Big Data là gì? Công nghệ Big Data là gì? Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển các doanh nghiệp hiện nay luôn chú trọng các ứng đến các ứng dụng Big Data để giúp phát triển hơn trong kinh doanh. Bởi công nghệ Big Data đã đạt đến đỉnh cao trong việc thực hiện các chức năng và ứng dụng của nó. Để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng ngành Big Data, chức năng, các quy trình, cách sử dụng Big Data tham khảo ngay bài viết này nhé!
Tìm hiểu về Big Data là gì?
Big Data là gì?
Big Data là thuật ngữ trong đó big là lớn, data là dữ liệu, là các tệp dữ liệu khổng lồ, phức tạp. Độ lớn của Big Data lớn đến mức khó có thể xử lý bằng các phương pháp truyền thống bởi khó có khả năng thu thập, quản lý, xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Những tập dữ liệu lớn này gồm có các dữ liệu về cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập sẽ được khai thác để tìm hiểu insights của chúng.
Big Data thường cung cấp các giải pháp cho các công cụ, các phương pháp, công nghệ được sử dụng để lưu trữ, nắm bắt, tìm kiếm, phân tích dữ liệu trong vài giây. Qua đó, có thể tìm được mối quan hệ và hiểu hơn về sự cải tiến, lợi ích cạnh tranh mà trước đây chưa có tập dữ liệu nào có thể đáp ứng được.
Đặc điểm của Big Data
Big Data là những dữ liệu có thể đáp ứng được:
– Volume (khối lượng dữ liệu): là khối lượng – dung lượng tệp đủ lớn. Tuy nhiên, tập dữ liệu đủ lớn như thế nào chưa có cột mốc nào nói về độ lớn của Big Data. Các doanh nghiệp sử dụng, thu thập dữ liệu cho Big Data từ nhiều nguồn khác nhau, qua các giao dịch, qua thiết bị thông minh, video, hình ảnh, âm thanh, phương tiện truyền thông xã hội…Trước đây, khi lưu trữ các dữ liệu sẽ rất tốn kém nhưng hiện nay việc lưu trữ đã rẻ hơn nhờ sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu, điện toán đám mây để giảm bớt gánh nặng.
– Velocity (vận tốc xử lý): là tốc độ gia tăng của dữ liệu, bởi dữ liệu phát triển của Internet, cần có tốc độ truyền dữ liệu nhanh chóng, xử lý kịp thời. Nhờ thẻ Rfid, bộ phận cảm biến, đồng hồ thông minh giúp thúc đẩy các nhu cầu xử lý luồng dữ liệu trong thời gian gần thực.
– Variety (dữ liệu đa dạng): là dữ liệu được thu nhập ở nhiều định dạng khác nhau từ loại dữ liệu số, có cấu trúc truyền thống đến tài liệu văn bản phi cấu trúc, các loại email, video, âm thanh, dữ liệu…
Quá trình hình thành Big Data như thế nào?
Big Data được hình thành khoảng thập kỷ 80 – 90 của thế kỷ XX. Vào năm 1984 khi tập đoàn Teradata lần đầu tiên đưa ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC. Hệ thống này lưu trữ và phân tích dữ liệu lên đến 1 terabyte vào năm 1992. Khi đó, ổ đĩa cứng cũng đạt được mức dung lượng 2,5GB vào năm 1991.
Cho đến năm 2000, Seisint Inc đã phát triển tệp dữ liệu dựa trên cấu trúc C++. Hệ thống này có thể lưu trữ, phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, và phi cấu trúc trên nhiều máy chủ khác nhau. 4 năm sau, Google xuất bản một bài báo về MapReduce đã cung cấp một mô hình xử lý song song và những ứng dụng có liên quan đến việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
Đến năm 2005, các doanh nghiệp đã bắt đầu nhận thức được số lượng người dùng qua Youtube, Facebook hay các dịch vụ trực tuyến khác rất lớn. Khi đó, Hadoop – một framework được tạo riêng để làm nhiệm vụ lưu trữ và phân tích Big Data và NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến hơn. Sự phát triển của các framework lúc này là điều cần thiết cho sự phát triển của Big Data, giúp cho Big Data có thể hoạt động dễ dàng hơn và vấn đề lưu trữ rẻ hơn.
Hiện nay, Big Data có khối lượng càng ngày càng lớn, tốc độ nạp vô cùng nhanh. Bởi dữ liệu ngày nay không chỉ do con người tạo ra mà còn do máy móc tự động tạo ra. Sử dụng Big Data đã trở thành một vấn đề cần thiết, một tài nguyên quý giá đối với nhiều doanh nghiệp. Đặc biệt đối với các doanh nghiệp làm về thương mại điện tử. Qua đó có thể giúp doanh nghiệp tăng được các lợi thế cạnh tranh, mang đến sự phục vụ cho khách hàng tốt hơn.
Lợi ích và vai trò của Big Data là gì?
Trong thời buổi hiện nay data được coi là một tài nguyên quý giá không kém gì so với tiền bạc. Ví dụ về Big Data để bạn có thể hiểu được điều này. Chẳng hạn như bạn có trong tay một danh sách các triệu phú, tỷ phú đang có nhu cầu mua siêu xe so với việc bạn đang có trong tay 1 viên kim cương. Vậy 2 trường hợp này đều giúp bạn có khả năng kiếm tiền và đem lại lợi nhuận.
Xem thêm:
Đặc biệt Big Data có vai trò rất lớn cụ thể:
Giúp nhắm đúng khách hàng mục tiêu
Như đã nói dữ liệu của Big Data được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Do đó, doanh nghiệp khi phân tích dữ liệu sẽ giúp họ hiểu được các nhu cầu, hành vi, sở thích của khách hàng. Đồng thời có thể phân loại và lựa chọn được đúng đối tượng khách hàng phù hợp cho từng loại sản phẩm, dịch vụ doanh nghiệp đang hướng tới.
Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất
Với sự phát triển của các thiết bị di động thông minh do đó các thông tin, dữ liệu cá nhân có thể được thu thập dễ dàng hơn. Những dữ liệu của từng cá nhân sẽ giúp các doanh nghiệp có thể có cái nhìn rõ nét hơn về hành vi, xu hướng của người dùng mới nhất. Qua đó, các nhà quản lý có thể lên được các chiến lược, các, các kế hoạch mới trong tương lai gần để thu hút khách hàng.
Phòng chống an ninh, bảo mật, giảm thiểu rủi ro
Big Data giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng để ngăn chặn, thăm dò, phát hiện các nguy cơ, những rủi ro về sự gian lận, các xâm nhập hệ thống bất hợp pháp, đánh cắp thông tin mật. Ví dụ về Big Data ngân hàng và công ty sử dụng thẻ tín dụng dùng Big Data để làm giảm thiểu, ngăn chặn giao dịch gian lận.
Tối ưu hóa giá cả
Việc định giá sản phẩm hay dịch vụ luôn là điều quan trọng và cũng rất khó khăn cho các doanh nghiệp. Bởi về mặt giá cả trước khi đưa ra thị trường doanh nghiệp cần nghiên cứu kỹ trước những mong muốn của khách hàng và mức giá hiện tại đối với các đối thủ cạnh tranh. Nhờ có Big Data mà việc thu thập dữ liệu, nghiên cứu trở nên dễ dàng, nhanh chóng, doanh nghiệp có thể định giá chính xác, hiệu quả hơn.
Nắm bắt các giao dịch tài chính
Hiện nay thương mại điện tử đã và đang phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam và trên toàn thế giới. Do đó, các ứng dụng thương mại điện tử, các giao dịch tài chính trên website ngày càng tăng lên và thể hiện rõ xu hướng, hành vi mua của khách hàng. Dựa vào các thuật toán Big Data giúp doanh nghiệp sử dụng có được các gợi ý, từ đó đưa ra các quyết định giao dịch cho khách hàng, làm tăng tỷ lệ chốt đơn cho doanh nghiệp.
Quy trình hoạt động của Big Data như thế nào?
Lên chiến lược xây dựng Big Data
Xây dựng Big Data là một kế hoạch được thiết kế giúp bạn giám sát, cải thiện thu thập, lưu trữ, quản lý, chia sẻ và sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp. Khi phát triển các chiến lược Big Data quan trọng cần phải xem xét các mục tiêu và đưa ra các chiến lược, sáng kiến trong hiện tại cũng như tương lai của doanh nghiệp.
Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải coi Big Data giống như một tài sản kinh doanh có giá trị thay vì chỉ coi đó là một công cụ thông thường.
Xác định các nguồn Big Data
– Đối với dữ liệu truyền trực tiếp: dữ liệu từ Internet và các thiết bị được kết nối truyền vào hệ thống công nghệ thông tin từ thiết bị điện thoại thông minh, ô tô thông minh. Bạn có thể phân tích Big Data khi nó được truyền đến hay quyết định nên giữ hay không giữ, dữ liệu nào cần để phân tích thêm.
– Dữ liệu của Social Media (như Facebook, YouTube, Tiktok, Instagram,…): Đây là những Big Data ở dạng hình ảnh, video, giọng nói, có văn bản và âm thanh, thường được sử dụng hữu ích cho chức năng tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ. Dữ liệu dạng này thường ở dạng phi cấu trúc, bán cấu trúc. Vì vậy, cần đặt ra cho nó một thách thức riêng đối với việc tiêu thụ và phân tích dữ liệu.
– Dữ liệu thuộc dạng có sẵn được công bố: đây là các thông tin, dữ liệu sẽ được công bố rộng rãi và công khai trên các trang web chính thức của các Chính Phủ các nước.
– Các nguồn dữ liệu khác: đó là một số nguồn dữ liệu đến từ các khách hàng, các nhà cung cấp hoặc dữ liệu trong đám mây.
Truy cập, lưu trữ và quản lý Big Data
Các hệ thống máy tính hiện nay cung cấp tốc độ, các tính linh hoạt cần thiết để nhanh chóng truy cập được số lượng lớn và các loại dữ liệu lớn. Cùng với khả năng truy cập đáng tin cậy đó các công ty cũng cần phải có các phương pháp tích hợp dữ liệu, xây dựng các đường ống dẫn dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu có chất lượng tốt. Các công ty khi sử dụng Big Data cần đảm bảo khả năng quản lý
dữ liệu cũng như chuẩn bị các dữ liệu để phân tích.
Đối với một số dữ liệu lớn có thể được lưu trữ vào trong kho dữ liệu truyền thống nhưng cũng có các tùy chọn linh hoạt, chi phí thấp để có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu thông qua các giải pháp đám mây, hay hồ dữ liệu, đường ống dữ liệu hoặc Hadoop.
Tiến hành phân tích dữ liệu
Công nghệ hiệu suất cao như điện toán lưới hoặc phân tích trong bộ nhớ, các tổ chức, doanh nghiệp có thể chọn để sử dụng tất cả dữ liệu lớn của họ để đem ra phân tích.
Ngoài ra, có một cách tiếp cận khác là xác định trước dữ liệu nào có liên quan trước khi phân tích. Dù theo cách nào thì phân tích dữ liệu lớn là cách công ty thu được giá trị và thông tin chi tiết từ dữ liệu. Nên ngày nay các nguồn cấp dữ liệu lớn cung cấp các nỗ lực để phân tích nâng cao hơn như trí tuệ nhân tạo và máy học.
Dựa trên dữ liệu, đưa ra quyết định
Nếu dữ liệu đáng tin cậy, được quản lý tốt sẽ dẫn đến các phân tích tin cậy, sau đó có thể đưa ra các chiến lược, quyết định sáng suốt. Từ đó, duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp cần phải nắm bắt được toàn bộ giá trị của dữ liệu lớn, và hướng hoạt động theo các hướng về dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đã được chứng minh trước đó.
Qua đó, các tổ chức, doanh nghiệp có thể dựa trên các dữ liệu để hoạt động tốt hơn, dự đoán dễ hơn, dẫn đến sinh thêm nhiều lợi nhuận hơn là điều dễ nhận thấy.
Các ứng dụng phổ biến của Big Data hiện nay
Ngành tài chính – ngân hàng
Xem thêm:
Big Data hiện nay đang được sử dụng toàn bộ hệ thống ngân hàng. Big Data đang đóng vai trò vô cùng quan trọng trong mọi hoạt động của ngành này. Như chúng ta đã biết lượng khách hàng của các ngân hàng luôn rất nhiều. Những thông tin như: tài khoản, tên khách hàng, số dư, giao dịch…tất cả đều được lưu trữ lại và tạo nên Big Data.
Cụ thể dựa vào Big Data trong ngành tài chính ngân hàng có thể phân tích và xác định các địa điểm tập trung dân cư, nhiều nhu cầu của khách hàng tiềm năng. Sau đó, có thể đề xuất lập chi nhánh mới, dự đoán được lượng tiền mặt cần thiết để sẵn sàng cung ứng cho một chi nhánh tại thời điểm cụ thể nào đó. Hay nâng cao mặt kỹ thuật số cho hệ thống ngân hàng, hoặc phát hiện các hoạt động gian lận và lập báo cáo cho các chuyên viên liên quan nhằm đảm bảo an ninh tài chính cho ngân hàng.
Y tế, chăm sóc sức khỏe
Big Data trong ngành y tế đang ngày càng phát triển và có vai trò lớn. Những khoa học dữ liệu có ảnh hưởng tốt về mặt sức khỏe của một người. Trong Big Data ngành y tế cho phép xác định các phương hướng điều trị, cải thiện sức khỏe dựa trên dữ liệu đã được lưu trữ.
Trong ngành y tế, Big Data được sử dụng cụ thể:
– Cho phép người quản lý ca sắp xếp, dự đoán số bác sỹ cần thiết cho 1 ca làm việc vào những thời điểm cụ thể nào đó.
– Theo dõi được tình trạng bệnh nhân qua các số liệu trong hồ sơ sức khỏe điện tử.
– Đánh giá các triệu chứng, xác định các loại bệnh ở giai đoạn đầu dựa vào những thông tin đã được lưu trữ tại Big Data có thể chẩn đoán được những điều này.
– Dựa vào các dữ liệu qua các ứng dụng của Big Data còn có thể được sử dụng để báo trước các khu vực có khả năng bùng dịch như các dịch sốt xuất huyết, dịch sốt rét.
Thương mại điện tử
Đối với ngành thương mại điện tử, Big Data có thể tạo ra các lợi thế cạnh tranh cao và giúp các doanh nghiệp sử dụng có thể cải tiến công nghệ, đạt được nhiều lợi nhuận cao trên thị trường. Cụ thể:
– Thu thập thông tin và các yêu cầu của khách hàng trước khi thực hiện giao dịch. Từ đó đánh giá hành vi của khách hàng, đề xuất các sản phẩm, các dịch vụ liên quan giúp gia tăng khả năng bán hàng, tạo doanh thu tốt.
– Xem được các sản phẩm mà khách hàng xem nhiều từ đó tối ưu trải nghiệm cho khách hàng và đưa ra được các chương trình phù hợp.
– Xác định được các yêu cầu của khách hàng đang mong muốn, tập chung vào những sản phẩm dịch vụ để phục vụ tốt nhất cho khách hàng.
– Phân tích các hành vi theo xu hướng từ đó tạo ra các sản phẩm hướng đến các khách hàng đó…
Ngành bán lẻ
Big Data mang đến nhiều cơ hội lớn cho các lĩnh vực ngành hàng bán lẻ. Qua đó giúp xác định các trải nghiệm, xu hướng mua sắm, sự hài lòng của khách hàng qua các thu thập dữ liệu đa dạng.
– Xây dựng mô hình chi tiêu cho từng khách hàng.
– Hỗ trợ xác định vị trí về việc bố trí các sản phẩm trên kệ hàng tùy theo các thói quen mua hàng của khách.
– Kết hợp với việc phân tích dữ liệu cùng lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu mặt truyền thông…
Digital Marketing
Trong thời đại công nghệ 4.0 Digital Marketing đang ngày càng trở thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp. Kết hợp với các ứng dụng Big Data, doanh nghiệp sử dụng Digital Marketing có thể dễ dàng xác định được các đối tượng mục tiêu, từ đó có cơ hội phát triển mạnh mẽ hơn.
– Big Data giúp các ngành Digital Marketing có thể phân tích thị trường, các đối thủ cạnh tranh. Sau đó đánh giá mục tiêu kinh doanh, giúp doanh nghiệp có thể xác định được rõ hơn về cơ hội của doanh nghiệp và đưa ra được các kế hoạch phù hợp để phát triển.
– Đo lường được người dùng qua các phương tiện trên mạng xã hội, nhằm mục tiêu khách hàng thông qua nhân khẩu học, giới tính, độ tuổi…
– Thực hiện chiến lược nội dung để sắp xếp các trang web doanh nghiệp, tối ưu hóa công cụ tìm kiếm, tạo chi tiết báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo.
Lĩnh vực giáo dục đào tạo
Đối với ngành giáo dục sử dụng dữ liệu từ Big Data để ước tính về số lượng học sinh, sinh viên để đề ra các chỉ tiêu tuyển sinh hàng năm, quản lý hồ sơ sinh viên, học sinh, truy xuất nhanh thông tin khi cần thiết.
Ngoài ra, Big Data cho ngành giáo dục cũng giúp ước tính được nhu cầu tuyển dụng cho các ngành nghề hàng năm. Từ đó, đề ra các phương án đào tạo nhằm cung ứng cho các nguồn nhân lực cho xã hội.
Ngăn chặn nội dung đen
Hiện tại trên các trình duyệt web như (Chrome, Coccoc, Safari, Microsoft edge, Firefox,…) đều cung cấp các tiện ích (Extension). Trên các tiện ích này đều có rất nhiều addon phục vụ cho việc lọc nội dung (Content filtering). Các addon sẽ sử dụng dữ liệu của Big data để dự đoán nội dung bạn sắp truy cập có phù hợp hay không.
Một add on phổ biến hiện nay được sử dụng để ngăn chặn các quảng cáo, banner, pop up và video quảng cáo cho một lần, hay trong suốt quá trình duyệt web của bạn đó là Adblock. Nếu data càng nhiều thì dữ liệu đưa về server blacklist càng lớn, điều này khiến việc block các quảng cáo trên các trình duyệt khi truy cập vào các trang web khác nhau sẽ ngày càng chính xác.
Các công nghệ dành cho Big Data là gì?
Có rất nhiều các công nghệ giải quyết vấn đề lưu trữ, xử lý thông tin qua Big Data như: Hadoop, Apache Kafka, Apache Spark…dưới đây là những thông tin về các công nghệ này.
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là một data dữ liệu thuộc Apache framework mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Java. Hadoop cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn thông qua các cụm máy tính (clusters of computers) dựa mô hình lập trình đơn giản. Hadoop được thiết kế và mở rộng quy mô với một máy chủ đơn sang hàng ngàn máy tính khác có tính toán và có thể lưu trữ cục bộ.
Apache Spark
Apache Spark là một công cụ đã phát triển dùng cho việc tính toán nhanh hơn, có mục đích chung để xử lý những dữ liệu có quy mô lớn. Hệ thống này có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn 100 lần so với MapReduce.
Apache Spark được đánh giá là công cụ giàu tiềm năng và mang nhiều lợi ích vượt trội trong việc xử lý dữ liệu Big Data.
Apache Kafka
Apache Kafka là hệ thống tin nhắn nhằm phân tán lượng thông tin cao cho phép truyền một số lượng lớn message theo thời gian thực trong trường hợp bên nhận chưa nhận được thì các tin nhắn vẫn sẽ được lưu trữ, sao lưu trên một hàng đợi và cả trên ổ đĩa một cách an toàn nhất.
Đây là một hệ thống nhắn tin phân tán lượng thông tin cao và thường được sử dụng với Hadoop. Apache Kafka sẽ giúp bổ sung cho hệ sinh thái Big Data nhiều dữ liệu cập nhật tốt hơn.
Data lakes
Data lakes là một kho lưu trữ khối lượng các dữ liệu thô có khối lượng lớn được định dạng ở dạng gốc cho đến khi người dùng cần dữ liệu. Người thiết kế có thể giúp người dùng dễ dàng truy cập vào và lấy đi một lượng lớn dữ liệu.
Để tăng trưởng Data lakes cần dùng những ứng dụng kỹ thuật số và sự phát triển của IoT, giúp người dùng có thể truy cập và lấy được lượng dữ liệu lớn khi có nhu cầu.
NoSQL Databases
Các CSDL của SQL thông thường được thiết kế cho các transaction tin cậy và có khả năng truy vấn ngẫu nhiên, Dựa trên các CSDL NoSQL có thể lưu trữ, quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và tăng sự linh hoạt. Không giống như các cơ sở dữ liệu SQL khác, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL đang được mở rộng theo cả chiều ngang với hàng trăm và hàng nghìn máy chủ trên hệ thống.
In-memory databases
In-memory databases là cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ IMDB, là hệ thống quản lý CSDL chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính là RAM thay vì sử dụng HDD. CSDL trong bộ nhớ nhanh hơn các CSDL được tối ưu hóa trong đĩa, đó là một điểm quan trọng để sử dụng và phân tích Big Data tạo ra các kho dữ liệu và các siêu dữ liệu.
Những câu hỏi khác thường gặp về Big data
1. 3 loại dữ liệu lớn đó là gì?
Có 3 loại dữ liệu lớn đó là:
- Structured Data.
- Unstructured Data.
- Semi-Structured Data.
Netflix có sử dụng Big Data không?
Netflix sử dụng dữ liệu, phân tích nâng cao giúp cung cấp cho người dùng các đề xuất về những bộ phim, các chương trình truyền hình được cá nhân hóa. Từ đó, đưa ra các dự đoán ở mức độ phổ biến với các nội dung gốc trước đó có thể cá nhân hóa nội dung tiếp thị qua các đoạn giới thiệu và các hình ảnh thu nhỏ.
Các công ty hiện nay đang sử dụng Big Data như thế nào?
Big Data hiện nay đóng vai trò chính trong bất cứ công ty nào giúp quyết định kinh doanh trở nên tốt hơn. Điều này khuyến khích các công ty có thể có nhiều kinh nghiệm, tích lũy thị trường trước những người tiêu dùng. Từ đó nâng cao hiệu quả nội bộ và hoạt động cho hầu hết các loại hình kinh doanh khác nhau.
Các hoạt động phân tích dữ liệu lớn và hiện đoạn dự đoán các xu hướng của người tiêu dùng khác nhau giúp doanh nghiệp có thể phát triển kinh doanh tốt nhất.
Big data có khó học không?
Để học người ta có thể dễ dàng viết mã trên các công nghệ dữ liệu lớn mới bằng cách đi sâu vào các dự án trên Apache nào đó, các dịch vụ phần mềm dữ liệu lớn khác. Đối với con người mọi thứ đều có thể học nhưng không phải là tất cả, vì con người không phải là người máy. Rất khó để có thể thành thạo mọi công cụ, mọi ngôn ngữ lập trình hay mọi công nghệ trên Big Data.
Hy vọng bài viết về Big Data là gì sẽ mang đến cho bạn cái nhìn rõ hơn về chức năng, lợi ích, quy trình hoạt động, các công nghệ Big Data và ứng dụng của nó. Qua đó,, giúp bạn phần nào bắt kịp với công nghệ về dữ liệu, cơ sở dữ liệu hiện nay. Hãy chia sẻ bài viết này cho nhiều người hơn nếu thấy kiến thức bổ ích nhé!
