Big Data là gì? Đặc trưng và ứng dụng của dữ liệu lớn trong sản xuất công nghiệp

Big Data là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có tiềm năng to lớn trong tương lai. Việc nắm bắt và ứng dụng hiệu quả Big Data sẽ giúp các doanh nghiệp/tổ chức nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng cường khả năng cạnh tranh và tạo ra nhiều giá trị mới. Bài viết sau sẽ chia sẻ những đặc trưng và ứng dụng của công nghệ này trong các lĩnh vực.

1. Big Data (dữ liệu lớn) là gì?

Dữ liệu lớn (Big Data) là một thuật ngữ đề cập đến việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm việc phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư.

Ví dụ: Các công ty như Shopee, Tiki, Youtube, Spotify ứng dụng Big Data để thu thập và phân tích thông tin khách hàng, từ đó cá nhân hóa nội dung đề xuất cho từng người dùng (VD: tiếp tục đề xuất các sản phẩm váy áo cho người dùng có thao tác tìm kiếm những sản phẩm tương tự), từ đó giúp tăng tỉ lệ người dùng chốt đơn, nâng cao doanh thu.

2. Đặc điểm của Big Data

Big Data có 3 “V” chính là:

Volume (Khối lượng): Nhắc đến Big Data là nhắc đến khối lượng dữ liệu cực lớn, thậm chí vượt quá khả năng lưu trữ xử lý của các hệ thống truyền thống. Hiện nay, với sự xuất hiện của các nền tảng lưu trữ như Data lake, quá trình lưu trữ và xử lý dữ liệu đã trở nên dễ dàng và tiện lợi hơn.
Velocity (Tốc độ): Dữ liệu Big Data được tạo ra và thu thập liên tục với tốc độ cao.
Variety (Tính đa dạng): Dữ liệu Big Data có nhiều định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu cảm biến, nhật ký,…

Ngoài ba chữ V gốc này, còn ba chữ V khác thường được đề cập liên quan đến việc khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn: tính xác thực (Veracity), tính biến thiên (Variability) và giá trị (Value).

Tính chính xác (Veracity)

Dữ liệu lớn có thể lộn xộn và dễ xảy ra lỗi, gây khó khăn cho việc kiểm soát chất lượng và độ chính xác của dữ liệu.

Tính biến đổi (Variability)

Dữ liệu được thu thập liên tục thay đổi, điều này có thể dẫn đến sự không nhất quán theo thời gian. Những thay đổi này không chỉ bao gồm những thay đổi về bối cảnh và cách diễn giải mà còn cả các phương pháp thu thập dữ liệu.

Giá trị (Value)

Dữ liệu lớn phải chứa dữ liệu phù hợp, có giá trị với tổ chức/doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, cải thiện hiệu quả hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

3. Các loại dữ liệu lớn

Dựa trên cấu trúc dữ liệu, Big Data có thể được phân loại thành 3 loại chính:

Dữ liệu có cấu trúc

Đây là loại dữ liệu dễ dàng nhất để quản lý và tìm kiếm. Dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ và xử lý ở các định dạng cố định, có thể dễ dàng truy cập và xử lý bằng các công cụ như MySQL, Oracle, SQL Server. Ví dụ: thông tin khách hàng, dữ liệu giao dịch, dữ liệu tài chính,…

Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu này có một số cấu trúc nhất định nhưng không hoàn toàn tuân theo định dạng cố định. Chúng được xử lý bằng các công cụ truyền thống sau khi được xử lý sơ bộ.

Ví dụ: email HTML, XML, JSON,…

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu này không có định dạng cố định và khó khăn trong việc xử lý bằng các công cụ truyền thống. Chúng chiếm phần lớn khối lượng dữ liệu Big Data.

Ví dụ: email, tin nhắn, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu cảm biến, nhật ký,…

Ngoài ra, còn có 3 loại dữ liệu sau:

Dữ liệu không gian địa lý (Geospatial data)

Đây là tập dữ liệu khổng lồ có chứa thông tin về vị trí và thuộc tính của các đối tượng trên Trái đất.

Ví dụ: bản đồ, hình ảnh vệ tinh, dữ liệu cảm biến, dữ liệu giao thông, dữ liệu dân số,…

Dữ liệu ghi nhật ký máy (Machine/ operational logging data)

Dữ liệu máy là thông tin được tạo ra bởi hoạt động của máy tính hoặc ứng dụng mà không có sự tham gia của con người. Ví dụ về dữ liệu máy bao gồm bản ghi chi tiết cuộc gọi và tệp nhật ký ứng dụng.

Dữ liệu nguồn mở (Open source data)

Cơ sở dữ liệu nguồn mở chứa dữ liệu quan trọng trong phần mềm thuộc thẩm quyền của tổ chức. Người dùng cơ sở dữ liệu nguồn mở có thể xây dựng một hệ thống tùy theo nhu cầu và yêu cầu nghề nghiệp của riêng họ. Nó miễn phí và sẵn sàng chia sẻ. Nó có thể đáp ứng bất kỳ sự lựa chọn nào của người dùng bằng cách thay đổi mã nguồn. Cơ sở dữ liệu nguồn mở đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu với chi phí hợp lý hơn từ số lượng ứng dụng đổi mới ngày càng tăng.

4. Cách thức Big Data hoạt động

Big Data hoạt động dựa trên một quy trình gồm nhiều bước liên kết chặt chẽ với nhau, bao gồm:

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình Big Data Analytics. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:

Các nguồn truyền thống

Hệ thống cơ sở dữ liệu: Dữ liệu từ các hệ thống cơ sở dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, chẳng hạn như hệ thống CRM, hệ thống ERP, hệ thống kế toán, v.v.
Các báo cáo: Dữ liệu từ các báo cáo kinh doanh, báo cáo tài chính, báo cáo bán hàng, v.v.
Các cuộc khảo sát khách hàng: Dữ liệu từ các cuộc khảo sát được thực hiện với khách hàng để hiểu nhu cầu và sở thích của họ.

Các nguồn trực tuyến

Mạng xã hội: Dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram, v.v.
Trang web: Dữ liệu từ các trang web của doanh nghiệp, chẳng hạn như dữ liệu lưu lượng truy cập, dữ liệu mua sắm trực tuyến, v.v.
Ứng dụng di động: Dữ liệu từ các ứng dụng di động của doanh nghiệp, chẳng hạn như dữ liệu sử dụng ứng dụng, dữ liệu mua sắm trong ứng dụng, v.v.

Xử lý dữ liệu

Dữ liệu Big Data ở dạng thô và cần được xử lý trước khi có thể phân tích. Quá trình xử lý dữ liệu Big Data bao gồm nhiều bước như:

Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu lỗi, trùng lặp và thiếu sót.
Chuyển đổi dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho việc phân tích.
Tích hợp dữ liệu: Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Phân tích dữ liệu

Dữ liệu Big Data được phân tích bằng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến như Hadoop MapReduce, Apache Spark, Apache Storm, v.v.

Mục tiêu của việc phân tích dữ liệu Big Data là trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, cải thiện hiệu quả hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Trực quan hóa dữ liệu

Dữ liệu Big Data được trực quan hóa bằng các biểu đồ, hình ảnh và bản đồ để giúp người dùng dễ dàng hiểu và nắm bắt thông tin.

Trực quan hóa dữ liệu giúp doanh nghiệp truyền đạt thông tin hiệu quả hơn và hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng.

5. Big Data có vai trò như thế nào trong doanh nghiệp?

Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển và thành công của doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số hiện nay. Dưới đây là một số vai trò chính của Big Data trong doanh nghiệp:

Đưa ra quyết định kịp thời, chính xác

Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đã trở thành một điều bắt buộc và vô cùng quan trọng đối với các nhà quản trị. Phân tích big data giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định dựa trên số liệu rõ ràng thay vì trực giác, hiểu được những gì đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại và sử dụng điều đó để dự đoán những gì có thể xảy ra sớm trong tương lai.

Ví dụ bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể nhận diện xu hướng tìm kiếm và mua hàng của họ, giúp họ điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của mình để hiệu quả đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh

Với Big Data, doanh nghiệp có thể phân tích các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, công ty một cách nhanh chóng. Ví dụ: 1 tháng qua có bao nhiêu khách hàng mới, xác định số lượng hàng tồn, xác định tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng, thống kê ý kiến phản hồi khách hàng… Nhờ vậy, doanh nghiệp có được cái nhìn chi tiết về các hoạt động kinh doanh của mình, giúp cải thiện hiệu suất làm việc của nhân sự và vận hành có tổ chức hơn, hiệu quả hơn.

Tạo lợi thế cạnh tranh

Với dữ liệu lớn, doanh nghiệp cũng có thể theo dõi các hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Bằng cách phân tích website và chiến dịch của đối thủ, đồng thời thu thập được số liệu, tình hình của doanh nghiệp mình, nhà quản trị có thể xác định các điểm và lĩnh vực cần cải thiện để đuổi kịp hay vượt qua đối thủ.

Phát triển các mô hình kinh doanh mới

Với big data, doanh nghiệp có thể tối đa hóa hiệu quả trên toàn bộ mô hình kinh doanh của mình. Đồng thời doanh nghiệp có thể xem dữ liệu về cách các phòng ban làm việc cùng nhau hiệu quả nhất, cách quản lý sự hợp tác giữa các bộ phận và thậm chí cả những gì đối thủ cạnh tranh đang làm.

Tất cả những hiểu biết sâu sắc này có thể giúp nhà quản lý kỳ vọng và đảm bảo rằng mô hình kinh doanh đã chọn hoạt động tối ưu cho doanh nghiệp của mình.

6. Thách thức triển khai Big Data

Khi thế giới của chúng ta ngày càng được số hóa, lượng dữ liệu được tạo ra cũng tăng theo cấp số nhân. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội, hệ thống giao dịch,….

Tuy nhiên, “Big Data” sẽ đi kèm với những thách thức riêng, thường được gọi là “4 V”bao gồm: Khối lượng (Volume), Tốc độ (Velocity), Sự đa dạng (Variety) và Tính chính xác (Veracity).

Khối lượng (Volume)

Lưu trữ: Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra đòi hỏi các giải pháp lưu trữ quy mô lớn, vừa tiết kiệm chi phí vừa có khả năng mở rộng.
Xử lý: Khi khối lượng dữ liệu tăng lên thì độ phức tạp của việc xử lý nó cũng tăng theo. Để xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, các tổ chức thường sử dụng các hệ thống máy tính phân tán như Hadoop, Spark và Flink,…
Chi phí: Việc quản lý khối lượng lớn dữ liệu có thể tốn kém vì nó đòi hỏi cơ sở hạ tầng và công cụ chuyên dụng. Chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn có thể tăng lên nhanh chóng, đặc biệt đối với các tổ chức đang tạo ra khối lượng lớn dữ liệu hàng ngày.
Chất lượng dữ liệu: Khối lượng dữ liệu được tạo cũng có thể ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác của dữ liệu. Với rất nhiều dữ liệu được tạo ra, khó có thể đảm bảo rằng dữ liệu đó đầy đủ mà không xảy ra lỗi.
Quản trị dữ liệu: Doanh nghiệp cần đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tuân thủ các quy định về dữ liệu cũng như quản lý quyền và quyền truy cập dữ liệu.

Tốc độ (Velocity)

Xử lý thời gian thực: Với việc áp dụng ngày càng nhiều các hệ thống thời gian thực và Internet vạn vật (IoT), dữ liệu đang được tạo ra với tốc độ chưa từng thấy, gây khó khăn cho việc xử lý và phân tích trong thời gian thực.
Nhập dữ liệu: Vì dữ liệu được tạo ra với tốc độ cao nên cần có cơ chế nhập dữ liệu hiệu quả để có thể xử lý lượng lớn dữ liệu. Điều này đòi hỏi các đường dẫn nhập dữ liệu mạnh mẽ mới xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau.
Tích hợp dữ liệu: Dữ liệu lớn được tạo từ nhiều nguồn, có thể có các định dạng và cấu trúc khác nhau. Việc tích hợp dữ liệu này có thể là một thách thức vì nó đòi hỏi phải tiêu chuẩn hóa và ánh xạ dữ liệu sang một định dạng chung.
Chất lượng dữ liệu: Với tốc độ truyền dữ liệu cao nên có nguy cơ xảy ra lỗi và thiếu nhất quán trong dữ liệu. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và độ tin cậy của thông tin chi tiết thu được từ dữ liệu.
Lưu trữ dữ liệu: Để xử lý tốc độ dữ liệu cao, cần có hệ thống lưu trữ tốc độ cao có thể xử lý lượng lớn dữ liệu. Các hệ thống lưu trữ dữ liệu truyền thống có thể không theo kịp tốc độ dữ liệu cao.
Bảo mật: Với tốc độ dữ liệu ngày càng tăng, cần có các cơ chế bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Vấn đề này bao gồm việc truyền dữ liệu an toàn, kiểm soát truy cập và cơ chế mã hóa để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Sự đa dạng (Variety)

Với nhiều định dạng dữ liệu đa dạng, việc đảm bảo dữ liệu được chuẩn hóa và nhất quán giữa các nguồn khác nhau là một thách thức. Điều này có thể dẫn đến những khó khăn trong việc tích hợp và phân tích dữ liệu.

Tính chính xác (Veracity)

Tính xác thực bao gồm các vấn đề như độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu. Đây là một thách thức đáng kể vì dữ liệu có thể bị nhiễu, không đầy đủ hoặc có sai sót, dẫn đến phân tích không chính xác, từ đó nhà quản trị đưa ra quyết định sai lầm.

7. Ứng dụng của dữ liệu lớn trong các lĩnh vực

Dữ liệu lớn (Big Data) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho xã hội. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng của dữ liệu lớn trong các lĩnh vực:

Lĩnh vực y tế

Phân tích hình ảnh y tế như ảnh chụp X-quang, MRI, CT scan để hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn và nhanh chóng hơn.
Phân tích dữ liệu bệnh nhân, dữ liệu gen, dữ liệu thử nghiệm lâm sàng để nghiên cứu các phương pháp điều trị mới và phát triển thuốc mới.
Dữ liệu lớn được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân để cá nhân hóa các phương pháp điều trị và chăm sóc sức khỏe cho từng bệnh nhân.

Lĩnh vực tài chính

Phân tích giao dịch tài chính để phát hiện các hành vi gian lận và rửa tiền.
Phân tích dữ liệu thị trường và dữ liệu khách hàng để đánh giá và quản lý rủi ro tài chính.
Phân tích nhu cầu của khách hàng nhằm phát triển các sản phẩm tài chính mới phù hợp với nhu cầu thị trường.

Lĩnh vực bán lẻ

Phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của họ.
Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho từng khách hàng, từ đó tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Dự báo nhu cầu của khách hàng để tối ưu hóa hàng tồn kho và chuỗi cung ứng.

Lĩnh vực sản xuất

Phân tích dữ liệu cảm biến từ các thiết bị sản xuất để dự đoán hỏng hóc thiết bị trước khi xảy ra, giúp giảm thiểu thời gian chết và tăng hiệu quả sản xuất.
Phân tích dữ liệu sản xuất nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm lãng phí và nâng cao hiệu quả.
Phân tích nhu cầu của khách hàng và dữ liệu thị trường để phát triển các sản phẩm mới đáp ứng nhu cầu thị trường.

Chính phủ

Cải thiện dịch vụ công như cấp phép, nộp thuế và an ninh công cộng.
Chống tham nhũng và lãng phí trong Chính phủ.
Phân tích dữ liệu xã hội và kinh tế để Chính phủ lập kế hoạch chính sách hiệu quả hơn.

Ngoài ra, dữ liệu lớn còn được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như:

Tối ưu hóa hệ thống giao thông, giảm tắc nghẽn và tai nạn giao thông.
Quản lý lưới điện, tiết kiệm năng lượng và phát triển năng lượng tái tạo.
Cá nhân hóa việc học tập, đánh giá hiệu quả học tập và cải thiện chất lượng giáo dục.

8. Các công nghệ dành cho Big Data

Công nghệ dữ liệu lớn có thể được phân thành bốn loại chính: lưu trữ dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Lưu trữ dữ liệu

Công nghệ dữ liệu lớn liên quan đến việc lưu trữ dữ liệu để tìm nạp, lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn. Hai công nghệ thường được sử dụng là Apache Hadoop và MongoDB.

Apache Hadoop

Apache là công nghệ dữ liệu lớn được sử dụng rộng rãi nhất. Đây là một nền tảng phần mềm nguồn mở lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trong môi trường điện toán, phân tán trên các cụm phần cứng.

MongoDB

MongoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được sử dụng để lưu trữ khối lượng dữ liệu lớn. Sử dụng cặp khóa-giá trị (đơn vị dữ liệu cơ bản), MongoDB phân loại tài liệu thành các bộ sưu tập.

Khai thác dữ liệu

Các công nghệ dữ liệu lớn như Rapidminer và Presto có thể biến dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thành thông tin sử dụng được.

Rapidminer

Rapidminer là một công nghệ khai thác dữ liệu được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán máy móc và học sâu.

Presto

Presto là một công nghệ truy vấn nguồn mở được Facebook phát triển. Ban đầu công nghệ này dùng để chạy các truy vấn phân tích đối với các tập dữ liệu lớn của Facebook. Hiện tại Presto được áp dụng rộng rãi.

Phân tích dữ liệu

Trong phân tích dữ liệu lớn, công nghệ được sử dụng để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin. Đây là nơi người dùng thực hiện các thuật toán, mô hình và phân tích dự đoán bằng các công nghệ như Apache Spark và Splunk.

Apache Spark

Spark là một công cụ dữ liệu lớn dùng để phân tích dữ liệu. Nó nhanh hơn Hadoop vì Spark sử dụng bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên (RAM).

Splunk

Splunk thu thập thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu lớn. Nó có khả năng tạo biểu đồ, báo cáo và bảng điều khiển. Splunk cũng cho phép người dùng kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào kết quả dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu

Cuối cùng, Big Data được sử dụng để tạo ra những hình ảnh trực quan tuyệt đẹp từ dữ liệu. Trong vai trò định hướng dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu giúp những người quản lý dự án trình bày các đề xuất đến khách hàng theo cách kể lại một câu chuyện có sức ảnh hưởng bằng một biểu đồ đơn giản.

Tableau

Công cụ có giao diện kéo và thả dễ dàng, giúp tạo biểu đồ hình tròn, biểu đồ thanh, sơ đồ hộp, biểu đồ Gantt,… Đây là một nền tảng an toàn cho phép người dùng chia sẻ bảng điều khiển trong thời gian thực.

Looker

Đây là một nền tảng phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh (BI) dựa trên đám mây, giúp các doanh nghiệp khám phá, trực quan hóa và chia sẻ thông tin chi tiết từ dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả.

9. Các use case ứng dụng Big Data trong thực tiễn

Dữ liệu lớn giúp ích rất nhiều trong các hoạt động thực tiễn, bao gồm cả trải nghiệm và phân tích khách hàng, cụ thể như sau:

Phát triển sản phẩm mới

Các doanh nghiệp ứng dụng Big Data để phát triển các sản phẩm mới đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu về nhu cầu, xu hướng tìm kiếm của khách hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố khác, các nhà sản xuất có thể phát triển các sản phẩm mới phù hợp với nhu cầu của thị trường.

Ví dụ: Các “ông lớn” như Netflix, P&G đều đang ứng dụng Big data để dự đoán nhu cầu của khách hàng để đưa ra các sản phẩm/dịch vụ mới.

Tối ưu hóa giá cả

Các nhà bán lẻ sử dụng Big Data để tối ưu hóa giá cả sản phẩm của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu về nhu cầu thị trường, chi phí sản xuất và giá cả của các đối thủ cạnh tranh, các nhà bán lẻ có thể xác định mức giá phù hợp nhất cho sản phẩm của họ để tối đa hóa lợi nhuận.

Ví dụ: Walmart sử dụng Big Data để điều chỉnh giá sản phẩm của họ theo từng khu vực và từng thời điểm.

Phân tích hành vi khách hàng

Các nhà bán lẻ sử dụng Big Data để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, bao gồm sản phẩm họ mua, thời điểm mua, cách thức mua và giá cả họ trả. Phân tích này giúp các nhà bán lẻ hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, từ đó có thể đưa ra các chiến lược tiếp thị và bán hàng hiệu quả và đúng thời điểm hơn.

Ví dụ: Amazon sử dụng Big Data để đề xuất các sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm của họ.

Phát hiện gian lận

Bằng cách phân tích dữ liệu về giao dịch tài chính, các công ty tài chính có thể xác định các giao dịch khả nghi có thể là gian lận.

Ví dụ: MasterCard sử dụng Big Data để phát hiện các giao dịch thẻ tín dụng gian lận.

Dự đoán hỏng hóc thiết bị

Bằng cách phân tích dữ liệu về hiệu suất thiết bị, cảm biến và các yếu tố khác, các nhà sản xuất có thể dự đoán khi nào thiết bị có thể hỏng hóc và thực hiện bảo trì phòng ngừa để tránh gián đoạn sản xuất.

Ví dụ: General Electric (viết tắt là GE) là tập đoàn đa quốc gia của Mỹ dụng Big Data để dự đoán hỏng hóc động cơ máy bay.

Tối ưu hóa quy trình sản xuất

Nhờ việc phân tích dữ liệu về hiệu suất sản xuất, thời gian chết,… Nhà sản xuất có thể xác định các điểm nghẽn trong quy trình sản xuất và thực hiện các thay đổi để cải thiện sản phẩm.

Ví dụ: Toyota sử dụng Big Data để tối ưu hóa quy trình sản xuất ô tô của họ.