Home Kiến Thức Kinh Tế Học Big Data là gì?

Big Data là gì?

0

Dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn đề cập đến các tập hợp thông tin đa dạng, lớn phát triển với tốc độ ngày càng tăng. Nó bao gồm khối lượng thông tin, tốc độ hoặc tốc độ mà nó được tạo ra và thu thập cũng như sự đa dạng hoặc phạm vi của các điểm dữ liệu được bao phủ (được gọi là “ba v” của dữ liệu lớn). Dữ liệu lớn thường đến từ việc khai thác dữ liệu và có nhiều định dạng.

Tóm tắt ý kiến chính

  • Dữ liệu lớn là một lượng lớn thông tin đa dạng đến với khối lượng ngày càng tăng và với tốc độ ngày càng cao.
  • Dữ liệu lớn có thể có cấu trúc (thường là số, dễ dàng định dạng và lưu trữ) hoặc không có cấu trúc (dạng tự do hơn, ít định lượng hơn).
  • Gần như mọi bộ phận trong công ty đều có thể sử dụng những phát hiện từ phân tích dữ liệu lớn, nhưng việc xử lý sự lộn xộn và nhiễu của nó có thể gây ra nhiều vấn đề.
  • Dữ liệu lớn có thể được thu thập từ các bình luận được chia sẻ công khai trên mạng xã hội và trang web, được thu thập tự nguyện từ các thiết bị điện tử và ứng dụng cá nhân, thông qua bảng câu hỏi, mua sản phẩm và đăng ký điện tử.
  • Dữ liệu lớn thường được lưu trữ nhiều nhất trong cơ sở dữ liệu máy tính và được phân tích bằng phần mềm được thiết kế đặc biệt để xử lý các tập dữ liệu lớn, phức tạp.

Cách thức hoạt động của dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn có thể được phân loại là không có cấu trúc hoặc có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin đã được tổ chức quản lý trong cơ sở dữ liệu và bảng tính; nó thường là số trong tự nhiên. Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không có tổ chức và không nằm trong mô hình hoặc định dạng được xác định trước. Nó bao gồm dữ liệu thu thập từ các nguồn truyền thông xã hội, giúp các tổ chức thu thập thông tin về nhu cầu của khách hàng.

Dữ liệu lớn có thể được thu thập từ các bình luận được chia sẻ công khai trên mạng xã hội và trang web, được thu thập tự nguyện từ các thiết bị điện tử và ứng dụng cá nhân, thông qua bảng câu hỏi, mua sản phẩm và đăng ký điện tử. Sự hiện diện của các cảm biến và các đầu vào khác trong các thiết bị thông minh cho phép thu thập dữ liệu trên nhiều trường hợp và hoàn cảnh.

Dữ liệu lớn thường được lưu trữ nhiều nhất trong cơ sở dữ liệu máy tính và được phân tích bằng phần mềm được thiết kế đặc biệt để xử lý các tập dữ liệu lớn, phức tạp. Nhiều công ty phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) chuyên quản lý loại dữ liệu phức tạp này.

Việc sử dụng dữ liệu lớn

Các nhà phân tích dữ liệu xem xét mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu nhân khẩu học và lịch sử mua hàng, để xác định liệu có tồn tại mối tương quan hay không. Các đánh giá như vậy có thể được thực hiện trong nhà hoặc bên ngoài bởi bên thứ ba tập trung vào việc xử lý dữ liệu lớn thành các định dạng dễ tiêu hóa. Các doanh nghiệp thường sử dụng việc đánh giá dữ liệu lớn của các chuyên gia như vậy để biến nó thành thông tin có thể hành động.

Nhiều công ty, chẳng hạn như Alphabet và Meta (trước đây là Facebook), sử dụng dữ liệu lớn để tạo doanh thu quảng cáo bằng cách đặt các quảng cáo được nhắm mục tiêu cho người dùng trên mạng xã hội và những người đang lướt web.

Gần như mọi bộ phận trong công ty đều có thể sử dụng những phát hiện từ phân tích dữ liệu, từ nguồn nhân lực và công nghệ cho đến tiếp thị và bán hàng. Mục tiêu của dữ liệu lớn là tăng tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường, giảm thời gian và nguồn lực cần thiết để đạt được sự chấp nhận của thị trường, đối tượng mục tiêu và đảm bảo khách hàng vẫn hài lòng.

Ưu điểm và nhược điểm của Dữ liệu lớn

Sự gia tăng số lượng dữ liệu có sẵn mang lại cả cơ hội và vấn đề. Nói chung, có nhiều dữ liệu hơn về khách hàng (và khách hàng tiềm năng) sẽ cho phép các công ty điều chỉnh sản phẩm và nỗ lực tiếp thị tốt hơn để tạo ra mức độ hài lòng cao nhất và lặp lại hoạt động kinh doanh. Các công ty thu thập một lượng lớn dữ liệu được tạo cơ hội để thực hiện các phân tích sâu hơn và phong phú hơn vì lợi ích của tất cả các bên liên quan.

Với số lượng dữ liệu cá nhân có sẵn về các cá nhân ngày nay, điều quan trọng là các công ty phải thực hiện các bước để bảo vệ dữ liệu này; một chủ đề đã trở thành một cuộc tranh luận sôi nổi trong thế giới trực tuyến ngày nay, đặc biệt là với nhiều vụ vi phạm dữ liệu mà các công ty đã trải qua trong vài năm qua.

Mặc dù phân tích tốt hơn là một điều tích cực, nhưng dữ liệu lớn cũng có thể tạo ra quá tải và nhiễu, làm giảm tính hữu ích của nó. Các công ty phải xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn và xác định dữ liệu nào đại diện cho tín hiệu so với nhiễu. Quyết định điều gì làm cho dữ liệu có liên quan trở thành một yếu tố quan trọng.

Hơn nữa, bản chất và định dạng của dữ liệu có thể yêu cầu xử lý đặc biệt trước khi nó được xử lý. Dữ liệu có cấu trúc, bao gồm các giá trị số, có thể được lưu trữ và sắp xếp dễ dàng. Dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như email, video và tài liệu văn bản, có thể yêu cầu áp dụng các kỹ thuật phức tạp hơn trước khi nó trở nên hữu ích.

Nguồn tham khảo: investmentopedia