Big Data là gì? Đây là một trong những điều trăn trở của biết bao con người kể từ khi khoa học và công nghệ phát triển. Trong bài viết này, hãy cùng XTBlogs.com cùng tìm hiểu xem Big Data là gì và những vấn đề xung quanh nó nhé!!!
Contents
Big Data là gì?
Vậy Big Data chính xác là gì? Định nghĩa về Big Data là dữ liệu có chứa nhiều loại dữ liệu hơn, đến với khối lượng ngày càng tăng và với tốc độ nhanh hơn. Đây còn được gọi là ba chữ V.
Nói một cách đơn giản, Big Data là những tập dữ liệu lớm hơn, phức tạp hơn, đặc biệt là từ các nguồn dữ liệu mới. Các tập dữ liệu này quá lớn đến nỗi phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể quản lý chúng. Nhưng khối lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây bạn không thể giải quyết.
Ba chữ V của Big Data
Khối lượng ( Volume)
Số lượng dữ liệu quan trọng. Với Big Data, 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, chẳng hạn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, dòng 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, đây có thể là hàng chục terabyte dữ liệu. Đối với những người khác, nó có thể là hàng trăm petabyte.
Tốc độ ( Velocity)
Tốc độ là tốc độ nhanh chóng mà dữ liệu được nhận và (có thể) được thực hiện. Thông thường, tốc độ cao nhất của luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ so 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 đánh giá và hành động theo thời gian thực.
Đa dạng ( Variety)
Sự đa dạng đề cập đến nhiều loại dữ liệu có sẵn. Các kiểu dữ liệu truyền thống được cấu trúc và nằm gọn trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Với sự gia tăng của Big Data, dữ liệu xuất hiện trong các kiểu dữ liệu phi cấu trúc mới. Các kiểu dữ liệu không có cấu trúc và bán cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, âm thanh và video, yêu cầu xử lý trước bổ sung để tìm ra ý nghĩa và hỗ trợ siêu dữ liệu.
Giá trị – và sự thật – của Big Data
Hai chữ V khác đã xuất hiện trong vài năm qua: giá trị ( Value) và tính xác thực ( Veracity). Dữ liệu có giá trị nội tại. Nhưng nó không có ích lợi gì cho đến khi giá trị đó được phát hiện. Điều quan trọng không kém: Dữ liệu của bạn trung thực đến mức nào — và bạn có thể dựa vào nó ở mức độ nào?
Ngày nay, Big Data đã trở thành vốn. Hãy nghĩ về một số công ty công nghệ lớn nhất thế giới. Một phần lớn giá trị mà họ cung cấp đến từ dữ liệu của họ. Dữ liệu này được họ liên tục phân tích để tạo ra hiệu quả hơn và phát triển các sản phẩm mới.
Những đột phá công nghệ gần đây đã làm giảm chi phí lưu trữ và tính toán dữ liệu theo cấp số nhân, khiến việc lưu trữ nhiều dữ liệu trở nên dễ dàng và ít tốn kém hơn bao giờ hết. Với khối lượng Big Data ngày càng tăng, giá thành rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn, bạn có thể đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và chính xác hơn.
Tìm kiếm giá trị trong Big Data không chỉ là phân tích nó (đó là một lợi ích hoàn toàn khác). Đó là toàn bộ quá trình khám phá yêu cầu các nhà phân tích sâu sắc, người dùng doanh nghiệp và giám đốc điều hành, những người đặt câu hỏi phù hợp, nhận ra các mẫu, đưa ra các giả định sáng suốt và dự đoán hành vi.
Lịch sử của Big Data
Mặc dù bản thân khái niệm Big Data là tương đối mới, nhưng nguồn gốc của tập Big Data bắt nguồn từ những năm 1960 và 1970 khi thế giới dữ liệu chỉ mới bắt đầu với các trung tâm dữ liệu đầu tiên và sự phát triển của cơ sở dữ liệu quan hệ.
Khoảng năm 2005, mọi người bắt đầu nhận ra lượng dữ liệu mà người dùng tạo ra thông qua Facebook, YouTube và các dịch vụ trực tuyến khác. Hadoop (một khuôn khổ mã nguồn mở được tạo đặc biệt để lưu trữ và phân tích các tập Big Data) đã được phát triển cùng năm đó. NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến trong thời gian này.
Sự phát triển của các khuôn khổ mã nguồn mở, chẳng hạn như Hadoop (và gần đây là Spark) là điều cần thiết cho sự phát triển của Big Data vì chúng làm cho Big Data dễ làm việc hơn và lưu trữ rẻ hơn. Trong những năm kể từ đó, khối lượng Big Data đã tăng vọt. Người dùng vẫn đang tạo ra một lượng lớn dữ liệu — nhưng không chỉ con người đang làm việc đó.
Với sự ra đời của Internet of Things (IoT), nhiều đối tượng và thiết bị được kết nối với internet hơn, thu thập dữ liệu về cách sử dụng của khách hàng và hiệu suất sản phẩm. Sự xuất hiện của học máy đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn.
Mặc dù Big Data đã tiến xa, nhưng tính hữu ích của nó chỉ mới bắt đầu. Điện toán đám mây đã mở rộng khả năng Big Data hơn nữa. Đám mây cung cấp khả năng mở rộng thực sự đàn hồi, nơi các nhà phát triển có thể chỉ cần xoay tròn các cụm đặc biệt để kiểm tra một tập hợp con dữ liệu. Và cơ sở dữ liệu đồ thị cũng ngày càng trở nên quan trọng, với khả năng hiển thị lượng lớn dữ liệu theo cách giúp phân tích nhanh chóng và toàn diện.
Lợi ích của Big Data:
• Big Data giúp bạn có thể có được câu trả lời đầy đủ hơn vì bạn có nhiều thông tin hơn.
• Các câu trả lời đầy đủ hơn đồng nghĩa với việc tin tưởng hơn vào dữ liệu — có nghĩa là một cách tiếp cận hoàn toàn khác để giải quyết vấn đề.
- Xem thêm: Cách thức hoạt động của Big Data
Các trường hợp sử dụng Big Data
Big Data có thể giúp bạn giải quyết một loạt các hoạt động kinh doanh, từ trải nghiệm khách hàng đến phân tích. Đây chỉ là một vài.
Phát triển sản phẩm
Các công ty như Netflix và Procter & Gamble 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 và hiện tại, đồng thời mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính đó và thành công thương mại của dịch vụ. Ngoài ra, P&G sử dụng dữ liệu và phân tích từ các nhóm tập trung, phương tiện truyền thông xã hội, thị trường thử nghiệm và triển khai sớm tại cửa hàng để lập kế hoạch, sản xuất và tung ra sản phẩm mới.
Dự đoán các yếu tố cần bảo trì
Các yếu tố có thể dự đoán các hư hỏng cơ học có thể nằm sâu trong dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như năm, loại máy và kiểu thiết bị, cũng như trong dữ liệu phi cấu trúc bao gồm hàng triệu mục nhập nhật ký, dữ liệu cảm biến, thông báo lỗi và nhiệt độ động cơ . Bằng cách phân tích những dấu hiệu này về các vấn đề tiềm ẩn trước khi sự cố xảy ra, các tổ chức có thể triển khai bảo trì hiệu quả hơn về chi phí và tối đa hóa thời gian hoạt động của các bộ phận và thiết bị.
Trải nghiệm khách hàng
Cuộc đua giành khách hàng đang diễn ra. Giờ đây, một cái nhìn rõ ràng hơn về trải nghiệm của khách hàng trở nên khả thi hơn bao giờ hết. Big Data cho phép bạn thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, lượt truy cập web, nhật ký cuộc gọi và các nguồn khác để cải thiện trải nghiệm tương tác và tối đa hóa giá trị được cung cấp. Bắt đầu cung cấp các phiếu mua hàng được cá nhân hóa, giảm bớt sự rời bỏ của khách hàng và chủ động xử lý các vấn đề.
Gian lận và sự tuân thủ
Khi nói đến bảo mật, không chỉ có một vài tin tặc lừa đảo — bạn chống lại toàn bộ nhóm chuyên gia. Cảnh quan an ninh và các yêu cầu tuân thủ không ngừng phát triển. Big Data giúp bạn xác định các mẫu trong dữ liệu chỉ ra gian lận và tổng hợp khối lượng lớn thông tin để thực hiện báo cáo theo quy định nhanh hơn nhiều.
Máy học
Máy học là một chủ đề nóng hiện nay. Và dữ liệu — cụ thể là Big Data — là một trong những lý do tại sao. Bây giờ chúng ta có thể dạy máy móc thay vì lập trình chúng. Sự sẵn có của Big Data để đào tạo các mô hình học máy làm cho điều đó trở nên khả thi.
Hiệu quả hoạt động
Hiệu quả hoạt động có thể không phải lúc nào cũng tạo nên tin tức, nhưng đó là lĩnh vực mà Big Data có tác động mạnh nhất. Với Big Data, bạn có thể phân tích và đánh giá hoạt động sản xuất, phản hồi và trả lại của khách hàng cũng như các yếu tố khác để giảm tình trạng ngừng hoạt động và dự đoán nhu cầu trong tương lai. Big Data cũng có thể được sử dụng để cải thiện việc ra quyết định phù hợp với nhu cầu 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 con người, tổ chức, thực thể và quy trình, sau đó xác định các cách mới để sử dụng những thông tin chi tiết đó. Sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu để cải thiện các quyết định về cân nhắc tài chính và lập kế hoạch. Xem xét xu hướng và những gì khách hàng muốn cung cấp các sản phẩm và dịch vụ mới. Thực hiện định giá động. Có vô số khả năng.
Những thách thức về Big Data
Mặc dù Big Data có rất nhiều hứa hẹn, nhưng không phải là không có những thách thức của nó. Đầu tiên, Big Data là… một khái niệm rất lớn. Mặc dù các công nghệ mới đã được phát triển để lưu trữ dữ liệu, nhưng khối lượng dữ liệu đang tăng gấp đôi về kích thước khoảng hai năm một lần. Các tổ chức vẫn phải vật lộn để theo kịp dữ liệu của họ và tìm cách lưu trữ nó một cách hiệu quả.
Nhưng chỉ lưu trữ dữ liệu thôi thì chưa đủ. Dữ liệu phải được sử dụng để có giá trị và điều đó phụ thuộc vào việc quản lý. Dữ liệu sạch hoặc dữ liệu có liên quan đến khách hàng và được tổ chức theo cách cho phép phân tích có ý nghĩa, đòi hỏi rất nhiều công việc. Các nhà khoa học dữ liệu dành 50 đến 80 phần trăm thời gian của họ để quản lý và chuẩn bị dữ liệu trước khi nó thực sự có thể được sử dụng.
Cuối cùng, công nghệ Big Data đang thay đổi với tốc độ nhanh chóng. Một vài năm trước, Apache Hadoop là công nghệ phổ biến được sử dụng để xử lý Big Data. Sau đó, Apache Spark được giới thiệu vào năm 2014. Ngày nay, sự kết hợp của hai khuôn khổ dường như là cách tiếp cận tốt nhất. Bắt kịp với công nghệ Big Data là một thách thức không ngừng. Bạn biết gì về Big data? Big Data là gì? Hãy chia sẻ với Xtblogs.com nhé!!!
