Big Data là gì? Những kiến thức cơ bản về Big Data

Big Data là gì? Những kiến thức cơ bản về Big Data

26/01/2021

Tháng 8 năm 2015, Big Data chính thức không còn là một công nghệ mới nổi. Nó đã và đang đạt đến đỉnh cao về mặt giá trị. Vậy Big Data là gì? Big Data được ứng dụng như thế nào?

Big Data là gì?

Để thật sự hiểu rõ về Dữ liệu lớn – Big Data, hãy cùng quay ngược về quá khứ để biết về lịch sử của nó. Theo định nghĩa của Gartner (được đưa ra vào khoảng năm 2001) – và đến nay vẫn còn được sử dụng rộng rãi: Big data là dữ liệu da dạng, với dung lượng lớn và tốc độ ngày càng cao. Đặc trưng của Big Data được thể hiện bởi “Ba chữ V” Variety – Volume – Velocity.

Nói một cách đơn giản, Big Data là những tập hợp dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn, đặc biệt là từ các nguồn dữ liệu mới. Những tập dữ liệu này quá lớn, đến nỗi các phần mềm truyền thống không có khả năng quản lý. Các khối lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Big Data là gì?

Đặc trưng của Big Data là gì?

Như đã đề cập ở trên, Big Data được đặc trưng bởi khái niệm “ba V”: Volume, Velocity và Variety.

Volume

Volume – khối lượng: là số lượng dữ liệu có nghĩa. Với lượng dữ liệu lớn, bạn sẽ phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, mật độ thấp. Đây có thể là dữ liệu có giá trị không xác định (dữ liệu từ feed Twitter, clickstream trên các trang web hay ứng dụng, thiết bị hỗ trợ cảm biến,…). Đối với một số tổ chức, đây có thể là hàng chục terabyte dữ liệu. Hay thậm chí nó có thể lên đến hàng trăm petabyte.

Velocity

Velocity – vận tốc, là tốc độ mà dữ liệu được nhận và (có thể) được thực hiện. Thường là tốc độ cao nhất của luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ so với được ghi vào ổ đĩa.

Variety

Variety – sự đa dạng, đề cập đến các loại dữ liệu phong phú có sẵn. Các kiểu dữ liệu truyền thống được cấu trúc và nằm gọn trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Với sự phát triển của Big Data, ngày nay đã xuất hiện các kiểu dữ liệu phi cấu trúc mới. Các kiểu dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc gồm: văn bản, âm thanh, video…

Giá trị của Big Data là gì?

Trong những năm gần đây, đặc trưng của Big Data đã xuất hiện thêm hai chữ V: Value (giá trị); Veracity (tính xác thực của dữ liệu).

Bản thân dữ liệu có giá trị tiềm ẩn trong nó. Nhưng nó sẽ không hữu dụng cho đến khi được phát hiện. Một số điều nữa quan trọng không kém: Dữ liệu của bạn đáng tin đến đâu? Và bạn có thể dựa vào nó ở mức độ nào?

Ngày nay, Big Data đã đạt đến đỉnh cao. Một phần lớn giá trị của các công ty hàng đầu cung cấp đến từ dữ liệu của họ. Dữ liệu này được phân tích liên tục. Từ đó đạt được hiệu quả cao hơn và phát triển các sản phẩm mới.

Những đột phá công nghệ gần đây đã giúp giảm chi phí lưu trữ và tính toán dữ liệu. Từ đó, việc lưu trữ nhiều dữ liệu trở nên dễ dàng và ít tốn kém hơn bao giờ hết. Khối lượng Big Data ngày càng tăng, cùng với giá thành rẻ hơn, dễ tiếp cận hơn. Từ đó, bạn có thể đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn và chính xác hơn.

Tìm kiếm giá trị trong Big Data không chỉ gồm việc phân tích nó. Thực tế, nó là cả một quá trình khám phá không ngừng. Nó yêu cầu các phân tích sâu sắc, các người dùng doanh nghiệp, giám đốc điều hành, những người nhận ra được các mẫu, đưa ra những quyết định sáng suốt, dự đoán được các hành vi.

Lịch sử của Big Data

Mặc dù bản thân khái niệm Big Data còn tương đối mối, nguồn gốc của tập dữ liệu lớn đã bắt nguồn từ thập niên 1960 và 70. Khi đó, thế giới dữ liệu chỉ mới bắt đầu. Sự ra đời của trung tâm dữ liệu và cơ sở dữ liệu quan hệ cũng bắt nguồn từ thời điểm đó.

Khoảng năm 2005, mọi người bắt đầu nhận ra lượng dữ liệu khổng lồ mà người dùng tạo ra qua Facebook, YouTube hay các dịch vụ trực tuyến khác. Hadoop (2005) là một framework open-source đã được tạo ra để lưu trữ, phân tích các tập dữ liệu lớn. Ngoài ra, NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến từ khoảng thời gian này.

Sự phát triển của các framework open-source như Hadoop, Spark rất cần thiết cho sự phát triển của Big Data. Bởi vì chúng đơn giản hóa việc sử dụng dữ liệu và việc lưu trữ cũng rẻ hơn. Trong những năm kể từ đó, khối lượng Big Data đã tăng vọt.

Khoa học công nghệ phát triển đã đánh dấu sự ra đời của Internet vạn vật (Internet of Things – IoT). Từ đó, ngày càng nhiều đối tượng, thiết bị được kết nối với internet hơn. Chúng thu thập dữ liệu về cách sử dụng của khách hàng và hiệu suất sản phẩm. Cùng với đó, sự xuất hiện của học máy (machine learning) cũng tạo ra nhiều dữ liệu hơn.

Ý nghĩa của Data Analytics và Big Data là gì?

Không nghi ngờ gì, Big Data đã và đang phát triển vượt bậc. Tuy vậy, năng lực của nó chỉ đang bắt đầu được khám phá. Ngày nay, điện toán đám mây thậm chí còn mở rộng khả năng của Big Data lớn hơn rất nhiều.

Big Data giúp mọi người trả lời có được câu trả lời đầy đủ hơn với lượng thông tin lớn hơn. Câu trả lời càng đầy đủ, hoàn thiện thì dữ liệu càng đáng tin cậy.

Những trường hợp sử dụng Big Data là gì?

Big Data giúp giải quyết hàng loạt các hoạt động kinh doanh, từ trải nghiệm khách hàng đến phân tích kinh doanh. Sau đây là một vài trường hợp để mọi người tìm đến Big Data:

Phát triển sản phẩm

Các công ty, doanh nghiệp sử dụng Big Data để dự đoán nhu cầu của khách hàng. Họ xây dựng các mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ mới bằng cách phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm hoặc dịch vụ trong quá khứ lẫn hiện tại. Đồng thời mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính đó. Từ đó góp phần vào thành công thương mại của dịch vụ. Hoặc có thể sử dụng dữ liệu và phân tích từ các nhóm tập trung, phương tiện truyền thông xã hội, thị trường thử nghiệm. Từ đó lên kế hoạch, sản xuất và ra mắt các sản phẩm mới với thị trường.

Dự đoán bảo trì

Các yếu tố có thể dự đoán được những lỗi cơ học có thể bị vùi sâu trong vô số dữ liệu khác nhau. Các tổ chức có thể phân tích những dấu hiệu về các vấn đề tiềm ẩn. Từ đó thực hiện việc bảo trì hiệu quả. Đồng thời đạt hiệu quả cao hơn về chi phí, tối đa hóa thời gian hoạt động của các thiết bị.

Trải nghiệm khách hàng

Như người ta vẫn nói, thương trường là chiến trường. Giờ đây, một cái nhìn rõ hơn về trải nghiệm khách hàng trở nên khả thi hơn bao giờ hết. Big Data cho phép bạn thu thập dữ liệu từ MXH, lượt truy cập, nhật ký cuộc gọi,… Từ đó cải thiện trải nghiệm tương tác và tối đa hóa giá trị được cung cấp.

Bảo mật

Việc đánh cắp thông tin được thực hiện không chỉ bởi những cá nhân, mà còn cả những đội ngũ chuyên nghiệp. Big Data giúp bạn xác định các mẫu trong dữ liệu, chỉ ra gian lận, tổng hợp thông tin. Từ đó thực hiện các báo cáo nhanh chóng hơn.

Máy học (Machine learning)

Học máy là một trong những lĩnh vực “nóng” trong những năm gần đây. Và dữ liệu – cụ thể là Big Data – là một trong những lý do cho việc này. Ngày nay, chúng ta có thể dạy máy móc thay vì lập trình cho chúng nhờ vào Big Data.

Machine learning

Hiệu quả hoạt động

Đây là lĩnh vực mà Big Data có tầm ảnh hưởng lớn nhất. Với Big Data, bạn có thể phân tích, đánh giá hoạt động sản suất, phản hồi khách hàng. Cùng với các yếu tố khác, giúp giảm thiểu sự trì trệ, đồng thời dự đoán nhu cầu trong tương lai. Big Data cũng có thể cải thiện các quyết định được đưa ra, sao cho phù hợp với nhu cầu của thị trường hiện tại.

Thúc đẩy sự đổi mới

Big Data có thể giúp bạn đổi mới bằng cách nghiên cứu sự phụ thuộc lẫn nhau giữa người với người, giữa các tổ chức, thực thể, quy trình. Sau đó xác định các cách mới để sử dụng những thông tin ấy. Các thông tin chi tiết về dữ liệu dùng để cải thiện quyết định về tài chính, kế hoạch. Xem xét xu hướng và nhu cầu khách hàng về các sản phẩm, dịch vụ mới,… Rõ ràng, có vô vàn lý do khiến Big Data là một nhân tố không thể thiếu ngày nay.

Theo Oracle.

Bài viết liên quan
Không có bài viết liên quan
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments