Big data analysis là gì? Cùng tìm hiểu lợi ích của Big data analysis

Hiện nay, Big data analysis dần trở thành một trợ thủ đắc lực cho các doanh nghiệp/tổ chức từ lớn đến nhỏ hay bất cứ ngành nghề đa dạng nào mà họ tham gia. Vậy Big data analysis là gì? Công cụ này đem đến cho con người những lợi ích vượt trội gì? Hãy cùng thongtinkythuat.com tìm hiểu một cách chính xác và trực quan nhất trong bài viết dưới đây!

Big data analysis là gì?

Big data analysis hay còn gọi là phân tích dữ liệu lớn, ngay từ tên gọi chúng ta đã có thể biết được đây là quá trình làm việc với một khối lượng dữ liệu khổng lồ. Để từ đó, người ta có thể dựa vào kết quả thống kê để đưa ra chiến lược, kế hoạch công việc phù hợp với mục tiêu của công ty theo từng thời gian.

Để hiểu rõ hơn về khái niệm này, bạn chỉ cần hình dung đến việc đưa ra quyết định nên làm gì hôm nay vào mỗi buổi sáng thức dậy của bản thân. Lúc này, não bộ của bạn sẽ tự động nghĩ về những ngày trước đó hoặc mục tiêu sắp tới cần phải đạt được và từ đó, bạn sẽ tự tin hơn để vẽ ra kế hoạch cho chính mình.

Big data analysis là gì

Tương ứng với kinh doanh, khi áp dụng câu hỏi “Big data analysis là gì” thì chúng ta sẽ nghĩ ngay đến việc phân tích và thu thập dữ liệu. Phương pháp này thực sự mang lại nhiều lợi ích lớn cho doanh nghiệp cũng như rất hiệu quả trong vấn đề kiểm soát, tìm kiếm khách hàng tiềm năng.

Nếu trước đây, chỉ bằng với những cách thức thủ công thì con người sẽ rất khó để có thể nắm bắt được tất cả mọi thông tin vì không phải lúc nào cũng có. Tuy nhiên, công nghệ hiện đại đã tạo điều kiện cho sự phát triển vượt bậc của Big data analysis, đây là một trong những “cầu nối” tiến bộ hàng đầu, sau đó là AI và Machine Learning (học máy).

Sau khi đã tìm hiểu rõ về khái niệm big data analytics là gì thì câu hỏi đặt ra tiếp theo là, vì sao chúng ta phải phân tích dữ liệu lớn? Rất đơn giản, bạn chỉ cần nghĩ đến việc mình muốn đạt điểm cao ở một bài tập khó, tuy nhiên khi đặt bút, bạn đã không phân tích nó kỹ càng mà đã nhanh chóng nộp cho giáo viên. Vậy điều đó có thực sự giúp cho bạn có điểm tuyệt đối hay không?

Hiện nay có rất nhiều công cụ cho phép phân tích dữ liệu lớn một cách đơn giản và tối ưu nhất

Việc phân tích dữ liệu lớn thực sự là yếu tố cần có trong quá trình kinh doanh, điều này được xem như yếu tố tiền đề cho quá trình đưa ra quyết định được đảm bảo hơn bao giờ hết. Khi sử dụng Big data analysis, doanh nghiệp có thể thấy rõ từng lỗi sai và đưa ra kế hoạch hợp lý hơn, tối thiểu việc lặp lại vấn đề gây rủi ro đó.

Hiện nay có rất nhiều công cụ cho phép phân tích dữ liệu lớn một cách đơn giản và tối ưu nhất, thongtinkythuat.com đề xuất đến độc giả một số cái tên nổi bật như Xplenty, Atlas,ti, Microsoft HDInsight, Skytree,.. Tất cả đều có những đặc trưng từ cơ bản đến riêng, khách hàng có thể thoải mái lựa chọn.

Phân loại Big data analysis

Đây được xem là lĩnh vực nghiên cứu có tác động mạnh mẽ đến mọi lĩnh vực, ngành nghề của đời sống con người. Vậy có bao nhiêu loại Big data analysis? Hãy cùng thongtinkythuat.com hiểu rõ ngay trong phần tiếp theo này nhé!

Phân tích mô tả (Descriptive analysis).

Câu hỏi được đặt ra ở đây là “Bạn đang tìm kiếm điều gì?” bằng cách thu thập dữ liệu thô có ở nhiều nguồn khác nhau. Sau đó, bạn hãy vạch ra những ý định của mình và tiến hành so sánh, sắp xếp và chắt lọc dữ liệu thông qua việc đối chiếu với những kết quả đã tìm được.

Big data analysis được xem là lĩnh vực nghiên cứu có tác động mạnh mẽ đến mọi lĩnh vực

Từ cách giải thích trên, chúng ta có thể thấy loại Big data analysis này làm việc khá thủ công bằng cách viết ra báo cáo và sử dụng những hình ảnh đơn giản để có góc nhìn chính xác trong một khoảng thời gian nhất định. Tuy nhiên, công cụ này khá hữu ích khi giúp người dùng đến gần hơn với dữ liệu.

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analysis).

Hãy tạo ra sợi dây kết nối với quá trình tìm kiếm, điều này sẽ giúp cho bạn có thể kiểm tra, đánh giá ưu điểm và nhược điểm của mỗi kết quả một cách trực quan và chính xác nhất. Đây được xem là bước đảm bảo cho việc có một hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh nhất.

Điều này đồng nghĩa với việc nó sẽ giúp chúng ta giải thích được những lý do vì sao kế hoạch A hay kế hoạch B lại gặp rủi ro đồng thời tìm ra nguyên nhân gốc rễ cho một tình huống nhất định. Có thể sử dụng các công cụ phổ biến hiện nay như Data Mining, Drill down,..

Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)

Loại Big data analysis này cho phép chúng ta có thể phân tích dữ liệu để trả lời cho câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra khi thực hiện kế hoạch?”. Và thông thường, công cụ phân tích dự đoán thường xuyên kết hợp với AI hoặc Machine Learning (học máy) để đem đến những trường hợp có thể xảy ra đúng nhất.

Predictive Analysis giúp giảm thiểu rủi ro, tối ưu thời gian

Predictive Analysis giúp giảm thiểu rủi ro, tối ưu thời gian lẫn công sức và cải thiện năng suất đến đáng kể. Đối tượng hay sử dụng phương pháp này nhất là những doanh nghiệp/tổ chức nhỏ nhưng có tiềm năng phát triển lớn mạnh trong tương lai gần.

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)

Đây là phương pháp phân tích dữ liệu được xem là bước hoàn thiện cuối cùng trong các loại Big data analysis. Ở đây, chúng ta phải tập trung vào câu hỏi chính là “Cần làm gì tiếp theo khi đã nhìn thấy rủi ro?” và dựa vào công nghệ hiện đại, từ đó đưa ra quyết định tốt hơn.

Prescriptive Analysis sẽ cung cấp đến người dùng các thông tin đúng nhất liên quan đến những tình huống có thể xảy ra, vận dụng các nguồn lực có sẵn để đề xuất phương án hữu ích hoặc một chiến lược dự phòng trực quan cho một thời điểm bất kỳ.

Xem thêm:

• IoT là gì? Ứng dụng Internet vạn vật vào đời sống
• Công nghệ 4.0 là gì? Có những cơ hội và thách thức nào?

Lợi ích của phân tích dữ liệu lớn là gì?

Big data analysis sẽ giúp cho mọi cá nhân và doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí kinh doanh. Hadoop và Spark chính là những công cụ mang lại vô số lợi ích cho các dây chuyền sản xuất trong quá trình phân tích, xử lý và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu. Không những thế, các thành phần có trong phân tích dữ liệu lớn còn có thể xác định được các chiến lược kinh doanh sao cho hiệu quả, phù hợp và tiết kiệm nhất.

Các công cụ của Big data analysis còn cải thiện đáng kể hoạt động làm việc một cách hiệu quả. Bằng cách tương tác với khách hàng và nhận phản hồi từ mỗi cá nhân, phân tích dữ liệu lớn có thể tích lũy được một lượng lớn dữ liệu về nhu cầu, sở thích và xu hướng tìm kiếm của họ. Việc này sẽ giúp cho doanh nghiệp tạo ra những sản phẩm, dịch vụ đáp ứng được khách hàng tiềm năng hàng tháng.

Big data analysis sẽ giúp cho mọi cá nhân và doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí kinh doanh

Không chỉ vậy. Big data analysis còn có thể xác định và phân tích các xu hướng mới nhất của thị trường. Điều này sẽ giúp cho doanh nghiệp có thể tạo ra những lợi thế cạnh tranh tốt hơn nhiều so với đối thủ. Phân tích dữ liệu lớn còn tự động hóa mọi quy trình và nhiệm vụ thủ công. Doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được sức lao động và chú trọng hơn vào công việc liên quan đến trí óc.

Big data analysis còn giúp doanh nghiệp của bạn đổi mới thường xuyên bởi nó có thể đào sâu vào tập tin dữ liệu rộng lớn đã được thu thập để trích xuất thông tin có giá trị. Việc này sẽ được vận dụng để thay đổi và thiết lập chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn trước như cải tiến kỹ thuật tiếp thị, tối ưu hóa dịch vụ khách hàng và nâng cao năng suất hoạt động nhân viên.

Phân tích dữ liệu lớn ứng dụng vào ngành nào?

Đầu tiên, khi nhắc đến phân tích dữ liệu lớn thì chúng ta không thể bỏ qua được lĩnh vực tài chính kinh doanh. Đây được xem là một ngành có cấu trúc dữ liệu khổng lồ và trong tương lai sẽ có xu hướng tăng mạnh về khối lượng thông tin cũng như đem đến nhiều cơ hội phát triển cho Big data analysis. Các phần mềm như Cluvio, Tableau, Prisync đều được nhiều doanh nghiệp sử dụng.

Dựa trên điện toán đám mây, Big data analysis có thể linh hoạt trong việc tích hợp, thống kê các thông số liên quan đến hoạt động kinh doanh của một doanh nghiệp/tổ chức bất kỳ. Không những thế, với khả năng phân tích dữ liệu lớn và đa dạng, các bộ phận quản trị có thể đưa ra quyết định chắc chắn hơn trong từng “bước đi” của mình.

Khi nhắc đến phân tích dữ liệu lớn thì không thể bỏ qua được lĩnh vực tài chính kinh doanh

Đối với ngành ngân hàng và chứng khoán, Big data Analysis được ứng dụng để rà soát các hoạt động thị trường bằng công cụ phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để theo dõi các hoạt động giao dịch bất hợp phát trên thị trường nói chung. Chúng ta có thể kể đến một vài nhà cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu lớn như 1010data, Phần mềm Panopticon, Hệ thống Streambase, Nice Actimize và Quartet FS.

Ngành giải trí đang dần có một chỗ đứng vững chắc trên thị trường kinh doanh nhờ vào Big data analysis. Nó giúp tổ chức tạo ra các dữ liệu khách hàng với những mục tiêu khác nhau để tự động đề xuất đến họ những trải nghiệm tốt nhất. Spotify, Amazon Prime đều sử dụng phân tích dữ liệu lớn để tạo ra thương hiệu cá nhân. Các nhà cung cấp dữ liệu lớn trong ngành này bao gồm Infochimps, Splunk, Pervasive Software hay Visible Measure.

Ngành giải trí dần có chỗ đứng vững chắc trên thị trường kinh doanh nhờ vào Big data analysis

Trong lĩnh vực y tế, Big data analysis đã truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ thông qua các phần mềm chăm sóc sức khoẻ có trên thiết bị di động. Điều này đã tạo được vô số thuận lợi trong việc theo dõi bệnh nhân ngay tại nhà. Những phần mềm của doanh nghiệp như Humedica, Explorys và Cerner đều được phát triển rộng rãi tại các cơ sở y tế.

Các ứng dụng Knewton, Carnegie Learning hay MyFit/Naviance đều là ứng dụng của Big data analysis trong lĩnh vực giáo dục. Phân tích dữ liệu lớn sẽ cung cấp cho giáo viên những phương pháp giảng dạy dựa vào nhu cầu đa số của học sinh sinh viên. Việc này sẽ đem đến hiệu quả tiếp thu cao trong mỗi giờ học.

Bài viết trên đã cung cấp cho bạn những khái niệm liên quan đến Big data analysis là gì cũng như phân loại và lợi ích mà nó đem đến. Sự phát triển của công nghệ kỹ thuật số đã tạo điều kiện cho Big data analysis phát triển nhanh chóng với vô số sự hứa hẹn. Trong tương lai, phân tích dữ liệu lớn chắc chắn sẽ đi sâu vào từng lĩnh vực ngành nghề cụ thể!