Big data không còn quá mới nhưng ứng dụng của nó không ngừng mở ra những chương mới trong mỗi bước chuyển của thời đại. Từ những ứng dụng cơ bản trong việc quản lý khách hàng cho đến hỗ trợ chính phủ quản lý bình ổn kinh tế, big data ngày càng có những bước tiến xa và hòa mình vào nhịp sống hiện đại.
Cùng SOM “điểm mặt” những ứng dụng nổi bật của phân tích dữ liệu lớn trong 5 lĩnh vực dưới đây để thấy rõ hơn sức ảnh hưởng của big data nhé!
1. Ứng dụng của big data trong lĩnh vực Ngân hàng và chứng khoán
Ngân hàng và chứng khoán vốn chật vật với kho dữ liệu số. Bởi lẽ, nguyên tắc lớn nhất của 2 lĩnh vực này dựa trên dữ liệu cũ, đối chiếu hiện tại và đưa ra quyết định đầu tư nhằm thu lợi nhuận cao ở tương lai. Với big data (dữ liệu lớn), dữ liệu được tổ hợp theo cấu trúc, kết nối và giúp nền tảng dự đoán vững chắc và gia tăng phần thắng.
Trong ngành ngân hàng, big data không những hỗ trợ quyết định đầu tư, tối ưu dòng tiền mà còn đi giải quyết nhiều vấn đề khác như: cảnh báo sớm gian lận chứng khoán, phân tích đánh dấu, phát hiện gian lận thẻ, lưu trữ dấu vết kiểm toán, báo cáo rủi ro tín dụng doanh nghiệp, khả năng hiển thị thương mại, chuyển đổi dữ liệu khách hàng, phân tích xã hội cho giao dịch.
Đại diện cho ngành chứng khoán – Ủy ban Giao dịch Chứng khoán (SEC) đang sử dụng big data để giám sát hoạt động của thị trường tài chính. Tổ chức này đang sử dụng phân tích mạng và bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nắm bắt hoạt động giao dịch bất hợp pháp trên thị trường tài chính.
Ngoài những ứng dụng chung của ngành, các doanh nghiệp có tiềm lực tài chính còn dùng big data để đáp ứng các vấn đề riêng. Các doanh nghiệp bán lẻ, ngân hàng lớn, quỹ phòng hộ và những ‘ông lớn’ khác trên thị trường tài chính sử dụng dữ liệu lớn để phân tích thương mại được sử dụng trong giao dịch tần suất cao, phân tích hỗ trợ quyết định trước giao dịch, đo lường tâm lý, phân tích dự đoán, v.v.
2. Ứng dụng của big data trong lĩnh vực truyền thông và giải trí
Ngày nay nhiều loại thiết bị ra đời và các định dạng truyền thông cũng trở nên đa dạng khiến khối lượng dữ liệu của ngành công nghiệp giải trí tăng lên nhanh chóng. Cơ hội mở ra, quá trình phân tích dữ liệu hỗ trợ:
- Thu thập, phân tích tâm lý và hành vi dựa trên thông tin chi tiết về người tiêu dùng.
- Định hướng các nội dung truyền thông xã hội phù hợp thị hiếu.
- Phân luồng nội dung cho từng nhóm đối tượng mục tiêu.
- Thấu hiểu từng nội dung chi tiết mà đối tượng mục tiêu quan tâm.
- Đo lường hiệu quả của nội dung một cách chi tiết và trực quan.
Nếu như “Nội dung là vua” thì với ứng dụng của big data vị vua này tỏa sáng hơn cả. Khi này từng nhóm đối tượng sẽ được tiếp cận đúng chính xác với nhu cầu của họ.
Lấy ví dụ như nền tảng nghe nhạc trực tuyến Spotify đã tổng hợp từ dữ liệu nghe nhạc
Đúng người đúng thời điểm giúp các nội dung truyền thông hay chương trình giải trí lôi cuốn đối tượng khán giả, giữ chân và giúp chương trình/thương hiệu đang truyền thông được biết đến rộng rãi hơn.
3. Big data và ứng dụng trong lĩnh vực y tế
Trước đây lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đã truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ nhưng đã gặp khó khăn do thất bại trong việc sử dụng dữ liệu để hạn chế chi phí chăm sóc sức khỏe. Bởi vì các hệ thống vẫn chưa thể khiến quá trình chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và tốt hơn trên toàn diện cùng một lúc.
Điều này chủ yếu là do dữ liệu điện tử không có sẵn, không đầy đủ hoặc không sử dụng được. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu chăm sóc sức khỏe chứa thông tin liên quan đến sức khỏe, thông tin cá nhân đã gây khó khăn cho việc liên kết dữ liệu có thể hiển thị các mẫu hữu ích trong lĩnh vực y tế.
Một số bệnh viện, như Beth Israel, đang sử dụng dữ liệu được thu thập từ ứng dụng điện thoại di động, từ hàng triệu bệnh nhân, để cho phép bác sĩ sử dụng thuốc thay vì thực hiện một số xét nghiệm y tế/phòng thí nghiệm cho tất cả bệnh nhân đến bệnh viện. Một loạt các bài kiểm tra có thể hiệu quả, nhưng đôi khi ứng dụng này cũng có thể tốn kém và mất nhiều thời gian nghiên cứu.
Dữ liệu sức khỏe cộng đồng miễn phí và Google Maps đã được Đại học Florida sử dụng để tạo dữ liệu trực quan cho phép nhận dạng nhanh hơn và phân tích hiệu quả thông tin chăm sóc sức khỏe, được sử dụng để theo dõi sự lây lan của bệnh mãn tính. Những thủ tục rườm rà hay các xét nghiệm mang tính hình thức sẽ được hạn chế và không còn khiến quá trình chăm sóc sức khỏe trở nên dễ dàng hơn.
4. Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong giáo dục
Những thách thức về dữ liệu lớn dành riêng trong ngành giáo dục:
Từ quan điểm kỹ thuật, một thách thức đáng kể trong ngành giáo dục là kết hợp big data từ các nguồn và nhà cung cấp khác nhau và sử dụng nó trên các nền tảng không được thiết kế cho các dữ liệu khác nhau. Tức là các nền tảng sử dụng trong giáo dục là các nền tảng chú trọng hoạt động tương tác và trao đổi hơn là phân tích dữ liệu. Thế nên việc ứng dụng dữ liệu vào giáo dục cần 1 quá trình để các dữ liệu này chuyển hoá và nhân viên/tổ chức phải học các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mới.
Về khía cạnh kỹ thuật, có những thách thức đối với việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vốn không được thiết kế để kết hợp với nhau. Về mặt chính trị, các vấn đề về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu cá nhân liên quan đến dữ liệu lớn được sử dụng cho mục đích giáo dục là một thách thức.
Ứng dụng của Dữ liệu lớn trong Giáo dục
Dữ liệu lớn được sử dụng khá đáng kể trong giáo dục đại học. Ví dụ, Đại học Tasmania. Một trường đại học của Úc với hơn 26000 sinh viên đã triển khai Hệ thống quản lý và học tập để theo dõi. Khi một sinh viên đăng nhập vào hệ thống, lượng thời gian dành cho các trang khác nhau trong hệ thống, cũng như tiến độ học tập sẽ được hiển thị.
Trong một trường hợp sử dụng khác của việc sử dụng big data là để đo lường hiệu quả của giáo viên nhằm đảm bảo trải nghiệm thú vị cho cả học sinh và giáo viên. Thành tích của giáo viên có thể được tinh chỉnh và đo lường dựa trên số lượng học sinh, môn học, nhân khẩu học của học sinh, nguyện vọng của học sinh, phân loại hành vi và một số biến số khác.
Ở cấp chính phủ, Văn phòng Công nghệ Giáo dục thuộc Bộ Giáo dục Hoa Kỳ đang sử dụng Dữ liệu lớn để phát triển các phân tích nhằm giúp sửa chữa những sinh viên đi chệch hướng trong khi sử dụng các khóa học cấp chứng chỉ big data trực tuyến.
Có thể thấy từ khía cạnh người dạy, người học và quản lý thì big data đều có cách hỗ riêng, giúp cá nhân hoá quá trình học tập và nâng cấp tổng thể nền giáo dục.
5. Ứng dụng big data trong sản xuất và quản lý nguồn tài nguyên thiên nhiên
Những thách thức về dữ liệu lớn dành riêng cho ngành
Nhu cầu ngày càng tăng về tài nguyên thiên nhiên, bao gồm dầu mỏ, sản phẩm nông nghiệp, khoáng sản, khí đốt, kim loại, v.v. đã dẫn đến sự gia tăng về khối lượng, độ phức tạp và tốc độ của dữ liệu, đây là một thách thức cần xử lý. Vấn đề tiêu thụ quá mức mà không có chế độ quản lý minh bạch khiến nguồn dự trữ tài nguyên hao hụt và gây ra các tác động xấu khác khi khai thác ồ ạt.
Tương tự, khối lượng lớn dữ liệu từ ngành sản xuất chưa được khai thác. Việc sử dụng không đúng mức thông tin này sẽ ngăn cản việc cải thiện chất lượng sản phẩm, hiệu quả năng lượng, độ tin cậy và tỷ suất lợi nhuận. Có thể hiểu, mỗi dây chuyền sản xuất gồm rất nhiều công đoạn và dẫn đến hàng loạt các vấn đề phát sinh khác nhau liên tục xảy ra. Vì vậy, ngành sản xuất khi chưa ứng dụng big data thường khá “rối ren”.
Các ứng dụng của Big Data trong sản xuất và tài nguyên thiên nhiên
Đối với việc dự trữ và khai thác tài nguyên thiên nhiên, dữ liệu lớn cho phép lập mô hình dữ liệu không gian địa lý, dữ liệu đồ họa, văn bản và dữ liệu thời gian. Từ đó, kế hoạch khai thác và việc ra quyết định dự trữ sẽ tương thích với thức tế. Các góc độ được big data hỗ trợ để bản đồ hoá có thể kể đến như giải thích địa chấn và đặc tính hồ chứa.
Dữ liệu lớn cũng đã được sử dụng để giải quyết các thách thức sản xuất ngày nay và giúp cơ quan khai, chính quyền quản lý tốt hơn nguồn tài nguyên thiên nhiên. Bởi lẽ nguồn tài nguyên có giới hạn nên việc khai thác vô tổ chức khiến tài nguyên càng kiệt trong một tương lại gần, thậm chí là những tác hại không lườn đi kèm sau đó
Nhìn chung, big data và ứng dụng của nó ngày càng đi sâu hơn vào đời sống con người. Big data hiện hữu ở rất nhiều lĩnh vực từ cuộc sống đời thường cho đến các ngành đặc thu, từ sự vụ cho đến quản lý. Và big data vẫn chưa đạt “đỉnh sóng” mà hoàn toàn có thể tiếp tục tạo ra những cú huých với những ứng dụng ở nhiều lĩnh vực khác nhau.
Có thể bạn quan tâm:
- Big data là gì?
- 6 lợi ích của big data trong kinh doanh thời đại số
- Ưu điểm và nhược điểm của big data là gì? Đi tìm mô hình xử lý big data phát huy ưu điểm, giảm bớt nhược điểm
- 4 xu hướng ứng dụng phân tích dữ liệu kinh doanh từ năm 2023