Big Data là gì?
Hiện nay, rất nhiều các thuật ngữ hiện đại được nhắc đến trong cuộc sống và công việc. Trong số đó Big Data là thuật ngữ có nghĩa rộng và khá khó hiểu. Bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ giúp bạn tìm hiểu phần nào Big Data là gì và vai trò của Big Data với đời sống con người.
Big Data là gì?
Khái niệm Big Data ra đời để chỉ các tập dữ liệu lớn. Phần mềm đồng hành không thể phân tích, xử lý và quản lý sự đa dạng và phức tạp trong một khoảng thời gian ngắn.
Những tập dữ liệu khổng lồ này có thể được cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Hoặc không có cấu trúc, khối lượng tùy thuộc vào từng tập.
Nếu bạn biết cách sử dụng và tận dụng Big Data. Khả năng đạt được những hiểu biết có giá trị và nâng cao khả năng cạnh tranh của một tổ chức hoặc doanh nghiệp là rất lớn.
Đặc điểm của Big Data
Volume – khối lượng kích thước
Khi nói đến dữ liệu lớn – big data, chữ V đầu tiên bạn nên biết là Khối lượng.
Trên thực tế, chỉ riêng khối lượng dữ liệu được tạo ra trong vài năm qua đã bằng 90% khối lượng được tạo ra từ khi thành lập đến năm 2003. Và khối lượng dữ liệu dự kiến sẽ tăng hơn gấp ba lần trong vài năm tới. nhiều lần. Lượng dữ liệu được tạo ra vào cuối năm 2020 sẽ gấp 50 lần lượng dữ liệu được tạo ra cách đây 10 năm.
Sự thật là khi IoT ngày càng phổ biến và sử dụng hàng triệu cảm biến điện tử, lượng dữ liệu sẽ rất lớn.
Máy bay có thể tạo ra khoảng 2,5 tỷ terabyte dữ liệu mỗi năm
Kính viễn vọng mảng Kilômét vuông có thể tạo ra 1 Exabyte dữ liệu mỗi ngày
Nhờ các công nghệ đột phá như điện toán đám mây, vi xử lý,… ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra, lưu trữ và xử lý.
Variety – Mức độ đa dạng
Theo truyền thống, dữ liệu được hiểu là dữ liệu có cấu trúc.
Dữ liệu được lưu trong cột (field) và hàng (row) giống như trong excel. Tuy nhiên, chế độ xem dữ liệu theo độ tuổi mới đã rộng hơn và có thể là:
- Âm thanh
- Hình ảnh
- Video
- Like / share
…
Hầu hết dữ liệu là dữ liệu phi cấu trúc. Điều này làm cho dữ liệu trở nên đa dạng và trở nên phức tạp và tốn kém hơn.
Velocity – Tốc độ
Đây là một thuật ngữ quan trọng trong Big Data, dùng để chỉ tốc độ dữ liệu được tạo, lưu trữ, xử lý và truy vấn. Trước đây, dữ liệu được cập nhật thường xuyên, nhưng thời gian phân tích, xử lý và báo cáo có xu hướng theo chu kỳ. Có thể thu thập đủ dữ liệu hàng tuần hoặc hàng tháng để báo cáo. Nhưng hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ: lưu trữ trực tuyến, băng thông internet, tốc độ bộ xử lý… Việc tạo, lưu trữ, xử lý và truy vấn dữ liệu hầu như – nếu không muốn nói là theo thời gian thực.
Một số ví dụ về thuộc tính vận tốc của dữ liệu lớn:
– Theo youtube: mỗi phút có khoảng 100 giờ video được tải lên hệ thống
– Khoảng 200 triệu email được gửi mỗi phút
– Theo Flickr: Khoảng 20 triệu bức ảnh đã được xem và 30.000 bức ảnh đã được tải lên trang web Flickr
– Theo Google: Khoảng 2,5 triệu truy vấn chuyển qua hệ thống mỗi phút.
Với ví dụ này, bạn có thể thấy dữ liệu được tạo ra nhanh chóng và nhiều như thế nào. Sự thật là dữ liệu đang được tạo ra theo cấp số nhân với tốc độ đáng kinh ngạc.
Veracity: tính xác thực của dữ liệu
Với xu hướng xã hội ngày nay và sự phát triển mạnh mẽ trong tương tác và chia sẻ của người dùng, việc xác định độ tin cậy và độ chính xác của dữ liệu ngày càng trở nên khó khăn. Vấn đề phân tích và loại bỏ dữ liệu không chính xác và nhiễu là một tính năng quan trọng của dữ liệu lớn.
Value: Giá trị thông tin
Giá trị là đặc tính quan trọng nhất của dữ liệu lớn, bởi vì khi chúng ta bắt đầu triển khai dữ liệu lớn, việc đầu tiên cần làm là xác định giá trị của thông tin, và khi nào chúng ta có thể quyết định có triển khai dữ liệu lớn hay không. Không nên đầu tư vào phát triển dữ liệu lớn nếu chúng ta có dữ liệu lớn và chỉ có thể thu được 1% từ nó.
Ứng dụng của Big Data
Y khoa
Big Data hỗ trợ rất nhiều trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ngày nay. Cụ thể: theo dõi tình trạng bệnh nhân đang điều trị. Đánh giá và chẩn đoán chính xác các giai đoạn mới đối với một số bệnh. Lưu trữ các trường hợp đã được bác sĩ xác nhận, mở đường cho nguy cơ bùng phát…
Thương mại điện tử
Thương mại điện tử là một trong những ngành hot nhất hiện nay. Sử dụng rộng rãi dữ liệu lớn để quản lý đúng cách và tăng hoạt động bán hàng. Pass: Theo dõi nhu cầu và sở thích của khách hàng. Hình thành một mô hình tiếp thị hiệu quả. Phân tích hành vi mua sắm và tự động tặng mã khi cần …
Tiếp thị kỹ thuật số
Ứng dụng của dữ liệu lớn trong Digital Mar là khá rõ ràng. Ví dụ: phân tích đối thủ cạnh tranh và phân tích khách hàng toàn diện. Tập trung vào từ khóa và lưu lượng tìm kiếm để đưa ra ý tưởng SEO. Thu thập thông tin người dùng và tạo cơ sở dữ liệu về các đối tượng tiềm năng…
Hoạt động bán buôn và bán lẻ
Trong hoạt động bán lẻ, dữ liệu lớn cũng có thể giúp ích rất nhiều cho việc so sánh đánh giá cung cầu để tìm cách đưa sản phẩm ra thị trường tiêu dùng. Xác định cách thức và vị trí để trưng bày sản phẩm của bạn. Phân tích và đưa ra các mô hình cụ thể về mức tiêu dùng chính của khách hàng …
Ngân hàng
Dữ liệu lớn được sử dụng trong ngân hàng nhiều như trong các ngành khác, chẳng hạn như ước tính lượng tiền mặt cần thiết trong một chi nhánh. Có giá trị trong các quyết định quan trọng của ngân hàng. Xây dựng nền tảng cho ngân hàng số, tạo trí tuệ nhân tạo để tránh gian lận …
Lợi ích khi sử dụng Big Data
Big Data mang lại những lợi ích to lớn. Doanh nghiệp có dữ liệu lớn sẽ có nhiều lợi thế cạnh tranh hơn đối thủ.
Đầu tiên, nó cung cấp cho bạn danh sách những người cần sản phẩm / dịch vụ của bạn. Đây là nguồn khách hàng tiềm năng sẽ tạo ra doanh thu khổng lồ cho doanh nghiệp của bạn.
Nguồn dữ liệu khổng lồ cũng sẽ giúp bạn phân tích và đưa ra các xu hướng hoặc xu hướng mới. Bắt kịp những xu hướng này là cơ hội lớn để các doanh nghiệp tăng doanh thu.
Dữ liệu lớn cũng đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của AI (trí tuệ nhân tạo). Dữ liệu được cung cấp càng lớn thì việc ứng dụng máy học AI sẽ càng hiệu quả.
Công nghệ hỗ trợ Big Data
Khi tìm hiểu Big Data là gì, chúng tôi nhận thấy rằng rất khó để xử lý dữ liệu khổng lồ đó bằng các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống. Vì vậy, việc sử dụng hỗ trợ kỹ thuật chuyên dụng là vô cùng quan trọng. Một số công nghệ bạn có thể sử dụng để hỗ trợ dữ liệu lớn như sau:
Apache Hadoop
Hadoop là một khuôn khổ Apache mã nguồn mở. Nó cho phép xử lý phân tán để quản lý và lưu trữ các tệp dữ liệu lớn trên các cụm máy tính. Sử dụng MapReduce, Hadoop chia mô hình thành nhiều phân đoạn khác nhau chạy song song trên nhiều nút khác nhau.
Apache Spark
Apache Spark là một khung điện toán cụm mã nguồn mở. Nó có khả năng thực hiện tính toán đồng thời trên nhiều máy khác nhau, trong bộ nhớ trong (trong bộ nhớ) hoặc hoàn toàn trong RAM.
Apache Spark được đánh giá là công cụ tiềm năng mang lại nhiều lợi ích vượt trội trong việc xử lý dữ liệu dữ liệu lớn.
Apache Kafka
Kafka là hệ thống đăng ký / xuất bản tin nhắn phân tán (Hệ thống nhắn tin phân tán). Nó cho phép truyền số lượng lớn tin nhắn trong thời gian thực, và trong trường hợp người nhận không nhận được tin nhắn, tin nhắn vẫn được lưu trữ an toàn trên hàng đợi và trên đĩa.
Để hiểu dữ liệu lớn là gì, bạn phải hiểu giá trị do dữ liệu lớn mang lại. Thuật ngữ ngày càng được sử dụng và triển khai rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực.
Để có thể triển khai dữ liệu lớn một cách hiệu quả, bạn cần sử dụng đúng cơ sở hạ tầng và công nghệ hỗ trợ. Điều này đã cho kết quả tốt nhất.