Big data là gì? 7 đặc điểm quan trọng và ứng dụng của dữ liệu lớn

Khi dữ liệu trở nên quá lớn, quá nhanh và quá đa dạng để xử lý bằng các công cụ truyền thống, khái niệm Big Data xuất hiện như một bước tiến quan trọng giúp doanh nghiệp chuyển đổi sang mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven). Cùng Cogover tìm hiểu Big Data là gì, ứng dụng của dữ liệu lớn trong thực tế.

1. Big data là gì?

Big data (dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để chỉ khối lượng dữ liệu rất lớn, tăng trưởng với tốc độ cao và đa dạng về định dạng, đến mức các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống (như Excel, phần mềm kế toán thông thường…) không còn đáp ứng được.

Nói đơn giản, big data là:

• Dữ liệu nhiều đến mức “không thể đếm nổi” theo cách thông thường

• Được tạo ra liên tục mỗi giây (từ khách hàng, máy móc, thiết bị, website, mạng xã hội…)

• Đến từ rất nhiều nguồn khác nhau và dưới nhiều dạng khác nhau

Để dễ hình dung, big data có thể bao gồm:

• Dữ liệu giao dịch bán hàng của hàng triệu đơn mỗi ngày

• Lịch sử truy cập website, hành vi click chuột của khách hàng

• Bình luận, tin nhắn, bài đăng trên mạng xã hội

• Dữ liệu từ cảm biến, máy móc, camera, thiết bị IoT

• Dữ liệu log hệ thống, ứng dụng, phần mềm nội bộ

Xem thêm: AI viết tắt là gì? Ứng dụng của công nghệ AI trong các lĩnh vực

2. Các loại Big data

Big Data trong doanh nghiệp không chỉ khác nhau về nguồn dữ liệu mà còn khác nhau về kiểu cấu trúc, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến cách lưu trữ và xử lý. Dưới đây là 3 nhóm dữ liệu phổ biến nhất trong Big Data.

2.1 Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu được tổ chức rõ ràng theo bảng, cột, hàng, giống như trong Excel hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL). Loại dữ liệu này dễ thu thập, dễ lưu trữ và dễ phân tích bằng công cụ truyền thống.

Ví dụ:

• Thông tin khách hàng (tên, số điện thoại, email)

• Lịch sử giao dịch bán hàng

• Báo cáo tài chính

• Dữ liệu tồn kho, sản phẩm

Đặc điểm:

• Định dạng rõ ràng

• Tìm kiếm nhanh

• Phù hợp với hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (MySQL, PostgreSQL, SQL Server…)

2.2 Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured Data)

Dữ liệu bán cấu trúc không tuân theo bảng biểu cố định, nhưng vẫn có quy tắc hoặc thẻ đánh dấu giúp máy tính hiểu và phân tích. Đây là nhóm dữ liệu ngày càng phổ biến trong các hệ thống web và phần mềm.

Ví dụ:

• Email (có tiêu đề, người gửi, nội dung)

• File JSON, XML

• Nhật ký hệ thống (log)

• Dữ liệu từ API

Đặc điểm:

• Không cứng nhắc như dữ liệu có cấu trúc

• Vẫn có “khung” để trích xuất thông tin

• Cần công cụ phân tích chuyên biệt (Hadoop, Spark…)

2.3 Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

Đây là nhóm dữ liệu chiếm phần lớn trong Big Data nhưng lại khó xử lý nhất. Dữ liệu phi cấu trúc không có mô hình hay khung cố định, do đó cần các công nghệ AI, Machine Learning để phân tích.

Ví dụ:

• Văn bản tự do: bình luận mạng xã hội, tin nhắn, email dài

• Hình ảnh, âm thanh, video

• File PDF, tài liệu scan

• Nội dung website

Đặc điểm:

• Đa dạng, thiếu quy tắc

• Khó phân loại thủ công

• Đòi hỏi hệ thống lưu trữ và xử lý mạnh (NoSQL, AI, Deep Learning…)

3. 7 đặc điểm quan trọng của Big data

Big Data không chỉ đơn thuần là “dữ liệu lớn”, mà còn sở hữu nhiều đặc tính khiến nó trở thành nguồn tài nguyên chiến lược cho doanh nghiệp trong thời đại số. Để hiểu đúng và khai thác hiệu quả, cần nắm rõ 7 đặc điểm cốt lõi dưới đây:

3.1 Volume (Khối lượng)

Volume đề cập đến quy mô dữ liệu cực lớn, có thể lên đến hàng terabyte, petabyte hoặc cao hơn. Doanh nghiệp hiện nay tạo ra dữ liệu từ vô số điểm chạm: giao dịch, thiết bị IoT, camera, website, mạng xã hội… khiến dung lượng tăng theo cấp số nhân. Vì vậy, hệ thống lưu trữ truyền thống khó đáp ứng, buộc doanh nghiệp phải dùng nền tảng lưu trữ phân tán như Hadoop, Data Lake.

3.2 Velocity (Tốc độ)

Velocity nói về tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Ví dụ: hệ thống thanh toán, cảm biến nhà máy, luồng truy cập website… đều tạo dữ liệu liên tục. Doanh nghiệp phải có khả năng thu thập, phân tích ngay lập tức để đưa ra quyết định nhanh, giảm độ trễ vận hành và tối ưu trải nghiệm khách hàng.

3.3 Variety (Đa dạng)

Variety thể hiện sự đa dạng về định dạng và nguồn dữ liệu, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, file log, dữ liệu cảm biến… Sự phong phú này giúp doanh nghiệp có góc nhìn đa chiều hơn nhưng cũng làm phức tạp quy trình xử lý, đòi hỏi hệ thống linh hoạt hỗ trợ cả structured, semi-structured và unstructured data.

3.4 Veracity (Tính xác thực)

Veracity đề cập đến độ tin cậy và mức độ chính xác của dữ liệu. Dữ liệu lớn thường được thu thập từ nhiều nguồn, dễ xảy ra trùng lặp, sai lệch hoặc thiếu thông tin. Đảm bảo tính xác thực giúp doanh nghiệp phân tích đúng bản chất vấn đề, tránh đưa ra quyết định sai lầm dựa trên dữ liệu “nhiễu” hoặc không chuẩn.

3.5 Value (Giá trị)

Value là giá trị mà doanh nghiệp thu được khi khai thác Big Data đúng cách. Không phải dữ liệu nào cũng hữu ích; giá trị chỉ xuất hiện khi dữ liệu được xử lý, phân tích và biến thành insight phục vụ kinh doanh: tối ưu chi phí, tăng doanh thu, cá nhân hóa trải nghiệm, dự báo xu hướng. Đây cũng là lý do Big Data trở thành tài sản quan trọng của doanh nghiệp hiện đại.

3.6 Variability (Biến động)

Variability phản ánh mức độ thay đổi và biến động của dữ liệu theo thời gian. Hành vi khách hàng có thể thay đổi theo mùa, theo chiến dịch marketing, hoặc theo xu hướng xã hội. Hệ thống Big Data cần đủ linh hoạt để xử lý dữ liệu không ổn định và tránh kết luận sai do dữ liệu biến thiên mạnh.

3.7 Visualization (Trực quan hóa)

Visualization là khả năng biến dữ liệu lớn thành biểu đồ, dashboard, báo cáo trực quan, giúp người dùng dễ hiểu và ra quyết định nhanh. Với Big Data, trực quan hóa đóng vai trò cực kỳ quan trọng vì nếu chỉ để dữ liệu thô, doanh nghiệp sẽ không thể nhìn ra xu hướng hay vấn đề. Các công cụ như Power BI, Tableau, Looker Studio… giúp trực quan hóa hàng triệu bản ghi một cách sinh động và hiệu quả.

4. Một số ứng dụng thực tế của Big data

Big Data đang trở thành nền tảng quan trọng trong hoạt động của doanh nghiệp hiện đại, giúp tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ ra quyết định chiến lược. Dữ liệu lớn không chỉ mang lại góc nhìn sâu hơn về hành vi người dùng mà còn mở ra cơ hội đổi mới trong nhiều lĩnh vực.

• Trong Marketing và bán hàng, Big Data giúp doanh nghiệp theo dõi hành vi khách truy cập, phân tích hành trình mua hàng, dự đoán nhu cầu và cá nhân hóa thông điệp theo từng nhóm khách hàng. Nhờ đó, doanh nghiệp tối ưu chi phí quảng cáo, tăng tỷ lệ chuyển đổi và xác định chiến dịch nào mang lại doanh thu tốt nhất.

• Trong chăm sóc khách hàng, hệ thống Big Data hỗ trợ phân tích lịch sử tương tác, hành vi sử dụng dịch vụ, mức độ hài lòng để đưa ra gợi ý xử lý kịp thời. Các doanh nghiệp có thể triển khai chatbot, hệ thống gợi ý hoặc phân nhóm khách hàng để nâng cao trải nghiệm.

• Trong vận hành và sản xuất, Big Data được dùng để giám sát thiết bị, phân tích dữ liệu cảm biến để dự báo lỗi và bảo trì định kỳ. Điều này giảm downtime, tối ưu chi phí và nâng cao hiệu suất dây chuyền sản xuất.

• Trong tài chính – ngân hàng, Big Data hỗ trợ phát hiện gian lận giao dịch, đánh giá rủi ro tín dụng, phân tích hành vi chi tiêu và đề xuất sản phẩm tài chính phù hợp. Nhờ xử lý thời gian thực, ngân hàng có thể ngăn chặn rủi ro ngay khi phát sinh.

• Trong thương mại điện tử: dữ liệu lớn giúp đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, tối ưu quản lý tồn kho, dự báo nhu cầu và xử lý đơn hàng nhanh hơn. Đây cũng là nền tảng để xây dựng hệ thống gợi ý giống như Amazon, Shopee hay TikTok Shop.

• Trong y tế, Big Data hỗ trợ phân tích dữ liệu bệnh án, hình ảnh y khoa, lịch sử điều trị để hỗ trợ chẩn đoán nhanh và chính xác hơn. Ngoài ra, dữ liệu lớn còn được dùng để dự báo dịch bệnh và tối ưu quản lý bệnh viện.

• Trong giao thông và đô thị thông minh, Big Data được ứng dụng để phân tích lưu lượng xe, dự báo tắc đường, tối ưu hóa tín hiệu đèn giao thông và nâng cao chất lượng dịch vụ công.

5. Nền tảng quản trị doanh nghiệp tích hợp phân tích dữ liệu

Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng trở thành tài sản quan trọng, doanh nghiệp không chỉ cần thu thập thông tin mà còn phải có khả năng lưu trữ, phân tích và khai thác dữ liệu một cách toàn diện. Một nền tảng quản trị hợp nhất – nơi dữ liệu từ bán hàng, nhân sự, vận hành, tài chính, marketing… được kết nối liền mạch, chính là chìa khóa để tận dụng sức mạnh của Big Data. 

Đây cũng là lý do các doanh nghiệp đang dịch chuyển sang sử dụng nền tảng quản trị số như Cogover No-code/AI, một nền tảng giúp doanh nghiệp vận hành tập trung và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

Cogover được xây dựng dựa trên các trụ cột dữ liệu quan trọng như CRM – Nhân sự – Công việc & Hiệu suất – Tài chính – Tự động hóa quy trình, cho phép doanh nghiệp hợp nhất mọi dòng dữ liệu vào một hệ thống duy nhất. Nhờ đó, doanh nghiệp dễ dàng theo dõi toàn bộ hành trình khách hàng, đánh giá hiệu suất nhân sự, kiểm soát tài chính, tối ưu quy trình và tạo ra insight giá trị từ Big Data.

Cogover CRM: Đây là “trái tim dữ liệu” về khách hàng – bán hàng – marketing của doanh nghiệp. Cogover CRM thu thập toàn bộ thông tin khách hàng, lịch sử tương tác, pipeline cơ hội, hiệu suất đội sales và dữ liệu chiến dịch marketing vào một kho dữ liệu thống nhất. AI và No-code giúp doanh nghiệp tùy chỉnh quy trình bán hàng, xây dựng báo cáo real-time và phân tích sâu hành vi khách hàng.

Cogover Process: Là nền tảng tự động hóa quy trình mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp số hóa và chuẩn hóa mọi luồng công việc phức tạp. Từ quy trình phê duyệt, quy trình bán hàng, chăm sóc khách hàng cho đến nghiệp vụ vận hành nội bộ, tất cả đều có thể tự động hóa bằng Triggered Flow, Sequence Flow, Manual Flow, Schedule Flow. Cogover Process giúp giảm thời gian xử lý và tạo dữ liệu chuẩn hóa xuyên suốt các phòng ban.

Cogover Task: Nền tảng quản lý công việc & hiệu suất giúp doanh nghiệp theo dõi nhiệm vụ, phân công công việc, kiểm soát tiến độ và đánh giá năng suất đội ngũ theo thời gian thực. Dữ liệu từ Task được kết nối với CRM và Process, tạo thành một chuỗi dữ liệu liền mạch từ chiến lược – vận hành – báo cáo.

Cogover People: Quản trị nhân sự toàn diện từ hồ sơ nhân viên, chấm công & tính lương, KPI, đánh giá hiệu suất cho đến chính sách nội bộ. Mọi dữ liệu nhân sự đều được lưu trữ tập trung, hỗ trợ phân tích năng suất, dự đoán biến động nhân sự và đưa ra quyết định quản trị đội ngũ chính xác hơn.

Cogover Finance (nếu doanh nghiệp cần): Hỗ trợ quản lý chi phí, công nợ, ngân sách, hồ sơ chứng từ và các nghiệp vụ tài chính khác. Dữ liệu tài chính được tích hợp trực tiếp vào hệ thống, giúp doanh nghiệp theo dõi dòng tiền và phân tích lợi nhuận theo thời gian thực.

Nhờ cấu trúc “platform-first”, Cogover không chỉ là một phần mềm đơn lẻ mà là một nền tảng quản trị hợp nhất, nơi Big Data được khai thác để tối ưu vận hành, nâng cao năng suất và hỗ trợ ra quyết định chiến lược. Đây chính là nền tảng giúp doanh nghiệp bứt phá trong kỷ nguyên số hóa và cạnh tranh bằng dữ liệu.

DÙNG THỬ MIỄN PHÍ

Tổng kết.

Big Data không chỉ là xu hướng công nghệ mà đã trở thành nền tảng chiến lược giúp doanh nghiệp phân tích sâu hơn về khách hàng, tối ưu quy trình và đưa ra quyết định chính xác hơn. Để biến Big Data thành giá trị thực tiễn, doanh nghiệp cần một nền tảng quản trị hợp nhất như Cogover – nơi mọi dữ liệu được kết nối liền mạch, phân tích trực quan và hỗ trợ tự động hóa toàn bộ quy trình vận hành. Đây chính là chìa khóa giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và dẫn đầu trong thời đại chuyển đổi số.