Big Data là gì?

Big Data là tập thông tin có trong cơ sở dữ liệu máy chủ và cơ sở dữ liệu công ty, có thể được truy cập và có sự kết nối giữa chúng.

Nếu có một từ nào đó trong từ điển có thể liên tục khiến nhiều chuyên gia cảm thấy áp lực nhất khi sử lý Big Data thì đó chính là “Analysis”.

Rõ ràng, không chỉ trong thế giới Marketing, việc Data Analysis tạo ra sự khó chịu.

Analytics ngày càng xuất hiện nhiều hơn trong quy trình hàng ngày của nhiều phân khúc khác nhau và một trong những lý do chính cho điều này là sự phát triển không ngừng của Big Data.

Hơn 2,5 exabyte (hoặc 25.000.000.000.000.000.000.000 byte) được tạo ra mỗi ngày và con số đó đã tăng gần gấp đôi sau mỗi 3 năm kể từ năm 1980.

Ngày càng có nhiều công ty hiểu được cách thức và đó là lý do Big Data ngày càng quan trọng và áp dụng các chiến lược liên quan đến phân tích dữ liệu và hiểu biết sâu sắc hơn từ phân tích đó.

1. Big Data là gì?

Big Data là tập thông tin hiện diện trên máy chủ và cơ sở dữ liệu của công ty, có thể được truy cập và có sự kết nối giữa chúng.

Đó là, dữ liệu có sẵn trên World Wide Web và có thể được truy cập từ xa.

Để làm rõ hơn, YouTube là một ví dụ về Big Data, bởi vì nó làm cho một số video hiển thị trong cơ sở dữ liệu có sẵn để người dùng truy cập.

Một ví dụ khác là Wikipedia, với các bài báo có sẵn trên cơ sở dữ liệu để tham khảo ý kiến trực tuyến.

Tuy nhiên, Big Data không chỉ là về cơ sở dữ liệu và thông tin trực tuyến.

Theo cộng tác viên Lisa Arthur của Tạp chí Forbes, nhiều CMO và CIO đồng ý rằng Big Data là bất kỳ và tất cả dữ liệu có thể được thu thập về một công ty hoặc một chủ đề.

Đó là tập hợp thông tin từ các nguồn truyền thống và digital, bên trong và bên ngoài công ty của bạn, đại diện cho một nguồn phát hiện và phân tích liên tục.

Mặc dù phương tiện truyền thông digital chiếm vị trí tối cao khi nói đến tích lũy dữ liệu, nhưng các công ty lớn nhất trên thị trường khẳng định rằng họ không được bỏ sót:

• Thông tin bán hàng phi kỹ thuật số
• Các báo cáo tài chính
• Các kênh tương tác, chẳng hạn như trung tâm cuộc gọi và thậm chí cả telemarketing

Tất cả những thứ đó có thể là nguồn dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp của bạn phát triển.

2. Lịch sử của Big Data

Mặc dù thuật ngữ “Big Data” là tương đối mới, tiền đề thu thập và lưu trữ thông tin đã khá cũ.

Hãy nghĩ về các thư viện chẳng hạn.

Tuy nhiên, khái niệm này đã có một cách tiếp cận mới vào đầu những năm 2000, khi nhà phân tích Doug Laney viết một bài báo mà ngày nay là định nghĩa nổi tiếng nhất về Big Data.

Doug đã tách ý tưởng của mình thành 5 chữ V, chúng ta sẽ thấy bên dưới.

Số lượng ngày càng tăng của dữ liệu có sẵn và các mô hình kinh doanh đúng lúc đã làm cho nó trở nên cần thiết để có một cách phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực.

Đó chính xác là sự khác biệt chính giữa việc áp dụng ý tưởng về Big Data trong công ty của bạn và lưu trữ thông tin mà không cần bất kỳ hình thức tổ chức hay phân tích nào.

3. 5 chữ V của Big Data là gì?

Hiện tại, chúng tôi có thể chia Big Data thành 5 chữ V tạo cơ sở cho việc triển khai khái niệm này trong bất kỳ công ty nào.

Đó là: Volume, Velocity, Variety, Veracity và Value.

Tôi sẽ giải thích từng chi tiết trong số chúng dưới đây.

• Volume – Khối lượng

Volume là điểm khởi đầu để hiểu Big Data.

2,5 nghìn tỷ dữ liệu được tạo ra mỗi ngày mang lại một lượng thông tin ấn tượng từ các nguồn đa dạng nhất.

Như phương tiện truyền thông xã hội, tương tác website và blog, lịch sử mua hàng, số lần nhấp chuột và thậm chí từ việc theo dõi khách hàng và khách hàng tiềm năng.

Khối lượng dữ liệu ảnh hưởng đến hai điểm chính: lưu trữ và phân tích.

Với sự mở rộng hàng ngày của các máy chủ, việc lưu trữ lượng lớn dữ liệu trở nên dễ dàng hơn nhiều, đặc biệt là với tính năng nén tệp và khả năng cung cấp dữ liệu trên đám mây.

Mặt khác, việc phân tích ngày càng trở nên đơn giản hơn, đặc biệt là với việc sử dụng các công cụ được thiết kế riêng cho Big Data.

• Velocity – Vận tốc

Dữ liệu được truyền, lưu trữ và tải xuống với tốc độ cực nhanh.

Và chúng tôi không nói về tốc độ kết nối Internet của bạn, mà là cách nội dung này hoạt động, cập nhật và mở rộng nhanh chóng.

Ngày càng có nhiều nguồn cung cấp dữ liệu, do đó cần quản lý thông tin này theo thời gian thực, nhanh chóng và an toàn.

• Variety – Đa dạng

Dữ liệu có đủ hình dạng, màu sắc và kích cỡ.

Nó có thể là bảng tính, dữ liệu có cấu trúc hoặc chỉ là tài liệu văn bản, video và hình ảnh.

Cần phải hiểu các giống hiện có và cách phân tích và bảo quản từng giống.

• Veracity – Tính xác thực

Tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu không ngừng phát triển, nhưng những yếu tố này cũng thay đổi và không nhất thiết phải nhất quán.

Hãy tưởng tượng phương tiện truyền thông xã hội – làm thế nào để chúng tạo ra thông tin một cách thường xuyên?

Có vẻ như chúng hoàn toàn phụ thuộc vào hành động của người dùng, mặc dù chúng ta không thể kết nối 24 giờ một ngày.

Ý tưởng về tính xác thực cũng có thể được áp dụng cho dữ liệu hàng ngày, theo mùa và theo sự kiện cụ thể, tạo ra một lượng lớn thông tin và có thể dẫn đến những thách thức về quản lý.

• Value – Giá trị

Với lượng dữ liệu khổng lồ như vậy, bạn có thể sẽ mất dấu mọi thứ khi thực sự cần.

Một trong những lý do chính cho điều đó là khó kết nối và chuyển đổi thông tin trên các nền tảng khác nhau.

Do đó, cần phải kết nối và tương quan giữa các yếu tố, tạo hệ thống phân cấp và nhiều liên kết đến dữ liệu – hay nói cách khác là tạo liên kết giữa chúng.

4. Tại sao Big Data được tạo ra?

Có một khối lượng thông tin cực kỳ lớn được tạo ra hàng ngày và được tích lũy trong vài năm qua. Chúng được xem là một nguồn thông tin chi tiết hơn là chỉ một đống dữ liệu.

Do đó, cần phải nghĩ ra một mô hình phân tích có thể giúp các công ty tìm ra những ý tưởng có giá trị trong số rất nhiều byte.

Big Data là giải pháp đó.

Nó cho phép các tổ chức phát hiện ra các cơ hội không chỉ khi chúng rõ ràng mà còn bằng cách so sánh và tham chiếu chéo dữ liệu phức tạp và thông qua việc phân tách dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và đa cấu trúc.

5. Làm thế nào để diễn giải dữ liệu?

Có thể bạn đã hiểu tầm quan trọng của dữ liệu đối với Big Data. Và có nhiều hơn một loại dữ liệu.

Về cơ bản, bất kỳ thông tin nào cũng có thể được định nghĩa như thế này, nhưng có những định dạng khác nhau có thể tạo điều kiện thuận lợi, cản trở hoặc chỉ đạo việc phân tích của các công ty.

Dữ liệu được chia thành hai loại: có cấu trúc và không có cấu trúc. Hãy tìm hiểu thêm một chút về từng loại dữ liệu này.

• Dữ liệu phi cấu trúc

Trong những năm qua, databases đã có thể giải thích dữ liệu dễ dàng hơn.

Điều này xảy ra phần lớn là do các databases này lưu trữ thông tin tương tự, chẳng hạn như bảng tính, phép tính, hàm và số, điều này tạo điều kiện thuận lợi cho cách phân tích nội dung này.

Tuy nhiên, các định dạng dữ liệu mới đã xuất hiện và chúng không dễ dàng diễn giải như trước.

Chúng được gọi là dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured data), thông tin không được tổ chức hoặc không dễ dàng hiểu được bằng cơ sở dữ liệu truyền thống và các định dạng dữ liệu đã biết.

Nói chung, những yếu tố này chủ yếu là văn bản. Blog metadata, hình ảnh và tweet là những ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc.

• Dữ liệu có cấu trúc (hoặc đa cấu trúc)

Mặt khác, một số định dạng dữ liệu có thể được databases dễ dàng nhận ra, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và xử lý.

Chúng được gọi là dữ liệu có cấu trúc (Structured data).

Những loại dữ liệu này có nguồn gốc từ các tương tác giữa con người và máy móc, chẳng hạn như các ứng dụng web và phương tiện truyền thông xã hội.

Một ví dụ điển hình là dữ liệu là kết quả từ hành vi của người dùng trên web – còn được gọi là nhật ký.

Nó là một hỗn hợp của văn bản, hình ảnh và dữ liệu có cấu trúc như biểu mẫu hoặc thông tin giao dịch.

Tiến bộ kỹ thuật số đã biến đổi phần lớn dữ liệu này, mang lại nhiều định dạng hơn cho những dữ liệu được coi là có cấu trúc.

Với sự phát triển không ngừng của các mối quan hệ giữa thương hiệu, người tiêu dùng và nền tảng, xu hướng là các loại dữ liệu này sẽ tiếp tục phát triển và thay đổi.

6. Mối liên hệ giữa Big Data và Marketing là gì?

Marketing hay Sale có thể hưởng lợi rất lớn từ Big Data nhiều hơn bất kỳ lĩnh vực nào khác.

Đó là bởi vì các công ty về Marketing dựa trên dữ liệu – còn được gọi là data-driven marketing -, không nghi ngờ gì, là những công ty thống trị thị trường.

Các nhóm Marketing hiệu quả nhất là những nhóm thu thập dữ liệu thu thập được từ khách hàng tiềm năng, hành vi của người dùng và trải nghiệm của nhóm người dùng và biến nó thành các hành động giúp đạt được kết quả.

Chúng tôi đã tách ra 5 khía cạnh Marketing được ưa chuộng với việc sử dụng Big Data.

• Diễn giải dữ liệu

Các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu sẽ hạnh phúc hơn vì các giải pháp của họ dựa trên phân tích, dữ liệu và báo cáo giúp họ có hiệu quả.

Một quyết định có nhiều khả năng mang lại kết quả mong đợi hơn khi nó dựa trên dữ liệu chứng minh hiệu quả dự kiến của nó.

Một nghiên cứu được thực hiện bởi KPMG Capital cho thấy 99% người được hỏi tin vào Big Data như một phần quan trọng trong quá trình ra quyết định.

Tuy nhiên, 85% trong số họ cho rằng họ gặp khó khăn trong việc giải thích dữ liệu và chỉ 25% áp dụng những hiểu biết có được thông qua phân tích dữ liệu.

Do đó, một chuyên gia có trình độ là cần thiết để giải thích dữ liệu một cách chính xác và giúp công ty đưa ra quyết định đúng đắn.

Đối với điều này, các công cụ cũng quan trọng như các chuyên gia. Hầu hết chúng là các nền tảng tổ chức dữ liệu và giải mã, tạo điều kiện thuận lợi cho việc suy luận của họ trong tương lai gần.

• Phân tích thị trường

Trực giác và kinh nghiệm của các chuyên gia đã hướng dẫn các công ty đến thành công.

Tuy nhiên, không phải lúc nào con đường cũng suôn sẻ như vậy. Rất nhiều lỗi, thử nghiệm và tiền bạc đã được sử dụng trong quá trình này.

Điều này xảy ra vì bạn không thể đoán khán giả của mình muốn gì và Big Data có ích vào thời điểm này.

Personas – không thể thiếu đối với một chiến lược Digital Marketing chất lượng và để tạo ra những nhân vật có thể giúp bạn thu thập thông tin chắc chắn về những gì họ thích, họ đang ở đâu và những nội dung họ muốn tiêu thụ.

(Personas được hiểu là một cá nhân, trong thiết kế và Marketing lấy người dùng làm trung tâm là một nhân vật hư cấu được tạo ra để đại diện cho một loại người dùng có thể sử dụng website, nhãn hiệu hoặc sản phẩm theo cách tương tự.)

Đó là khi việc tìm kiếm các mẫu hành vi giữa các khách hàng của công ty bạn và cách họ hành động trong thị trường sẽ rất thú vị, phải không?

Phân tích mô tả các sự kiện, mối tương quan và ý tưởng được tạo ra từ dữ liệu là nguồn kiến thức mà Big Data cung cấp cho chiến lược Marketing của bạn.

• Kinh nghiệm mua hàng

Quá trình ra quyết định đằng sau việc mua hàng có thể là một bí ẩn lớn.

Điều gì khiến một người chọn công ty của bạn?

Có thể có nhiều lý do và nếu bạn tham gia vào thế giới trade marketing, bán hàng trực tiếp hoặc Marketing đa cấp, thì Big Data có thể là người bạn tốt nhất của bạn và thậm chí bạn có thể không biết điều đó.

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp của bạn tìm ra phương tiện phân phối sản phẩm, kỹ thuật điểm bán hàng (PoS) tốt nhất và cung cấp trải nghiệm mua hàng mà khách hàng mong đợi.

Trong thị trường đa cấp, nhu cầu tùy chỉnh cao và bạn cần có kiến thức chiến lược để đáp ứng nhu cầu của cá nhân mình.

• Nhiều nguồn dữ liệu hơn cho doanh nghiệp

Trong những ngày đầu của Big Data, các nguồn dữ liệu bị giới hạn trong thông tin do một số công ty tạo ra trong một vài chương trình.

Rõ ràng, chúng tôi đã thấy lượng giới thiệu đã tăng lên theo cấp số nhân như thế nào trong những năm qua. Và điều đó hoàn toàn không tiêu cực.

Tất nhiên, bây giờ cần một chuyên gia để có được số liệu thống kê thực sự phù hợp từ dữ liệu có sẵn, nhưng đồng thời, sự đa dạng của các yếu tố này cũng cao hơn bao giờ hết.

Twitter, Facebook, Instagram và các ứng dụng khác nhau cung cấp dữ liệu hàng ngày.

• Nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu thời tiết để mua đúng sản phẩm vào đúng thời điểm.
• Người lập kế hoạch sự kiện có thể chọn ngày tốt nhất cho một hành động dựa trên dự báo thời tiết, v.v.

Tất cả các nguồn thông tin giúp công ty của bạn đưa ra quyết định tốt nhất, tìm ra giải pháp tốt nhất cho khách hàng và thúc đẩy doanh số bán hàng.

Các nhật ký web đã mở rộng để trở thành nội dung của mạng xã hội, dữ liệu từ các công cụ Business Intelligence (BI), báo cáo, các chỉ số kinh tế vĩ mô, v.v.

Ngày càng có nhiều nguồn cung cấp thông tin liên quan cho các công ty.

• Marketing tự động hóa

Marketing tự động hóa cũ tốt không phải là điều cần thiết đối với các chiến lược Content Marketing và Inbound Marketing thành công.

Nó cũng là một nguồn dữ liệu bổ sung và có thể tạo ra các phân tích thú vị cho các công ty.

Nếu chúng ta nghĩ về nó, các nền tảng tự động hóa lưu trữ thông tin về người dùng, đặc điểm hành vi và thậm chí cả chỉ số doanh thu của chiến dịch và hành động.

Do đó, đó là một phần khác của Big Data có liên quan nhiều đến công ty của bạn.

Ngoài ra, các công cụ Marketing tự động hóa có nhiều tích hợp giúp bạn có cái nhìn bao quát hơn về tài liệu bạn có sẵn để phân tích.

7. Tóm lại

Ý tưởng về Big Data tìm cách biến mọi thứ mà các công ty thu thập được trong cuộc sống hàng ngày của khách hàng – dưới dạng dữ liệu và thông tin thành kiến thức có giá trị cho các chiến dịch và chiến lược.

Với quá nhiều nội dung có sẵn, cả từ khách hàng của chính bạn, khách truy cập và người lạ, không tận dụng cơ hội để cải thiện doanh nghiệp của bạn thực sự không phải là lựa chọn tốt nhất.

Nhưng bạn không cần phải là thành viên của một tổ chức lớn để áp dụng ý tưởng về Big Data.

Các công cụ miễn phí như Google Analytics và thậm chí cả các công cụ quản lý mạng xã hội, Email Marketing và Marketing tự động hóa có thể mang lại những thông tin chi tiết thú vị.