Cách thức hoạt động của Big Data

Hãy nhớ rằng các quy trình và mô hình phân tích Big Data có thể dựa trên cả con người và máy móc. Khả năng phân tích Big Data bao gồm thống kê, phân tích không gian, ngữ nghĩa, khám phá tương tác và trực quan hóa. Sử dụng mô hình phân tích, bạn có thể tương quan các loại và nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra các liên kết và khám phá có ý nghĩa. Vậy cách thức hoạt động của Big Data là gì? Hãy cùng XTBlogs.com tìm hiểu ngay nhé!!!

Big Data là gì?

Đúng như tên gọi của nó, Big Data (Big là LỚN, còn Data có nghĩa là DỮ LIỆU), Big Data là DỮ LIỆU LỚN, là sự tổng hợp và phân tích một số lượng dữ liệu khổng lồ để khai thác những giá trị hữu ích.

Những dữ liệu này trải dài trên nhiều lĩnh vực khác nhau, tùy từng mục đích khác nhau mà dữ liệu sẽ khác nhau, định dạng lưu trữ trong Big Data có thể là dạng text, hình ảnh, video, mp3…. Những dữ liệu này là sự tổng hợp không chỉ ở một giai đoạn mà có thể là liên tục trong nhiều năm, nhiều thập kỉ và vẫn sẽ tiếp tục trong những năm kế tiếp. (theo Blogchiasekienthuc.com)

• Xem thêm: Big Data là gì? Tất tần tật về Big Data

Cách thức hoạt động cụ thể của Big Data

Big Data cung cấp cho bạn thông tin chi tiết mới, mở ra cơ hội và mô hình kinh doanh mới. Bắt đầu bao gồm ba hành động chính:

Tích hợp

Big Data tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và ứng dụng khác nhau. Các cơ chế tích hợp dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) thường không phù hợp với nhiệm vụ. Nó đòi hỏi các chiến lược và công nghệ mới để phân tích các tập Big Data ở quy mô terabyte, hoặc thậm chí là petabyte.

Trong quá trình tích hợp, bạn cần đưa dữ liệu vào, xử lý và đảm bảo dữ liệu được định dạng và có sẵn ở dạng mà các nhà phân tích kinh doanh của bạn có thể bắt đầu.

Quản lý

Big Data yêu cầu lưu trữ. Giải pháp lưu trữ của bạn có thể trên đám mây, tại chỗ hoặc cả hai. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu của mình ở bất kỳ hình thức nào bạn muốn và đưa các yêu cầu xử lý mong muốn cũng như các công cụ xử lý cần thiết vào các tập dữ liệu đó theo yêu cầu. Nhiều người chọn giải pháp lưu trữ của họ theo nơi dữ liệu của họ hiện đang cư trú. Đám mây đang dần trở nên phổ biến vì nó hỗ trợ các yêu cầu tính toán hiện tại của bạn và cho phép bạn sử dụng tài nguyên khi cần thiết.

Phân tích

Khoản đầu tư của bạn vào Big Data sẽ được đền đáp khi bạn phân tích và hành động trên dữ liệu của mình. Có được sự rõ ràng mới với phân tích trực quan về các tập dữ liệu đa dạng của bạn. Khám phá thêm dữ liệu để tạo ra những khám phá mới. Chia sẻ những phát hiện của bạn với những người khác. Xây dựng mô hình dữ liệu bằng máy học và trí tuệ nhân tạo. Đưa dữ liệu của bạn vào hoạt động.

Các phương pháp hay nhất về Big Data

Điều chỉnh Big Data với các mục tiêu kinh doanh cụ thể

Các bộ dữ liệu mở rộng hơn cho phép bạn tạo ra những khám phá mới. Để đạt được điều đó, điều quan trọng là phải đầu tư mới vào kỹ năng, tổ chức hoặc cơ sở hạ tầng với bối cảnh kinh doanh mạnh mẽ để đảm bảo đầu tư và tài trợ cho dự án đang diễn ra. Để xác định xem bạn có đang đi đúng hướng hay không, hãy hỏi Big Data hỗ trợ và kích hoạt các ưu tiên CNTT và kinh doanh hàng đầu của bạn như thế nào. Các ví dụ bao gồm hiểu cách lọc nhật ký web để hiểu hành vi thương mại điện tử, lấy cảm tình từ các tương tác hỗ trợ khách hàng và mạng xã hội, đồng thời hiểu các phương pháp tương quan thống kê và mức độ liên quan của chúng đối với dữ liệu khách hàng, sản phẩm, sản xuất và kỹ thuật.

Giảm thiếu kỹ năng với các tiêu chuẩn và quản trị

Một trong những trở ngại lớn nhất để thu lợi từ việc đầu tư vào Big Data của bạn là thiếu kỹ năng. Bạn có thể giảm thiểu rủi ro này bằng cách đảm bảo rằng các công nghệ Big Data, các cân nhắc và quyết định được thêm vào chương trình quản trị CNTT của bạn. Tiêu chuẩn hóa cách tiếp cận của bạn sẽ cho phép bạn quản lý chi phí và tận dụng các nguồn lực. Các tổ chức thực hiện các giải pháp và chiến lược Big Data nên đánh giá các yêu cầu kỹ năng của họ sớm và thường xuyên và nên chủ động xác định bất kỳ khoảng trống kỹ năng tiềm ẩn nào. Những vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách đào tạo / đào tạo chéo các nguồn lực hiện có, thuê các nguồn lực mới và tận dụng các công ty tư vấn.

Tối ưu hóa việc chuyển giao kiến ​​thức với trung tâm xuất sắc

Sử dụng phương pháp tiếp cận trung tâm xuất sắc để chia sẻ kiến ​​thức, kiểm soát giám sát và quản lý thông tin liên lạc của dự án. Cho dù Big Data là một khoản đầu tư mới hay mở rộng, chi phí mềm và cứng có thể được chia sẻ trong toàn doanh nghiệp. Tận dụng cách tiếp cận này có thể giúp tăng khả năng Big Data và sự trưởng thành của kiến ​​trúc thông tin tổng thể theo cách có hệ thống và có cấu trúc hơn.

Phần thưởng cao nhất là sắp xếp không có cấu trúc với dữ liệu có cấu trúc

Việc phân tích Big Data một mình chắc chắn rất có giá trị. Nhưng bạn có thể mang lại những thông tin chi tiết hơn nữa về doanh nghiệp bằng cách kết nối và tích hợp Big Data mật độ thấp với dữ liệu có cấu trúc mà bạn đang sử dụng hiện nay.

Cho dù bạn đang nắm bắt Big Data về khách hàng, sản phẩm, thiết bị hay môi trường, mục tiêu là thêm các điểm dữ liệu phù hợp hơn vào bản tóm tắt chính và phân tích cốt lõi của bạn, dẫn đến kết luận tốt hơn. Ví dụ: có sự khác biệt trong việc phân biệt tất cả tình cảm của khách hàng với chỉ những khách hàng tốt nhất của bạn. Đó là lý do tại sao nhiều người coi Big Data là phần mở rộng không thể thiếu của khả năng thông minh kinh doanh hiện có, nền tảng kho dữ liệu và kiến ​​trúc thông tin.

Hãy nhớ rằng các quy trình và mô hình phân tích Big Data có thể dựa trên cả con người và máy móc. Khả năng phân tích Big Data bao gồm thống kê, phân tích không gian, ngữ nghĩa, khám phá tương tác và trực quan hóa. Sử dụng mô hình phân tích, bạn có thể tương quan các loại và nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra các liên kết và khám phá có ý nghĩa.

Lập kế hoạch cho phòng thí nghiệm khám phá của bạn để đạt được hiệu suất

Việc khám phá ý nghĩa trong dữ liệu của bạn không phải lúc nào cũng đơn giản. Đôi khi chúng ta thậm chí không biết những gì chúng ta đang tìm kiếm. Đó là mong đợi. Ban quản lý và CNTT cần hỗ trợ tình trạng “thiếu định hướng” hoặc “thiếu yêu cầu rõ ràng” này. Đồng thời, điều quan trọng là các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu phải làm việc chặt chẽ với doanh nghiệp để hiểu được các yêu cầu và lỗ hổng kiến ​​thức chính của doanh nghiệp. Để phù hợp với việc khám phá dữ liệu tương tác và thử nghiệm các thuật toán thống kê, bạn cần các khu vực làm việc hiệu suất cao. Đảm bảo rằng môi trường hộp cát có sự hỗ trợ mà chúng cần — và được quản lý thích hợp.

Phù hợp với mô hình hoạt động đám mây

Các quy trình dữ liệu lớn và người dùng yêu cầu quyền truy cập vào nhiều nguồn tài nguyên cho cả thử nghiệm lặp đi lặp lại và chạy các công việc sản xuất. Một giải pháp dữ liệu lớn bao gồm tất cả các lĩnh vực dữ liệu bao gồm các giao dịch, dữ liệu tổng thể, dữ liệu tham chiếu và dữ liệu tóm tắt. Hộp cát phân tích nên được tạo theo yêu cầu. Quản lý tài nguyên là rất quan trọng để đảm bảo kiểm soát toàn bộ luồng dữ liệu bao gồm xử lý trước và sau, tích hợp, tóm tắt trong cơ sở dữ liệu và mô hình phân tích. Một chiến lược bảo mật và cung cấp đám mây công cộng và riêng tư được lập kế hoạch tốt đóng một vai trò không thể thiếu trong việc hỗ trợ các yêu cầu thay đổi này.

Bài viết này XTBlogs.com đã chia sẻ những kiến thức về Cách thức hoạt động của Big Data. Hy vọng với những chia sẻ này, bạn sẽ có thêm những thông tin trong quá trình tiếp cận Big Data.