Định nghĩa về Big Data
Big Data hay còn biết đến với tên “dữ liệu lớn” là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Độ lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Dữ liệu lớn bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu.
Đặc điểm của Big Data
Big Data được phân biệt với các lĩnh vực khác của công nghệ thông tin dựa trên ba đặc điểm, đó là:
- Variety: Nhiều loại dữ liệu đa dạng
- Volume: Khối lượng dữ liệu
- Velocity: Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích
Ứng dụng phổ biến của Big Data
Cùng với sự phát triển của công nghệ, các lĩnh vực trong xã hội từ sản xuất, kinh doanh, cho tới truyền thông, giải trí,… đều đòi hỏi một hệ thống dữ liệu lớn có khả năng “kết nối” toàn cầu. Với khả năng tập hợp dữ liệu có dung lượng lớn, ngày nay Big Data đang chiếm một vị trí quan trọng trong nền công nghiệp 4.0.
Có thể lấy ví dụ về việc ứng dụng Big Data vào hoạt động kinh doanh như sau:
- Phân tích dữ liệu khách hàng: Để nâng cao trải nghiệm, tỉ lệ chuyển đổi, lượng khách hàng thường xuyên.
- Phân tích hoạt động của doanh nghiệp: Giúp bộ máy doanh nghiệp vận hành trơn tru, cải thiện hiệu suất làm việc.
- Tăng cường bảo mật: Phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp phát hiện các hành vi gian lận.
- Tối ưu hóa giá cả: Thông qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể giảm thiểu tối đa chi phí đầu tư, từ đó tăng lợi nhuận cho mình.
Với nhiều lợi ích mà Big Data đem lại thì tìm kiếm nguồn nhân lực chất lượng cao, làm chủ được ứng dụng này là điều mà các doanh nghiệp luôn chú trọng. Một chuyên gia Big Data ngoài sở hữu kiến thức chuyên môn giỏi cần có sự am hiểu các thành phần công nghệ dữ liệu như Hadoop, Spark, NoSQL, cấu trúc dữ liệu và các thuật toán, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng,…
