Trong bài viết này, thuật ngữ Dữ liệu lớn sẽ thay cho Big Data

Mỗi khi bạn lấy điện thoại thông minh của mình để lướt Instagram, mua sắm trên trang web yêu thích hoặc đơn giản là xem một video trên YouTube, thì thực tế là bạn đang góp phần sản xuất hoặc tiêu thụ Dữ liệu lớn. Trên thực tế, mỗi ngày có một lượng dữ liệu không thể tưởng tượng được được tạo ra: chính xác là 328,77 triệu terabyte. Với sự phát triển liên tục của thế giới kỹ thuật số, khối lượng khổng lồ này tăng lên từng năm. Dự kiến ​​vào cuối năm 2023, sẽ có khoảng 120 zettabytes dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu. Con số đó sẽ tiếp tục tăng lên đến con số đáng kinh ngạc là 180 zettabytes vào năm 2025. 

Một số người có xu hướng coi Dữ liệu lớn như một từ vựng phổ biến mà thôi. Và họ sẽ ngạc nhiên khi phát hiện ra rằng Dữ liệu lớn thực sự là một nguồn tài nguyên mạnh mẽ có thể giúp nhiều doanh nghiệp và ngành công nghiệp khác nhau thu thập thông tin, đưa ra quyết định quan trọng và giải quyết các vấn đề của họ để phát triển.

Tuy nhiên, Dữ liệu lớn, giống như bất kỳ tài nguyên nào khác, cũng có thể đi kèm với những thách thức riêng của nó. Hiểu rõ về các loại dữ liệu lớn khác nhau và chức năng của chúng là bước quan trọng nhất để vượt qua thành công bất kỳ thách thức nào chúng có thể đặt ra. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi qua tất cả các loại chính của dữ liệu lớn và các trường hợp sử dụng của chúng.

I - BA LOẠI DỮ LIỆU LỚN PHỔ BIẾN NHẤT

Cách chúng ta có thể phân loại Dữ liệu lớn dựa vào cấu trúc của nó. Cấu trúc đề cập đến sự tổ chức, định dạng và lưu trữ dữ liệu.

1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured data)

Dữ liệu có cấu trúc tuân theo một định dạng cụ thể và rõ ràng. Nó có thể được tìm kiếm và xử lý dễ dàng bởi máy móc. Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc bảng tính. Mỗi hàng đại diện cho một bản ghi và mỗi cột đại diện cho một thuộc tính.

Một ví dụ kinh điển cho loại dữ liệu này là một thư viện được tổ chức cẩn thận, trong đó mỗi cuốn sách được phân loại và gắn nhãn một cách tỉ mỉ. 

Mọi nhiệm vụ yêu cầu thông tin chính xác đều thuộc về dữ liệu có cấu trúc. Ngày tháng, hồ sơ khách hàng, thông tin chi tiết sản phẩm và ghi chú giao dịch đều thuộc vào danh mục này.

2. Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data)

Ngược lại với dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không có cấu trúc thiếu một cấu trúc được định trước và có thể có nhiều hình thức khác nhau bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Có vẻ như nó hỗn loạn, nhưng một khi mọi người học cách rút ra những mẫu có ý nghĩa từ nó, họ có quyền truy cập vào một kho báu ẩn chứa những insight quý giá, từ đó dẫn đến hiểu biết toàn diện về ý kiến của người tiêu dùng.

Dữ liệu không có cấu trúc tương tự như một chợ đông đúc reo hò với tiếng động từ các góc khác nhau. Video, hình ảnh, tệp âm thanh, podcast, tệp PDF, tài liệu Word, email, bài đăng trên mạng xã hội và các bài viết bao gồm bài viết mà bạn đang đọc hiện tại đều là các ví dụ về loại dữ liệu này.

3. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured data)

Bất cứ điều gì nằm giữa các danh mục có cấu trúc và không có cấu trúc được gọi là dữ liệu bán cấu trúc. Nó không được tổ chức một cách rõ ràng như dữ liệu có cấu trúc nhưng vẫn có một mức độ tổ chức. Loại dữ liệu này thường được tìm thấy trong các định dạng như XML (eXtensible Markup Language) và JSON (JavaScript Object Notation).

Dữ liệu bán cấu trúc tương tự như một bộ sưu tập các tờ ghi chú liên kết. Nó có một mức độ trật tự nhưng linh hoạt hơn nhiều so với một tài liệu chính thức.

II - CÁC LOẠI DỮ LIỆU LỚN KHÁC

Phân loại dựa trên cấu trúc không phải là cách duy nhất để phân loại Dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn cũng có thể được phân loại dựa trên bản chất hoặc lĩnh vực của nó.

1. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series data)

 

Dữ liệu chuỗi thời gian được thu thập hoặc ghi lại theo thời gian tại các khoảng thời gian đều đặn hoặc không đều. Được biết đến như một công cụ theo dõi xu hướng đáng tin cậy, dữ liệu này phù hợp để phát hiện các mẫu, bất thường, xu hướng và các thay đổi theo thời gian. Giá cổ phiếu, đo đạc nhiệt độ và lưu lượng truy cập trang web là các ví dụ về dữ liệu chuỗi thời gian.

Các doanh nghiệp và tổ chức sử dụng loại dữ liệu này để dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng. Họ cũng sử dụng nó để xác định và phát hiện hành vi hoặc hoạt động đáng ngờ từ các mẫu bình thường.

2. Dữ liệu không gian địa lý (Geospatial data)

Dữ liệu không gian địa lý liên quan đến một vị trí cụ thể trên bề mặt hành tinh của chúng ta, một công cụ chỉ đường để vẽ bản đồ, điều hướng và phân tích không gian. Hình ảnh vệ tinh, dữ liệu GPS và dữ liệu GIS được gộp lại trong danh mục này.

Các doanh nghiệp thường sử dụng dữ liệu không gian địa lý để hiểu các đặc điểm của khách hàng, tối ưu hóa phương tiện vận chuyển và quản lý thảm họa tự nhiên hoặc nhân tạo như lũ lụt và cháy rừng.

3. Dữ liệu đa phương tiện (Multimedia data)

Dữ liệu đa phương tiện bao gồm một loạt nội dung rộng, bao gồm hình ảnh, video, âm thanh và hoạt hình. Nó đóng vai trò như gia vị của cuộc sống và làm giàu trải nghiệm của chúng ta trong các lĩnh vực khác nhau như giải trí, giáo dục hoặc giao tiếp.

Nếu không có loại dữ liệu này, các tổ chức sẽ không thể tạo ra nội dung hấp dẫn và lôi cuốn, phân tích nội dung của họ hoặc thậm chí gửi nó đến khán giả của họ.

III - ỨNG DỤNG CHO TỪNG LOẠI BIG DATA

Như đã thấy ở phần trước, các loại dữ liệu lớn khác nhau có các đặc điểm và ứng dụng khác nhau. Do đó, việc xác định và sử dụng đúng loại dữ liệu lớn cho mục tiêu cụ thể là rất quan trọng đối với các tổ chức và doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp họ cải thiện việc giải quyết vấn đề, nâng cao sự hài lòng của khách hàng, tăng hiệu quả hoạt động, giảm thiểu chi phí và rủi ro không cần thiết, và đổi mới sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Dưới đây là một số ví dụ về các trường hợp sử dụng cho từng loại dữ liệu:

1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured data)

Ngành ngân hàng và tài chính là một lĩnh vực sử dụng hiệu quả dữ liệu có cấu trúc. Nhờ vào loại dữ liệu này, ngân hàng có thể phân tích chi tiết khách hàng, hồ sơ giao dịch và điểm tín dụng. Điều này giúp phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và tuân thủ quy định. Ví dụ, ngân hàng có thể xác định trước khách hàng có nguy cơ không trả nợ hoặc mặc định thẻ tín dụng và thực hiện các biện pháp sửa chữa.

Một lĩnh vực khác cũng được hưởng lợi từ dữ liệu có cấu trúc là lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu bệnh nhân, hồ sơ y tế và kết quả kiểm tra được phân tích để đưa ra chẩn đoán, kế hoạch điều trị và giám sát. Bệnh viện sử dụng loại dữ liệu này để theo dõi các dấu hiệu quan trọng của bệnh nhân và cảnh báo nhân viên về bất thường.

2. Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data)

Dữ liệu không có cấu trúc là "trái tim" của các nền tảng mạng xã hội. Nó thúc đẩy các nền tảng này để phân tích cảm xúc, theo dõi xu hướng và hệ thống đề xuất. Ví dụ, các nền tảng có thể nghiên cứu các bài đăng, bình luận, lượt thích và chia sẻ của người dùng để hiểu được cảm xúc và ý kiến của họ.

Ngoài mạng xã hội, hệ thống giáo dục cũng được hưởng lợi với loại dữ liệu này. Dữ liệu không có cấu trúc được sử dụng trong giáo dục để phân tích các tài liệu học, từ bài viết đến video, nhằm tạo trải nghiệm học tập cá nhân hóa. Nó giúp giáo viên đưa ra phản hồi và gợi ý tùy chỉnh dựa trên tiến trình và thành tích của học sinh.

3. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured data)

Việc khai thác dữ liệu từ web là một trong nhiều lĩnh vực có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc sử dụng dữ liệu bán cấu trúc. Nó cung cấp thông tin cho nghiên cứu thị trường, phân tích đối thủ và so sánh giá cả. Một công cụ lấy dữ liệu từ web có thể so sánh giá sản phẩm trên các trang web thương mại điện tử khác nhau, nhờ vào dữ liệu bán cấu trúc.

Tích hợp dữ liệu là một lĩnh vực khác tận dụng loại dữ liệu này. Dữ liệu bán cấu trúc kết hợp thông tin từ các nguồn đa dạng bằng cách sử dụng định dạng như tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu NoSQL. Điều này hỗ trợ việc tổ chức dữ liệu, thông tin doanh nghiệp và phân tích. Ví dụ, việc kết hợp thông tin khách hàng từ các hệ thống khác nhau cung cấp một cái nhìn tổng quan.

4. Các loại dữ liệu lớn khác

Ngoài ba loại Dữ liệu lớn phổ biến, các loại khác cũng giúp doanh nghiệp mạnh mẽ hơn. 

Chìa khóa là xác định đúng nơi mà mỗi loại dữ liệu có thể tối đa hóa tác động. Tính chất độc đáo của các dữ liệu này như sau: 

• Dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series data): Loại dữ liệu này lý tưởng để tổ chức và doanh nghiệp nhìn thấy các xu hướng và mô hình theo thời gian, từ đó tạo điều kiện để dự báo với dữ liệu lịch sử. Sử dụng đúng cách loại dữ liệu lớn này sẽ cải thiện phân tích tiên đoán cho việc lập kế hoạch thông minh
• Dữ liệu không gian địa lý (Geospatial data): Loại dữ liệu này rất hoàn hảo cho việc bản đồ hóa. Các công ty vận tải sử dụng dữ liệu không gian địa lý để theo dõi tài sản, tối ưu hóa tuyến đường và quản lý tồn kho dựa trên vị trí; Từ đó tăng hiệu suất chuỗi cung ứng để giảm chi phí cho doanh nghiệp
• Dữ liệu đa phương tiện (Multimedia data): Dữ liệu đa phương tiện phù hợp với nội dung sáng tạo. Dữ liệu đa phương tiện mở ra cơ hội nội dung hấp dẫn, với nhà tiếp thị tận dụng hình ảnh, video và âm thanh để hiểu và kết nối với khách hàng. Không chỉ vậy, tận dụng loại dữ liệu lớn này có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa và đích danh để tăng cường việc thu hút khách hàng.

IV - KẾT LUẬN

Mỗi loại dữ liệu lớn đều đi kèm với những ưu điểm riêng, và mỗi loại đều có thể giúp chúng ta đạt được các mục tiêu khác nhau. Bây giờ khi bạn đã nắm vững về tất cả các loại dữ liệu lớn khác nhau, đến lúc áp dụng những gì bạn đã học vào nhu cầu dữ liệu của riêng mình. 

Khám phá tiềm năng của Dữ liệu lớn cho doanh nghiệp cùng giải pháp Data Mining Platform của MH Digital. Tìm hiểu tại đây.