Big data ngày càng được sử dụng nhiều trong những năm gần đây, nó phủ sóng trên mọi lĩnh vực và nhận được sự quan tâm lớn từ tất cả mọi người. Vậy những dữ liệu này là gì? Nó có giống với data analytics hay không? Hãy tìm hiểu qua bài viết này nhé!

Trước hết, big data là gì?

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. Trong đó, những dữ liệu lớn này bao gồm thu thập, tìm kiếm, phân tích dữ liệu chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư.

Thông thường, ”dữ liệu lớn” này có 3 điểm đặc trưng: khối lượng dữ liệu cực lớn, nhiều loại dữ liệu đa dạng, vận tốc và dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích. Trên thực tế, việc bao nhiêu dữ liệu thì được coi là ‘’big’’, chỉ có thể nói rằng, đó là con số lớn nhất từ trước tới giờ, và cũng không bị giới hạn tăng thêm.

Từ định nghĩa, có thể thấy được ”dữ liệu lớn” có đặc điểm:

• Kích thước lớn (Volume): dữ liệu có kích thước lớn nhất từ trước đến giờ và không bị hạn chế bởi số lượng.
• Tốc độ xử lý nhanh (velocity): mặc dù dữ liệu là lớn nhưng nhưng big data lại có khả năng phân tích và cho ra dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả, đáng tin cậy.
• Sự đa dạng trong dữ liệu (variety): kiểu dữ liệu đa dạng, không cần phải tuân theo một cấu trúc nhất định, có thể là văn bản, hình ảnh, âm thanh, video…

Do đó, khi có đầy đủ 3 điều kiện trên thì mới được coi là big data, ví dụ có một số dữ liệu trong một công ty, có sự đa dạng về dữ liệu, nhưng không có kích thước lớn, tốc độ xử lý không nhanh thì đó không thể coi được là ”dữ liệu lớn”.

Chẳng hạn, các dữ liệu về sản phẩm xuất hiện trên các sàn thương mại điện tử như Shopee, Lazada, Sendo… cũng được coi là ”những dữ liệu lớn” vì nó có dữ liệu cực lớn, tốc độ xử lý nhanh, nhạy bén, có đầy đủ cả về văn bản, hình ảnh, video.

Các dữ liệu tạo thành của nó rất đa dạng, đó có thể bao gồm dữ liệu từ các trang web, dữ liệu quản lý của tập đoàn, công ty, các dữ liệu chung miễn phí, các thí nghiệm khoa học.

Có thể nói, đây thực sự là một tài nguyên vô cùng quý giá trong thời đại hiện nay. Làm chủ ”dữ liệu lớn” này được coi như thực hiện được phân tích, thu thập và lưu trữ được dữ liệu.

Tuy nhiên, những dữ liệu này rất khó có thể quản lý, và gặp khó khăn khi làm việc, một số khó khăn lớn có thể kể đến như:

• Chất lượng không đảm bảo
• Kết quả triển khai nhiều khi không được như mong muốn

Hiện nay, ”dữ liệu lớn” được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực với những lợi ích to lớn như trong Ngành ngân hàng, ngành y tế, bán lẻ, thương mại điện tử, digital marketing.

Phân biệt big data và data analytics

Data analytics là công việc bao gồm: thu thập dữ liệu lớn, phân tích và khám phá ra thông tin có giá trị. Hiểu một cách đơn giản, data analytics là quá trình thu thập, chuyển đổi từ dữ liệu thô ra các thông tin có giá trị bằng việc sử dụng các thuật toán, từ đó phục vụ cho quá trình chọn lựa ý tưởng hay ra quyết định trong tương lai.

Có thể thấy được rằng, data analytics có ý nghĩa to lớn trong thời đại ngày nay, có tác động rất lớn đến những quyết định của những nhà quản trị. Data Analytics là một kỹ thuật của Data Analysis. Kỹ thuật này bao gồm các phương pháp, thuật toán và Data Mining để có được thông tin hữu ích hơn.

Như vậy, có thể dễ dàng thấy được rằng, ”dữ liệu lớn” là đối tượng đầu vào của lĩnh vực data analytics.

Data analytics sử dụng chúng để phân tích, đưa ra những nhân định chung, những kết quả kiểm nghiệm. Ngoài ra, nó còn cho biết những gợi ý hữu ích cho quá trình ra quyết định của các nhà quản trị công ty.

Bởi ”dữ liệu lớn” là đầu vào của data analytics nên chất lương của nó tốt thì sẽ cho kết quả đầu ra của quá trình data analytics. Ngày nay, lĩnh vực data analytics ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống, có ý nghĩa quan trọng đối với rất nhiều lĩnh vực, các doanh nghiệp lớn nhỏ đủ mọi ngành nghề. Khi một công ty muốn phát triển hay tăng trưởng tốt hơn, đều cần đến lĩnh vực này.

Tuy nhiên, với dữ liệu ngày càng có sự biến đổi không ngừng, nên cũng có sự thay đổi lớn trong ”dữ liệu lớn”. Ngày càng có nhiều thông tin mới được thu thập và cần được phân tích vì những dữ liệu đó đều quan trọng, thể hiện rõ được sự thay đổi của thế giới. Vì thế mà data analytics lại càng phát huy vai trò của mình.

Ngày nay, có rất nhiều công việc trong ngành nghề này, trong số đó có thể kể đến như:

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data analyst). Đây có thể được coi là một nghề hot hiện nay không chỉ tại thị trường Việt Nam mà còn ở trên toàn thế giới. Bởi phân tích dữ liệu giúp cho các công ty có những thông tin cụ thể, chính xác về thị trường, từ đó họ có cơ sở, căn cứ để khắc phục những điểm hạn chế còn tồn tại, lựa chọn hướng đi đúng đắn hơn cho doang nghiệp.

Bên cạnh chuyên viên phân tích dữ liệu thì kỹ sư khoa học dữ liệu cũng là một ngành nghề có liên quan đến big data và data analytics. Họ là những người phân tích, đánh giá và kể chuyện bằng dữ liệu. Nói một cách dễ hiểu, công việc này của họ là cho ra những insight để truyền tải đến khách hàng, nhà quản lí, tác động đến những quyết định của công ty, góp phần định hướng, thúc đẩy công ty đi đúng mục tiêu, có những lựa chọn hơp lý nhất, góp phần làm tăng lợi nhuận.

Big data ngày càng thể hiện được tầm quan trọng của mình tới cuộc sống hiện đại. Ngày càng có nhiều ứng dụng vào trong thực tế cuộc sống, và muốn sử dụng nó một cách tối ưu nhất thì không thể không sử dụng data analytics. Có thể nói rằng, cả big data và data analytics đều có vai trò vô cùng quan trọng trong thực tế cuộc sống. Tận dụng được những kết quả của data analytics sẽ ngày càng giúp cho doanh nghiệp phát triển theo hướng đúng nhất. Hy vọng với những chia sẻ của Lifeweb trên đây sẽ giúp ích cho bạn khi tìm hiểu về big data và data analytics.