Mục lục
Big Data là gì? chúng chính là mấu chốt, là cội nguồn cho mọi sự phát triển bao gồm từ công nghệ, khoa học kỹ thuật, đến văn hóa, đời sống của con người trong xã hội. Vậy bạn đã biết gì về big data? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết này nhé.
1. Big data là gì?
Big data là gì? là một tập hợp các dữ liệu có kích thước rất lớn và vô cùng phức tạp. Dữ liệu này khổng lồ đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập và xử lý trong một khoảng thời gian hợp lý.
Big data có thể bao gồm các dữ liệu cấu trúc (Structured data), dữ liệu không cấu trúc (Unstructured data) và dữ liệu nửa cấu trúc (Semistructured data). Hiển nhiên, các loại dữ liệu này có những điểm riêng biệt khác nhau.
Thực ra, việc bao nhiêu dữ liệu là đủ để được xem là big data vẫn còn gây rất nhiều tranh cãi. Nhưng đáp án khả thi nhất có lẽ là dữ liệu được xem là big data khi khối lượng của nó là bội số của petabyte. Và với các dự án lớn nhất trong phạm vi exabyte (bội số của byte).
Trên thực tế, big data thường có 3 điểm đặc trưng:
- Khối lượng dữ liệu khổng lồ.
- Loại dữ liệu vô cùng đa dạng
- Vận tốc mà dữ liệu cần phải được xử lý và phân tích.
Nguồn dữ liệu tạo thành big data là không phân biệt, chúng có thể đến từ nhiều nơi khác nhau bao gồm các trang web, phương tiện truyền thông xã hội, ứng dụng cho máy tình bàn, ứng dụng cho thiết bị di động, các thí nghiệm khoa học, thiết bị cảm biến và các thiết bị khác. Nói chung, đa số chúng đều được nằm trong IoT (Internet of things – Internet của vạn vật).
Big data và các thành phần có liên quan góp phần vô cùng lớn trong xã hội ngày nay. Điển hình như cung cấp dữ liệu cho các tổ chức sử dụng để giải quyết các vấn đề trong doanh nghiệp. Các thành phần phải kể đến như cơ sở hạ tầng IT cần để hỗ trợ big data, các phân tích áp dụng với dữ liệu, công nghệ cần thiết cho các dự án big data, các bộ kỹ năng liên quan và các trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với big data.
2. Big data và Analytics
Phải nói chính xác là big data và analytics chính là “đôi bạn” không thể thiếu lẫn nhau. Nếu nói big data là một rương kho báu đầy hấp dẫn thì analytics chính là chìa khóa để mở cái rương đó ra. Nếu không có phân tích (analytics) thì dữ liệu lớn (big data) chỉ là thứ sáo rỗng để đọc cho vui, cho biết mà thôi.
Công đoạn analytics là một việc vô cùng quan trọng trong tất cả doanh nghiệp từ lớn đến bé. Bằng cách phân tích hiệu quả big data, các doanh nghiệp có thể xác định được thị trường, phân khúc tiềm năng nhất, đưa ra các chiến lược phù hợp nhất và tối đa hóa được lợi nhuận hiệu quả nhất.
Phân tích dữ liệu chủ yếu là về việc kiểm tra bộ dữ liệu từ big data, thu thập thông tin cần thiết trong đó và rút ra những kết luận về vấn đề đang đặt ra. Điển hình như dự đoán các xu hướng về các hoạt động khách hàng trong tương lai qua big data.
Ngày nay, việc phân tích dữ liệu từ big data có thể được hỗ trợ qua các ứng dụng kinh doanh thông minh, đây cũng là phương pháp được các tổ chức khoa học tin dùng. Loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất phải kể đến là data mining, nơi các nhà phân tích đánh giá bộ dữ liệu lớn để xác định mối quan hệ, mô hình và xu hướng.
Có 2 loại phân tích dữ liệu từ big data, đó là phân tích dữ liệu thăm dò (phương pháp để xác định các mẫu và mối quan hệ của dữ liệu) và phân tích dữ liệu xác nhận (sử dụng các kỹ thuật thống kê để chứng minh kết luận bộ về dữ liệu đó là đúng hay sai).
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 chủ yếu vào các dữ liệu không phải là dữ liệu cá nhân như video, hình ảnh và văn bản).
3. Cơ sở hạ tầng IT hỗ trợ big data
Để sử dụng big data vào công việc, các doanh nghiệp hay tổ chức bắt buộc phải sở hữu cơ sở hạ tầng. Với mục đích là thu thập và chứa dữ liệu, cung cấp quyền truy cập và tạo điều kiện cho việc đảm bảo thông tin trong quá trình lưu trữ và lưu chuyển.
Một số cơ sở hạ tầng ở cấp độ cao phải kể đến như hệ thống lưu trữ và các máy chủ được thiết kế cho Big Data, phần mềm quản lý và tích hợp dữ liệu, phần mềm kinh doanh thông minh (business intelligence) và phân tích dữ liệu, các ứng dụng Big Data.
Đa số các cơ sở hạ tầng này sẽ có mặt tại chỗ vì các tổ chức hoặc doanh nghiệp muốn tận dụng triệt để các khoản đầu tư trung tâm dữ liệu của mình. Tuy nhiên, vào thời nay các công ty có xu hướng dựa vào điện toán đám mây để xử lý các dữ liệu từ big data.
Để lưu trữ tất cả dữ liệu thu thập được từ big data, các tổ chức và doanh nghiệp cần phải có đủ dung lượng lưu trữ tại chỗ. Có thể kể đến các tùy chọn lưu trữ như kho dữ liệu truyền thống, data lake và lưu trữ trên đám mây.
Ngoài ra, sau khi lưu trữ thì khâu bảo mật cũng rất quan trọng. Các công cụ cơ sở hạ tầng bảo mật gồm mã hóa dữ liệu, xác thực thông tin người dùng và các điểm truy cập, tường lửa, hệ thống giám sát.
4. Big-data-specific technologies
Ngoài các cơ sở hạ tầng hỗ trợ big data được đề cập, cũng có một số công nghệ có thể hỗ trợ big data mà bạn nên biết
4.1. Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là một hệ sinh thái có liên quan mật thiết đến big data.
Thư viện phần mềm Hadoop là một framework cho phép phân phối dữ liệu từ một máy chủ sang hàng ngàn máy chủ khác. Từ đó mỗi máy sẽ giúp tính toán và lưu trữ cục bộ.
Dự án Hadoop bao gồm:
- Hadoop Common, các tiện ích phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác
- Hadoop Distributed File System, cho phép truy cập dữ liệu ứng dụng cao
- Hadoop YARN, framework cho kế hoạch làm việc và quản lý tài nguyên;
- Hadoop MapReduce, một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song bộ dữ liệu lớn.
4.2. Apache Spark
Đây là một phần của hệ sinh thái Hadoop. Apache Spark là phần rất quan trọng được dùng để tính toán cụm nguồn mở trong công cuộc xử lý big data của Hadoop. Ngoài ra, nó có thể triển khai theo nhiều cách khác nhau.
Apache Spark cung cấp ràng buộc bản địa với Java, Scala, Python và ngôn ngữ lập trình R. Bên cạnh đó, nó còn có thể hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.
4.3. Data lakes
Như đã nêu, data lake chính là kho lưu trữ dữ liệu khổng lồ ở định dạng gốc. Những phương thức chuyển đổi kỹ thuật số và sự phát triển của Iot là chìa khóa cho việc tăng trưởng data lake. Các data lake được thiết kế dưới dạng tối ưu nhất để giúp người dùng dễ dàng trong việc truy cập khi có nhu cầu.
4.4. Cơ sở dữ liệu NoSQL
Đây là loại cơ sở dữ liệu được thiết kế cho các giao dịch đáng tin cậy và truy vấn ngẫu nhiên. Nhược điểm của cơ sở dữ liệu NoSQL là thiếu tính linh hoạt, nó cứng nhắc vì thế đôi khi không phù hợp với một số ứng dụng.
Chức năng của cơ sở dữ liệu NoSQL là tìm ra những hạn chế, lưu trữ và quản lý dữ liệu từ big data theo các cách cho phép tốc độ hoạt động cao và sự linh hoạt. Điểm khác nhau giữa NoSQL và SQL là chúng có thể mở rộng theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy chủ.
4.5. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ (IMDB – In-memory databases)
IMDB là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dùng bộ nhớ chính để lưu trữ dữ liệu thay vì đĩa. Ưu điểm của cơ sở dữ liệu là nó hoạt động nhanh hơn các cơ sở dữ liệu trong đĩa. Đây là một điểm rất quan trọng trong việc phân tích dữ liệu big data, tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu.
5. Các kỹ năng cần thiết cho big data
Big data và các khâu phân tích big data luôn yêu cầu các kỹ năng riêng, bất kể là từ bên trong tổ chức, doanh nghiệp hay đến các chuyên gia bên ngoài.
Rất nhiều kỹ năng big data liên quan mật thiết 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 có thể kể đến như các nguyên tắc như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và định lượng, data visualization, lập trình mục đích chung (general-purpose programming) và cấu trúc dữ liệu và giải thuật (data Structure and algorithms). Bên cạnh đó, một người quản lý giỏi cũng rất cần thiết trong việc quản lý tiến độ của các dự án big data.
Ngày nay, mức độ phổ biến của các dự án big data đang ngày càng được mở rộng. Vì thế thiếu hụt nhân lực với các kỹ năng trên đã trở thành một vấn đề “nhức nhối” ở các tổ chức. Đây cũng là cơ hội nghề nghiệp vô cùng lớn cho các bạn trẻ trong tương lai.
6. Ứng dụng của big data trong thực tế
Như đã đề cập ở trên, big data đi đôi với phân tích (analytics) có thể được áp dụng vào vô số vấn đề trong cuộc sống và kinh doanh. Sau đây là một vài ví dụ cụ thể:
- Phân tích khách hàng: Các công ty có thể tìm ra các dữ liệu khách hàng từ big data. Từ việc xác định nhu cầu khách hàng đến các hành vi, thái độ, quá trình mua hàng và cuối cùng là trải nghiệm sử dụng hàng hóa và phản hồi của họ. Từ đó doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược và giải pháp thích hợp để cải thiện sản phẩm, giành thị phần, tối đa hóa doanh thu.
- Phân tích hoạt động: Chúng còn có thể dùng để phân tích hiệu quả hoạt động của công ty. Tìm ra điểm mạnh cần phát huy, điểm yếu cần cải thiện. Từ đó giúp công ty sử dụng hiệu quả nguồn tài sản vốn có để tối ưu hóa hiệu suất.
- Hạn chế gian lận: phân tích big data còn có chức năng giúp các tổ chức phát hiện rủi ro và gian lận. Từ đó tìm cách hạn chế và giảm thiểu chúng.
- Tối ưu hóa giá sản phẩm: Big data còn có thể giúp doanh nghiệp đặt mức giá thích hợp nhất. Thông qua các dữ liệu phân tích big data từ đối thủ, giá chung thị trường, chi phí,… doanh nghiệp sẽ dễ dàng hơn trong việc đưa ra mức giá tối đa hóa doanh thu của mình.
Hy vọng những kiến thức mình chia sẻ về big data là gì? ở trên sẽ giúp bạn phần nào hiểu được về tập hợp cơ sở dữ liệu khổng lồ này. Big data đã và đang hoặc là một phần vô cùng quan trọng trong thời đại công nghệ ngày nay hoặc thậm chí là tương lai. Vì thế, đây là một kiến thức thiết yếu và là hành trang cần thiết cho con đường dẫn đến sự thành công của mỗi người.
Nguồn: Kinh tế – thời đại
