Big Data Analytics là gì? Lợi ích khi sử dụng Big Data Analytics

Big Data Analytics là gì?

Khi được hỏi “Big Data Analytics là gì?” thì chúng ta sẽ nghĩ ngay đến việc phân tích và thu thập dữ liệu. Big Data Analytics là quá trình phân tích tất cả Big Data thu thập từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm mạng xã hội, video, hình ảnh kỹ thuật số, cảm biến và hồ sơ giao dịch bán hàng để trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa như mối tương quan chưa biết, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng.

Mục đích của việc này là để kết nối và tìm ra các điểm tương đồng nhằm cung cấp những hiểu biết có giá trị cho người dùng. Từ đó, các doanh nghiệp có thể có được lợi thế hơn đối thủ của họ và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

Ngày nay, hầu hết mọi doanh nghiệp đều triển khai cách tiếp cận để thu thập thêm dữ liệu liên quan đến khách hàng, thị trường và quy trình kinh doanh. Dữ liệu này sau đó được phân loại, lưu trữ và phân tích để rút ra những kiến thức có giá trị.

Các loại Big Data Analytics

Sau khi hiểu rõ “Big Data Analytics là gì?”, chúng tôi sẽ giới thiệu đến bạn đọc một số loại phân tích dữ liệu lớn:

• Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Với loại phân tích này, bạn làm việc dựa trên dữ liệu mới bằng cách triển khai phân tích và tóm tắt dữ liệu trong quá khứ thành một biểu mẫu mà mọi người có thể dễ dàng đọc.

• Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Đây là cách nhìn lại quá trình và xác định lý do tại sao một điều gì đó xảy ra. Phân thích Diagnostic thường xoay quanh hoạt động trên trang tổng quan.

• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán xem xét dữ liệu ở lịch sử và hiện tại để đưa ra dự đoán về tương lai. Loại phân tích này sử dụng khai thác dữ liệu, AI và Machine Learning, hoạt động dựa trên dự đoán xu hướng của khách hàng, xu hướng thị trường,...

• Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Đây là loại phân tích dựa trên các quy tắc và khuyến nghị để quyết định giải pháp cho một vấn đề cụ thể. Loại phân tích này hoạt động với cả phân tích mô tả và dự đoán, hầu hết dựa vào AI và Machine Learning.

Cách hoạt động của Big Data Analytics

Dưới đây là tổng quan các giai đoạn hoạt động của Big Data Analytics:

• Giai đoạn 1: Đánh giá trường hợp kinh doanh, xác định lý do và mục tiêu đằng sau phân tích
• Giai đoạn 2: Xác định dữ liệu
• Giai đoạn 3: Lọc để loại bỏ dữ liệu bị hỏng
• Giai đoạn 4: Trích xuất dữ liệu không tương thích với công cụ và chuyển thành một dạng tương thích
• Giai đoạn 5: Tổng hợp dữ liệu có cùng trường trên các tập dữ liệu khác nhau
• Giai đoạn 6: Sử dụng các công cụ phân tích và thống kê để trích xuất thông tin hữu ích
• Giai đoạn 7: Tạo các hình ảnh trực quan về phân tích
• Giai đoạn 8: Kết quả phân tích cuối cùng cung cấp cho các bên liên quan của doanh nghiệp

Những công cụ sử dụng trong Big Data Analytics

Trong Big Data Analytics có nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau được triển khai để thu thập, phân loại và chuyển đổi dữ liệu. Một số công cụ chính có thể kể đến như:

• Apache Hadoop:  Đây là khuôn khổ Big Data phổ biến nhất đang được một số tổ chức trên khắp thế giới triển khai để lưu trữ và phân tích dữ liệu
• Apache Spark: Spark được sử dụng để xử lý thời gian thực và phân tích lượng lớn dữ liệu, nhanh hơn 100 lần so với Hadoop.
• Apache Storm: Storm là hệ thống tính toán phân tán mã nguồn mở thời gian thực, ưu điểm dễ triển khai, có thể tương tác với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào.
• MongoDB: MongoDB là một công cụ được sử dụng trên các tập dữ liệu thường xuyên thay đổi. Đây là công cụ dành cho doanh nghiệp cần dữ liệu nhanh chóng và thời gian thực để đưa ra quyết định.
• Apache Cassandra: Công cụ này là hệ cơ sở dữ liệu phân tán được sử dụng để xử lý các phần dữ liệu
• Kafka: Đây là dự án mã nguồn mở, khả năng chịu lỗi cao và được sử dụng cho các hệ thống nhắn tin thông thường trong các ngữ cảnh khác nhau.

Lợi ích của Big Data Analytics

“Lợi ích của Big Data Analytics là gì?” trước hết đó chính là giảm chi phí kinh doanh đáng kể. Phân tích dữ liệu lớn giúp các tổ chức khai thác dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để xác định được các chiến lược kinh doanh sao cho hiệu quả. Điều này làm cho việc quyết định hướng kinh doanh thông minh hơn và mang lại lợi nhuận cao hơn. Hadoop và Spark mang lại lợi thế đáng kể cho các dây chuyền sản xuất trong quá trình phân tích, xử lý và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu.

Bằng cách đánh giá nhu cầu và sự hài lòng của khách hàng thông qua các phân tích, doanh nghiệp sẽ có khả năng tạo ra các sản phẩm, dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng. Không chỉ vậy, Big Data Analytics còn có thể xác định và phân tích các xu hướng mới nhất của thị trường, tạo ra những lợi thế cạnh tranh tốt hơn nhiều so với đối thủ.

Big Data Analytics giúp doanh nghiệp của bạn nhanh chóng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn để lập chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn trước, có thể mang lại lợi ích và cải thiện chuỗi cung ứng, hoạt động và các lĩnh vực khác của quá trình ra quyết định chiến lược.

Ứng dụng của Big Data Analytics là gì?

Một số lĩnh vực mà Big Data Analytics được sử dụng có thể kể đến như:

Tài chính kinh doanh

Đầu tiên, khi nhắc đến ứng dụng của Big Data Analytics là gì thì chúng ta không thể bỏ qua được lĩnh vực tài chính kinh doanh. Đây được xem là một ngành có cấu trúc dữ liệu khổng lồ và trong tương lai sẽ có xu hướng tăng mạnh về khối lượng thông tin cũng như đem đến nhiều cơ hội phát triển cho Big Data Analytics. Ngành bán lẻ đang tích cực áp dụng các kỹ thuật của Big Data Analytics, linh hoạt trong việc tích hợp, thống kê các thông số liên quan.

Ngân hàng và chứng khoán

Đối với lĩnh vực này, Big Data Analytics được ứng dụng để rà soát các hoạt động thị trường bằng công cụ phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để theo dõi các hoạt động giao dịch bất hợp phát trên thị trường nói chung.

Phương tiện và giải trí

Big Data Analytics được sử dụng để hiểu nhu cầu về chương trình, phim, bài hát và hơn thế nữa giúp các doanh nghiệp tạo ra các dữ liệu khách hàng với những mục tiêu khác nhau để tự động đề xuất đến họ những trải nghiệm tốt nhất.

Chăm sóc sức khỏe

Chăm sóc sức khỏe là một ngành khác có thể được hưởng lợi rất nhiều từ các công cụ, kỹ thuật và quy trình Big Data Analytics. Nhân viên y tế có thể chẩn đoán sức khỏe của bệnh nhân thông qua các xét nghiệm khác nhau, thuận lợi trong việc theo dõi bệnh nhân ngay tại nhà, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tăng hiệu quả của quá trình điều trị và thuốc.

Giáo dục

Big Data Analytics được sử dụng để cung cấp cho giáo viên những phương pháp giảng dạy dựa vào nhu cầu đa số của học sinh sinh viên, phát triển các khóa học mới và cải tiến các khóa học hiện có. Điều này sẽ đem đến hiệu quả tiếp thu cao trong mỗi giờ học.

Lời kết

Bài viết trên đã cung cấp cho bạn đọc những thông tin liên quan đến “Big Data Analytics là gì?” cũng như lợi ích mà quy trình này đem đến. Với công nghệ ngày nay, bạn có thể phân tích dữ liệu và nhận được kết quả gần như ngay lập tức thay vì sử dụng các giải pháp kinh doanh truyền thống. Trong tương lai, chắc chắn Big Data Analytics sẽ đi sâu vào nhiều lĩnh vực ngành nghề hơn nư.