Sử Dụng Dữ Liệu Lớn Trong Doanh Nghiệp: Tất Cả Những điều Bạn Nên ...

Theo một cuộc khảo sát được NewVantage Partners thực hiện cuối năm 2021, trong số 94 công ty lớn, có 91,7% cho biết họ đang tăng cường đầu tư vào các dự án dữ liệu lớn và ​​AI.

Tuy nhiên, ngay cả những công ty này cũng đang phải vật lộn để tối đa hóa tiềm năng kinh doanh từ dữ liệu lớn, các hệ thống phân tích và mô hình AI. Chỉ 39,7% cho biết họ đang quản lý dữ liệu như một tài sản kinh doanh và chỉ 26,5% cho biết đã xây dựng được một tổ chức hoạt động dựa trên dữ liệu (data-driven organization).

Sự phát triển của dữ liệu lớn đã mở ra một kho tàng thông tin cho các doanh nghiệp. Trước đó, các ứng dụng BI (Business Intelligence) hay phân tích hầu như chỉ giới hạn ở dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases) và kho dữ liệu (data warehouse) – chẳng hạn như các giao dịch và hồ sơ tài chính. Trong khi đó, dữ liệu lớn có thể được sử dụng để xử lý, quản lý và phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau. Một số loại dữ liệu hiện có sẵn trong các tổ chức bao gồm cơ sở dữ liệu khách hàng và email, thao tác chuột trên internet, tệp nhật ký, hình ảnh, bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu cảm biến, thông tin y tế và nhiều hơn nữa.

Vậy làm thế nào để các doanh nghiệp tận dụng triệt để tiềm năng của dữ liệu lớn? Bài viết dưới đây sẽ đưa đến một góc nhìn toàn diện về dữ liệu lớn trong doanh nghiệp.

Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

Có thể bạn chưa biết, theo thống kê của Techjury thực hiện năm 2021, bằng việc ứng dụng dữ liệu lớn, Netflix đã tiết kiệm được 1 tỷ USD mỗi năm cho việc giữ chân khách hàng. Nghiên cứu của Entrepreneur năm 2019 cũng cho thấy 8-10% là tỷ lệ gia tăng lợi nhuận của các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn.

Trước khi các công cụ và nền tảng dữ liệu lớn được phát triển, nhiều tổ chức chỉ có thể sử dụng một phần nhỏ dữ liệu của họ trong các ứng dụng vận hành và phân tích. Phần còn lại thường gọi là “dark-data” được xử lý và lưu trữ nhưng không tận dụng thêm. Quy trình quản lý dữ liệu lớn hiệu quả cho phép các doanh nghiệp sử dụng tốt hơn tài sản dữ liệu của họ.

Dữ liệu lớn tạo ra nhiều cơ hội cho phát triển học máy, phân tích dự đoán, khai thác dữ liệu, phân tích luồng, khai thác văn bản và các ngành khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao khác. Từ đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về khách hàng, xác định các vấn đề hoạt động, phát hiện các giao dịch gian lận và quản lý chuỗi cung ứng,…. Lợi ích của dữ liệu lớn đối với doanh nghiệp có thể minh chứng qua một vài con số dưới đây

Nếu được thực hiện tốt, kết quả cuối cùng dữ liệu lớn mang lại là các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo hiệu quả, quy trình kinh doanh được cải thiện, tăng doanh thu, giảm chi phí – tất cả đều có thể dẫn đến kết quả tài chính tốt hơn và lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ kinh doanh. Ngoài ra, dữ liệu lớn góp phần tạo ra những đột phá trong chẩn đoán và điều trị y tế, nghiên cứu khoa học và các sáng kiến ​​thành phố thông minh,…

Những thách thức phổ biến khi sử dụng dữ liệu lớn 

Tuy giàu giá trị, song để xử lý, quản lý và sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả lại không ít thách thức. Môi trường dữ liệu lớn thường phức tạp, với nhiều hệ thống và công cụ cần được điều phối tốt để hoạt động trơn tru cùng nhau. Bản thân dữ liệu cũng phức tạp, đặc biệt khi tập dữ liệu lớn và đa dạng hoặc liên quan đến dữ liệu truyền trực tuyến.

Những vấn đề chính trong triển khai dữ liệu lớn có thể kể đến:

• Vấn đề kỹ thuật bao gồm lựa chọn các công cụ và công nghệ dữ liệu lớn phù hợp và thiết kế hệ thống dữ liệu lớn có khả năng mở rộng
• Vấn đề quản lý dữ liệu, từ xử lý và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu đến làm sạch, tích hợp, chuẩn bị và quản lý chúng;
• Vấn đề về phân tích, để đảm bảo kết quả phân tích dữ liệu có liên quan đến chiến lược kinh doanh của tổ chức
• Vấn đề quản lý chương trình bao gồm kiểm soát chi phí và tìm kiếm nhân sự về dữ liệu lớn. Hiện thị trường đang có nhu cầu cao tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu, kiến ​​trúc sư dữ liệu và kỹ sư dữ liệu lớn

Các yếu tố chính của môi trường dữ liệu lớn

Các dự án ​​phân tích và quản lý dữ liệu lớn thường bao gồm nhiều thành phần và chức năng khác nhau. Dưới đây là một số yếu tố cốt lõi cần được quan tâm:

• Kiến trúc dữ liệu lớn. Kho dữ liệu truyền thống có thể được tích hợp vào các kiến ​​trúc dữ liệu lớn để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc. Tuy nhiên, phổ biến hơn là kiến trúc hồ dữ liệu (data lakes), có thể lưu trữ các tập dữ liệu khác nhau ở định dạng gốc của chúng và thường được xây dựng trên các công nghệ như cơ sở dữ liệu Spark, Hadoop, NoSQL và các dịch vụ lưu trữ đám mây. Các lớp kiến ​​trúc khác hỗ trợ quá trình quản lý và phân tích dữ liệu. Một kiến ​​trúc vững chắc cũng sẽ cung cấp các nền tảng mà các kỹ sư dữ liệu cần để tạo ra các đường ống dữ liệu lớn nhằm chuyển dữ liệu vào các kho lưu trữ và các ứng dụng phân tích.

• Phân tích dữ liệu lớn. Hệ thống dữ liệu lớn chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng phân tích, từ BI và các báo cáo đơn giản đến các dạng phân tích nâng cao khác do nhóm khoa học dữ liệu thực hiện. Đặc biệt, sự sẵn có của dữ liệu lớn cũng hỗ trợ đắc lực cho việc phát triển mô hình học máy phục vụ quá trình phân tích.

• Thu thập dữ liệu lớn. Trước khi các tập hợp dữ liệu lớn có thể được xử lý và phân tích, chúng cần được thu thập, thường từ cả hệ thống nội bộ và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Việc này liên quan đến số lượng dữ liệu, sự đa dạng của dữ liệu và số lượng các nguồn khác nhau. Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu càng làm tăng thêm thách thức trong việc thu thập dữ liệu. Hiện nay, các doanh nghiệp cần phải tuân thủ GDPR, CCPA cùng nhiều quy định khác.

• Tích hợp và chuẩn bị dữ liệu lớn. Tích hợp tập dữ liệu cũng là một nhiệm vụ quan trọng trong môi trường dữ liệu lớn, nó bổ sung các yêu cầu và thách thức mới so với quy trình tích hợp dữ liệu truyền thống. Ví dụ, các đặc điểm về khối lượng, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu lớn có thể không phù hợp với các quy trình trích xuất, chuyển đổi và truyền tải thông thường. Do đó, các nhóm quản lý dữ liệu thường phải áp dụng các kỹ thuật tích hợp mới cho dữ liệu lớn. Sau khi được tích hợp và sẵn sàng để sử dụng, để đưa vào phân tích, dữ liệu sẽ trải qua một quá trình bao gồm khám phá, làm sạch, mô hình hóa, xác nhận,… Trong các hồ dữ liệu lưu trữ dữ liệu ở dạng thô, việc chuẩn bị dữ liệu thường được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu để phù hợp với nhu cầu của từng ứng dụng phân tích riêng lẻ.

• Quản trị dữ liệu lớn. Quản trị dữ liệu hiệu quả cũng rất quan trọng để giúp đảm bảo rằng các bộ dữ liệu lớn nhất quán và được sử dụng đúng với quy định về quyền riêng tư cũng như các tiêu chuẩn dữ liệu nội bộ. Như một phần của quy trình quản trị dữ liệu, quản lý chất lượng dữ liệu cũng là yếu tố cần có để triển khai dữ liệu lớn. Sự kết hợp giữa dữ liệu lớn và chất lượng dữ liệu đòi hỏi những quy trình mới nhằm phát hiện, xác định và sửa lỗi cũng như các vấn đề chất lượng khác.

Công nghệ và công cụ dữ liệu lớn

Kỷ nguyên dữ liệu lớn được đánh dấu bằng sự ra đời của khung xử lý phân tán Hadoop, phát hành lần đầu tiên vào năm 2006, cung cấp một nền tảng mã nguồn mở có thể xử lý các tập dữ liệu đa dạng. Từ đó, một hệ sinh thái rộng lớn gồm các công nghệ hỗ trợ đã được xây dựng xung quanh Hadoop, bao gồm cả công cụ xử lý dữ liệu Spark. Ngoài ra, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL khác nhau đã được phát triển, cung cấp nhiều nền tảng hơn để quản lý và lưu trữ dữ liệu mà cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên SQL không được trang bị để xử lý.

Tuy đã bị Spark và các công nghệ mới hơn chiếm ưu thế, nhưng công cụ xử lý MapReduce tích hợp và các thành phần khác của Hadoop vẫn được nhiều tổ chức sử dụng. Nhìn chung, các công nghệ hiện là lựa chọn phổ biến cho môi trường dữ liệu lớn bao gồm:

• Các động cơ xử lý (Processing engines) bao gồm Spark, Hadoop MapReduce và các nền tảng xử lý luồng như Flink, Kafka, Samza, Storm và Spark’s Structured Streaming module
• Kho lưu trữ bao gồm Hệ thống tệp phân tán Hadoop và các dịch vụ lưu trữ đối đám mây như Amazon Simple Storage Service và Google Cloud Storage.
• Cơ sở dữ liệu NoSQL bao gồm Cassandra, Couchbase, CouchDB, HBase, MarkLogic Data Hub, MongoDB, Redis và Neo4j.
• Các công cụ truy vấn SQL bao gồm Drill, Hive, Presto và Trino.
• Hồ dữ liệu và các nền tảng kho dữ liệu bao gồm Amazon Redshift, Delta Lake, Google BigQuery, Kylin và Snowflake.
• Nền tảng thương mại và dịch vụ quản lý bao gồm Amazon EMR, Azure HDInsight, Cloudera Data Platform và Google Cloud Dataproc.

Trên đây là một số hiểu biết cơ bản về dữ liệu trong doanh nghiệp. Hy vọng bài viết sẽ giúp bạn có được một góc nhìn toàn diện về dữ liệu lớn và các công cụ phân tích, quản lý.

Nguồn tham khảo: Tech Target