Big data (dữ liệu lớn) đang ngày càng chiếm lĩnh trong mọi lĩnh vực đời sống - xã hội, đặc biệt là sản xuất. Cụ thể big data là gì, công nghệ big data, các nhà máy cần làm gì để tận dụng big data?

Big data là gì?

Big data hay còn gọi là dữ liệu lớn, là một thuật ngữ mô tả lượng lớn dữ liệu - cả có cấu trúc và không có cấu trúc - tràn ngập doanh nghiệp hàng ngày.

Nhưng số lượng dữ liệu không quan trọng, những gì các tổ chức làm với dữ liệu mới là quan trọng. Dữ liệu lớn có thể được phân tích để tìm hiểu thông tin chi tiết dẫn đến các quyết định tốt hơn và các động thái kinh doanh chiến lược.

Ai đang sử dụng và cần tập trung vào big data

Dữ liệu lớn là một vấn đề/thách thức/cơ hội lớn đối với các ngành công nghiệp. Sự bùng nổ của IoT, IIoT và các thiết bị được kết nối khác đã tạo ra một sự gia tăng lớn về số lượng thông tin mà các tổ chức thu thập, quản lý và phân tích.

Cùng với dữ liệu lớn là tiềm năng để mở ra những hiểu biết sâu sắc - cho mọi ngành, từ lớn đến nhỏ, từ Bán lẻ, Y tế, Giáo dục, Ngân hàng, Chính phủ, Sản xuất,..

Cụ thể hơn, trong ngành Sản xuất: Vưới việc được trang bị thông tin chi tiết mà dữ liệu lớn có thể cung cấp, các nhà sản xuất có thể nâng cao chất lượng và sản lượng đồng thời giảm thiểu lãng phí - các quy trình quan trọng trong thị trường cạnh tranh cao ngày nay.

Ngày càng có nhiều nhà sản xuất làm việc trong nền văn hóa dựa trên phân tích, có nghĩa là họ có thể giải quyết vấn đề nhanh hơn và đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh nhẹn hơn.

Chúng tôi sẽ nói rõ hơn điều này trong phần Ứng dụng của Big data.

3. Cách triển khai các giải pháp Big data cho các nhà máy

Trước khi các doanh nghiệp có thể đưa dữ liệu lớn vào các hoạt động của họ, họ nên xem xét cách nó lưu chuyển giữa vô số vị trí, nguồn, hệ thống, hay chủ sở hữu, người dùng.

Có 5 bước chính để doanh nghiệp có được định hướng và làm chủ “kết cấu dữ liệu” lớn này như sau:

• Đặt ra chiến lược dữ liệu lớn.
• Xác định được các nguồn dữ liệu lớn.
• Tiến hành truy cập, quản lý, đồng thời lưu trữ dữ liệu.
• Phân tích các chỉ số dữ liệu.
• Đưa ra quyết định trực tiếp dựa trên dữ liệu.

Ứng Dụng công nghệ Big Data trong các ngành

Khi công nghệ big data tiếp tục thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Đã có một sự chuyển đổi trọng tâm đáng kể từ sự cường điệu xung quanh nó sang việc tìm kiếm giá trị thực sự trong việc sử dụng nó.

Trong khi việc hiểu giá trị của Dữ liệu lớn vẫn tiếp tục là một thách thức, những thách thức thực tế khác. Bao gồm tài trợ và lợi tức đầu tư và kỹ năng, tiếp tục duy trì vị trí hàng đầu đối với một số ngành khác nhau đang áp dụng Dữ liệu lớn.

Hầu hết các tổ chức có một số mục tiêu để áp dụng các dự án Dữ liệu lớn. Trong khi mục tiêu chính của hầu hết các tổ chức là nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Các mục tiêu khác bao gồm giảm chi phí, tiếp thị có mục tiêu tốt hơn và làm cho các quy trình hiện có hiệu quả hơn.

Trong thời gian gần đây, các vụ vi phạm dữ liệu cũng khiến bảo mật nâng cao trở thành mục tiêu quan trọng mà các dự án Dữ liệu lớn tìm cách kết hợp. Sau đây ta sẽ tìm hiểu việc  ứng dụng Big Data trong các ngành trong đời sống.

+ Big data trong Ngân hàng và Chứng khoán

Một nghiên cứu về 16 dự án tại 10 ngân hàng đầu tư và bán lẻ hàng đầu cho thấy những thách thức trong ngành này bao gồm: cảnh báo sớm gian lận chứng khoán, phân tích đánh dấu, phát hiện gian lận thẻ, lưu trữ các dấu vết kiểm toán, báo cáo rủi ro tín dụng doanh nghiệp, khả năng hiển thị thương mại, chuyển đổi dữ liệu khách hàng, phân tích xã hội cho giao dịch, phân tích hoạt động CNTT và phân tích tuân thủ chính sách CNTT, trong số những phân tích khác.

Ủy ban Giao dịch Chứng khoán (SEC) đang sử dụng Dữ liệu lớn để giám sát hoạt động thị trường tài chính. Họ hiện đang sử dụng phân tích mạng và bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để bắt hoạt động giao dịch bất hợp pháp trên thị trường tài chính.

Các nhà giao dịch bán lẻ, các ngân hàng lớn, quỹ đầu cơ và những cái gọi là 'ông lớn' khác trên thị trường tài chính sử dụng Dữ liệu lớn để phân tích thương mại được sử dụng trong giao dịch tần suất cao, phân tích hỗ trợ quyết định trước giao dịch, đo lường cảm xúc, Phân tích dự đoán, v.v. .

Ngành này cũng dựa nhiều vào Dữ liệu lớn để phân tích rủi ro, bao gồm; chống rửa tiền, quản lý rủi ro doanh nghiệp theo yêu cầu, "Biết khách hàng của bạn" và giảm thiểu gian lận.

+ Data Analytics trong Truyền thông và Giải trí

Vì người tiêu dùng mong đợi đa phương tiện theo yêu cầu ở các định dạng khác nhau và nhiều loại thiết bị, một số thách thức về dữ liệu lớn trong ngành truyền thông, truyền thông và giải trí bao gồm:

• Thu thập, phân tích và sử dụng thông tin chi tiết về người tiêu dùng
• Tận dụng nội dung mạng xã hội và thiết bị di động
• Hiểu các mô hình sử dụng nội dung đa phương tiện, thời gian thực

Các tổ chức trong ngành này đồng thời phân tích dữ liệu khách hàng cùng với dữ liệu hành vi để tạo hồ sơ khách hàng chi tiết có thể được sử dụng để:

• Tạo nội dung cho các đối tượng mục tiêu khác nhau
• Đề xuất nội dung theo yêu cầu
• Đo lường hiệu suất nội dung

Một trường hợp điển hình là Giải vô địch Wimbledon (Video trên YouTube) tận dụng Dữ liệu lớn để phân tích cảm xúc chi tiết về các trận đấu quần vợt cho người dùng TV, thiết bị di động và web trong thời gian thực.

Spotify, một dịch vụ âm nhạc theo yêu cầu, sử dụng phân tích Dữ liệu lớn của Hadoop, để thu thập dữ liệu từ hàng triệu người dùng trên toàn thế giới và sau đó sử dụng dữ liệu đã phân tích để đưa ra các đề xuất âm nhạc phù hợp cho từng người dùng.

Amazon Prime, được định hướng để cung cấp trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng bằng cách cung cấp video, nhạc và sách Kindle tại một cửa hàng duy nhất, cũng sử dụng rất nhiều Dữ liệu lớn.

+ Ứng dụng big data là gì trong lĩnh vực giáo dục

Từ quan điểm kỹ thuật, một thách thức đáng kể trong ngành giáo dục là kết hợp dữ liệu lớn từ các nguồn và nhà cung cấp khác nhau. Và sử dụng dữ liệu đó trên các nền tảng không được thiết kế cho các dữ liệu khác nhau.

Từ quan điểm thực tế, nhân viên và các tổ chức phải học các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mới.

Về mặt kỹ thuật, có những thách thức đối với việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau trên các nền tảng khác nhau. Và từ các nhà cung cấp khác nhau không được thiết kế để hoạt động với nhau.

Về mặt chính trị, các vấn đề về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu cá nhân liên quan đến big data analytics được sử dụng cho mục đích giáo dục là một thách thức.

Big data analytics trong sản xuất và tài nguyên thiên nhiên

Nhu cầu về tài nguyên thiên nhiên ngày càng tăng, bao gồm dầu mỏ, sản phẩm nông nghiệp, khoáng sản, khí đốt, kim loại, v.v., đã dẫn đến sự gia tăng về khối lượng, độ phức tạp và tốc độ của dữ liệu là một thách thức cần xử lý.

Trong ngành tài nguyên thiên nhiên, Dữ liệu lớn cho phép tạo mô hình dự đoán để hỗ trợ việc ra quyết định đã được sử dụng để nhập và tích hợp một lượng lớn dữ liệu từ dữ liệu không gian địa lý, dữ liệu đồ họa, văn bản và dữ liệu thời gian. Các lĩnh vực quan tâm nơi điều này đã được sử dụng bao gồm; giải thích địa chấn và đặc tính vỉa.

Ứng dụng của Big data đối với chính phủ

Dữ liệu lớn đang được sử dụng trong việc phân tích một lượng lớn các yêu cầu về khuyết tật xã hội được gửi đến Cơ quan Quản lý An sinh Xã hội (SSA) dưới dạng dữ liệu phi cấu trúc. Phân tích được sử dụng để xử lý thông tin y tế nhanh chóng và hiệu quả nhằm đưa ra quyết định nhanh hơn và phát hiện các tuyên bố đáng ngờ hoặc gian lận.

Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm (FDA) đang sử dụng Dữ liệu lớn để phát hiện và nghiên cứu các mẫu bệnh tật liên quan đến thực phẩm. Điều này cho phép đáp ứng nhanh hơn, dẫn đến điều trị nhanh hơn và ít tử vong hơn.

Bộ An ninh Nội địa sử dụng Dữ liệu lớn cho một số trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn được phân tích từ các cơ quan chính phủ khác nhau và được sử dụng để bảo vệ đất nước.

Big data ứng dụng trong bán buôn bán lẻ

Từ các nhà bán lẻ và nhà bán buôn truyền thống truyền thống cho đến các nhà kinh doanh thương mại điện tử ngày nay, ngành công nghiệp này đã thu thập rất nhiều dữ liệu theo thời gian.

Dữ liệu này, được lấy từ thẻ khách hàng thân thiết, máy quét POS, RFID, v.v. không được sử dụng đủ để cải thiện toàn bộ trải nghiệm của khách hàng. Bất kỳ thay đổi và cải tiến nào được thực hiện đều diễn ra khá chậm.

Dữ liệu lớn từ dữ liệu khách hàng trung thành, POS, kho lưu trữ, dữ liệu nhân khẩu học địa phương tiếp tục được các cửa hàng bán lẻ và bán buôn thu thập.

Trong hội nghị thương mại bán lẻ Big Show ở New York năm 2014, các công ty như Microsoft, Cisco và IBM đã bày tỏ sự cần thiết của ngành bán lẻ trong việc sử dụng Dữ liệu lớn để phân tích và các mục đích sử dụng khác, bao gồm:

Big data trong lĩnh vực giao thông vận tải

Trong thời gian gần đây, lượng dữ liệu khổng lồ từ mạng xã hội dựa trên vị trí và dữ liệu tốc độ cao từ viễn thông đã ảnh hưởng đến hành vi du lịch. Đáng tiếc, nghiên cứu để tìm hiểu hành vi du lịch đã không tiến triển nhanh chóng.

Ở hầu hết các nơi, mô hình nhu cầu vận tải vẫn dựa trên các cấu trúc truyền thông xã hội mới chưa được hiểu rõ.

Một số ứng dụng Dữ liệu lớn của các chính phủ, tổ chức tư nhân và cá nhân bao gồm:

Các chính phủ sử dụng Dữ liệu lớn: kiểm soát giao thông, lập kế hoạch tuyến đường, hệ thống giao thông thông minh, quản lý tắc nghẽn (bằng cách dự đoán tình trạng giao thông).

Khu vực tư nhân sử dụng Big data trong vận tải: quản lý doanh thu, cải tiến công nghệ, hậu cần và tạo lợi thế cạnh tranh (bằng cách tổng hợp các chuyến hàng và tối ưu hóa việc vận chuyển hàng hóa).

Việc sử dụng công nghệ big data cho từng cá nhân bao gồm lập kế hoạch lộ trình để tiết kiệm nhiên liệu và thời gian, để sắp xếp việc đi lại trong du lịch, v.v.

Q Systems là đại diện tại Việt Nam của Wonderware/AVEVA- Hãng cung cấp các giải pháp công nghiệp hàng đầu thế giới, chắc chắn sẽ là đối tác tin cậy của bạn trong con đường Số hóa/ nâng cao năng suất nhà máy của bạn.

Hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn thêm. 

Q Systems:

• Email: qsystems@hn.vnn.vn
• Tel: (+84) 24.3976 0144.