Big Data là gì? Đặc trưng và ứng dụng của dữ liệu lớn

Hàng ngày một lượng lớn các loại thông tin tạo ra đã tạo thành một Big Data khổng lồ. Đây là một lĩnh vực đang phát triển cực kì nhanh chóng và bùng nổ trên thị trường Internet ngày nay. Tổ chức, doanh nghiệp nào nắm bắt nhanh cũng như ứng dụng được hiệu quả Big Data sẽ phát triển vượt bậc trong tương lai. Vây Big Data là gì ? Những lợi ích cũng như ứng dụng to lớn của chúng đến sự phát triển kinh tế xã hội như thế nào. Bài viết này chúng ta cùng nhau đi tìm hiểu.

BIG DATA LÀ GÌ ?

Big data theo đó là thuật ngữ chủ tập hợp các tệp dữ liệu lớn và phức tạp được ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm việc phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư.

Việc big data có mục tiêu là phân tích và tìm hiểu thông tin từ những tập dữ liệu này, vì chúng thường chứa nhiều thông tin tiềm ẩn và giá trị quan trọng.

Ví dụ: Các công ty như Shopee, Tiki, Youtube, Spotify ứng dụng Big Data để thu thập và phân tích thông tin khách hàng, từ đó cá nhân hóa nội dung đề xuất cho từng người dùng

NHỮNG ĐẶC TRƯNG CỦA BIG DATA

Hiện nay Hệ thống dữ liệu lớn –  Big data có một số đặc trưng như sau: Volume – Velocity – Variety:

• Volume – Khối lượng dữ liệu

Đúng như tên gọi chính là Big data nói đến hệ thốn khối dữ liệu khổng lồ. Việc có thể xác định được tốt giá trị của loại dữ liệu cũng như kích thước dữ liệu này khá quan trọng và cần thiết. Chính vì thế đây là hệ thống thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như như IoT (Internet of Things), video, giao dịch kinh doanh vv.

Việc đi đầu trong giai đoạn này có thể giúp lưu trữ lượng big data như là một thách thức khá đáng kể. Từ đó cũng giúp doanh nghiệp bạn đón đầu và dẫn đầu thị trường trong tương lai.

• Velocity – Tốc độ xử lý

Hiện nay sự phát triển của Internet thế hệ lớn như IoT nên luồng dữ liệu truyền tải với tốc độ cực kỳ nhanh. Việc này có đòi hỏi quá trình xử lý cần phải được thực hiện một cách kịp thời.

Ví dụ: Mạng xã hội Facebook là một ví dụ. Khi một bài post đăng tải một khoảng thời gian cũng sẽ nhanh chóng bị lãng quên và nhường chỗ cho những thông tin nóng hổi update thường ngày.

• Variety – Tính đa dạng, linh hoạt

Tính đa dạng là đặc trưng quan trọng khác của Big Data, nổi bật với sự đa dạng cả về cấu trúc và phi cấu trúc, bao gồm dữ liệu số, email, video, âm thanh, giao dịch tài chính,… Tính đa dạng này ảnh hưởng đến hiệu suất, đồng thời là một trong những thách thức chính mà lĩnh vực Big Data cần giải quyết.

PHÂN LOẠI BIG DATA ĐƯỢC CHIA RA LÀM MẤY LOẠI

Hiện nay hệ thống Big data đã được chia thành 3 loại dữ liệu khác nhau dựa theo 3 yếu tố chính:

• Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc là dạng dữ liệu đơn giản nhất nhằm quản lý và tìm kiếm hệ thống dữ liệu. Đây cũng là một trong những hệ thống dữ liệu bạn có thể truy cập, lưu trữ cũng như xử lý ở định dạng cố định. Với các thành phần của một hệ thống dữ liệu có cấu trúc cũng sẽ được phân loại khá dễ dàng để tìm kiếm dễ dàng hơn cho các nhà quản trị viên cơ sở dữ liệu.

• Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là bất kỳ tập hợp dữ liệu nào không có sự doanh nghiệp hoặc định rõ. Loại dữ liệu này thường hỗn loạn, khó xử lý, khó hiểu và đánh giá. Nó không tuân theo một cấu trúc cố định và có thể thay đổi theo thời gian. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các ý kiến, tweet, lượt chia sẻ, bài đăng trên mạng xã hội, video trên YouTube mà người dùng xem,…

• Dữ liệu bán cấu trúc

Với một hệ thống dữ liệu bán cấu trúc chính là một sự kết hợp giữa loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Chúng ta có thể lấy ví dụ như hệ thống email là dữ liệu bán cấu trúc. Chúng chứa dữ liệu phi cấu trúc trong nội dung thư để gửi và nhận email của khách hàng. Các thiết bị có thể sử dụng gắn thẻ địa lý, thời gian để cung cấp dữ liệu có cấu trúc bên cạnh nội dung phi cấu trúc.

CÁCH THỨC HOẠT ĐỘNG CỦA BIG DATA

Với việc phân tích các loại dữ liệu lớn Big Data chính là một trong những quá trình thu thập và xử lý cũng như làm sạch của các tệp dữ liệu lớn nhằm giúp các tổ chức triển khai hóa dữ liệu lớn của họ. Cách thức hoạt động của Big data thường bao gồm có 4 bước chính như sau:

• Bước 1: Thu thập dữ liệu

Với quá trình thu thập tốt các dữ liệu khác nhau với mỗi các doanh nghiệp hiện nay. Cũng với công nghệ này thì các doanh nghiệp này có thể giúp tập hợp tất cả các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng có thể đến từ việc lưu trữ đám mây hay cảm biến IoT ..vv

Với những doanh nghiệp có hệ thống lưu trữ nội bộ có thể là giải pháp hiệu quả để có thể dễ dàng truy cập. Dữ liệu nguyên thủy hoặc phi cấu trúc, quá đa dạng hoặc phức tạp đối với kho dữ liệu có thể được gán metadata và lưu trữ trong hồ dữ liệu (data lake).

• Bước 2: Xử lý dữ liệu

Bước tiếp theo sau khi đã thu thập và lưu trữ chính là xử lý, phân loại theo từng cách khác nhau. Theo đó thì hiện nay cách xử lý big data khác là xử lý theo từng lô (batch processing). Cách này truy vấn vào các khối dữ liệu lớn theo thời gian và bóc tách xử lý riêng từng tệp. Việc xử lý riêng lẻ từng khối dữ liệu mang lại lợi ích là tiết kiệm thời gian phân tích khi có một khoảng thời gian chờ giữa việc thu thập và phân tích dữ liệu. Xử lý luồng (stream processing) có thể nhìn vào các đợt nhỏ dữ liệu một cách liên tục, rút ngắn thời gian chờ đợi giữa việc thu thập và phân tích và đưa ra quyết định nhanh chóng, tuy nhiên cách xử lý luồng phức tạp hơn và thường tốn kém hơn.

• Bước 3: Làm sạch dữ liệu

• Big data trước khi phát huy tác dụng cần điều chỉnh và làm sạch và cải thiện chất lượng đầu vào dữ liệu. Dữ liệu bẩn, không cần thiết, trùng lặp cần được loại bỏ và làm mờ để dẫn đến những hiểu lầm sai lệch.
  

  Bước 4: Phân tích dữ liệu

Sau khi đã lọc được Big data sạch và có giá trị thì chúng đã có thể sẵn sàng để biến thành những kinh nghiệm, kiến thức phục vụ cho các mục đích khác nhau. Những phương thức phân tích dữ liệu thường gặp chính là:

• Khai thác dữ liệu (Data mining) sắp xếp qua các bộ dữ liệu lớn để xác định các mô hình và tạo ra các cụm dữ liệu.
• Phân tích dự đoán (Predictive analytics) sử dụng dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp để đưa ra dự đoán về tương lai, xác định rủi ro và cơ hội sắp tới.
• Học sâu (Deep learning) mô phỏng các mô hình học tập của con người bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để xây dựng nên

SO SÁNH GIỮA DATA VÀ BIG DATA

NHỮNG CÔNG NGHỆ ĐẶC BIỆT DÀNH CHO BIG DATA

Hiện nay để tạo ra được dữ liệu khổng lồ Big Data thì cần nhiều yếu tố tạo thành từ cơ sở hạ tầng IT cho đến những công nghệ đặc biệt trong việc thu thập, phân loại xử lý dữ liệu đó. Chúng tôi xin chia sẻ đến bạn những công nghệ đặc biệt đó

• Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một công nghệ tiên tiến gắn liền với sự phát triển của Big Data. Với hệ thống Apache Hadoop tạo điều kiện cho việc phát triển và mở rộng phân tán hệ thống dữ liệu lớn.

Với thư viện của Hadoop có thể xử lý được dữ liệu phân tán trên một hệ thống dữ liệu khá lớn. 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.

• Apache Spark

Apache Spark là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng làm công cụ xử lý big data trong Hadoop. Tại đây thì Apache Spark cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, Scala, Python 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 được hiểu như là một trong những kho lưu trữ một hệ dữ liệu lớn ở định dạng gốc của chúng. Hệ thống này sẽ được sử dụng khi cần thiết. 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

So với hệ thống SQL thông thường được thiết kế cho các transaction đáng tin cậy và các truy vấn ngẫu nhiên. Điểm hạn chế của chúng chính là 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.

Hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.

• In-memory databases

(IMDB) – hay cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ chính là một phần trong hệ thống cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính là Ram để lưu trữ hệ cơ sở 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

• Tableau 

Với công cụ này có thể khái quát dữ liệu thành bản đồ trực quan hóa dễ nhìn và dễ phân tích. Đây là một nền tảng an toàn cho phép người dùng chia sẻ bảng điều khiển trong thời gian thực.

• Looker

Đây là một nền tảng phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh (BI) dựa trên đám mây, giúp các doanh nghiệp khám phá, trực quan hóa và chia sẻ thông tin chi tiết từ dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả.

>>> Chuyển đổi số là gì ? Xu hướng chuyển đổi số của Doanh Nghiệp trong cách mạng 4.0

LỢI ÍCH CỦA BIG DATA TRONG DOANH NGHIỆP

Có thể thấy Big Data ra đời phát triển như một cuộc cách mạng về kỉ nguyên số công nghệ thông tin. Chúng mang đến những lợi ích to lớn giúp thay đổi lớn hệ thống thông tin toàn cầu như sau:

• Đưa ra quyết định kịp thời, chính xác

Với hệ thống dữ liệu lớn như thế này thì việc có thể đưa ra được những quyết định lớn dựa trên hệ thống dữ liệu là một trong những điều bắt buộc đối với các nhà lãnh đạo. Việc dữ liệu của Big data giúp người quản lý đưa ra được những quyết định một cách nhanh chóng hơn thay vì đưa ra trực giác thiếu cơ sở.

Ví dụ bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể nhận diện xu hướng tìm kiếm và mua hàng của họ, giúp họ điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của mình để hiệu quả đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

• Tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh

Với việc nắm bắt được dữ liệu thông tin chính xác và nhanh chóng. Doanh nghiệp có thể phân tích kịp thời các hoạt động kinh doanh một cách nhanh chóng. Nhờ vậy, doanh nghiệp có được cái nhìn chi tiết về các hoạt động kinh doanh của mình, giúp cải thiện hoạt động kinh doanh tốt hơn.

• Tạo lợi thế cạnh tranh

Kỉ nguyên thông tin là quan trọng nhất trong doanh nghiệp. Chính vì thế mà các doanh nghiệp có thể theo dõi được tốt các hoạt động nhờ hệ thống Big data. Từ đó doanh nghiệp có thể dẫn đầu xu hướng và vượt xa đối thủ một cách nhanh chóng.

• Phát triển các mô hình kinh doanh mới

Với big data, doanh nghiệp có thể tối đa hóa hiệu quả trên toàn bộ mô hình kinh doanh của mình. Đồng thời doanh nghiệp có thể xem dữ liệu về cách các phòng ban làm việc cùng nhau hiệu quả nhất, cách quản lý sự hợp tác giữa các bộ phận và thậm chí cả những gì đối thủ cạnh tranh đang làm.

Hy vọng với những chia sẻ của chúng tôi trên đây đã giúp cho bạn có được cái nhìn rõ nét về Big Data và những ứng dụng cũng như lợi ích mà nó mang lại cho bạn. Cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI và các hệ thống khác như Machine Learning thì đây chính là những cách thức áp dụng cho doanh nghiệp và xã hội.