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

Phân tích nhiều dữ liệu chỉ thuộc một phần trong việc phân tích Big Data và phân tích dữ liệu trước đó. Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu những điều bạn cần biết về Big Data, Big Data là gì trong bài viết này nhé!

1. Big Data là gì?

Big Data là gì? Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có năng lực thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.

Những tập dữ liệu lớn này có thể gồm có các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập sẽ được khai thác để tìm hiểu insights.

Khái niệm Big Data đi kèm với các thành phần có liên quan cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào dùng thực tế và xử lý một vài vấn đề trong bán hàng.

Gồm có cơ sở hạ tầng IT cần để hỗ trợ Big Data, các phân tích áp dụng với dữ liệu, công nghệ quan trọng cho các dự án Big Data, các bộ kỹ năng liên quan và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với Big Data.

2. Lợi ích khi kiểm soát được Big Data là gì?

Kiểm soát được big data thể hiện ở các mặt như: lưu giữ được, phân tích được, thu thập được.

Trong thời buổi vào thời điểm hiện tại, data được xem như một dạng tài nguyên quý báu không kém gì vàng, bạc cả.

Thử lấy ví dụ giữa việc bạn nắm trong tay một danh sách các “đại gia” đang có nhu cầu tậu xe, so với việc bạn vô tình nhặt được một viên kim cương. Thì cả hai trường hợp này đều có năng lực giúp bạn kiếm được tiền – tức đem lại lợi nhuận.

Đặc biệt hơn, big data còn đóng vai trò rất lớn trong việc đưa các chỉ số. Ví dụ nắm trong tay tất cả các bức hình mà chị em phụ nữ check in trên kênh mạng xã hội, chúng ta có thể phân tích và đưa rõ ra xu hướng thời trang hiện tại, cũng giống như có thể dự đoán xu thế sắp tới.

Nhờ đó mà chúng ta biết rằng nên nhập mẫu thời trang nào về bán sẽ nhận được nhiều mong muốn thực tế nhất.

Big data cũng có nhiệm vụ lớn trong việc phát triển AI (trí tuệ nhân tạo), bởi một trong số những yếu tố quyết định AI có thông minh hay không chính là nằm ở tập dữ liệu mà chúng ta cho nó học.

3. Những nguồn chính tạo ra Big Data

• Hộp đen dữ liệu: đây chính là dữ liệu được tạo ra bởi máy bay, bao gồm máy bay phản lực và trực thăng. Hộp đen dữ liệu này bao gồm thông tin tạo ra bởi giọng nói của phi hành đoàn, các bản thu âm và thông tin về chuyến bay.

• Dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội: đây chính là dữ liệu được tạo ra và phát triển bởi như các trang Web truyền thông xã hội như Twitter, trang Facebook, kênh instagram, Pinterest và Google+.
• Dữ liệu giao dịch chứng khoán: đây chính là số liệu từ thị trường chứng khoán đối với quyết định mua và bán cổ phiếu được thực hiện bởi khách hàng.
• Dữ liệu điện lực: đây chính là dữ liệu tạo ra bởi điện lực. Nó gồm có các thông tin cụ thể từ các điểm giao nhau của các nút thông tin dùng.
• Dữ liệu giao thông: dữ liệu này gồm có sức chưa và các mẫu phương tiện giao thông, độ sẵn sàng và khoảng cách đã đi được của từng phương tiện giao thông.

• Dữ liệu các thiết bị tìm kiếm: đây là dữ liệu được tạo ra từ các công cụ tìm kiếm và đây cũng là nguồn dữ liệu lớn nhất của Big Data. Công cụ tìm kiếm có cơ sở dữ liệu cực kỳ rộng lớn, nơi họ có thể tìm thấy dữ liệu họ cần.

4. Công nghệ Big Data

Có rất nhiều công nghệ để xử lý vấn đề lưu giữ và giải quyết Big Data. Những công nghệ đó là Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, v.v … phía dưới là thông tin tổng quan về các công nghệ này.

Apache Hadoop

Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở được viết bằng Java, cho phép giải quyết phân tán (distributed processing) các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính (clusters of computers) thông qua mô hình lập trình dễ dàng.

Hadoop được thiết kế để mở rộng quy mô từ một máy chủ đơn sang hàng ngàn máy tính khác có tính toán và lưu giữ cục bộ (local computation and storage).

Apache Spark

Sự cải tiến ngoài ra của công nghệ này đã dẫn đến sự phát triển của Apache Spark – công cụ tính toán nhanh và có mục tiêu chung để xử lý quy mô lớn. Nó có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn 100 lần so với MapReduce.

Apache Kafka

Apache Kafka là một bổ sung khác cho hệ sinh thái Big Data, một hệ thống nhắn tin phân tán lượng thông tin cao thường được sử dụng với Hadoop.

Các tổ chức công nghệ thông tin đã bắt đầu xem xét sáng kiến Big Data để quản lý dữ liệu của họ theo cách tốt hơn, trực quan hóa dữ liệu, hiểu rõ hơn về dữ liệu này khi được yêu cầu và tìm thời cơ bán hàng mới để đẩy mạnh tăng trưởng bán hàng.

Mọi CIO đều mong muốn chuyển đổi doanh nghiệp của mình, nâng cao mô hình buôn bán và xác định các nguồn doanh thu tiềm năng trong bất kỳ lĩnh vực nào VD như lĩnh vực viễn thông, lĩnh vực ngân hàng, bán lẻ hoặc chăm sóc sức khỏe, v.v …

Chuyển đổi bán hàng như vậy đòi hỏi phải có công cụ thích hợp và thuê đúng người để đảm bảo hiểu biết đúng insights, đúng thời điểm từ dữ liệu đã có sẵn.

5. Đặc trưng của Big Data là gì?

Một khi hiểu được tổng quan về big data, những đặc trưng của dữ liệu lớn được đặc trưng bởi 3V, trong đó bao gồm:

Volume

Với big data, bạn có thể phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu có mật độ thấp, không có cấu trúc. Đây có thể là dữ liệu của giá trị không xác định, chẳng hạn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, nhấp chuột trên trang Web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc thiết bị hỗ trợ cảm biến.

Đối với một số tổ chức, việc này có thể là hàng chục terabyte dữ liệu. Đối với những người khác, nó có thể chỉ là hàng trăm petabyte.

Velocity

Tốc độ là tốc độ nhanh tại đấy dữ liệu được nhận và (có thể) đã hành động. Thông thường, tốc độ cao nhất của luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ so sánh với được ghi vào đĩa.

Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực và sẽ yêu cầu nhận xét và hành động theo thời gian thực.

Variety

Đa dạng nhắc đến nhiều loại dữ liệu có sẵn, các kiểu dữ liệu truyền thống được cấu trúc và thích hợp gọn gàng trong một cơ sở dữ liệu quan hệ.

Những loại dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, âm thanh và video yêu cầu tiền giải quyết bổ sung để lấy được ý nghĩa và siêu dữ liệu hỗ trợ.

Các kho dữ liệu lớn được tạo thành từ những dữ liệu. Dữ liệu có thể được biết đến từ các nguồn như ứng dụng trên thiết bị di động, ứng dụng dành cho máy tính để bàn, mạng xã hội, trang Web, thí nghiệm khoa học, thiết bị cảm biến và các thiết bị khác trong internet (IoT).

6. Big Data được sử dụng trong trường hợp nào?

Đối với Big Data, người ta thường sử dụng trong nhiều trường hợp khác nhau sau đây:

Big Data được dùng trong nhiều trường hợp không giống nhau

• Thực hiện phân tích khách hàng: Thông qua Big Data, các doanh nghiệp có thể kiểm tra dữ liệu khách hàng. Từ đấy giúp nâng cao trải nghiệm, cải thiện các kế hoạch và chương trình nhằm thu hút và chuyển đổi tỉ lệ cao hơn.

• Phân tích các hoạt động: Việc phân tích các hoạt động sẽ giúp nâng cao được hiệu quả hoạt động và sử dụng tốt hơn các tài sản của doanh nghiệp. Đây là mục đích hướng đến của mỗi công ty vì ước muốn việc đầu tư sẽ tốt hơn.

Thông qua Big Data doanh nghiệp có thể vận hành được hiệu quả và giúp cải thiện được hiệu suất.

• Giúp phòng chống gian lận: Nhờ việc phân tích các hoạt động dữ liệu mà doanh nghiệp có thể xác định được những hoạt động khả nghi gây tổn thất cho hoạt động bán hàng của doanh nghiệp. Từ đó có thể tìm ra được đối tượng gian lận và tiến hành xử lý.

• Giúp tối ưu hóa giá cả: Nhờ Big Data, công ty có thể phân tích dữ liệu và đặt mức giá cho hợp nhất với khách hàng.

7. Kết luận

Big Data là gì? Big Data – Dữ liệu lớn là một trong những định nghĩa được vận dụng giúp ích rất nhiều cho các phương án công nghệ trong hiện tại và kể cả là tương lai.

Kết hợp với nhiều ứng dụng khác như Blockchain, Cloud,… Đây sẽ là những bàn đạp giúp cuộc sống của con người trở nên thuận tiện hơn, dễ dàng hơn trong việc sở hữu và xử lý thông tin!

Xem thêm: Tổng hợp các công việc ngành IT hot nhất hiện nay

Phương Thoa – Tổng hợp, chỉnh sửa
(Nguồn tham khảo: topdev, itviec, quantrimang)