KIẾN THỨC HAY
Big Data và Data Lake là gì? Phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp như thế nào?
Th12
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, dữ liệu là nguồn tài nguyên quan trọng, quyết định năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Mỗi ngày, doanh nghiệp tạo ra & thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ từ khách hàng, hệ thống sản xuất, chuỗi cung ứng, nền tảng số,… Tuy nhiên, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được lưu trữ đúng cách & phân tích hiệu quả. Đây chính là lúc Big Data & Data Lake phát huy vai trò cốt lõi. Vậy Big Data và Data Lake là gì? Doanh nghiệp cần làm gì để phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả? Hãy cùng ATPro tìm hiểu & khám phá chi tiết qua nội dung bài viết hôm nay!
Tìm hiểu Big Data và Data Lake là gì?
Big Data là gì?
Big Data (Dữ liệu lớn) là 1 thuật ngữ dùng để chỉ các tập hợp dữ liệu có khối lượng rất lớn, tốc độ tạo ra nhanh & đa dạng về định dạng, vượt quá khả năng lưu trữ & xử lý của các hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống. Big Data không chỉ đơn thuần là dữ liệu nhiều, mà quan trọng hơn là cách doanh nghiệp khai thác & phân tích dữ liệu đó để đưa ra quyết định chính xác.
Đặc trưng Big Data thường được mô tả thông qua mô hình 5V:
– Volume (Dung lượng): khối lượng dữ liệu khổng lồ, từ GB (Gigabyte), TB (Terabyte) đến PB (Petabyte)
– Velocity (Tốc độ): dữ liệu được tạo ra & cập nhật liên tục theo thời gian thực
– Variety (Đa dạng): bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc & phi cấu trúc
– Veracity (Độ tin cậy): dữ liệu có thể chứa sai lệch, nhiễu & cần được làm sạch
– Value (Giá trị): giá trị thực tế mà dữ liệu mang lại cho doanh nghiệp sau khi được phân tích
Trong doanh nghiệp, Big Data giúp phân tích hành vi khách hàng, tối ưu quy trình vận hành, dự báo xu hướng thị trường & hỗ trợ ra quyết định chính xác. Khi được khai thác đúng cách, Big Data trở thành nền tảng quan trọng trong chuyển đổi số & nâng cao năng lực cạnh tranh.
Xem nhanh top sản phẩm tốt được nhiều người tin dùng tại ATPro
Data Lake là gì?
Data Lake (Hồ dữ liệu) là 1 kho lưu trữ dữ liệu tập trung, cho phép doanh nghiệp lưu trữ toàn bộ dữ liệu thô (raw data) ở mọi định dạng mà không cần xử lý hay chuẩn hoá trước. Data Lake có thể chứa mọi loại dữ liệu, từ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc đến dữ liệu phi cấu trúc. Khác với kho dữ liệu truyền thống, Data Lake được thiết kế để phục vụ cho nhu cầu phân tích Big Data (dữ liệu lớn), AI (trí tuệ nhân tạo), Machine Learning (học máy) & Business Intelligence hiện đại.
Data Lake đóng vai trò là nền tảng dữ liệu trung tâm, giúp doanh nghiệp:
– Tập trung hoá dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
– Khai thác dữ liệu linh hoạt cho báo cáo, phân tích & dự báo
– Tạo nền tảng cho các ứng dụng AI, Machine Learning & chuyển đổi số
Nhờ khả năng lưu trữ & khai thác dữ liệu linh hoạt, Data Lake trở thành giải pháp quan trọng giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu lớn trong kỷ nguyên số.
Quy trình phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp như thế nào?
Phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp là quá trình thu thập, lưu trữ, xử lý & phân tích dữ liệu quy mô lớn nhằm phát hiện xu hướng, mối quan hệ & insight có giá trị cho hoạt động kinh doanh. Để triển khai hiệu quả, doanh nghiệp cần thực hiện theo 1 quy trình bài bản, kết hợp giữa công nghệ, dữ liệu & con người.
Bước 1: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong hệ sinh thái
Doanh nghiệp cần tổng hợp dữ liệu từ toàn bộ hệ sinh thái vận hành, bao gồm:
– Hệ thống MES, ERP, CRM
– Website, ứng dụng di động
– Dữ liệu bán hàng, marketing & chăm sóc khách hàng
– Dữ liệu IoT, cảm biến, thiết bị máy móc trong sản xuất
Thu thập dữ liệu đa nguồn giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện & chính xác hơn.
Bước 2: Lưu trữ dữ liệu tập trung bằng Data Lake
Sau khi thu thập, dữ liệu được lưu trữ tập trung trong Data Lake dưới dạng dữ liệu thô. Điều này giúp:
– Giữ nguyên dữ liệu gốc để khai thác linh hoạt
– Dễ dàng mở rộng khi dữ liệu tăng trưởng nhanh chóng
– Phục vụ nhiều mục đích phân tích khác nhau của doanh nghiệp
Bước 3: Làm sạch, xử lý dữ liệu
Trước khi phân tích, dữ liệu cần được xử lý/làm sạch để đảm bảo độ chính xác:
– Loại bỏ những dữ liệu trùng lặp & sai lệch
– Chuẩn hóa định dạng dữ liệu
– Tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau trong hệ sinh thái
Đây là bước quan trọng giúp nâng cao chất lượng kết quả phân tích.
Bước 4: Phân tích dữ liệu, khai thác insight
Doanh nghiệp sử dụng các công cụ phân tích như Big Data Analytics, AI & Machine Learning để phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán & đề xuất. Kết quả phân tích được trực quan hoá thông qua báo cáo & dashboard.
Bước 5: Ứng dụng kết quả phân tích vào thực tiễn
Insight từ dữ liệu cần được đưa vào vận hành thực tế để tạo giá trị:
– Hỗ trợ doanh nghiệp ra các quyết định chiến lược quan trọng
– Tối ưu quy trình sản xuất & vận hành
– Dự báo nhu cầu & quản lý các rủi ro
Bước 6: Đánh giá, cải tiến liên tục
Phân tích dữ liệu lớn không phải là hoạt động 1 lần, mà cần được:
– Theo dõi hiệu quả liên tục
– Cập nhật mô hình phân tích
– Mở rộng dữ liệu & công nghệ khi cần
>>> Xem thêm: Digital Lean Manufacturing là gì? Lợi ích đối với doanh nghiệp
Big Data & Data Lake không còn là khái niệm xa vời, mà đã trở thành nền tảng cốt lõi trong chiến lược chuyển đổi số của doanh nghiệp. Hiểu rõ Big Data là gì, Data Lake là gì giúp & quy trình phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị dữ liệu, nâng cao năng lực cạnh tranh & phát triển bền vững.
Tham khảo ngay các sản phẩm đang được bán chạy nhất tại ATPro
ATPro - Cung cấp phần mềm SCADA, MES, quản lý điện năng, hệ thống gọi số, hệ thống xếp hàng, đồng hồ LED treo tường, đồng hồ đo lưu lượng, máy tính công nghiệp, màn hình HMI, IoT Gateway, đèn tín hiệu, đèn giao thông, đèn máy CNC, bộ đếm sản phẩm, bảng LED năng suất, cảm biến công nghiệp,...uy tín chất lượng giá tốt. Được khách hàng tin dùng tại Việt Nam.
Bài viết liên quan
MTU là gì? Mách bạn cách kiểm tra MTU nhanh nhất
MTU là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực mạng máy tính, ảnh hưởng [...]
Th12
Snapshot là gì? Sự khác nhau giữa Snapshot và Backup là gì?
Snapshot là một giải pháp quan trọng trong quản lý và bảo vệ dữ liệu [...]
Th12
Digital Lean Manufacturing là gì? Lợi ích đối với doanh nghiệp
Trong bối cảnh doanh nghiệp sản xuất đang chịu áp lực lớn từ chi phí, [...]
Th12
Deep Learning là gì? Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning
Trong kỷ nguyên số, các khái niệm như AI (trí tuệ nhân tạo), Machine Learning [...]
Th12
RPA là gì? Những lợi ích của RPA trong thời đại 4.0
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, tự động hóa quy trình đang trở [...]
Th12
Hệ thống thực thi sản xuất (MES) là gì ? Vì sao doanh nghiệp sản xuất cần hệ thống MES?
Hệ thống thực thi sản xuất MES ra đời như một “cầu nối” quan trọng [...]
Th12