Big Data là gì? Những điều bạn cần biết về Big Data

Bizfly Cloud

4183

06-06-2024

Thời đại công nghệ 4.0 đã có chuyển mình và phát triển vượt bậc khi big data xuất hiện, kèm theo đó là công nghệ trí tuệ nhân tạo, blockchain,... Vậy Big data là gì? Trong bài viết này, Bizfly Cloud sẽ tập trung vào khái niệm big data là gì và những điều cần biết để áp dụng hiệu quả vào thực tế. Các bạn cùng theo dõi nhé.

Big Data là gì? 

Big Data thường là những tập dữ liệu khá phức tạp và có kích cỡ lớn. Vì thế các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống sẽ không có khả năng thu thập, quản lý hay chia sẻ Big Data trong một khoảng thời gian hợp lý.

Đặc điểm chính của big data là 3V (Volume, Velocity, Variety):

• Volume: Khối lượng lớn
• Velocity: Tốc độ xử lý cực nhanh
• Variety: Đa dạng về định dạng dữ liệu

Có 3 loại Big data:

• Dữ liệu có cấu trúc
• Dữ liệu không có cấu trúc hay còn gọi là dữ liệu phi cấu trúc
• Dữ liệu bán cấu trúc

Big data có các vai trò sau trong công việc:

• Xử lý những công việc hằng ngày
• Nâng cao hiệu suất của công việc
• Giảm thiểu rủi ro có thể xảy ra
• Dự đoán và nắm bắt xu hướng
• Tối ưu hóa chi phí, giá cả
• Hỗ trợ đổi mới, sáng tạo

Việc phân tích và ứng dụng big data hiệu quả có thể mang lại thông tin quý giá, giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp và cơ hội kinh doanh mới và chuyển đổi số. Chẳng hạn như phát hiện xu hướng thị trường, tối ưu hóa quá trình sản xuất, cải thiện dịch vụ khách hàng, và nhiều ứng dụng khác.

Cách thức hoạt động của Big data

Big data analytics hay phân tích dữ liệu lớn chính là quá trình thu thập dữ liệu lớn từ những nguồn khác nhau, rồi tiến hành xử lý, làm sạch và phân tích để hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc sử dụng dữ liệu lớn của họ. Quá trình thu thập này gồm những bước sau:

Thu thập dữ liệu

Tùy thuộc vào từng doanh nghiệp, quá trình thu thập dữ liệu sẽ khác nhau. Nhờ vào công nghệ hiện đại, các doanh nghiệp có thể tổng hợp được cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ những nguồn như lưu trữ đám mây, ứng dụng di động, hoặc cảm biến IoT trong cửa hàng. 

Một số dữ liệu được lưu trữ trong các kho dữ liệu (data warehouses) để cho phép các công cụ và giải pháp thông tin kinh doanh truy cập một cách dễ dàng. Những dữ liệu nguyên thủy hoặc phi cấu trúc vừa đa dạng vừa phức tạp có thể được gán metadata và lưu trữ trong hồ dữ liệu (data lake).

Xử lý dữ liệu 

Sau khi thu thập và lưu trữ, dữ liệu cần xử lý chính xác để có kết quả phân tích đáng tin cậy, đặc biệt khi dữ liệu mở rộng và không cấu trúc. Sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu tạo ra thách thức cho việc xử lý dữ liệu. 

• Xử lý big data có thể thực hiện theo hai phương pháp chính: Xử lý theo từng lô (batch processing) và xử lý luồng (stream processing). 
• Xử lý theo từng lô nhìn vào khối lượng dữ liệu lớn, xử lý theo từng tệp riêng biệt, tiết kiệm được thời gian phân tích khi chờ đợi giữa thu thập và phân tích dữ liệu. 
• Xử lý luồng xử lý đợt nhỏ dữ liệu liên tục, giúp rút ngắn thời gian chờ đợi và đưa ra quyết định nhanh chóng, tuy nhiên nhược điểm là phức tạp và tốn kém hơn.

Làm sạch dữ liệu

Dữ liệu cần phải được làm sạch để chất lượng được tốt hơn và đảm bảo kết quả chính xác. Mọi dữ liệu phải có định dạng đúng và loại bỏ hoặc xử lý những dữ liệu bị trùng lặp và không liên quan. Nếu dữ liệu không được làm sạch có thể gây nhầm lẫn và dẫn đến hiểu lầm.

Phân tích dữ liệu 

Chuyển đổi dữ liệu lớn thành dữ liệu sử dụng có thể mất rất nhiều thời gian. Tuy nhiên, sau khi dữ liệu đã sẵn sàng, các quy trình phân tích tiên tiến có thể chuyển nó thành những thông tin hữu ích. Các phương pháp phân tích big data bao gồm:

• Khai thác dữ liệu (Data mining): Sắp xếp qua dữ liệu lớn để tìm ra mô hình và mối quan hệ, phát hiện điểm bất thường và tạo ra các cụm dữ liệu.
• Phân tích dự đoán (Predictive analytics): Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán tương lai xác định rủi ro và cơ hội.
• Học sâu (Deep learning): Mô phỏng các mô hình học tập của con người bằng AI và máy học, xây dựng các thuật toán cho dữ liệu phức tạp và trừu tượng.

Những lĩnh vực đang sử dụng Big Data hiện nay?

Sau khi đã hiểu được Big Data, chúng ta cùng đi phân tích sâu hơn về việc áp dụng nó vào những lĩnh vực trên thực tế giúp tăng hiệu quả và năng suất làm việc của doanh nghiệp hay tổ chức nhé.

Lĩnh vực ngân hàng

Cách thức ngân hàng ứng dụng Big Data để thực hiện nhiều công việc quan trọng của mình như thu tiền mặt hay quản lý tài chính?

Đầu tiên ngân hàng sử dụng các kỹ thuật phân cụm áp dụng vào Big Data để đưa ra những quyết định quan trọng. Chẳng hạn như việc xác định được vị trí có nhiều khách hàng tiềm năng để đề xuất thành lập nhiều chi nhánh mới. Hay việc dự đoán lượng tiền mặt cần thiết để dự phòng cung ứng cho 1 chi nhánh nào đó bất kỳ vào 1 thời điểm cụ thể trong năm.

Nhiều ngân hàng hiện nay đang thực hiện số hóa hệ thống của mình bằng Machine learning và AI giúp phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan. Vì thế việc xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu Big Data từ các hoạt động hàng ngày là vô cùng cần thiết để bảo đảm an ninh tuyệt đối cho các ngân hàng.

Lĩnh vực y tế

Việc ứng dụng Big Data vào y tế giúp cải thiện sức khỏe của con người và nâng cao chất lượng điều trị. Vậy những ứng dụng cụ thể vào lĩnh vực y tế của Big Data. Đó là việc cho phép dự đoán các bác sĩ cần thiết cho 1 ca trực ở những thời điểm cụ thể. Ngoài ra thì Big Data còn có thể theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan đến bệnh nhân đó.

Big Data hỗ trợ lưu trữ và bảo mật các hồ sơ nhạy cảm hoặc hỗ trợ lưu trữ dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Các nhân viên y tế có thể dùng nó để đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh nhân ở giai đoạn đầu cũng như các ứng dụng của Big Data có khả năng báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch bệnh như: dịch sốt xuất huyết hay dịch sốt rét.

Thương mại điện tử

Hiện nay, công nghệ đang đóng vai trò then chốt cho sự phát triển của doanh nghiệp đặc biệt là đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử. Vậy vai trò của Big Data trong công cuộc phát triển của một doanh nghiệp cụ thể? Nó giúp cho quá trình kinh doanh thương mại điện tử bằng cách cung cấp các thông tin chuyên sâu cũng như các báo cáo phân tích xu hướng của người tiêu dùng. Việc này có thể được thực hiện ngay cả khi khách hàng chưa thực sự bắt đầu giao dịch.

Big Data cung cấp nhiều lợi ích cho các nhà quản trị website thương mại điện tử như: xác định sản phẩm được xem nhiều và tối ưu thời gian hiển thị của sản phẩm đó, đánh giá hành vi người dùng để đề xuất các sản phẩm tương tự, tự động gửi code khuyến mãi cho khách hàng hay thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu dựa theo từng nhóm đối tượng khách hàng để gia tăng doanh thu bán hàng của doanh nghiệp. Việc nắm được các lợi ích của Big Data là vấn đề nòng cốt cho sự phát triển của doanh nghiệp về sau.

Ngoài ra Big Data còn có thể mang lại những báo cáo về tính tương đồng giữa khách hàng tiềm năng với nhu cầu thật sự của họ để giúp doanh nghiệp tạo ra những chiến lược quảng cáo tốt nhất trong những thời điểm sắp đến.

Bán lẻ

Đối với các doanh nghiệp bán lẻ hiện nay, Big Data cũng mang lại nhiều cơ hội phát triển. Vậy thì những cơ hội được tạo ra bởi Big Data là việc xác định trải nghiệm, xu hướng mua sắm và đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng từ những dữ liệu đa dạng mà Big Data thu thập được. Từ đó doanh nghiệp bán lẻ có thể cải thiện được hiệu suất và hiệu quả bán hàng triệt để.

Mô hình chi tiêu của khách hàng có thể được xây dựng dựa trên Big Data. Hiểu được cách xây dựng mô hình Big Data sẽ giúp các doanh nghiệp bán lẻ đưa ra những phân tích đánh giá chính xác về tỷ lệ cung – cầu giúp doanh nghiệp tránh tung ra những sản phẩm mà không được đón nhận bởi đa số khách hàng.

Digital Marketing

Các doanh nghiệp, tổ chức hoạt động Digital Marketing chưa bao giờ ngừng quan tâm đến những lợi ích của Big Data trong công cuộc xây dựng những chiến lược quảng bá sản phẩm, thương hiệu của họ. Đó là khả năng phân tích thị trường, phân tích đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh để tìm ra cơ hội phát triển cho các chiến lược kinh doanh của mình. Ngoài ra Big Data còn giúp họ có được các báo cáo về nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích của người dùng dựa trên các phương tiện truyền thông xã hội.

Big Data được sử dụng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng. Nó còn tư vấn cho chủ doanh nghiệp tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao để xây dựng các chiến lược nội dung tốt cho quá trình xếp hạng trang web trên google (SEO) của doanh nghiệp.

Loại bỏ nội dung cấm

Hiện nay, trên các trình duyệt web phổ biến như Chrome, Safari, Firefox, có rất nhiều các tiện ích mở rộng (Addon Extension) sử dụng Big Data để làm content filtering miễn phí. Nó làm nhiệm vụ thu thập và dự đoán xem nội dung đó có phù hợp không? Ví dụ như khả năng Ad Block nhanh chóng block các pop ups, banner, video ads gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi bằng cách thu thập và gửi về server blacklist những yếu tố này. Big Data giúp cho tỷ lệ nhận diện và Block ngày càng chính xác hơn.

Chăm sóc khách hàng

Chăm sóc khách hàng cũng là một trong những yếu tố quan trọng mà khách hàng kỳ vọng bên cạnh chất lượng sản phẩm tốt. Big data đã được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng như sau:

• Xác định nhu cầu, mong muốn của khách hàng để có thể cung cấp sản phẩm đáp ứng và chăm sóc họ tốt nhất.
• Dùng Big data phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng tạo những sản phẩm, dịch vụ đáp ứng nhu cầu đó, cũng như thiết kế mô hình tiếp thị tốt nhất để tiếp cận được đúng đối tượng khách hàng tiềm năng và tăng cường tương tác.
• Được sử dụng để đánh giá sự tương đồng những đặc điểm khách hàng và nhu cầu giúp doanh nghiệp xây dựng những chiến dịch quảng cáo và nhắm mục tiêu chính xác, hiệu quả.

Đặc trưng Big Data phổ biến

Đến đây chúng ta cùng tìm hiểu đặc trưng của Big Data và những đặc điểm phổ biến nhất của nó là gì. Thông thường thì 1 Big Data sẽ nổi bật với 3 đặc trưng cơ bản như sau: khối lượng dữ liệu (volume), đa dạng dữ liệu (Variety) và vận tốc mà dữ liệu cần được xử lý, phân tích (Velocity).

Việc nắm được những đặc điểm quan trọng của Big Data sẽ giúp cho tổ chức hay doanh nghiệp chuẩn bị tốt cơ sở hạ tầng IT đủ để hỗ trợ Big Data đồng thời giải quyết một số vấn đề trong kinh doanh như: các phân tích áp dụng với dữ liệu, công nghệ và bộ kỹ năng cần thiết cho các dự án Big Data hay các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với Big Data.

Big Data và Analytics

Big Data luôn luôn đi kèm với Analytics (phân tích dữ liệu). Việc phân tích này đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình ứng dụng Big Data vào doanh nghiệp. Vậy vai trò của việc phân tích các dữ liệu Big Data chính là mở rộng khả năng sử dụng tệp dữ liệu lớn và phân tích chính xác để giúp tăng doanh thu, cải thiện dịch vụ khách hàng hay tăng khả năng cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Ngoài việc kiểm tra chi tiết bộ dữ liệu bằng việc phân tích để nắm bắt thông tin chính xác, nó còn giúp doanh nghiệp đưa ra các xu hướng và dự đoán về hoạt động sắp đến để đưa ra những quyết định kinh doanh tốt hơn.

Phân tích Big Data có thể bao gồm các phân tích về dữ liệu thăm dò (nhằm xác định mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) hoặc phân tích xác nhận (bằng việc áp dụng các kỹ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về bộ dữ liệu có đúng hay không).

Analytics các dữ liệu lớn cũng có thể được phân biệt thành 2 loại. Đó là phân tích định lượng hay còn gọi là phân tích dữ liệu số trong đó có các biến có thể so sánh theo thống kê và phân tích định tính nghĩa là tập trung vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như: video, hình ảnh, hay văn bản.

Những trường hợp sử dụng Big Data

Big Data phải được đi kèm với phân tích (analytics) thì mới cho ra kết quả chính xác được. Việc phân tích Big Data được xây dựng theo từng trường hợp khác nhau. Vậy những trường hợp sử dụng Big Data và được áp dụng cụ thể vào những loại phân tích nào? Dưới đây là 1 vài ví dụ như sau:

1. Phân tích khách hàng: là việc doanh nghiệp kiểm tra dữ liệu Big Data của khách hàng để nâng cao trải nghiệm của người dùng và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi của doanh nghiệp.

2. Phân tích hoạt động: Phân tích Big Data có thể đưa ra hiệu quả hoạt động và sử dụng tài sản của doanh nghiệp. Từ đó giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu suất và nâng cao hiệu quả vận hành của doanh nghiệp đó.

3. Phòng chống gian lận: Phân tích dữ liệu Big Data có thể giúp doanh nghiệp xác định các hoạt động khả nghi hoặc các hành vi gian lận nhằm giảm thiểu rủi ro cho doanh nghiệp.

4. Tối ưu hóa giá cả: doanh nghiệp có thể phân tích Big Data để tối ưu hóa giá cả cho sản phẩm và dịch vụ của mình. Từ đó giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và tăng doanh thu bán hàng.

Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data

Big Data giúp mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, để áp dụng hiệu quả Big Data thì cần phải có cơ sở hạ tầng IT phù hợp để thu thập, chứa dữ liệu cũng như bảo đảm thông tin trong quá trình lưu trữ hay chuyển tiếp. Vậy thì cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ Big Data và chúng cần phải đảm bảo những yêu cầu tối thiểu gì cho việc tận dụng sức mạnh của nó mà không gây lãng phí?

Chúng bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế đủ đáp ứng cho Big Data. Ngoài ra còn cần phải có những phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, phần mềm phân tích dữ liệu, thông tin kinh doanh và các ứng dụng Big Data. Các doanh nghiệp thường muốn tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu nên thường tập trung các cơ sở hạ tầng này vào 1 chỗ. Tuy nhiên, hiện nay cũng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý các yêu cầu liên quan đến Big Data của họ.

Nguồn thu thập Big Data chúng được lấy từ đâu? Chúng được thu thập từ các ứng dụng cài đặt sẵn trong hệ thống cơ sở hạ tầng IT phục vụ Big Data là các ứng dụng web, ứng dụng di động, ứng dụng lưu trữ email hay các kênh truyền thông xã hội.

Khi Internet vạn vật IoT (Internet of Things) phát triển thì việc phân tích theo định hướng IoT cần phải có các định hướng chuyên biệt và kỹ thuật riêng của nó. Vì thế lúc này doanh nghiệp cũng cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị hay phương tiện để thu thập dữ liệu hoặc là trên các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng.

Các doanh nghiệp cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến. Trong trường hợp này thì những tùy chọn lưu trữ Big Data. Đó là các kho dữ liệu truyền thống, các data lakes hay là các dịch vụ lưu trữ đám mây.

Để bảo mật dữ liệu thì cũng cần phải mã hóa dữ liệu và xác thực người dùng trên các dữ liệu đó. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần phải xây dựng hệ thống giám sát dữ liệu, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác của doanh nghiệp đó.

Nhóm công nghệ áp dụng cho Big Data

Hiện nay có một số công nghệ cụ thể dành cho Big Data cần phải được hỗ trợ bởi hệ thống cơ sở hạ tầng IT của doanh nghiệp. Vậy thì hiện nay, nhóm công nghệ áp dụng cho Big Data là gì? Chúng ta cùng lần lượt tìm hiểu nhé.

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop hay còn gọi là dự án Apache Hadoop hiện đang phát triển 1 phần mềm mã nguồn mở giúp cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán các dữ liệu Big Data. Thư viện phần mềm Hadoop cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính đang sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó có khả năng mở rộng 1 máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác và mỗi máy sẽ cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.

Dự án Hadoop bao gồm nhiều phần khác nhau. Mỗi phần sẽ có những đặc tính riêng của nó đồng thời hỗ trợ trực tiếp cho các phần còn lại. Các phần Hadoop hỗ trợ cho Big Data là Hadoop Common là các tiện ích phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác, Hadoop Distributed File System nhằm cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao, Hadoop YARN nhằm cung cấp 1 khuôn mẫu cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên cụm và Hadoop MapReduce là một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song bộ dữ liệu lớn và những phần khác nữa.

Apache Spark

Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop và cũng là 1 phần của hệ sinh thái Hadoop.

Công nghệ Spark hiện đang được đánh giá là 1 khuôn mẫu xử lý Big Data quan trọng và có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau. Các phương thức hỗ trợ của Spark áp dụng cho Big Data là gì? Đó là việc tạo ra các phương thức trực tiếp hỗ trợ đối với Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro ), và ngôn ngữ lập trình R ( R đặc biệt phù hợp với big data ) cũng như việc hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.

Data Lakes

Data Lakes về bản chất là các kho lưu trữ dữ liệu Big Data thô ở định dạng gốc. Nhờ vào sự phát triển của IoT và những phong trào kỹ thuật số mà data lakes đã tăng trưởng mạnh mẽ trong khoảng thời gian gần đây. Vậy mục đích của việc phát triển công nghệ Data Lakes để sử dụng cho Big Data là khả năng hỗ trợ người dùng truy cập vào 1 lượng lớn dữ liệu khi họ có nhu cầu.

NoSQL Databases

Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các truy vấn ngẫu nhiên và các transaction đáng tin cậy. Tuy nhiên bản thân chúng lại mắc phải một số hạn chế nhất định. Vậy thì, những hạn chế của nó ảnh hưởng đến việc lưu trữ và xử lý Big Data. Đó là việc tồn tại nhiều giản đồ cứng nhắc nên khiến chúng không phù hợp với 1 số loại ứng dụng nhất định.

NoSQL Databases ra đời để khắc phục hạn chế trên. Chúng cho phép người dùng lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách mang lại tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt vời của dữ liệu. Các doanh nghiệp áp dụng công nghệ NoSQL Databases để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn 1 cách tốt hơn. Ngoài ra, khác với các cơ sở dữ liệu SQL thông thường, cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng trên hàng trăm hoặc thậm chí là hàng ngàn máy chủ theo chiều ngang.

In-memory Database

In-memory Database tạo ra hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu theo cách riêng của nó và giúp cho hoạt động xử lý Big Data nhanh hơn rất nhiều. Nguyên tắc của nó trong việc lưu trữ và quản lý Big Data. Đó là việc sử dụng bộ nhớ chính (Ram) thay vì HDD để lưu trữ dữ liệu. Đây là điểm quan trọng giúp gia tăng tốc độ xử lý các kho dữ liệu và siêu dữ liệu Big Data của doanh nghiệp khi áp dụng công nghệ này.

Những kỹ năng cần có trong Big Data

Dù là bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài thì việc hiểu Big Data và các nỗ lực phân tích Big Data cũng cần phải có những kỹ năng cần thiết cụ thể. Điển hình trong số đó là kỹ năng liên quan đến những công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL hay cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.

Hiện nay, các doanh nghiệp hay tổ chức áp dụng Big Data ở Việt Nam đang ngày càng được mở rộng. Do đó nhu cầu về việc tìm kiếm các chuyên gia hiểu rõ Big Data có những kỹ năng chuyên sâu trong việc áp dụng Big Data vào quá trình vận hành doanh nghiệp đang là một thách thức lớn. Vì vậy, đây là một lĩnh vực đáng để chúng ta quan tâm và học hỏi trong tương lai sắp đến.

Trên đây là toàn bộ nội dung phân tích về Big Data là gì và những điều cần biết để bạn áp dụng vào thực tế doanh nghiệp, tổ chức của mình. Hy vọng bài viết có thể mang lại cho bạn nhiều điều bổ ích. Chúc bạn thành công.