Chắc hẳn, hầu hết chúng ta đã được nghe khá nhiều về cụm từ “Big Data”. Không chỉ riêng những đơn vị về CNTT mà ở nhũng lĩnh vực khác cũng dùng rất nhiều về khái niệm này. Để có thể hiểu rõ hơn về Big Data thì bạn đọc hãy xem ngay bài viết sau đây. Chúng tôi giới thiệu đến bạn đọc mọi vấn đề Big Data là gì? Những kiến thức cần thiết về Big Data.
Thuật ngữ Big Data là gì?
Big Data là gì? Big Data được hiểu là một thuật ngữ dùng để chỉ các tập dữ liệu rất lớn và phức tạp. Một lượng lớn dữ liệu có thể phức tạp đến mức các công cụ và ứng dụng xử lý truyền thống không thể xử lý được. Thu thập, quản lý và phân tích Big Data là một công việc rất tốn thời gian. Nếu bạn chỉ sử dụng các công cụ thường dùng, thì điều này thực sự phức tạp. Đây cũng là định nghĩa chuẩn về dữ liệu lớn mà chúng tôi muốn gửi đến bạn.
Theo định nghĩa trên, Big Data có vẻ rất chung chung. Tuy nhiên, trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nó còn mang một ý nghĩa quan trọng khác. Big Data trong thế giới CNTT có thể bao gồm dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc. Theo Groove Technology thì các lập trình viên có thể quen thuộc hơn với các tên tiếng Anh, chẳng hạn như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc. Mỗi tập hợp thông tin có những đặc điểm khác nhau.
Các đặc trưng của Big Data
Số lượng lớn dữ liệu
Điều này đã được đề cập trong định nghĩa. Được gọi là dữ liệu lớn có nghĩa là lượng dữ liệu phải rất lớn. Nếu đó là để kiểm soát, phân tích thủ công không thể phản hồi trong một khoảng thời gian nhất định. Sau đó, đây được coi là dữ liệu lớn.
Nhiều kiểu dữ liệu
Dữ liệu lớn không chứa một kiểu dữ liệu duy nhất. Nó bao gồm nhiều kiểu/ loại dữ liệu khác nhau. Thường được tích hợp để tạo dữ liệu lớn. Khi phân tích dữ liệu, người lập trình có thể phải cô lập dữ liệu bên ngoài chủ thể. Chỉ có khi đó mới hoàn toàn có thể tiến hành phân tích.
Cần xử lý và phân tích tốc độ của dữ liệu
Như chúng ta đã nói trong phần định nghĩa. Sử dụng các công cụ truyền thống, chúng không thể nhanh chóng phân tích hoặc xử lý dữ liệu lớn. Do đó, đây cũng là một trong những đặc điểm để đánh giá một tệp dữ liệu có phải là dữ liệu lớn hay không?
Veracity
Một trong những thuộc tính phức tạp nhất của dữ liệu lớn là độ tin cậy / độ chính xác của dữ liệu. Với xu hướng truyền thông xã hội (Social Media) và mạng xã hội (Social Network) ngày nay cùng với sự gia tăng mạnh mẽ của sự tương tác và chia sẻ của người dùng di động, khiến cho việc xác định độ tin cậy và độ chính xác của dữ liệu ngày càng trở nên khó khăn.
Giá trị
Giá trị là đặc điểm quan trọng nhất của dữ liệu lớn, bởi vì khi bạn bắt đầu triển khai dữ liệu lớn, trước tiên bạn phải xác định giá trị của thông tin mang nó, sau đó bạn mới có thể quyết định có triển khai dữ liệu lớn hay không. Nếu chúng ta có Big Data và bạn chỉ có thể nhận được 1% lợi ích từ nó, thì không nên đầu tư vào dữ liệu lớn. Kết quả dự đoán chính xác có thể phản ánh tốt nhất giá trị của dữ liệu lớn.
Kho dữ liệu của Big Data
Dữ liệu được tập trung lại và sau đó thành thành những kho dữ liệu lớn, thậm chí là rất lớn. Những dữ liệu này có thể được đến từ các phương tiện truyền thông hay trang web,… Cũng có thể từ những nguồn khác, chẳng hạn như ứng dụng cho máy tính để bàn, trên smartphone,…Ngay cả từ những kho dữ liệu lớn, ví dụ như thí nghiệm về khoa học, kỹ thuật, hoặc những thiết bị có cảm biến. Tất cả đều có khả năng tạo ra một Big Data.
Lợi ích của Big Data là gì
- Dữ liệu lớn có thể giảm chi phí, rút ngắn thời gian và giúp phát triển sản phẩm với dịch vụ tốt nhất, để bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt cũng như đúng đắn nhất.
- Giúp bạn hoàn thành tốt nhiều nhiệm vụ, chẳng hạn như: Tìm ra lý do thất bại, xây dựng các hoạt động khuyến mại hợp lý dựa trên thói quen của khách hàng và hoạt động kinh doanh, tính toán và đo lường các rủi ro dự kiến, đồng thời hiểu rõ các hành vi gian lận ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của bạn.
- Nó giúp thu thập rất nhiều thông tin từ trang web. Các công ty có thể sử dụng công cụ này để phân tích dữ liệu nhằm phân tích thị trường, xây dựng chiến lược nâng cao chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ hiện tại và giúp các công ty tìm hiểu và nghiên cứu hành vi của khách hàng.
- Bạn có thể xây dựng các trang web với nội dung hấp dẫn từ các nguồn dữ liệu lớn. Từ đó bạn có thể tìm hiểu và nghiên cứu hành vi mua hàng. Dữ liệu được cập nhật càng nhiều thì phân tích càng chính xác. Khuyến nghị cho các công ty: Tạo nhiều nội dung trên các kênh xã hội khác nhau.
- Dữ liệu lớn có thể giúp chính phủ dự đoán tỷ lệ thất nghiệp và xu hướng nghề nghiệp của người dân trong nước. Từ đó, biết cách đầu tư đúng hướng để giảm chi phí, tăng hiệu quả dự án.
Một số ứng dụng của Big Data
Ngân hàng
Big Data hiện nay đã có mặt trong những hệ thống của ngân hàng. Nó đã và đang được ứng dụng một cách rất hiệu quả, đặc biệt qua đó thể hiện được một vài trò rất quan trọng của mình trong những hoạt động cũng như công việc của ngân hàng, bao gồm việc thu tiền mặt cho tới việc quản lý tài chính của ngân hàng.
Y tế
Không chỉ vậy, Big Data còn có vai trò quan trọng trong ngành ý tế. Bởi nó không những giúp xác định được phương pháp cũng như cách điều trị mà nó còn giúp cho con người có thể cải thiện được quá trình tự chăm sóc sức khỏe một cách hiệu quả, an toàn.
E-commerce (Thương mại điện tử)
Thương mại điện tử không chỉ được hưởng những lợi ích của hoạt động trực tuyến, mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc đạt được các mục tiêu kinh doanh. Nguyên nhân là do các công ty dù lớn hay nhỏ đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ khi tham gia vào thị trường này. Dữ liệu lớn có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh cho các công ty bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.
Trong Thể thao
Big Data giúp cho việc phân tích mô hình cấu trúc cũng như sơ đồ chiến lược cho các đổi tuyển để từ đó đưa ra được các điểm không hợp lý trong việc sắp xếp đội hình và có thể khắc phục được điểm yếu cũng như phát huy được thế mạnh
Trong việc phát triển phần mềm
Các công ty như Procter & Gamble, Netflix sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu của khách hàng. Họ phân loại các thuộc tính chính của các sản phẩm hoặc dịch vụ trong quá khứ và hiện tại, đồng thời mô hình hóa mối quan hệ giữa các thuộc tính và dịch vụ này, đồng thời xây dựng các mô hình dự đoán cho các sản phẩm và dịch vụ mới.
Sự thành công trong kinh doanh của dịch vụ. Bên cạnh đó, P&G dùng dữ liệu và phân tích từ những nhóm tập trung, phương tiện truyền thông xã hội, thị trường thử nghiệm và triển khai cửa hàng sớm để lập kế hoạch, sản xuất và tung ra sản phẩm mới.
Giúp quản lý được thiên tai
Nếu không có sự trợ giúp của dữ liệu lớn, các nhà khoa học không thể dự đoán được khả năng xảy ra thảm họa, cũng như không thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa đầy đủ cho chính phủ.
Các thảm họa tiềm ẩn có thể được xác định bằng cách đánh giá nhiệt độ, mực nước, áp suất gió và các yếu tố liên quan khác. Từ đó, thực hiện các hành động cần thiết để giảm thiểu các tác động xấu.
Trong Giáo dục
Ứng dụng cuối cùng chúng tôi nhắc đến của Big Data là gì? Trong lĩnh vực giáo dục, lựa chọn Big Data như một loại công cụ hỗ trợ học tập thay vì những phương pháp giảng dạy truyền thống thì phương pháp này có thể giúp cho học sinh, sinh viên sẽ có nhiều hình thức tiếp thu kiến thức, có thể tự học dễ dàng hơn và giáo viên cũng dễ dàng theo dõi được hiệu suất học tập của họ hơn.
Nói tóm lại, Big Data hiện nay là một công cụ quan trọng đối với những doanh nghiệp và đồng thời nó cũng là một thách thức cho những doanh nghiệp đó trong thời kỳ 4.0 này. Nếu doanh nghiệp không hiểu rõ cũng như không biết cách vận dụng và tạo ra nó thì đồng nghĩa với việc doanh nghiệp này sẽ bị thụt lùi.
Trên đây là những chia sẻ về dữ liệu Big Data là gì? Những kiến thức cần biết về Big Data cho bạn đọc tham khảo cũng như hiểu rõ được tầm quan trọng của nó trong thời kỳ đổi mới này.
