Big data là thuật ngữ chỉ nguồn dữ liệu lớn, hỗ trợ phân tích và đưa ra quyết định kinh doanh thông minh trong nhiều ngành. Tìm hiểu Big data là gì? tại đây.

Hiện nay công nghệ đang rất phát triển và gắn liền với mọi hoạt động trong đời sống hàng ngày. Việc phân tích và tổng hợp dữ liệu không còn là vấn đề quá khó khăn và tốn nhiều chi phí như trước nữa. Đó là do Big data đã ra đời, nhằm giúp mọi người phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin cần thiết, hãy cùng tech24 khám phá xem Big data là gì nhé!

Big data là gì?

Dữ liệu lớn cung cấp cho con người giải pháp phân tích số liệu đỉnh cao

Big Data là thuật ngữ dùng để tập hợp các dữ liệu lớn (bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc), có khối lượng lớn và phức tạp. Các dữ liệu này thường vượt quá khả năng xử lý của các phần mềm truyền thống. Nó có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu phục vụ cho hoạt động kinh doanh và mang lại những giá trị hữu ích cho đời sống con người.

5V của Big data là gì?

Cùng nhau tìm hiểu đặc điểm 5V của Big Data

Khi nhắc đến dữ liệu lớn không thể nào không nhớ đến 5V, đó là các yếu tố vô cùng quan trọng để cấu thành nên Bi data. Hãy cùng tech24 lần khám phá đặc điểm của những yếu tố này nhé

Volume (khối lượng dữ liệu) của Big data là gì?

Khối lượng dữ liệu khổng lồ chứa trong dữ liệu lớn mang đến nhiều lợi ích

Volume có nghĩa là khối lượng, dung tích hoặc quy mô của một đối tượng hoặc một tập hợp dữ liệu. Nó thường được sử dụng để chỉ khối lượng lớn của dữ liệu trong tập hợp Big Data. Nó đề cập đến khối lượng dữ liệu lớn, có thể từ vài petabyte đến cả exabyte, mà các hệ thống thông thường không thể xử lý được.

Velocity (vận tốc xử lý) của Big data là gì?

Tốc độ xử lý dữ liệu luôn là vấn đề quan trọng trong công nghệ

Velocity đề cập đến tốc độ và tần suất mà dữ liệu được tạo ra để thu thập, xử lý và phân tích trong một khoảng thời gian nhất định. Trong Big Data, dữ liệu thường được tạo ra và cập nhật với tốc độ nhanh chóng từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến, thiết bị di động, mạng xã hội, máy chủ web, v.v. Điều này đặt ra thách thức về việc xử lý và phân tích dữ liệu sao cho hiệu quả nhằm đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Vận tốc xử lý đòi hỏi các công nghệ và hệ thống có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. Các công nghệ như Hadoop, Spark và các cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL) được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu với tốc độ vượt trội.

Variety (dữ liệu đa dạng) của Big data là gì?

Sự đa dạng thông tin và dữ liệu mang đến trải nghiệm chất lượng cho người dùng

Yếu tố này đề cập đến sự đa dạng về loại hình và cấu trúc của dữ liệu trong một tập hợp Big Data. Dữ liệu không chỉ bao gồm các dạng như bảng biểu, văn bản, số liệu, mà còn bao gồm cả hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu từ cảm biến và nhiều dạng khác. Các công nghệ truyền thống không thể xử lý được sự đa dạng này.

Để khai thác giá trị từ dữ liệu đa dạng, các công cụ như Hadoop, NoSQL và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) được dùng để đáp ứng được mong muốn và con người về dữ liệu làm việc.

Value

Ứng dụng những giá trị tuyệt vời của dữ liệu lớn vào kinh doanh

Value (giá trị) đề cập đến lợi ích và giá trị mà Big Data có thể mang lại cho doanh nghiệp. Giá trị của hệ thống này không chỉ nằm ở khối lượng dữ liệu mà tổ chức sở hữu, mà còn ở khả năng phân tích và tra cứu được thông tin quan trọng từ dữ liệu đó.

Bằng cách phân tích và khai thác dữ liệu lớn, công ty có thể nhận thấy được những thông tin quan trọng để ra quyết định kinh doanh kịp thời, cải thiện hiệu suất lao động, tối ưu hóa quy trình sản xuất. Đồng thời công ty sẽ nắm bắt kịp thời xu hướng và nhu cầu của khách hàng, từ đó tạo ra các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.

Ngoài ra, nó còn mang lại giá trị hữu ích khi có thể hỗ trợ tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, phát triển các mô hình kinh doanh độc đáo, và tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Veracity của Big data là gì?

Độ chính xác của dữ liệu là điều kiện tiên quyết dẫn đến kinh doanh thành công

Yếu tố này đề cập đến mức độ chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu trong một tập hợp dữ liệu lớn. Với khối lượng lớn dữ liệu, việc đảm bảo chính xác của dữ liệu là một trong những thách thức phức tạp nhất. Tính chính xác này liên quan đến việc đánh giá chất lượng và làm sạch dữ liệu. Điều này làm tăng độ tin cậy và tính chính xác cho dữ liệu, giúp cho việc phân tích dữ liệu trở nên hiệu quả. Đây là một trong số 5V quan trọng của Big Data.

Vai trò của Big Data trong từng ngành nghề là gì?

Mọi ngành nghề điều có thể ứng dụng dữ liệu lớn để phân tích số liệu

Sở dĩ thuật ngữ này trở nên phổ biến là do tính ứng dụng của nó khá cao và có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Dưới đây là một số vai trò tương ứng với mỗi ngành nghề mà thường ứng dụng Big Data.

Ngành Ngân hàng

Ngân hàng cần thông tin về tài khoản và nhu cầu tài chính của khách hàng

Đối với lĩnh vực tài chính ngân hàng, dữ liệu lớn giúp phân tích và dự đoán hành vi khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các giao dịch, tài khoản, và thông tin cá nhân, từ đó tăng cường mối quan hệ khách hàng và cung cấp dịch vụ tốt hơn.

Ngoài ra Big Data còn cung cấp cho ngân hàng khả năng dự báo và quản lý tài chính một cách chính xác hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu của thị trường tài chính, xu hướng kinh tế, và các yếu tố khác, nhà quản trị có thể đưa ra các dự báo về lãi suất, tỷ giá hối đoái, và các yếu tố tài chính khác, từ đó hỗ trợ quyết định đầu tư và quản lý rủi ro tài chính.

Ngành y tế

Y học rất cần ứng dụng những công nghệ hiện đại

Big Data có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm và dữ liệu từ các thiết bị y tế thông minh. Từ đó, có thể xác định các mô hình và xu hướng bệnh tật, dự đoán nguy cơ mắc bệnh và đưa ra các biện pháp phòng ngừa hiệu quả cho người bệnh. Bên cạnh đó khi dùng dữ liệu lớn, sẽ cung cấp khả năng phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tìm ra mối liên hệ giữa các yếu tố như di truyền, môi trường, lối sống và bệnh lý. Việc này giúp cải thiện kiến thức về các bệnh lý trên toàn cầu cho y bác sĩ, từ đó sẽ phát hiện ra các nguy cơ gây bệnh và nghiên cứu, phát triển các phương pháp điều trị mới.

Thương mại điện tử

Doanh nghiệp thương mại điện tử cần phân tích hành vi mua sắm của khách hàng

Nó sẽ giúp thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như lịch sử trình duyệt, mạng xã hội, và các kênh truyền thông khác. Từ đó, có thể hiểu rõ hơn về sở thích, nhu cầu và hành vi mua sắm của khách hàng. Nhờ vào tính năng này, người kinh doanh trên các sàn thương mại điện tử như Shopee, Tik Tok shop tạo ra các chiến lược marketing và cung cấp hàng hóa, dịch vụ tốt nhất có thể.

Ngành bán lẻ

Để bán lẻ hiệu quả nên phân tích chi tiêu và mong muốn của khách hàng

Thuật ngữ dữ liệu lớn được sử dụng để xây dựng mô hình chi tiêu của khách hàng, giúp dự đoán và cung cấp các sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ. Bằng cách kết hợp dữ liệu về hành vi mua sắm, sở thích và những mối quan tâm phổ biến của khách hàng, những ông chủ kinh doanh ngành bán lẻ có thể hiểu rõ hơn về khách hàng và cung cấp các sản phẩm theo xu hướng và nhu cầu thị trường đúng thời điểm.

Digital Marketing

Big data dùng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, như tra cứu trực tuyến từ mạng xã hội để lấy dữ liệu khách hàng, nhằm giúp các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực Digital Marketing hiểu biết sâu sắc hơn về mong muốn và thói quen tiêu dùng của khách hàng, từ đó tạo ra các chiến lược bán hàng và quảng cáo thích hợp.

Ngăn chặn nội dung đen

Dùng dữ liệu lớn để nhận diện và ngăn chặn nội dung đen

Big Data được sử dụng để phân tích nội dung trên internet và xác định các yếu tố đặc trưng của nội dung đen, như từ khóa, hình ảnh hoặc các hành vi tiêu cực. Điều này giúp phát hiện nội dung đen một cách tự động và nhanh chóng. Khi phát hiện nội dung đen, tổ chức kinh doanh có thể áp dụng các biện pháp như chặn truy cập, xóa nội dung hoặc báo cáo cho các cơ quan chức năng để xử lý, tránh gây mất uy tín cho cá nhân và tổ chức nhất là những doanh nghiệp hoạt động kinh doanh chủ yếu trên môi trường trực tuyến.

Các công cụ và kỹ thuật hữu ích trong Big Data

Những công cụ hữu ích để phân tích dữ liệu hiệu quả

Big data hoạt động khá hiệu quả và đang nhận được nhiều sự quan tâm của thị trường. Vậy những công cụ và kỹ thuật gì đã tạo nên sự thành công này, cùng nhau tìm hiểu nhé.

Batch Processing (Xử lý hàng loạt)

Xử lý hàng loạt (Batch Processing) trong Big Data là quá trình thực hiện một loạt công việc trên máy tính mà không có sự can thiệp thủ công. Nó thường được thực hiện với các tác vụ yêu cầu thời gian xử lý lớn, chẳng hạn như phân tích dữ liệu khổng lồ, xử lý hình ảnh hàng loạt hoặc thậm chí là xử lý giao dịch chuyển tiền ngân hàng hàng loạt.

Các công cụ hỗ trợ này bao gồm Hadoop, Spark, Hive và MapReduce. Những công cụ này cho phép xử lý dữ liệu với dung lượng lớn và phức tạp một cách hiệu quả.

Compute trong Big data là gì?

Compute là khái niệm liên quan đến việc xử lý và tính toán một lượng dữ liệu khổng lồ. Nó bao gồm các công nghệ và công cụ để thực hiện các phép tính phức tạp với số liệu như phân tích, trích xuất thông tin, dự đoán và xây dựng các mô hình logic.

Nó bao gồm Hadoop, Spark, MapReduce và các ngôn ngữ lập trình như Python và Java. Nhờ vào khả năng xử lý song song và phân tán của các công nghệ này, Compute cho phép xử lý dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Docker

Docker giúp đơn giản hóa việc triển khai và quản lý ứng dụng trong môi trường Big Data. Người dùng có thể tạo ra các container độc lập chứa các ứng dụng và dịch vụ như Hadoop, Spark, Hive và nhiều công cụ khác. Các container này có thể được triển khai và chạy trên các máy tính hoặc hệ thống phân tán một cách dễ dàng và linh hoạt.

Real Time trong Big data là gì?

Ứng dụng sự tiến bộ của Real time để làm việc hiệu quả hơn

Real Time (Thời gian thực) đề cập đến việc xử lý và phân tích dữ liệu ngay lập tức khi nó được tạo ra hoặc nhận được. Điều này cho phép các hệ thống và ứng dụng dữ liệu lớn phản ứng và đưa ra quyết định dựa trên thông tin mới một cách kịp thời và hiệu quả. Việc sử dụng Real Time giúp tối ưu hóa khả năng đưa ra dự đoán, phân tích thị trường và tương tác với người dùng ngay tức thời dựa trên dữ liệu mới nhất.

Testing của Big data là gì?

Testing là quá trình kiểm tra và xác nhận tính chính xác, hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống và ứng dụng Big Data. Nó bao gồm việc kiểm tra dữ liệu, các quy trình xử lý dữ liệu, các thuật toán phân tích và các công cụ và công nghệ liên quan.

Các phương pháp và kỹ thuật testing bao gồm kiểm tra tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu, kiểm tra tính nhất quán và độ tin cậy của kết quả phân tích, và tính bảo mật, quyền riêng tư của dữ liệu.

Quy trình hoạt động của Big Data

Để có được một dữ liệu lớn hiệu quả phục vụ cho hoạt động kinh doanh thì mọi người cần biết quy trình hoạt động của nó.

Xây dựng chiến lược Big Data là gì?

Lên kế hoạch xây dựng chiến lược để lưu trữ và phân tích dữ liệu hiệu quả

Đây là quá trình lên kế hoạch và triển khai các biện pháp để tận dụng dữ liệu lớn và phức tạp nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh. Chiến lược này bao gồm việc thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu, để tạo ra những nội dung quan trọng, nhằm đưa ra quyết định thông minh.

Xác định các nguồn Big Data là gì?

Hiện có nhiều nguồn để mọi người thu thập dữ liệu cần thiết

Các nguồn dữ liệu lớn và phức tạp được thu thập từ nhiều nền tảng khác nhau. Các nguồn này có thể bao gồm dữ liệu từ các trang web thương mại điện tử như Tiki, Lazada, Sendo, dữ liệu từ các công ty truyền thông sử dụng Big Data để tối ưu hoá hoạt động kinh doanh. Tùy vào ngành nghề kinh doanh mà mọi người lưu ý khu vực để lựa chọn nguồn dữ liệu hợp lý.

Ví dụ

• Môi giới việc làm: tìm kiếm nguồn dữ liệu trên các trang web tuyển dụng như Linkedin, Facebook có thể cung cấp thông tin về nguồn nhân lực và tình hình tuyển dụng trong ngành nghề.
• Các cơ sở giáo dục và đào tạo: thông tin từ trường đại học, cao đẳng và trung học có thể cung cấp thông tin về chương trình đào tạo, ngành học và nhu cầu giáo dục.

Truy cập, quản lý và lưu trữ Big Data

Để truy cập, quản lý và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ, có một số giải pháp kỹ thuật được sử dụng. Dưới đây là một số giải pháp được đề cập trong các nguồn tìm kiếm:

• Giải pháp HDFS (Hadoop Distributed File System): là một hệ thống lưu trữ phân tán được sử dụng để lưu trữ lượng lớn dữ liệu.
• Elasticsearch: đây là một công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu mã nguồn mở. Nó có khả năng lưu trữ dữ liệu metadata và dữ liệu tổ chức, cho phép việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả.
• YARN, Apache Spark, Zookeeper: Các công cụ này được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu. YARN là một hệ thống quản lý tài nguyên phân tán, Apache Spark là một framework xử lý dữ liệu phân tán và Zookeeper là một dịch vụ quản lý cấu hình và đồng bộ hóa.
• Kibana: công cụ này có khả năng trực quan hóa dữ liệu, cho phép hiển thị dữ liệu Big Data dưới dạng biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển.
• Giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu trong bộ nhớ (In-Memory): Các ứng dụng và cơ sở dữ liệu có thể sử dụng bộ nhớ RAM để lưu trữ dữ liệu tạm thời, giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu.

Tiến hành phân tích dữ liệu (Big data analytics)

Hãy dùng mô hình dữ liệu lớn để phân tích và đánh giá số liệu thông minh

Phân tích dữ liệu là quá trình xử lý, phân tích giá trị từ lượng lớn dữ liệu, nó có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật để tìm ra thông tin hữu ích, đang và sẽ trở thành xu hướng, mô hình và thông tin chi tiết từ dữ liệu lớn để hỗ trợ quyết định kinh doanh và xây dựng chiến lược tuyệt vời.

Phân tích dữ liệu bằng Big Data analytics, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, dự đoán hành vi mua hàng, tối ưu hóa quy trình sản xuất và cung ứng

Dựa trên dữ liệu, đưa ra quyết định

Đây là quá trình sử dụng các con số, dữ liệu cũng như thông tin để đưa ra quyết định kinh doanh phù hợp với mục tiêu của đơn vị. Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu giúp đảm bảo tính khách quan và cân bằng trong quyết định thay vì dựa trên cảm xúc hoặc kinh nghiệm.

Các công ty hiện nay sử dụng Big Data để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích để tìm ra thông tin quan trọng, nắm giữ thế chủ động không để bản thân rơi vào tình thế bị động, nhất là thời điểm kinh tế khó khăn như hiện nay .

Thách thức khi sử dụng Big data là gì?

Những vấn đề quan trọng mọi người nên lưu ý khi dùng dữ liệu lớn để làm việc

Tuy có nhiều ưu điểm giúp ích cho việc kinh doanh trong xã hội và đóng góp nhiều vào sự phát triển vượt bậc của công nghệ, nhưng Big data cũng còn một số hạn chế cần lưu ý để khi sử dụng không bị mắc sai lầm.

Khối lượng vượt quá khả năng quản lý

Hạn chế của Big Data là lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh chóng, làm cho việc thu thập, lưu trữ, xử lý dữ liệu trở nên phức tạp và đòi hỏi nguồn lực lớn. Cần có hệ thống lưu trữ và cơ sở dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo tính toàn vẹn và khả năng truy xuất dữ liệu hiệu quả.

Việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi công nghệ và kỹ thuật phức tạp, cần có các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả. Ngoài ra với lượng dữ liệu khổng lồ, việc bảo mật thông tin trở thành một thách thức. Do đó khi dùng nó, mọi người cần có các biện pháp bảo mật hiệu quả, để đảm bảo thông tin cá nhân không bị đánh cắp cho những mục đích xấu.

Dữ liệu kém dẫn đến kết quả không như mong muốn

Với lượng dữ liệu lớn, việc đảm bảo tính nhất quán và chất lượng của dữ liệu trở nên khó khăn. Cần có các quy trình và kiểm soát chất lượng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu.

Do đó để hiểu và diễn giải dữ liệu lớn để tạo ra thông tin chất lượng, đòi hỏi kiến thức sâu rộng về các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu. Cần có nhân viên có kỹ năng phân tích chuyên nghiệp và diễn giải kết quả phân tích một cách chính xác.

Nhiều nguồn và rào cản tích hợp của Big data là gì?

Bởi vì Big Data tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống giao dịch, mạng xã hội, và nhiều nguồn dữ liệu khác. Điều này đòi hỏi khả năng tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau để tạo ra một tập dữ liệu thống nhất và có ý nghĩa.

Trên đây là những thông tin chi tiết liên quan đến thắc mắc Big data là gì? mà tech24 đã tìm hiểu và tổng hợp lại. Xã hội ngày càng hiện đại, việc tiếp nhận sự phát triển của công nghệ là điều đương nhiên, nhằm giúp bản thân đưa ra những quyết định kịp thời và thông minh. Hy vọng rằng bài viết này sẽ mang đến những giá trị hữu ích cho công việc kinh doanh của mọi người nhé!