Khái niệm dữ liệu lớn đã có từ nhiều năm trước; hầu hết các tổ chức hiện hiểu rằng nếu họ nắm bắt tất cả dữ liệu truyền vào doanh nghiệp của mình, họ có thể áp dụng phân tích và nhận được giá trị đáng kể từ nó. Nhưng ngay cả trong những năm 1950, nhiều thập kỷ trước khi bất kỳ ai nói ra thuật ngữ “dữ liệu lớn Big Data”, các doanh nghiệp đang sử dụng phân tích cơ bản (về cơ bản là các con số trong bảng tính được kiểm tra thủ công) để khám phá thông tin chi tiết và xu hướng.
Tuy nhiên, những lợi ích mới mà Big Data Analytics mang lại là tốc độ và hiệu quả. Trong khi cách đây vài năm, một doanh nghiệp sẽ thu thập thông tin, chạy phân tích và khai thác thông tin có thể được sử dụng cho các quyết định trong tương lai, thì ngày nay doanh nghiệp đó có thể xác định thông tin chi tiết để đưa ra quyết định ngay lập tức. Khả năng làm việc nhanh hơn – và luôn nhanh nhẹn – mang lại cho các tổ chức một lợi thế cạnh tranh mà trước đây họ không có.Cùng CRMVIET tìm hiểu ngay Big Data Analytics là gì? Doanh nghiệp nhận được lợi ích gì từ Big Data Analytics?
I. Big Data Analytics (phân tích dữ liệu lớn) là gì?
Big Data Analytics thường là quá trình phức tạp kiểm tra dữ liệu lớn để khám phá thông tin – chẳng hạn như các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng – có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.
Trên quy mô rộng, các công nghệ và kỹ thuật phân tích dữ liệu cung cấp cho các tổ chức một cách để phân tích các tập dữ liệu và thu thập thông tin mới. Truy vấn thông minh kinh doanh (BI) trả lời các câu hỏi cơ bản về hoạt động và hiệu suất kinh doanh.
Big Data Analytics là một dạng phân tích nâng cao , liên quan đến các ứng dụng phức tạp với các yếu tố như mô hình dự đoán, thuật toán thống kê và phân tích giả như được cung cấp bởi hệ thống phân tích.
II. Tại sao Big Data Analytics (phân tích dữ liệu lớn) lại quan trọng?
Các tổ chức có thể sử dụng hệ thống và phần mềm phân tích dữ liệu lớn để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu có thể cải thiện kết quả liên quan đến kinh doanh. Các lợi ích có thể bao gồm tiếp thị hiệu quả hơn, cơ hội doanh thu mới, cá nhân hóa khách hàng và cải thiện hiệu quả hoạt động. Với một chiến lược hiệu quả, những lợi ích này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ.
#Big Data Analytics hoạt động như thế nào?
Nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà lập mô hình dự đoán, nhà thống kê và các chuyên gia phân tích khác thu thập, xử lý, làm sạch và phân tích khối lượng ngày càng tăng của dữ liệu giao dịch có cấu trúc cũng như các dạng dữ liệu khác không được sử dụng bởi các chương trình phân tích và BI thông thường.
Dưới đây là tổng quan về bốn bước của quá trình chuẩn bị dữ liệu:
1. Các chuyên gia dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thông thường, nó là sự kết hợp của dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc. Mặc dù mỗi tổ chức sẽ sử dụng các luồng dữ liệu khác nhau, nhưng một số nguồn phổ biến bao gồm:
- dữ liệu luồng nhấp chuột trên internet ;
- nhật ký máy chủ web;
- ứng dụng đám mây;
- ứng dụng di động;
- nội dung truyền thông xã hội;
- văn bản từ email của khách hàng và câu trả lời khảo sát;
- hồ sơ điện thoại di động; và
- dữ liệu máy móc được thu thập bởi các cảm biến được kết nối với Internet vạn vật (IoT).
2. Dữ liệu được xử lý . Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, các chuyên gia dữ liệu phải tổ chức, cấu hình và phân vùng dữ liệu đúng cách cho các truy vấn phân tích. Xử lý dữ liệu kỹ lưỡng làm cho hiệu suất cao hơn từ các truy vấn phân tích.
3. Dữ liệu được làm sạch để đảm bảo chất lượng. Các chuyên gia dữ liệu kiểm tra dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ tập lệnh hoặc phần mềm doanh nghiệp. Họ tìm kiếm bất kỳ lỗi hoặc sự không nhất quán nào, chẳng hạn như trùng lặp hoặc lỗi định dạng, đồng thời tổ chức và sắp xếp dữ liệu.
4. Dữ liệu thu thập, xử lý và làm sạch được phân tích bằng phần mềm phân tích. Điều này bao gồm các công cụ cho:
- khai thác dữ liệu , sàng lọc qua các tập dữ liệu để tìm kiếm các mẫu và mối quan hệ
- phân tích dự đoán, xây dựng các mô hình để dự báo hành vi của khách hàng và các phát triển khác trong tương lai
- học máy, khai thác các thuật toán để phân tích các tập dữ liệu lớn
- học sâu , là một nhánh nâng cao hơn của học máy
- khai thác văn bản và phần mềm phân tích thống kê
- trí tuệ nhân tạo (AI)
- phần mềm kinh doanh thông minh chính thống
- công cụ trực quan hóa dữ liệu
Xem thêm: Tính năng quản lý khách hàng từ phần mềm CRMVIET!
III. Lợi ích của Big Data Analytics
Các lợi ích của việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn bao gồm:
- Nhanh chóng phân tích một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau, ở nhiều định dạng và kiểu khác nhau.
- Nhanh chóng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn để lập chiến lược hiệu quả, có thể mang lại lợi ích và cải thiện chuỗi cung ứng, hoạt động và các lĩnh vực khác của quá trình ra quyết định chiến lược.
- Tiết kiệm chi phí, có thể là kết quả của hiệu quả và tối ưu hóa quy trình kinh doanh mới.
- Hiểu rõ hơn về nhu cầu, hành vi và tình cảm của khách hàng, có thể dẫn đến những hiểu biết sâu sắc hơn về tiếp thị, cũng như cung cấp thông tin để phát triển sản phẩm.
- Các chiến lược quản lý rủi ro được cải tiến, có thông tin tốt hơn, dựa trên các kích thước mẫu lớn của dữ liệu.
IV. Những thách thức về phân tích dữ liệu lớn
Mặc dù có những lợi ích rộng rãi đi kèm với việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn, việc sử dụng nó cũng đi kèm với những thách thức:
- Khả năng tiếp cận dữ liệu. Với lượng dữ liệu lớn hơn, việc lưu trữ và xử lý trở nên phức tạp hơn. Dữ liệu lớn nên được lưu trữ và duy trì đúng cách để đảm bảo rằng nó có thể được sử dụng bởi các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu ít kinh nghiệm hơn.
- Bảo trì chất lượng dữ liệu. Với khối lượng lớn dữ liệu đến từ nhiều nguồn và ở các định dạng khác nhau, việc quản lý chất lượng dữ liệu cho dữ liệu lớn đòi hỏi thời gian, nỗ lực và nguồn lực đáng kể để duy trì nó một cách hợp lý.
- Bảo mật dữ liệu. Sự phức tạp của hệ thống dữ liệu lớn đưa ra những thách thức bảo mật duy nhất. Giải quyết đúng đắn các mối quan tâm về bảo mật trong một hệ sinh thái dữ liệu lớn phức tạp như vậy có thể là một công việc phức tạp.
- Lựa chọn các công cụ phù hợp. Việc lựa chọn từ vô số các công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu lớn hiện có trên thị trường có thể gây nhầm lẫn, vì vậy các tổ chức phải biết cách chọn công cụ tốt nhất phù hợp với nhu cầu và cơ sở hạ tầng của người dùng.
- Với khả năng thiếu các kỹ năng phân tích nội bộ và chi phí thuê các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu có kinh nghiệm cao, một số tổ chức đang gặp khó khăn trong việc lấp đầy khoảng trống.
KẾT LUẬN:
Với Big Data Analytics, cuối cùng bạn có thể thúc đẩy quá trình ra quyết định, mô hình hóa và dự đoán tốt hơn và nhanh hơn về kết quả trong tương lai và nâng cao trí tuệ kinh doanh. Khi bạn xây dựng giải pháp Big Data của mình, nhưng vẫn loay hoay tìm một công cụ lưu dữ số lượng data khổng lồ của doanh nghiệp. Giải pháp cho bạn chính là phần mềm quản lý và chăm sóc khách hàng CRMVIET – công cụ lưu trữ và xử lý dữ liệu linh hoạt, hiệu quả về chi phí được thiết kế để xử lý khối lượng dữ liệu được tạo ngày nay.
