Phân tích Business Intelligence dựa trên Big Data

Làm thế nào để tích hợp các khái niệm tương đồng nhưng khác nhau? Nó không chỉ còn là về dữ liệu hoặc công nghệ, mà đó là tất cả mọi thứ — truyền thông mạng xã hội, hành vi của khách hàng, và phân khúc khách hàng, những điều đó cũng chỉ là một vài đặc trưng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phân tích Business Intelligence dựa trên Big Data Phân tích BusinessIntelligence dựa trên Big DataCác doanh nghiệp và khách hàng toàn cầu ngày càng thay đổi. Nó không chỉ còn làdữ liệu khách hàng. Mục đích của một nền tảng phân tích Big Data và BusinessIntelligence tích hợp là khai thác sâu hơn các câu hỏi vì sao, ở đâu, cái gì và nhưthế nào về khách hàng, sản phẩm và công ty. Bài này sẽ thảo luận về việc tích hợpBusiness Intelligence và phân tích Big Data.Hệ thống doanh nghiệp trên thế giới đang thay đổi, sự năng động của khách hàngđang thay đổi, và chính khách hàng cũng đang thay đổi. Tất cả đang chạy đua đểtìm ra lý do cho câu hỏi tại sao thay vì tìm ra đó là ai và sự việc đó như thế nào. Nókhông còn đơn thuần chỉ để hiểu làm thế nào một công ty có những bước chuyểnđổi từ A đến B. Các doanh nghiệp đang ở trong một cuộc chiến cạnh tranh thờigian thực để biết khi khách hàng mua một cái gì đó, họ mua ở đâu, và những gì họđang suy nghĩ trước khi họ bước vào một cửa hàng hoặc truy cập vào một website.Sức mạnh của Big Data, phân tích Big Data (Big Data analytics), nền tảngBusiness Intelligence (BI) tích hợp và phân tích Big Data có thể giúp doanh nghiệplàm được điều đó.Lĩnh vực phân tích Big Data và BI vẫn còn mới. Làm thế nào để tích hợp các kháiniệm tương đồng nhưng khác nhau? Nó không chỉ còn là về dữ liệu hoặc côngnghệ, mà đó là tất cả mọi thứ — truyền thông mạng xã hội, hành vi của kháchhàng, và phân khúc khách hàng, những điều đó cũng chỉ là một vài đặc trưng màthôi. Bạn không thể dựa vào trong một số ứng dụng Big Data và mong muốn nhìnthấy tương lai được. Cả BI, quản lý dữ liệu chủ (MDM - Master Data Mangement),Big Data, và khả năng phân tích phải được tích hợp vào cùng một nền tảng, vàtriển khai thành một giải pháp trực quan sáng tạo.Điểm tương đồng và khác biệt giữa BI và Big Data analyticsBI không phải là một khái niệm mới. Data warehouses, data mining, và các côngnghệ database đã hiện hữu trong các hình thức khác nhau trong nhiều năm. Bigdata có thể là một thuật ngữ mới, nhưng nhiều chuyên gia IT đã làm việc với dữliệu lớn trong các ngành khác nhau trong nhiều năm qua.Tuy nhiên bây giờ Big Data không chỉ là về dữ liệu lớn. Điểm mới ở đây là đi sâuvà phân tích dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc. 15 năm trước, chúng ta khôngphân tích các email, tập tin PDF, hoặc video. Có cảm giác như Internet chỉ mớixuất hiện gần đây thôi; và điện toán phân tán cũng chỉ mới ra đời ngày hôm qua,nhưng điểm mới ở đây là khả năng phổ biến và mở rộng hệ thống chỉ trong chớpmắt — thậm chí đối với một ngân sách hạn hẹp. Tương tự như vậy, muốn dự đoántương lai không phải là một khái niệm mới, nhưng điểm mới chính là có thể truycập và lưu trữ tất cả các dữ liệu được tạo ra.Có nhiều thông tin cho rằng 90 phần trăm các dữ liệu tồn tại ngày nay là từ hainăm trước. Và dữ liệu đang tăng trưởng nhanh. Nếu 90 phần trăm tất cả dữ liệutrên toàn thế giới được tạo ra trong hai năm qua thì ta có thể nói gì về dữ liệu đó?Nhiều doanh nghiệp có nhiều cơ sở dữ liệu và nhiều nhà cung cấp cơ sở dữ liệu,với nhiều terabyte hoặc thậm chí petabyte dữ liệu. Một số các hệ thống tích lũy dữliệu trên 30 hoặc 40 năm. Nhiều doanh nghiệp xây dựng toàn bộ kho dữ liệu và nềntảng phân tích ra dữ liệu cũ này. Tập đoàn bán lẻ lớn như Wal-Mart, đã trở thànhcông ty tỷ đô la trước thời Big Data. Vì vậy, dữ liệu không phải là yếu tố quyếtđịnh chính mà chính là cách thức kinh doanh của họ.Dữ liệu như một dịch vụ có thể điều khiển một doanh nghiệp. Tuy nhiên hãy suynghĩ về Amazon. Đó là một công ty thương mại điện tử trực tuyến. Bây giờ, mọingười nhìn vào Amazon như là một công ty cung cấp nền tảng dịch vụ, phần mềm,Big Data, và trung tâm dữ liệu điện toán đám mây. Trong những năm qua, Amazonxây dựng giới thiệu các công cụ đáng kinh ngạc từ các công nghệ mã nguồn mởkhác nhau. Zynga, công ty game Facebook được biết đến với tựa game ăn kháchFarmville, đã sử dụng các dịch vụ đám mây của Amazon để mở rộng cơ sở dữ liệuvà phân tích riêng của mình.Đối với dữ liệu có ích cho người dùng, nó phải tích hợp với tài chính của kháchhàng và dữ liệu bán hàng, với các sản phẩm dữ liệu, với các tiếp thị dữ liệu, truyềnthông xã hội, với các dữ liệu nhân khẩu học, với các dữ liệu đối thủ cạnh tranh, vànhiều hơn nữa.Những thách thức trong việc xây dựng một hệ thống BI và Big data analyticsThiết kế một nền tảng tích hợp không bao giờ là dễ dàng. Extract, Transfer, vàLoad (ETL) luôn luôn là giai đoạn dài nhất trong các dự án Data Warehouse. Cónhiều giải pháp ETL khác nhau, đôi khi chúng có tác dụng, đôi khi không. NếuETL không được thực hiện tốt, thì bạn ngẫu nhiên bạn sẽ có dữ liệu không chínhxác và không tin cậy. Dữ liệu không tin cậy sẽ tạo ra một hệ thống không đáng tinvà không sử dụng được. Tất nhiên chẳng ai muốn điều đó cả.Có thể bạn sẽ dễ dàng nghĩ rằng đây có thể một thứ gì đó giống như một cơ sở ...