Tổng quan về Big data trên toàn cầu năm 2018

Bigdatauni.com Follow Fanpage Contact

Tầm quan trọng của Big Data (Dữ liệu lớn) và sự nhận thức về giá trị của nó giảm dần, nhiều công ty đầu tư vào lĩnh vực này nhưng không đem lại kỳ vọng, và kết quả tốt lợi. Nguyên nhân do nhu cầu và tính chất phức tạp của hệ thống công nghệ kỹ thuật phải xây dựng, bảo trì, chi phí lại cao, thiếu nguồn nhân lực có chuyên môn sâu, và kỹ năng về lĩnh vực Data Science hay Data Analytics,…

Nhiều công ty đẩy mạnh, nhanh chóng ứng dụng Cloud – lưu trữ đám mây vào hệ thống Big Data, tăng sức mạnh cho hệ thống, gánh nặng chi phí từ đó cũng giảm dần, và độ linh hoạt của quá trình xử lý dữ liệu cũng được cải thiện. Big Data, Artificial Intelligence (AI) – trí tuệ nhân tạo, và Machine Learning (ML) – học máy, đang đem lại rất nhiều cơ hội và lợi nhuận cho rất nhiều tổ chức trên toàn cầu, nhưng cũng đem lại nhiều thách thức mới.

Trước tiên cùng điểm qua 2 thống kê của Statista – công ty nổi tiếng về thống kê, nghiên cứu thị trường, là cổng thông tin kinh doanh

Biểu đồ thể hiện giá trị lợi nhuận mà thị trường Big Data trên toàn cầu có thể đem lại dự báo từ năm 2011 đến 2027 (đơn vị tỷ USD)

Biểu đồ thể hiện lợi nhuận đem lại từ việc triển khai Big Data và phân tích dữ liệu tất cả công ty trên toàn cầu từ năm 2015 đến 2022 (đơn vị tỷ USD)

Qua 2 biểu đồ trên ta có thể thấy được tiềm năng phát triển của thị trường Big Data và lợi nhuận của nó cùng với phân tích dữ liệu đem lại cho các công ty ngày càng được khẳng định mạnh mẽ. Thị trường tăng về quy mô và giá trị theo từng năm , từ 2018 đến 2027 nhưng tỷ lệ tăng qua từng năm lại giảm và không đều (mặc dù lượng tăng không biến động quá nhiều), tỷ lệ tăng cao nhất là 16,9 % của năm 2019 so với 2018, và thấp nhất là 6% dự báo 2026 so với 2025. Tuy nhiên trong năm 2018, và sắp tới 2019, thị trường vẫn mang lại cơ hội để các tập đoàn công nghệ đẩy mạnh phát triển các phần mềm, công cụ hỗ trợ triển khai Big Data và bán cho các công ty có nhu cầu và cần áp dụng vào kinh doanh sản xuất. Lợi nhuận từ ứng dụng Big Data và Business Analytics của các công ty trên toàn cầu tăng từ 2018 đến 2022 và lượng chênh lệch giữa các năm gia tăng nhưng tỷ lệ tăng thì không biến động, từ 11.5% đến 12% (làm tròn).

Năm 2019 so với 2018 tăng 20 tỷ USD tương ứng với tỷ lệ 12,04% cao nhất trong các năm dự báo. Năm 2022 so với năm 2021 tăng cao nhất với 27 tỷ USD nhưng tỷ lệ tăng lại thấp nhất 11,5%. Qua đây cho thấy, giá trị của dữ liệu đem lại cho các công ty trong tương lai ngày càng lớn, khẳng định lần nữa dữ liệu chính là nguồn lực thứ 3 sau tài chính và nhân lực mà các công ty cần khai thác và nhu cầu, xu hướng ứng dụng Big Data ngày một trở nên mạnh mẽ.

Sau đây, BigDataUni gửi đến các bạn tổng quan về thực trạng thị trường Dữ liệu lớn dựa trên bản khảo sát, nghiên cứu, báo cáo về Big Data trên toàn cầu trong năm 2018.

Báo cáo dựa trên cuộc khảo sát được thực hiện bởi Qubole (công ty hàng đầu về cung cấp giải pháp, nền tảng quản lý dữ liệu hạ tầng đám mây phục vụ phân tích có chi nhánh ở Mỹ) và Dimensional Research (tổ chức nghiên cứu thị trường công nghệ tại Mỹ) đã mở một cuộc khảo sát trong năm 2018 với 401 chuyên gia IT chuyên gia dữ liệu Big Data phụ trách triển khai Big Data đến từ các công ty khác nhau trên toàn cầu (lưu ý tất cả những công ty này đã ứng dụng Big Data)

Báo cáo công bố 8/2018 cung cấp cái nhìn tổng quan về các xu hướng, thách thức và giải pháp xử lý Big Data tại các doanh nghiệp trên toàn thế giới.

Đầu tiên về kích thước của Data Lake

Data Lake hiểu đơn giản là hệ thống trung tâm lưu trữ dữ liệu thô, chưa từng được qua xử lý, phục vụ cho khai thác Dữ liệu lớn. Khác với Database – cơ sở dữ liệu – là nơi lưu trữ, tập hợp các dữ liệu đã được lọc và sắp xếp, cho phép người dùng truy cập, phân tích bảng biểu, thống kê, lập báo cáo dễ dàng hơn. Ngày nay khi khối lượng dữ liệu phải thu thập từ nhiều nguồn khác nhau là rất lớn, nên hệ thống Data Lake trong Big Data tại các công ty được yêu cầu phải phát triển về kích thước, và khả năng lưu trữ hơn nữa. Các Data Lake có dung lượng trên 100 Terabytes (TB) đang được đẩy mạnh sử dụng. Dưới đây là thống kê về tỷ lệ các tổ chức sử dụng Data Lake có kích thước trung bình trên 100 TB:

Biểu đồ 1: tỷ lệ các tổ chức sử dụng Data Lake có kích thước trung bình trên 100 TB so sánh giữa 2018 và 2017 Biểu đồ 1 cho thấy tỷ lệ ác tổ chức sử dụng Data Lake có kích thước trung bình trên 100 TB năm 2018 tăng 8% so với năm 2017. Đây cũng là cơ sở để khẳng định dữ liệu Big Data trên thị trường thế giới năm 2018 đã phát triển đáng kể về kích thước, là thách thức khiến cho các công ty đang dần tích cực nâng cấp hạ tầng dữ liệu.

Các loại xử lý Big Data được áp dụng

Theo Qubole thì có những loại xử lý Big Data sau đây:

App Data Integration: thu thập, tích hợp dữ liệu từ nhiều ứng dụng khác nhau (ứng dụng thông minh trên smartphone, website,..) vào cùng hệ thống phục vụ quá trình xử lý, phân tích dữ liệu.
Ad hoc Analytics: phân tích dữ liệu Big Data theo yêu cầu và mục đích kinh doanh của doanh nghiệp như phục vụ cho mục đích marketing, chăm sóc khách hàng,..
Streaming Data: các dữ liệu được tạo ra liên tục từ nhiều nguồn khác nhau, những dữ liệu này được truyền đi dưới dạng các bản ghi (records) và ở kích thước nhỏ hơn ví dụ Kilobytes. Streaming Data bao gồm các dữ liệu như lịch sử khách hàng truy cập website, ứng dụng trên smartphone; lịch sử giao dịch trên website e-commerce; thông tin trên mạng xã hội;…
Machine Learning: xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu Big Data phục vụ cho việc phát triển công nghệ học máy.
Stream processing: xử lý dữ liệu trực tiếp, hay nói cách khác, tính toán trực tiếp trên dữ liệu khi nó vừa được thu thập, cho phép người dùng truy vấn luồng dữ liệu liên tục và phát hiện nhanh các điều kiện, vấn đề trong một khoảng thời gian nhỏ kể từ thời điểm nhận dữ liệu. Khoảng thời gian phát hiện có thể từ vài giây đến một phút.
ETL: ETL là viết tắt của Extract (lấy dữ liệu) – Transform (chuyển đổi dữ liệu) – Load (tải dữ liệu), là quá trình chuyển tải dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau vào kho dữ liệu.

Biểu đồ 2: các dạng xử lý Big Data được áp dụng

Dựa vào biểu đồ, các công ty sử dụng dạng App Data Integration là nhiều nhất với 75%. Điều đó chỉ ra rằng, các công ty đang đẩy mạnh phát triển thêm các kênh bán hàng trực tuyến, xây dựng các app, ứng dụng thông minh trên smartphone, tablet để hỗ trợ khách hàng,.., cần triển khai Big Data mục đích để tổng hợp, thu thập dữ liệu vào chung hệ thống hỗ trợ việc lưu trữ, quản lý, phân tích dễ dàng hơn.

Các quy trình kinh doanh nào thu lợi từ Big Data

Biểu đồ 3: các quy trình kinh doanh thu lợi từ Big Data

Chăm sóc khách hàng, kế hoạch CNTT, quy trình bán hàng và hoạt động tài chính là các quy trình kinh doanh thu lợi nhiều nhất từ Big Data. Các chức năng của Big Data ứng dụng cho hầu hết các bộ phận, phòng ban trong một tổ chức. Qua biểu đồ này chúng ta cũng nhìn thầy được mục đích khai thác Big Data của các công ty trên toàn cầu đều hướng đến chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu khách hàng để phát triển sản phẩm, dịch vụ, ứng dụng thông minh tăng trải nghiệm của khách hàng, giữ chân khách hàng khi sự cạnh tranh ngày càng gay gắt giữa các công ty ở hầu hết các lĩnh vực kinh doanh. Sự thúc đẩy của việc vừa nâng cấp hạ tầng công nghệ thông tin vừa nhanh chóng áp dụng phân tích dữ liệu vào mọi hoạt động khiến cho các tổ chức hầu như việc làm đầu tiên (chưa tính đến các mục tiêu kinh doanh khác) phải thay đổi hệ thống IT sao cho tiên tiến.

Các tập đoàn công nghệ hàng đầu đang ngày một phát triển các sản phẩm công nghệ cao hỗ trợ nhiều công ty về giải pháp Big Data, giúp họ dễ dàng triển khai Big Data với chi phí tối ưu, đem lại nhiều giá trị và lợi ích cho hệ thống IT hiện tại. Big Data cũng cung cấp các công cụ phân tích đặc biệt là phân tích dự báo (Predictive Analytics) và các thuật toán trong khai thác dữ liệu (Data Mining) giúp các công ty đo lường, phân tích các vấn đề sản phẩm, phát hiện cơ hội, rủi ro, dự báo doanh thu từ các hoạt động bán hàng và hoạt động tài chính khác.

Các nguồn dữ liệu chủ yếu của Big Data

Chúng ta chia nguồn dữ liệu Big Data mà một tổ chức có thể thu thập thành 3 phần chính:

nguồn dữ liệu từ bên trong của tổ chức: dữ liệu bên trong các bộ phận chức năng của tổ chức được quản lý bởi chính tổ chức. Trong biểu đồ dưới đây là nguồn dữ liệu từ ERP, CRM, Finance, HR, Supply chain
nguồn dữ liệu Internet từ các website, các social media như Facebook,..(có thể là dữ liệu về đối thủ cạnh tranh, hay thông tin của khách hàng tiềm năng). Trong biểu đồ dưới đây là nguồn dữ liệu từ Social media
nguồn dữ liệu được cung cấp bởi bên thứ 3 có thể là các công ty đối tác, công ty nghiên cứu thị trường, các công ty cung cấp nguyên vật liệu, công ty phân phối, công ty công nghệ cung cấp nền tảng quảng cáo, bán hàng trực tuyến, quản lý khách hàng trực tuyến có thể cung cấp dữ liệu về khách hàng tiềm năng, hay dữ liệu về đối thủ cạnh tranh. Trong biểu đồ dưới đây là nguồn dữ liệu từ Suppliers, Partners, Distributors.

Biểu đồ 4: các nguồn dữ liệu Big Data Nguồn dữ liệu

Big Data chủ yếu của các công ty chủ yếu đến từ hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning), hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp. Hệ thống lưu trữ dữ liệu của tất cả các bộ phận chức năng của tổ chức. Do đa phần các công ty ứng dụng Big Data cho toàn bộ tổ chức chứ không riêng gì bộ phận nào, nên việc liên kết hệ thống ERP vào hệ thống Big Data là cực kỳ cần thiết, nên tỷ lệ theo báo cáo là cao nhất với 57%.

Nguồn dữ liệu phổ biến thứ hai chiếm 38% của Big Data đến từ CRM (customer relationship management) hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng bao gồm nguồn dữ liệu từ các kênh bán hàng trực tuyến, dữ liệu khách hàng từ website, fanpage của tổ chức, dữ liệu nghiên cứu thị trường, dữ liệu về bán hàng, dữ liệu về các đối thoại với khách hàng, lịch sử trò chuyện, dữ liệu ý kiến của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ,..Đây là nguồn dữ liệu cực kỳ quan trọng để các công ty phân tích và khai thác nhằm đẩy mạnh các chiến lược marketing kỹ thuật số (digital marketing) và phát triển các mối quan hệ khách hàng, giữ chân và gia tăng khách hàng.

Nguồn dữ liệu từ các hoạt động tài chính của tổ chức như dữ liệu dòng tiền, dòng vốn vào và ra của công ty ở mọi thời điểm cũng cực kỳ quan trọng. Phân tích những dữ liệu này để kiểm soát lợi nhuận, đảm bảo tính minh bạch của các báo cáo tài chính hàng tháng, và hàng quý, hơn nữa phân tích để đánh giá các chiến lược sản phẩm, dịch vụ mới có khả thi trong tương lai hay không,..Dữ liệu tài chính quyết định sự thành công của toàn bộ một tổ chức nói chung và cũng chính công cuộc triển khai Big Data nói riêng. Do đó, nguồn dữ liệu này ở vị trí thứ 3 với 38% bằng với dữ liệu CRM.

Ngoài ra, nhiều công ty trên toàn cầu không chỉ ứng dụng Big Data vào tăng doanh thu lợi nhuận mà còn hỗ trợ bộ phận nhân sự (Human Resources) phân tích dữ liệu về hồ sơ nhân viên, năng suất nhân viên, lương thưởng, phúc lợi, ý kiến đóng góp nhân viên,.. để cải thiện môi trường làm việc, hiệu quả hoạt động của tổ chức. Vì thế dữ liệu từ HR chiếm 35% đứng thứ 4 của báo cáo.

Các dữ liệu của bên thứ 3 cũng cực kỳ quan trọng: dữ liệu từ các suppliers cho các công ty có cái nhìn tổng thể về giá thành nguyên vật liệu, phân tích thị trường, giá cả, chi phí đầu vào; dữ liệu từ các trang mạng xã hội – social media cho các công ty thấu hiểu hơn về nhu cầu khách hàng, xu hướng mới về sản phẩm, dịch vụ, thu thập ý kiến khách hàng, ngăn chặn các tin đồn thất thiệt; dữ liệu từ distributors cho các công ty tìm hiểu tình hình sản phẩm được phân phối, các vấn đề về giá, về vận chuyển, kiểm soát luồng hàng hóa đến tay người tiêu dùng.

Tỷ lệ các công ty ứng dụng Cloud vào hệ thống Big Data

Biểu đồ 5: tỷ lệ các công ty sử dụng Cloud computing xử lý Big Data

Như đã nói ở đầu bài viết, để giảm bớt gánh nặng chi phí hạ tầng CNTT xây dựng cho Big Data, giảm bớt sự phức tạp, cồng kềnh của hệ thống Big Data, trong những năm gần dây các công ty đang đẩy mạnh ứng dụng lưu trữ đám mây để thu thập, lưu trữ, quản lý và hỗ trợ phân tích dữ liệu dễ dàng. Vì vậy trong năm 2018, tỷ lệ các công ty sử dụng Cloud cho Big Data đã tăng 15% nhiều hơn năm 2017.

Tỷ lệ các công ty hướng đến Self-service Big Data Analytics

Self-service Big Data Analytics nghĩa là cho phép người dùng (có thể là nhà quản lý, giám đốc tham gia vào quá trình phân tích Big Data) tiếp cận các cách phân tích dữ liệu, tự thao tác dữ liệu mà không cần phải có kiến thức cơ bản về công nghệ hay kiến thức chuyên sâu về thống kê và thuật toán phân tích. Để các chuyên viên, nhà quản lý tham gia vào quá trình phân tích Big Data sẽ giúp bộ phận Big Data (hay còn gọi Big Data team) trong công ty giảm bớt chi phí, nâng cao trình độ chuyên môn về lĩnh vực Big Data, có thời gian nghiên cứu phát triển thêm về phân tích dữ liệu. Về mặt tổng thể, các nhân viên và nhà quản lý sẽ hiểu rõ thêm về tổ chức, nhận diện các vấn đề tổ chức gặp phải, và cơ hội cần nắm bắt.

Biểu đồ 6 thể hiện tỷ lệ các công ty hướng đến Self-service Big Data Analytics

Theo nghiên cứu của Qubole và Dimensional Reasearch thì có 70% các công ty đang hướng đến Self-service Big Data Analytics và 30% còn lại không hướng đến Self-service Big Data Analytics. Trong 70% các công ty đang hướng đến Self-service Big Data Analytics chỉ có 9% các công ty đã tiếp cận và triển khai Self-service Big Data Analytics, 61% còn lại các công ty chỉ mới lập kế hoạch mà thôi.

Vấn đề về thiếu công cụ chuyên dụng và nguồn nhân lực chuyên môn

Một trong những vấn đề khiến nhiều công ty chưa thể ứng dụng Big Data vào hoạt động kinh doanh, hay thậm chí khiến cả những công ty đã ứng dụng Big Data (trong khảo sát) nhưng vẫn không hiệu quả đó chính là thiếu hụt các công cụ chuyên dụng, hạ tầng CNTT còn yếu, chi phí tài chính và đặc biệt là nguồn nhân lực có chuyên môn, kỹ năng về Computer Science, Data Analytics, hay Data Science để có thể khai thác Big Data. Ba phần tư (75%) số chuyên gia tham gia khảo sát đến từ các công ty khác nhau cho rằng công ty mình có một khoảng cách khá lớn giữ nguồn lực cần thiết cho các dự án Big Data và giá trị tiềm năng mà các dự án Big Data có thể đem lại. Vấn đề này ảnh hưởng đến việc chuyển đổi dữ liệu thành giá trị, và lợi nhuận.

Biểu đồ 7: thể hiện tỷ lệ các công ty gặp phải vấn đề về nguồn lực phục vụ Big Data

Vấn đề thiếu hụt nguồn nhân lực tài năng về lĩnh vực Big Data thực sự nghiêm trọng

Biểu đồ 8 và 9: thể hiện vấn đề thiếu hụt nhân lực có chuyên môn về Big Data ở các công ty

Ở biểu đồ 8 (biểu đồ đầu tiên) thể hiện tỷ lệ các công ty có kế hoạch phát triển nguồn nhân lực cho các dự án Big Data. Tính đến tháng 6 năm 2018, có 21% các công ty không có kế hoạch phát triển thêm về số nhân viên cho các dự án Big Data, có tới 79% các công ty có kế hoạch phát triển nhân lực cho các dự án Big Data. Điều này chứng tỏ nhu cầu về nguồn nhân lực có chuyên môn ngày càng cao. Trong tỷ lệ 79%, thì chỉ có 29% các công ty có tỷ lệ tăng đáng kê số nhân viên cho các dự án Big Data, còn 50% còn lại là các công ty có số nhân viên tăng ở mức trung bình mà thôi, khẳng định sự khó khăn trong việc tìm kiếm ứng viên. Ở biểu đồ 9, thể hiện tỷ lệ về mức độ dễ dàng tìm kiếm ứng viên đủ chuyên môn theo đánh giá của các chuyên gia trong cuộc khảo sát.

Có 17% chuyên gia cho rằng công ty họ dễ dàng kiếm ứng viên đủ chuyên môn, và có đến 83% trong số các chuyên gia cho rằng rất khó. Nguyên nhân có thể là do các công ty thiếu hụt về ngân sách và hiện tại trên thị trường vẫn chưa có nhiều ứng viên đủ tiêu chuẩn do Big Data là lĩnh vực mới, và một ứng viên đủ tiêu chuẩn cần phải có trong tay rất nhiều kiến thức và kỹ năng như : kỹ năng logic, kỹ năng về phân tích, kỹ năng về thuật toán, am hiểu computer science, biết các ngôn ngữ lập trình cần thiết, và có kiến thức kinh tế xã hội do đó sự khan hiếm cũng là điều dễ hiểu.

Các thách thức khi triển khai Big Data

Các thách thức khi triển khai Big Data trong năm 2018 được liệt kê trong cuộc khảo sát:

Lack of experience slows progress: vấn đề nhân viên thiếu kinh nghiệm trong lĩnh vực Big Data làm chậm tiến độ dự án. Chiếm tỷ lệ cao nhất 44% trong khảo sát
Keeping up with new data sources: khả năng bắt kịp với các nguồn dữ liệu mới, tức khi có nguồn dữ liệu mới thì các nhân viên phải xây dựng, điều chỉnh hệ thống như thế nào để thu thập và xử lý dữ liệu. Chiếm tỷ lệ 42% trong khảo sát.
Constantly evolving use cases: thách thức trong việc phát triển thêm các ứng dụng mới, các trường hợp mới cần khai thác Big Data. Chiếm tỷ lệ 41 % trong khảo sát.
Too many manual tasks: có quá nhiều công việc mang tính thủ công thao tác bằng tay trên máy tính như lập trình, viết thuật toán, phân tích dữ liệu kiểm tra hệ thống, và khối lượng công việc có thể thay đổi liên tục. Chiếm tỷ lệ 38% trong khảo sát.
Volume of data: đây là thách thức cũng như đặc điểm của Big Data đó là khối lượng dữ liệu phải xử lý. Chiếm tỷ lệ 34% trong khảo sát.
Speed of integrating new data: tốc độ tích hợp dữ liệu mới cũng được xem là thách thức. Dữ liệu lớn đến từ nhiều nguồn khác nhau, dưới nhiều định dạng khác nhau, nếu hệ thống Big Data nếu không có khả năng thu thập dữ liệu mới có định dạng phức tạp thì tốc độ tích hợp và xử lý sẽ chậm đi. Chiếm tỷ lệ 31% trong khảo sát.
Too many new users need support: nghĩa là những người dùng tiếp cận Big Data có thể là quản lý cấp cao, nhân viên từ các phòng ban khác không am hiểu về lĩnh vực này luôn phải cần sự hỗ trợ về chuyên môn. Chiếm tỷ lệ 28% trong khảo sát.

Biểu đồ 10: Các thách thức mà các công ty ứng dụng Big Data thường xuyên đối mặt

Các quản lý cấp cao, các nhà đầu tư khiếu nại gì về Big Data?

Các khiếu nại phổ biến nhất được trích dẫn bởi các giám đốc điều hành và các nhà đầu tư tập trung vào thời gian và chi phí cần thiết để có được giá trị kinh doanh thực sự từ các dự án Big Data. Điều này cho thấy sự cần thiết của các nền tảng, công cụ và công nghệ thông minh hơn, tiên tiến hơn để nâng cao năng suất hệ thống Big Data.

Biểu đồ 11: tỷ lệ các khiếu nại về Big Data từ các giám đốc, nhà đầu tư

Trong tổng số các khiếu nại, thì có:

Takes too long to derive Big Data value: khiếu nại về thời gian để đạt được giá trị của công cuộc khai thác Big Data chiếm tỷ lệ nhiều nhất 25%.
Delays in getting data: gián đoạn trong việc nhận dữ liệu chiếm 18%
Data platform cost exceeds value: chi phí xây dựng nền tảng dữ liệu vượt quá giá trị nhận được, chiếm 18%.
Lacks of insights and actionable info: các giám đốc và nhà đầu tư khiếu nại về việc họ không nắm rõ chi tiết về các dự án Big Data như mục tiêu cụ thể của dự án và các thông tin về kế hoạch hành động sau khi triển khai Big Data, chiếm 15%
Data quality is suspect: nghi ngờ về độ tin cậy, chất lượng của dữ liệu, chiếm 14%

Đến đây là kết thúc bài viết của chúng tôi trình bày tổng quan về thực trạng triển khai Big Data ở các công ty trên toàn cầu trong năm 2018. Mong rằng qua bài viết các bạn sẽ hiểu hơn về các yêu cầu, thách thức, lợi ích cũng như cơ hội khi triển khai Big Data. Nếu có thắc mắc gì xin bạn đừng ngại liên hệ chúng tôi, thông tin liên hệ ở trên website.

Xem thêm: Top các xu hướng Big Data trong năm 2019 (phần 1)Top các xu hướng Big Data trong năm 2019 (phần 2)

Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm lâu năm trong lĩnh vực Big Data sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu Big Data”, “Khai thác dữ liệu Big Data dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.