Phân tích dữ liệu lớn là gì và tại sao phân tích dữ liệu lớn lại quan trọng?

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Ngày nay, Dữ liệu lớn là từ thông dụng nhất xung quanh. Với lượng dữ liệu được tạo ra mỗi phút bởi người tiêu dùng và doanh nghiệp trên toàn thế giới, có giá trị đáng kể được tìm thấy trong phân tích Dữ liệu lớn.  Vậy Phân tích dữ liệu lớn là gì? Tại sao phân tích dữ liệu lớn lại quan trọng trong các doanh nghiệp.

1. Phân tích dữ liệu lớn là gì?

Ngày nay, có hàng triệu nguồn dữ liệu tạo ra dữ liệu với tốc độ rất nhanh. Những nguồn dữ liệu này có mặt trên khắp thế giới. Một số nguồn dữ liệu lớn nhất là các nền tảng và mạng truyền thông xã hội. Hãy lấy Facebook làm ví dụ nó tạo ra hơn 500 terabyte dữ liệu mỗi ngày. Dữ liệu này bao gồm hình ảnh, video, tin nhắn,…

Dữ liệu cũng tồn tại ở các định dạng khác nhau, như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ: trong một trang tính Excel thông thường, dữ liệu được phân loại là dữ liệu có cấu trúc với định dạng xác định. Ngược lại, email thuộc dạng bán cấu trúc, ảnh và video của bạn thuộc dữ liệu phi cấu trúc. Tất cả dữ liệu này kết hợp tạo nên Dữ liệu lớn. 

Phân tích Dữ liệu lớn là một quá trình được sử dụng để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa, chẳng hạn như các mẫu ẩn, mối tương quan chưa biết, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng. Phân tích Dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích khác nhau, nó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn, ngăn chặn các hoạt động gian lận, trong số những thứ khác.

Đọc thêm: Sức mạnh của Nền tảng phân tích dữ liệu hợp nhất UDAP

2. Tại sao phân tích dữ liệu lớn lại quan trọng?

Trong thế giới ngày nay, phân tích Dữ liệu lớn đang thúc đẩy mọi thứ chúng ta làm trực tuyến trong mọi ngành.

Lấy nền tảng phát nhạc trực tuyến Spotify làm ví dụ. Công ty có gần 96 triệu người dùng tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Thông qua thông tin này, nền tảng dựa trên đám mây sẽ tự động tạo các bài hát được đề xuất thông qua công cụ đề xuất thông minh dựa trên lượt thích, lượt chia sẻ, lịch sử tìm kiếm,… Điều cho phép điều này là các kỹ thuật, công cụ và khuôn khổ là kết quả của phân tích Dữ liệu lớn. 

Nếu bạn là người dùng Spotify, thì bạn hẳn đã xem phần đề xuất hàng đầu, phần này dựa trên lượt thích, lịch sử trong quá khứ và những thứ khác của bạn. Việc sử dụng một công cụ đề xuất tận dụng các công cụ lọc dữ liệu để thu thập dữ liệu và sau đó lọc dữ liệu đó bằng các thuật toán sẽ hoạt động.

Có nhiều cách khác nhau mà phân tích Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để cải thiện doanh nghiệp và tổ chức. Dưới đây là một số ví dụ:

• Sử dụng phân tích để hiểu hành vi của khách hàng nhằm tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng
• Dự đoán xu hướng trong tương lai để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn
• Cải thiện các chiến dịch tiếp thị bằng cách hiểu những gì hiệu quả và những gì không
• Tăng hiệu quả hoạt động bằng cách hiểu được các nút cổ chai ở đâu và cách khắc phục chúng
• Phát hiện gian lận và các hình thức lạm dụng khác sớm hơn

>>> Đọc thêm: Sự khác biệt chính giữa Khai thác dữ liệu và học máy là gì?

3. Lịch sử phân tích dữ liệu lớn

Lịch sử phân tích Dữ liệu lớn có thể bắt nguồn từ những ngày đầu tiên của máy tính, khi các tổ chức lần đầu tiên bắt đầu sử dụng máy tính để lưu trữ và phân tích lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, phải đến cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000, phân tích Dữ liệu lớn mới thực sự bắt đầu cất cánh, khi các tổ chức ngày càng chuyển sang sử dụng máy tính để giúp họ hiểu được khối lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh do doanh nghiệp của họ tạo ra.

Ngày nay, phân tích Dữ liệu lớn đã trở thành một công cụ thiết yếu cho các tổ chức thuộc mọi quy mô trong nhiều ngành khác nhau. Bằng cách khai thác sức mạnh của Dữ liệu lớn, các tổ chức có thể hiểu rõ hơn về khách hàng, doanh nghiệp của họ và thế giới xung quanh họ, điều mà trước đây đơn giản là không thể.

Khi lĩnh vực phân tích Dữ liệu lớn tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy nhiều ứng dụng biến đổi và tuyệt vời hơn nữa của công nghệ này trong những năm tới.

>>> Xem thêm: Tầm quan trọng của học máy đối với các nhà khoa học dữ liệu

4. Ưu điểm của phân tích dữ liệu lớn

4.1 Quản lý rủi ro 

Trường hợp sử dụng: Banco de Oro, một công ty ngân hàng ở Phillippine, sử dụng phân tích Dữ liệu lớn để xác định các hoạt động gian lận và sai lệch. Tổ chức tận dụng nó để thu hẹp danh sách các nghi phạm hoặc nguyên nhân gốc rễ của vấn đề. 

4.2 Phát triển và đổi mới sản phẩm

Trường hợp sử dụng: Rolls-Royce, một trong những nhà sản xuất động cơ phản lực lớn nhất cho các hãng hàng không và lực lượng vũ trang trên toàn cầu, sử dụng phân tích Dữ liệu lớn để phân tích mức độ hiệu quả của các thiết kế động cơ và liệu có cần cải tiến gì không. 

4.3 Ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn trong các tổ chức

Trường hợp sử dụng: Starbucks sử dụng phân tích Dữ liệu lớn để đưa ra các quyết định chiến lược. Ví dụ: công ty tận dụng nó để quyết định xem một địa điểm cụ thể có phù hợp với một cửa hàng mới hay không. Họ sẽ phân tích một số yếu tố khác nhau, chẳng hạn như dân số, nhân khẩu học, khả năng tiếp cận địa điểm,…

4.4 Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Trường hợp sử dụng: Delta Air Lines sử dụng phân tích Dữ liệu lớn để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Họ theo dõi các tweet để tìm hiểu trải nghiệm của khách hàng về hành trình, sự chậm trễ, v.v. Hãng hàng không xác định các tweet tiêu cực và làm những gì cần thiết để khắc phục tình hình. Bằng cách giải quyết công khai những vấn đề này và đưa ra giải pháp, nó giúp hãng hàng không xây dựng quan hệ khách hàng tốt.

Học lập trình tại FUNiX

FUNiX là tổ chức đào tạo trực tuyến ra mắt vào tháng 10 năm 2015, chuyên đào tạo CNTT đáp ứng mọi yêu cầu của người học.

Tại FUNiX, học viên được tiếp cận với hình thức giáo dục 4.0 – đào tạo trực tuyến thông qua mô hình FUNiX Way “độc bản”: 

• Học trực tuyến 100%: Cá nhân hóa lộ trình học; chủ động học mọi lúc, mọi nơi
• Sử dụng học liệu MOOC, học liệu Udemy hàng đầu thế giới, được cập nhật liên tục
• Mentorship đồng hành: Hỏi – Đáp 1:1 với Mentor – Đội ngũ chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực CNTT tại FUNiX
• Hannah FUNiX tận tâm, hỗ trợ học viên xây dựng lộ trình và duy trì cảm hứng học tập
• Cộng đồng FUNiX rộng lớn: Cộng đồng liên tục mở rộng, thỏa sức kết nối, học tập và tìm kiếm cơ hội công việc

Với khẩu quyết “học không bằng hỏi, dạy không bằng dỗ”; các khóa học tại FUNiX đang ngày càng được nâng cấp và mở rộng, phù hợp với mọi đối tượng từ trẻ em, học sinh, sinh viên tới những người đã đi làm muốn nâng cao chuyên môn hoặc chuyển nghề.

Hiện nay, FUNiX đào tạo khóa học lập trình chuyên sâu, mời bạn tham khảo tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn