Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, việc khai thác dữ liệu lớn đã trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh. Nếu bạn chưa hiểu rõ về Big data analytics là gì và những điều cần biết về nó hãy tiếp tục đọc bài viết dưới đây của Giasutaihanoi để có cái nhìn chi tiết hơn.

Big Data Analytics là gì?

Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) là việc áp dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến để nghiên cứu và xử lý các tập dữ liệu khổng lồ. Điều này giúp hỗ trợ quyết định kinh doanh, dự đoán xu hướng thị trường và cải thiện hiệu suất cũng như tăng cường hiểu biết về khách hàng. Để thực hiện việc này, người ta sử dụng các kỹ thuật thống kê, máy học và khai phá dữ liệu. Kết hợp cùng với các công cụ xử lý dữ liệu mạnh mẽ như Hadoop và Apache Spark. Mặc dù phải đối mặt với một số thách thức như dữ liệu phi cấu trúc cũng như bảo mật, Big Data Analytics tiếp tục phát triển và hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội trong tương lai.

Xem thêm: PYTHON LÀ GÌ? TẠI SAO NÊN HỌC NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON?

Tầm quan trọng của Big Data Analytics

Big Data Analytics đã trở thành công cụ không thể thiếu cho các doanh nghiệp hiện nay. Khả năng xử lý và chuyển đổi lượng lớn dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa giúp tạo ra những hiểu biết sâu sắc về hoạt động kinh doanh và xu hướng thị trường. Điều này cho phép doanh nghiệp tìm thấy cơ hội mới, đưa ra quyết định thông minh hơn, hoạt động hiệu quả và tăng lợi nhuận.

Bên cạnh đó, Big Data Analytics còn giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và quản lý rủi ro tốt hơn. Điều này góp phần làm tăng khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững của doanh nghiệp trong thị trường kỹ thuật số ngày nay.

Một ví dụ điển hình là Spotify – nền tảng phát trực tuyến nhạc với hàng triệu người dùng. Dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ từ người dùng, Spotify sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích Big Data để tạo ra các đề xuất cá nhân cho người dùng thông qua thuật toán thông minh. Điều này giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và giữ chân họ trong thị trường cạnh tranh. Ngoài ra, Big Data cũng hỗ trợ Spotify trong quyết định chiến lược và quản lý tài nguyên, đóng góp vào thành công của công ty trong ngành công nghiệp âm nhạc.

Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) hoạt động như thế nào?

Tổng quan về bốn bước chuẩn bị dữ liệu bao gồm:

  • Thu thập dữ liệu từ các nguồn đa dạng, bao gồm dữ liệu trên internet, nhật ký máy chủ web, ứng dụng đám mây, di động, truyền thông xã hội, email, hồ sơ điện thoại di động và dữ liệu từ các cảm biến IoT.
  • Xử lý dữ liệu để tổ chức, cấu hình và phân vùng dữ liệu đúng cách để hỗ trợ các truy vấn phân tích.
  • Làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng và loại bỏ các lỗi và không nhất quán trong dữ liệu.
  • Phân tích dữ liệu bằng các công cụ phân tích như khai thác dữ liệu, phân tích dự đoán, học máy, học sâu, khai thác văn bản, trí tuệ nhân tạo và công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Xem thêm: TOP 5 ĐƠN VỊ ĐÀO TẠO BUSINESS ANALYST UY TÍN TẠI TP.HCM

Phân loại Big Data Analytics

Big Data Analytics có sức ảnh hưởng sâu rộng đến mọi khía cạnh trong cuộc sống và công việc của con người. Vậy Big Data Analytics bao gồm những loại nào?

Descriptive Analytics

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) là quá trình tổng hợp và biểu diễn dữ liệu quá khứ thành các biểu đồ và báo cáo dễ hiểu. Phân tích này giúp công ty hiểu rõ hơn về hiệu suất kinh doanh như doanh thu, lợi nhuận và doanh số bán hàng.

Ví dụ: Công ty Hóa chất Dow sử dụng phân tích mô tả để nghiên cứu việc sử dụng không gian văn phòng và phòng thí nghiệm. Kết quả phân tích giúp họ tối ưu hóa việc sử dụng không gian và tiết kiệm gần 4 triệu đô la Mỹ hàng năm. Phân tích mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định thông minh và mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp.

Diagnostic Analytics

Diagnostic Analytics (Phân tích chẩn đoán) là một phương pháp phân tích dữ liệu dùng để tìm hiểu nguyên nhân gốc rễ của sự cố hoặc vấn đề. Nó giúp tổ chức có cái nhìn sâu sắc về một vấn đề cụ thể bằng cách sử dụng các kỹ thuật như xem chi tiết, khai thác dữ liệu và khôi phục dữ liệu.

Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử phát hiện doanh số bán hàng giảm mặc dù số lượng sản phẩm trong giỏ hàng tăng. Bằng cách áp dụng phân tích này, họ có thể xác định được nguyên nhân gây ra sự giảm doanh số chẳng hạn như biểu mẫu không tải chính xác, phí vận chuyển cao hơn thị trường hoặc thiếu các tùy chọn thanh toán thuận tiện. Từ đó, công ty có thể điều chỉnh và cải thiện các quy trình và chính sách để phục hồi doanh số bán hàng.

Xem thêm: VPS WINDOWS LÀ GÌ? THUÊ VPS WINDOWS Ở ĐÂU UY TÍN HIỆN NAY?

Predictive Analytics

Predictive Analytics là phương pháp dự đoán tương lai thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại. Nó sử dụng khai thác dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy để xây dựng các mô hình dự đoán.

Ví dụ: PayPal sử dụng phân tích Predictive để ngăn chặn gian lận trong giao dịch thanh toán. Dựa trên dữ liệu thanh toán lịch sử và hành vi người dùng, họ xây dựng các thuật toán dự đoán gian lận. Khi phát hiện các giao dịch đáng ngờ, hệ thống sẽ kích hoạt các biện pháp phòng ngừa để bảo vệ khách hàng và duy trì tính an toàn trong quá trình thanh toán trực tuyến.

Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics là một phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra các giải pháp cụ thể cho các vấn đề nhất định. Nó kết hợp cả phân tích mô tả và dự đoán đồng thời đề xuất các hướng dẫn rõ ràng để thực hiện hành động tối ưu dựa trên dữ liệu hiện có và mục tiêu mong muốn.

 

Ví dụ: Một hãng hàng không áp dụng Prescriptive Analytics nhằm tối đa hóa lợi nhuận thông qua việc tự động điều chỉnh giá vé dựa trên nhu cầu của khách hàng, thời tiết, điểm đến, mùa lễ và giá dầu. Nhờ sự kết hợp thông minh này, Prescriptive Analytics mang đến các quyết định chính xác và ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực quản lý và kinh doanh.

Xem thêm: ĐĂNG KÝ THI IELTS Ở ĐÂU? SO SÁNH NÊN THI IELTS Ở BC HAY IDP DỄ HƠN

Lợi thế của phân tích dữ liệu lớn

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) giúp tổ chức:

  • Quản lý rủi ro hiệu quả: Dự đoán rủi ro tiềm ẩn và giảm thiểu thiệt hại không mong muốn.
  • Phát triển và đổi mới sản phẩm hiệu quả: Hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng, tạo sản phẩm mới phù hợp.
  • Ra quyết định nhanh và chính xác: Dựa vào thông tin thời gian thực để đưa ra quyết định hiệu quả.
  • Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Tùy chỉnh và cải thiện trải nghiệm cá nhân, tăng cường tương tác và sự hài lòng của khách hàng.

MDA là đơn vị đào tạo Business Analyst hàng đầu tại Việt Nam. Với đội ngũ giáo viên nhiều năm kinh nghiệm và thuộc TOP đầu ngành. MDA luôn cam kết mang lại chất lượng tốt nhất dành cho học viên, giúp học viên có cái nhìn tổng quan và hiểu biết sau về ngành phân tích dữ liệu. Hiện tại, đơn vị MDA đang cung cấp các khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh, khóa học Power Bi và một số các khóa học khác về phân tích dữ liệu. Liên hệ ngay với MDA qua số Hotline 0961 48 66 48 để được nhân viên tư vấn miễn phí 24/7.

Một số lĩnh vực có ứng dụng Big Data Analytics

Big Data Analytics đóng vai trò quan trọng trong kinh doanh, giúp tăng hiệu quả, năng suất và đáp ứng thị trường hiệu quả. Cùng điểm qua một số lĩnh vực có ứng dụng Big Data Analytics phổ biến hiện nay:

Ngành Ngân hàng

Big Data trong ngân hàng ứng dụng hiệu quả, giúp quản lý tài chính, dự đoán tiền mặt và phát hiện gian lận. Nền tảng khoa học dữ liệu đẩy mạnh hệ thống ngân hàng kỹ thuật số, đảm bảo an ninh và hiệu suất.

Ngành y tế

Khoa học dữ liệu ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong cải thiện sức khỏe con người hiện nay, đặc biệt trong ngành y tế. Ứng dụng Big Data trong y tế mang lại nhiều lợi ích, cho phép dự đoán ca bệnh, theo dõi tình trạng bệnh nhân qua hồ sơ sức khỏe điện tử và thiết bị kỹ thuật số đeo. Hệ thống này cũng giúp đánh giá triệu chứng và phát hiện bệnh sớm, lưu giữ dữ liệu lớn một cách bảo mật và hiệu quả. Ngoài ra, Big Data còn giúp dự báo các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh như sốt xuất huyết hoặc sốt rét. Đây là một bước tiến đáng kể trong việc cải thiện chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ quyết định trong ngành y tế.

Xem thêm: TOP VIỆC LÀM NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CÓ MỨC LƯƠNG CAO NHẤT

Thương mại điện tử

Big Data là một công nghệ quan trọng trong thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa tiếp thị, tăng khả năng bán hàng và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ trong việc tối ưu hóa giỏ hàng và tạo các báo cáo tùy chỉnh theo tiêu chí khác nhau như độ tuổi và giới tính.

Từ việc phân tích hành vi và sự quan tâm của khách hàng, doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược quảng cáo hiệu quả, tăng doanh thu và giảm thiểu chi phí.

Ngành bán lẻ

Big Data ứng dụng trong bán lẻ giúp phân tích thị trường và nhu cầu khách hàng. Dữ liệu đa dạng hỗ trợ xác định hành trình mua sắm và tối ưu bố trí sản phẩm trên kệ. Điều này cải thiện hiệu suất bán hàng và đáp ứng khách hàng tốt hơn.

Digital Marketing

Big Data đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển mạnh mẽ của Digital Marketing. Nó giúp doanh nghiệp xác định cơ hội kinh doanh, nhắm đúng khách hàng mục tiêu, tối ưu chiến dịch quảng cáo và tăng cường hiệu quả SEO. Điều này đã hỗ trợ mọi doanh nghiệp có thể tiếp cận các nền tảng truyền thông xã hội và thị trường kỹ thuật số.

Qua những chia sẻ trên đây, chúng tôi hy vọng bạn đã có thể hiểu Big Data Analytics là gì và một số thông tin quan trọng. Nếu doanh nghiệp biết cách ứng dụng Big Data Analytics trong việc tổng hợp, phân tích, xử lý dữ liệu sẽ giúp tăng năng suất và hiệu quả công việc.

Xem thêm: HỌC LẬP TRÌNH ỨNG DỤNG DI ĐỘNG CẦN NHỮNG KỸ NĂNG NÀO?