Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analytics) là đại diện cho bước tiến hóa quan trọng trong quá trình ra quyết định của doanh nghiệp hiện đại, giúp các tổ chức không chỉ quản lý mà còn khai thác được giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi ngày. Vậy làm thế nào để ứng dụng hiệu quả phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp? Hãy cùng FOXAi tìm kiếm câu trả lời trong bài viết dưới đây.
Tổng quan về phân tích dữ liệu lớn
Big Data, theo định nghĩa cốt lõi, là khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp, 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. Khối lượng dữ liệu này thường đạt tới quy mô hàng tỷ gigabyte (Petabyte hoặc Zettabyte).
Tuy nhiên, bản thân dữ liệu lớn không tạo ra giá trị. Giá trị thực sự đến từ quá trình Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analytics). Đây là quá trình sử dụng các công nghệ chuyên dụng như Hadoop, Spark và các hệ thống NoSQL để thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích khối dữ liệu này nhằm khai phá thông tin sâu rộng, có giá trị kinh tế. Mục đích cuối cùng của Big Data Analytics là giúp tổng hợp và phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin cần thiết và tạo ra giá trị cho tổ chức.
Phân tích dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng và thiết yếu trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu. Khả năng xử lý dữ liệu phức tạp cho phép các công ty đưa ra các quyết định sáng suốt và hiểu được sâu sắc mong muốn, hành vi của khách hàng. Thông qua dữ liệu chính xác, các quyết định chiến lược sẽ có căn cứ vững chắc hơn.
Vì sao phân tích dữ liệu lớn quan trọng?
Phân tích dữ liệu lớn đã thay đổi cách thức các doanh nghiệp vận hành và đưa ra quyết định, mang lại lợi ích to lớn cho nhiều khía cạnh kinh doanh. Việc sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả là yếu tố quyết định để đạt được tăng trưởng nhanh chóng và đánh bại đối thủ cạnh tranh.
Tối ưu hóa hiệu suất vận hành
Phân tích dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp phân tích và tối ưu hóa các quy trình nội bộ, từ đó cắt giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động.
Một trong những ứng dụng hiệu quả nhất là Dự đoán Bảo trì. Thay vì phản ứng khi máy móc hỏng hóc, các nhà máy sản xuất có thể sử dụng dữ liệu từ cảm biến IoT để dự đoán khi nào máy móc cần bảo trì. Khả năng này giúp giảm thời gian dừng máy, nâng cao năng suất và chuyển chi phí từ sửa chữa phản ứng sang bảo trì chủ động, tối ưu hóa dòng tiền. Tương tự, Big Data hỗ trợ tối ưu hóa hiệu suất cá nhân và nâng cao năng suất chung của tổ chức.
Trong chuỗi cung ứng, việc tối ưu hóa chi phí đến từ khả năng dự đoán nhu cầu và quản lý hàng tồn kho hiệu quả. Khả năng dự đoán giúp doanh nghiệp tránh được các sự kiện bất ngờ và mối đe dọa tiềm ẩn, giảm thiểu hàng tồn kho thừa và đảm bảo đủ hàng hóa, tránh mất doanh số. Đây là ví dụ điển hình về việc khai thác Value từ dữ liệu để tối ưu hóa chi phí một cách thông minh.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu và đổi mới
Lợi ích hàng đầu của Big Data Analytics là khả năng cung cấp nền tảng vững chắc cho việc ra quyết định tốt hơn. Bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, doanh nghiệp có thể thu được thông tin chuyên sâu, tạo điều kiện cho các phân tích kinh doanh tiên đoán nâng cao.
Khả năng phân tích xu hướng thị trường và dự đoán nhu cầu trong tương lai giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Ví dụ, các công ty thời trang nhanh như Zara sử dụng Big Data để phân tích xu hướng trên mạng xã hội và dữ liệu bán hàng nhằm dự đoán các mẫu thiết kế sẽ được ưa chuộng trong mùa tới, từ đó hỗ trợ đổi mới và tăng cường sự thích nghi.
Hơn nữa, tốc độ xử lý dữ liệu cao cho phép ra quyết định gần như tức thời. Việc phân tích dữ liệu thời gian thực giúp các công ty linh hoạt hơn, phản ứng nhanh chóng với sự thay đổi của thị trường, và đạt được thành công nhanh hơn đối thủ cạnh tranh. Sự linh hoạt này là một lợi thế sống còn trong môi trường kinh doanh số hóa.
Cải thiện Trải nghiệm Khách hàng
Big Data cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi và sở thích của người tiêu dùng , giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của họ, từ đó cung cấp dịch vụ và sản phẩm phù hợp hơn.
Việc phân tích dữ liệu lớn giúp nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng bằng cách phân tích phản hồi trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, và email. Thông qua việc nhận diện các vấn đề thường gặp và đưa ra giải pháp cải thiện, doanh nghiệp có thể đảm bảo sự hài lòng, lòng trung thành của khách hàng và cuối cùng là tăng đáng kể doanh số bán hàng. Ví dụ, các đề xuất cá nhân hóa của Amazon dựa trên hành vi mua sắm trước đó là minh chứng cho việc tận dụng dữ liệu để tăng cường sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
Phân tích dữ liệu lớn được ứng dụng như thế nào trong doanh nghiệp?
Theo báo cáo của Forbes, tỷ lệ doanh nghiệp tích hợp phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) vào hoạt động kinh doanh đã tăng mạnh từ 17% (năm 2015) lên 59% (năm 2018), đạt tốc độ tăng trưởng kép hàng năm lên tới 36%.
Các ngành viễn thông, bảo hiểm và quảng cáo là những lĩnh vực tiên phong và thu được nhiều lợi ích nhất từ việc áp dụng công nghệ này. Bên cạnh đó, tài chính, công nghệ và y tế cũng xem dữ liệu lớn là thành phần cốt lõi trong vận hành và ra quyết định.
Thực tế, 80% doanh nghiệp toàn cầu khẳng định dữ liệu lớn đang đóng vai trò trung tâm trong mọi quy trình từ phân phối sản phẩm, bán hàng, marketing cho đến tối ưu tài chính. Trong đó:
Ngành Y tế
Phân tích dữ liệu lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang chứng minh vai trò ngày càng quan trọng trong việc nâng cao chất lượng điều trị và tối ưu hóa chi phí y tế. Nhờ khả năng truy cập và xử lý đồng thời cả dữ liệu y học và dữ liệu phi y học, các tổ chức y tế có thể dự báo nhu cầu chăm sóc sức khỏe trong tương lai theo từng nhóm nhân khẩu học cụ thể.
Các nguồn dữ liệu khổng lồ như hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), dữ liệu y sinh, dữ liệu chẩn đoán hay kết quả xét nghiệm đều được số hóa và tích hợp vào hệ thống phân tích, giúp tạo ra những đổi mới trong nghiên cứu, điều trị và quản lý y tế.
Không chỉ vậy, Big Data còn hỗ trợ theo dõi dịch bệnh theo thời gian thực, phát hiện sớm nguy cơ sức khỏe ở người cao tuổi, và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực y tế, góp phần giảm chi phí và nâng cao hiệu quả chăm sóc cộng đồng.
Ngành Sản xuất
Theo IBM, các doanh nghiệp sản xuất đang tận dụng Big Data Analytics để nắm bắt cơ hội thị trường và nâng cao hiệu suất vận hành. Việc kết hợp giữa dữ liệu chiến lược và dữ liệu vận hành giúp nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn, từ hoạch định sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng đến tối ưu chi phí tài chính.
Khoảng 52% nhà sản xuất hiện nay đang sử dụng dữ liệu cảm biến trực quan để giám sát hoạt động theo thời gian thực, đồng thời chú trọng khai thác dữ liệu phi cấu trúc như báo cáo kỹ thuật, nhật ký máy móc hay phản hồi khách hàng. Những phân tích này giúp doanh nghiệp chuyển đổi sang mô hình sản xuất thông minh, lấy khách hàng làm trung tâm và tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.
Ngành Bán lẻ
Ngành bán lẻ đang là một trong những lĩnh vực ứng dụng phân tích dữ liệu lớn mạnh mẽ nhất. Các nhà bán lẻ sử dụng Big Data để nắm bắt hành vi mua sắm, phân tích xu hướng tiêu dùng và thiết kế sản phẩm, dịch vụ cá nhân hóa cho từng nhóm khách hàng.
Trong bối cảnh trải nghiệm mua sắm đa kênh (Omnichannel) trở thành tiêu chuẩn, dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp theo dõi hành trình của khách hàng từ trực tuyến đến ngoại tuyến, từ đó tối ưu chiến dịch quảng cáo, chương trình khuyến mãi và dịch vụ hậu mãi. Kết quả là, doanh nghiệp có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm chi phí vận hành và nâng cao sự trung thành của khách hàng.
Ngành Công nghệ
Với đặc thù vận hành trong nền kinh tế tri thức, các doanh nghiệp công nghệ là nhóm ứng dụng Big Data sớm và sâu nhất. Phân tích dữ liệu giúp họ hiểu rõ hành vi người dùng trên website, ứng dụng hay nền tảng số, từ đó tối ưu trải nghiệm người dùng (UX), cải thiện dịch vụ khách hàng, và tăng doanh số bán hàng.
Thông qua Big Data, các công ty công nghệ còn có thể dự đoán nhu cầu thị trường, phát triển sản phẩm mới phù hợp hơn, và đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng dữ liệu – yếu tố cốt lõi giúp họ giữ vững lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số.
Ngành Năng lượng
Trong lĩnh vực năng lượng, đặc biệt là dầu khí, Big Data Analytics được ứng dụng sâu rộng trong cả khâu thăm dò, khai thác và vận hành hệ thống.
Do đặc tính thị trường biến động mạnh, các công ty năng lượng sử dụng dữ liệu lớn để phân tích giá dầu, dự đoán sản lượng, xác định hiệu quả của từng giếng dầu và lên kế hoạch sản xuất linh hoạt.
Bên cạnh đó, Big Data còn hỗ trợ phát hiện sớm lỗi thiết bị, thực hiện bảo trì dự đoán và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, giúp doanh nghiệp giảm chi phí vốn và nâng cao hiệu quả đầu tư dài hạn.
Cách Big Data nâng cao hiệu quả hoạt động doanh nghiệp
- Phân phối sản phẩm thông minh
Phân tích dữ liệu lớn giúp tối ưu toàn bộ chuỗi vận chuyển từ kho hàng đến điểm bán nhằm tiết kiệm thời gian, nhân lực và chi phí. Ví dụ, dữ liệu có thể được sử dụng để xác định trình tự xếp hàng lên xe tải dựa trên tuyến giao hàng tối ưu.
- Mô hình kinh doanh lấy khách hàng làm trung tâm
Big Data giúp xác định xu hướng và hành vi người tiêu dùng, cho phép doanh nghiệp thiết kế chiến dịch marketing cá nhân hóa. Thông tin từ bán hàng, phản hồi, phân tích ngữ nghĩa mạng xã hội đều góp phần xây dựng mô hình vận hành xoay quanh khách hàng.
- Nâng cao hiệu quả kinh doanh:
Từ dữ liệu tài chính, xu hướng tìm kiếm đến phản hồi khách hàng, doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu thị trường, theo dõi hiệu suất sản xuất theo thời gian thực và ra quyết định nhanh chóng hơn, đây chính là lợi thế cạnh tranh quan trọng trong kỷ nguyên số.
Thách thức và rào cản triển khai Big Data Analytics
Mặc dù Big Data Analytics mang lại tiềm năng chuyển đổi lớn, việc triển khai vẫn đối mặt với những rào cản đáng kể về kỹ thuật, chi phí, nhân sự và pháp lý.
Rào cản kỹ thuật,chi phí và vận hành
Việc đầu tư ban đầu vào Big Data là một rào cản lớn. Các tổ chức cần đầu tư vào hệ thống lưu trữ có khả năng mở rộng (Cloud) và các công cụ xử lý chuyên dụng. Nếu doanh nghiệp không đầu tư hệ thống quản lý ngay từ đầu, chi phí sửa chữa các lỗi quản lý dữ liệu sẽ gia tăng đáng kể theo thời gian.
Một thách thức kỹ thuật lớn là Thách thức Tích hợp Dữ liệu. Doanh nghiệp phải đối mặt với việc dữ liệu phân tán từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các hệ thống cũ không đồng bộ với các nền tảng mới. Để đồng nhất thông tin, việc sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) và phần mềm tích hợp dữ liệu chuyên dụng là cần thiết, nhưng điều này lại đòi hỏi nguồn lực tài chính và kỹ thuật lớn.
Thiếu hụt nguồn nhân lực chuyên sâu
Vấn đề nhân sự thường là rào cản chuyển đổi lớn nhất. Nhiều tổ chức gặp khó khăn do thiếu hụt nhân sự có kỹ năng phân tích chuyên sâu. Những nhân sự này cần khả năng diễn giải dữ liệu phức tạp và chuyển đổi chúng thành các khuyến nghị chiến lược có ý nghĩa.
Việc thiếu hụt nhân sự có khả năng giải thích và chuyển dữ liệu thành hành động chiến lược đồng nghĩa với việc doanh nghiệp không thể tận dụng hết tiềm năng của Big Data Analytics, bỏ lỡ các cơ hội tối ưu hóa hoạt động. Ngay cả khi dữ liệu được thu thập và xử lý hoàn hảo, nếu không có người biết cách tổ chức thông tin hợp lý, quá trình ra quyết định vẫn sẽ chậm chạp và kém hiệu quả. Điều này nhấn mạnh rằng đầu tư vào con người là ưu tiên hàng đầu, ngang bằng với đầu tư vào công nghệ.
Vấn đề về đạo đức, bảo mật và tuân thủ quy định
Bảo mật và quyền riêng tư: Quyền riêng tư cá nhân là mối quan tâm hàng đầu, đặc biệt khi dữ liệu khách hàng (hành vi duyệt web, mua hàng, sở thích mạng xã hội) được thu thập và lưu trữ. Các công ty lo lắng về việc đưa thông tin độc quyền vào đám mây, mặc dù đã có các mạng đám mây riêng, chi phí cho các dự án này có thể cao.
Tuân thủ pháp lý: Các quy định như GDPR ảnh hưởng sâu sắc đến cách doanh nghiệp thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu của người tiêu dùng. Doanh nghiệp phải minh bạch về lý do thu thập dữ liệu và phải đáp ứng quyền của người tiêu dùng khi họ yêu cầu xóa dữ liệu cá nhân. Để đảm bảo tuân thủ, các tổ chức cần đầu tư vào hệ thống quản lý dữ liệu và đào tạo nhân viên, làm gia tăng chi phí tuân thủ.
Đạo đức kỹ thuật số: Đề cập đến việc quản lý hành vi theo khuôn khổ đạo đức, chuyên nghiệp và theo quyền con người thông qua các phương tiện kỹ thuật số. Sự thiếu hụt quy định pháp luật hoặc sự chưa đồng bộ có thể tạo ra rủi ro pháp lý cho việc khai thác Value từ dữ liệu, ngay cả khi dữ liệu đó là chính xác về mặt kỹ thuật. Do đó, doanh nghiệp cần đầu tư không chỉ để làm sạch dữ liệu mà còn để chứng minh sự tuân thủ các chuẩn mực đạo đức và pháp lý.
Thị trường Big Data và phân tích kinh doanh toàn cầu đang trên đà phát triển mạnh mẽ, dự kiến sẽ đạt 684,12 tỷ USD vào năm 2030. Các xu hướng công nghệ mới đang định hình lại cách thức dữ liệu được quản lý và khai thác. Chính vì vậy mà các tập đoàn, doanh nghiệp Việt muốn bứt phá trong “cuộc đua” cần chủ động nghiên cứu và nâng cao hiệu quả khi ứng dụng.
◾ Xem thêm: Dữ liệu lớn (Big Data) là gì? Vai trò, ứng dụng thực tế của dữ liệu lớn
◾ Xem thêm: Data Lakehouse là gì? Khái niệm, vai trò, ứng dụng trong doanh nghiệp
