Big data là gì và tầm quan trọng của Big data
Big Data (“dữ liệu lớn”) là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ của Big Data đang từng ngày tăng lên. Các doanh nghiệp cần
Bước vào kỷ nguyên kỹ thuật số, nhiều lãnh đạo doanh nghiệp thông minh từng tìm thấy lợi ích trong việc kết nối, cập nhật thông tin từ hàng ngàn khách hàng hiện tại và tương lai. Họ có thể thiết kế một trang web tuyệt vời chỉ trong vài giờ và thu được lợi nhuận lớn thông qua các chiến lược truyền thông xã hội (social media).
Big Data là gì?
Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được. Tuy nhiên, Big Data lại chứa trong mình rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất thành công, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực. Chính vì thế, những dữ liệu này phải được thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ theo một cách khác so với bình thường.
Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ chính là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều: tăng về lượng (volume), tăng về vận tốc (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty và tổ chức khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin tiếp tục sử dụng mô hình “3V” này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải “cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc”.
Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ chính là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều: tăng về lượng (volume), tăng về vận tốc (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty và tổ chức khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin tiếp tục sử dụng mô hình “3V” này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải “cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc”.
Big data quan trọng như thế nào?
Big data là công nghệ thu thập thông tin quy mô lớn từ các website. Các doanh nghiệp thường vận dụng công cụ này nhằm phục vụ công việc dự đoán xu hướng thị trường, nâng cao chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ hiện có, tạo ra sản phẩm mới hoặc tìm hiểu về hành vi khách hàng
Phân tích dữ liệu cũng có thể giúp các doanh nghiệp thích nghi, tạo ra nội dung website thu hút nhiều khách hàng hơn, có được cái nhìn sâu sắc vào hành vi mua hàng. Dữ liệu càng nhiều thì càng tốt cho công ty. Để làm được như vậy, doanh nghiệp nên cung cấp nội dung trên nhiều nền tảng social media, nhằm thu thập được nhiều thông tin từ những điểm tiếp xúc với khách hàng.
Bằng cách tìm hiểu qua hệ thống cơ sở dữ liệu, công ty có thể tạo ra nội dung có liên quan hơn với người đọc. Chính ý tương này đã giúp Craig Rayner - Giám đốc tuyển dụng hãng SEO.io thu hút nhân tài. Nhờ vào việc phân tích và tổng hợp những dữ liệu nội bộ phòng nhân sự, ông đã tạo ra những quảng cáo tuyển dụng hấp dẫn đối với người tìm việc.
Công cụ khai thác dữ liệu
Các tập đoàn lớn thường có lợi thế tài chính trong việc thuê các nhà thống kê để thu thập, phân tích và báo cáo về dữ liệu người tiêu dùng. Trong khi đó, những công ty nhỏ cũng có thể dùng các công cụ miễn phí hoặc ít phí để thu thập thông tin có giá trị, qua đó hiểu biết chính xác hơn các hành vi mua của khách hàng:
- Google Analytics: Đây là công cụ phân tích của Google nhằm đánh giá lưu lượng truy cập trang web của bạn và chỉ ra cách khách tìm hàng thấy trang web, thời gian họ ở lại trang, vị trí đăng nhập và nhiều thông tin khác
- Facebook Insights: Công cụ này cho phép bạn biết mức độ thường xuyên các bài viết của bạn được chia sẻ cũng như địa điểm và thời gian chia sẻ.
- Tweriod và Followerwonk: Các chương trình này cũng thu thập dữ liệu từ các phương tiện social media và có thể cung cấp thông tin về giới tính, vị trí và mức độ hoạt động của chủ tài khoản social media.
- YouTube Analytics: Nếu công ty của bạn đang hoạt động trên YouTube, đây là công cụ tuyệt vời để khai thác thông tin về nhân khẩu học của những người xem video bạn và họ đang ở đâu.
Một khi bạn đang tiếp cận những điểm dữ liệu, đó cũng là lúc bạn phải sử dụng những con số này nhằm nâng cao doanh thu và lợi nhuận.
Bạn nên bắt đầu bằng cách xem lại nội dung của bạn, và tham chiếu chéo với dữ liệu về tuổi, giới tính, và vị trí nơi khách truy cập trang web của bạn. Để mắt tới những con số và dữ liệu này bằng cách thiết lập một bảng tính hay một mẫu phân tích khách hàng có sẵn. Dựa vào những thông tin về nhân khẩu học đã thu thập được này, bạn hãy thay đổi hoặc thiết kế ra những chiến lược quảng cáo mới nhắm nhóm khách hàng mục tiêu.
Ví dụ, nếu bạn phát hiện phần lớn cá nhân truy cập đang ở tuổi vị thành niên, trong khi nội dung nhắm tới lại là người ở độ tuổi trung niên thì nhất thiết phải thay đổi thông điệp để thu hút người dùng.
Bạn cũng có thể tăng cường xem xét những phản hồi từ người đọc nhằm thấu hiểu họ hơn. Kết hợp những phản hồi này với những dữ liệu đã thu thập được sẽ giúp bạn có cách tiếp cận phù hợp với mục tiêu khách hàng tiềm năng. Hãy xem xét những câu hỏi sau:
- Những sản phẩm hoặc dịch vụ đã đáp ứng nhu cầu của khách hàng hay chưa?
- Họ có sẵn sàng lặp lại hành vi mua hàng hay không?
- Làm thế nào để họ giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ này cho bạn bè?
Tương lai của Big Data
Erik Swan, đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ của công ty Spunk, dự đoán rằng sự thay đổi nhất trong Big Data chính là thái độ của mọi người đối với nó. Việc tiêu thụ một lượng dữ liệu lớn sẽ dần phổ biến hơn với mọi người, từ những người nông dân cho đến các anh kĩ sư. Mọi người sẽ mặc định sử dụng dữ liệu để phân tích mọi thứ trong vòng 10 năm tới. Tất nhiên là kĩ thuật và công nghệ cũng cần phải phát triển theo thì điều này mới có thể trở thành hiện thực.
Còn theo Ankur Jain, nhà sáng lập và CEO của Humin, ngữ cảnh phát sinh ra dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn. “Chúng ta sẽ bắt đầu định tuyến dữ liệu vào các đối tượng, sự vật, sự việc trong đời thực và chuyện đó giúp chúng ta xử lí công việc tốt hơn”.
Trong khi đó, Daniel Kaufman, giám đốc đổi mới về thông tin của cơ quan nghiên cứu thuộc Bộ quốc phòng Mỹ thì cho rằng dữ liệu sinh học sẽ ngày càng được quan tâm hơn, và rồi người ta sẽ dùng dữ liệu này để đưa ra những lời khuyên có ảnh hưởng lớn đến lối sống và cuộc đời của con người. Ví dụ, bạn có nên thêm một dĩa cơm tấm sườn nữa không, hay là nên ăn thêm một dĩa cơm gà? Bộ quốc phòng Mỹ muốn sử dụng kiểu suy nghĩ như thế (thay cơm bằng pizza nhé) để áp dụng cho binh lính của mình và hiện họ đang thử nghiệm trên chuột.
Giám đốc Swan còn suy nghĩ thêm rằng các công ty chuyên cung cấp giải pháp Big Data sẽ không còn bán dữ liệu và phân tích cho từng doanh nghiệp hay công ty riêng lẻ để phục vụ cho những mục đích quá chuyên biệt. Thay vào đó, họ sẽ mở rộng nó và áp dụng Big Data nhằm giải quyết những vấn đề trong đời thường và trả lời cho các nhu cầu cơ bản của con người. Đó sẽ là sự thay đổi về tính ứng dụng của Big Data.
Trong tương lai, chúng ta sẽ còn tiếp tục chứng kiến sự tăng trưởng của Big Data. Hiện nay có thể bạn cũng đã nghe đến khái niệm Internet of Things, tức là mang Internet đến với mọi thứ trong đời sống hằng ngày. Dữ liệu từ Internet of Things thực chất cũng là được thu thập từ một mạng lưới rất nhiều các cảm biến và thiết bị điện tử, và nó cũng là một trong những nguồn của Big Data. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị Internet of Things cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn. Nó cũng có thể được dùng cho việc sản xuất, từ đó giảm sự liên quan của con người. Như lời của Daniel Kaufman dự đoán thì “con người sẽ làm ít hơn” nhờ Big Data.
Thiết lập chuẩn so sánh
Sau khi chọn được những “viên ngọc” trong “bãi rác dữ liệu”, hãy so sánh kết quả của bạn với những công ty lớn. Hãy xem xét:
- Mức độ bao phủ khu vực địa lý của người truy cập?
- Lý do tại sao số lượng truy cập lại tăng đột biến?
5 năm nữa, dữ liệu sẽ được sản xuất gấp gần 45 lần so với 5 năm trước đây. Với lượng dữ liệu khổng lồ này, doanh nghiệp không thể lờ đi trước cuộc cách mạng dữ liệu và ảnh hưởng của nó tới nền kinh tế thời kỹ thuật số. Những ông chủ doanh nghiệp thông minh sẽ tìm cách khai thác thông tin và biết cách vận dụng những công cụ phân tích cần thiết để biến một người dùng Facebook trở thành một khách hàng trọn đời.
Tóm lại, Big Data là thách thức đặt ra cho các tổ chức, doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được dữ liệu lớn thì họ sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay, thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Vẫn còn đó những chỉ trích xoay quanh Big Data, tuy nhiên lĩnh vực này vẫn còn rất mới và chúng ta hãy chờ xem trong tương lai Big Data sẽ tiến hóa như thế nào.
Tóm lại, Big Data là thách thức đặt ra cho các tổ chức, doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được dữ liệu lớn thì họ sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay, thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Vẫn còn đó những chỉ trích xoay quanh Big Data, tuy nhiên lĩnh vực này vẫn còn rất mới và chúng ta hãy chờ xem trong tương lai Big Data sẽ tiến hóa như thế nào.