Sự sụp đổ của dữ liệu lớn (Big Data) và sự xuất hiện của dữ liệu thông minh (Smart Data ) đang giúp đáp ứng nhu cầu
Kỷ nguyên của bigdata đã kết thúc. Dữ liệu là một thành phần quan trọng tạo nên mối quan hệ bền chặt, lâu dài, cùng có lợi giữa doanh nghiệp và khách hàng trong một thời gian dài. Họ đã cung cấp một cách để các nhà điều hành doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và đáp ứng nhu cầu của họ dựa trên các sở thích trước đó. Nhưng rất nhanh, màn đêm đã thay đổi.
Chúng ta đã tạm biệt bigdata trong kinh doanh , vậy điều gì tiếp theo? Vâng, đó là dữ liệu thông minh . Sự xuất hiện của dữ liệu thông minh đã tạo ra một chỗ đứng vững chắc cho các công ty trong việc trang bị cho họ để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao.
‘ Bigdata ‘, thuật ngữ mở đầu cho hơn 800 triệu kết quả trong tìm kiếm của Google đã thống trị chúng ta trong hai thập kỷ qua. Bắt đầu từ việc cung cấp một phương tiện thông tin chi tiết hiệu quả đến tối ưu hóa lợi tức đầu tư và tăng trưởng, bigdata trong kinh doanh đã đóng một vai trò quan trọng. Thật không may, trong suốt quá trình đó, các nhà tiếp thị đã gặp khó khăn trong việc giải quyết các câu đố về dữ liệu. Cho dù đó là tích lũy dữ liệu phù hợp, tổ chức dữ liệu để có thể dễ dàng phân tích hoặc có thể trích xuất thông tin chi tiết hữu ích, có một số thách thức mà các kỹ sư dữ liệu đang thực hiện để rút ra thông tin chi tiết. Lĩnh vực công nghệ đang phát triển.
Mặc dù một số công nghệ đã đạt được mức độ phổ biến cao nhất tại một thời điểm, nhưng chúng dần dần tiếp tục phát triển sau khi nhận thấy rằng dữ liệu của chúng đã hết. Điều tương tự cũng đang xảy ra với bigdata . Khi công nghệ đã đạt đến mức bão hòa, nó đang dần trở thành dữ liệu thông minh. Các nhà khoa học dữ liệu từ lâu đã phàn nàn về việc dành khoảng 80% thời gian của họ để làm sạch, xác minh và chuẩn bị dữ liệu. May mắn thay, vì dữ liệu thông minh trở nên hữu ích với cơ chế được làm sạch, xác minh và thụ tinh tốt, nên thế giới thấy nó dễ dàng xử lý.
Tạo dữ liệu lớn
Bigdata là một thuật ngữ tiếp thị tuyệt vời, nhưng trên thực tế, tất cả chỉ có vậy. Lượng dữ liệu khổng lồ không có gì hữu ích nếu không có được cái nhìn sâu sắc từ nó. Khi các công ty trở nên quen thuộc hơn với việc xử lý dữ liệu và các nhà cung cấp dịch vụ loại bỏ sự phức tạp hơn, bigdata trong kinh doanh sẽ trở nên lớn. Nhưng dữ liệu không chết. Nó chỉ đang chuyển đổi sang một hình thức dễ dàng hơn. Đến năm 2025, người ta dự đoán rằng toàn cầu dữ liệu toàn cầu sẽ là 175 zettabyte, tăng từ 50 zettabyte vào năm 2020. Từ đó, chúng tôi đang chuẩn bị cho một tương lai nơi dữ liệu bùng nổ theo cấp số nhân và chúng tôi có các nguồn để lưu trữ và tận dụng nó một cách tốt nhất.
Tại sao big data trở nên vô dụng? Hãy để tôi giải thích điều này với một ví dụ. Gần đây, khối lượng dữ liệu đang tăng lên đáng kể. Mọi người cũng dựa vào dữ liệu cho nhiều tình huống. Theo một cuộc khảo sát về các giám đốc điều hành Fortune 1000 của Harvard Business Review, sự phụ thuộc vào bigdata sáng kiến đang gia tăng. Thật không may, có một số trường hợp mà sự phụ thuộc vào dữ liệu đã ảnh hưởng xấu đến một số tình huống nhất định. Trong một sự cố sai dữ liệu, cổng thông tin đã sử dụng nhiều dữ liệu hơn những gì được gọi. OfficeMax đã gửi một lá thư cho một cá nhân ở Illinois, gửi cho Mike Seay. Bức thư báo cáo cái chết của con gái ông trong một vụ tai nạn xe hơi. Nhưng trường hợp xấu nhất là con gái của Seay đã thiệt mạng trong một vụ tai nạn ô tô một năm trước đó. Kịch bản thậm chí đã bị phá hỏng khi Seay đang trên đường đến tham dự một nhóm tư vấn dành cho các bậc cha mẹ đau buồn khi anh nhận được và đọc bức thư này.
Sự gia tăng của dữ liệu thông minh (smart data)
Dữ liệu thông minh là thông tin kỹ thuật số được định dạng để nó có thể được xử lý tại điểm thu thập trước khi được gửi đến nền tảng phân tích dữ liệu hạ nguồn để hợp nhất và phân tích dữ liệu hơn nữa. Thuật ngữ phân tích dữ liệu thông minh được liên kết với Internet of Things (IoT) và hầu hết dữ liệu được trích xuất từ các thiết bị nhúng cảm biến thông minh. Để tận dụng tối đa dữ liệu thông minh , người ta phải hiểu rõ hơn các manh mối trong câu hỏi xung quanh dữ liệu. Bên cạnh việc đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, phân tích dữ liệu thông minh thúc đẩy chúng ta đưa ra các sáng kiến sáng tạo.
Phân tích dữ liệu phụ thuộc vào Vs nổi tiếng (Vận tốc, Đa dạng và Tính xác thực) mà dữ liệu lớn mang theo. Tuy nhiên, dữ liệu thông minh cũng xoay quanh Tính xác thực và Giá trị. Với dữ liệu thông minh , chúng tôi tập trung vào dữ liệu có giá trị và thường là các bộ dữ liệu nhỏ hơn có thể được chuyển thành dữ liệu có thể hành động và kết quả hiệu quả để giải quyết các thách thức của khách hàng và doanh nghiệp. Bằng cách đặt trong bối cảnh mục đích và ngữ cảnh, phân tích dữ liệu thông minh giúp cho việc phân tích và giải thích dữ liệu trở nên dễ dàng. Ví dụ: dữ liệu thông minh được sử dụng trong Ngân hàng mở nơi các ngân hàng do Vương quốc Anh quản lý phải cung cấp cho khách hàng tùy chọn để cho phép truy cập và kiểm soát dữ liệu cá nhân và tài chính của họ đối với TPP.