Các tổ chức tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, đồng thời thu thập hàng loạt byte thông tin liên quan đến hoạt động, khách hàng và nhà cung cấp của họ, và lượng dữ liệu này liên tục tăng. Để dễ hình dung, Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC) đã dự báo rằng từ năm 2009 đến năm 2020, dữ liệu sẽ tăng gấp 44 lần, lên tới 35.3 zettabyte, tương đương 1.8 nghìn tỷ gigabyte. Do đó, một lượng lớn "dữ liệu thải" kỹ thuật số đang ngày càng gia tăng được các công ty tạo ra trong quá trình quản lý doanh nghiệp và tương tác với các bên liên quan.

Giới thiệu về Dữ liệu lớn:

Dữ liệu lớn (Big Data) là sự kết hợp của nhiều loại dữ liệu khác nhau. Nó bao gồm dữ liệu truyền thống do công ty tạo ra như quản lý quan hệ khách hàng (CRM), thông tin hành chính và tài chính, hệ thống thông tin quản lý, hoạt động chuỗi cung ứng, v.v. có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của công ty. Nó cũng bao gồm nội dung như mạng xã hội, video, dữ liệu cảm biến (được tạo ra bằng cách nhấp vào liên kết trên mạng xã hội) và email. Tuy nhiên, thuật ngữ Big Data được đặt ra cho các loại dữ liệu trên khi chúng quá lớn so với khả năng kiểm soát của các hệ thống thông thường. Kích thước dữ liệu không phải là thước đo cho sự lớn mạnh. Dữ liệu lớn vì:

• Khối lượng: Thông tin phong phú.
• Vận tốc: Thay đổi nhanh chóng.
• Đa dạng: Không có cấu trúc và không thể sử dụng ở dạng hiện tại.

Dữ liệu này có thể trở nên rất hữu ích bằng cách phân tích và xử lý bằng các công cụ phân tích để xác định xu hướng và mô hình, đồng thời hỗ trợ ra quyết định bằng cách thực hiện phân tích kinh doanh thông minh. Trong thế giới ngày nay, thông tin có thể dễ dàng được chia sẻ trong toàn tổ chức bằng cách triển khai các hệ thống SAP, Microsoft Dynamics và Oracle Enterprise Resource Planning (ERP). Việc hợp nhất và chia sẻ dữ liệu này không chỉ làm tăng tính phức tạp mà còn tăng tiềm năng phân tích. Ví dụ, khoảng một thập kỷ trước, dữ liệu lịch sử của công ty là cách duy nhất để ước tính doanh số trong tương lai. Nhưng ngày nay, nhiều nguồn lực hơn như phân tích cạnh tranh, kinh tế thị trường và lượt nhấp chuột vào trang web có thể được sử dụng làm dữ liệu đầu vào để dự đoán doanh thu. Tất cả những điều này không gì khác ngoài những con đường của Dữ liệu lớn.

Thách thức:

Dữ liệu thực sự rất lớn khi các công ty phải thiết kế những phương pháp sáng tạo để thu thập và phân tích dữ liệu, một nhiệm vụ đầy thách thức. Các công ty đang bị tấn công dồn dập bởi dữ liệu và có thể không đủ khả năng xử lý và phân tích hàng nghìn tỷ byte dữ liệu. Điều này có thể được quy cho:

• Công ty thiếu cơ sở hạ tầng để quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ: Dung lượng lưu trữ hoặc kích thước máy chủ thường bị hạn chế để chứa toàn bộ dữ liệu được tạo ra.
• Thiếu nhân tài phù hợp, ví dụ như chuyên gia phân tích dữ liệu lớn hoặc chuyên gia trí tuệ kinh doanh: Theo McKinsey và công ty, hiện đang thiếu hụt lực lượng lao động được đào tạo bài bản và có kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu lớn. Ngoài ra, ban quản lý ở hầu hết các công ty vừa và nhỏ, và ở một mức độ nào đó, các tập đoàn lớn, đều thiếu chiến lược quản lý để tận dụng dữ liệu.
• Mối đe dọa đến tính toàn vẹn của dữ liệu: Như đã đề cập trước đó, do hệ thống ERP, dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau thường bị trộn lẫn khiến việc xác thực tính chính xác trở nên khó khăn, dẫn đến dữ liệu rác.

Cách tiếp cận để sử dụng Dữ liệu lớn:

Các bộ phận CNTT đang gặp khó khăn trong việc xử lý Dữ liệu lớn. Có một số biện pháp có sẵn để giải quyết vấn đề này. Đám mây có băng thông rộng để quản lý dữ liệu khổng lồ và do đó cung cấp một môi trường phù hợp mà không cần đầu tư vào các máy chủ dung lượng lớn đắt tiền. XBRL được sử dụng rộng rãi như một ngôn ngữ dữ liệu có cấu trúc để định dạng dữ liệu và làm cho nó dễ đọc trên máy tính. Một công nghệ phổ biến để phân tích Dữ liệu lớn là Apache Hadoop (Nền tảng hướng đối tượng phân tán có tính sẵn sàng cao).