Big Data – tiềm năng ứng dụng trên mọi lĩnh vực

• Vai trò của AI trong việc tăng cường phân tích Big Data
• Tiềm năng của thị trường dữ liệu lớn tới ngành công nghiệp và kinh doanh
• Cloud Bursting: Công cụ xử lý và phân tích dữ liệu lớn mang tính đột phá
• Những đặc trưng của Big data và ứng dụng trong các lĩnh vực
• FUNiX ra mắt môn Dữ liệu lớn (Big Data), học viên cần làm gì để học tập hiệu quả?

Thuật ngữ Big Data (dữ liệu lớn) được sử dụng từ những năm 1990 và thực sự bùng nổ trong khoảng 10 năm trở lại đây. Big Data hiện nay đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: Bán lẻ, ngân hàng, dịch vụ chăm sóc sức khỏe, viễn thông, giải trí, bảo hiểm, giao thông, giáo dục…

1. Big Data là gì?

Big Data – Dữ liệu lớn – là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp mà những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được.

Tuy nhiên, Big Data lại chứa trong mình rất nhiều thông tin quý giá, nếu biết khai thác hợp lý, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực. Chính vì thế, những dữ liệu này phải được thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ theo một cách khác so với bình thường.

>>> Xem thêm: Những đặc trưng của Big data và ứng dụng trong các lĩnh vực

2. Ứng dụng của Big Data trong cuộc sống

Là một khái niệm không còn xa lạ trong lĩnh vực công nghệ, Big Data đang được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như: Bán lẻ, Marketing, Giáo dục, Quản trị….Có thể lấy ví dụ từ bán lẻ – một lĩnh vực đang được khai thác công nghệ Big Data nhiều nhất hiện nay. Big Data giúp giải quyết các bài toán rất cụ thể cho các công ty bán lẻ, như là:

2.1 Dynamic Pricing (điều chỉnh giá linh hoạt)

Thay vì chỉ áp dụng theo phương thức truyền thống là dựa vào cung cầu và hạn sử dụng của sản phẩm. Big data cho phép thay đổi giá dựa vào các yếu tố như thời tiết, địa điểm, lịch sử mua sắm của khách hàng. Amazon dùng Big Data và thay đổi giá sản phẩm sau mỗi 10 phút, Walmart thay đổi giá 50.000 lần trong 1 tháng và giúp tăng doanh thu khoảng 26%;

2.2 Phân tích giỏ hàng (basket analysis):

Trước đây việc này thường dựa trên lịch sử các đơn hàng. Ví dụ: người dùng mua bỉm Merries hay mua kèm sữa Glico, từ đó các hãng bán lẻ có thể thiết kế gian hàng để bỉm Merries và sữa Glico gần nhau, hoặc khi khách hàng mua bỉm Merries sẽ khuyến nghị mua sữa. Với Big data, có thể thêm nhiều điều kiện khác để phân tích như thời gian mua hàng trong ngày, thời gian khách hàng mua sắm, thời tiết, thậm chí là loại nhạc được bật trong siêu thị hay thời gian chờ đợi để thanh toán; hay thậm chí có thể phân tích bỏ giỏ hàng (shopping cart defection) trong một số trường hợp.

Một số công ty, tập đoàn còn sử dụng Big Data để tăng trải nghiệm cho khách hàng; Duy trì khách hàng trung thành: Với sự phát triển của mạng xã hội, các diễn đàn, các website đánh giá, có thể tri ân (tích điểm, giảm giá) cho khách hàng nếu như họ có những nhận xét tích cực về sản phẩm, thương hiệu.;

Hoặc Big Data có thể tạo ra counter – dynamic pricing cho phép khách hàng quyết định thời điểm để mua hàng với giá tốt nhất. Ví dụ startup Farecast (tích hợp trong Bing search) phân tích khoảng 200 tỷ vé máy bay để tìm ra thời điểm mua giá vé rẻ nhất cho khách hàng.

>>> Xem thêm: Bí quyết trở thành kỹ sư Big Data cho học viên FUNiX

2.3 Giáo dục ứng dụng được Big Data 

Giáo dục cũng là lĩnh vực đang khai thác Big Data rất hiệu quả vì nó giúp tối ưu hóa hoạt động bằng việc thu thập, phân tích thông tin về sự nghiệp, mức lương, địa vị xã hội cũng những người đã tốt nghiệp các ngành học để đưa ra những cải tiến cho các ngành phù hợp hơn.

Big Data cũng giúp tăng trải nghiệm khách hàng bằng cách cá nhân hóa giáo dục trực tuyến: dựa trên thông tin về lịch sử học, các môn học yêu thích, thời gian học… của học viên để cá nhân hóa bài giảng giúp cải thiện kết quả học tập.

Với các đơn vị tổ chức giáo dục, Big Data có thể giúp tạo ra framework để làm các báo cáo phân tích dự đoán: tìm ra các biến chung dự đoán tình trạng bỏ học của học viên bằng việc kết hợp các cơ sở dữ liệu. Không chỉ vậy, thuật ngữ Dữ liệu lớn này còn tạo dịch vụ mới dựa vào trải nghiệm của người dùng và quản trị rủi ro không đáng có trong quá trình học tập.

Trên đây chỉ là một vài ví dụ rất cụ thể về các ngành đang áp dụng Big data. Tương tự, trong bất cứ lĩnh vực nào cũng có thể tìm ra các ứng dụng của Big data phù hợp nhằm tăng chất lượng dịch vụ, năng suất lao động.

3. Có nhất thiết phải tìm hiểu về Big Data khi học Công nghệ

Có thể thấy Big Data là nhu cầu đang tăng trưởng lớn tới mức các tập đoàn lớn 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. Năm 2010, ngành công nghiệp Big Data có giá trị hơn 100 tỉ USD và đang tăng nhanh với tốc độ 10% mỗi năm, nhanh gấp đôi so với tổng ngành phần mềm nói chung. Việc tìm hiểu và học tập bài bản về Big Data trở nên rất quan trọng đối với các kỹ sư phần mềm tương lai nói riêng và kỹ sư CNTT nói chung.

>>> Xem thêm bài viết liên quan:

Kỹ sư T-Mobile tiết lộ những yếu tố cần thiết để trở thành Big Data Engineer

Big Data – tiềm năng ứng dụng trên mọi lĩnh vực

Dữ liệu (data) là gì? Những công việc nào phổ biến trong ngành dữ liệu?

Hiền Mai