5 điều bạn cần biết về dữ liệu lớn

Giống như đám mây, dữ liệu lớn là một từ thông dụng khác đã được tung ra một cách công khai mà không hiểu đúng về ý nghĩa của nó và tại sao nó quan trọng. Đối với các CTO, những người chịu trách nhiệm lấy một lượng dữ liệu khổng lồ được gửi đến một công ty mỗi ngày và chuyển nó thành các báo cáo và số liệu dễ hiểu sẽ giúp công ty phát triển, thực sự có được dữ liệu lớn là chìa khóa. Đó là bởi vì không sử dụng dữ liệu lớn cho toàn bộ tiềm năng của nó về cơ bản là để tiền trên bàn - và điều đó không tốt cho công ty hoặc CTO.

Dữ liệu lớn là gì?

Có rất nhiều định nghĩa được đưa ra, nhưng nói chung, điểm chung của mỗi thuật ngữ là dữ liệu lớn xử lý khối lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ được tạo ra từ quy trình kinh doanh. Ví dụ, trong trường hợp của một trang web, điều này có nghĩa là phân tích vô số dữ liệu được phân phối với mỗi lần truy cập trang web, mở email, giao dịch và hơn thế nữa. Dữ liệu được thu thập trên các liên lạc này có thể được phân tích để xác định chiến lược kinh doanh phù hợp và thực hiện các thay đổi để cải thiện doanh nghiệp. Điều này rất quan trọng đối với sự thành công lâu dài của bất kỳ công ty nào.

Dữ liệu lớn giống như một câu đố. Kết hợp nó theo cách phù hợp với tổ chức của bạn và bạn có thể giúp nó phát triển mạnh. Dưới đây là năm điều bạn cần biết đầu tiên.

1. Nó có thể đơn giản (tương đối)

Xu hướng dữ liệu lớn đã không bị mất trên các công ty phần mềm lớn. Trên thực tế, các nhà lãnh đạo ngành đang mở đường cho các doanh nghiệp thực hiện dữ liệu lớn nhanh chóng và dễ dàng hơn bao giờ hết bằng cách cung cấp các giải pháp trọn gói. Những giải pháp này bao gồm cả phần cứng và phần mềm cần thiết để giúp các doanh nghiệp sử dụng các chiến thuật dữ liệu lớn.

Cho đến khi các giải pháp hộp dữ liệu lớn bắt đầu được tung ra thị trường, Hadoop luôn đi đầu trong việc phát triển dữ liệu lớn. Trong khi khung phần mềm nguồn mở này vẫn còn là một người chơi rất mạnh trong thị trường dữ liệu lớn, nhiều doanh nghiệp có ít tài nguyên hơn đang có xu hướng hướng tới các giải pháp đóng hộp để giúp họ bắt đầu nhanh hơn và dễ dàng hơn.

2. Thống kê vẫn còn rắc rối

Trong khi dữ liệu lớn có thể tiết lộ rất nhiều, số liệu thống kê được đưa ra khỏi bối cảnh được mở để giải thích sai. Đây là một xem xét quan trọng khi thiết lập bất kỳ khung dữ liệu lớn. Các nhà điều hành và tiếp thị nên đóng một vai trò lớn trong việc giúp xác định số liệu thống kê đúng và cách tốt nhất để có được các số liệu thống kê này từ khối lượng dữ liệu nhận được mỗi ngày. Nếu không làm như vậy, các CTO có nguy cơ cung cấp một cái nhìn không chính xác thông qua các con số bị phân tích sai. Một ví dụ về cách điều này có thể xảy ra có thể được nhìn thấy trong một nghiên cứu được thực hiện bởi nhà nghiên cứu Lev Manovich trên các phân tích truyền thông xã hội. Những gì ông tìm thấy là dữ liệu từ các trang truyền thông xã hội nói chung chỉ đại diện cho một phần của mọi người trên trang web chứ không phải toàn bộ nhóm. (Tìm hiểu các công ty xử lý dữ liệu của họ trong Taming the Big Data Monster.)

3. Nó không rẻ

Chi phí liên quan đến việc thực hiện một giải pháp dữ liệu lớn có thể là một trở ngại lớn cho các CTO khi cố gắng thuyết phục quản lý cấp trên về tầm quan trọng và nhu cầu của nó. Thật không may, không có nhiều số liệu thống kê về điều này bởi vì dữ liệu lớn vẫn còn tương đối mới. Điều đó nói rằng, có một số nghiên cứu có thể giúp thuyết phục các CEO thực hiện các công cụ này. Ngoài ra, nếu các đối thủ cạnh tranh đang nhìn thấy thành công với dữ liệu lớn, đó là một CEO giỏi đánh dấu khác sẽ tìm kiếm về mặt lợi tức đầu tư tiềm năng.

4. Nó có thể tiết lộ cơ hội doanh thu mới

Giám đốc điều hành cấp C phải nhìn thấy lượng kiến ​​thức và cơ hội có thể được lượm lặt từ việc có quyền truy cập vào dữ liệu lớn để được thuyết phục rằng nó đáng giá. Từ việc tối ưu hóa việc tạo khách hàng tiềm năng, phân tích thành công của phương tiện truyền thông xã hội và hiểu tổng quan về các hiệu ứng tiếp thị nội dung, các doanh nghiệp có thể tìm hiểu nhiều hơn về doanh nghiệp của chính họ và hành động với trí thông minh ngày càng tốt hơn về những gì khách hàng muốn và đang đòi hỏi. Bởi vì nhiều công ty đang bắt đầu nhảy vào cuộc với dữ liệu lớn, các nghiên cứu và thống kê đang dần bắt đầu để lọc ra các phương pháp thành công. (Tìm hiểu thêm về cách dữ liệu lớn được sử dụng trong Dữ liệu lớn: Cách thức dữ liệu được thu thập, giòn và được sử dụng để đưa ra quyết định kinh doanh.)

5. Doanh nghiệp phải thích nghi với thành công

Một nghiên cứu năm 2010 của Steve LaValle, Eric Lesser, Rebecca Shockley, Michael S. Hopkins và Nina Kruschwitz cho thấy các doanh nghiệp hoạt động hàng đầu đã sử dụng dữ liệu lớn gấp năm lần so với các công ty hoạt động kém hiệu quả. Nghiên cứu này tiếp tục phát hiện ra rằng dữ liệu lớn, để duy trì chính xác và cung cấp thông tin có giá trị nhất, phải được thực hiện cùng với các hệ thống hiện tại và sử dụng cùng một chiến lược kinh doanh. Thật không may, đây là điều mà các CTO tiếp tục đấu tranh, phần lớn là do chi phí và khó khăn trong việc thuyết phục CEO đầu tư vào dữ liệu lớn.

Thực tế là các công ty không sử dụng phương pháp này ngày càng không thể cạnh tranh và chắc chắn sẽ tụt hậu so với các công ty khác có hệ thống theo dõi và phản hồi dữ liệu.

Dữ liệu lớn, thay đổi lớn

Xu hướng kỹ thuật số mới và hành vi của người tiêu dùng đòi hỏi những cách mới để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ đổ vào từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu lớn là cách để thực hiện điều này và không thực hiện, nhiều doanh nghiệp sẽ thấy mình bị tụt lại phía sau, thay vì cạnh tranh ở mức cao nhất có thể.