Xem Nhiều 6/2023 #️ Tìm Hiểu Về Big Data (Dữ Liệu Lớn) # Top 8 Trend

Cập nhật thông tin chi tiết về Tìm Hiểu Về Big Data (Dữ Liệu Lớn) mới nhất trên website Sansangdethanhcong.com. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

1. Big Data là gì?

Theo wikipedia: Dữ liệu lớn (Tiếng Anh: Big data) là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu. ” Vài nghi ngờ cho rằng số lượng của dữ liệu có sẵn hiện nay thực sự lớn, nhưng đó không phải là đặc trưng phù hợp nhất của hệ sinh thái dữ liệu mới này.” ( Nguồn: https://vi.wikipedia.org/wiki/D%E1%BB%AF_li%E1%BB%87u_l%E1%BB%9Bn )

Sự tiến bộ vượt bậc của khoa học và công nghệ, đến những sự ra đời các kênh truyền thông đòi hỏi một hệ thống dữ liệu cực lớn mang tính toàn cầu như mạng xã hội và các thiết bị công nghệ tiên tiến đã đặt ra thách thức không hề nhỏ cho các nền công nghiệp khác nhau phải tìm ra cách khác để xử lý dữ liệu.

Big Data (“dữ liệu lớn”) là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt khả năng hoạt động của các ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ Big Data ngày càng lớn hơn và quan trọng hơn trong thế giới hiện đại và đặc biệt là nền công nghiệp 4.0 hiện nay, tính đến năm 2012 nó có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte ( 1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu, thật kinh khủng phải không nào.

Quay ngược dòng thời gian trong năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (nay là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng:

Những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều: tăng về lượng (volume), tăng về vận tốc (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty khác trong lĩnh vực công nghệ đã tiếp tục sử dụng mô hình 3V này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải ” cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc “.

Theo định nghĩa của Gartner: ” Big Data là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu“.

Phân tích dữ liệu cũng có thể giúp các doanh nghiệp thích nghi, tạo ra nội dung website thu hút nhiều khách hàng hơn, có được cái nhìn sâu sắc vào hành vi mua hàng. Dữ liệu càng nhiều thì càng tốt cho công ty. Để làm được như vậy, doanh nghiệp nên cung cấp nội dung trên nhiều nền tảng social media, nhằm thu thập được nhiều thông tin từ những điểm tiếp xúc với khách hàng.

Chúng ta có thể lấy các thí nghiệm của Máy gia tốc hạt lớn (LHC) ở Châu Âu làm ví dụ cho Big Data. Khi các thí nghiệm này được tiến hành, kết quả sẽ được ghi nhận bởi 150 triệu cảm biến với nhiệm vụ truyền tải dữ liệu khoảng 40 triệu lần mỗi giây. Kết quả là nếu như LHC ghi nhận hết kết quả từ mọi cảm biến thì luồng dữ liệu sẽ trở nên vô cùng lớn, có thể đạt đến 150 triệu petabyte mỗi năm, hoặc 500 exabyte mỗi ngày, cao hơn 200 lần so với tất cả các nguồn dữ liệu khác trên thế giới gộp loại.

Tìm hiểu sâu hơn về Big Data

Thế giới tính đến năm 2003 có khoảng 5 tỷ gigabyte dữ liệu và cũng một lượng dữ liệu như vậy được tạo ra chỉ trong 2 ngày trong năm 2011 cho đến năm 2013, khối lượng dữ liệu này được tạo ra cứ sau mỗi 10 phút. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi mà 90% dữ liệu của toàn thế giới hiện nay được tạo ra trong một vài năm qua. Tất cả dữ liệu này cực kỳ hữu ích và nó đã không được màng tới trước khi thuật ngữ ” Big Data ” ra đời.

Bạn có biết chỉ với mỗi giây trên thế giới có khoảng 600 triệu vụ va chạm giữa các hạt vật chất diễn ra, nhưng sau khi chọn lọc lại từ khoảng 99,999% các luồng dữ liệu đó, chỉ có tầm 100 vụ va chạm được các nhà khoa học quan tâm. Điều này có nghĩa là cơ quan chủ quản LHC phải tìm những biện pháp mới để quản lý và xử lí hết mớ dữ liệu khổng lồ này.

Năm 2000, một trạm quan sát vũ trụ tại New Mexico có tên Sloan Digital Sky Sruver và chỉ sau vài tuần hoạt động đã thu thập dữ liệu lớn hơn tổng lượng dữ liệu mà ngành thiên văn học đã thu thập được trong quá khứ là 200GB mỗi đêm và hiện nay đã lên đến hơn 140 terabyte. Hoặc như việc giải mã di truyền của con người trước đây mất đến 10 năm để xử lí, còn bây giờ người ta chỉ cần một tuần là đã hoàn thành … và rất nhiều ví dụ khác về Big Data trên thế giới.

2. Big Data trong thế giới ngày nay

Hiện nay thế giới tạo ra 1 petabyte dữ liệu trong mỗi 11 giây theo tài liệu của Intel vào tháng 9/2013 và nó tương đương với một đoạn video HD dài 13 năm. Các công ty, doanh nghiệp cũng đang sở hữu Big Data của riêng mình, chẳng hạn như Google, Facebook hay trang bán hàng trực tuyến như Alibaba hay Ebay sử dụng các trung tâm dữ liệu lớn trên cả thế giới để truy vấn, tìm kiếm, đề xuất cho khách hàng cũng như thông tin về sản phẩm của họ.

Chúng ta có một vài số liệu thú vị về Big Data như sau:

Các hệ thống RFID (một dạng kết nối tầm gần, như kiểu NFC nhưng có tầm hoạt động xa hơn và cũng là thứ dùng trong thẻ mở cửa khách sạn) tạo ra lượng dữ liệu lớn hơn 1.000 lần so với mã vạc truyền thống

Chỉ trong vòng 4 giờ của ngày “Black Friday” năm 2012, cửa hàng Walmart đã phải xử lí hơn 10 triệu giao dịch tiền mặt, tức là khoản 5.000 giao diện mỗi giây.

Dịch vụ chuyển phát UPS nhận khoảng 39,5 triệu yêu cầu từ khách hàng của mình mỗi ngày

Dịch vụ thẻ VISA xử lí hơn 172.800.000 giao dịch thẻ chỉ trong vòng một ngày mà thôi

Trên Twitter có 500 triệu dòng tweet mới mỗi ngày, Facebook thì có 1,15 tỉ thành viên tạo ra một mớ khổng lồ dữ liệu văn bản, tập tin, video…

(theo tập đoàn SAS)

Hộp đen dữ liệu: đây là dữ liệu được tạo ra bởi máy bay, bao gồm máy bay phản lực và trực thăng. Hộp đen dữ liệu này bao gồm thông tin tạo ra bởi giọng nói của phi hành đoàn, các bản thu âm và thông tin về chuyến bay.

Dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội: Đây là dữ liệu được tạo ra và phát triển bởi như các trang web truyền thông xã hội như Twitter, Facebook, Instagram, Pinterest và Google+.

Dữ liệu giao dịch chứng khoán: Đây là số liệu từ thị trường chứng khoán đối với quyết định mua và bán cổ phiếu được thực hiện bởi khách hàng.

Dữ liệu điện lực: đây là dữ liệu tạo ra bởi điện lực. Nó bao gồm các thông tin cụ thể từ các điểm giao nhau của các nút thông tin sử dụng.

Dữ liệu giao thông: dữ liệu này bao gồm sức chưa và các mẫu phương tiện giao thông, độ sẵn sàng và khoảng cách đã đi được của từng phương tiện giao thông.

Dữ liệu các thiết bị tìm kiếm: đây là dữ liệu được tạo ra từ các công cụ tìm kiếm và đây cũng là nguồn dữ liệu lớn nhất của Big Data. Công cụ tìm kiếm có cơ sở dữ liệu cực kỳ rộng lớn, nơi họ có thể tìm thấy dữ liệu họ cần.

Những nguồn chính tạo ra Big Data:

chúng tôi – nơi mà mọi người được phép tự do truy cập tất cả các dữ liệu của Chính phủ Mỹ bao gồm các thông tin khác nhau, từ khí hậu đến tội phạm đang giam giữ.

chúng tôi – nơi tương tự của Chính phủ Anh. Tại đây, mọi người có thể tập hợp được siêu dữ liệu trên tất cả các sách và các ấn phẩm của Anh kể từ năm 1950.

Cục Điều tra Dân số Mỹ – bao gồm các thông tin có giá trị như dân số, địa lý và dữ liệu khác. Tương tự là kho dữ liệu mở Liên minh châu Âu, bao gồm các dữ liệu điều tra dân số của các tổ chức Liên minh châu Âu.

Và một thứ yêu thích của chúng ta đó là Facebook. Những biểu đồ của FB cung cấp cho chúng ta các thông tin và giao diện các ứng dụng, sau khi truy cập các thông tin công khai được cung cấp bởi người sử dụng.

Lĩnh vực y tế có chúng tôi của Mỹ và Trung tâm Thông tin chăm sóc Y tế và xã hội NHS, từ Anh.

20 nguồn Big Data uy tín có thể truy cập miễn phí

(Nguồn: Chuyên gia Big Data Bernard Marr cung cấp)

Năm 2010, ngành công nghiệp Big Data có giá trị hơn 100 tỉ USD và đang tăng trưởng với tốc độ chóng mặt là 10% mỗi năm và nhanh gấp đôi so với tổng ngành phần mềm nói chung. Một số công ty lớn trên thế giới như Software AG, Oracle, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP và Dell đã chi hơn 15 tỉ USD cho các công ty chuyên về quản lí và phân tích dữ liệu.

3. Big Data dùng công nghệ gì?

Một thông tin quan trọng là Big Data cần đến kĩ thuật khai thác thông tin rất đặc biệt do tính chất phức tạp và khổng lồ, năm 2011, tập đoàn McKinsey đã phân tích và đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm:

Crowsourcing (tận dụng các nguồn lực từ nhiều thiết bị điện toán trên toàn cầu để xử lí dữ liệu cùng nhau)

Các thuật toán về gen và di truyền

Những biện pháp machine learning (ý chỉ các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu, một nhánh của trí tuệ nhân tạo), xử lí ngôn ngữ tự nhiên (giống như Siri hay Google Voice Search, nhưng cao cấp hơn),

Xử lý tín hiệu, mô phỏng, phân tích chuỗi thời gian, mô hình hóa, kết hợp các server mạnh lại với nhau….

Chúng ta sẽ không đề cập chuyên sâu về các công nghệ này vì đa phần trong các kỹ thuật này đều rất phức tạp.

Ngoài ra, các cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lí dữ liệu song song, ứng dụng hoạt động dựa trên hoạt động tìm kiếm, file system dạng rời rạc, các hệ thống điện toán đám mây (bao gồm ứng dụng, nguồn lực tính toán cũng như không gian lưu trữ) và bản thân Internet cũng là những công cụ đắc lực phục vụ cho công tác nghiên cứu và trích xuất thông tin từ “dữ liệu lớn”. Hiện nay cũng có vài cơ sở dữ liệu theo dạng quan hệ (bảng) có khả năng chứa hàng petabyte dữ liệu, chúng cũng có thể tải, quản lí, sao lưu và tối ưu hóa cách sử dụng Big Data nữa.

Những người làm việc với Big Data thường cảm tháy khó chịu với các hệ thống lưu trữ dữ liệu vì tốc độ chậm, do đó họ thích những loại ổ lưu trữ nào có thể gắn trực tiếp vào máy tính (cũng như ổ cứng gắn trong máy tính của chúng ta vậy). Ổ đó có thể là SSD cho đến các đĩa SATA nằm trong một lưới lưu trữ cỡ lớn. Những người này nhìn vào ổ NAS hay hệ thống lưu trữ mạng SAN với góc nhìn rằng những thứ này quá phức tạp, đắt và chậm. Những tính chất nói trên không phù hợp cho hệ thống dùng để phân tích Big Data vốn nhắm đến hiệu năng cao, tận dụng hạ tầng thông dụng và chi phí thấp. Ngoài ra, việc phân tích Big Data cũng cần phải được áp dụng theo thời gian thực hoặc cận thời gian thực, thế nên độ trễ cần phải được loại bỏ bất kì khi nào và bất kì nơi nào có thể.

4. Big Data có thể giúp gì được cho chúng ta?

Big Data vô cùng giá trị, để thu thập nó cần có cả một quy trình rất lớn nhưng sở hữu, sau đó phân tích và để sử dụng nó như thế nào lại còn khó hơn. Vì dữ liệu Big Data gồm rất nhiều lĩnh vực, nhiều nguồn khác nhau nên nó rất có ích cho tất cả các lĩnh vực trong xã hội như: y tế, giáo dục, an ninh, an ninh mạng, khoa học như nghiên cứu môi trường, biến đổi khí hậu; kinh doanh mà cụ thể nhất là Internet marketing, online marketing…

Tập đoàn SAS nói vấn đề thật sự không nằm ở việc bạn thu thập dữ liệu, thay vào đó, là bạn dùng Big Data để làm gì. Nhìn chung, có bốn lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.

Nếu để ý một chút, bạn sẽ thấy khi mua sắm online trên eBay, Amazon hoặc những trang tương tự, trang này cũng sẽ đưa ra những sản phẩm gợi ý tiếp theo cho bạn, ví dụ khi xem điện thoại, nó sẽ gợi ý cho bạn mua thêm ốp lưng, pin dự phòng; hoặc khi mua áo thun thì sẽ có thêm gợi ý quần jean, dây nịt… Do đó, nghiên cứu được sở thích, thói quen của khách hàng cũng gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn.

Xa hơi một chút, ứng dụng được Big Data có thể giúp các tổ chức, chính phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai để đầu tư cho những hạng mục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v… thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào đó, giống như trong phim World War Z, nước Israel đã biết trước có dịch zombie nên đã nhanh chóng xây tường thành ngăn cách với thế giới bên ngoài.

Còn theo Oracle, việc phân tích Big Data và những dữ liệu dung lượng lớn đã giúp các tổ chức kiếm được 10,66$ cho mỗi 1$ chi phí phân tích, tức là gấp 10 lần! Một trường học ở một quận lớn tại Mỹ cũng có được sự tăng trưởng doanh thulà 8 triệu USD mỗi năm, còn một công ty tài chính ẩn danh khác thì tăng 1000% lợi nhuận trên tổng số tiền đầu tư của mình trong vòng 3 năm.

5. Tương lai của Big Data

5 năm nữa, dữ liệu sẽ được sản xuất gấp gần 45 lần so với 5 năm trước đây. Với lượng dữ liệu khổng lồ này, doanh nghiệp không thể lờ đi trước cuộc cách mạng dữ liệu và ảnh hưởng của nó tới nền kinh tế thời kỹ thuật số. Những ông chủ doanh nghiệp thông minh sẽ tìm cách khai thác thông tin và biết cách vận dụng những công cụ phân tích cần thiết để biến một người dùng Facebook trở thành một khách hàng trọn đời.

Không chỉ có các công ty lớn, các công ty khởi nghiệp (startup) cũng bắt tay vào sử dụng và nghiên cứu về Big Data, cho chúng ta thấy tầm quan trọng của Big Data đối với cuộc sống hiện đại ngày nay và trong tương lai (đó cũng là lý do mà khuyên các bạn có định hướng học CNTT thì Big Data cũng là một gợi ý rất giá trị.)

Giám đốc Swan còn suy nghĩ thêm rằng các công ty chuyên cung cấp giải pháp Big Data sẽ không còn bán dữ liệu và phân tích cho từng doanh nghiệp hay công ty riêng lẻ để phục vụ cho những mục đích quá chuyên biệt. Thay vào đó, họ sẽ mở rộng nó và áp dụng Big Data nhằm giải quyết những vấn đề trong đời thường và trả lời cho các nhu cầu cơ bản của con người. Đó sẽ là sự thay đổi về tính ứng dụng của Big Data.

Trong tương lai thì chắc các bạn điều biết sự phát triển mạnh mẽ như thế nào của Internet vạn vật (IoT), hàng tỉ tỉ các thiết bị kết nối Internet chia sẻ thông tin, bạn có thể điều kiển, quản lý mọi thứ trong nhà của bạn từ xa thông qua smartphone,… đó là viễn cảnh tương lại chắc chắn sẽ xảy ra. Cùng với sự phát triển đó thì nguồn dữ liệu sẽ tăng theo cấp số nhân và Big Data sẽ vô cùng to lớn và nó cũng sẽ làm đau đầu các nhà phân tích, hoạch định chính sách làm sao để quản lý, phát triển Big Data một cách có lợi nhất cho chúng ta. Và không để mình không bắt kịp xu thế, các công ty tập đoàn cộng nghệ lớn đã bắt tay đầu tư vào IoT để có thể làm chủ Big Data trong thời gian sắp tới.

Các Startup sử dụng Big Data theo thống kê từ CBInsights

6. Một số ví dụ thực tiễn gần gũi với bạn về Big Data

Các tập đoàn lớn thường có lợi thế tài chính trong việc thuê các nhà thống kê để thu thập, phân tích và báo cáo về dữ liệu người tiêu dùng. Trong khi đó, những công ty nhỏ cũng có thể dùng các công cụ miễn phí hoặc ít phí để thu thập thông tin có giá trị, qua đó hiểu biết chính xác hơn các hành vi mua của khách hàng:

Google Analytics: Đây là công cụ phân tích của Google nhằm đánh giá lưu lượng truy cập trang web của bạn và chỉ ra cách khách tìm hàng thấy trang web, thời gian họ ở lại trang, vị trí đăng nhập và nhiều thông tin khác

Facebook Insights: Công cụ này cho phép bạn biết mức độ thường xuyên các bài viết của bạn được chia sẻ cũng như địa điểm và thời gian chia sẻ.

Tweriod và Followerwonk: Các chương trình này cũng thu thập dữ liệu từ các phương tiện social media và có thể cung cấp thông tin về giới tính, vị trí và mức độ hoạt động của chủ tài khoản social media.

YouTube Analytics: Nếu công ty của bạn đang hoạt động trên YouTube, đây là công cụ tuyệt vời để khai thác thông tin về nhân khẩu học của những người xem video bạn và họ đang ở đâu.

Một khi bạn đang tiếp cận những điểm dữ liệu, đó cũng là lúc bạn phải sử dụng những con số này nhằm nâng cao doanh thu và lợi nhuận.

7. Tạm kết

Tóm lại, Big Data là thách thức đặt ra cho các tổ chức, doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được dữ liệu lớn thì họ sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay, thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Vẫn còn đó những chỉ trích xoay quanh Big Data, tuy nhiên lĩnh vực này vẫn còn rất mới và chúng ta hãy chờ xem trong tương lai Big Data sẽ tiến hóa như thế nào.

Khả năng Big Data của Ngôi Sao Số

Ngôi Sao Số là đơn vị có khả năng phân tích và truy vấn cơ sở dữ liệu lớn dựa trên các công nghệ phổ biến như Data chứng khoán, Data SMS … và điển hình Ngôi Sao Số đã thực tế hoàn thiện dự án phân tích và truy vấn CSDL chứng khoán của công ty cổ phần chứng khoán Bảo Minh (BMSC) tại website https://www.bmsc.com.vn/

Tìm Hiểu Về Big Data

1. Big Data Là gì?

John Hall, Giám đốc điều hành (CEO) hãng Influence & Co. vừa có bài chia sẻ trên Forbes về tầm quan trọng của đầu tư vào công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) trong kỷ nguyên số.

Bước vào kỷ nguyên kỹ thuật số, nhiều lãnh đạo doanh nghiệp thông minh từng tìm thấy lợi ích trong việc kết nối, cập nhật thông tin từ hàng ngàn khách hàng hiện tại và tương lai. Họ có thể thiết kế một trang web tuyệt vời chỉ trong vài giờ và thu được lợi nhuận lớn thông qua các chiến lược truyền thông xã hội (social media).

Thế giới kinh doanh nay lại rúng động một lần nữa bởi trào lưu mới – Big Data, nơi không có chỗ cho những người chậm chân.

2. Big data quan trọng như thế nào?

Big data là công nghệ thu thập thông tin quy mô lớn từ các website. Các doanh nghiệp thường vận dụng công cụ này nhằm phục vụ công việc dự đoán xu hướng thị trường, nâng cao chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ hiện có, tạo ra sản phẩm mới hoặc tìm hiểu về hành vi khách hàng

Đào sâu vào khai thác dữ liệu

Facebook Insights: Công cụ này cho phép bạn biết mức độ thường xuyên các bài viết của bạn được chia sẻ cũng như địa điểm và thời gian chia sẻ.

3. Thiết lập chuẩn so sánh

Sau khi chọn được những “viên ngọc” trong “bãi rác dữ liệu”, hãy so sánh kết quả của bạn với những công ty lớn. Hãy xem xét:

– Mức độ bao phủ khu vực địa lý của người truy cập?

– Lý do tại sao số lượng truy cập lại tăng đột biến?

4. Thấu hiểu ý nghĩa con số

Một khi bạn đang tiếp cận những điểm dữ liệu, đó cũng là lúc bạn phải sử dụng những con số này nhằm nâng cao doanh thu và lợi nhuận.

Ví dụ, nếu bạn phát hiện phần lớn cá nhân truy cập đang ở tuổi vị thành niên, trong khi nội dung nhắm tới lại là người ở độ tuổi trung niên thì nhất thiết phải thay đổi thông điệp để thu hút người dùng.

Bạn cũng có thể tăng cường xem xét những phản hồi từ người đọc nhằm thấu hiểu họ hơn. Kết hợp những phản hồi này với những dữ liệu đã thu thập được sẽ giúp bạn có cách tiếp cận phù hợp với mục tiêu khách hàng tiềm năng.

Hãy xem xét những câu hỏi sau

– Những sản phẩm hoặc dịch vụ đã đáp ứng nhu cầu của khách hàng hay chưa?

– Họ có sẵn sàng lặp lại hành vi mua hàng hay không?

– Làm thế nào để họ giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ này cho bạn bè?

Tìm Hiểu Về Ứng Dụng Big Data Trong Marketing

“Việc tiếp cận dữ liệu lớn cũng giúp các tập đoàn “phòng vệ” tốt hơn trước những đối thủ theo một cách riêng”, ông Cường nhấn mạnh. Vấn đề thật sự không nằm ở việc doanh nghiệp thu thập dữ liệu mà là doanh nghiệp dùng Big Data để làm gì.

Theo ông Cường, có bốn lợi ích mà Big Data có thể mang lại, đó là cắt giảm chi phí; giảm thời gian; tăng thời gian phát triển; và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.

“Chỉ cần doanh nghiệp biết khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì không chỉ giúp tăng lợi nhuận cho chính họ mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người dùng. Người dùng có thể tiết kiệm thời gian hơn nhờ những lời gợi ý so với việc phải tự mình tìm kiếm” ông Cường cho hay.

Big Data là một cơ hội rất lớn cho các doanh nghiệp làm kinh doanh, nhưng họ cần phải chú ý hơn đến cách nhìn nhận của mình về Big Data và công dụng, đặc biệt là bộ phận marketing. Tuy nhiên, mặt trái của Big Data là sự độc quyền của một số tập đoàn lớn như Google, Facebook, Amazon …

“Các dữ liệu về hành vi người dùng đang được khai thác triệt để nhằm tối ưu hóa lợi ích cho các tập đoàn. Nhưng liệu quyền riêng tư cá nhân có được đảm bảo hay mục đích thu thập dữ liệu chỉ phục vụ kinh doanh” ông Cường nêu rõ.

Cũng theo ông Trần Trí Dũng, Giám đốc Công ty cổ phần WMS, với lợi thế dân số trẻ, trên 90 triệu người, dân số sử dụng internet cao, Việt Nam được xem là thị trường Big Data tiềm năng hàng đầu châu Á và đang là đích ngắm của nhiều nhà cung cấp giải pháp Big Data như Microsoft, IBM, Oracle… Những mô hình kinh doanh mới dựa trên Big Data đang được hình thành để giúp các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu.

Trong khi Google, Facebook hay Amazon đang làm giàu nhờ vào kho dữ liệu khổng lồ đã dày công thu thập mà vẫn cố gắng có thêm nhiều thông tin từ người dùng thì khả năng khai thác Big Data của các doanh nghiệp Việt đang kém so với nhiều nước.

“Phần lớn các doanh nghiệp sở hữu khối lượng dữ liệu Big Data hàng đầu Việt Nam chưa tư duy về dữ liệu” – ông Dũng nhấn mạnh “các doanh nghiệp Việt Nam chưa biết tận dụng lợi thế từ Big Data bởi chưa nhận thấy hết lợi ích mà nó mang lại”.

Bên cạnh đó, việc xử lý dữ liệu Big Data của nhiều doanh nghiệp còn lúng túng do thiếu nhân lực chuyên sâu về lĩnh vực này.

Đặt ra những mục tiêu rõ ràng

Để giúp chiến dịch marketing khai thác hiệu quả sức mạnh của Big Data, ông Trương Thanh Cường cho rằng, cần khuyến khích các công ty công nghệ có những đầu tư thích đáng để các doanh nghiệp về sáng tạo công nghệ có điều kiện phát triển, chủ động tham gia vào lĩnh vực Big Data.

Đồng thời, cần có chiến lược đào tạo nhân sự chất lượng cao cho lĩnh vực này để Việt Nam có thể trở thành một quốc gia làm chủ công nghệ Big Data và tận hưởng những lợi ích mà nó mang lại.

Để tận dụng tốt Big Data, “chiến dịch marketing phải tập trung tối đa vào những dự định và mục tiêu của mình, nghĩa là phải chọn lọc những thông tin đáng được quan tâm và chấp nhận bỏ qua những thông tin khác” ông Cường cho hay.

Tính kỷ luật là chìa khóa để khai thác sức mạnh của Big Data. Vì nếu không, doanh nghiệp sẽ bị quá tải bởi những số liệu có thể được tạo ra từ việc thu thập những thông tin không cần thiết. doanh nghiệp phải đặt ra những mục tiêu và cột mốc thời gian rõ ràng cho việc khai thác Big Data.

Nhờ xác định rõ mục tiêu cũng như thời gian thực hiện, doanh nghiệp mới có thể tập trung nguồn lực để hoàn thành mục tiêu đầu tiên, sau đó thực hiện riêng lẻ hoặc song song mục tiêu thứ hai là tăng trưởng khách hàng.

Đồng ý quan điểm trên, bà Nguyễn Thanh Bình, chuyên gia của Công ty Tư vấn quản lý OCD về marketing và quản trị chiến lược cho rằng, “việc thiết lập mục tiêu giúp doanh nghiệp dễ đạt được hiệu quả marketing theo từng giai đoạn như dự kiến và đảm bảo những kết quả đo lường thực sự kịp thời và có giá trị”.

Những mục tiêu này còn giúp doanh nghiệp xác định chính xác những dữ liệu cần thiết. doanh nghiệp phải tự tin khi sử dụng dữ liệu để đưa ra những quyết định marketing mang tính chiến lược.

Và để đánh giá chất lượng dữ liệu, doanh nghiệp phải dựa vào nguồn dữ liệu, thời điểm thu thập cũng như độ chính xác của chúng.

Nếu sử dụng những “dữ liệu rác” hoặc những dữ liệu chưa được phân tích, tổng hợp đầy đủ thì những kết quả hoặc dự báo đưa ra dựa trên những dữ liệu này sẽ không đáng tin cậy.

Tìm Hiểu Về Chuỗi Dữ Liệu Json

1. JSON là gì?

JSON là chữ viết tắt của Javascript Object Notation, đây là một dạng dữ liệu tuân theo một quy luật nhất định mà hầu hết các ngôn ngữ lập trình hiện nay đều có thể đọc được, bạn có thể sử dụng lưu nó vào một file, một record trong CSDL rất dễ dàng. JSON có định dạng đơn giản, dễ dàng sử dụng và truy vấn hơn XML rất nhiều nên tính ứng dụng của nó hiện nay rất là phổ biến.

JSON là viết tắt của JavaScript Object Notation

JSON là định dạng trao đổi dữ liệu văn bản dung lượng nhẹ

JSON là ngôn ngữ độc lập

JSON được “tự mô tả” và dễ hiểu

Ví dụ định nghĩa 1 chuỗi JSON lưu trữ thông tin cá nhân như sau:

{ "username" : "kimoanh", "email" : "[email protected]", "website" : "json.org", "title" : "Tìm hiểu về JSON" }

Như vậy cú pháp của JSON rất đơn giản là mỗi thông tin dữ liệu sẽ có 2 phần đó là key và value, điều này tương ứng trong CSDL là tên field và giá trị của nó ở một record nào đó. Tuy nhiên nhìn qua thì đơn giản nhưng nếu ta mổ xẻ nó ra thì có một vài điều như sau:

Chuỗi JSON được bao lại bởi dấu ngoặc nhọn {}

Các key, value của JSON bắt buộc phải đặt trong dấu nháy kép {“}.

2. Nên sử dụng JSON trong những tình huống nào?

3. Mã hóa và giải mã chuỗi JSON: json_encode và json_decode

3.1. Mã hóa: json_encode

Hàm json_encode có chức năng huyển một mảng trong PHP hoặc object trong PHP thành chuỗi JSON. Cú pháp như sau: json_encode($array), trong đó $array là mảng ban muốn chuyển đổi. Kết quả chuỗi JSON sẽ tự động chuyển các ký tự có dấu, các ký tự đặc biệt sang dạng an toàn nên bạn nhìn vào nó hơi khác.

Ví dụ: Sử dụng hàm json_encode để chuyển đổi mảng sau sang chuỗi JSON.

{ $array = array( "title":"簡単キーワード入力 ", "body":"特許申請簡単s単キーワード" ); }

Ta sử dụng hàm json_encode để mã hóa như sau:

{ $array = array( "title":"簡単キーワード入力 ", "body":"特許申請簡単s単キーワード" ); echo json_encode($array); }

Kết qủa của việc mã hóa như sau:

{ "title":"u7c21u5358u30adu30fcu30efu30fcu30c9u5165u529b ", "body":"u7279u8a31u7533u8acbu7c21u5358su5358u30adu30fcu30efu30fcu30c9" }

3.2. Giải mã json_decode

Hàm này mục đích chuyển một chuỗi JSON sang dạng mảng hoặc object, hàm này có cú pháp như sau: json_decode($json_string, $assoc). Trong đó:

$json_string: là chuỗi JSON

$assoc có hai giá trị true / false. Nếu true thì kết quả nó trả về là dạng array, ngược lại nếu false thì kết quả trả về dạng object. Mặc định là false.

Ví dụ: có chuỗi JSON như sau:

$json_string = { "title":"簡単キーワード入力 ", "body":"特許申請簡単s単キーワード" }

Dùng hàm json_decode để chuyển về dạng mảng và object.

$json_string = ' { "title":"簡単キーワード入力 ", "body":"特許申請簡単s単キーワード" } ';

Kết qủa:

array: "title":"簡単キーワード入力 ", "body":"特許申請簡単s単キーワード" object "title":"簡単キーワード入力 ", "body":"特許申請簡単s単キーワード"

4. Kiểm tra nội dung chuỗi JSON sau khi được mã hóa

Bạn đang xem bài viết Tìm Hiểu Về Big Data (Dữ Liệu Lớn) trên website Sansangdethanhcong.com. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!