Big data là gì? Khám phá đặc điểm, lợi ích của big data

Big data là gì? Khám phá đặc điểm, lợi ích của big data

Big data là một dạng công nghệ đã được phát triển đến đỉnh cao để đảm nhận những chức năng của chính nó. Là một thuật ngữ chuyên ngành nên không phải ai cũng hiểu được big data là gì và những ứng dụng của nó trong cuộc sống hàng ngày.

Định nghĩa: Big data là gì?

Để hiểu Big data trước tiên chúng ta cần phải biết được data là gì. Từ điển Oxford định nghĩa data là: “Số lượng, ký tự hoặc ký hiệu mà máy tính thực hiện hoạt động, có thể được lưu trữ và truyền dưới dạng tín hiệu điện và được ghi trên phương tiện ghi từ tính, quang học hoặc cơ học”. Data là tên tiếng Anh được hiểu sang tiếng Việt có nghĩa là Dữ Liệu

Big Data là được hiểu sang tiếng Việt là dữ liệu lớn, nó cũng là một data (dữ liệu) nhưng với kích thước lớn. Big Data là một thuật ngữ dùng để mô tả tập hợp các dữ liệu có kích thước lớn và chưa phát triển theo cấp số nhân với thời gian. Những big data này bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, không cấu trúc

Ví dụ về dữ liệu lớn có thể là petabyte (1.024 terabyte) hoặc exabyte (1.024 petabyte) dữ liệu bao gồm hàng nghìn tỷ của hàng triệu người – tất cả từ các nguồn khác nhau (ví dụ: Web, bán hàng, trung tâm liên hệ khách hàng, truyền thông xã hội, di động dữ liệu…). Dữ liệu thường có cấu trúc lỏng lẻo và không đầy đủ nên thể truy cập được.

Danh mục Dữ liệu lớn

Như đã nói ở trên,, dữ liệu lớn (big data) được tìm thấy ở 3 dạng:

  • Có cấu trúc
  • Không có cấu trúc
  • Bán cấu trúc

Dữ liệu ở dạng có cấu trúc

Bất kỳ dữ liệu nào cũng có thể được lưu trữ, truy cập và xử lý dưới dạng định dạng cố định được gọi là dữ liệu có cấu trúc. Trong khoảng thời gian phát triển công nghệ máy tính những nhà phát triển đã đạt được thành công lớn trong việc phát triển kỹ thuật với dữ liệu lớn có cấu trúc.

Bạn có biết? 10^21 byte tương đương với 1 zettabyte hoặc  một tỷ terabyte tạo thành 1 zettabyte. Nhìn vào những con số này người ta có thể dễ dàng hiểu tại sao tên Big Data được đưa ra và tưởng tượng những thách thức liên quan đến việc lưu trữ và xử lý của nó. Bạn có biết? Dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ là một ví dụ về dữ liệu có cấu trúc.

Dữ liệu ở dạng không có cấu trúc

Bất kỳ dữ liệu nào có dạng không xác định hoặc cấu trúc được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc. Ngoài kích thước lớn, dữ liệu không có cấu trúc đặt ra nhiều thách thức về mặt xử lý của nó để tạo ra giá trị từ nó. Ví dụ điển hình của dữ liệu phi cấu trúc là một nguồn dữ liệu không đồng nhất chứa một tập hợp các tệp văn bản đơn giản, hình ảnh, video, v.v. Bây giờ một tổ chức ngày có nhiều dữ liệu sẵn có với họ, nhưng tiếc là họ không biết cách lấy giá trị từ nó dữ liệu này ở dạng thô hoặc định dạng không có cấu trúc.

Ví dụ: Điển hình nhất trong dữ liệu chưa được cấu trúc chính là kết quả tìm kiếm được trả về bởi google. “Bongda365”, khi bạn tìm kiếm cụm này, google sẽ trả lại rất nhiều kết quả liên quan. Dữ liệu trả lại đó chính là dữ liệu phi cấu trúc.

Dạng dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc có thể chứa cả hai dạng dữ liệu ở trên. Chúng ta có thể thấy dữ liệu bán cấu trúc như là một cấu trúc trong mẫu nhưng nó thực sự không được định nghĩa với. Dữ liệu bán cấu trúc là một dữ liệu được trình bày trong tệp XML.

Ví dụ: Dữ liệu cá nhân được lưu trữ trong một tệp XML-

“<rec><name>Prashant Rao</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

<rec><name>Seema R.</name><sex>Female</sex><age>41</age></rec>

<rec><name>Satish Mane</name><sex>Male</sex><age>29</age></rec>

<rec><name>Subrato Roy</name><sex>Male</sex><age>26</age></rec>

<rec><name>Jeremiah J.</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>”

Xin lưu ý rằng dữ liệu ứng dụng web, không có cấu trúc, bao gồm tệp nhật ký, tệp lịch sử giao dịch, v.v. Hệ thống OLTP được xây dựng để làm việc với dữ liệu có cấu trúc trong đó dữ liệu được lưu trữ trong các mối quan hệ

Đặc điểm của dữ liệu lớn

Volume (khối lượng): Cái tên Big Data có liên quan đến kích thước khổng lồ. Kích thước của dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng trong việc xác định giá trị của dữ liệu. Ngoài ra, liệu 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, Volume là một đặc điểm cần được xem xét trong khi xử lý Dữ liệu lớn.

Variety (Sự đa dạng): Các loại đề cập đến các nguồn không đồng nhất và bản chất của dữ liệu, cả về cấu trúc lẫn không cấu trúc. Trong những ngày trước đó, bảng tính và cơ sở dữ liệu là nguồn dữ liệu duy nhất được hầu hết các ứng dụng xem xét. Ngày nay, dữ liệu dưới dạng email, ảnh, video, thiết bị giám sát, tệp 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 đối với lưu trữ, khai thác và phân tích dữ liệu.

Velocity (Vận tốc): Thuật ngữ Velocity đề cập đến tốc độ tạo ra dữ liệu. Dữ liệu được tạo và xử lý nhanh như thế nào để đáp ứng nhu cầu, xác định tiềm năng thực sự trong dữ liệu. Tốc độ của dữ liệu lớn từ các nguồn như quy trình nghiệp vụ, nhật ký ứng dụng, mạng và trang web truyền thông xã hội, cảm biến, Thiết bị di động, v.v … Luồng dữ liệu lớn và liên tục.

Variability (Biến đổi): Điều này đề cập đến sự mâu thuẫn có thể được hiển thị bởi dữ liệu vào các thời điểm, do đó cản trở quá trình có thể xử lý và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Lợi ích của việc xử lý dữ liệu lớn

Khả năng xử lý dữ liệu lớn sẽ mang lại nhiều lợi ích không tưởng đến với người sử dụng như:

Các doanh nghiệp có thể sử dụng trí thông minh bên ngoài trong khi quyết định truy cập vào dữ liệu xã hội bằng những công cụ tìm kiếm thông minh như google, bing cùng các trang web như facebook, Twitter. Điều này cho phép doanh nghiệp tinh chỉnh lại các chiến lược kinh doanh của họ.

Cải thiện dịch vụ khách hàng. Các hệ thống phản hồi truyền thống đang được thay thế bằng các hệ thống mới được thiết kế với công nghệ big data. Trong hệ thống này, các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dữ liệu lớn đang được sử dụng để đọc và đánh giá các phản ứng của người tiêu dùng.

Nhận dạng sớm rủi ro đối với sản phẩm / dịch vụ, nếu có

Hiệu quả hoạt động tốt hơn. Công nghệ big data được sử dụng để tạo vùng đích cho dữ liệu mới trước khi xác định dữ liệu đó sẽ được chuyển đến kho dữ liệu. Ngoài ra việc tích hợp công nghệ big data và kho dữ liệu giúp tổ chức giảm tải giữ liệu không thường xuyên truy cập.

Sự tăng trưởng đáng kinh ngạc của Big Data

Tất cả bắt đầu với sự bùng nổ về lượng dữ liệu đã tạo ra từ những ngày đầu của thời đại kỹ thuật số. Điều này phần lớn là do sự gia tăng của máy tính, Internet và công nghệ có khả năng thu thập dữ liệu từ thế giới mà chúng ta đang sống. Dữ liệu tự nó không phải là một phát minh mới. Quay trở lại quá khứ khứ khi chưa có máy tính để lưu dữ liệu thì vẫn sử dụng các hồ sơ giao dịch bằng giấy. Thê nên sau này khi có máy tính, bảng tính đã giúp người dùng lưu trữ và tổ chức dữ liệu trên quy mô lớn mà vẫn dễ dàng truy cập chỉ với một cú nhấp chuột.

Big data đã đi một chặng đường dài kể từ khi bảng tính và cơ sở dữ liệu đầu tiên được đưa vào sử dụng. Ngày nay, giả sử cứ hai ngày một lần lại tạo ra nhiều dữ liệu như đã làm từ đầu cho đến năm 2000. Đúng vậy, cứ hai ngày một lần thì lượng dữ liệu đang tạo tiếp tục tăng nhanh. Ước tính đến năm 2020, lượng thông tin kỹ thuật số có sẵn sẽ tăng từ khoảng 5 zettabyte đến lên 50 zettabyte như thời điểm hiện tại.

Tin liên quan:

Docker là gì? Kiến thức cơ bản về docker

Kết luận

Dữ liệu đang thay đổi thế giới của chúng ta và cách chúng ta sống với một tốc độ chưa từng có. Nếu Big Data có khả năng thực hiện tất cả những điều này ngày hôm nay – hãy tưởng tượng nó sẽ có khả năng gì vào ngày mai. Lượng dữ liệu có sẵn cho chúng tôi sẽ chỉ tăng lên và công nghệ phân tích sẽ trở nên tiên tiến hơn. Đối với các doanh nghiệp, khả năng tận dụng Big Data sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong những năm tới. Những công ty xem dữ liệu như một tài sản chiến lược là những công ty sẽ tồn tại và phát triển mạnh ngày càng vượt trội hơn.

Big data là gì? Khám phá đặc điểm, lợi ích của big data
Rate this post

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *