Tuy nhiên kể cả trong thập niên 1950, hàng chục năm trước thời điểm bất cứ ai nêu ra định nghĩa Big Data, cộng đồng doanh nghiệp đang dùng tìm hiểu căn bản (về căn bản là các con số trong bảng đếm được điều tra bằng tay) để tìm hiểu chia sẻ chi tiết và khuynh hướng.
Nhưng thật ra, những lợi ích mới mà Big Data Analytics đem đến là tốc độ và sự hiệu quả. Trong lúc cách đây mấy năm, một tổ chức sẽ lấy dữ liệu, thu thập và phân tích dữ liệu có khả năng được ứng dụng cho các lựa chọn trong thời gian tới, thì tổ chức đó có khả năng để xác nhận lựa chọn ngay tức thì. Năng lực làm việc nhanh hơn – và luôn nhanh nhẹn – đem đến cho những đơn vị một lợi thế cạnh tranh mà trước đó họ thiếu hụt.
Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) là gì?
Big Data Analytics thường là quá trình khó khăn, thu thập thông tin để tìm hiểu dữ liệu – ví dụ như những mẫu ẩn, mối liên hệ, làn sóng thị trường và sở thích của khách hàng – nhiều khả năng giúp những cơ quan đưa ra lựa chọn kinh doanh sáng suốt.
Trên quy mô rộng , các công nghệ và kỹ thuật thu thập và đánh giá thông tin mang đến cho những đơn vị một cách để phân tích các tập thông tin và lấy dữ liệu mới. Truy vấn thông minh trong kinh doanh (BI) trả lời các nghi vấn căn bản về hoạt động và hiệu suất kinh doanh.
Big Data Analytics là một dạng phân tích nâng cao, có liên quan đến một vài ứng dụng không đơn giản như cấu trúc phỏng đoán, thuật toán thu thập và phân tích giả lập được đưa bởi các chuỗi nhận định.
Tầm quan trọng của Big Data Analytics
Các đơn vị sử dụng hệ thống và ứng dụng thu thập, Big Data Analytics để đưa ra những lựa chọn dựa theo thông tin có khả năng thay đổi những kết quả liên quan việc kinh doanh. Các quyền lợi có khả năng gồm có marketing hiệu quả hơn,doanh thu tăng cao, cá nhân hóa khách hàng và cải thiện được hiệu quả hoạt động. Với một kế hoạch hiệu quả, những lợi ích này có khả năng đem đến lợi thế cạnh tranh với các địch thủ.
Các bước chuẩn bị quá trình chuẩn bị dữ liệu
Bước 1: Những người có chuyên môn về việc lấy thông tin từ nhiều nguồn sự khác nhau. Thông thường, nó là sự phối hợp của thông tin bán kết cấu và phi kết cấu. Dù mỗi tổ chức sẽ sử dụng các luồng thông tin sự khác nhau, nhưng một số nguồn phổ biến như gồm:
- Thông tin luồng click chuột trên Internet
- Nhật kí máy chủ website
- Ứng dụng đám mây
- App điện thoại
- Thông tin truyền thông mạng xã hội
- Tài liệu từ thư điện tử của người tiêu dùng và đáp án tìm hiểu
- Dữ liệu Mobile
- Thông tin thiết bị được ghi nhận bởi các cảm biến được ghép nối với internet mọi loài (IOT).
Bước 2: Dữ liệu được giải quyết. Sau khi vừa dữ liệu được thu thập và lưu trong kho thông tin hoặc hồ thông tin; những người có kiến thức chuyên môn dữ liệu phải tổ chức, cấu hình và khoanh vùng thông tin đúng cách cho các truy vấn phân tích. Xử lý thông tin cặn kẽ khiến kết quả tốt hơn từ các truy vấn nhận định.
Bước 3: Thông tin bảo đảm chất lượng. Những người có chuyên môn về dữ liệu điều tra thông tin bằng giải pháp sử dụng các dụng cụ tập lệnh hoặc phần mềm công ty. Họ kiếm tìm bất cứ lỗi hoặc sự không đồng nhất nào, ví như trùng lặp hoặc lỗi định dạng, cũng là tổ chức và sắp xếp thông tin.
Bước 4: Dữ liệu thu thập, xử lý và làm sạch được nhận định bằng phần mềm phân tích dữ liệu. Điều này gồm các dụng cụ cho:
Thu thập thông tin, sàng lọc qua các tập dữ liệu để kiếm tìm những mẫu và mối quan hệ.
Phân tích dự đoán, xây dựng các cấu trúc để phỏng đoán hành động của khách hàng và các hướng phát triển khác trong tương lai.
- Học máy, thu thập các thuật toán để tìm hiểu các tập thông tin lớn
- Học sâu,là một nhánh cao hơn của học máy
- Thu thập tài liệu và ứng dụng phân tích thống kê
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- Ứng dụng mua đi bán lại khôn ngoan chính thống
Dụng cụ trực quan hóa dữ liệu
Xem thêm: Data mining – Lịch sử phát triển của khai phá dữ liệu
Lợi ích của việc phân tích dữ liệu lớn
Các những điểm lợi của việc dùng thu thập và đánh giá thông tin lớn gồm có :
- Phân tích dữ liệu lớn nhanh chóng từ các nguồn không giống nhau, ở nhiều định dạng và kiểu khác nhau.
- Đưa ra những quyết định nhanh chóng hơn để lên kế hoạch hữu hiệu, nhiều khả năng đem đến quyền lợi và khắc phục.
- Giảm thiểu các chi phí, nâng cao khả năng kinh doanh, tiếp thị
- Hiểu rõ được yêu cầu, hành động và nỗi lòng của khách hàng, có khả năng mang tới những hiểu biết sâu sắc hơn về marketing, và cung cấp dữ liệu để phát triển sản phẩm.
- Các kế hoạch kiểm soát nguy cơ được cập nhật, có dữ liệu tốt hơn, dựa theo các kích thước mẫu lớn của thông tin.
Phân tích dữ liệu lớn và những thách thức
Những lợi ích to lớn mang lại sẽ đi cùng với việc dùng thu thập và đánh giá thông tin lớn, việc dùng nó cũng đi cùng với những thử thách :
Khả năng tiếp cận thông tin. Với lượng dữ liệu lớn, việc lưu trữ và xử lý trở nên phức tạp hơn. Dữ liệu lớn nên được dự trữ và đảm bảo khả năng được ứng dụng bởi nhà khoa học và nhà thu thập dữ liệu ít kinh nghiệm hơn.
Bảo trì chất lượng thông tin. Với khối lượng lớn thông tin có nguồn gốc từ nhiều nguồn và ở các định dạng không giống nhau, việc kiểm soát chất lượng dữ liệu lớn yêu cầu thời gian, cố gắng và nguồn lực khá nhiều để duy trì nó một cách phù hợp.
Bảo mật thông tin. Sự khó khăn của chuỗi thông tin lớn đưa ra các thử thách bảo mật độc nhất. Xử lí đúng các mối quan hệ về bảo mật trong một hệ thống thông tin lớn, rắc rối như thế có khả năng là một chỗ làm rắc rối.
Chọn lựa các công cụ phù hợp. Việc chọn lựa từ muôn vàn các công cụ cụ và căn cứ thu thập và đánh giá thông tin lớn hiện đang có trên thị trường có khả năng gây lẫn lộn, chính vì thế những đơn vị cần biết phương pháp chọn dụng cụ ưu việt nhất hợp với đòi hỏi và nền tảng của khách hàng.
với khả năng thiếu các khả năng mổ xẻ nội bộ và tiền bạc mướn giới khoa học và kĩ sư thông tin có nhiều năm kinh nghiệm cao, nhiều tổ chức đang đối diện khó khăn trong lấp đầy những chỗ trống.
Với những lợi ích mà Big Data Analytics mang lại hy vọng doanh nghiệp sẽ áp dụng được vào hệ thống của mình. Giúp doanh nghiệp phát triển ngày càng mạnh mẽ, đưa ra được những phương án kinh doanh.
