NộI Dung
- Dữ liệu lớn là gì?
- Chụp và bẻ khóa dữ liệu lớn
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Sử dụng dữ liệu lớn cho các quyết định kinh doanh
- Dữ liệu lớn hơn trên đường đi
Nguồn: Lightspectrum / Dreamstime.com
Lấy đi:
Tìm cách biến lũ dữ liệu thành thông tin hữu ích cho các quyết định kinh doanh là một thách thức ngày càng tăng đối với nghề CNTT và giám đốc điều hành cấp độ C.
Một 2,5 exabyte dữ liệu đáng kinh ngạc được tạo ra hàng ngày; 90 phần trăm dữ liệu trên thế giới ngày nay đã được tạo ra chỉ trong hai năm qua. Những dữ liệu này đến từ khắp mọi nơi: các cảm biến được sử dụng để thu thập thông tin khí hậu, các trang truyền thông xã hội, hình ảnh và video kỹ thuật số, hồ sơ giao dịch mua và tín hiệu GPS của điện thoại di động, chỉ nêu một vài nguồn. Tìm cách biến lũ dữ liệu thành thông tin hữu ích cho các quyết định kinh doanh là một thách thức ngày càng tăng đối với nghề CNTT và giám đốc điều hành cấp độ C. Đó là nơi mà một trong những từ thông dụng công nghệ hàng đầu ngày nay xuất hiện: dữ liệu lớn. Và nó không nhận được buzz cho không có gì. Dữ liệu lớn có sức mạnh để thay đổi kinh doanh theo một cách lớn. Ở đây cũng hãy xem làm thế nào nó hoạt động.
Dữ liệu lớn là gì?
Thuật ngữ "dữ liệu lớn" mô tả các tập dữ liệu đang tăng theo cấp số nhân và quá lớn, thô và không có cấu trúc để phân tích bằng kỹ thuật và công nghệ cơ sở dữ liệu truyền thống. Cho dù terabyte hay petabyte, lượng dữ liệu chính xác ít là vấn đề hơn so với cách sử dụng dữ liệu đó.
Có ba chiều cho dữ liệu lớn: khối lượng, vận tốc và sự đa dạng. Các công ty đang sử dụng lượng dữ liệu, dữ liệu đang được tạo và xử lý với tốc độ lớn hơn và các loại dữ liệu, như phương tiện truyền thông xã hội và thiết bị di động nhận thức, đang tăng lên.
Vì vậy, làm thế nào là bất kỳ thông tin này hữu ích? Trên thực tế, có một số cách mà dữ liệu lớn có thể tạo ra giá trị cho một tổ chức. Đầu tiên, dữ liệu lớn có thể mở khóa giá trị đáng kể bằng cách làm cho thông tin minh bạch và có thể sử dụng ở tần số cao hơn nhiều. Thứ hai, khi các tổ chức tạo và lưu trữ nhiều dữ liệu giao dịch hơn ở dạng kỹ thuật số, họ có thể thu thập dữ liệu hiệu suất chi tiết về mọi thứ, từ hàng tồn kho sản phẩm đến ngày ốm. Đây là cách các công ty đang sử dụng thu thập và phân tích dữ liệu để tiến hành các thử nghiệm được kiểm soát và đưa ra quyết định quản lý tốt hơn. Những người khác đang sử dụng dữ liệu để dự báo cơ bản đến phát sóng tần số cao để điều chỉnh đòn bẩy kinh doanh của họ đúng lúc.
Ngoài ra, dữ liệu lớn cho phép phân khúc khách hàng hẹp hơn và các sản phẩm hoặc dịch vụ được điều chỉnh chính xác hơn. Những phân tích tinh vi này có thể cải thiện đáng kể việc ra quyết định. Hơn nữa, dữ liệu lớn cũng có thể được sử dụng để cải thiện sự phát triển của thế hệ sản phẩm và dịch vụ tiếp theo. Chẳng hạn, các nhà sản xuất đang sử dụng dữ liệu thu được từ các cảm biến được nhúng trong các sản phẩm để tạo ra các dịch vụ độc đáo. (Chỉ cách sắp xếp tất cả dữ liệu này là một nghề trong chính nó. Đọc thêm trong Các nhà khoa học dữ liệu: Những ngôi sao nhạc rock mới của thế giới công nghệ.)
Chụp và bẻ khóa dữ liệu lớn
Để nắm bắt và xử lý dữ liệu lớn, các công ty phải triển khai các công nghệ và kỹ thuật lưu trữ, điện toán và phân tích mới. Phạm vi của các thách thức công nghệ và các ưu tiên để giải quyết chúng sẽ khác nhau tùy thuộc vào sự trưởng thành dữ liệu của công ty. Tuy nhiên, các hệ thống cũ và các tiêu chuẩn và định dạng không tương thích có thể ngăn việc tích hợp dữ liệu và cản trở các phân tích tinh vi hơn tạo ra giá trị. Điều này có nghĩa là dữ liệu lớn cũng đòi hỏi công nghệ lớn.
Một số phương pháp phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu mới và nâng cao hỗ trợ quản lý hiệu quả dữ liệu lớn và tạo phân tích từ dữ liệu đó. Cách tiếp cận thực tế được sử dụng sẽ phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu, sự đa dạng của dữ liệu, mức độ phức tạp của khối lượng công việc xử lý phân tích liên quan và khả năng đáp ứng của doanh nghiệp. Nó cũng sẽ phụ thuộc vào các khả năng được cung cấp bởi các nhà cung cấp để quản lý, điều hành và quản lý môi trường dữ liệu lớn. Những khả năng này là tiêu chí lựa chọn quan trọng để đánh giá sản phẩm.
Các công nghệ dữ liệu lớn bao gồm các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu nguồn mở được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm Cassandra và Hadoop, cũng như phần mềm thông minh kinh doanh được thiết kế để báo cáo, phân tích và trình bày dữ liệu.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Sử dụng dữ liệu lớn cho các quyết định kinh doanh
Forrester Research ước tính rằng các tổ chức chỉ sử dụng hiệu quả năm phần trăm thông tin có sẵn của họ. Điều đó còn rất nhiều chỗ để tối ưu hóa và cải tiến, đó là lý do tại sao việc sử dụng các bộ dữ liệu số lớn cho các quyết định kinh doanh đòi hỏi phải lắp ráp một ngăn xếp công nghệ bao gồm mọi thứ từ lưu trữ và tính toán đến các ứng dụng phần mềm phân tích và trực quan hóa. Các yêu cầu và ưu tiên công nghệ cụ thể sẽ thay đổi dựa trên các đòn bẩy dữ liệu lớn sẽ được thực hiện và sự trưởng thành dữ liệu của các tổ chức.
Vì vậy, nó có đáng để gặp rắc rối? Trong một từ, có. Những lợi ích kinh doanh của việc sử dụng dữ liệu lớn là rõ ràng. Ví dụ, Viện toàn cầu McKinsey ước tính rằng một nhà bán lẻ sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả có thể tăng biên độ hoạt động lên hơn 60%. Khi nói đến ROI, nó không trở nên tốt hơn thế nhiều.
Để hưởng lợi từ dữ liệu lớn, McKinsey khuyến nghị các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thực hiện các bước sau:
- Kiểm kê tất cả các tài sản dữ liệu
- Xác định các cơ hội và rủi ro tạo ra giá trị
- Xây dựng các khả năng nội bộ để tạo ra một tổ chức dựa trên dữ liệu
- Phát triển chiến lược thông tin doanh nghiệp để thực hiện công nghệ
- Giải quyết các vấn đề chính sách dữ liệu, như quyền riêng tư, bảo mật và sở hữu trí tuệ
Các vấn đề chính sách dữ liệu là mối quan tâm đặc biệt khi nói đến dữ liệu lớn. Cơ sở dữ liệu lớn thường chứa thông tin rất nhạy cảm, chẳng hạn như bí mật của công ty hoặc dữ liệu phải được pháp luật bảo vệ. Thêm vào đó, thường có sự đánh đổi giữa tính khả dụng và bảo mật của dữ liệu. Nếu một tổ chức muốn dữ liệu có sẵn và hữu ích, kết quả là thường có ít bảo mật hơn xung quanh dữ liệu đó. Để xử lý dữ liệu lớn cho việc ra quyết định theo thời gian thực, việc tập trung hóa dữ liệu là rất quan trọng. Nhưng khi tập trung hóa tăng, khả năng tuần tự và bảo mật dữ liệu bí mật sẽ giảm.
Ngoài ra, kích thước của tập dữ liệu có thể làm cho việc thực hiện kiểm soát bảo mật và quyền riêng tư trở nên khó sử dụng. Mã hóa tất cả các dữ liệu đó vì lý do bảo mật sẽ là một công việc tốn thời gian và tốn kém và sẽ làm chậm quá trình xử lý dữ liệu, do đó cản trở việc ra quyết định nhanh chóng.
Chìa khóa để đối phó với các thách thức về quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu lớn là bước đầu tiên được xác định ở trên: kiểm kê tất cả các tài sản dữ liệu. Khi tổ chức hiểu được dữ liệu lớn nằm ở đâu và loại dữ liệu nào, họ có thể thực hiện các bước, chẳng hạn như đầu tư vào công nghệ bảo mật có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, để bảo mật thông tin bí mật của mình.
Dữ liệu lớn hơn trên đường đi
Vậy tiếp theo là gì? Vâng, có một điều chắc chắn: Dữ liệu lớn đang ở đây.
Nhưng dữ liệu lớn là về nhiều hơn kích thước; về cơ hội của nó. Trong trường hợp này, đây là cơ hội để tìm hiểu sâu về các loại dữ liệu và nội dung mới và mới nổi, để làm cho doanh nghiệp trở nên linh hoạt hơn và trả lời các câu hỏi trước đây được xem là vượt quá tầm với.
Chìa khóa để hưởng lợi từ nó, sau đó, là nắm bắt và bẻ khóa nó, và sử dụng nó một cách hiệu quả để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh. Nói dễ hơn làm, nhưng cho đến nay kết quả đang chứng minh cũng có giá trị nỗ lực lớn.