Big data được nhắc đến như kho tài nguyên khổng lồ và là trọng tâm của kinh doanh thời chuyển đổi số. Tuy nhiên, big data cũng có những ưu và nhược điểm khác nhau. Vậy cụ thể ưu và nhược điểm của big data là gì? Và làm sao tận dụng được ưu điểm, hạn chế nhược điểm của big data trong quá trình xử lý dữ liệu?
Hãy cùng trường quản lý SOM-AIT tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây nhé!
Big data là gì?
Big data (dữ liệu lớn) ngày càng phổ biến, nhưng cũng chính vì sự phổ biến này mà big data có rất nhiều cách hiểu khác nhau. Vậy, chính xác thì big data là gì?
Về tổng quan, big data là tổ hợp các dữ liệu với nhiều mức độ phức tạp khác nhau. Từ những đoạn tin nhắn, hình ảnh đơn giản đến trang web được cá nhân hóa dựa trên hành vi online của từng khách hàng đều thuộc về phạm trù của big data.
Thông qua quá trình xử lý, các dữ liệu rời rạc được cấu trúc, chuyển hóa thành giải pháp cụ thể cho các vấn đề mà con người chưa lý giải được. Mặc dù, big data là 1 kho tài nguyên khổng lồ có khả năng đem đến giải pháp ưu việt, nhưng kho tài nguyên này lẫn lộn cả dữ liệu giá trị và dữ liệu rác. Thế mới nói, doanh nghiệp xử lý big data tốt là khi chọn lọc, khai thác và liên minh được những thông tin giá trị giữa “biển” dữ liệu rối ren.
Từ năm 2013, cứ mỗi 10 phút đã có đến 5 tỷ gigabytes dữ liệu được tạo ra. Tuy nhiên hầu hết các dữ liệu này không được tận dụng cho đến khi khái niệm big data xuất hiện. Sau cột mốc này, lợi thế cạnh tranh được tạo ra từ những dữ liệu vốn bị “ngó lơ” và làm thay đổi toàn bộ cục diện thương trường.
Lợi điểm của làn sóng này là gì mà lớn mạnh đến vậy? Liệu rằng big data có nhược điểm hay không?
Ưu điểm và nhược điểm của big data
Nếu là xu hướng tức thời, big data đã không khiến nhiều doanh nghiệp quan tâm đến vậy. Bởi lẽ, những lợi ích mà big data mang lại đã giúp nhiều doanh nghiệp vươn lên dẫn đầu thị trường, khiến các “tay chơi” khác không thể đứng ngoài cuộc. Những lợi ích nổi bật của big data có thể kể đến như:
- Nắm bắt thị hiếu từ sớm, tạo đà trở thành người dẫn đầu: Dữ liệu lớn ghi nhận và dự báo thị hiếu tiêu dùng mới, ngay từ những dấu hiệu manh nha đầu tiên. Việc dự toán trước những thay đổi giúp doanh nghiệp có nhiều thời gian chuẩn bị, lên kế hoạch ứng biến và trở thành người dẫn đầu khi thị hiếu dần rõ nét.
- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Đây là 1 trong những ưu điểm lớn nhất của big data và đang được các công ty hàng đầu tận dụng. Big data cho phép doanh nghiệp đề xuất, phục vụ chính xác nhu cầu của khách hàng, tối ưu trải nghiệm và tăng khả năng chuyển đổi.
Netflix là minh chứng cho việc tận dụng big data để cá nhân hóa trải nghiệm. Nền tảng này rất biết cách giữ chân khách hàng khi đề xuất đích xác “khẩu vị” xem phim của từng người. Nhờ đó, khách hàng cảm nhận như mình được phục vụ riêng và sẵn sàng rút hầu bao hàng tháng.
- Thăm dò thái độ khách hàng trước khi sản phẩm/ dịch vụ chính thức ra mắt: Thị trường không đón nhận chính là một trong những nỗi lo lớn nhất của doanh nghiệp khi ra mắt sản phẩm/dịch vụ mới. Với dữ liệu lớn, doanh nghiệp có cơ hội thăm dò thái độ, tìm hiểu ý kiến của người dùng và hoàn thiện sản phẩm/dịch vụ tốt hơn. Dù không loại bỏ hoàn toàn rủi ro, doanh nghiệp vẫn hạn chế được nhiều nhất các trường hợp có thể xảy ra với sản phẩm/dịch vụ mới.
- Kiểm soát hệ thống vận hành chặt chẽ: Không những là vũ khí lợi hại ngoài chiến trường, big data còn giúp doanh nghiệp điều hành hệ thống thông suốt. Đặc biệt là đối với lĩnh vực sản xuất, ban điều hành luôn quán triệt được các khâu vận hành và được thông báo nhanh chóng các lỗi, vấn đề khi phát sinh.
Song, thuyền lớn thì sóng lớn, doanh nghiệp muốn nhận được những lợi ích trên phải đối mặt với không ít thách thức. Trong đó, doanh nghiệp phải đối mặt với 3 thách thức lớn nhất là:
- Doanh nghiệp phải “ngụp lặn” giữa đại dương dữ liệu: Big data không phải biển lớn mà là đại dương khổng lồ với khối lượng dữ liệu tăng lên mỗi giờ. Thế nên, doanh nghiệp muốn triển khai big data phải có nguồn lực và kinh phí tương xứng mới có thể tìm thấy “ngọc quý” ở đại dương này.
- Lựa chọn công cụ xử lý dữ liệu là 1 bài toán phức tạp: Ngày nay có rất nhiều công cụ xử lý big data (big data tools) và mỗi công cụ sẽ có những đặc thù riêng. Bài toán đặt ra là doanh nghiệp phải chọn đúng công cụ trong khi câu trả lời đúng hay sai chỉ được xác định khi công cụ này đã được triển khai. Và việc lựa chọn sai công cụ không những khiến doanh nghiệp thất thoát chi phí mà còn đi lùi 1 bước so với đối thủ.
- An toàn bảo mật thông tin: Xử lý dữ liệu đã khó nhưng việc giữ các dữ liệu này khỏi các hacker lại càng khó hơn. Vì, các hacker ngày càng tinh vi và khó đề phòng. Không ít các trường hợp, doanh nghiệp đánh mất thông tin khách hàng dẫn đến những rắc rối pháp lý, thậm chí khủng hoảng truyền thông.
Có thể thấy, big data mở ra nhiều cơ hội nhưng cũng ẩn chứa không ít thách thức. Doanh nghiệp muốn làm chủ đại dương dữ liệu cần có 1 chiến lược tác chiến phù hợp, hiệu quả.
Mô hình xử lý big data trong 5 bước giúp doanh nghiệp thắng thế trên đại dương big data
Quy trình xử lý big data có rất nhiều biến thể khác nhau vì mỗi doanh nghiệp sẽ tinh chỉnh để đáp ứng cho những vấn đề riêng. Tuy nhiên, mô hình xử lý big data hiệu quả cần đáp ứng 5 bước sau:
- Xây dựng chiến lược triển khai: Ở bước khởi động, doanh nghiệp cần xác định mục tiêu, xây dựng chiến lược thực thi, làm rõ vai trò của big data, công cụ sẽ sử dụng và kế hoạch lưu trữ/bảo mật thông tin. Việc có được tầm nhìn tổng thể và mục tiêu rõ ràng là kim chỉ Nam cho toàn bộ quá trình xử lý dữ liệu ở các bước tiếp theo.
- Xác định và khoanh vùng nguồn dữ liệu: Lấy mục tiêu làm tâm, doanh nghiệp cần chắt lọc và khoanh vùng nguồn dữ liệu trước khi tiến bắt tay vào các bước sâu hơn. Nhiều doanh nghiệp không nhận thấy tầm quan trọng và thường bỏ qua bước này dẫn đến bị bao vây bởi dữ liệu và mãi không tìm được lối ra.
- Thu thập và xử lý dữ liệu: Sau khi chắt lọc từ nguồn dữ liệu đã khoanh vùng, doanh nghiệp tiến hành phân nhóm, loại bỏ dữ liệu thừa. Từ những dữ liệu độc lập, doanh nghiệp cần cấu trúc các nhóm lại thành hệ thống vì khi liên kết với nhau chúng sẽ bổ trợ và phát huy hết giá trị của mình.
- Phân tích dữ liệu: Giống như tảng băng chìm, những thông tin ngầm thường ẩn sâu sau nhiều tầng dữ liệu. Bước này đòi hỏi doanh nghiệp cần có quá trình “chiêm nghiệm” cẩn thận để tận dụng hết sức mạnh của big data.
- Trực quan hóa dữ liệu: trực quan hóa dữ liệu là hoạt động nhằm giúp các bộ phận đều có thể hiểu, tận dụng kết quả phân tích hiệu quả. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần tiến hành kế hoạch bảo mật để tránh bị đánh cắp dữ liệu, vừa không lãng phí nguồn lực mà cũng hạn chế những vấn đề tiêu cực liên quan.
Dữ liệu lớn còn rất nhiều tiềm năng để khai thác và vẫn chưa chạm đỉnh sóng. Thế nên, mô hình tối ưu hiện tại có thể không còn tối ưu trong tương lai. Vấn đề cốt lõi là nắm rõ nguyên lý và chuyển mình cùng làn sóng này hơn là cố hữu cùng mô hình, công cụ.
Chương trình Thạc sĩ Phân tích kinh doanh và chuyển đổi số tại trường SOM-AIT là lời giải cho những nhà điều hành đang đứng trước quyết định chuyển đổi số, vươn mình phát triển trên thương trường. Với nền tảng kiến thức vững chắc, nhà quản lý mới có thể lèo lái doanh nghiệp vượt qua những thách thức, chạm tay đến những cơ hội của big data mở ra.
Suy cho cùng, big data chỉ là một trong những nhân tố thuộc công cuộc chuyển đổi số và những nhân tố tương tự còn sẽ xuất hiện trong tương lai. Vậy, việc nắm vững những giá trị cốt lõi chính là chìa khóa để doanh nghiệp luôn vững vàng, kể cả là big data hay những nhân tố khác trong tương lai.
→ Chi tiết đào tạo: Chương trình Thạc sĩ Phân tích kinh doanh và chuyển đổi số tại trường SOM-AIT
