Big Data ngày nay không còn là khái niệm lạ. Tuy nhiên để hiểu đầy đủ và chính xác thì không phải ai cũng làm được. Vậy Big Data là gì? Xu hướng Big Data ở Việt Nam hiện nay? Các ứng dụng của Big Data vào hoạt động Marketing là gì?

Big Data là một thuật ngữ tiếng Anh và được dịch sang tiếng Việt với tên gọi “Dữ liệu lớn”. Ngay từ cái tên, chúng ta có thể hiểu đây là một tập hợp dữ liệu có độ phức tạp cao và không dễ dàng để chúng ta sử lý theo cách thông thường. Ngày nay, công nghệ Big Data chính là sự phát triển tất yếu của công nghệ thông tin và khoa học số. Big Data được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ kinh doanh, bán hàng đến Marketing và nghiên cứu khoa học… Trong khuôn khổ bài viết này, 123job.vn sẽ “đào sâu nghiên cứu” về big Data và những ứng dụng tuyệt vời của công nghệ Big Data trong ngành Marketing ở thời đại 4.0. Cùng tìm hiểu nhé! 

I. Tổng quan thông tin về ngành Big Data hiện nay

1. Big Data là gì?

Big Data hay Bigdata? Tìm hiểu về Big Data, trước hết ta cần biết cách viết chính xác của từ ngữ này. Nhiều người vẫn hay dùng từ viết là Bigdata để sử dụng là cái tên của Dữ liệu lớn, tuy nhiên từ Bigtada là từ viết sai chính tả theo tiếng Anh. Vậy nên chúng ta không sử dụng từ Bigdata mà thay vào đó là từ Big Data.

Big Data chính là tập hợp nguồn dữ liệu khổng lồ mà con người không thể quản lý theo cách truyền thống thông thường. Big Data được hiểu là kỹ thuật mạng tiến tiến giúp khả năng lưu trữ thông tin trở nên không giới hạn. Hiện nay kích cỡ lưu trữ của Big Data ngày càng tăng và có thể lên tới hàng chục nghìn terabuy. Trong lĩnh vực Marketing, Big Data được biết đến như là Marketing theo dữ liệu lớn với nhiều khả năng đột phá mà nhiều người còn chưa hiểu rõ sức mạnh của chúng.

khái niệm big data

Big Data chính là tập hợp nguồn dữ liệu khổng lồ mà con người không thể quản lý theo cách truyền thống thông thường

2. Sự hình thành của Big Data

Kho dữ liệu lớn - Big Data đã tồn tại dưới nhiều hình thức, thường được xây dựng bởi các công ty cho những nhu cầu đặc biệt. Tìm hiểu về Big Data, ta có quá trình hình thành kho dữ liệu lớn như sau:

Nguồn dữ liệu lớn này đã tồn tại dưới nhiều hình thức, thường được xây dựng bởi các công ty cho những nhu cầu đặc biệt. Bắt đầu từ những năm 1990, các nhà cung cấp thương mại tham gia cung cấp các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu song song cho các dữ liệu lớn. Trong nhiều năm, WinterCorp là công ty phát hành báo cáo lớn nhất về cơ sở dữ liệu.

Năm 1984, Tập đoàn Teradata đưa ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012. Các hệ thống của Teradata là những hệ thống đầu tiên lưu trữ và phân tích đến 1 terabyte dữ liệu vào năm 1992. Ổ đĩa cứng đã đạt đến mức dung lượng 2.5GB vào năm 1991 nên định nghĩa dữ liệu lớn liên tục phát triển theo quy luật Kryder. Teradata đã cài đặt hệ thống đầu tiên dựa trên RDBMS có thể phân tích hàng petabytes dữ liệu vào năm 2007. Đến năm 2017, có hàng chục các cơ sở dữ liệu dựa trên hệ thống của Teradata có dung lượng hàng petabyte, trong đó dữ liệu lớn nhất vượt quá 50 petabytes. Cho đến năm 2008, 100% hệ thống đều xử lý các dữ liệu quan hệ có cấu trúc. Do đó, Teradata đã thêm các kiểu dữ liệu phi cấu trúc bao gồm XML, JSON và Avro.

Năm 2000, Seisint Inc. (nay là Tập đoàn LexisNexis) đã phát triển một khung chia sẻ tệp dựa trên cấu cấu trúc C++ để lưu trữ và truy vấn dữ liệu. Hệ thống này lưu trữ và phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, và phi cấu trúc trên nhiều máy chủ. Người dùng có thể truy vấn bằng một phương ngữ C ++ gọi là ECL. ECL sử dụng phương thức "áp dụng giản đồ khi truy cập dữ liệu" để suy luận cấu trúc dữ liệu được lưu trữ khi nó được truy vấn, thay vì khi nó được lưu trữ. Năm 2004, LexisNexis mua lại Seisint Inc. và trong năm 2008 đã mua lại ChoicePoint, Inc. cùng với nền tảng xử lý song song tốc độ cao của họ. Hai nền tảng đã được sáp nhập vào hệ thống HPCC (High-Performance Computing Cluster) và HPCC có mã nguồn mở dựa trên giấy phép Apache v2.0 vào năm 2011. Khoảng cùng thời điểm đó, hệ thống Quantcast File đã được phát hành.

Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về một quá trình gọi là MapReduce sử dụng một kiến ​​trúc tương tự. MapReduce cung cấp một mô hình xử lý song song, và phát hành những ứng dụng liên quan để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Với MapReduce, các truy vấn được chia nhỏ và truyền đi qua các nút mạng song song và được xử lý song song (bước Map). Các kết quả sau đó được thu thập và phân phối (Bước Reduce). Khuôn mẫu này rất thành công nên những công ty khác cũng muốn sao chép các thuật toán của nó. Do đó, Google đã triển khai khuôn mẫu MapReduce thông qua dự án mã nguồn mở Apache Hadoop.

Các nghiên cứu vào năm 2012 cho thấy cấu ​​trúc nhiều lớp là một lựa chọn để giải quyết các vấn đề của xử lý dữ liệu lớn. Một kiến ​​trúc phân tán song song phân tán dữ liệu trên nhiều máy chủ; những môi trường thực hiện song song này có thể cải thiện đáng kể tốc độ xử lý dữ liệu. Kiểu cấu ​​trúc này chèn dữ liệu vào một DBMS song song, thực hiện việc sử dụng các khung nền MapReduce và Hadoop. Loại khung nền này sẽ tăng sức mạnh xử lý thông suốt đến người dùng cuối bằng cách sử dụng một máy chủ ứng dụng đầu cuối.

Phân tích dữ liệu lớn ứng dụng vào việc sản xuất được giới thiệu như một cấu ​​trúc 5C (connection - kết nối, conversion - chuyển đổi, cyber - không gian mạng, cognition - nhận thức và configuration - cấu hình).

Hồ dữ liệu cho phép một tổ chức thay đổi định hướng từ mô hình kiểm soát tập trung sang mô hình chia sẻ thông tin để năng động đáp ứng với sự thay đổi của việc quản lý thông tin. Điều này cho phép phân tách nhanh chóng dữ liệu vào hồ dữ liệu, do đó làm giảm thời gian xử lý thông tin.

3. Tình hình Big Data hiện nay

Sự phát triển của Big Data gắn liền với sự phát triển của thương mại điện tử. Đó là lý do tại sao các trang thương mại điện tử hiện nay có khả năng lưu trữ tuyệt vời đến vậy. 

Phần lớn hiện nay các doanh nghiệp đều có dữ liệu lớn riêng, từ eBay đến Amazon.com và ông trùm mạng xã hội Facebook. Chúng ta có thể lấy một ví dụ để hiểu khả năng lưu trữ tuyệt vời của Big Data thông qua Facebook. Facebook có khả năng lưu trữ và quản lý hàng tỷ bức ảnh, hàng tỷ thông tin khác nhau của tất cả mọi người trên toàn thế giới. Nếu như bạn chụp ảnh và lưu trữ trong thẻ nhớ điện thoại, bạn lo lắng về khả năng lưu trữ cũng như dung lượng bộ nhớ thì Facebook không hề băn khoăn về vấn đề này với công nghệ Big Data. 

Dưới đây là một số thông tin thú vị về công nghệ Big Data sẽ khiến bạn cảm thấy “lạnh người”:

  • Với công nghệ này, cửa hàng Walmart hoàn toàn có thể xử lý hơn 10 triệu giao dịch trong vòng chưa đến 4 giờ.
  • Công nghệ Big Data không khiến Facebook lo lắng về khả năng lưu trữ dữ liệu khi có 1,15 tỷ người sử dụng hàng ngày. 
  • Một ngày, thẻ VISA có thể xử lý được gần 173.000.000 giao dịch - điều mà trước đó khi không có Big Data là không thể. 

II. Đặc trưng của Big Data

Big Data được mô tả bởi những đặc trưng sau:

- Volume (Dung lượng)

Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và tiềm năng insight- và liệu nó có thể thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.

- Variety (Tính đa dạng)

Các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.

- Velocity (Vận tốc)

Trong trường hợp này nghĩa là tốc độ các dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.

- Veracity (Tính xác thực)

Chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác.

Nhà máy và các hệ thống không thực-ảo có thể có một hệ thống 6C bao gồm:

  • Kết nối (cảm biến và mạng)
  • Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)
  • Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)
  • Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)
  • Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)
  • Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)

Dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ tiên tiến (phân tích và thuật toán) để cho ra các thông tin có ý nghĩa. Ví dụ, để quản lý một nhà máy phải xem xét cả hai vấn đề hữu hình và vô hình với các thành phần khác nhau. Các thuật toán tạo thông tin phải phát hiện và giải quyết các vấn đề không nhìn thấy được như sự xuống cấp của máy, mài mòn linh kiện, vv. trong nhà máy.

III. Các công nghệ sử dụng trong Big Data

Hiện nay, các lĩnh vực khác nhau từ ngành công nghệ phần mềm đến lập trình và Logistics đều sử dụng ứng dụng của Big Data trong hoạt động của mình. Điển hình là các ông lớn từ Software AG, IBM, Dell đã sẵn sàng chi hàng tỉ USD để đầu tư cho sự phát triển công nghệ "dữ liệu lớn". 

Để có thể lưu trữ dữ liệu thông tin khổng lồ như Big Data, chúng cần được sử dụng các công nghệ đặc biệt. Theo đề xuất năm 2011, Big Data có thể sử dụng với một số dạng công nghệ như Crowdsourcing, các thuật toán liên quan đến gen và di truyền, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (điển hình như Siri hay Google Voice), mô hình hóa… 

Ngoài ra, một số công nghệ khác được sử dụng trong Big Data như kỹ thuật điện toán đám mây, công nghệ Internet. Các công nghệ này giúp hoạt động nghiên cứu thông tin và lưu trữ dữ liệu từ “Big Data” dễ dàng hơn. Có một khoảng thời gian, mọi người gặp vấn đề chung về tốc độ lưu trữ dữ liệu chậm ở Big Data. Và họ mong muốn đến các giải pháp lưu trữ ở những ổ cứng được gắn vào máy tính một cách trực tiếp. Đó có thể là các loại ổ như SSD, SATA. Hiện nay, công nghệ Big Data cũng như công nghệ Blockchain được đầu tư với nguồn tài chính khổng lồ để phát huy và có thêm nhiều ứng dụng công nghệ mới. 

công nghệ ứng dụng big data

Hiện nay, các lĩnh vực khác nhau từ ngành công nghệ phần mềm đến lập trình và Logistics đều sử dụng ứng dụng của Big Data trong hoạt động của mình

IV. Ứng dụng Big Data vào cuộc sống

1. Ứng dụng Big Data vào quản lí chính phủ

2. Big Data thúc đẩy sự phát triển quốc tế

3. Big Data ảnh hưởng tới tình hình tài chính như thế nào?

4. Ứng dụng Big Data vào sản xuất

5. Big Data và chăm sóc sức khỏe con người

6. Giáo dục áp dụng Big Data như thế nào?

7. Big Data - Kho dữ liệu truyền thông lớn nhất

8. Big Data - Kết nội vạn vật (IoT)

9. Công nghệ và các ứng dụng từ Big Data

V. Ứng dụng của Big Data cho Marketing

Vài năm trở lại đây, Marketing là ngành có tốc độ phát triển nhanh chóng, xu hướng Digital Marketing hiện nay đang dần thay thế cho marketing truyền thống. Các hoạt động Marketing được triển khai chủ yếu hiện nay trên nền tảng Internet và mạng xã hội. Vậy ứng dụng công nghệ Big Data trong lĩnh vực Marketing hiện nay ra sao?

Big Data giúp đối thoại với khách hàng trở nên hiệu quả và dễ dàng hơn, nhờ vậy hoạt động Marketing ngày càng trở nên tối ưu

Hiện nay, khách hàng và người tiêu dùng ngày càng trở nên “khó tính” khi đưa ra quyết định mua sản phẩm, hàng hóa hay sử dụng dịch vụ trong bất kỳ lĩnh vực nào. Với ứng dụng của Big Data, doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận đến khách hàng và giải đáp cho họ những thắc mắc, thấu hiểu “Insight” người dùng một cách tốt hơn. 

Chẳng hạn, trước khi bạn có một cuộc hẹn với khách hàng, các công cụ của Big Data có thể cho phép bạn tìm hiểu về sở thích, những vấn đề quan tâm của khách được chia sẻ trên mạng xã hội, các bình luận ở các hội nhóm công khai. Nhờ vậy, bạn có thêm các thông tin hữu ích để làm cầu nối trong cuộc trò chuyện giữa đôi bên. Khi đó, bạn nắm bắt tâm lý khách hàng tốt hơn. Hiệu quả đàm phán cho cuộc trò chuyện sẽ phát huy mạnh mẽ hơn.

Big Data lưu trữ dữ liệu cho chiến dịch Marketing an toàn 

Nếu bạn là giám đốc Marketing hay quản lý bộ phận Marketing của một công ty, bạn có thể yêu cầu về bản đồ dữ liệu lớn cho việc vận hành toàn bộ đội ngũ Marketing cũng như các hoạt động được triển khai cho chiến lược Marketing. Với sự trợ giúp của bản đồ Big Data, bạn sẽ có nguồn thông tin bao quát để dễ dàng cho hoạt động lập kế hoạch và nghiên cứu thị trường cũng như đề xuất các hoạt động chiến lược. 

ứng dụng của big data trong marketing

Với ứng dụng của Big Data, doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận khách hàng và thấu hiểu “Insight” người dùng một cách tốt hơn

Big Data và ứng dụng tùy chỉnh trang web nhanh chóng

Sử dụng website được cho là công cụ truyền thông, marketing hiệu quả trên Internet. Những ứng dụng Big Data cho điều này có thể nhắc đến như tùy chỉnh nội dung và đưa ra xu hướng thiết kế giao diện website phù hợp. Bằng việc phân tích chân dung khách hàng mục tiêu như quốc gia, giới tính, thời gian ở lại trang… Big Data hoàn toàn có khả năng giúp bạn có những đề xuất thay đổi trang website cho phù hợp với khách hàng mục tiêu hơn. 

VI. Tương lai của ngành Big Data

Công nghệ AI và Big Data là hai khái niệm được đề cập nhiều nhất trong năm 2019 và 2020. Sự thay đổi lớn nhất trong tương lai của Big Data chính là thái độ của công chúng. Tại sao lại như vậy? Có thể nhận thấy, sự truyền thông về Big Data trên nhiều diễn đàn từ báo chí, tivi đến các chương trình công nghệ thông tin đã làm thay đổi nhận thức của con người về khái niệm mới lạ này. Mọi người dần ý thức được sự tồn tại của công nghệ này với những khả năng được ví như người khổng lồ trong việc lưu trữ thông tin không giới hạn. Big Data được dự đoán sẽ phát triển nhanh chóng trong một vài năm tới khi mọi người dần sử dụng công nghệ này nhiều hơn từ các doanh nhân, nhân viên bán hàng đến kỹ sư, nông dân…

tương lai của big data

Big Data được dự đoán sẽ phát triển nhanh chóng trong một vài năm tới và tạo nên sự ảnh hưởng lớn đối với cộng đồng

Một vài nghiên cứu tại Mỹ chỉ ra xu hướng phát triển của Big Data như sự tăng trưởng thần kỳ. Chúng ta ngày nay đã được bao phủ bởi Internet và ứng dụng vào các hoạt động hàng ngày. Người ta gọi điều này là Internet of Things và đây cũng là một phần của "dữ liệu lớn". Do đó, trong tương lai, với Big Data, các nhà nghiên cứu sẽ có nhiều cơ sở, căn cứ thông tin để tìm hiểu về hành vi người tiêu dùng từ đó cải tiến các thiết bị công nghệ khoa học để phục vụ đời sống của con người hiệu quả hơn. 

VII. Kết luận

Big Data ngày nay vẫn còn nhiều điều thần kỳ mà chúng ta chưa hiểu được hết. Công nghệ này được dự đoán như xu hướng tất yếu trong lĩnh vực phát triển công nghệ thông tin và kỹ thuật mạng. Việc biết đến và ứng dụng công nghệ Big Data sẽ phục vụ nhiều hơn cho cuộc sống con người.