[Kiến thức môn PM/F5 - Performance Management] Big Data - Công nghệ chủ chốt trong thời đại 4.0

Có bao giờ bạn ngạc nhiên và tự hỏi vì sao sinh trắc vân tay lại mô tả đặc điểm của bản thân chính xác đến như vậy? Có bao giờ bạn bất ngờ khi vừa mới tìm kiếm một vài món đồ trên Google mà một lúc sau trên Facebook đã hiện lên các các cửa hàng bán những món đồ đó? Tất cả những tình huống vừa nêu trên chính là một trong những ứng dụng của Big Data - một công nghệ mới xuất hiện nhưng đóng vai trò không thể thiếu trong thời đại công nghệ 4.0.

Vậy Big Data là gì? Và câu nói “hiện đại nhưng hại điện” có bao giờ xảy ra với Big Data? Hãy cùng BISC tìm hiểu bài viết dưới đây nhé!

1. Tổng quan về Big Data

Big Data là một tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp đã được thu thập và xử lý. Đây là một công cụ không thể thiếu trong quá trình phân tích xu hướng và phân tích hành vi người tiêu dùng để hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định một cách chính xác và hiệu quả hơn.

Big Data thường được mô tả bởi 3V như sau:

Tổng quan về Big Data

• Volume (khối lượng): Khối lượng thông tin được tạo ra, xử lý và lưu trữ là vô cùng lớn. Cùng với sự phát triển của công nghệ, càng ngày càng có nhiều thiết bị hỗ trợ trong việc tạo dữ liệu. Điện thoại thông minh, máy tính, Internet, mạng xã hội, … là những thứ vô cùng quen thuộc sống cuộc ngày nay của mỗi chúng ta và cũng là những thiết bị không thể thiếu trong việc tạo nên Big Data.
• Velocity (tốc độ): Khi lượng thông tin càng ngày càng nhiều, nhịp sống của con người mỗi lúc một nhanh, đôi khi vừa tỉnh dậy sau một giấc ngủ trưa đã trở thành “người tối cổ” thì việc xử lý và nắm bắt thông tin một cách kịp thời là việc làm cần thiết hơn cả. Dữ liệu thời gian thực (real-time data) là một thuật ngữ được sử dụng phổ biến khi nhắc về Big Data, đề cập đến những thông tin được xử lý và gửi đi ngay sau khi đã thu thập và không có sự chậm trễ về tính kịp thời của thông tin được cung cấp.
• Variety (tính đa dạng): Dữ liệu ngày nay được lưu trữ dưới vô vàn hình thức đa dạng và phong phú. Dữ liệu ở dạng cấu trúc được thể hiện qua các con số, bảng biểu, v.v.. trong khi đó, các dữ liệu dạng phi cấu trúc lại hiện hữu qua những hình ảnh, video, hay quen thuộc hơn là những status trên facebook, các cuộc gọi chăm sóc khách hàng, v.v...

2. Lợi ích của việc phân tích Big Data

Lợi ích của việc phân tích Big Data

2.1 Hiểu được hành vi người tiêu dùng

Một trong những ứng dụng nổi bật của Big Data chính là việc giúp doanh nghiệp nắm bắt được thông tin của khách hàng. Một trong những cách thu thập thông tin đó là chính là thông qua việc khách hàng sử dụng internet, doanh nghiệp có thể thu thập được các thông tin về nhân khẩu học, sở thích, xu hướng đang lên, những mặt hàng người tiêu dùng đang quan tâm gần đây để từ đó xác định được ai là khách hàng tiềm năng của mình, và những gì khách hàng đang muốn. Nhờ vậy, doanh nghiệp sẽ có những điều chỉnh để giúp doanh nghiệp tiếp cận đến người tiêu dùng một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.

2.2 Hỗ trợ doanh nghiệp trong việc Marketing

Nhận biết được khách hàng tiềm năng và nắm được cái khách hàng đang cần chỉ là bước đầu trong việc tiếp thị. Nhờ việc cung cấp thông tin của khách hàng, Big Data giúp cho doanh nghiệp đưa ra những thông tin quảng cáo đến đúng người và đúng thời điểm, giúp cho doanh nghiệp tiết kiệm được chi phí, thời gian trong việc marketing và hạn chế những cảm xúc tiêu cực của người tiêu dùng khi vô tình nhận được những thư quảng cáo không có chủ đích và bị cho vào danh mục “spam”.

2.3 Thúc đẩy sự đổi mới

Big Data cung cấp và cập nhập thông tin về mọi thứ hàng ngày, là nguồn tin dồi dào hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phân tích xu hướng và giúp cho các đơn vị nghiên cứu, đưa ra những sản phẩm mới đến thị trường.

2.4 Tối ưu giá sản phẩm

Một trong những mục tiêu của doanh nghiệp chính là tính được một mức giá dành cho sản phẩm của họ mà lợi nhuận được tối ưu, đồng thời, khách hàng sẽ nhận được chất lượng sản phẩm xứng đáng với số tiền mà họ đã bỏ ra. Big Data cung cấp những thông tin giúp doanh nghiệp cập nhập những xu hướng và biến động kịp thời, từ đó đưa ra được những dự báo và điều chỉnh giá cả một cách hợp lý.

Ngoài những lợi ích nổi bật kể trên, Big Data còn là một công cụ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định một cách nhanh chóng và chính xác hơn, đồng thời cung cấp thông tin giúp doanh nghiệp đo lường hiệu quả hoạt động.

3. Rủi ro và thách thức của Big Data

Rủi ro và thách thức của Big Data

3.1 Kiểm soát chất lượng dữ liệu

Một trong những trở ngại hàng đầu của Big Data chính là nhu cầu giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Trước khi sử dụng Big Data, các nhà khoa học và phân tích dữ liệu cần phải đảm bảo việc thông tin được sử dụng phải chính xác và phù hợp. Việc quản lý chất lượng dữ liệu thường chiếm tới quá nửa thời gian của các chuyên gia phân tích, nhưng đây là một việc làm cần thiết và vô cùng quan trọng vì nếu thông tin không chính xác, việc sử dụng thông tin để phân tích và ra quyết định sẽ trở nên không có giá trị

3.2 Tính xác thực

Tính xác thực (Verify) là một trong những yếu tố quan trọng để xác định giá trị của dữ liệu. Để sử dụng Big Data một cách hiệu quả, các doanh nghiệp cần phải có khả năng quản lý chất lượng dữ liệu một cách chặt chẽ và phù hợp nếu không thông tin sẽ dễ trở nên lỗi thời, lạc hậu và có nhiều trường hợp thông tin bị giả mạo vì những mục đích xấu. Chính vì vậy, trong một số trường hợp, chữ V thứ 4 (Verify) sẽ xuất hiện trong việc mô tả đặc điểm của Big Data.

Không chỉ dừng lại ở đó, để sử dụng Big Data một cách hiệu quả và trơn tru, doanh nghiệp cần bỏ ra một chi phí khá cao để thiết lập phần cứng và phần mềm phân tích dữ liệu, được thực hiện bởi đội ngũ nhân viên có trình độ chuyên môn cao và kỹ năng tốt. Trong quá trình vận hành Big Data, doanh nghiệp cũng cần phải cẩn trọng trọng việc bảo mật thông tin để tránh trường hợp dữ liệu bị đánh cắp

Trên đây là một trong những thông tin cơ bản, giúp cho người đọc có một cái nhìn tổng quát về Big Data. Ngoài ra, Big Data cũng là một trong những nội dung nằm trong môn học Performance Management - PM/F5 thuộc chương trình ACCA nữa đó! Để tìm hiểu thêm về môn học PM/F5, các bạn có thể tham khảo khóa học demo tại đây