Big data là gì? 5 điều cần biết về big data

Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hoạt động ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn các thông tin cơ bản cùng những ứng dụng của Big Data trong xã hội ngày nay. 

Big data là gì? 

Dữ liệu lớn là một tập hợp dữ liệu có khối lượng khổng lồ, nhưng đang phát triển theo cấp số nhân theo thời gian. Đây là một dữ liệu có kích thước lớn và phức tạp đến nỗi không một công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào có thể lưu trữ hoặc xử lý nó một cách hiệu quả.

Đặc trưng trưng của Big Data

Volume (Khối lượng dữ liệu):

Bản thân cái tên đã nói lên rằng đây là một tập dữ liệu có kích thước lớn. Kích thước của dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng trong việc xác định giá trị của dữ liệu. 

Ngoài ra, một dữ liệu cụ thể có thực sự được coi là Dữ liệu lớn hay không, phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu. Do đó, “Khối lượng” là một đặc điểm cần được xem xét khi xử lý các giải pháp Dữ liệu lớn.

Variety ( Sự đa dạng):

Đa dạng ở đây liên quan đến các nguồn không đồng nhất và bản chất của dữ liệu, bao gồm cả cấu trúc và không có cấu trúc. Ngày trước, bảng tính và cơ sở dữ liệu được coi là nguồn dữ liệu duy nhất của cá ứng dụng. Ngày nay, dữ liệu dưới dạng email, ảnh, video, thiết bị giám sát, PDF, âm thanh, v.v. cũng đang được xem xét trong các ứng dụng phân tích. Sự đa dạng của dữ liệu phi cấu trúc này đặt ra một số vấn đề nhất định cho việc lưu trữ, khai thác và phân tích dữ liệu.

Velocity (Vận tốc xử lý):

Vận tốc ở đây đề cập đến tốc độ tạo ra dữ liệu. Tốc độ dữ liệu được tạo và xử lý để đáp ứng nhu cầu, xác định tiềm năng thực sự trong dữ liệu. Big Data Velocity đề cập đến tốc độ mà dữ liệu đi vào từ các nguồn như quy trình kinh doanh, mạng và các trang web truyền thông xã hội, thiết bị di động, v.v. Luồng dữ liệu là rất lớn và liên tục.

Variability ( Tính biến đổi):

Đề cập đến sự không nhất quán có thể được hiển thị bởi dữ liệu, do đó có thể  cản trở quá trình có thể xử lý và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Lịch sử hình thành và phát triển

Nguồn gốc của Dữ liệu lớn bắt nguồn từ những năm 60 và 70 khi thế giới dữ liệu 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 ra đặc biệt để lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn) đã được phát triển cùng năm đó. NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến trong thời gian này.

Sự phát triển của các open-source frameworks ví dụ như Hadoop (và gần đây là Spark) là điều cần thiết cho sự phát triển của Big Data vì chúng làm cho Dữ liệu lớn dễ làm việc hơn và lưu trữ rẻ hơn. 

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 Machine learning đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn.

Ứng dụng của Big Data 

Kinh Doanh 

Các doanh nghiệp sử dụng chúng trong hệ thống của họ để cải thiện hoạt động, cải thiện các dịch vụ cho khách hàng, tạo các chiến dịch Marketing và thực hiện các hoạt động khác với mục đích tăng doanh thu và lợi nhuận. Ngoài ra, việc sử dụng này cũng là một cách hiệu quả để nắm giữ lợi thế cạnh tranh tiềm năng vì các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh hơn và sáng suốt hơn.

Dữ liệu lớn cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về khách hàng mà các công ty có thể sử dụng để điều chỉnh hoạt động tiếp thị, quảng cáo và khuyến mại nhằm tăng tỷ lệ tương tác và chuyển đổi của khách hàng. Cả dữ liệu trong quá khứ và hiện tại đều có thể được phân tích để đánh giá xu hướng  của người tiêu dùng hoặc người mua doanh nghiệp, cho phép các doanh nghiệp đáp ứng mong muốn và nhu cầu của khách hàng một cách tốt hơn. 

Y học 

Dữ liệu lớn cũng được sử dụng trong ngành y học  để xác định các dấu hiệu của bệnh và các sự rủi ro của các yếu tố  bởi các bác sĩ để giúp chẩn đoán bệnh tật và tình trạng của bệnh nhân. Ngoài ra, sự kết hợp dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử, các trang mạng xã hội, web và các nguồn khác cung cấp cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe và cơ quan chính phủ thông tin cập nhật về các mối đe dọa hoặc bùng phát bệnh truyền nhiễm.

Ngành năng lượng 

Trong ngành năng lượng, nó giúp các công ty dầu khí xác định các vị trí khoan tiềm năng và giám sát hoạt động của đường ống và theo dõi lưới điện.

Giáo dục

Big Data được sử dụng khá nhiều trong các trường Đại học nhằm theo dõi, trong số những thứ khác, khi sinh viên đăng nhập vào hệ thống, lượng thời gian dành cho các trang khác nhau trong hệ thống. 

Ngoài ra Dữ liệu lớn dùng để để đo lường hiệu quả của giáo viên nhằm đảm bảo trải nghiệm thú vị cho cả học sinh và giáo viên. Hiệu suất của giáo viên có thể được tinh chỉnh và đo lường dựa trên số lượng học sinh, môn học, nhân khẩu học của học sinh, nguyện vọng của học sinh, phân loại hành vi và một số biến số khác.

Marketing: 

Các doanh nghiệp sử dụng Dữ liệu lớn để phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh và đánh giá các mục tiêu kinh doanh. Ngoài ra doanh nghiệp còn xác định được người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội dựa trên các dữ lliệu về nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích thu thập được. 

Tài chính 

Các công ty dịch vụ tài chính sử dụng hệ thống Big Data để quản lý rủi ro và phân tích dữ liệu thị trường.

Vận tải 

Các nhà sản xuất và công ty vận tải dựa vào Dữ liệu lớn để quản lý chuỗi cung ứng của họ và tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng.

Trong Chính Phủ 

Các mục đích sử dụng khác của chính phủ bao gồm các sáng kiến về ​​ứng phó khẩn cấp, phòng chống tội phạm và thành phố thông minh.

Big Data cần học gì

Hiện nay, các công ty Công nghệ tuyển kỹ sư về Big Data rất nhiều. 

Trước tiên bạn cần phải có kiến thức về hệ điều hành GNU hoặc Linux, và  thông thạo ngôn ngữ lập trình như Java, Scala hoặc Python. Ngoài ra cần đọc hiểu tốt tiếng Anh. Sau đó tìm hiểu những công nghệ sử dụng cho Big data như Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka, Storm để có một nền tảng nhất định về mô hình lập trình. Tại các công ty họ yêu cầu về kỹ năng kinh nghiệm nhiều hơn nên bạn cần làm tốt các công nghệ như: Docker, MongoDB, PostgreSQL, Apache Spark, AWS, …. Ngoài ra, có thể học  thêm các chứng chỉ cloud computing để nâng cao trình độ như: AWS, AZURE, GCP, IBM WATSON.

Mặc dù Big Data đã tiến xa, nhưng tính hữu ích của nó chỉ mới bắt đầu. Nếu ứng dụng Dữ liệu lớn hiệu quả, nó sẽ giúp ích rất nhiều cho xã hội nhờ khả năng lưu trữ, phân tích thông tin. Hy vọng bài viết này đã mang đến cho bạn những thông tin hữu ích về Big Data. 

Các tìm kiếm liên quan đến chủ đề “big data là gì”

Big Data la ngành gì	Big Data và ứng dụng
Big Data cần học gì	Big Data ở Việt Nam
Công nghệ Big Data la gì	Cách sử dụng Big Data
Ví dụ về Big Data	Tài liệu về Big Data