Trong lĩnh vực kinh doanh, Dữ liệu lớn được xem như nguồn tài sản chiến lược giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành, thấu hiểu hành vi khách hàng và đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu. Vậy Big Data thực chất là gì? Điểm khác biệt giữa Big Data và dữ liệu thông thường nằm ở đâu? Và doanh nghiệp cần chuẩn bị gì để khai thác tối đa sức mạnh của Big Data trong hoạt động kinh doanh? Hãy cùng FOXAi tìm hiểu chuyên sâu hơn trong bài viết này!
Tổng quan về dữ liệu lớn (Big Data)
Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn (Big Data) là một khái niệm kỹ thuật số mô tả các tập hợp dữ liệu có khối lượng cực kỳ lớn, phức tạp và thay đổi nhanh chóng, vượt qua khả năng thu thập, lưu trữ, quản lý và xử lý của các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu và phần mềm phân tích truyền thống. Khối lượng dữ liệu này thường đạt đến hàng tỷ hoặc triệu Gigabyte, đòi hỏi các công nghệ và phương pháp xử lý đặc biệt để tìm kiếm thông tin hữu ích và triển khai các ứng dụng giá trị.
Mục đích cốt lõi của việc xử lý Dữ liệu lớn là giúp doanh nghiệp tổng hợp, phân tích các khối dữ liệu khổng lồ này để tìm ra tri thức cần thiết và tạo ra giá trị kinh doanh. Việc phân tích này đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định, cho phép các chuyên gia thực hiện các hoạt động như lưu trữ, quản lý, lọc, khai phá, dự báo và chứng thực dữ liệu.
Sự khác biệt cơ bản giữa Big Data và dữ liệu truyền thống nằm ở quy mô, tốc độ và công nghệ xử lý. Trong khi dữ liệu truyền thống thường vừa phải, dễ quản lý và xử lý với tốc độ chậm hoặc trung bình, Big Data yêu cầu một hệ sinh thái công nghệ phân tán chuyên biệt như Hadoop, Spark, NoSQL, HBase, Cassandra, và Kafka để giải quyết các thách thức về quy mô lớn và tính đa dạng. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của khối lượng và tốc độ dữ liệu từ các nguồn mới như IoT và truyền thông xã hội đã khiến dữ liệu truyền thống không thể đáp ứng được nhu cầu phân tích hiện đại.
Lịch sử phát triển của Big Data
Lịch sử phát triển của Big Data gắn liền với sự bùng nổ của Internet và nhu cầu xử lý thông tin phi cấu trúc. Khái niệm này bắt đầu được thảo luận rộng rãi vào cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21, khi các công ty công nghệ lớn đối mặt với lượng dữ liệu giao dịch và web traffic tăng theo cấp số nhân.
Bước ngoặt lớn nhất đến từ việc phát triển kiến trúc phân tán. Sự xuất hiện của Apache Hadoop, một dự án phần mềm mã nguồn mở, đã đánh dấu một kỷ nguyên mới. Hadoop được xây dựng với khả năng mở rộng và phân tán, cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính thông qua mô hình lập trình đơn giản và hệ thống tệp phân tán. Công nghệ này giải quyết hiệu quả hai đặc trưng chính là khối lượng và tính đa dạng của dữ liệu lớn.
Tuy nhiên, Hadoop sớm bộc lộ hạn chế về tốc độ trong xử lý. Nhu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực và tốc độ cao đã thúc đẩy sự ra đời của các công nghệ dựa trên bộ nhớ (in-memory). Apache Spark là một khung tính toán phân tán mã nguồn mở được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn nhanh hơn đáng kể (có thể nhanh hơn 100 lần so với Hadoop trong một số trường hợp) bằng cách khai thác tính toán trên bộ nhớ và các tối ưu hóa khác. Spark cũng hỗ trợ xử lý dòng dữ liệu liên tục thông qua Spark Streaming, đáp ứng yêu cầu phân tích theo thời gian thực.
Hiện nay, Big Data đã tiến vào giai đoạn tích hợp sâu rộng, nơi nó là nền tảng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI), Học máy (ML), Điện toán đám mây (Cloud Computing) và Điện toán biên (Edge Computing). Sự phát triển này phản ánh việc các tổ chức đang chuyển trọng tâm từ việc chỉ lưu trữ và xử lý sang việc khai thác tối đa giá trị và đảm bảo tính xác thực của dữ liệu. Sự đa dạng về nguồn (từ IoT, giao dịch kinh doanh, truyền thông xã hội) đã buộc các doanh nghiệp phải từ bỏ các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và chuyển sang các công nghệ phân tán để quản lý dữ liệu thô, điều này là động lực chính thúc đẩy đổi mới công nghệ hiện nay.
Các loại Big Data
Big Data được phân loại dựa trên cấu trúc của dữ liệu, đây là yếu tố then chốt quyết định công nghệ lưu trữ, xử lý và phân tích cần thiết. Ba loại cấu trúc chính bao gồm: dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc.
Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu đã được tổ chức và lưu trữ thành các bảng, có hàng và cột, tuân theo một mô hình dữ liệu cố định và định dạng rõ ràng. Đây là loại dữ liệu truyền thống, dễ dàng quản lý, tìm kiếm và phân tích bằng các công cụ Business Intelligence (BI) truyền thống và ngôn ngữ SQL. Ví dụ điển hình là các giao dịch tài chính, hồ sơ khách hàng trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong bối cảnh Big Data hiện đại, loại dữ liệu này chiếm tỷ trọng thấp nhất.
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu không có cấu trúc hoặc định dạng cố định, không thể được tổ chức theo cách truyền thống trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Loại dữ liệu này chiếm phần lớn khối lượng Big Data được tạo ra ngày nay, phản ánh sự phong phú và chi tiết về xu hướng và ý kiến của người dùng.
Ví dụ bao gồm: email, tin nhắn, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu cảm biến và nhật ký hệ thống. Việc xử lý loại dữ liệu này rất khó khăn trong việc tìm kiếm, truy xuất, và phân tích, đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật phân tích đặc biệt như Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và học máy. Sự thống trị của dữ liệu phi cấu trúc là động lực chính thúc đẩy sự phát triển của kiến trúc lưu trữ Data Lake.
Dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc nằm ở giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó có một số yếu tố cấu trúc nhất định nhưng không tuân theo một mô hình dữ liệu cố định. Loại dữ liệu này thường được tổ chức dưới dạng các thẻ hoặc đánh dấu, ví dụ như file JSON, XML hoặc dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu NoSQL.
Ưu điểm của dữ liệu bán cấu trúc là tính linh hoạt cao hơn so với dữ liệu có cấu trúc, giúp dễ dàng trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau. Tuy nhiên, việc xử lý loại dữ liệu này vẫn đòi hỏi các phương pháp phức tạp hơn so với dữ liệu có cấu trúc truyền thống.
Tầm quan trọng của Tính đa dạng của dữ liệu không chỉ nằm ở việc phân loại chúng mà còn ở việc xác định kiến trúc cần thiết để xử lý chúng. Nếu Big Data chỉ bao gồm dữ liệu có cấu trúc, các hệ thống Data Warehouse truyền thống đã đủ. Tuy nhiên, do phần lớn dữ liệu (như phản hồi khách hàng hay dữ liệu IoT) là phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, doanh nghiệp buộc phải triển khai Data Lake để lưu trữ chúng ở dạng thô. Sau đó, các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML) được sử dụng để trích xuất tri thức từ dữ liệu thô này, biến chúng thành tài sản có thể phân tích được.
4+ đặc trưng của Big Data
Để được định nghĩa là Big Data, dữ liệu phải đáp ứng một tập hợp các đặc trưng cốt lõi, thường được gọi là các chữ “V”s, đã phát triển từ 3V (Volume, Velocity, Variety) ban đầu lên 5V hoặc hơn, nhấn mạnh thêm các yếu tố về chất lượng và lợi ích kinh tế.
Volume (Khối lượng)
Volume là đặc trưng cơ bản nhất, thể hiện kích thước và khối lượng thông tin khổng lồ. Khối lượng dữ liệu tăng lên không ngừng theo từng phút, từng giờ, vượt qua khả năng lưu trữ của các hệ thống máy chủ đơn lẻ. Big Data thu thập dữ liệu từ rất nhiều nguồn khác nhau, bao gồm giao dịch kinh doanh, phương tiện truyền thông xã hội, video, âm thanh, và hình ảnh. Khối lượng này đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư vào các giải pháp lưu trữ và tính toán phân tán với khả năng mở rộng linh hoạt.
Velocity (Tốc độ)
Velocity mô tả tốc độ dữ liệu được tạo ra, tích lũy và xử lý. Dữ liệu phải được cập nhật kịp thời, đôi khi tính bằng mili giây, bởi nếu chậm trễ sẽ khiến dữ liệu trở nên lỗi thời. Tốc độ này thúc đẩy nhu cầu xử lý dòng dữ liệu và tính toán thời gian thực, cần thiết cho các ứng dụng như phát hiện gian lận giao dịch ngay lập tức hoặc phản hồi khách hàng tức thời. Công nghệ như Apache Kafka và Apache Spark được thiết kế chuyên biệt để đáp ứng yêu cầu Velocity cao.
Variety (Tính đa dạng)
Variety đề cập đến tính đa dạng về nguồn và định dạng của dữ liệu. Ngày nay, dữ liệu tồn tại dưới ba dạng chính: có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Sự đa dạng này đến từ các nguồn khác nhau như dữ liệu cảm biến IoT, log hệ thống, email, và tương tác mạng xã hội. Variety là một trong những thách thức kỹ thuật lớn nhất, đòi hỏi các công cụ phân tích đa dạng và phức tạp (như NLP hoặc Computer Vision) để tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu từ các nguồn không đồng nhất.
Veracity (Tính xác thực/Chính xác)
Veracity chỉ mức độ chất lượng, độ chính xác và tính không chắc chắn của dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Do dữ liệu lớn được thu thập từ các nguồn phi truyền thống và có tính đa dạng cao, chúng thường không nhất quán hoặc có chất lượng kém. Việc xử lý Volume, Velocity và Variety đồng thời làm tăng tính không chắc chắn của dữ liệu. Nếu không được kiểm soát chặt chẽ, chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến việc ra quyết định sai lầm, làm giảm đáng kể giá trị đầu tư vào hệ thống Big Data. Vì vậy, Veracity là yếu tố then chốt quyết định sự thành công của phân tích dữ liệu lớn.
Value (Giá trị)
Value phản ánh giá trị tiềm năng và lợi ích kinh tế mà dữ liệu mang lại. Dữ liệu lớn chỉ có giá trị cao khi lượng tri thức thu được từ dữ liệu nhiều và có khả năng phục vụ tốt cho việc giải quyết các bài toán thực tế của doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần có một chiến lược rõ ràng để xác định giá trị thông tin, loại bỏ dữ liệu không cần thiết, và tập trung vào việc khai thác tri thức để phục vụ hoạt động kinh doanh. Việc khai thác Value thường đòi hỏi sử dụng các mô hình phân tích tiên tiến như AI/ML và trực quan hóa để chuyển dữ liệu thành hành động.
Vai trò của dữ liệu lớn trong doanh nghiệp
Với khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý các dữ liệu lớn, phức tạp, Big Data đóng vai trò quan trọng và thiết yếu trong chiến lược kinh doanh hiện đại, đặc biệt là trong quá trình chuyển đổi số.
Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng
Big Data cho phép doanh nghiệp phân tích hành vi, xu hướng mua hàng của khách hàng (thông qua giao dịch tại điểm bán hàng và mua sắm trực tuyến) để thấu hiểu và nhắm đúng khách hàng mục tiêu. Dựa trên những nghiên cứu sâu sắc này, các đơn vị có thể xây dựng chiến lược tiếp thị và mục tiêu đúng hướng, đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng, thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu, đồng thời giảm thiểu chi phí cho các chiến dịch quảng cáo kém hiệu quả. Nâng cao chất lượng dịch vụ cũng là một vai trò quan trọng, bằng cách phân tích phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội, đánh giá và email, doanh nghiệp có thể nhận diện các vấn đề thường gặp và đưa ra giải pháp cải thiện hiệu quả.
Quản lý rủi ro và phát hiện gian lận
Một trong những ứng dụng giá trị nhất của Big Data là khả năng phát hiện và ngăn chặn rủi ro trong thời gian thực. Big Data giúp xây dựng một hệ thống thăm dò, phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa như gian lận, xâm nhập hệ thống, hoặc đánh cắp thông tin mật. Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là ngân hàng và công ty thẻ tín dụng, sử dụng phân tích dữ liệu lớn để ngăn chặn các giao dịch gian lận và hỗ trợ chống rửa tiền. Trong lĩnh vực nhân sự, Big Data có thể được dùng để xác định mẫu hành vi cá nhân và dự đoán những rủi ro có thể xảy ra trong nội bộ hệ thống.
Nâng cao hiệu suất vận hành và năng suất
Big Data cải thiện hiệu suất cùng với hiệu quả của các hoạt động trong ngày, đồng thời phát triển các kế hoạch dài hạn chắc chắn. Bằng cách thu thập dữ liệu cá nhân từ các thiết bị thông minh, nhà quản lý có cái nhìn chi tiết về các xu hướng tiêu dùng mới nhất của khách hàng, từ đó định hướng công việc và tối ưu hóa năng suất cá nhân/tổ chức. Các ứng dụng như Dự đoán Bảo trì sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu máy móc, dự đoán khi nào thiết bị có khả năng hỏng hóc, giúp doanh nghiệp chủ động bảo trì, giảm thiểu thời gian chết và nâng cao hiệu quả vận hành tổng thể.
Hỗ trợ ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu
Big Data cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn sâu sắc về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh thông minh hơn. Khả năng phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh và chính xác, xây dựng lợi thế cạnh tranh và mở rộng thị phần. Ví dụ, việc định giá sản phẩm và dịch vụ trở nên chính xác hơn nhờ Big Data hỗ trợ nghiên cứu kỹ lưỡng về mong muốn khách hàng và mức giá của đối thủ cạnh tranh.
Vai trò của Big Data đã có sự dịch chuyển chiến lược mạnh mẽ, không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu lịch sử (BI) mà còn tập trung vào khả năng dự đoán và tác động. Khả năng phát hiện gian lận trong thời gian thực và việc ứng dụng Predictive Maintenance là những ví dụ điển hình cho thấy Big Data đang được sử dụng để chạy các mô hình Học máy nhằm tạo ra tác động tức thời và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.
Quy trình hoạt động của Big Data
Quy trình hoạt động của Big Data, hay còn gọi là Data Pipeline, là một chuỗi các bước công nghệ liên kết chặt chẽ, nhằm chuyển đổi dữ liệu thô, phân tán thành tri thức có giá trị và có thể hành động được.
Xây dựng chiến lược Big Data
Trước khi tiến hành thu thập và xử lý, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược rõ ràng. Bước này xác định các mục tiêu kinh doanh cần giải quyết, xác định các nguồn dữ liệu cần thiết, và lựa chọn nền tảng hạ tầng phù hợp (như Data Lake hay Data Warehouse).
Thu thập dữ liệu
Đây là quá trình truy cập, thu thập và nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các phương tiện truyền thông xã hội, hệ thống giao dịch, và thiết bị IoT. Để quản lý các luồng dữ liệu thời gian thực với tốc độ cao, các công cụ chuyên biệt như Apache Kafka thường được sử dụng. Kafka đóng vai trò là một hệ thống sắp xếp phân tán để đảm bảo dữ liệu được thu thập liên tục và kịp thời.
Lưu trữ dữ liệu
Kiến trúc lưu trữ là một phần quan trọng của Data Pipeline. Doanh nghiệp thường lựa chọn một trong ba mô hình lưu trữ chính:
- Data Lake: Đây là một hệ thống lưu trữ tổng hợp tất cả dữ liệu thô, nguyên vẹn, bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, giữ nguyên định dạng gốc. Data Lake thích hợp cho các hoạt động Khoa học dữ liệu (Data Science), Trí tuệ nhân tạo và học máy. Nó sử dụng mô hình xử lý ELT (Extract, Load, Transform), nơi dữ liệu được tải vào hệ thống trước khi được cấu trúc hóa khi cần thiết. Data Lake có chi phí lưu trữ thấp và khả năng mở rộng cao.
- Data Warehouse: Đây là kho lưu trữ dữ liệu lịch sử đã được xử lý, làm sạch và có cấu trúc cao, dành cho các hoạt động Business Intelligence (BI) và báo cáo hàng loạt. Nó sử dụng mô hình ETL (Extract, Transform, Load), nơi dữ liệu được làm sạch và cấu trúc hóa trước khi được tải vào kho.
- Data Lakehouse: Là xu hướng mới, kết hợp các tính năng cốt lõi của Data Lake và Data Warehouse, cho phép lưu trữ mọi định dạng dữ liệu ở chi phí thấp nhưng vẫn hỗ trợ truy vấn nhanh và phân tích tối ưu.
Xử lý và chuyển đổi dữ liệu
Giai đoạn xử lý dữ liệu thô là phần việc mất nhiều thời gian và công sức nhất trong toàn bộ quy trình, đặc biệt là việc đối phó với dữ liệu không nhất quán và chất lượng kém. Quá trình này bao gồm các bước quan trọng nhằm đảm bảo Tính xác thực của dữ liệu. Các bước xử lý bao gồm: làm sạch dữ liệu (loại bỏ dữ liệu lỗi, trùng lặp, và thiếu sót), chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho việc phân tích, và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Phân tích dữ liệu và trực quan hóa
Sau khi dữ liệu đã được làm sạch và sắp xếp, bước tiếp theo là khai thác tối đa thông tin chi tiết. Dữ liệu Big Data được phân tích bằng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến như Apache Spark, Hadoop MapReduce, Apache Storm, và phân tích trong bộ nhớ (in-memory analytics). Mục tiêu là trích xuất thông tin có giá trị, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt. Giai đoạn này cũng bao gồm việc xây dựng các mô hình học máy và học sâu, cùng với phân tích trực quan (Visual Analytics – VA) để hỗ trợ tương tác và khám phá dữ liệu phức tạp, truyền đạt kết quả rõ ràng cho các bên liên quan.
Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
Sản phẩm cuối cùng của Data Pipeline là thông tin chi tiết có thể hành động. Các kết quả phân tích này được sử dụng để đưa ra quyết định chiến lược kinh doanh, tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp, và phát triển sản phẩm.
Sự cộng sinh giữa các công nghệ là điều cần thiết để đảm bảo tính hiệu quả của quy trình. Apache Kafka chịu trách nhiệm về Ingestion tốc độ cao, đáp ứng Velocity, trong khi Apache Spark tận dụng khả năng tính toán phân tán tốc độ cao (In-memory) để xử lý dữ liệu hàng loạt và trực tuyến. Việc thiếu đi một trong hai yếu tố sẽ làm giảm khả năng phân tích dữ liệu liên tục và kịp thời, do đó làm giảm Giá trị thu được.
Nâng cao hiệu quả kinh doanh với Big Data
Việc ứng dụng Big Data đã tạo ra tác động tích cực và mạnh mẽ đến quá trình phát triển của hầu hết các lĩnh vực kinh tế, giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề phức tạp và mang đến những tiến bộ đáng kể.
Ứng dụng trong tài chính – ngân hàng
Lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng tận dụng Big Data để cải thiện vấn đề an ninh mạng, quản lý rủi ro và tối ưu hóa quy trình nội bộ. Phân tích giao dịch tài chính theo thời gian thực cho phép các tổ chức phát hiện các hành vi gian lận và rửa tiền. Các ngân hàng sử dụng Big Data để xây dựng hệ thống thăm dò, phát hiện và ngăn chặn rủi ro, bao gồm cả việc xác định mẫu hành vi nhân sự để dự đoán rủi ro nội bộ. Ngoài ra, phân tích dữ liệu khách hàng giúp các tổ chức tài chính hiểu rõ nhu cầu để phát triển các sản phẩm mới phù hợp với thị trường, đồng thời đánh giá và quản lý rủi ro tài chính một cách toàn diện.
Ứng dụng trong thương mại Điện tử và bán lẻ
Trong kỷ nguyên 4.0, Big Data đã cách mạng hóa ngành thương mại điện tử (TMĐT). Các nền tảng phân tích dữ liệu lớn, như Metric tại Việt Nam, giúp doanh nghiệp thấu hiểu thị trường, đưa ra các quyết định hiệu quả trong đầu tư, sản xuất và kinh doanh. Phân tích thị trường thông qua dữ liệu lớn cho phép các công ty có cái nhìn sâu rộng về xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng và chiến lược của đối thủ. Đặc biệt, Big Data hỗ trợ việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, cải tiến sản phẩm hiện có phù hợp với thị hiếu của khách hàng.
Trường hợp thực tiễn tại Việt Nam (Viễn thông và Dịch vụ Khách hàng)
Tập đoàn Viettel là một ví dụ điển hình tại Việt Nam về việc đẩy mạnh ứng dụng AI và Big Data vào hoạt động sản xuất kinh doanh và điều hành. Các trường hợp sử dụng (Use Case) về phân tích dữ liệu lớn và AI tại Viettel tập trung mạnh mẽ vào nhóm nghiệp vụ Dịch vụ khách hàng, Tiếp thị và Bán hàng, chiếm hơn 72%.
Các ứng dụng tiêu biểu bao gồm:
- Tối ưu hóa Chăm sóc Khách hàng: Triển khai Chatbot dịch vụ khách hàng và Callbot Inbound để tối ưu hóa hoạt động chăm sóc khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ.
- Bán hàng và Giữ chân Khách hàng: Sử dụng Sale AI Assistant để hỗ trợ bán hàng và các mô hình chống rời bỏ dịch vụ để tìm kiếm khách hàng tiềm năng.
Những ứng dụng này cho thấy dữ liệu lớn không chỉ được dùng để báo cáo hiệu suất mà còn được tích hợp vào các hệ thống trợ lý ảo và các mô hình dự đoán để tạo ra tác động trực tiếp lên doanh thu và quản lý khách hàng.
Hy vọng bài viết đã giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về Dữ liệu lớn là gì, ứng dụng ra sao và các phương pháp khai thác hiệu quả. Khi được ứng dụng đúng hướng, Big Data không chỉ mở ra nhiều cơ hội tăng trưởng và đổi mới mà còn giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường. Đây chính là thời điểm thích hợp để các doanh nghiệp chủ động đánh giá nhu cầu và bắt đầu hành trình chuyển đổi dữ liệu thông minh ngay hôm nay.
◾ Xem thêm: Data Fabric là gì? Tất tần tật về kiến trúc dữ liệu hiện đại
◾ Xem thêm: Databricks là gì? Ứng dụng và lợi ích cho doanh nghiệp hiện đại
