Big Data là gì? Khái niệm về Big Data bạn nên biết

Hãy tưởng tượng bạn vừa tung ra một chiến dịch tiếp thị và đổ hàng tỷ đồng vào quảng cáo đa kênh. Lượt tiếp cận cao ngất ngưởng, nhưng tỷ lệ chuyển đổi lại gần như bằng không. Lý do rất đơn giản: Bạn đang phán đoán dựa trên cảm tính. Cùng lúc đó, đối thủ của bạn lại chốt đơn liên tục vì họ biết chính xác khách hàng muốn gì, ngay cả khi người dùng chưa kịp gõ từ khóa lên thanh công cụ tìm kiếm. Bí mật đằng sau sự chênh lệch đáng sợ đó chính là Big Data.

Nếu bạn cho rằng dữ liệu lớn chỉ là sân chơi của các ông lớn công nghệ toàn cầu, bạn đang bỏ lỡ mỏ vàng lớn nhất trong kỷ nguyên kinh doanh kỹ thuật số. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn sâu sắc, rành mạch và thực chiến nhất về Big Data. Chúng ta sẽ cùng bóc tách cách dữ liệu đang tái định hình toàn bộ tư duy làm Digital Marketing, triển khai SEO Thematic Content và tối ưu doanh thu cho doanh nghiệp.

Big Data Là Gì? Bản Chất Thực Sự Của Dữ Liệu Lớn

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ những tập hợp dữ liệu có khối lượng khổng lồ, tốc độ gia tăng chóng mặt và vô cùng đa dạng về chủng loại. Khối lượng dữ liệu này lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống hoàn toàn bất lực trong việc thu thập, lưu trữ và phân tích chúng.

Tuy nhiên, nếu chỉ hiểu đơn thuần là dữ liệu nhiều thì chưa đủ. Giá trị thực sự của Big Data không nằm ở dung lượng lưu trữ trên các hệ thống Cloud Computing. Giá trị cốt lõi nằm ở cách doanh nghiệp khai thác tập dữ liệu đó để tìm ra các quy luật ẩn giấu, xu hướng thị trường và chân dung khách hàng mục tiêu. Từ đó, chủ doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định Data-driven Marketing chính xác tuyệt đối.

Dựa trên thực tế thì lượng lớn dữ liệu và với các dự án lớn thì sẽ nằm trong phạm vi của exabyte. Các Big Data được đánh giá cao nhờ sở hữu 3 điểm đặc trưng sau:

• Các khối dữ liệu vô cùng lớn.
• Sở hữu rất nhiều loại dữ liệu đa dạng khác.
• Có vận tốc mà các dữ liệu cần phải được xử lý và đưa vào phân tích.

Các dữ liệu này sẽ được tạo thành các kho dữ liệu lớn hơn và có thể được đến từ các nguồn bao gồm: trang web, các phương tiện truyền thông xã hội, các ứng dụng dành cho máy tính, các ứng dụng trên thiết bị, thí nghiệm khoa học kỹ thuật và kể cả trong các thiết bị trong mạng lưới kết nối internet.

Khái niệm Big Data là gì thường đi kèm với những thành phần được đánh giá có liên quan, để cho phép các tổ chức có thể thực hiện đưa dữ liệu vào ứng dụng thực tế và chú trọng giải quyết một số vấn đề khác trong kinh doanh.

Ứng dụng này bao gồm: về cơ sở hạ tầng của ngành IT, là cần thiết để thực hiện hỗ trợ cho Big Data, một số phân tích khác được áp dụng với dữ liệu, các công nghệ cần thiết dành cho những dự án Big Data, các bộ kỹ năng có liên quan và những trường hợp thực tế sở hữu ý nghĩa cùng với Big Data.

Quy Tắc 5V Định Hình Dữ Liệu Lớn

Để nhận diện một hệ thống dữ liệu có thực sự là Big Data hay không, các chuyên gia phân tích dữ liệu thường dựa vào mô hình 5V cốt lõi. Hiểu rõ 5 yếu tố này sẽ giúp Marketer biết mình đang đối mặt với tài nguyên gì.

• Volume: Đây là khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi giây từ mạng xã hội, lịch sử giao dịch, lượt nhấp chuột và các thiết bị kết nối IoT.
• Velocity: Tốc độ xử lý và cập nhật dữ liệu diễn ra theo thời gian thực. Một bài đăng viral trên mạng xã hội có thể tạo ra hàng triệu luồng dữ liệu chỉ trong vài phút.
• Variety: Dữ liệu không chỉ tồn tại ở dạng văn bản hay con số chuẩn hóa trong bảng tính. Chúng bao gồm hình ảnh, video, tệp âm thanh, lịch sử tìm kiếm và các bình luận phân mảnh.
• Veracity: Mức độ tin cậy của dữ liệu. Khối lượng càng lớn, độ nhiễu càng cao. Việc làm sạch dữ liệu để loại bỏ thông tin rác là bước sống còn trước khi phân tích.
• Value: Yếu tố quan trọng nhất. Hàng petabyte dữ liệu sẽ vô nghĩa nếu không thể chuyển hóa thành báo cáo kinh doanh, chiến lược SEO hay kế hoạch tối ưu tỷ lệ chuyển đổi.

Trong kinh doanh online, khi bạn theo dõi hành trình của một người dùng từ lúc họ xem quảng cáo Facebook, nhấp vào liên kết đọc bài blog, đến lúc thêm sản phẩm vào giỏ hàng rồi thoát trang. Toàn bộ chuỗi sự kiện đó chính là một mảnh ghép nhỏ nhưng mang lại giá trị to lớn trong bức tranh Big Data của doanh nghiệp.

Dữ liệu là tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp hiện đại, nhưng nó chỉ thực sự có giá trị khi bạn biết cách khai thác, phân tích và chuyển hóa nó thành những hành động cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

— Tạp chí HubSpot

Tại Sao Big Data quan trọng với Digital Marketing?

Làm Marketing mà không có dữ liệu giống như lái xe trong đêm tối mà không bật đèn. Big Data đóng vai trò là hệ thống định vị GPS, dẫn đường cho mọi quyết định chiến lược của doanh nghiệp từ việc phát triển sản phẩm đến phân phối nội dung.

Thấu Hiểu Customer Journey Sâu Sắc

Hành trình khách hàng hiện đại không còn là một đường thẳng đơn giản từ nhận thức đến mua hàng. Người dùng chuyển đổi liên tục giữa thiết bị di động, máy tính bàn, mạng xã hội và cửa hàng thực tế. Big Data cho phép Marketer vẽ lại chính xác bản đồ di chuyển phức tạp này.

Bằng cách phân tích các điểm chạm đa kênh, bạn sẽ biết được bài viết SEO nào đang thu hút Traffic chất lượng nhất. Bạn cũng sẽ phát hiện ra video ngắn nào trên TikTok đang giữ chân người xem lâu nhất và dẫn họ trực tiếp đến trang đích. Mọi quyết định tối ưu tỷ lệ chuyển đổi đều bắt nguồn từ sự thấu hiểu hành vi tệp khách hàng tiềm năng dựa trên dữ liệu thực tế.

Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Người Dùng Triệt Để

Người tiêu dùng ngày nay vô cùng khó tính. Họ sẽ bỏ qua ngay lập tức những thông điệp quảng cáo chung chung. Big Data là chìa khóa để triển khai chiến lược cá nhân hóa trải nghiệm người dùng ở quy mô lớn.

Các thuật toán Machine Learning sẽ quét qua lịch sử tìm kiếm, thói quen mua sắm và sở thích cá nhân để đề xuất đúng sản phẩm mà người dùng đang khao khát. Khi một người dùng tìm kiếm thông tin về cách chữa rụng tóc, hệ thống sẽ tự động bám đuổi bằng các bài viết Thematic Content chuyên sâu về nguyên nhân gây rụng tóc, sau đó mới khéo léo giới thiệu sản phẩm tinh dầu bưởi phục hồi.

Các ứng dụng đang sử dụng Big data

Big data và phân tích có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn (Big Data) trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.

Ngành Ngân hàng

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả thể hiện vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính.

Ngành y tế

Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò khá quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe con người ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe.

Thương mại điện tử

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

Ngành bán lẻ

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Từ những dữ liệu thu thập được có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.

Digital Marketing

Digital Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã tiếp sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào.

Ngăn chặn nội dung đen

Ví dụ cụ thể như là Extension (Chrome, Firefox, Safari…) Có nhiều addon phục vụ cho việc content filtering miễn phí sử dụng Bigdata để thu thập và dự đoán xem nội dung đó có phù hợp không. Ví dụ chức năng Ad Block nhanh chóng block các banner, pop ups, video ads gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi. Sau đó nó lập tức thu thập và gửi về server blacklist những yếu tố này. Data càng nhiều thì tỷ lệ nhận diện và block ngày càng chính xác.