Có data, và sau đó có big data. Vậy, sự khác biệt là gì? Big data – Dữ liệu lớn ra đời mang đến nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như công nghệ, y tế, giáo dục,… Hãy cùng TopDev tìm hiểu khái niệm Dữ liệu lớn là gì? Đặc điểm và vai trò của big data trong thời đại số hiện nay.
Big Data là gì?
Big Data (Dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để mô tả một lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp đến mức các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Big Data không chỉ đề cập đến kích thước của dữ liệu mà còn bao gồm tốc độ, sự đa dạng và tính xác thực của dữ liệu.
Việc làm Data Analytics lương cao cho bạn
Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights.
Bao nhiêu dữ liệu để đủ gọi là “big” vẫn còn được tranh luận, nhưng nó có thể là các bội số của petabyte – và các dự án lớn nhất với phạm vi exabytes.
Dữ liệu tạo thành các kho dữ liệu lớn có thể đến từ các nguồn bao gồm các trang web, mạng xã hội, ứng dụng dành cho máy tính để bàn và ứng dụng trên thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học, và các thiết bị cảm biến ngày càng tăng và các thiết bị khác trong internet (IoT).
7 đặc điểm và tính chất quan trọng của Big Data
Big Data không chỉ đơn thuần là dữ liệu lớn mà còn bao gồm nhiều đặc điểm và tính chất quan trọng giúp hiểu rõ hơn về cách quản lý, phân tích và khai thác dữ liệu. Dưới đây là 7V đặc điểm và tính chất quan trọng của Big Data
1. Volume (Khối lượng)
Khối lượng dữ liệu trong Big Data rất lớn, thường là hàng terabyte (TB), petabyte (PB) hoặc thậm chí exabyte (EB). Khối lượng dữ liệu khổng lồ này đến từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, cảm biến, giao dịch thương mại điện tử và các thiết bị IoT. Việc xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu lớn đòi hỏi các công nghệ và cơ sở hạ tầng đặc biệt.
2. Velocity (Tốc độ)
Tốc độ xử lý và truyền tải dữ liệu là một yếu tố quan trọng của Big Data. Dữ liệu được tạo ra và truyền tải với tốc độ rất nhanh từ các nguồn trực tuyến, mạng xã hội, cảm biến và hệ thống giao dịch. Khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực là một yêu cầu quan trọng để khai thác giá trị từ Big Data.
3. Variety (Đa dạng)
Dữ liệu trong Big Data đến từ nhiều nguồn khác nhau và ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) và dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Các dạng dữ liệu bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, log files, và nhiều loại dữ liệu khác. Sự đa dạng này đòi hỏi các kỹ thuật và công cụ đặc biệt để phân tích và xử lý.
4. Veracity (Tính xác thực)
Tính xác thực của dữ liệu đề cập đến chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu. Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể không nhất quán hoặc không chính xác. Việc đảm bảo tính xác thực của dữ liệu là quan trọng để có được kết quả phân tích đáng tin cậy. Các kỹ thuật làm sạch và xác thực dữ liệu được sử dụng để cải thiện chất lượng dữ liệu.
5. Value (Giá trị)
Giá trị là mục tiêu cuối cùng của việc khai thác Big Data. Dữ liệu lớn có thể mang lại những hiểu biết và thông tin giá trị giúp các tổ chức và doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược, tối ưu hóa hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Việc khai thác giá trị từ Big Data đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật phân tích mạnh mẽ.
6. Variability (Biến động)
Biến động đề cập đến sự không nhất quán của dữ liệu. Lưu lượng dữ liệu có thể thay đổi đáng kể theo thời gian, làm cho việc quản lý và phân tích dữ liệu trở nên phức tạp hơn. Việc xử lý các khối lượng dữ liệu biến động đòi hỏi các hệ thống linh hoạt và có khả năng mở rộng.
7. Visualization (Trực quan hóa)
Trực quan hóa dữ liệu là khả năng trình bày dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu. Việc sử dụng các công cụ trực quan hóa giúp biến dữ liệu phức tạp thành các biểu đồ, đồ thị và báo cáo dễ hiểu, hỗ trợ quá trình ra quyết định. Trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của Big Data, giúp các nhà phân tích và người ra quyết định hiểu rõ hơn về dữ liệu và các kết quả phân tích.
Các ứng dụng đang sử dụng Big data
Big data và phân tích có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn (Big Data) trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.
1. Ngành Ngân hàng
Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả thể hiện vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính.
Ngân hàng ứng dụng Big Data như thế nào:
- Sử dụng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có thể xác định các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập chi nhánh mới.
- Kết hợp nhiều quy tắc được áp dụng trong các lĩnh vực ngân hàng để dự đoán lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm.
- Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số.
- Machine learning và AI đang được nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo cho các chuyên viên liên quan.
- Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.
Các ngân hàng nổi bật: tuyển dụng ACB, VP Bank tuyển dụng, MSB tuyển dụng
2. Ngành y tế
Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò khá quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe con người ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe.
Big Data từ lúc được ứng dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc giảm lãng phí tiền bạc và thời gian. Ở một số quốc gia, chính phủ đã tài trợ các dự án ứng dụng Big Data để phát triển cơ sở hạ tầng mới và các dịch vụ y tế khẩn cấp.
Ngành y tế ứng dụng Big Data:
- Cho phép người quản lý ca dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể
- Theo dõi tình trạng bệnh nhân bằng để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử.
- Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo, hệ thống Big Data có thể theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan.
- Big Data có thể đánh giá các triệu chứng và xác định nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.
- Có thể lưu giữ các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.
- Các ứng dụng Big Data cũng có thể báo trước khu vực có nguy cơ bùng phát dịch như: sốt xuất huyết hoặc sốt rét.
3. Thương mại điện tử
Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.
Thương mại điện tử ứng dụng Big Data:
- Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch.
- Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.
- Nhà quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.
- Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này làm tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn.
- Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó.
- Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, v.v.
- Xác định các yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt nhất để thực hiện nhu cầu của họ.
- Phân tích hành vi, sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đến khách hàng.
- Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với chi phí thấp hơn.
- Có thể thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu dành được tùy biến theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng.
- Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và nhu cầu của họ. Từ đó, việc nhắm mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có trước đó.
Công ty thương mại điện từ nổi bật: fpt shop tuyển dụng it, juno tuyển dụng,….
4. Ngành bán lẻ
Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng. Từ những dữ liệu thu thập được có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng.
Ngành bán lẻ ứng dụng Big Data:
- Big data giúp nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu của từng khách hàng.
- Với sự trợ giúp của các phân tích dự đoán, ngành công nghiệp có thể so sánh tỷ lệ cung – cầu và có thể tránh tiếp tục tung ra thị trường 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.
5. Digital Marketing
Digital Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ. Big Data đã tiếp sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào.
Digital Marketing ứng dụng Big Data:
- Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp cho doanh nghiệp xác định rõ hơn, đâu là cơ hội tốt để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.
- Có thể xác định người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu cho họ dựa trên nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.
- Tạo báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện để tạo kết quả tốt hơn.
- Khoa học dữ liệu được sử dụng cho các khách hàng nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng.
- Tập trung vào các chủ đề được tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ doanh nghiệp thực hiện chúng trên chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp trên cao hơn trên google (SEO).
- Có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận.
Còn rất nhiều ngành đang áp dụng rất mạnh mẽ Bigdata như nông nghiệp, giáo dục…cho phép chúng ta có insight ngày càng tốt để ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
6. Ngăn chặn nội dung đen
Ví dụ cụ thể như là Extension (Chrome, Firefox, Safari…) Có nhiều addon phục vụ cho việc content filtering miễn phí sử dụng Bigdata để thu thập và dự đoán xem nội dung đó có phù hợp không. Ví dụ chức năng Ad Block nhanh chóng block các banner, pop ups, video ads gây phiền nhiễu một lần và mãi mãi. Sau đó nó lập tức thu thập và gửi về server blacklist những yếu tố này. Data càng nhiều thì tỷ lệ nhận diện và block ngày càng chính xác.
Big data và analytics
Điều thực sự mang lại giá trị từ các tổ chức dữ liệu lớn là phân tích dữ liệu. Nếu không có phân tích, nó chỉ là một tập dữ liệu với việc sử dụng hạn chế trong kinh doanh.
Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể có những lợi ích như tăng doanh thu, dịch vụ khách hàng được cải thiện, hiệu quả cao hơn và tăng khả năng cạnh tranh.
Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra bộ dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hoặc rút ra kết luận về những gì chúng chứa, chẳng hạn như các xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai.
Bằng cách phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn như khi nào và ở đâu nên chạy chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu một sản phẩm hoặc dịch vụ mới.
Sự phân tích có thể tham khảo các ứng dụng kinh doanh thông minh hay tiên tiến hơn. Phép phân tích dự đoán như ứng dụng được các tổ chức khoa học sử dụng.
Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất là data mining, nơi các nhà phân tích đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.
Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò ( để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu) và phân tích dữ liệu xác nhận ( áp dụng các kĩ thuật thống kê để tìm ra giả thiết về một bộ dữ liệu có đúng hay không).
Một mảng khác là phân tích dữ liệu định lượng ( hoặc phân tích dữ liệu số có các biến có thể so sánh theo thống kê) so với phân tích dữ liệu định tính ( tập trung vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản).
Cơ sở hạ tầng IT để hỗ trợ big data
Đối với khái niệm big data để làm việc, các tổ chức cần phải có cơ sở hạ tầng để thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và đảm bảo thông tin trong khi lưu trữ và chuyển tiếp.
Ở cấp độ cao, bao gồm hệ thống lưu trữ và máy chủ được thiết kế cho big data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, thông tin kinh doanh và phần mềm phân tích dữ liệu, và các ứng dụng big data.
Phần lớn các cơ sở hạ tầng này sẽ tập trung một chỗ, vì các công ty muốn tiếp tục tận dụng các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu của mình. Nhưng ngày càng có nhiều tổ chức dựa vào các dịch vụ điện toán đám mây để xử lý nhiều yêu cầu big data của họ.
Thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có nguồn. Rất nhiều trong số những ứng dụng sau đây, như các ứng dụng web, các kênh truyền thông xã hội, ứng dụng di động và lưu trữ email đã được cài sẵn.
Nhưng khi IoT trở nên phổ biến hơn, các công ty có thể cần phải triển khai cảm biến trên tất cả các loại thiết bị, phương tiện và sản phẩm để thu thập dữ liệu, cũng như các ứng dụng mới tạo ra dữ liệu người dùng. Phân tích dữ liệu theo định hướng IoT có các kỹ thuật và công cụ chuyên biệt của nó.
Để lưu trữ tất cả các dữ liệu đến, các tổ chức cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.
Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật có thể bao gồm việc mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng và các điều khiển truy cập khác, hệ thống giám sát, tường lửa, quản lý di động của doanh nghiệp và các sản phẩm khác để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.
Nhưng với khối lượng dữ liệu khủng, 1 team Big Data cũng đặc biệt cần đến một phần mềm quản lý dự án và công việc để hỗ trợ trong quá trình cộng tác và thúc đẩy hiệu suất làm việc. Toàn bộ thông tin và quy trình của team được số hoá và tích hợp tại 1 không gian, hỗ trợ giao – nhận việc, giao tiếp và chia sẻ tài liệu nhanh chóng.
Theo đó, một phần mềm quản lý dự án và công việc với gói dùng miễn phí như Cleeksy là lựa chọn lý tưởng cho các team Big Data đang tìm kiếm một giải pháp quản lý công việc linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Phiên bản Free không giới hạn thời gian.
Các công nghệ đặc biệt dành cho Big data
Ngoài cơ sở hạ tầng IT được sử dụng cho dữ liệu nói chung, có một số công nghệ cụ thể dành cho big data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ.
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là một trong những công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với big data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán.
Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.
Dự án bao gồm rất nhiều phần:
- Hadoop Common, các tiện ích phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác
- Hadoop Distributed File System, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng cao
- Hadoop YARN, một khuôn mẫu cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên cụm
- Hadoop MapReduce, một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song bộ dữ liệu lớn.
Apache Spark
Một phần của hệ sinh thái Hadoop, Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop.
Spark đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý big data quan trọng, và có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với Java, Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro ), và ngôn ngữ lập trình R (R đặc biệt phù hợp với big data) và hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.
Data lakes
Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc của nó cho đến khi những người dùng doanh nghiệp cần dữ liệu.
Các yếu tố giúp tăng trưởng data lakes là những phong trào kỹ thuật số và sự phát triển của IoT. Các data lakes được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu.
NoSQL Databases
Các cơ sở dữ liệu SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên.
Nhưng chúng có những hạn chế như giản đồ cứng nhắc làm cho chúng không phù hợp với một số loại ứng dụng. Cơ sở dữ liệu NoSQL nêu ra những hạn chế, và lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt tuyệt vời.
Nhiều cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các công ty để tìm cách tốt hơn để lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.
In-memory databases
Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính (Ram), thay vì HDD, để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ nhanh hơn các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa, một điểm quan trọng để sử dụng phân tích big data và tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu. Đọc thêm Redis là gì?
Các kĩ năng Big data
Big data và các nỗ lực phân tích big data yêu cầu kĩ năng cụ thể, dù là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài.
Nhiều kĩ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu quan trọng như Hadoop, Spark, NoSQL, cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và phần mềm phân tích.
Các lĩnh vực khác cụ thể là về các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, hình dung dữ liệu, lập trình mục đích chung, và cấu trúc dữ liệu và các thuật toán. Ngoài ra cũng cần có những người có kĩ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án big data.
Với độ phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực về các kĩ năng trên, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm có thể là một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức.
So sánh giữa Data và Big Data
| Đặc điểm | Data | Big Data |
|---|---|---|
| Khái niệm | Tập hợp các thông tin, dữ liệu có thể ở dạng số, văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, v.v. | Tập hợp dữ liệu khổng lồ và phức tạp, không thể xử lý hiệu quả bằng các công cụ truyền thống. |
| Khối lượng | Vừa phải, dễ quản lý và xử lý | Rất lớn, thường là terabyte (TB) hoặc petabyte (PB) |
| Tốc độ | Tạo ra và xử lý với tốc độ chậm hoặc trung bình | Tạo ra và cập nhật với tốc độ rất cao, yêu cầu xử lý gần thời gian thực hoặc thời gian thực |
| Đa dạng | Có thể có cấu trúc hoặc không cấu trúc, thường không quá phức tạp | Đến từ nhiều nguồn khác nhau, ở nhiều định dạng như văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến, log files |
| Tính xác thực | Độ tin cậy và tính xác thực cao, dễ dàng xác minh và quản lý | Có thể không nhất quán, không đầy đủ hoặc không chính xác, đòi hỏi các phương pháp làm sạch và xác thực phức tạp hơn |
| Công cụ xử lý | Excel, SQL databases (MySQL, PostgreSQL), các phần mềm phân tích đơn giản | Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL databases (MongoDB, Cassandra), Apache Kafka |
| Công nghệ lưu trữ | Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) | Hệ thống lưu trữ phân tán như Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, Google Cloud Storage |
| Ứng dụng | Quản lý kinh doanh, quản lý khách hàng, phân tích đơn giản | Phân tích nâng cao, ứng dụng thời gian thực, AI và Machine Learning |
| Ví dụ ứng dụng | Dữ liệu doanh thu, chi phí, tồn kho; dữ liệu khách hàng, giao dịch, phản hồi; báo cáo tài chính, thống kê cơ bản | Phân tích hành vi khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa quảng cáo; giám sát hệ thống, phân tích dữ liệu cảm biến; huấn luyện mô hình AI, phát triển hệ thống học máy |
Trên đây là một số thông tin cung cấp những khái niệm cơ bản cũng như đặc điểm và tính ứng dụng cao của Big data – Dữ liệu lớn. Big Data đã mở ra nhiều cơ hội mới trong các lĩnh vực phân tích nâng cao, AI và Machine Learning, mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp và xã hội. Theo dõi TopDev để cập nhật liên tục về xu hướng công nghệ mới nhất hiện nay!
Có thể bạn muốn xem những kiến thức xoay quanh Big Data:
