Giải mã 10 "Pain Points" của Big Data: Khi "mỏ vàng dữ liệu" vẫn không thể khai thác
Last updated: August 26, 2025 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 04 Mar 2020
Kinh nghiệm lập dự toán chi phí dự án phần mềm theo phương pháp Man-Month 2524 - 01 Jul 2023 Phương pháp Shuhari - Làm sao học ít hiểu nhiều? 921
- 11 May 2021 Khác nhau giữa Padding và Buffer trong quản lý rủi ro dự án 806
- 01 Aug 2022 "Sponsored Content" là gì? Khác nhau giữa Sponsored Content và Native Advertising? 774
- 01 Feb 2022 Thách thức với doanh nghiệp chuyển đổi số trong thời đại VUCA 676
- 15 Apr 2020 Phần mềm BPM là gì? So sánh với ERP và các phần mềm Workflows 535
- 03 Oct 2021 Khác biệt giữa thiết kế phần mềm và thiết kế công trình xây dựng 495
- 14 Aug 2022 Khác biệt giữa tiêu chí hoàn thành DOD (Definition of Done) với tiêu chí nghiệm thu (Acceptance Criteria) 465
- 19 Aug 2024 Kiểm toán công nghệ thông tin (IT Audit) - Nghề mới mẻ ở Việt Nam 453
- 01 May 2022 Có thể xác định vị trí địa lý của địa chỉ IP với độ chính xác đến từng địa chỉ con phố? 452
- 03 Feb 2020 Sản phẩm OEM và ODM là gì? 446
- 02 Jan 2024 Domain Engineering là gì? 434
- 04 Jan 2023 Đánh giá nhân sự theo chuẩn người Nhật 372
- 12 May 2021 Các yêu cầu thay đổi (Change Requests) - nỗi ám ảnh của team dự án phần mềm 358
- 01 Sep 2023 "Data steward" là gì? 348
- 05 Aug 2024 Giải mã 10 sai lầm về quản lý thay đổi 332
- 08 Sep 2024 Da Thịt Trong Cuộc Chơi - Skin In The Game 307
- 01 Dec 2022 Quản trị rủi ro trong dự án phần mềm 270
- 10 Jul 2021 Padding là gì? Tại sao padding cần thiết cho Project Estimation? 259
- 07 Jan 2025 Phân biệt Proxy, HMA và VPN 242
- 04 Sep 2023 Giải mã nhóm tính cách (ISTP - Nhà kỹ thuật) 234
- 18 Mar 2018 Dịch vụ Hosting cho Website là gì? Các lời khuyên chọn Hosting tốt nhất 232
- 17 Aug 2020 Mục tiêu dự án là gì? Làm thế nào để xác định mục tiêu? 216
- 01 Sep 2020 Co-founder là gì? Vai trò của các Co-Founder khi lập nghiệp. 216
- 14 May 2024 Chiến lược răng lược là gì? Làm thế nào để tận dụng chiến lược răng lược trong kinh doanh? 206
- 08 Mar 2022 Mô hình nguồn mở hoạt động ra sao? 191
- 01 May 2022 Nghệ thuật quản lý rủi ro của người Nhật - kinh nghiệm cho BrSE 186
- 08 Apr 2024 Hiệu ứng Matthew: Tác động và Ứng dụng trong Chuyển đổi Số và Công nghệ tại Việt Nam 180
- 08 Aug 2023 "Denormalized Table" là gì? 175
- 01 May 2023 [Tư vấn CNTT] Quản lý ngân sách CNTT cho doanh nghiệp 162
- 08 Mar 2020 Vì sao doanh nghiệp cần phải tạo Web bán hàng? 160
- 01 Apr 2022 Chi phí nhà thầu phụ chiếm bao nhiêu phần trăm gói thầu? 151
- 19 Aug 2020 Lift & Shift - Phương pháp tối ưu dịch chuyển hệ thống phần mềm qua đám mây 147
- 25 Apr 2018 Bảo hộ bản quyền phần mềm dưới khía cạnh sở hữu trí tuệ như thế nào? 140
- 17 Feb 2018 Hệ luỵ khi sử dụng Web Hosting từ nhà cung cấp kém chất lượng 138
- 09 Feb 2021 Tầm nhìn là gì? Tí dụ minh họa cụ thể về tầm nhìn 123
- 28 Feb 2025 “Học giỏi” hay “giỏi học”? 121
- 08 Aug 2019 10 lý do tại sao việc sử dụng và vận hành phần mềm điều hành doanh nghiệp không được hiệu quả 115
- 09 Dec 2024 10 nghịch lý quản trị khiến tổ chức mãi loay hoay 108
- 10 Aug 2020 Bạn có biết quy tắc thất bại nhanh: Fail early, fail often, fail cheap, but always fail forward 102
- 19 Jul 2023 3 cấp độ của thất bại và bí quyết "cái khó ló cái khôn" 76
- 26 Mar 2025 Từ điển tất cả các chức danh trong lĩnh vực CNTT và Chuyển Đổi Số 64
- 02 Aug 2025 Cloud vs On-Premise vs Hybrid: Lựa chọn nào phù hợp nhất cho vận hành phần mềm doanh nghiệp? 62
- 02 May 2025 Vì sao học giỏi mà vẫn nghèo, học dốt lại thành đạt trong cuộc sống? 56
- 11 Mar 2025 Thiên hướng Hành động (Bias for Action) và Thiên hướng Quy trình (Bias for Process) tác động tiêu cực tới "đổi mới và sáng tạo" như thế nào? 55
- 01 May 2024 Tổng hợp các thuật ngữ lĩnh vực tư vấn CNTT 49
- 04 Mar 2025 So sánh các giải pháp Sales Loft, Power BI và Salesforce 49
- 29 Jun 2025 Làm Thế Nào Để "Nhiệm Vụ Thử Thách" (Stretch Assignment) Không Là "Nỗi Đau" Của Nhân Sự? 35
- 16 Apr 2025 Lãnh đạo linh hoạt: Hành động (Bias for Action) hay không hành động (Non-Action)? 34
- 15 Aug 2025 Dự án phần mềm bị trì hoãn và vấn đề "akrasia" 29
- 16 Aug 2025 Hoài nghi khoa học với 20 thuật ngữ bi quan về hiệu quả của Scrum 25
- 28 Aug 2025 Tổng quan tất cả các RỦI RO trong cuộc sống 21
- 19 Aug 2025 Lập dự toán chi phí và thời gian cho dự án Software Outsourcing Project 14
Big Data đang là "mùi vị" thời thượng, khi các công ty thuộc mọi quy mô và ngành nghề đều đổ xô lên chuyến tàu dữ liệu lớn. Tuy nhiên, chính trong quá trình triển khai – và cả sau đó – nhiều doanh nghiệp mới bắt đầu nhận ra những thực tế khắc nghiệt của Big Data. Tất cả tiềm năng và lợi ích mà nó mang lại chỉ trở thành hiện thực nếu các điểm nghẽn đi kèm được giải quyết thỏa đáng.
Dưới đây là 10 nỗi đau (pain point) lớn nhất liên quan đến Big Data:
1. Dữ liệu bị “nhốt” trong các kho riêng biệt (Data Trapped in Silos)
Thách thức đầu tiên mà bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào cũng gặp phải là hợp nhất dữ liệu trong toàn doanh nghiệp. Dữ liệu không chỉ nằm rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau, mà còn bị "nhốt" trong các silo – nhiều trong số đó không thể truy cập được hoặc thậm chí chưa được đưa lên trực tuyến. Thậm chí, một số dữ liệu còn chưa được số hóa.
Ví dụ, một nhà phân tích đang tìm hiểu hành vi khách hàng có thể thấy mỗi cửa hàng lưu trữ dữ liệu riêng lẻ, một số thì còn ở dạng giấy. Dữ liệu thường là sự kết hợp giữa dạng có cấu trúc (từ hệ thống nội bộ, cơ sở dữ liệu) và không cấu trúc (email, nhật ký hệ thống, mạng xã hội…).
Nếu dữ liệu bị chia cắt và không được thống nhất, việc phân tích sẽ bị sai lệch, dẫn đến kết quả méo mó.
2. Quá tải dữ liệu (Data Overload)
Trái ngược với tình trạng thiếu dữ liệu là tình trạng dữ liệu quá tải. Trong thế giới số hiện nay, dữ liệu đang tăng với tốc độ chóng mặt – hơn 2,5 triệu tỷ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày từ cảm biến, mạng xã hội, giao dịch, thiết bị di động...
Nhiều tổ chức thu thập tất cả mọi thứ có thể, khiến kho dữ liệu và hệ thống phân tích bị "ngộp". Phần lớn dữ liệu có thể trùng lặp, dư thừa hoặc không liên quan, làm cản trở việc tìm ra thông tin có giá trị.
3. Diễn giải dữ liệu sai ngữ cảnh (Data Interpretation)
Hiểu rõ nguồn gốc và bối cảnh của dữ liệu là điều thiết yếu. Ví dụ, dữ liệu từ mạng xã hội cần được phân tích trong ngữ cảnh hành vi người dùng. Nếu không hiểu đúng ngữ cảnh, kết quả phân tích có thể sai lệch.
Giải pháp: Sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu (data visualization) để diễn giải tốt hơn.
4. Làm sạch dữ liệu (Data Cleansing)
Liên quan mật thiết đến việc hiểu dữ liệu là làm sạch dữ liệu. Dữ liệu thô có thể thiếu tiêu đề, định dạng sai, chứa ký tự lạ… Việc chuẩn hóa là cần thiết để đảm bảo tính nhất quán. Tuy nhiên, đây là công đoạn thường bị đánh giá thấp và mất nhiều thời gian hơn cả phân tích thống kê.
5. Thách thức kỹ thuật liên quan đến xử lý (Technical Challenges with Processors)
Big Data đòi hỏi khả năng xử lý rất lớn. GPU (bộ xử lý đồ họa) hiệu quả hơn CPU truyền thống nhưng lại khó lập trình hơn nhiều. Việc lập trình GPU yêu cầu cam kết với một mô hình cụ thể (AMD, Nvidia, Intel...), điều này làm tăng độ phức tạp kỹ thuật cho lập trình phân tích dữ liệu lớn.
6. Xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn
Tốc độ là yếu tố cạnh tranh then chốt. Các công ty cần hạ tầng IT đủ mạnh để đọc dữ liệu nhanh và đưa ra insight theo thời gian thực.
Apache Hadoop là framework phổ biến để lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán, nhưng nó gặp khó khăn trong quản lý tài nguyên, chia sẻ dữ liệu và lập lịch. Các giải pháp thương mại như IBM InfoSphere BigInsights, Cloudera, Hortonworks giúp khắc phục điểm yếu này.
7. Khả năng mở rộng (Scalability)
Hai yếu tố hạ tầng quan trọng nhất là lưu trữ và xử lý. Việc mở rộng nhiều workload khác nhau là thách thức. Lý tưởng nhất là hệ thống có thể phân bổ tài nguyên xử lý linh hoạt theo nhu cầu, nhưng hiện tại điều này đòi hỏi phải viết mã khá phức tạp.
8. Bảo mật (Security)
Big Data đi kèm với rủi ro lớn về bảo mật. Dữ liệu đến từ nhiều nguồn, dễ bị chèn Trojan hoặc bị thao túng trong quá trình xử lý. Các công cụ như Hadoop hay NoSQL không được thiết kế tối ưu về bảo mật.
Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu trên đám mây khiến rủi ro mất cắp dữ liệu càng tăng. Các giải pháp xác thực hiện có cũng rất hạn chế. Ví dụ: xác thực và phân quyền đòi hỏi hai bộ stack khác nhau, không đồng bộ với toàn bộ hệ sinh thái Hadoop. Nguyên nhân chính là do mỗi nhà cung cấp lại giữ phần tích hợp LDAP như một tính năng độc quyền.
9. Chi phí (Budget)
Phân tích Big Data tốn kém, và dễ vượt ngân sách ban đầu.
Các dự án thường cần thực hiện quy trình ETL (Extract – Transform – Load) với nhiều công cụ như Flume (streaming), Oozie (lập lịch), Kettle (giao diện trực quan), Pig (chuyển đổi dữ liệu phức tạp), Sqoop (chuyển dữ liệu số lượng lớn)… Việc viết code tích hợp tất cả công cụ này là rất phức tạp và không có giải pháp liền mạch.
10. Chọn công cụ phân tích phù hợp (Tool Selection)
Việc quyết định cách thu thập – lưu trữ – phân tích dữ liệu là một chuyện, nhưng chọn công cụ phù hợp lại là chuyện khác.
Việc chuyển từ công cụ này sang công cụ khác là rất khó khăn. Hệ quả là nhiều công ty xây hệ thống hoàn hảo nhưng lại chọn sai công cụ phân tích, khiến cả dự án trở nên kém hiệu quả.
Ba yếu tố quan trọng khi chọn công cụ:
- Khối lượng dữ liệu
- Số lượng giao dịch
- Hệ thống và ứng dụng kế thừa (legacy)
Nhiều tổ chức chỉ chú ý đến 2 yếu tố đầu, bỏ qua yếu tố thứ 3 – dẫn đến khó tích hợp hệ thống mới với hệ thống cũ.
Dịch bởi Nguyễn Thị Kiều
TIGO Consulting
Nguồn: Suyati
Khám phá thêm các chủ đề sau
01062025105620_thumb.png "Cách nhìn người: Dựa vào kết quả, động cơ, phẩm chất ẩn giấu và tư tưởng sống")
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
Link copied!
Mới cập nhật