Big Data là gì? Tìm hiểu tổng quan về Big Data
Khái niệm Big Data là gì chắc hẳn là một dấu chấm hỏi lớn mà nhiều người dùng hiện nay vẫn chưa giải đáp được. Nếu như bạn là dân IT mà đang thắc mắc chưa tìm ra được đáp án cho câu hỏi này thì đừng quên theo dõi những chia sẻ từ các chuyên gia hàng đầu của ITNavi ngay sau đây.
Khái niệm Big Data là gì?
Big Data là một trong những thuật ngữ được sử dụng khá phổ biến để thể hiện tập hợp các dữ liệu lớn và phức tạp mà công cụ và ứng dụng xử lý truyền thống không thể nào quản lý, xử lý và thu thập được. Các tập hợp dữ liệu lớn này thường có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, các dữ liệu không có cấu trúc và các dữ liệu nửa cấu trúc. Vì vậy, mỗi tập hợp sẽ có một số chút khác biệt.Dựa trên thực tế thì lượng lớn dữ liệu và với các dự án lớn thì sẽ nằm trong phạm vi của exabyte.Các Big Data được đánh giá cao nhờ sở hữu 3 điểm đặc trưng sau:
- Các khối dữ liệu vô cùng lớn.
- Sở hữu rất nhiều loại dữ liệu đa dạng khác.
- Có vận tốc mà các dữ liệu cần phải được xử lý và đưa vào phân tích.
Big Data là gì?
Khái niệm Big Data là gì thường đi kèm với những thành phần được đánh giá có liên quan, để cho phép các tổ chức có thể thực hiện đưa dữ liệu vào ứng dụng thực tế và chú trọng giải quyết một số vấn đề khác trong kinh doanh.Ứng dụng này bao gồm: về cơ sở hạ tầng của ngành IT, là cần thiết để thực hiện hỗ trợ cho Big Data, một số phân tích khác được áp dụng với dữ liệu, các công nghệ cần thiết dành cho những dự án Big Data, các bộ kỹ năng có liên quan và những trường hợp thực tế sở hữu ý nghĩa cùng với Big Data.Bạn đọc tham khảo thêm: Spring Boot là gì? Lợi ích mà Spring mang lại cho người dùng
Tìm hiểu về nguồn gốc của Big Data
Theo nhiều người dùng thì Big Data được xem là một trong những thuật ngữ được bắt đầu từ năm 1960 và 1970. Đây là thời điểm mà thế giới dữ liệu chỉ bắt đầu từ các trung tâm dữ liệu đầu tiên để kết hợp với đó chính là sự phát triển của các cơ sở dữ liệu dạng SQL.Vào năm 1984, hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012 ra đời bởi tập đoàn Teradata. Đây là một trong những hệ thống có khả năng phân tích và lưu trữ 1 terabyte dữ liệu đầu tiên. Đến năm 2017 thì đã có hàng chục cơ sở dữ liệu nằm trên hệ thống Teradata sở hữu nguồn dung lượng cao lên đến hàng petabyte.
Trong số đó, thì lượng dữ liệu lớn nhất đều đã vượt qua ngưỡng 50 petabytes.Năm 2005, khi con người đã bắt đầu nhận ra số lượng người dùng được tạo ra thông qua Youtube, Facebook và những dịch vụ trực tuyến khác là vô cùng lớn.
Trong thời gian này thì NoSQL cũng được sử dụng ngày càng phổ biến và hỗ trợ thúc đẩy sự phát triển cho các framework như Hadoop bởi nó là cần thiết cho việc thúc đẩy sự phát triển của Big Data. Theo người dùng, thì những framework này hỗ trợ cho Big Data có thể dễ dàng thực hiện lưu trữ cũng như hoạt động dễ hơn.
Trong thời điểm hiện tại, thì khối lượng của Big Data đang dần tăng lên nhanh chóng hơn nên người sử dụng đang dần tạo ra một lượng dữ liệu vô cùng lớn. Tuy nhiên thì dữ liệu này không chỉ dành cho con người mà còn được tạo ra do máy móc. Ngoài ra, sự ra đời của IoT với nhiều thiết bị khác giúp người dùng sử dụng dễ hơn cũng như nâng cao hiệu suất cho sản phẩm.
Đặc trưng của Big Data là gì?
Sau khi bạn đã hiểu được tổng quan về Big Data là gì thì dưới đây là một số đặc trưng nổi bật của nó: Volume: Kết hợp với big data để thực hiện xử lý các dữ liệu có mập độ thấp và không có cấu trúc. Những dữ liệu này thuộc giá trị không xác định như: cung cấp dữ liệu Twitter, thực hiện bước nhấp chuột trên trang web hoặc sử dụng các ứng dụng dành cho các thiết bị di động.Với một số tổ chức khác thì điều này được xem là hàng chục terabyte dữ liệu hoặc hàng trăm petabyte.
Các ứng dụng của Big Data
Velocity: Đây được xem là tốc độ nhanh tại nguồn dữ liệu có thể nhận và có thể đã hành động. Theo các chuyên gia, thì tốc độ cao nhất của nguồn dữ liệu thường trực tiếp vào bộ nhớ so với việc thực hiện ghi vào đĩa. Một số sản phẩm thông minh khác với tính năng hỗ trợ cho internet hoặc một số hoạt động trong những khoảng thời gian thực và gần như phù hợp hơn với các yêu cầu cho việc đánh giá cũng như hoạt động trong khoảng thời gian thực khác.Variety: Nó sở hữu các loại có thể đề cập đến nhiều hơn các loại dữ liệu có sẵn khác. Các số kiểu dữ liệu dạng truyền thống khác và thường có cấu trúc phù hợp và gọn gàng hơn trong một số cơ sở dữ liệu thuộc dạng công nghệ khác. Các kiểu dữ liệu này là dạng phi cấu trúc hoặc được bán cấu trúc khác thường hơn để yêu cầu thực hiện xử lý cũng như bổ sung để có thể lấy được ý nghĩa của các siêu dữ liệu hỗ trợ khác.
Những kho dữ liệu lớn này đều được tạo ra từ các dữ liệu và dữ liệu này có thể đến từ một số nguồn như ứng dụng ngay trên các thiết bị di động, một số ứng dụng dành cho máy tính bàn, các mạng xã hội, trang web,... Ngoài ra còn có các thí nghiệm khoa học, một số thiết bị cảm biến khác và những thiết bị khác bên trong internet (IoT).
Big Data này nếu như đi kèm cùng với những thành phần có liên quan sẽ cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào việc sử dụng thực tế và thực hiện giải quyết các vấn đề liên quan đến kinh doanh. Những vấn đề mà Big Data có thể giải quyết gồm:
- Thực hiện các phân tích cũng như áp dụng với các dữ liệu khác.
- Các cơ sở hạ tầng IT để có thể hỗ trợ cho Big Data.
- Những công nghệ cần cho các dự án của Big Data gồm bộ kĩ năng có liên quan khác.
- Các trường hợp thực tế liên quan đến Big Data.
Đặc điểm của Big Data là gì?
Khi thực hiện phân tích dữ liệu thì các giá trị mang lại từ các tổ chức là vô cùng lớn và nếu như không được phân tích thì nó chỉ là các dữ liệu được dùng hạn chế trong lĩnh vực kinh doanh. Khi thực hiện phân tích các dữ liệu lớn thì doanh nghiệp sẽ thu về được một số lợi ích liên quan đến dịch vụ khách hàng.Từ đó, mang lại được nhiều hiệu quả hơn cho doanh nghiệp cũng như tăng khả năng cạnh tranh và doanh thu cho công ty.
Bạn đọc tham khảo thêm: React Native là gì? Học lập trình App cơ bản với React Native
Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
- Nhắm đúng mục tiêu của khách hàng: dữ liệu của Big Data được thu tập từ nhiều nguồn khác nhau, trong đó có cả mạng xã hội.. Là một trong những kênh được người dùng sử dụng thường xuyên. Chính vì thế, doanh nghiệp phân tích Big Data có thể hiểu được hành vi, sở thích, nhu cầu của khách hàng đồng thời phân loại và lựa chọn đúng đối tượng khách hàng phù hợp với sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp.
- Phòng chống an ninh, giảm thiểu rủi ro: Big Data được các doanh nghiệp sử dụng như một công cụ để thăm dò, ngăn chặn và phát hiện các nguy cơ, rủi ro, đánh cắp thông tin mật, xâm nhập hệ thống.
- Tối ưu hóa giá cả: Việc định giá bất kì một sản phẩm nào cũng đều là một điều quan trọng cũng như là một sự thách thức đối với doanh nghiệp vì công ty đó cần nghiên cứu rất kỹ nhu cầu từ phía khách hàng và mức giá của sản phẩm đó từ các đối thủ cạnh tranh.
- Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: Do sự xuất hiện của các thiết bị di động thông minh như laptop, tablet, hay smartphone mà việc thu thập thông tin và các dữ liệu cá nhân cũng trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Việc thu thập dữ liệu cá nhân từ những người dùng sẽ giúp cho doanh nghiệp có cái nhìn rõ nét về xu hướng và nhu cầu của từng khách hàng. Điều này sẽ hỗ trợ doanh nghiệp vạch ra định hướng và chiến lược phát triển trong tương lai
- Nắm bắt các giao dịch tài chính: Các giao diện tài chính trên website hay các app thương mại điện tử đang ngày một tăng lên do sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử trên toàn thế giới. Do đó các thuật toán Big Data được doanh nghiệp sử dụng để gợi ý, đưa ra quyết định giao dịch cho khách hàng.
Quy trình hoạt động của Big Data
-
Xây dựng chiến lược Big Data
Chiến lược Big data được coi là một kế hoạch thiết kế để giúp bạn giám sát và cải thiện các thu nhập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu cho doanh nghiệp. Khi phát triển chiến lược Big Data, điều quan trọng là xem xét các mục tiêu ở hiện tại và trong tương lai của các doanh nghiệp.
-
Xác định các nguồn Big data
- Dữ liệu từ mạng xã hội: Big Data ở dạng hình ảnh, video, âm thanh và văn bản sẽ rất hữu ích cho chức tiếp thị và bán hàng. Dữ liệu này thường ở dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.
- Dữ liệu có sẵn được công bố: Là các thông tin, dữ liệu đã được công bố công khai
- Dữ liệu truyền trực tiếp: Dữ liệu từ Internet of Things và các thiết bị được kết nối truyền vào hệ thống công nghệ thông tin từ các thiết bị thông minh.
- Khác: Một số nguồn dữ liệu đến từ các nguồn khác
-
Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data
Các hệ thống máy tính hiện đại cung cấp tốc độ, sức mạnh và tính linh hoạt cần thiết để có thể nhanh chóng truy cập vào dữ liệu. Đồng thời với khả năng truy cập đáng tin cậy, các công ty cũng cần có các phương pháp tích hợp dữ liệu, đảm bảo chất lượng cũng như khả năng quản lý và lưu trữ dữ liệu để phân tích.
-
Tiến hành phân tích dữ liệu
Với các công nghệ có hiệu suất cao như phân tích trong bộ nhớ hay điện toán lưới, , các doanh nghiệp sẽ lựa chọn sử dụng tất cả các dữ liệu lớn của họ để phân tích. Một cách tiếp cận khác là xác định trước dữ liệu nào có liên quan trước khi phân tích. Phân tích dữ liệu lớn là cách các công ty thu được giá trị và thông tin chi tiết từ dữ liệu.
-
Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
Dữ liệu đáng tin cậy, được quản lý tốt sẽ dẫn đến các phán đoán và quyết định sáng suốt. Để có thể duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp cần nắm bắt toàn bộ giá trị của dữ liệu lớn và hoạt động của hướng dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên những dữ liệu đã được chứng minh kỹ càng.
Một số công nghệ dữ liệu dành cho Big Data
Khi tìm hiểu về Big Data thì bạn không thể bỏ qua các công nghệ cụ thể được dành cho Big Data như sau:Data lakes
Data lakes là một kho dữ liệu có chứa các khối lượng dữ liệu thô vô cùng khổng lồ thuộc định dạng gốc đến kho người sử dụng cần sử dụng dữ liệu. Những yếu tố này giúp cho Data lakes có thể tăng trưởng sự phát triển của IoT và các phong trào kỹ thuật số khác.Khi đó các Data lakes sẽ được thiết kế sao cho người sử dụng có thể truy cập được dễ dàng hơn vào một lượng lớn các dữ liệu tại bất cứ lúc nào người dùng có nhu cầu.
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop đây là nền công nghệ được sử dụng vô cùng phổ biến và có mức liên quan rất mật thiết cùng với Big Data. Apache Hadoop là một trong những dự án phát triển phần mềm dạng mã nguồn mở dành cho máy tính với khả năng mở rộng cũng như phân tán dễ dàng.Thư viện phần mềm Hadoop được xem là khuôn mẫu cho phép bạn xử lý dễ dàng hơn các phân tán từ bộ dữ liệu lớn nằm trên các nhóm máy tính; nó thường sử dụng những mô hình lập trình vô cùng đơn giản. Thông thường, nó được thiết kế để có thể mở rộng dễ dàng hơn từ một máy chủ sang hàng ngàn các máy khác và mỗi máy thường được lưu trữ cục bộ và cung cấp các tính toán.
Apache Spark
Apache Spark được xem là thành phần quan trọng nằm trong hệ sinh thái Hadoop có những khuôn mẫu tính toán cụm đã được sử dụng để trở công cụ xử lý Big Data trong Hadoop. Các Spark đang trở thành khuôn mẫu xử lý Big Data vô cùng quan trọng và bạn có thể hoàn toàn triển khai được theo nhiều cách khác nhau.In-memory databases
IMDB là hệ thống quản lý các dữ liệu chủ yếu dựa vào Ram thay cho HDD để có thể thực hiện lưu trữ dữ liệu. Các dữ liệu này sẽ được tối ưu hóa ngay trong đĩa. Những cơ sở dữ liệu này sẽ không nhanh bằng các cơ sở dữ liệu nằm trong bộ nhớ. Đây là một trong những điểm vô cùng quan trọng để có thể sử dụng IMDB để phân tích Big Data từ đó tạo ra kho dữ liệu, các siêu dữ liệu.
Ứng dụng của Big Data
NoSQL Databases
Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế dành cho việc truy vấn ngẫu nhiên cho các transactin đáng tin cậy nhất. Dù vậy, chúng vẫn còn hạn chế do giản đồ cứng nhắc và không thực sự phù hợp với một số loại ứng dụng khác. Mặc dù vậy thì chúng vẫn còn tồn tại khá nhiều mặt hạn chế do giản đồ cứng nhắc cũng như không phù hợp với một số loại ứng dụng khác.Nguồn cơ sở dữ liệu NoSQL đã được nêu ra với những hạn chế trong việc lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa theo các cách cho phép tốc độ hoạt động của nó cao, linh hoạt hơn. Hiện nay, các cơ sở dữ liệu đã và đang được phát triển mạnh mẽ bởi các doanh nghiệp để đảm bảo cho việc lưu trữ và xử lý dữ liệu cho các website lớn được tốt hơn.
Nếu bạn có nhu cầu tìm việc về Big data vui lòng tham khảo thêm:Việc làm Big data tại Hà Nội
Ứng dụng của Big data là gì?
Hiện nay, Big Data đã và đang được sử dụng ngày càng phổ biến trong nhiều lĩnh vực như:Ngân hàng
- Sử dụng trong các khâu phân cụm hỗ trợ đưa ra những quyết định quan trọng. Nó có thể xác định nhu cầu khách hàng từ đó lập đề xuất thành lập chi nhánh.
- Kết hợp quy tắc ở nhiều lĩnh vực ngân hàng để dự đoán số tiền mặt cần thiết để cung ứng tại một chi nhánh.
- Ứng dụng trong nền tảng hệ thống các ngân hàng kĩ thuật số.
- Machine learning và AI được ngân hàng dùng để phát hiện gian lận và báo cáo cho chuyên viên.
Y tế
Ứng dụng của Big Data trong Y tế
- Big Data cho phép người quản lý thực hiện dự đoán cần thiết vào thời điểm thích hợp.
- Theo dõi bệnh lý của bệnh nhân để theo dõi được hồ sơ sức khỏe điện tử.
- Hệ thống Big Data theo dõi được bệnh nhân rồi gửi báo cáo cho bác sỹ có liên quan.
- Big Data dùng để đánh giá triệu chứng và xác định bệnh lý giai đoạn đầu.
- Nó thực hiện được các lưu trữ hồ sơ nhạy cảm rất hiệu quả.
- Ứng dụng của Big Data có thể báo trước dịch như: sốt xuất huyết hoặc sốt rét.
Thương mại điện tử
- Big Data có khả năng thu thập dữ liệu và yêu cầu từ khách hàng trước khi thực hiện giao dịch.
- Có khả năng tạo ra mô hình tiếp thị với hiệu suất hoạt động cao.
- Việc quản lý các trang thương mại điện tử sẽ dễ dàng hơn và xem được rất nhiều cũng như tối ưu hiệu quả thời gian hiển thị.
- Big Data có khả năng đánh giá được hành vi khách hàng và thực hiện các đề xuất sản phẩm tương tự.
- Mọi ứng dụng từ Big Data đều có thể tạo ra các báo cáo tùy chỉnh dựa theo nhiều tiêu chí khác nhau để đánh giá.
Ngành bán lẻ
- Big data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.
- Hỗ trợ phân tích dự đoán thị trường để phân tích các sản phẩm không được hầu hết khách hàng đón nhận.
- Ngành bán lẻ có thể xác định vị trí bố trí sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện.
- Kết hợp phân tích cùng lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác nhất sản phẩm phù hợp để luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng.
![Chứng chỉ PMP là gì? Mọi thông tin về chứng chỉ PMP [2023]](https://d3hi6wehcrq5by.cloudfront.net/itnavi-blog/posts/small/a2faf23faa39582d7810b6fc7ba9896c.jpg?v=1693281611)
