Big Data là một trong những từ phổ biến nhất trong ngành CNTT hiện nay. Trong thời đại kỷ nguyên số, Big Data chính là tài sản to lớn mà một doanh nghiệp có thể sở hữu. Nhưng dữ liệu này không thể được xử lý, lưu trữ và phân tích bằng các công cụ truyền thống. Vì vậy, ở bài viết này, hãy cùng tìm hiểu về Big Data Analytics là gì và tại sao nó lại quan trọng.
I. Big Data Analytics là gì?
Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) là việc sử dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao đối với các tập dữ liệu khổng lồ bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc, từ các nguồn khác nhau và ở các kích thước khác nhau từ terabyte đến zettabyte.
Cụ thể, phân tích dữ liệu lớn đề cập đến các phương pháp, công cụ được sử dụng để thu thập, xử lý và rút ra thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu. Chẳng hạn như thông tin về xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng,…
Big Data Analytics giúp xử lý một lượng lớn dữ liệu và cung cấp những thông tin có giá trị – Hình ảnh: educba.com
II. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu lớn
Ngày nay, phân tích dữ liệu lớn đã trở thành một công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô trong nhiều ngành khác nhau. Mọi doanh nghiệp đều theo đuổi dữ liệu lớn để rút ra những hiểu biết có giá trị từ một lượng lớn dữ liệu thô.
Vì vậy, phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ các tổ chức khai thác dữ liệu của họ, chuyển đổi dữ liệu thành thông tin, thông tin thành những hiểu biết sâu sắc. Kết quả là, doanh nghiệp có thể xác định các cơ hội mới, có các quyết định kinh doanh thông minh hơn, hoạt động hiệu quả hơn, lợi nhuận cao hơn và khách hàng hài lòng hơn,… Những lợi ích này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh so với đối thủ.
Ngoài ra, các doanh nghiệp dựa vào phân tích dữ liệu lớn để tiết kiệm thời gian, chi phí và quản lý rủi ro tốt hơn.
Tìm hiểu thêm về các ứng dụng Big Data tại đây.
Big Data Analytics mang lại vô số lợi ích cho các doanh nghiệp – Hình ảnh: recosense.com
Các ví dụ thực tế:
– Netflix là một ví dụ điển hình về một thương hiệu nổi tiếng sử dụng phân tích big data cho quảng cáo được nhắm mục tiêu. Với hơn 100 triệu người đăng ký, công ty đã thu thập lượng dữ liệu khổng lồ. Netflix sẽ gửi cho những người đăng ký đề xuất về bộ phim tiếp theo mà họ nên xem. Điều này được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu xem và tìm kiếm trước đây của người dùng.
– Amazon đã tận dụng các phân tích dữ liệu lớn để tiến vào một thị trường rộng lớn. Thông qua phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể hiểu hành vi khách hàng mua hàng tạp hóa và cách các nhà cung cấp tương tác với người bán hàng tạp hóa.
III. Các loại phân tích Big Data khác nhau
1. Phân tích mô tả
Phân tích mô tả là một kỹ thuật hữu ích để cập nhật các xu hướng hiện tại và hiệu suất hoạt động của công ty. Nó đơn giản hóa dữ liệu và tóm tắt dữ liệu thành dạng có thể đọc được.
Sau khi xác định xu hướng và thông tin chi tiết bằng phân tích mô tả, bạn có thể sử dụng các loại phân tích khác để tìm hiểu thêm về nguyên nhân gây ra những xu hướng đó.
Ví dụ:
Công ty Hóa chất Dow đã sử dụng phân tích mô tả và theo dõi dữ liệu trong quá khứ. Nhờ Phân tích mô tả, công ty có thể nhận ra không gian chưa được sử dụng đúng mức.
Sau đó, họ thúc đẩy việc sử dụng cơ sở vật chất xung quanh môi trường văn phòng của mình. Điều này đã giúp công ty tiết kiệm được khoảng 4 triệu đô la Mỹ hàng năm.
Phân tích mô tả rất hữu ích để khám phá các mẫu trong một phân khúc khách hàng nhất định – Hình ảnh: analyticssteps.com
2. Phân tích chẩn đoán
Đây là loại phân tích dữ liệu lớn để trả lời câu hỏi chẩn đoán “Tại sao điều đó lại xảy ra?”. Với loại phân tích này, bạn có thể hiểu lý do của một số sự kiện nhất định liên quan đến khách hàng, nhân viên, sản phẩm của doanh nghiệp, vv.
Trong kinh doanh, phân tích chẩn đoán hữu ích khi doanh nghiệp đang nghiên cứu lý do dẫn đến các chỉ số rời bỏ và xu hướng sử dụng của những khách hàng trung thành.
Ví dụ:
Đối với chiến dịch tiếp thị trên mạng xã hội, bạn có thể sử dụng phân tích chẩn đoán để đánh giá số lượng bài đăng, lượt đề cập, người theo dõi, lượt xem trang, bài đánh giá,… Có thể có hàng nghìn lượt đề cập trực tuyến được chắt lọc thành một chế độ xem duy nhất. Từ đó có thể xem điều gì hiệu quả trong các chiến dịch trước đây của bạn và điều gì không.
3. Phân tích dự đoán
Loại phân tích này xem xét dữ liệu lịch sử và hiện tại để đưa ra dự đoán về tương lai, như xu hướng của khách hàng, xu hướng của thị trường, v.v. Để có được kết quả tốt nhất, nó sử dụng các công cụ và mô hình dự đoán như công nghệ khai thác dữ liệu, AI và học máy. Đây là một trong những loại phân tích được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay.
Ví dụ:
PayPal là một công ty cung cấp dịch vụ thanh toán trực tuyến. Họ đã sử dụng tất cả dữ liệu thanh toán trong quá khứ và dữ liệu hành vi của người dùng để dự đoán các hoạt động gian lận của khách hàng.
4. Phân tích theo quy định
Phân tích theo quy định lấy kết quả từ phân tích mô tả và dự đoán. Loại phân tích này quy định giải pháp cho một vấn đề cụ thể. Nó dựa trên các quy tắc để quy định một lộ trình phân tích nhất định và sử dụng thông tin chi tiết từ dữ liệu để đề xuất bước tiến tốt nhất cho công ty.
Ví dụ:
Trong ngành chăm sóc sức khỏe, bạn có thể quản lý số lượng bệnh nhân tốt hơn bằng cách sử dụng phân tích theo quy định để đo số lượng bệnh nhân béo phì. Sau đó, thêm các bộ lọc cho các yếu tố như bệnh tiểu đường và mức cholesterol LDL để xác định nơi cần tập trung điều trị. Mô hình phân tích theo quy định tương tự có thể được áp dụng cho hầu hết mọi vấn đề của ngành.
Có 4 loại Big Data Analytics phổ biến – Hình ảnh: designveloper.com
Kết luận
Tóm lại, trên đây là những lý giải về phân tích dữ liệu lớn là gì, tầm quan trọng của nó cùng các loại phân tích khác nhau. Với sự tăng trưởng liên tục của lượng dữ liệu trên toàn cầu, việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn cũng phát triển theo. Hầu hết mọi ngành, từ ngân hàng đến chính phủ, giáo dục đến sản xuất,… đều có thể áp dụng nó để giải quyết các thách thức và đưa ra quyết định tốt hơn.
Nếu doanh nghiệp của bạn vẫn chưa tận dụng nguồn dữ liệu hiện có của mình để hoạt động hiệu quả hơn. Hãy bắt đầu tìm hiểu và sử dụng dịch vụ phân tích big data ngay từ hôm nay. Tại BAP Software, chúng tôi có đội ngũ nhân viên với bề dày kinh nghiệm xây dựng hệ thống dữ liệu lớn để phân tích các thông tin cần thiết cho các bên sale, marketing, business model,…
