Dữ Liệu Lớn Big Data Xu Hướng Digital Marketing

Trong thời đại bùng nổ thông tin như hiện nay, mỗi ngày có hàng nghìn Byte dữ liệu được tạo ra. Ảnh hưởng lớn của những dữ liệu này như thế nào đến thương mại? Các nhà làm digital marketing nên hiểu đúng bản chất của dữ liệu lớn Big Data để có kế hoạch đúng đắn.

Dữ liệu lớn Big Data là gì?

Chất lượng dữ liệu, phân biệt dữ liệu lớn và dữ liệu bị sai lệch. Có nhiều người nhầm lẫn về những thông tin này đó cũng là nguyên nhân ảnh hưởng đến kết quả hoạt động. Dữ liệu lớn có thể chia thành dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc. Mỗi loại dữ liệu được thể hiện dưới những dạng khác nhau.

Phân biệt rõ ràng các loại dữ liệu lớn

Dữ liệu có cấu trúc là lại dữ liệu được tổ chức và gắn nhãn và vừa với bảng tính. Bạn hãy cố gắng tưởng tượng một tập dữ liệu Excel được tổ chức có hàng nghìn cột, mỗi một có một nhãn (tiêu đề cột) và có hàng triệu dòng dữ liệu. Nó có thể là dữ liệu lớn và mỗi ô là một giá trị có thể nhận dạng được. Mỗi nhãn được quy định một định dạng dữ liệu riêng biệt. Dữ liệu này có thể là dạng text, dạng số, dạng ngày tháng. Và đó là những gì có thể hiểu về dữ liệu có cấu trúc.

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu thật sự trái ngược với dữ liệu có cấu trúc. Loại dữ liệu này khá phức tạp và thậm chí nó không được tổ chức để có thể nắm bắt được. Nội dung bao gồm các từ trong văn bản, bài đăng trên các blog hoặc email, có thể là hình ảnh và những video khác. Các nhà khoa học dữ liệu cố gắng phát triển thuật toán để hiểu ý nghĩa của một câu hoặc một đoạn văn được gọi là xử lý theo ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các thuật toán này thật tuyệt vời khi có thể tìm thấy các mẫu trong ảnh cho phép máy móc có thể nhìn thấy như những gì con người có thể nhìn. Ví dụ hình ảnh là con mèo khi con người thấy thì thuật toán cũng đang cố gắng làm như vậy.

Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc là thực sự là sự kết hợp của cả hai loại dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ điển hình cho dữ liệu lớn bán cấu trúc mà bạn tìm thấy trên Twitter. Số lượng người theo dõi hay số lượng người tweet là dữ liệu có cấu trúc, nội dung hoặc hình ảnh mà bạn chia sẻ là không có cấu trúc.

Ảnh hưởng của chất lượng thông tin dữ liệu

Bên cạnh các loại dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc thì việc ảnh hưởng đến chất lượng thông tin cũng là điều rất được quan tâm. Có bốn yếu tố có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu là khối lượng, vận tốc, sự đa dạng và tính xác thực.

Khối lượng đề cập đến kích thước của tập dữ liệu lưu trữ, với công nghệ điện toán đám mấy có thể lưu trữ và xử lý nhiều dữ liệu có kích thước lớn một các an toàn và giá cũng hợp lý. Vận tốc là tốc độ thay đổi của dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định. Để hiểu về này trên Twitter khi bạn làm mới bắt đầu bằng dấu # (hash tag). Trong khi đó sự đa dạng là mức độ đa dạng của một tập dữ liệu mà nó chưa lượng thông tin có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Và cuối cùng là tính chính xác thể hiện mức độ đáng tin cậy của dữ liệu.

Dữ liệu lớn Big data không ngừng phát triển mỗi giây trôi qua. Bạn cần phân biệt các loại dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Mỗi loại dữ liệu có ảnh đến chất lượng thông tin mà nó chứa đựng. Hiện nay, ứng dụng dữ liệu lớn (big data) trong thương mại rất có ý nghĩa và chiến lược.

• Generative AI: Tác động của Generative AI trong chiến lược bán hàng của các doanh nghiệp đa quốc gia
• Copilot: Tận dụng sức mạnh của Copilot: Giao tiếp thông minh và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng
• GPT-3: GPT-3 – Chuyển đổi của trí tuệ nhân tạo và sức mạnh của ngôn ngữ tự nhiên
• Large language model: Cơ sở hạ tầng siêu máy tính và mô hình ngôn ngữ tự nhiên Megatron Turing NLG
• Decision trees: Khám phá sâu sắc sức mạnh và thách thức của các mô hình cây quyết định
• Machine learning: Hỗ trợ của KNIME trong phân tích dữ liệu và phát triển cây quyết định