cơ sở dữ liệu là điều không thể. Việc phân tích dữ liệu lớn gặp nhiều thách thức trong việc phân tích gây ảnh hưởng tới tiến trình phát triển của doanh nghiệp.
Giải pháp
Để xử lý vấn đề này, nhiều doanh nghiệp đang lựa chọn các kỹ thuật hiện đại như: nén, phân tầng hay chống trùng lặp. Nén được sử dụng để giảm số lượng bit trong dữ liệu, làm giảm kích thước tổng thể. Chống trùng lặp là quá trình loại bỏ dữ liệu trùng lặp không mong muốn ra khỏi một tập dữ liệu. Cuối cùng, việc phân tầng dữ liệu cho phép các công ty lưu trữ dữ liệu trong các tầng lưu trữ khác nhau, đảm bảo được rằng dữ liệu đang nằm trong vùng không gian lưu trữ thích hợp nhất. Các tầng dữ liệu có thể là cloud chung, cloud riêng hay lưu trữ flash, tùy thuộc vào kích thước và tầm quan trọng của dữ liệu.
4.3 Thiếu chuyên gia về dữ liệu
Để vận hành công nghệ hiện đại cũng như công cụ big data cần có những chuyên gia về dữ liệu để đảm bảo quá trình vận hành không gặp gián đoạn. Những chuyên gia này có thể là các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu,…những người có kinh nghiệm làm việc với công cụ và hiểu được ý nghĩa của các tập dữ liệu khổng lồ.
Tuy nhiên, hiện nay nhiều công ty đang đối mặt với vấn đề thiếu các chuyên gia dữ liệu lớn. Điều này xuất phát từ việc các công cụ xử lý dữ liệu ngày càng phát triển nhanh chóng, tuy nhiên số lượng các chuyên gia chất lượng thì chưa đủ để đáp ứng với sự tăng trưởng này.
Giải pháp
Cách đầu tiên là đầu tư nhiều tiền hơn vào việc tuyển dụng các chuyên gia thật sự chất lượng. Đồng thời, doanh nghiệp cũng sẽ đưa các chương trình đào tạo nhân viên để tận dụng được tối đa nguồn lực. Một cách khác tiết kiệm thời gian và tiền bạc hơn đó là việc mua các giải pháp phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, máy học. Những công cụ này có thể được điều hành bởi các chuyên gia có kiến thức cơ bản về dữ liệu, có thể sử dụng các công cụ đáp ứng được nhu cầu sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp.
4.4 Bảo mật dữ liệu
Bảo mật là một trong những thách thức vô cùng lớn của big data. Thông thường các công ty chỉ tập trung cho các hoạt động tìm hiểu, phân tích các tập dữ liệu mà đẩy vấn đề bảo mật cho giai đoạn sau. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến việc dữ liệu bị xâm phạm gây ảnh hưởng lớn đến cả doanh nghiệp.
Giải pháp
Thực hiện các bước bảo mật dữ liệu ngay từ giai đoạn đầu tiên. Có thể sử dụng đội ngũ chuyên gia an ninh mạng, sử dụng những công cụ có tính bảo mật cao. Các bước bảo mật dữ liệu bao gồm:
- Mã hóa dữ liệu
- Phân tách dữ liệu
- Kiểm soát nhận dạng và truy cập
- Triển khai bảo mật thiết bị đầu cuối
- Giám sát an ninh thời gian thực
- Sử dụng công cụ bảo mật Dữ liệu lớn
4.5 Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
Dữ liệu trong công ty đến từ rất nhiều nguồn khác nhau, ví dụ như: các trang truyền thông xã hội, ERP, CRM, nhật ký khách hàng, báo cáo tài chính, email,…Việc tích hợp tất cả dữ liệu này giúp cho doanh nghiệp có được cái nhìn tổng quan hay một báo cáo chi tiết để có những bước đi kinh doanh tối ưu và thông minh trong tương lai.
Giải pháp
Các doanh nghiệp thường giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng những công cụ phù hợp. Một số công cụ tích hợp dữ liệu tốt được sử dụng rộng rãi như: Nền tảng tích hợp dịch vụ dữ liệu Oracle, Mulesoft, Microsoft SQL, InfoSphere của IBM,…
Kết luận: Big data là một tài nguyên vô cùng lớn cần được khai thác để doanh nghiệp có thể xây dựng được lợi thế cạnh tranh cho riêng mình. Hy vọng bài viết đã đem tới cái nhìn hữu ích về dữ liệu lớn. Cập nhật những bài viết, thông tin công nghệ mới nhất TẠI ĐÂY
