#DataAnalytics #BigData #DigitalTransformation #BusinessSolutions

Phân tích dữ liệu lớn đang trở thành công cụ quan trọng trong việc giải quyết những vấn đề kinh doanh phức tạp trong nhiều lĩnh vực. Từ việc khám phá các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng, phân tích dữ liệu lớn giúp cho các tổ chức đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt và nhanh chóng.

Các chuyên gia về phân tích dữ liệu lớn giống như một bác sĩ được đào tạo để chẩn đoán các vấn đề kinh doanh phức tạp. Ngoài ra, các công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu lớn, như Hadoop, phân tích dự đoán, phân tích luồng, lưu trữ phân tán, cơ sở dữ liệu NoSQL, hồ dữ liệu, kho dữ liệu, khám phá tri thức/khai thác dữ liệu lớn, cũng đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các tổ chức.

Phân tích dữ liệu lớn đã được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp, như bán lẻ, dịch vụ tài chính, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, năng lượng và nhiều ngành khác. Việc sử dụng dữ liệu khách hàng, quảng cáo được nhắm mục tiêu và phát triển sản phẩm dựa trên phân tích dữ liệu lớn đã giúp các tổ chức tăng sự hài lòng của khách hàng và tạo lòng trung thành của khách hàng.

Với tầm quan trọng của phân tích dữ liệu lớn hiện nay, chắc chắn sự kiện này không thể bỏ qua trong ngày hôm nay.

Nguồn: https://readwrite.com/big-data-analytic/

Phân tích dữ liệu lớn là quá trình phức tạp kiểm tra các bộ dữ liệu lớn và đa dạng để khám phá các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng. Nó là một công cụ quan trọng để các tổ chức đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt và giải quyết các vấn đề phức tạp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá tầm quan trọng của phân tích dữ liệu lớn, các ứng dụng, lợi ích, thách thức cũng như lịch sử và sự phát triển của nó.

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu lớn

Vấn đề chuyên môn

Giống như bạn muốn một bác sĩ được đào tạo để chẩn đoán các vấn đề sức khỏe của bạn, bạn cần các chuyên gia về phân tích dữ liệu lớn để giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Chuyên gia về vấn đề chủ đề (SME) hoặc Nhà lãnh đạo quan điểm nổi tiếng (KOL) đã chứng minh thành công trong ngành của bạn có thể áp dụng AI và các phương pháp phân tích để phát triển lộ trình và dẫn dắt tổ chức của bạn đến thành công.

Kỹ thuật phân tích nâng cao

Phân tích dữ liệu lớn là một dạng phân tích nâng cao, bao gồm các ứng dụng phức tạp với các yếu tố như mô hình dự đoán, thuật toán thống kê và phân tích giả định được cung cấp bởi các hệ thống phân tích. Nó khác với các truy vấn kinh doanh thông minh (BI) truyền thống, trả lời các câu hỏi cơ bản về hoạt động và hiệu suất kinh doanh.

Phân tích dữ liệu lớn hoạt động như thế nào

Quá trình phân tích dữ liệu lớn bao gồm bốn bước chính:

Thu thập dữ liệu: Các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà lập mô hình dự đoán, nhà thống kê và các chuyên gia phân tích khác thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các luồng dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu dòng nhấp chuột trên internet, nhật ký máy chủ web, ứng dụng đám mây, ứng dụng di động, nội dung truyền thông xã hội , văn bản từ email của khách hàng và phản hồi khảo sát, hồ sơ điện thoại di động và dữ liệu máy từ các cảm biến IoT.
Xử lí dữ liệu: Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, các chuyên gia dữ liệu phải tổ chức, định cấu hình và phân vùng dữ liệu đúng cách cho các truy vấn phân tích. Chuẩn bị và xử lý dữ liệu kỹ lưỡng dẫn đến hiệu suất cao hơn từ các truy vấn phân tích.
Dọn dẹp dữ liệu: Các chuyên gia dữ liệu xóa dữ liệu bằng các công cụ tạo tập lệnh hoặc phần mềm chất lượng dữ liệu. Họ tìm kiếm bất kỳ lỗi hoặc sự không nhất quán nào, chẳng hạn như trùng lặp hoặc lỗi định dạng, đồng thời sắp xếp và thu dọn dữ liệu.
Phân tích dữ liệu: Dữ liệu được thu thập, xử lý và làm sạch được phân tích bằng phần mềm phân tích, bao gồm các công cụ để khai thác dữ liệu, phân tích dự đoán, học máy, học kĩ càngkhai thác văn bản, phân tích thống kê, trí tuệ nhân tạo (AI), phần mềm kinh doanh thông minh chính thống và các công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu lớn chính

Nhiều loại công cụ và công nghệ khác nhau được sử dụng để hỗ trợ các quy trình phân tích dữ liệu lớn. Một số công nghệ và công cụ phổ biến bao gồm:

Hadoop: Một khung nguồn mở để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn, có khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Phân tích dự đoán: Phần cứng và phần mềm xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp và sử dụng các thuật toán thống kê và học máy để đưa ra dự đoán.
Phân tích luồng: Các công cụ được sử dụng để lọc, tổng hợp và phân tích dữ liệu lớn được lưu trữ ở nhiều định dạng hoặc nền tảng khác nhau.
Lưu trữ phân tán: Dữ liệu được sao chép trên cơ sở dữ liệu không liên quan, cung cấp khả năng bảo vệ chống lại lỗi nút và truy cập có độ trễ thấp.
Cơ sở dữ liệu NoSQL: Các hệ thống quản lý dữ liệu phi quan hệ hoạt động tốt với các tập dữ liệu phân tán lớn và không yêu cầu lược đồ cố định, khiến chúng trở nên lý tưởng cho dữ liệu thô và không có cấu trúc.
hồ dữ liệu: Một kho lưu trữ lớn chứa dữ liệu thô ở định dạng gốc cho đến khi cần đến.
kho dữ liệu: Một kho lưu trữ lượng lớn dữ liệu được thu thập bởi các nguồn khác nhau, sử dụng các lược đồ được xác định trước.
Khám phá tri thức/Khai thác dữ liệu lớn: Các công cụ cho phép doanh nghiệp khai thác một lượng lớn dữ liệu lớn có cấu trúc và phi cấu trúc.
Cấu trúc dữ liệu trong bộ nhớ: Phân phối lượng lớn dữ liệu trên các tài nguyên bộ nhớ hệ thống, mang lại khả năng truy cập dữ liệu và độ trễ xử lý thấp.
Ảo hóa dữ liệu: Cho phép truy cập dữ liệu mà không bị giới hạn kỹ thuật.
Phần mềm tích hợp dữ liệu: Hợp lý hóa dữ liệu lớn trên các nền tảng khác nhau, bao gồm Apache, Hadoop, MongoDBVà Amazon EMR.
Phần mềm chất lượng dữ liệu: Làm sạch và làm giàu các tập dữ liệu lớn.
Phần mềm tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu để phân tích thêm, bao gồm định dạng và làm sạch dữ liệu phi cấu trúc.
tia lửa: Một khung tính toán cụm nguồn mở được sử dụng để xử lý dữ liệu hàng loạt và luồng.

Các ứng dụng phân tích dữ liệu lớn thường bao gồm dữ liệu từ cả hệ thống nội bộ và nguồn bên ngoài, chẳng hạn như dữ liệu thời tiết hoặc dữ liệu nhân khẩu học về người tiêu dùng do nhà cung cấp dịch vụ thông tin bên thứ ba tổng hợp. Các ứng dụng phân tích luồng cũng đang trở nên phổ biến trong môi trường dữ liệu lớn, khi người dùng thực hiện phân tích theo thời gian thực trên dữ liệu được đưa vào hệ thống Hadoop thông qua các công cụ xử lý luồng như Spark, Flink và Storm.

Phân tích dữ liệu lớn trong các ngành khác nhau

Phân tích dữ liệu lớn đã được nhiều ngành công nghiệp đón nhận như một công nghệ then chốt thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số. Người dùng bao gồm các nhà bán lẻ, công ty dịch vụ tài chính, công ty bảo hiểm, tổ chức chăm sóc sức khỏe, nhà sản xuất, công ty năng lượng và các doanh nghiệp khác. Một số ví dụ về cách phân tích dữ liệu lớn có thể được áp dụng trong các ngành này bao gồm:

Thu hút và Giữ chân Khách hàng: Dữ liệu người tiêu dùng có thể giúp các nỗ lực tiếp thị của công ty, hành động theo xu hướng để tăng sự hài lòng của khách hàng và tạo lòng trung thành của khách hàng.
Quảng cáo được nhắm mục tiêu: Dữ liệu cá nhân hóa từ các nguồn như mua hàng trước đây, mẫu tương tác và lịch sử xem trang sản phẩm có thể giúp tạo các chiến dịch quảng cáo được nhắm mục tiêu hấp dẫn.
Phát triển sản phẩm: Phân tích dữ liệu lớn có thể cung cấp thông tin chi tiết để cung cấp thông tin về khả năng tồn tại của sản phẩm, các quyết định phát triển, đo lường tiến độ và chỉ đạo các cải tiến theo hướng phù hợp với khách hàng của doanh nghiệp.
Tối ưu hóa giá: Các nhà bán lẻ có thể chọn các mô hình định giá sử dụng và lập mô hình dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tối đa hóa doanh thu.
Phân tích chuỗi cung ứng và kênh: Các mô hình phân tích dự đoán có thể giúp bổ sung hàng trước, mạng lưới nhà cung cấp B2B, quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa tuyến đường và thông báo về khả năng chậm trễ giao hàng.
Quản lý rủi ro: Phân tích dữ liệu lớn có thể xác định rủi ro mới từ các mẫu dữ liệu để có chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả.
Cải thiện việc ra quyết định: Thông tin chi tiết được trích xuất từ dữ liệu liên quan có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn.

Lợi ích của phân tích dữ liệu lớn

Lợi ích của việc sử dụng các dịch vụ phân tích dữ liệu lớn bao gồm:

Phân tích nhanh chóng lượng lớn dữ liệu từ các nguồn và định dạng khác nhau.
Đưa ra các quyết định sáng suốt hơn để lập chiến lược hiệu quả, điều này 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.
Tiết kiệm chi phí do hiệu quả và tối ưu hóa quy trình kinh doanh mới.
Hiểu rõ hơn về nhu cầu, hành vi và tình cảm của khách hàng, dẫn đến cải thiện hiểu biết về tiếp thị và thông tin có giá trị để phát triển sản phẩm.
Các chiến lược quản lý rủi ro được cải thiện và được cung cấp thông tin tốt hơn rút ra từ các cỡ mẫu dữ liệu lớn.

Những thách thức của phân tích dữ liệu lớn

Mặc dù có nhiều lợi ích khi sử dụng phân tích dữ liệu lớn, nhưng việc sử dụng nó cũng có những thách thức:

Khả năng truy cập dữ liệu: Việc lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu trở nên phức tạp hơn khi khối lượng dữ liệu tăng lên. Dữ liệu lớn nên được lưu trữ và duy trì đúng cách để đảm bảo nó có thể được sử dụng bởi các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu ít kinh nghiệm hơn.
Bảo trì chất lượng dữ liệu: Với khối lượng lớn dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và ở các định dạng khác nhau, việc quản lý chất lượng dữ liệu cho dữ liệu lớn đòi hỏi thời gian, công sức và nguồn lực đáng kể.
Bảo mật dữ liệu: Sự phức tạp của các hệ thống dữ liệu lớn đặt ra những thách thức bảo mật độc đáo. Giải quyết các mối lo ngại về bảo mật trong một hệ sinh thái dữ liệu lớn phức tạp như vậy có thể rất phức tạp.
Chọn đúng công cụ: Việc lựa chọn từ vô số công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu lớn có sẵn trên thị trường có thể gây nhầm lẫn, vì vậy các tổ chức phải biết cách chọn công cụ tốt nhất phù hợp với nhu cầu và cơ sở hạ tầng của người dùng.
khoảng cách tài năng: Với khả năng thiếu kỹ năng phân tích nội bộ và chi phí cao để thuê các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu có kinh nghiệm, một số tổ chức đang gặp khó khăn trong việc lấp đầy khoảng trống.

Lịch sử và sự phát triển của phân tích dữ liệu lớn

Thuật ngữ “dữ liệu lớn” lần đầu tiên được sử dụng để chỉ việc tăng khối lượng dữ liệu vào giữa những năm 1990. Năm 2001, Doug Laney đã mở rộng định nghĩa về dữ liệu lớn bằng cách mô tả khối lượng, sự đa dạng và tốc độ ngày càng tăng của dữ liệu được tạo và sử dụng. Ba yếu tố này được gọi là 3V của dữ liệu lớn. Theo nghiên cứu gần đây hầu hết các nhiệm vụ dựa trên thói quen và hàng ngày sẽ được tự động hóa vào năm 2030.

Sự ra mắt của khung xử lý phân tán Hadoop vào năm 2006 là một bước phát triển quan trọng khác trong lịch sử dữ liệu lớn. Hadoop, một dự án nguồn mở của Apache, đã đặt nền móng cho một nền tảng cụm được xây dựng trên phần cứng hàng hóa có thể chạy các ứng dụng dữ liệu lớn.

Đến năm 2011, phân tích dữ liệu lớn bắt đầu chiếm vị trí vững chắc trong các tổ chức và công chúng, cùng với Hadoop và nhiều công nghệ dữ liệu lớn có liên quan khác. Ban đầu, các ứng dụng dữ liệu lớn chủ yếu được sử dụng bởi các công ty thương mại điện tử và internet lớn như Yahoo, Google và Facebook, cũng như các nhà cung cấp dịch vụ phân tích và tiếp thị. Gần đây, nhiều người dùng hơn đã coi phân tích dữ liệu lớn như một công nghệ then chốt thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số.

Phần kết luận

Phân tích dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp và giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt. Các ứng dụng, lợi ích và sự phát triển của nó đã khiến nó trở thành một công cụ không thể thiếu trong các ngành công nghiệp khác nhau. Bằng cách hiểu những thách thức và lựa chọn công nghệ và công cụ phù hợp, các tổ chức có thể khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu lớn để thúc đẩy thành công và duy trì tính cạnh tranh trên thị trường.

Maneesh Singh

Tôi là một nhà văn quyến rũ với góc nhìn độc đáo và niềm đam mê kể chuyện không ngừng. Với tài năng thêu dệt ngôn từ thành những tấm thảm giàu trí tưởng tượng, tôi mang đến cho giới văn học một giọng nói mới mẻ và hấp dẫn. Lấy cảm hứng từ vô số trải nghiệm, tôi tạo ra những câu chuyện hấp dẫn gây ấn tượng sâu sắc với độc giả. Khả năng nắm bắt bản chất của cảm xúc và truyền tải chúng thông qua chữ viết là minh chứng cho năng khiếu bẩm sinh của họ trong việc kết nối với người khác. Phong cách viết của tôi được đánh dấu bằng con mắt tinh tường về chi tiết, mô tả sống động và sở trường tạo ra các nhân vật tròn trịa mà người đọc không thể không chú ý. Họ có một khả năng kỳ lạ là đưa độc giả đến những thế giới mới, khiến họ đắm chìm trong những khung cảnh, âm thanh và cảm xúc của mỗi câu chuyện mà họ kể.

[ad_2]

Tin tức

Tận dụng dữ liệu lớn – Giải quyết thách thức kinh doanh một cách thông minh.