PHẦN 3 NHỮNG XU HƯỚNG CHUYỂN ĐỔI CÔNG NGHỆ SỐ
3.6. Big data và phân tích dữ liệu chuyên sâu
Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng rất lớn và phức tạp, thậm chí cịn được cập nhật thời gian thực. Độ lớn của nó lớn đến mức các phần mềm xử lí dữ liệu truyền thống khơng có khả năng thu thập, quản lí và xử lí dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lí.
Big Data có thể được xác định dựa trên những đặc điểm nổi bật như:
• Khối lượng dữ liệu cực lớn: Điều này đã được chúng tôi nhắc đến ở phần định nghĩa. Để có thể
được gọi là Big Data nghĩa là khối lượng của dữ liệu phải cực kỳ lớn. Nếu để kiểm sốt, phân tích thủ cơng không thể đáp ứng trong 1 khoảng thời gian nhất định. Thì đây mới được coi là Big Data.
• Nhiều loại dữ liệu đa dạng: Big Data khơng chỉ bao gồm một loại dữ liệu duy nhất. Nó có thể
dữ liệu, các nhà lập trình có thể phải tách riêng các dữ liệu khơng cùng chủ đề. Sau đó mới có thể xử lý phân tích.
Độ lớn của Big Data đang được tăng lên rất nhiều qua từng ngày khi mà theo thống kê tính đến năm 2020 thì độ lớn của nó đã đạt đến con số là 45ZB. Tuy nhiên, tầm quan trọng của dữ liệu lớn
không nằm ở lượng dữ liệu mà chúng ta có, nó nằm ở việc chúng ta làm gì với những dữ liệu đó. Big Data chứa rất nhiều thơng tin q giá mà nếu trích xuất thành cơng, sẽ hỗ trợ đắc lực cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí có thể đưa ra những khuyến nghị chính xác về điều kiện giao thơng, thời tiết theo thời gian thực …
Hiện nay, hầu hết các doanh nghiệp, tổ chức sẽ sử dụng nguồn dữ liệu lớn phân tích để tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi: giảm chi phí, giảm thời gian, phát triển sản phẩm mới và dịch vụ tối ưu, ra quyết định thơng minh. Do đó mà Big Data đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực kinh tế để có thể tạo ra những sự chuyển biến ấn tượng, tăng hiệu quả, hiệu suất doanh nghiệp. Sau đây ta sẽ điểm qua những ứng dụng của Big Data trong một số ngành nổi bật.
3.6.1. Ngành ngân hàng
Như chúng ta đã biết, số lượng khách hàng của ngân hàng ln có rất nhiều. Thơng tin về mỗi khách hàng, tài khoản, số dư,… Tất cả những thông tin này đều được lưu trữ lại và tạo nên Big Data. Và Big Data được sử dụng trong ngành ngân hàng cụ thể như:
• Sử dụng kỹ thuật phân cụm để đưa ra những quyết định quan trọng. Hệ thống Big Data có thể
phân tích xác định địa điểm chi nhánh có số lượng khách hàng lớn. Từ đó đánh giá nhu cầu của khách hàng để mở thêm thêm chi nhánh mới.
• Nhân hàng sử dụng nền tảng Big Data để kết hợp nhiều quy tắc được áp dụng trong lĩnh vực
ngân hàng. Điều này có thể dự đốn được lượng tiền cần thiết của một chi nhánh trong một thời điểm nhất định trong năm.
• Khoa học dữ liệu hiện đại chính là nền tảng khơng thể thiếu của ngân hàng số. Ngồi ra Machine
• Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lương dữ liệu khổng lồ. Ngay từ những hoạt
động hàng ngày cũng đem lại dữ liệu. Việc sát sao này sẽ đem đến sự đảm bảo an ninh mạng cho ngân hàng.
3.6.2. Ngành y tế
Big Data cho phép người quản lý ca, sắp xếp dự đoán số bác sĩ cần thiết cho một ca làm việc vào những thời điểm cụ thể. Ngoài ra, bệnh viện có thể theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng hồ sơ sức khỏe điện tử.
Ngành Y học có thể sử dụng các thiết bị kỹ thuật số, hệ thống Big Data để theo dõi bệnh nhân. Từ đó gửi các báo cáo liên quan đến các bác sĩ có chun mơn. Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu. Dựa vào những thông tin đã lưu trữ có thể chẩn đốn được điều này.
Các ứng dụng của Big Data cịn có thể được sử dụng để báo trước các khu vực bùng dịch. Ví dụ như dịch sốt xuất huyết, hoặc sốt rét.
Đây chính là những tính năng cực đỉnh khi hỏi về ứng dụng thực tế của Big Data là gì. Khơng chỉ duy nhất hai ngành này có thể sử dụng được ứng dụng của Big Data mà hơn cả, các ngành khác như Thương mại điện tử hay bán lẻ cũng có thể dùng ứng dụng này.