Trong cuộc cách mạng 4.0, có dữ liệu lớn. Công nghệ này đã đạt đến đỉnh cao và đóng một vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu chương trình giảng dạy, kinh doanh, phát hiện tội phạm và thậm chí là phát hiện bệnh sớm. Hãy cùng tìm hiểu dữ liệu lớn là gì và những điều bạn cần biết.
Big data là gì?
Dữ liệu lớn là một thuật ngữ mô tả một lượng lớn dữ liệu (có cấu trúc và không có cấu trúc) sẽ tràn vào các doanh nghiệp hàng ngày. Nhưng số lượng dữ liệu không phải là vấn đề quan trọng. Đây là những gì các tổ chức làm với dữ liệu quan trọng. Dữ liệu lớn có thể được phân tích để tìm hiểu thông tin chi tiết dẫn đến các quyết định tốt hơn và các động thái kinh doanh chiến lược.
Lịch sử của Big data
Nguồn gốc của các bộ dữ liệu lớn có thể bắt nguồn từ những năm 1960 và 1970, khi thế giới dữ liệu mới bắt đầu sử dụng các trung tâm dữ liệu đầu tiên và sự phát triển của cơ sở dữ liệu SQL.
Khoảng năm 2005, mọi người bắt đầu nhận ra rằng lượng dữ liệu người dùng tạo ra thông qua Facebook, YouTube và các dịch vụ trực tuyến khác đang tăng lên nhanh chóng. Cũng trong năm 2005, Hadoop, một khuôn khổ mã nguồn mở được tạo ra đặc biệt để lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn, đã được phát triển. Sự phát triển của các khuôn khổ như Hadoop (hoặc Spark) là cần thiết cho sự phát triển của dữ liệu lớn. Lý do là chúng làm cho dữ liệu lớn dễ thao tác hơn và lưu trữ ít tốn kém hơn.
Khối lượng dữ liệu lớn đang tăng vọt. Điều thú vị là dữ liệu này không chỉ do con người mà còn do máy tạo ra. Với sự ra đời của Internet of Things (IoT), nhiều đối tượng và thiết bị được kết nối với Internet, giúp thu thập dữ liệu về việc sử dụng của người dùng và hiệu suất của sản phẩm. Sự ra đời của Internet of Things giúp tạo ra nhiều dữ liệu hơn.
Các đặc điểm khác của Big data
Ngoài ba đặc điểm cơ bản là quy mô, tốc độ và tính đa dạng, dữ liệu lớn còn có các đặc điểm sau:
Tính xác thực
Yếu tố này đề cập đến độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu. Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, vì vậy rất khó để phân biệt đâu là sự thật. Do đó, dữ liệu lớn cần được lọc để dữ liệu xấu không ảnh hưởng đến người dùng.
Hiệu quả
Không phải tất cả dữ liệu đều có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp. Vì vậy, các tổ chức cần xác nhận rõ ràng khi sử dụng dữ liệu lớn để không ảnh hưởng đến việc kinh doanh.
Tính thay đổi
Đây là một đặc tính được tìm thấy trong các bộ dữ liệu lớn. Trong dữ liệu lớn, nhiều dữ liệu có nhiều ý nghĩa và định dạng khác nhau, rất khó phân tích và quản lý.
Đặc trưng của Bigdata
Dữ liệu lớn cho thấy các đặc điểm sau thông qua 5V:
Khối lượng
Tăng trưởng về khối lượng. Quy mô (khối lượng) dữ liệu trong hệ thống thông tin không ngừng tăng lên. Chúng ta có thể tìm thấy dữ liệu ở dạng video, nhạc, hình ảnh lớn trên các kênh mạng xã hội. Khối lượng dữ liệu của một hệ thống thông tin có thể lên tới hàng terabyte và petabyte.
Tốc độ (Tốc độ xử lý)
Tăng tốc độ. Tốc độ của dữ liệu lớn thể hiện ở hai khía cạnh: (1) Lượng dữ liệu phát triển rất nhanh; (2) Xử lý dữ liệu nhanh theo thời gian thực, tức là dữ liệu được xử lý ngay lập tức (tính bằng mili giây) ngay khi xuất hiện.
Trong các ứng dụng phổ biến hiện nay trong lĩnh vực Internet, tài chính, ngân hàng, hàng không, quân sự, y tế-sức khỏe, hầu hết dữ liệu lớn được xử lý theo thời gian thực. Các công nghệ xử lý dữ liệu lớn ngày nay cho phép chúng ta xử lý chúng ngay lập tức trước khi lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.
Tính đa dạng
Sự gia tăng tính đa dạng của dữ liệu. Dữ liệu không chỉ ở dạng có cấu trúc mà còn bao gồm nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc như video, hình ảnh, dữ liệu cảm biến, v.v. Dữ liệu lớn cho phép nhiều loại dữ liệu khác nhau được liên kết và phân tích. Ví dụ: Chia sẻ video từ Youtube qua Facebook, Twitter, v.v.
Độ chính xác
Một trong những đặc tính phức tạp nhất của dữ liệu lớn là độ tin cậy / tính xác thực. Với việc sử dụng ngày càng nhiều mạng xã hội và các phương tiện truyền thông, người dùng thường xuyên tương tác và chia sẻ trên các trang mạng xã hội, khiến cho việc xác định độ tin cậy và chính xác của dữ liệu ngày càng trở nên khó khăn. .Vấn đề phân tích và loại bỏ dữ liệu không chính xác và nhiễu là một vấn đề quan trọng của dữ liệu lớn.
Giá trị
Giá trị thông tin là thuộc tính quan trọng nhất của xu hướng công nghệ dữ liệu lớn. Khi bắt đầu triển khai dữ liệu lớn, việc đầu tiên cần làm là xác định giá trị của thông tin, sau đó mới quyết định có triển khai dữ liệu lớn hay không. Nếu bạn có dữ liệu lớn và bạn chỉ nhận được 1% từ nó, thì đừng đầu tư vào phát triển dữ liệu lớn.
Phân loại Bigdata
Có 3 loại dữ liệu lớn chính, bao gồm:
Có cấu trúc
Bất kỳ dữ liệu nào có thể được lưu trữ, truy cập và xử lý ở một định dạng cố định được gọi là dữ liệu có cấu trúc. Theo thời gian, khoa học máy tính đã đạt được thành công lớn trong việc phát triển các kỹ thuật xử lý dữ liệu đó (định dạng được biết trước) và thu được giá trị.
Không có cấu trúc
Bất kỳ dữ liệu nào ở dạng không xác định hoặc có cấu trúc đều được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc. Ngoài kích thước tuyệt đối, dữ liệu phi cấu trúc còn đưa ra nhiều thách thức trong quá trình xử lý để trích xuất giá trị từ nó. Một ví dụ điển hình về dữ liệu phi cấu trúc là một nguồn dữ liệu không đồng nhất chứa sự kết hợp của các tệp văn bản thuần túy, hình ảnh, video, v.v.
Bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc chứa sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Đó là dữ liệu chưa được phân loại vào một cơ sở dữ liệu cụ thể nhưng chứa các nhãn quan trọng phân tách các phần tử trong cùng một cơ sở dữ liệu. Ví dụ, một định nghĩa bảng trong DBMS quan hệ có dữ liệu bán cấu trúc.
Các ứng dụng đang sử dụng dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn và phân tích có thể được áp dụng cho nhiều vấn đề kinh doanh và các trường hợp sử dụng khác nhau. Trên thực tế, dữ liệu lớn đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo ra những thay đổi ấn tượng giúp nâng cao hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.
Ngân hàng
Trong hệ thống ngân hàng, dữ liệu lớn đã được ứng dụng hiệu quả, cho thấy vai trò quan trọng của nó trong mọi hoạt động ngân hàng: từ thu tiền đến quản lý tài chính.
Sức khoẻ
Khoa học dữ liệu đang dần đóng một vai trò khá quan trọng trong việc nâng cao sức khỏe con người hiện nay. Dữ liệu lớn không chỉ được sử dụng để xác định hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe.
Thương mại điện tử
Thương mại điện tử không chỉ được hưởng những lợi ích khi hoạt động trực tuyến, mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc đạt được các mục tiêu kinh doanh. Nguyên nhân là do các doanh nghiệp lớn nhỏ khi tham gia thị trường này đều cần đầu tư mạnh mẽ vào việc cải tiến công nghệ. Dữ liệu lớn có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.
Bán lẻ
Dữ liệu lớn mang lại cơ hội cho ngành bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và lợi ích của khách hàng. Nó thu thập nhiều dữ liệu khác nhau để giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng. Dữ liệu được thu thập từ đó có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.
Tiếp thị kỹ thuật số
Tiếp thị kỹ thuật số là chìa khóa thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể thực hiện các chiến dịch tiếp thị mà các doanh nghiệp nhỏ cũng có thể thực hiện các chiến dịch quảng cáo thành công và quảng bá sản phẩm trên các nền tảng truyền thông xã hội. Dữ liệu lớn đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của tiếp thị kỹ thuật số và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào.
Chặn nội dung đen
Ví dụ cụ thể là các tiện ích mở rộng (Chrome, Firefox, Safari …) Có rất nhiều plugin lọc nội dung miễn phí sử dụng dữ liệu lớn để thu thập và dự đoán nội dung có phù hợp hay không. Ví dụ, tính năng chặn quảng cáo có thể nhanh chóng chặn các biểu ngữ, cửa sổ bật lên và quảng cáo video gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi. Sau đó, nó ngay lập tức thu thập các yếu tố này và gửi chúng vào danh sách đen của máy chủ. Dữ liệu càng nhiều thì tỷ lệ phát hiện và chặn càng chính xác.
Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?
Tầm quan trọng của big data không phải là bạn có bao nhiêu dữ liệu mà là bạn sẽ làm gì với nó. Bạn có thể lấy dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và phân tích nó để tìm ra câu trả lời có thể giảm chi phí, 2) giảm thời gian, 3) phát triển sản phẩm mới và tối ưu hóa dịch vụ và 4) đưa ra quyết định sáng suốt.
Khi bạn kết hợp dữ liệu lớn với phân tích mạnh mẽ, bạn có thể thực hiện các tác vụ liên quan đến kinh doanh như:
- Xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi, hỏng hóc và khiếm khuyết trong thời gian gần thực.
- Tạo phiếu giảm giá tại điểm bán hàng dựa trên thói quen mua hàng của khách hàng.
- Tính toán lại toàn bộ danh mục rủi ro của bạn trong vài phút.
- Phát hiện gian lận trước khi nó ảnh hưởng đến tổ chức của bạn.
Dữ liệu lớn được lưu trữ và xử lý như thế nào?
Hồ dữ liệu là nơi dữ liệu lớn được lưu trữ. Không gian này có thể chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau dựa trên nền tảng dữ liệu lớn hoặc các cụm của Hadoop, NoSQL và các dịch vụ đám mây.
Thông tin trong hồ sơ dữ liệu thường được giữ ở dạng thô. Chúng sẽ được lọc và sắp xếp hợp lý để phục vụ các mục đích khác nhau. Trong một số trường hợp, chúng được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng.
Xử lý dữ liệu lớn là một vấn đề nan giải đối với cơ sở hạ tầng máy tính bên dưới. Để số hóa hoàn toàn một lượng lớn dữ liệu, cần phải có các hệ thống phân tán, đặc biệt là Hadoop và Spark. Tuy nhiên, chi phí sử dụng các kỹ thuật xử lý này là một thách thức đối với các tổ chức. Vì vậy, nhiều tổ chức hiện nay đã lựa chọn dịch vụ đám mây như một giải pháp an toàn và tiết kiệm.
